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森林生物量遥感估算与应用分析 总被引：18，自引：2，他引：16
遥感图像光谱信息具有良好的综合性和现势性,利用遥感信息和GIS技术进行森林生物量估算及碳过程的研究已经成为一种全新的手段。本文对森林生物量遥感估算方法及其应用进行了深入分析,总结了利用遥感信息进行森林生物量估算的四种主要方法:遥感信息参数与生物量拟合关系的方法、遥感数据与过程模型融合的方法、基准样地法(KNN方法)以及人工神经网络模型方法,并在此基础上分析了当前该领域研究的不足,以及今后利用遥感方法进行森林生物量估算的主要发展方向。 相似文献
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我国的经济社会数据主要以各种级别的行政单元为统计对象,这往往会掩盖行政区域的内部差异,当区域内部差异较大时,这些数据就无法真实反映区域的经济社会实际情况。利用地理信息技术与分析方法,本文给出了经济统计数据空间离散模型,分别计算得到了1995、2000、2005年三个年份的我国第一、二、三产业增加值的空间离散数据(公里格网数据),并由此计算得出1995-2000年、2000-2005年两个时段的中国三次产业空间结构变化空间数据。与传统的以行政区为对象的产业结构数据相比,产业结构空间数据能够更好地反映各地的产业结构变化情况,更详细地表达产业结构的空间差异,为区域产业政策的制定以及区域科学发展评价提供依据。 相似文献
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气候变化对甘肃定西、安徽合肥小麦生产影响研究 总被引：5，自引：0，他引：5
由于大气中温室气体的不断增加, 全球气候发生了巨大变化。据最新气候模式模拟研究表 明未来全球气候将发生更为剧烈的变化, 这必将对很多部门产生显著的影响特别是对气候变化 十分敏感的农业。尤其对于中国这样的人口大国, 农业作为社会最基本也是最重要生产部门之 一, 气候变化将对中国的农业生产带来巨大的影响。小麦是中国的第二大作物, 其中冬小麦占全 国小麦总产量近90%, 因此评价气候变化对中国小麦生产影响是十分必要的。为了分析在未来气 候变化情景下中国小麦生产可能遇到的风险, 以15 年ECMWF 再分析实验数据(1979~1993)作为 边界条件驱动PRECIS 区域气候模式模拟产生作物模型所需要的气候资料并输入CERES-Wheat 模型, 验证CERES-Wheat 模型与区域气候模式PRECIS 结合的模拟能力。在以上验证工作的基 础上, 将区域气候模式PRECIS 的模拟结果与作物模型CERES-Wheat 相连接, 同时考虑到CO2 对小麦的直接施肥作用, 模拟了两个小麦站点(定西和合肥)在IPCC SRES A2 和B2 情景下雨养 和灌溉小麦的变化趋势。得到如下结论: 无论是在A2 情景还是B2 情景, 定西和合肥的小麦产量 都会有所增加, 但增加的幅度相差很大。A2 情景的增产效应一般要大于B2 情景的增产效应, 灌 溉小麦比雨养小麦更加受益于气候变化, 冬小麦(合肥) 产量的增长幅度要大于春小麦(定西) 增 长幅度。CO2 对小麦生长的肥效作用十分明显, 产量增幅很大。以上结果说明未来气候变化可能 会对我国的小麦生产带来益处, 但由于未来气候情景模拟的不确定性以及CO2 肥效作用通常是 在作物过程中的水肥条件完全满足的情况下才充分体现, 这都给研究结果带来了不确定性, 但本 项研究为评价未来气候变化对中国小麦生产影响提供了一种全面的评价方法。 相似文献