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11.
DEM的提取是激光雷达数据采集的重要用途之一,但由于目前算法的局限性,无法高精度地自动分类,如何在算法分类的基础上重新进行人工分类,以一定的原则和标准进行重提取从而得到更高精度的DEM,仍然是专业领域的一大难题。本文对某.LAS数据重提取,极大提高了其DEM的精度,为今后相关单位和个人使用TerrSolid软件对机载雷达DEM重提取提供一些经验。 相似文献
12.
采用2007、2012和2017年中国百强物流企业网络数据,运用世界城市网络研究的链锁网络模型方法,分析中国城市网络的等级结构、空间分异、空间联系及其演变特征。研究表明:基于物流企业数据的中国城市网络具有明显的层级特征,并呈现“两主多中心”的区域空间结构,网络联系的离散水平逐渐降低,其稳定性和均衡性有所增加,等级结构趋于合理;各节点城市组织能力空间分异明显,京津冀、长三角、珠三角的组织能力和介中心性始终处于较高水平,城市间物流联系逐渐增强,并有协同发展的趋势;城市网络联系中,长江沿线城市物流网络联系地位上升,上海为中心的T字型空间结构替代以北京为中心的核心网络结构,在全国尺度形成以胡焕庸线为界线,物流联系网络呈中东部密集、西部相对稀疏的空间格局,其演变过程呈现由等级网络联系特征向等级性与空间近邻性网络联系特征转变趋势。 相似文献
13.
近些年来,生态系统的服务价值研究已成为生态学以及生态经济学领域中的一个热点问题。祁连山被称为伸进西北干旱区的一座湿岛,在我国“一带一路”建设中占有重要地位。景电灌区兴建以来从祁连山移出了大量农牧民。那么,景电灌区移民对祁连山植被恢复的生态价值如何呢?以景电灌区移民涉及到的祁连山东端景泰、古浪、天祝3县山区为研究区,用价值工程方法对从祁连山区向景电灌区移民退耕退牧还林还草的生态价值做了分析,并与模型因子当量法的计算结果进行了比较。结果表明:祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态价值为37.458 1×108元。其中,退耕还林还草的生态价值为37.438 6×08元,退牧后草场植被盖度增加的生态价值为194.79×104元。计算结果为用COSTANZA和谢高地模型因子当量法计算得的祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态服务价值40.054 0×08元的93.52%。两种方法计算结果祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态价值为景电工程年总成本1.45×08元的25.8~27.6倍。两种计算结果一致表明,景电灌区生态移民对祁连山植被恢复的生态价值十分突出。由此也可以看出,COSTANZA和谢高地模型因子当量法适用于祁连山的生态服务价值分析。 相似文献
14.
以标准化降水蒸散指数(SPEI)作为评估指标,基于渭河流域28个气象站点1961—2017年实测降水量和气温数据,采用Mann-Kendall(M-K)趋势检验、经验正交函数以及小波变换等方法分析渭河流域干旱时空变化特征,并研究渭河流域干旱与6种大尺度气候因子之间的相关关系,进一步探讨主要气候因子对流域干旱时空分布特征的潜在影响。研究表明:渭河流域在1961—2017年间整体呈现出变旱的趋势。通过经验正交函数分解,渭河流域干旱分布场主要有3种典型模态类型,分别为全局型、西北—东南反向分布型以及东—西反向分布型;同时,大尺度气候因子南方涛动指数SOI与流域干旱分布场具有更好的相关关系,对该区域内干旱变化有较强的影响。 相似文献
15.
