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青藏高原的降水量预测不仅为该地区水资源合理规划利用提供依据,同时对中国及周边国家气候变化研究有着重要的意义。论文利用1990—2016年青藏高原降水量数据,采用长短期记忆神经网络（LSTM）对青藏高原月降水量进行预测,主要包括：① 使用青藏高原86个测站1990—2013年的月降水资料,预测各个测站2014—2016年的月降水量,并与传统的RNN、NAR、SSA和ARIMA预测模型相比,平均决定系数R2分别提高了0.07、0.15、0.13和0.36,均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）表现更低;② 分析了降水量预测精度的空间分布特征,将各模型的R2在青藏高原地区内插值,分析R2的空间分布特征,发现所有模型降雨稀少的干旱地区和降雨多的湿润地区R2较低,在气候稳定、降水规律性明显的地区R2较高,且LSTM模型R2≥0.6的空间范围远大于传统模型;③ 分析了不同预测长度对各模型预测精度的影响,发现所有模型会随着预测长度增加而预测精度降低,但在不同的预测长度下LSTM预测的RMSE值都低于其他模型。 相似文献
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本文采用地形调节植被指数（TAVI）,以RapidEye高分辨率多光谱遥感影像为数据源,对福建省永安市毛竹林山区进行了叶面积指数（LAI）地面实测、遥感建模及反演分析。通过TAVI与归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）的对比研究,结果表明：（1）毛竹林实测LAI与TAVI、NDVI和RVI线性回归的决定系数（R2）分别为0.6085、0.3156和0.4092,最佳非线性回归的R2分别提高到0.6624、0.5280和0.6497。LAI与NDVI或RVI非线性（U曲线）模型可以很好地解释LAI-VI的散点分布规律,但难以解决LAI-VI间因地形影响导致的“同物异谱”和“异物同谱”问题,因此,在山区大面积推广应用需慎重。（2）通过实测LAI的验证表明,LAI-TAVI回归模型可有效避免因地形影响导致的“同物异谱”和“异物同谱”问题。TAVI具有良好的削减地形影响作用,可用于山区植被LAI的遥感反演。 相似文献
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同化叶面积指数和蒸散发双变量的冬小麦产量估测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
同化遥感信息到作物生长过程模拟模型,是估测区域作物产量的重要方法之一。同化变量的选取对同化结果精度至关重要。本文在标定WOFOST作物模型参数的基础上,优化了WOFOST模型的默认灌溉参数。利用ET和LAI作为同化变量,分别构建了时间序列趋势信息的代价函数和四维变分代价函数;采用SCE-UA算法最小化代价函数, 重新初始化WOFOST模型初始参数——作物初始干物质重、作物35 ℃生命期和灌溉量。最后利用MODIS LAI产品（MCD15A3）、MODIS ET产品（MOD16A2）,同化到作物模型估测产量,并对比分析了水分胁迫模式下同化单变量（ET或LAI）和同化双变量（ET和LAI）的估产精度。结果表明：同化双变量ET和LAI的策略,优于同化单变量LAI或ET,双变量策略的冬小麦产量估测精度为R2=0.432,RMSE=721 kg/hm2;单独同化高精度LAI对提高估产精度具有重要作用,其冬小麦产量估测精度为R2=0.408,RMSE=925 kg/hm2;单独同化ET的趋势信息改善了WOFOST模型模拟水分平衡的参数,但是,产量估测精度（R2=0.013,RMSE=1134 kg/hm2）与模型模拟估测产量精度（R2=0.006,RMSE=1210 kg/hm2）相比改善效果有限。本研究为其他区域的遥感数据与作物模型的双变量数据同化的作物产量估测研究提供了参考价值。 相似文献
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由于OLS传感器航行过程中增益记录和交叉定标的缺失,使得DMSP夜光影像在城市中心出现过度饱和等问题,因此探讨灯光数据去饱和方法在人类活动强度评估和城市时空演化分析等方面具有重要意义。为了解决这一难题,有学者提出使用NDVI修正饱和灯光数据的VANUI指数,为研究灯光数据去饱和提供了简单便捷的思路,然而该指数在部分城市中较难有明显的校正效果。本文在VANUI指数思想的基础上,顾及到人口密度随着郊区到城市中心距离的增加呈现指数型增长,提出了基于复合指数模型校正夜间灯光指数CEANI,为人类活动强度评价等研究提供更准确的结果。研究表明:① 与VANUI相比,CEANI在刻画城市内部饱和区域特征时具有更好的细节,较好地凸显城市内部空间异质性;② 在25组随机样本的相关对比中,CEANI（R2mean=0.79）与辐射定标产品比VANUI（R2mean=0.68）具有更高的相关性;③ 三大城市群中CEANI与常住人口的R2分别为0.767、0.676和0.841,比VANUI（R2分别为0.640、0.553和0.775）分别提高了0.127、0.123、0.066,相较于VANUI,CEANI与常住人口具有更强的相关性,对于人口指标的估算能力更强。 相似文献
