摘要：大河三角洲区域是我国重要的经济区域和人口密集区域,经济的快速发展与人口的大量集聚严重影响着大河三角洲的生态环境。为保证社会经济与生态环境的和谐发展,首先构建了包含人类活动和自然因素的大河三角洲环境脆弱性评价指标体系,设计了评价指标量化方法;然后对比分析了模式识别方法与层次分析法在黄河三角洲环境脆弱性评价的应用效果,确定了以层次分析法作为大河三角洲环境脆弱性评价模型;最后基于RS技术与GIS软件平台实现了大河三角洲环境脆弱性评价与空间分布格局分析。结果表明:黄河三角洲环境脆弱性各等级类型的分布面积差别不大,其环境脆弱性等级空间分布呈现自东北沿海向西南陆地逐渐减弱的趋势,环境脆弱性等级主要受自然因素的影响与制约;长江三角洲环境脆弱性主要表现为轻度脆弱(39.46%)和极度脆弱(26.46%),环境脆弱性等级空间分布呈现自长江沿岸向两侧逐渐减弱的趋势,环境脆弱性等级主要受人类活动的影响与制约;珠江三角洲环境脆弱性主要表现为重度脆弱(38.98%)和极度脆弱(30.89%),环境脆弱性等级空间分布呈现自珠江沿岸向两侧逐渐减弱的趋势,环境脆弱性等级主要受人类活动和植被的影响与制约;统一等级分级标准后发现长江三角洲环境脆弱性最严重,黄河三角洲环境脆弱性最低,珠江三角洲环境脆弱性居中,故大河三角洲环境脆弱性主要受人类活动和植被的影响和制约。

摘要：随着人工智能技术的不断成熟,其应用范围变得愈来愈广泛,在地下水资源评价领域也有所涉及。文章通过应用案例,系统总结人工智能在地下水资源评价领域的应用现状,着重介绍人工智能在地下水位动态预测、地下水开发潜力评价、地下水污染治理、地下水环境质量评价、地下水环境脆弱性评价中的应用,分析人工智能在地下水资源评价中的发展趋势。