Development of spatial regression models for predicting summer river temperatures from landscape characteristics: Implications for land and fisheries management          下载免费PDF全文

F.L. Jackson  David M. Hannah  R.J. Fryer  I.A. Malcolm 《水文研究》2017,31(6):1225-1238

There is increasing demand for models that can accurately predict river temperature at the large spatial scales appropriate to river management. This paper combined summer water temperature data from a strategically designed, quality controlled network of 25 sites, with recently developed flexible spatial regression models, to understand and predict river temperature across a 3,000 km² river catchment. Minimum, mean and maximum temperatures were modelled as a function of nine potential landscape covariates that represented proxies for heat and water exchange processes. Generalised additive models were used to allow for flexible responses. Spatial structure in the river network data (local spatial variation) was accounted for by including river network smoothers. Minimum and mean temperatures decreased with increasing elevation, riparian woodland and channel gradient. Maximum temperatures increased with channel width. There was greater between‐river and between‐reach variability in all temperature metrics in lower‐order rivers indicating that increased monitoring effort should be focussed at these smaller scales. The combination of strategic network design and recently developed spatial statistical approaches employed in this study have not been used in previous studies of river temperature. The resulting catchment scale temperature models provide a valuable quantitative tool for understanding and predicting river temperature variability at the catchment scales relevant to land use planning and fisheries management and provide a template for future studies.  相似文献   

基于植被盖度和高度的不同退化程度高寒草地地上生物量估算   总被引：1，自引：0，他引：1  

赖炽敏  赖日文  薛娴  李成阳  尤全刚  黄翠华  彭飞 《中国沙漠》2019,39(5):127-134

由于气候变化和不合理的人类活动,20世纪80年代以来青藏高原高寒草地发生严重退化。地上生物量是评价草地退化的直观指标。通常采用植被盖度和高度来估算草地地上生物量,但草地退化后,植被盖度和高度与地上生物量之间的关系是否会发生变化目前还不清楚,这影响着退化草地生物量估算的精度。通过多元回归分析研究了青藏高原中部和东北部高寒草甸、高寒草原在不同退化程度下植被盖度和高度与地上生物量的关系。结果表明：（1）高寒草甸与高寒草原地上生物量整体上及不同退化阶段都没有显著差异（P>0.05）。（2）随着退化程度的加剧植被盖度和高度对地上生物量的影响也发生改变,体现在未退化阶段地上生物量主要受植被高度影响,退化后主要受植被盖度影响。（3）无论是高寒草甸还是高寒草原分退化程度的回归模型估算结果都较不分退化程度模型估算的生物量更接近实测值。我们建议在退化高寒草地研究中采用盖度和高度估算生物量时,根据退化阶段采用不同的估算模型。  相似文献   

绿洲农田土壤斥水性及其影响因素     

闫加亮  赵文智  刘继亮  冯岚 《中国沙漠》2019,39(5):174-181

土壤斥水性（Soil Water Repellency,SWR）指水分不能或很难湿润土壤颗粒表面的现象,对农业水管理、土壤水入渗、农化污染物运移及土壤侵蚀有重要影响,土壤斥水性在绿洲化过程中的变化特征及其影响因素尚不明确。在甘肃临泽绿洲分别选取未开垦的沙地（0年）及开垦10、30、50、100年绿洲农田表层土壤（0~5 cm）,分别测定土壤有机碳含量、土壤质地（砂粒、粉粒、黏粒）和土壤pH,并用毛管上升法测定土壤斥水性。结果表明：土壤斥水性随着开垦年限的增加而不断增加。不同开垦年限土壤的“土-水”接触角58°~89°,差异显著（P<0.001）。土壤有机碳含量、土壤质地和土壤pH均与“土-水”接触角存在显著的回归关系（P<0.001）。逐步回归分析的结果表明,绿洲化过程中土壤有机碳含量和pH共解释了土壤斥水性72.1%的变异。因此,在绿洲农田进一步研究土壤斥水性对土壤水运动的影响应更多关注土壤有机碳和pH两大因素。  相似文献   

温度递减率对加权平均温度的影响     

刘劲宏  姚宜斌  桑吉章 《大地测量与地球动力学》2019,39(6):639-642

引入温度递减率,和地表温度一起作为独立参数对加权平均温度进行拟合,并根据所建立的温度递减率模型,分析其对加权平均温度的影响。研究表明,高精度的温度递减率有利于改善加权平均温度模型拟合值的分布,使其不再与地表温度呈现简单的线性关系,即使不同探空站的地表温度相同,它们计算的加权平均温度也不相同,从而提高GPS气象学中PWV的转换精度。  相似文献   

利用迭代加权模糊度函数法的单历元模糊度固定     

高迪  何文涛  蔺晓龙 《测绘通报》2019,(11):56-59,125

为提高全球导航卫星系统GNSS在复杂环境下的定向成功率,将迭代加权的思想与模糊度函数法（AFM）相结合,提出迭代加权模糊度函数法（IWAFW）。基于AFM算法,通过设计新的适应度函数,利用残差计算权重,实现对不同卫星信号权重的自动调节,并结合惯性传感器给出的姿态信息,压缩搜索空间,降低计算量。通过实测试验验证,在复杂环境中,相比于AFM和带基线长度约束的最小二乘模糊度去相关算法（CLAMBDA）,该算法能够有效提高模糊度固定成功率。  相似文献   