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气象因素影响下中国手足口病时空演化特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来,手足口病在我国感染者的数量仍然呈现逐渐增加的趋势,对公共健康造成很大的威胁,也对疾病防控提出严峻的挑战。为探讨气象因素（气温、降水）对我国手足口病（Hand Foot and Mouth Disease, HFMD）发病的时空影响特征及规律,本文以我国手足口病疫情平发年2017年为例,利用分地区、分月份疫情数据,采用地理探测器、空间自相关等分析方法分析各地气象（气温、降水）因素对手足口病发病影响及其时空分异。结果表明：① 在时间上,2017年我国各地中心城市手足口病发病有明显的季节差异,年内有单峰发病模式和双峰（高低峰、双高峰）发病模式,且2017年2、4、12月各地中心城市手足口病发病率有显著的空间相关;② 在空间上,2017年我国各省、市手足口病发病在空间上表现为东南各省市发病率高,西北各省市发病率低的特点,并随降水量由东南向西北呈现递减趋势;③ 2017年省、自治区、直辖市和地级市手足口病爆发热点时段（4—8月）时空演化分析,先由东南各省向西北各省蔓延,后又表现为由西向东退缩;④ 2017年我国各地中心城市手足口病月发病率分别与年均降水量、年均温,呈二次函数关系（R2=0.6623）和指数函数关系（R2=0.6469）;⑤ 气温和降水对手足口病交互作用结果表现为双因子非线性增强,气温和降水的交互作用对手足口病传播的影响更为显著。气象因素对我国手足口病发病存在影响,我国手足口病发病在时间和空间上均存在显著差异,分析结果在宏观尺度上可为我国手足口病防控提供参考。 相似文献
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青藏高原脆弱的高寒植被对外界干扰十分敏感,使其成为研究植被对气候变化响应的理想区域之一。青藏高原气候变化剧烈,在较短的合成时间研究气候变化对植被的影响十分必要。因此,本文利用GIMMS NDVI时间序列数据集,研究了1982-2012年青藏高原生长季月尺度植被生长的时空动态变化,探讨了其与气温、降水量和日照时数等气候因子的响应关系。结果表明：在区域尺度上,除8月外,其他各月份植被均呈增加趋势,显著增加多发生在4-7月和9月;大部分月份的NDVI增加速率随着时段的延长显著减小,表明NDVI增加趋势放缓;在像元尺度上,月NDVI显著变化的区域多呈增加趋势,但显著减少范围的扩张多快于显著增加。4月和7月植被生长主要是受气温和日照时数共同作用,6月和9月受气温的控制,而8月则主要受降水量的影响。长时间序列NDVI数据集的出现为采用嵌套时段研究植被生长变化趋势奠定了前提,而植被活动变化趋势的持续性则有助于形象表征植被活动变化过程、深入理解植被对气候变化的响应和预测植被未来生长变化趋势。由此推测,青藏高原月NDVI未来增加趋势总体上趋于缓和,但在像元尺度显著变化的区域趋于增加。 相似文献
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时空融合技术是目前解决单一遥感数据源难以同步获取高时空分辨率数据的有效途径。然而,如何设置参数使模型融合效果最佳,如何设置在植被监测中广泛应用的植被指数的融合步骤,进而获得最佳的植被指数时序数据,目前仍不明晰。本文以长江中下游平原地区的典型县域—南昌县为例,基于Landsat和MODIS多时相数据对当前主流时空融合模型—ESTARFM （Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）进行参数敏感性分析,并系统地对比分析了2组融合实验RI（先融合波段反射率后计算植被指数）和IR（先计算植被指数后直接融合）的融合效果。结果表明： ① ESTARFM算法中参数的敏感性在波段反射率、植被指数融合中表现出相似的特征,随着滑动窗口与相似像元数量的增大,融合误差整体呈现出先减小后趋于稳定或增大的趋势;在ESTARFM算法应用中,存在着最佳参数设置范围;② 相较于RI组,IR组模拟结果精度更高（R2RI-NDVI=0.866,R2IR-NDVI=0.953,R2RI-EVI =0.814,R2IR-EVI =0.930）,且能够较好地削弱“斑块”现象,更好地表征出细小地物和纹理特征。研究结果为遥感数据时空融合模型在地块破碎、种植制度多变的复杂环境中的应用提供借鉴和参考。 相似文献
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京津冀地区NDVI变化及气候因子驱动分析 总被引：3，自引：0，他引：3
植被覆盖动态监测及与气候变化的响应,是陆地生态系统研究的重要内容。本文以2001-2013年间京津冀地区MOD13A 3月合成NDVI数据,结合生长季的降水和气温资料,运用偏相关和复相关分析、趋势分析方法,研究了该区域NDVI的变化特征和空间分布,以及其区域植被覆盖变化的气候驱动力。结果表明,该区域NDVI最大值在13a间缓慢增加,植被覆盖呈现改善趋势;NDVI和生长季降雨量及平均气温的平均偏相关系数分别为0.20和-0.14,表明在年际变化水平上,京津冀地区NDVI总体与降水量呈正相关,与平均气温呈负相关,且降水对NDVI的影响大于温度对NDVI的影响。对植被覆盖驱动分区得出,降水和气温驱动型占区域面积的5.68%;单独降水驱动型和气温驱动型分别占4.51%、0.18%;区域内植被覆盖变化主要受非气候因子驱动型为主,所占比例为89.63%,表明人类活动对植被变化的影响巨大。 相似文献
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中国西北地区植被NDVI的时空变化及其影响因子分析 总被引：6，自引：0，他引：6
