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干旱生态系统净初级生产力估算及变化探测 总被引:9,自引:0,他引:9
针对中国西部干旱区特有的气候-植被特征,利用卫星遥感混合像元分解技术对干旱区植被进行了光合作用植被和非光合作用植被区分和组分解析,尝试通过对干旱覆被植被灌层结构进行解析而解决因植被区系差异和环境背景干扰的问题,并参考国际上遥感-生态模型GLO-PEM和CASA,借助遥感生态反演的物理分析,初步构建起基于遥感与生态过程的干旱区适用的光能利用率模型NPP-PEM,并以中国西部干旱区喀什地区叶尔羌-喀什噶尔河流域山地-绿洲-荒漠生态系统为案例,利用AVHRR/NOAA气象卫星遥感数据和气候资料估算了1992年和1998年中国西部喀什地区叶尔羌-喀什噶尔河流域山地-绿洲-荒漠生态系统1 km分辨率年净第一性生产力,并进行了变化探测分析。模拟检验结果精度较好,生态系统碳吸收的空间异质性特征明显。结果表明,考虑了干旱植被生理特征和灌层结构的光能利用模型,模拟结果较为合理,也为引入其他生态模型应用到干旱区生态系统研究提供了借鉴,从而为干旱区陆地生态系统碳循环研究开辟了途径。 相似文献
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基于多智能体的土地利用模拟与规划模型 总被引:31,自引:5,他引:26
利用多智能体和元胞自动机对城市土地资源的可持续利用进行了规划。根据环境经济学资源分配原理和可持续发展理论,提出结合多智能体及元胞自动机的微观规划模型,在时间和空间上合理分配及规划城市土地资源的利用,以避免浪费不可再生的土地资源。该模型由相互作用的多智能体层、元胞自动机层和环境因素层组成,可方便地探索不同土地利用政策下城市土地利用发展情景,能够为城市规划提供有用的决策依据。以广州市海珠区为实验区,在可持续发展为前提的规划下,模拟了1995-2010年的城市扩展的动态变化,并讨论了在不同规划情景下城市土地资源的利用效率及合理性。 相似文献
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共反射面元(CRS)叠加考虑了反射层的局部特征和第一菲涅耳带内的全部反射,更充分挖掘了多次覆盖数据的潜力.但在地下介质复杂并存在倾斜层时存在反射点分散的情况,从而影响了CRS叠加效果.本文从射线理论出发,在考虑反射层局部特征的情况下,推导了水平地表和起伏地表情况下计算真实反射点分散程度的公式,最终将反射点分散程度定量表达出来.通过对反射点分散程度的控制,从CRS道集中抽取出共反射点(CRP)道集,在CRP道集中而不是在CRS道集中实现叠加,其效果应比传统的CRS叠加效果要好.利用水平地表和起伏地表的模型验证了本文所推导的公式的正确性和有效性.该公式在实际资料处理中的运用尚待进一步研究. 相似文献
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天津市地面沉降区地下水开采指标综合评定方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
实行地面沉降控制和地下水资源的统一管理,是天津市地面沉降防治工作的特色。本文针对地下水超采是影响天津市地面沉降主要因素的现状,通过对多年地面沉降监测以及地下水资源开发利用数据的分析,首先在全市范围内初步确定各乡镇2007年地下水开采指标或维持2005年实际开采水平,或选用一元回归分析方法建立地面沉降预测模型。在建模过程中,应用地质系统科学理论,综合考虑2001~2005年各年度地面沉降和地下水水位动态,将天津市划分为若干个子系统,每一子系统作为一个回归分析单元。为了将各计算单元的预测结果具体到各乡镇地下水资源开采指标制定中,结合各乡镇地面沉降现状和地下水替换水源条件,并根据计算单元内各乡镇地下水开采强度、地下水超采程度、沉降敏感度以及地下水位超限程度等因素进行压采规模的综合分级。这一方法已得到我市相关水资源管理部门的认同,并取得了较好的实践效果。 相似文献
100.
城市扩展元胞自动机多结构卷积神经网络模型 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的城市扩展元胞自动机(CA)模型是基于单个元胞的变量信息挖掘来构建转换规则的。针对这一问题,本文基于多结构卷积神经网络提出从区域特征出发且顾及区域多尺度特征挖掘转换规则的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA),并以武汉主城区和上海浦东新区为例,模拟了两个试验区2005—2015年期间城市扩展过程。模型验证表明:与逻辑回归和神经网络相比,本文构建的3个单一结构的卷积神经网络元胞自动机(CNN-CA)模型在4个指标(Kappa系数、FoM(figure of merit)值、命中率(h)和错误率(m))上都有不同程度的提高。特别是FoM指数,在武汉主城区提高了23.3%~29.4%,在上海浦东新区提高了20.3%~28.5%。此外,MSCNN-CA模型与3个单一结构的CNN-CA模型相比,在各个指标上也有所改善,FoM指数在武汉主城区提高了0.8%~4.8%,上海浦东新区提高了2.8%~7.8%。两个试验区的模拟结果表明:相比传统CA模型,基于多结构卷积神经网络的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA)能够有效提高城市扩展模拟的精度,更真实地反映城市扩展空间演变过程。相比单结构的卷积神经网络CA模型,多结构卷积神经网络CA模型的稳定性和模拟结果准确性有所提升。 相似文献