草原矿区长时序植被覆盖度变化趋势对比分析   总被引：8，自引：2，他引：6  

李晶  崔绿园  闫萧萧  杨震  董金玮  邓晓娟 《测绘通报》2019,(8):130-134,157

呼伦贝尔草原区生态脆弱,在人类活动和气候等因素影响下草原生态变化备受关注。本文以宝日希勒矿区及周边为研究区,应用1985-2015年Landsat年度最大合成NDVI数据,采用像元二分模型反演植被覆盖度;分别利用一元线性回归法和Sen+Mann-Kendall法对研究区植被覆盖度趋势和空间差异进行了对比分析。结果表明：两种方法得到的植被变化趋势基本一致,Sen+Mann-Kendall方法相较于一元线性回归法对植被覆盖度改善和退化反应更为敏感。研究结果有助于科学评价长时序煤炭开发活动对地表生态的影响并为长时序植被变化监测提供方法参考。  相似文献   

基于加权预积分和快速初始化的惯性辅助单目前端模型     

曾攀  潘树国  黄砺枭  王帅  赵涛 《测绘通报》2019,(8):8-13,19

针对单目视觉惯性定位系统在复杂环境和相机高动态条件下的实时性和高精度的需求,提出了一种基于加权预积分和快速初始化的惯性辅助单目前端模型Improved_VIO。首先同步视觉和惯性测量数据,建立高精度的IMU加权预积分模型,为联合初始化和视觉跟踪模型提供帧间运动约束;然后构建视觉惯性融合状态向量,建立联合初始化模型,实现视觉惯性松耦合的快速联合初始化;最后在IMU加权预积分和快速初始化方法的基础上,建立一套惯性辅助的视觉跟踪模型,从而有效提高系统定位精度。在EuRoC数据集上的试验结果表明,与传统视觉惯性定位前端模型相比,本文的前端模型提升了单目视觉惯性定位的精度与实时性,初始化时间缩短至10 s内,定位精度提高了约30%。  相似文献   

基于Google Earth Engine与机器学习的省级尺度零散分布草地生物量估算   总被引：4，自引：0，他引：4  

修晓敏  周淑芳  陈黔  蒙继华  董文全  杨广斌  李晓松 《测绘通报》2019,(3):46-52,75

大区域草地地上生物量估算对草地资源利用管理及全球碳循环研究具有重要意义。为高效快速地估算大区域零散分布草地地上生物量,本文选取安徽省为研究区,在谷歌地球云引擎（Google Earth Engine）平台的支撑下,通过机器学习方法建立Landsat 8 OLI及其他辅助数据与地面实测草地地上生物量之间的联系,开展了草地零散分布地区省级尺度草地地上生物量高分辨率估算,并与传统的基于归一化植被指数（NDVI）回归模型进行了比较。研究结果表明,综合利用光谱与地形因子的机器学习方法,估算零散化分布草地地上生物量的精度可以达到65%以上,其中分类回归树（CART）模型R²=0.57,预测精度为68.60%,支持向量机（SVM）模型R²=0.59,预测精度为75.74%,而使用NDVI的回归分析产生的误差较大,R²=0.37,预测精度为57.51%,因此机器学习方法相对于传统基于NDVI的回归分析具有明显优势。另外,谷歌地球云引擎平台数据来源广泛、获取方便,可以高效地实现海量影像数据的预处理及计算分析,大大提升了工作效率,与地面调查数据的结合可实现更大区域乃至全国尺度上的零散分布草地地上生物量高分辨率遥感估算。  相似文献   

A regression model-based method for indoor positioning with compound location fingerprints     

Tomofumi Takayama  Nobuyoshi Komuro  Noritaka Osawa 《地球空间信息科学学报》2019,22(2):107-113

ABSTRACT

This paper proposed and evaluated an estimation method for indoor positioning. The method combines location fingerprinting and dead reckoning differently from the conventional combinations. It uses compound location fingerprints, which are composed of radio fingerprints at multiple points of time, that is, at multiple positions, and displacements between them estimated by dead reckoning. To avoid errors accumulated from dead reckoning, the method uses short-range dead reckoning. The method was evaluated using 16 Bluetooth beacons installed in a student room with the dimensions of 11 × 5 m with furniture inside. The Received Signal Strength Indicator (RSSI) values of the beacons were collected at 30 measuring points, which were points at the intersections on a 1 × 1 m grid with no obstacles. A compound location fingerprint is composed of RSSI vectors at two points and a displacement vector between them. Random Forests (RF) was used to build regression models to estimate positions from location fingerprints. The root mean square error of position estimation was 0.87 m using 16 Bluetooth beacons. This error is lower than that received with a single-point baseline model, where a feature vector is composed of only RSSI values at one location. The results suggest that the proposed method is effective for indoor positioning.  相似文献   

中国市级人口增长的多因素空间建模分析     

芦蕊  马廷 《地球信息科学学报》2018,20(7):939-946

本文以中国市域单元为研究对象,利用1990-2010年人口普查数据,采用探索性空间数据分析的方法,分析了过去20 年间中国市级人口增长率的空间分布特征和多变量的空间依赖关系。使用空间计量模型和空间滤波后的经典线性回归模型分别探究了经济、气候、地形、社会文化等因素对中国市级人口增长率的影响。模型对比结果显示,经过空间滤波后的经典线性回归模型能够更好的模拟中国市级人口增长率的变化。在该模型中,经济因素是影响中国城市人口增长率的主要因素,例如代表城市经济发展水平的城市夜光指数密度。气候因素对人口增长率也有着不可忽视的作用,如七月热指数随着等级的提升对人口增长率有着越来越强的负向影响。研究结果表明：人口的区域增长模式是多要素综合作用的结果,在相关建模研究和政策制定中需要重点考虑经济发展水平和气候条件因素对人口增长趋势的不同影响。  相似文献