排序方式： 共有43条查询结果，搜索用时 15 毫秒
11.
草原物候是草原生态系统气候变化的敏感指示器,探索物候变化与气候变化的关系,对草原生态系统保护及全球气候变化研究具有重要意义。以呼伦贝尔草原为研究对象,基于2000—2015年MOD09Q1数据和气象数据,利用D-L拟合法对NDVI时间序列进行重构,采用动态阈值法提取草原物候期,利用相关分析法,分析了物候与气象因子之间的关系。研究表明:(1)返青期发生时间介于4月下旬～6月上旬(平均为第138 d),枯黄期发生时间介于9月～10月下旬(平均为第277 d),生长季长度主要在3. 5～6个月之间(平均为136 d)。空间上,西部和北部返青期较早,枯黄期较晚,生长季长度最长;中东部返青期较晚,枯黄期较早,生长季长度较短。(2)年际变化趋势上,返青期和枯黄期均以提前趋势为主,提前趋势的像元比例分别为61. 2%和63. 83%,生长季长度以延长趋势为主,延长趋势的像元占比为54. 95%。(3)冬季降水增加是返青期提前的主要原因,而春季降水增多和秋季温度升高是枯黄期提前的主要原因。研究结果有助于加深物候对气候变化响应的认识,以期更好地为草原物候研究和放牧优化管理提供参考。 相似文献
12.
河南洛宁县月亮沟银多金属矿床地质特征及找矿意义 总被引：1，自引：0，他引：1
河南省洛宁县月亮沟银多金属矿床位于华熊台缘坳陷熊耳山隆起熊耳山北坡的Ag-Au-Cu-Pb-Zn多金属成矿带,矿体赋存于太古界太华群草沟组及石板沟组,矿体以脉状、透镜状为主,次为扁豆状、不规则似层状。通过对区域成矿背景、矿区地质特征、物化探特征及成矿地质条件等方面的研究,对该成矿区带找矿前景、找矿意义进行了简要阐述,由太华群及熊耳群组成的变质核杂岩体及其接触部位发育的拆离断层,奠定了区内基本的构造格架,对区内金属矿产具有明显的控制作用,太华群及熊耳群之间穹状接触部位,是找矿的有利地段,认为在该地区开展拆离断层-变质核杂岩构造研究工作,对寻找同类型矿床具有重要的指导意义。 相似文献
13.
14.
利用1981-1996年新疆天山地区16个气象台站的积雪观测资料,研究天山典型区积雪初始、终止日期的时空分布特征及影响因素。研究结果表明,受水热状况及复杂地形影响,研究区内自西向东,自北向南积雪初始日期逐渐推后,终止日期逐渐提前。9月末,天山海拔较高的地区开始积雪,11月上旬至12月上旬积雪迅速发展;天山中部和北部的积雪会持续到3月下旬,而海拔较高的台站则会持续到5月份,甚至6月份;天山南坡初日较晚,2月积雪就会终止。天山地区的积雪初始和终止日期年际波动较大,并呈现出积雪初日越来越晚,积雪期逐年缩短的趋势。随着海拔升高,气象台站积雪初日逐渐提前,积雪终日逐渐推后,形成倒三角形状,对积雪初始、终止日期和经、纬度的分析表明,其主要受纬度影响。天山南、北坡水热条件不一致,高度每上升100m,天山北坡积雪初日提前2.18d,终日推迟3.25d;天山南坡积雪初日提前3.69d,终日推迟3.18d。 相似文献
15.
为探究砾石对工程堆积体土壤侵蚀的影响与其作用机制,通过室内模拟降雨研究了连续降雨下不同砾石含量的重壤质堆积体水蚀过程。结果表明:①堆积体砾石含量增加,坡面产流历时延长,产流率线性减小,土壤剥蚀率降低;②连续降雨下,堆积体所含砾石主要通过对坡面产流历时、坡面产流率、砾石覆盖率的多重影响发挥减沙作用,主成分回归方程可表达多个变量与平均土壤剥蚀率的关系;③一定砾石含量下,堆积体坡面砾石覆盖率随表土的剥离而增大,导致土壤剥蚀率呈指数函数递减趋势,并与累积土壤侵蚀总量存在较好的函数关系。工程堆积体所含砾石对土壤侵蚀程度的削减可为生产建设项目下垫面水土保持治理提供重要参考。 相似文献
16.
张文博 《有色金属矿产与勘查》1998,7(1):12-16
古生代含硅质火山碎屑岩建造是兰家金矿床主要赋矿层位,并受印支一燕山期石英闪长岩和不同方向断裂控制,构成本区金矿成矿的重要地质前提。 相似文献
17.
基于面向对象与深度学习的榆树疏林识别方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
榆树疏林是浑善达克沙地中一种特殊的植被类型,它对于维持区域生态系统稳定具有重要意义,在防风固沙、涵养水源、调节气候等方面发挥着重要的作用。本文利用无人机影像与GF-2影像,对高分辨率数据源中榆树疏林的两种自动识别方法进行了研究。在面向对象方法中,首先通过计算影像对象的局部方差变化率得到了最佳分割尺度;其次采用随机森林算法对初选特征的重要性进行排序,并删除无关特征;最后分别对支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、深度神经网络（DNN）3种分类器进行参数寻优与榆树疏林提取。此外,在ENVI5.5中基于TensorFlow框架,利用U-Net构建深度学习模型对榆树疏林进行了提取,并与面向对象方法进行对比。结果显示：① 通过面向对象方法过程的优化,最终的识别精度较以往研究有所提升,GF-2影像中SVM总体精度为90.14%,RF总体精度为 90.57%,DNN总体精度为91.14%;无人机影像中SVM总体精度为97.70%, RF与DNN总体精度为97.42%。② 深度学习方法中,GF-2影像的总体精度为91.00%,无人机影像的总体精度达到了98.43%。研究结果说明在榆树疏林提取中,无人机影像具有更高的空间分辨率,更丰富的纹理、形状等信息,能达到比GF-2影像更高的精度。面向对象方法对于2种影像都有较高的适用性;深度学习的方法在本文中更适用于无人机影像,它可以有效地减少无人机影像中的错分现象。 相似文献
18.
19.
20.