利用GIMMS/NDVI数据分析了中国西北地区1982-2006年植被NDVI时空变化特征及其影响因子。近25年来,中国西北地区年均植被NDVI增速为0.5%/10a,并存在明显的空间差异。天山、阿尔泰山、祁连山、青海的中东部等地区植被NDVI显著增加;青海南部地区、陕西和宁夏交界地区、甘肃部分地区,以及新疆部分地区的植被NDVI下降。从不同植被类型看:林地、草地和耕地的年均NDVI都在提高。研究表明:中国西北地区植被NDVI变化是各种自然和人为因素综合作用的结果。植被NDVI与气温、降水的年际变化整体上都呈弱的正相关。但与其年内变化则都呈显著的线性关系,当月均温量超过20℃时,植被NDVI呈下降趋势;当月降水量在0100mm期间,植被NDVI随降水线性增长,当月降水量超过100mm之后,不再有明显的增长趋势。农业生产水平提高和植被生态建设等人类活动对西北地区植被NDVI增加有重要影响。 相似文献
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植被等效水厚度对路域生态环境的监测评估具有重要意义。本研究以湖南醴潭高速一段为研究对象,以地面实测光谱和等效水厚度以及PRO4SAIL模拟光谱和模拟等效水厚度为数据源,利用PRO4SAIL冠层模型模拟光谱与地面实测光谱建立12种常用水分指数,引入随机森林算法对水分指数与等效水厚度进行重要性分析,得到12种水分指数的重要性排序;利用调整R 2确定建立等效水厚度估算模型中输入水分指数的最佳个数;在优选水分指数基础上,以PRO4SAIL模拟光谱计算得到水分指数和等效水厚度为训练集,分别构建随机森林耦合偏最小二乘（RF-PLS）、随机森林耦合支持向量机（RF-SVM）和随机森林耦合遗传算法优化支持向量机（RF-GA-SVM）等效水估算模型,并用地面实测等效水厚度对估算模型进行精度验证与分析。结果表明：RF-SVM估算模型中输入重要性前9的水分指数（NDWI、NMDI、SRWI、SR、NDII、WI、DWI、MSI、SAVI）时,调整R 2最高,验证集决定系数为0.8877;RF-PLS和RF-GA-SVM估算模型中输入重要性前4的水分指数（NDWI、NMDI、SRWI、SR）时,调整R 2最高,验证集决定系数分别为0.8053、0.8952,其中RF-GA-SVM模型估算等效水厚度效果最佳,其精度满足路域植被等效水厚度监测要求。本文研究成果为等效水厚度估算提供一种有效且精确的方法,同时为发展基于高光谱遥感的路域环境监测提供重要支撑。 相似文献
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Extracting vegetation phenology metrics in Changbai Mountains using an improved logistic model 总被引：1，自引：0，他引：1
Remotely sensing images are now available for monitoring vegetation dynamics over large areas.In this paper,an improved logistic model that combines double logistic model and global function was developed.Using this model with SPOT/NDVI data,three key vegetation phenology metrics,the start of growing season (SOS),the end of growing season (EOS) and the length of growing season (LOS),were extracted and mapped in the Changbai Mountains,and the relationship between the key phenology metrics and elevation were ... 相似文献
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近年来日益严重的登革热疫情已在中国南部地区形成疫情高发区,并对中国的公共卫生安全形成了一定的威胁。登革热主要受到区域内复杂的自然环境条件以及社会经济因素的影响,而利用地理空间分析方法和模型探究登革热疫情的影响因素,并对其未来流行风险的空间分布进行模拟,是有效开展登革热预防控制工作的重要基础。本文收集了珠江三角洲地区2010-2014年的登革热病例资料和土地利用、人口密度两种社会经济要素数据,构建土地利用回归（LUR）模型以分析登革热疫情与不同空间范围内的土地利用和人口密度之间的关系,并结合SLEUTH模型获取的2030年土地利用数据以及基于人口密度预测模型获取的2030年人口密度数据,预测珠江三角洲地区2030年登革热疫情风险的空间分布。结果表明,社会经济要素对登革热疫情空间分布的影响在不同范围内存在差异,半径分别为10、7、10、2和1 km的缓冲区内的人口密度、草地、城镇用地、林地和耕地进入LUR模型并对疫情有显著的影响（相关系数分别为0.779、-0.473、0.818、-0.642和-0.403）,所构建的LUR模型效果较好（调整R2为0.796,F=390.409,P<0.01）,留一交叉检验结果显示模型的相对均方根误差为0.7046,预测值与实测值的拟合精度达到0.7101。2030年城市空间扩展的区域主要分布在深圳、东莞以及广佛的交界地区,而登革热风险预测模型表明2030年登革热疫情风险较大的区域与珠江三角洲城镇用地占比、人口分布较高的地区有高度的一致性,尤其是广佛地区。因此,LUR模型可以较好地预测登革热疫情的空间分布,从而为当地卫生部门防控登革热提供方法支持。 相似文献
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2000-2013年青藏高原湖泊面积MODIS遥感监测分析 总被引：2，自引：0，他引：2
