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191.
利用1982年~2002年Pathfinder NDVI遥感数据,采用REOF和倾向度趋势分析方法,研究了5~6月青藏高原地表植被的区域变化特征及时间变化趋势。21a来高原区域植被总体呈增加趋势,但这种变化趋势有着明显的时间和空间差异。表现为5~6月空间上存在一个位于高原南北的两条呈带状分布的植被显著变化区域。该区域内植被对前期气温变化响应迅速,生物量随气温升高呈现出显著的一致增加趋势,增长速率大都超过10%/10a,与前期4~5月全球平均气温相关系数达到0.71,是全球变暖响应的敏感区。进一步的分析表明这种对全球变暖响应的区域差异主要来自于植被分布的不同,植被变化显著的区域基本上处于高山山脉或半荒漠地区NDVI值低于0.12的本底植被覆盖较低的区域。从植被覆盖类型看,草地植被生物量随全球变暖增幅明显,21a约增加10%,对全球变暖响应明显,而中高覆盖区植被和其他类型植被随气温升高的增幅较小,对全球变暖响应较弱。 相似文献
192.
中国北方强沙尘暴活动与亚洲地区对流层风场的联系 总被引:2,自引:0,他引:2
利用1979~2002年中国北方春季典型强沙尘暴日数序列和亚洲地区等压面及地面以上10 m高度风场资料,分析了北方春季强沙尘暴活动与同期各层风场的关系。研究结果表明,近24年我国北方春季强沙尘暴日数与西西伯利亚地区(51~61°N,67~97°E)各层春季风速之间存在很高的正相关,其中与600 hPa风速相关最高,但与强沙尘暴多发区(37~45°N,81~118°E)局地风速相关却很低。将600 hPa距平风场与强沙尘暴序列做线性回归分析发现,当我国北方春季沙尘暴活动较频繁时,蒙古国东北部产生气旋式距平环流,从而在其后部会产生大风,横扫我国北方大部分地区。通过近24年西西伯利亚地区日距平风速与我国北方春季强沙尘暴事件的逐日对比发现,78%的强沙尘暴发生3天前西西伯利亚地区有异常大风出现。因此,该地区风速可以作为我国北方地区强沙尘暴天气短期预报的一个预警指标。 相似文献
193.
利用SEM,XRD,Raman和XPS等手段分析了体积比为3:1的浓硫酸和浓硝酸的混合溶液对碳纳米管氧化前后的结构、形貌及表面特性。结果表明,混合强酸氧化后的碳纳米管变短、松散、端部开口、杂质减少;氧化后碳纳米管结构未受到严重破坏,但碳纳米管缺陷程度有所增加、有序度下降;氧化前后的碳纳米管表面均有一定量的—COH,—C=O和—COOH含氧基团,但酸化后的碳纳米管表面氧含量增加,且主要体现在—COOH基团量的增加上。 相似文献
194.
简叙辽东地区太古宙绿岩带地质背景,并结合太古宙绿岩带铁-铀型铀矿成矿地质特征的阐述,提出太古宙绿岩带铀成矿作用具有明显的前寒武纪主期性。讨论太古宙富铀钾质花岗岩相关的太古宙残留体内构造-蚀变岩控制铀矿的观点:提出古韧性剪切-破碎断裂带、太古宙基底岩体顶上凸起带之凹洼中的"突触"与碱交代岩等三位一体的构造空间和构造-蚀变岩定位层间-不整合破裂带关联-碱交代热液型铀矿的成矿模式,并且太古宙绿岩带铁-铀型铀矿围岩蚀变清楚,铀成矿谱系反映为初贫后富-叠加再造成矿的矿物组合;以复杂-叠加、脉络清楚的太古宙绿岩带构造环境相关的铀矿聚集区为例,探讨太古宙绿岩带铀成矿作用的多期性。并认为太古宙绿岩带铁-铀型铀矿矿体埋藏深、隐伏性强、盲矿体多,潜在的找矿前景相当可观。 相似文献
195.
196.
197.
保护行动计划软件在湿地自然保护区功能区划分中的应用概述 总被引:2,自引:0,他引:2
在探讨湿地类型自然保护区功能区划分的意义及存在问题的基础上,将保护计划实施工具——CAP软件(Excel Workbook和Miradi)运用到湿地类型自然保护区功能区划分中,并对CAP软件的原理、功能及实用性进行探讨分析。分析研究表明,CAP软件对于湿地类型自然保护区功能区划分、动态分区具有可行性、适用性及科学性。 相似文献
198.
一种局部多项式时空地理加权回归方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于加权最小二乘估计的时空地理加权回归方法,在随机项方差相同且最小的假设条件下估计回归参数和拟合值,由于没有考虑时空分析中异方差影响而导致估计结果存在一定偏差。局部多项式估计是一种消除异方差影响的非参数估计方法。本文在局部多项式估计原理基础上,提出了局部多项式时空地理加权回归方法。它是采用三元一阶泰勒级数展开式重构时空回归系数和自变量矩阵,进而建立满足高斯-马尔可夫独立同分布假定要求的新模型,利用新模型回归系数估计值、拟合值以及新模型与原模型的关系,可得到原模型回归系数估计值和拟合值。本文采用模拟数据和真实数据进行试验,以GTWR与局部线性地理加权回归作为对比方法,从方法适用性、整体估计效果、回归系数估计偏差和拟合优度、整体估计偏差等方面分析了LPGTWR方法性能,有效证明了LPGTWR方法能消除异方差影响提升估计精度。 相似文献
199.
200.
针对互联网媒体数据中地名信息表达不规范、实体边界不清晰、地名简化表达问题,该文提出了一种混合神经网络的中文地名识别方法.通过ALBERT层学习字级别特征表达与BiLSTM层提取文本上下文语义特征,由CRF层获得全局最优标记序列,更有效地识别并提取中文地名.数据测试表明:相较于BiLSTM的地名识别模型,本文模型精确率提高12.89%,F1值提高10.83%;相较于BiLSTM-CRF的地名识别模型,本文模型精确率提高3.56%,F1值提高2.1%;相较于ALBERT-CRF的地名识别模型,本文模型精确率提高1.22%,F1值提高0.72%. 相似文献