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基于阿拉斯加湾(Gulf of Alaska, GOA)2002—2020年的Argo浮标数据,本研究分析了该海湾逆温现象的时空变化特征,并探讨其年际变化与水体垂向位温异常的联系。结果显示,阿拉斯加湾逆温现象存在明显的时空变化。空间上,逆温幅度(ΔT)在湾北部最大,湾东南部次之,湾西南部最弱。逆温厚度(ΔD)在湾西南部最厚,湾北部和东南部依次变薄。在季节尺度上,湾北部逆温现象的季节变化最明显,冬季ΔT最大和ΔD最厚,随季节性的加热和混合作用,ΔT持续减弱,ΔD不断变薄。在湾东南部,ΔT分别在3月和9月具有0.46、0.40℃的峰值;ΔD在整个海湾中最薄,冬季最大为44 m,而秋季最小仅为23 m。在湾西南部,ΔT介于0.24~0.33℃之间,分别于4月和10月具有0.31、0.33℃的峰值;ΔD冬季最大超过100 m,秋季最薄约为57 m。年际变化上,ΔT在2002、2007—2009、2012、2017年表现为正异常,但在2003—2005、2010、2013—2016、2018—2020年表现为负异常;ΔD在2002、2007—2008、2012、2017—2020年主要偏厚,在2... 相似文献
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以呼和浩特市为研究区,采用梯度分析法,结合InVEST模型,在评价研究区近27 a城市用地扩展及生境质量演变的基础上,运用双变量空间自相关剖析生境质量对城市用地扩展的时空响应。结果表明:(1) 研究时段内,城市扩展表现为核心区的低密度扩张及外围区的多点扩散,紧凑度不断下降,城市结构不稳定,扩展模式不尽合理。(2) 生境平均值从0.49下降到0.44,质量等级跌至较差水平。低等级生境主要呈圈层向南部、东南部扩散,与建设用地扩展方向基本一致。(3) 建设用地扩展强度与生境质量变化空间分布呈负相关关系,核心外围区的建设用地扩展始终为变化最强烈的地带,生境质量退化也最为剧烈。(4) 斑块密度不断上升,特别是建设用地斑块的增加使得城市景观格局愈发破碎。 相似文献
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典型深度贫困县贫困格局及影响因素分析——以海伦市为例 总被引:1,自引:1,他引:0
深度贫困县是实施精准扶贫工作的重点区域,客观分析深度贫困县贫困格局及其影响因素,可以为制定扶贫策略提供科学依据。论文以黑龙江省海伦市为研究区,基于空间分析和数理统计方法,探索以贫困村和贫困人口为核心的贫困格局及其影响因素。结果表明:① 作为深度贫困县,海伦市贫困村和贫困人口均具有不平衡性,贫困村和贫困人口格局既具有关联性,又具有差异性;② 海伦市贫困村集中分布在150~250 m地形过渡地带,呈现多核心带状式分布态势;③ 海伦市贫困人口分布格局是自然因素与人文因素综合作用的结果,自然地理及农业生产、农村基础设施及社会福利因素是直接影响贫困人口分布格局的关键因素。建议从加强农业农村基础设施建设、提升抵御自然灾害能力,加快种植业结构调整和布局优化、提升农村产业发展水平,提升社会保障水平、降低致贫返贫风险,优化居民点体系、推动乡村各类要素的空间重组、结构重塑、功能重调等方面加强精准扶贫和乡村振兴工作。 相似文献
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先进天基太阳天文台(Advanced Space-based Solar Observatory, ASO-S)卫星是我国首颗太阳观测卫星, 主要观测太阳耀斑和日冕物质抛射以及产生它们的磁场结构. ASO-S卫星的科学应用系统是科学卫星工程的6大系统之一, 它连接科学用户和卫星数据, 为将卫星的科学数据转化为科学成果提供保障. 科学应用系统的数据库是连接软件与海量数据的枢纽, 为科学数据生产和用户服务及运行提供数据层的支撑. 介绍了科学应用系统的数据库架构设计、数据库的选择以及数据库性能优化和表样例. 这里的数据库包括观测计划、工程参数、运维日志、科学数据、定标数据和特征事件识别等数据库. 这些数据库的建设将为ASO-S卫星工程科学应用系统的顺利运行提供数据支撑, 也可以为未来其他科学卫星类似数据库的搭建提供参考和借鉴. 相似文献
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中国农村深度贫困的空间扫描与贫困分异机制的地理探测 总被引:3,自引:1,他引:2
从自然和社会经济因素中选取贫困的影响因子,建立评价指标体系,通过Pearson相关分析确定了贫困的主要影响因素,利用GIS空间分析和BP人工神经网络,分别模拟了省域、市域和县域3个尺度下的自然致贫指数与社会经济消贫指数,进一步计算获得了3个尺度下的贫困压力指数,对其空间分布格局进行分析;借助Flexible空间扫描探测识别出深度贫困县,在此基础上运用地理探测器揭示其主导致贫因素,并提出差别化的减贫对策建议。结果表明:① 省域、市域、县域3个尺度的自然致贫指数和贫困压力指数在空间分布上具有较高的一致性,呈现出明显的“东低西高”的空间分布格局;社会经济消贫指数的空间分布一致性不高,县域尺度更为破碎。以黑河—百色线为界,县域贫困压力指数在空间上表现出“大分散、小聚集”的分布状态。识别出的全国贫困县共计655个,主要分布在重点生态功能区和农产品主产区。② 3个尺度下,空间扫描识别出的贫困高风险区主要分布在西北、西南少数民族和边疆地区。县域尺度下识别出208个深度贫困县,多位于省际边缘区。③ 地理探测器识别出深度贫困县的7个致贫主导因素,按照主导因素将深度贫困县划分为地形要素制约型、区位交通制约型、经济收入制约型和生态环境制约型4类。 相似文献