青藏高原上分布着大量的高原内陆湖泊群,该区域湖泊面积与区域及全球气候变化之间存在较强的耦合关系,遥感监测湖泊的分布和面积变化趋势,对分析区域自然生态环境具有重要意义。本研究将MOD09A1（地表反射率8天合成数据）进行逐月合成,提出了一种综合多种水体指数的青藏高原地区湖泊提取方法,并通过活动窗口、DEM和时间序列去噪等方法,消除山体阴影、冰雪等因素的干扰。最后,提取和合成了2000-2013年青藏高原逐年和逐月的湖泊范围,并选取色林错和卓乃湖2个典型湖泊与人工解译Landsat系列影像进行验证分析,其线性拟合度分别为0.99和0.97,从时空变化趋势上分析了青藏高原湖泊面积动态变化。结果表明：（1）2000-2013年,青藏高原地区湖泊范围整体上呈较显著的扩张趋势,湖泊总面积增加速率约为490.98 km2 a-1（R2约为0.96）;（2）1-12月份湖泊面积逐月变化率均大于0,表明青藏高原湖泊面积呈整体扩张,而非季节性扩张。除2-4月份外,其他月份增加速率均在400 km2 a-1以上（R2>0.79）,表现为稳定且持续扩张趋势。 相似文献
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在全球气候变化背景下,植被动态变化以及植被对气候变化的响应方式已经成为生态学和地理学领域的热点。本文对比分析了南方亚热带季风区将乐县不同类型森林植被对不同时间尺度的干旱响应的差别。基于2000-2017年MODIS-EVI数据及气象站点数据,用最大值合成法、趋势分析法以及相关分析法,分析了森林植被及气象因子的动态变化特征,并对比不同森林植被对气候变化响应的差别。研究表明：① 2000-2017年,研究区植被覆盖度、EVI和降水均显著增加,区域内湿度增加,森林长势渐趋良好;② EVI在生长季初期和末期与同期的降水、温度均显著正相关（P<0.1）,初期森林受降水因子的影响更大,末期受温度因子的影响大;③ 1-3月和周年的气候变化对森林的生长至关重要,长时间尺度的湿度增加对森林生长具有显著的促进作用,SPEI的时间尺度越长与EVI的相关性也越大;④ 针阔混交林与同期温度、降水的相关系数最高,并且与不同时间尺度的SPEI相关性均比较高,属于气候敏感型林型,在生产经营中要谨慎预防气候变化对该林型带来的伤害;⑤ 森林覆盖度变化与降水和SPEI_24的相关性极显著,长时间尺度的降水变化是影响森林植被覆盖率变化的重要因素之一。 相似文献
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京津冀地区植被时空动态及定量归因 总被引：2，自引：0，他引：2
作为气候变化的敏感指示器,植被的物候、生长、空间分布格局等特征及其动态变化主要取决于气候环境中的水热条件,因此在气候变化背景下,气候-植被关系成为了全球变化研究的前沿和热点问题。本文综合平均温度、降水、水汽压、湿度、日照时数、SPEI等气候因子,坡度、坡向海拔等地形因子及人为活动因子,应用地理探测器方法针对2006-2015年京津冀地区不同季节NDVI、不同地貌类型区、不同植被类型区生长季NDVI的定量归因研究,揭示了过去10年间植被时空分布格局,及植被对气候、非气候因素响应的季节差异与区域差异,以期为生态工程的建设与修复提供参考意义。趋势分析表明：①2006-2015年京津冀地区NDVI呈现增加趋势,但存在显著的空间差异,如山地生长季NDVI的增长速率大于平原、台地、丘陵等地;②基于地理探测器的定量归因结果表明,降水是年尺度上NDVI空间分布的主导因子（解释力39.4%）,土地利用与降水的交互作用对NDVI的影响最为明显（q=58.2%）;③NDVI对气候因子的响应存在季节性及区域性差异,水汽压是春季NDVI空间分布的主导因子,湿度是夏、秋两季的主导因子,土地利用是冬季的主导因子;④影响因子对生长季NDVI的解释力因不同地貌类型区、不同植被类型区而差异显著。 相似文献
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The Yalu Tsangpo River basin is a typical semi-arid and cold region in the Qinghai-Tibet Plateau, where significant climate change has been detected in the past decades. The objective of this paper is to demonstrate how the regional vegetation, especially the typical plant types, responds to the climate changes. In this study, the model of gravity center has been firstly introduced to analyze the spatial-temporal relationship between NDVI and climate factors considering the time-lag effect. The results show that the vegetation grown has been positively influenced by the rainfall and precipitation both in moving tracks of gravity center and time-lag effect especially for the growing season during the past thirteen years. The