分类： 农、林、牧、渔 >> 农业基础学科 提交时间： 2017-11-06 合作期刊: 《中国生态农业学报》
摘要： 地形是影响土壤流失的重要因素, 小流域尺度上的土壤侵蚀评价指数(SLsw)对于地形的研究过于简 单, 因此本研究对SLsw 中的地形因子(G)进行修正, 进而得出G 因子修正后的土壤侵蚀评价指数(SLsw_G)。以黄土丘陵沟壑区—— 安塞集水区为研究区, 基于GIS 技术, 利用2006—2012 年安塞集水区的数字高程模型(DEM)数据、水文观测站的日降雨量数据、土壤采样数据和土地利用数据, 计算研究区2006—2012 年逐年的SLsw, 利用安塞集水区实测的输沙量, 验证修正的SLsw_G 指数的有效性, 并分析安塞集水区土壤侵蚀强度的时空变化特征。结果表明, 修正前后土壤侵蚀情况分布基本相同, 均呈现东南部地区SLsw 指数高, 而西北部地区相对较低。在安塞集水区东南部, 由于人为因素的影响, 土壤保持措施相对较弱, 同时土壤中黏粒和粉粒质量较轻, 黏粒和粉粒湿时有明显的黏结性, 降雨过程中容易被水冲刷;根据土壤采样点的采样数据表明, 东南部地区土壤中黏粒和粉粒的含量较高, 较容易造成土壤侵蚀。修正前后指数通过T 检验得出, SLsw 和SLsw_G具有方差齐次性, P=0.0370.36), 修正后的相关性较修正前的相关性有所增加, 说明修正是有效的, 修正后的SLsw 指数能够更好地评价研究区域土壤侵蚀状况。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-10-11 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】为有效解决微博客户特性的表示问题, 以更好地实施企业微博客户细分。【方法】借助微博平台上客户的个人和社会关系特性, 利用客户及其好友的自定义标签表示客户的特性, 采用基于非负矩阵分解的文本聚类方法, 提出一种面向企业微博的客户细分框架。【结果】实验结果表明, 基于非负矩阵分解的方法取得约86.130%的asw 指标平均值, 远远超出基于K-means 和层次聚类的方法。【局限】只通过融合微博客户个人及其关注好友的标签表示微博客户特性的方法不能够全面刻画客户特征。【结论】能够为企业微博客户细分中的客户特性的表示、细分、评价及结果可视化等问题提供参考和借鉴。
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