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强降温天气对设施农业生产影响很大、风险较高。为了减少和降低强降温对设施农业的危害,提高设施农业生产应对强降温天气的处置和抗风险能力,采用关中东部设施农业生长季(当年11月—次年4月)11个气象站1961—2015年逐日平均气温、最低气温资料和同期灾情资料,基于ARCGIS平台,研究强降温对设施农业的影响和风险。结果表明:对于设施农业来说,24 h降温≥10℃的高风险区在白水、澄城和合阳,24 h降温≥8℃的高风险区在白水、澄城、合阳、蒲城和潼关。潼关种植设施农业的强降温风险高,不适宜大面积种植设施农业。蒲城设施蔬菜大棚24 h降温8℃的风险高,应采取措施加以应对。对设施农业来说,要高度重视11月和3—4月的强降温天气。另外,1—2月应重视持续低温造成的影响,11—12月要考虑强降温伴随的大风、降雪的综合影响。 相似文献
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冬小麦是中国的主要粮食作物且种植面积年际变化较大,及时准确掌握冬小麦种植面积变化有利于国家和相关部门科学决策。遥感技术是获取大范围冬小麦种植面积数据的最有效手段。前期研究多利用多时相中低分辨率影像(如MODIS)的归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)开展大范围冬小麦种植区提取,因分辨率低导致精度难以令人满意。Sentinel-2卫星是唯一能获取3个红边波段影像的米级分辨率传感器,但应用其红边波段进行大范围冬小麦提取的研究几乎没有。本文分析了红边位置指数REPI(Red-Edge Position Index)与NDVI各自在冬小麦提取中的优势,并基于冬小麦物候特征与JM距离研究关键时相,提出一种综合多时相Sentinel-2 PERI、NDVI的大范围冬小麦提取方法,将其应用于2020年京津冀地区的冬小麦种植区提取,冬小麦总面积提取误差为-2.57%。提取结果与Google Earth高分辨率光学影像的解译结果进行比较,总体精度为94.24%,Kappa系数为0.88,相较于已有大范围冬小麦提取研究精度有明显提升,表明了本文方法的有效性。 相似文献
134.
扩展邻域元胞自动机模型城市扩张研究 总被引:1,自引:0,他引:1
元胞自动机近年来被广泛应用于动态模拟城市扩张,但其邻域类型一般固定于摩尔邻域.文章基于Geo-CA理论,自定义扩展邻域类型,并结合特定地理位置多层次约束性条件构建CA模型,扩展了CA模型的空间建模功能.以武汉市为例,将2000年和2009年TM遥感影像和城市用地数据作为基础,结合武汉市城市规划图、DEM、道路交通图、水域等多层次图像,构成空间数据库,建立武汉市城市扩张扩展邻域CA模型.最后以2009年数据为基础,对武汉市2018年城市用地扩张情况进行预测,为武汉市城镇建设提供参考. 相似文献
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地下水的过量开采已经对京津冀平原地区的土层结构造成严重的破坏。本文旨在了解京津冀地区目前土层结构的健康状况,并对地下水的适宜取水位置提出建议。首先,利用GRACE-FO数据与MCTSB-InSAR技术,分别提取了2017—2019年的京津冀地区的地下水变化时序和沉降变化时序。然后,利用邻域平均方法,使得二者数据空间分辨率一致,并首次获得了京津冀地区2017、2018和2019年的弹性骨架储水系数图。最后,结合京津冀地区的地形地貌、土壤类型及各年内降雨和温度情况,对弹性骨架储水系数图进行了时空维度对比分析。研究发现,京津冀地区土层结构的平均情况正在逐渐变好,但是该地区东南方向土层结构还在继续恶化;京津冀西北地区的土层结构相对于东南地区更适合开采地下水。 相似文献