herbs and shrubs are inclined to be influenced by the change of rainfall and temperature, which is indicated by larger positive correlation coefficients at the 0.05 confidence level and shorter lagging time. For the soil moisture, the significantly negative relationship of NDV-PDI indicates that the growth and productivity of the vegetation are closely related to the short-term soil water, with the correlation coefficients reaching the maximum value of o.81 at Lag 0-1. Among the typicalvegetation types of plateau, the shrubs of low mountain, steppe and meadow are more sensitive to the change of soil moisture with coefficients of -0.95, -0.93, -0.92, respectively. These findings reveal that the spatial and temporal heterogeneity between NDVI and climatic factors are of great ecological significance and practical value for the protection of eco-environment in Qinghai-Tibet Plateau. 相似文献
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《中国地理科学(英文版)》2019,(5)
Vegetation indices(VIs) from satellite remote sensing have been extensively applied to analyze the trends of vegetation phenology. In this paper, the NDVI(normalized difference vegetation index) and SR(simple ration), which are calculated from the same spectral bands of MODIS data with different mathematical expressions, were used to extract the start date(SOS) and end date(EOS) of the growing season in northern China and Mongolia from 2000 to 2015. The results show that different vegetation indices would lead to differences in vegetation phenology especially in their trends. The mean SOS from NDVI is 15.5 d earlier than that from SR, and the mean EOS from NDVI is 13.4 d later than that from SR. It should be noted that 16.3% of SOS and 17.2% of EOS derived from NDVI and SR exhibit opposite trends. The phenology dates and trends from NDVI are also inconsistent with those of SR among various vegetation types. These differences based on different mathematical expressions in NDVI and SR result from different resistances to noise and sensitivities to spectral signal at different stage of growing season. NDVI is prone to be effected more by low noise and is less sensitive to dense vegetation. While SR is affected more by high noise and is less sensitive to sparse vegetation. Therefore, vegetation indices are one of the uncertainty sources of remote sensing-based phenology, and appropriate indices should be used to detect vegetation phenology for different growth stages and estimate phenology trends. 相似文献