基于2012年6~8月的实测水汽同位素数据及相关气象数据,对黑河中游夏季昼夜的同位素基本特征、水汽来源方向及潜在蒸发源地进行了研究。结果表明:空气水汽线斜率白天大于夜晚和水汽过量氘值白天大于夜晚,综合说明白天局地蒸发较夜晚强烈;夏季受西风水汽影响显著。其中,6月主要受西风水汽和北冰洋水汽影响,7、8月主要受西风水汽和东南方向水汽影响,且8月受东南方向水汽影响最为明显;水汽运移路径上下垫面地形和气压带移动会影响水汽后向轨迹高度,西北方向上水汽输送通道较顺畅,风速较大,有利于水汽的输送;水汽蒸发源地主要集中在研究区周围及以东、以北部,其次是西北部。绿洲是主要的水汽蒸发源地,其次是城市和河流,白天较夜晚局地蒸发强烈且面积大。 相似文献
16.
通过多种方法分析大西安地区土地利用类型演变特征、空间变化特征及其影响因素,旨在为大西安地区土地利用优化发展提供科学基础。在GIS和RS技术的支持下,对区域1996年、2006年、2016年3期LANDSAT TM(OLI)遥感影像进行解译,采用土地利用转移矩阵和土地利用变化模型对大西安1996 年以来土地利用类型和土地覆被时空动态变化进行量化分析,结果表明:(1)
大西安近20 a来建设用地面积不断增加,耕地、林业用地面积总体减少,草地小幅增加,水域略有萎缩,各地类间相互转换频繁。(2) 土地利用综合程度较高且不断加强,土地利用结构趋于均衡。(3) 空间变化上,土地利用变化区域差异显著,建设用地、耕地、林业用地重心转移的速度呈现出先快后慢的阶段性特征。(4) 综合相关文献,大西安地区土地利用变化的驱动因素主要为政策因素。论文从时空变化角度首次提出大西安地区的土地利用演变规律,该结果可为大西安地区发展过程中的土地优化提供科学基础。 相似文献
17.
地表温度(Land Surface Temperature,LST)是研究区域尺度和全球尺度上地表能量和水平衡物理过程中不可缺少的参数。祁连山LST的时空变化规律及其影响因素模式未知。通过采用趋势分析法和相关性分析法,探讨2000—2017年间祁连山LST〖WTBZ〗的时空变化特征及与植被的相互关系,分析各植被类型下地表温度的时空分异特征。结果表明:(1) MODIS LST产品的精度能够满足祁连山地表温度时空变化分析的要求。(2) 祁连山LST时间序列呈
“上升—下降—上升—下降”的波动变化,整体呈小幅上升趋势,以0.17 ℃·(10
a)-1的速率波动上升,冬季LST上升趋势最显著(63.37%),变化率为0.22℃·(10 a)-1;空间上呈西北降低东南升高的变化趋势,显著上升面积(14.89%)远大于下降面积(0.90%)。(3) 祁连山年均LST与NDVI呈负相关,显著相关区域占22.56%,夏季NDVI对LST的调控作用较显著(25.45%);荒漠NDVI对LST的影响大于其他植被类型。(4) 海拔对各植被类型LST有强烈的影响,相关性依次为荒漠>林地>草甸>耕地;然而,夏季LST与海拔的相关性因植被覆盖增加而显著降低。(5)祁连山LST上升是NDVI、海拔以及植被类型综合影响的结果。 相似文献
18.
基于甘肃河西走廊15个国家基准基本站点提供的1966年1月1日~2018年12月31日春季(3~5月)逐日最低气温值数据,利用线性回归分析方法、Spline空间插值法和Mann-Kendall趋势和突变检验法,探讨了河西走廊地区1966—2018年春季(3~5月)寒潮频次变化及其影响因子。研究表明:(1) 1966—2018年河西走廊地区春季(3~5月)单站寒潮频次总体呈现下降趋势〔–0.098次·(10 a)–1〕,其中1980—2010年寒潮频次呈显著下降趋势,2010年之后下降趋势变缓,未通过显著性检验;区域寒潮53 a来频次总体呈缓慢下降趋势〔–0.015次·(10 a)–1〕。(2) 近53 a河西走廊地区春季三个月中,单站寒潮总量4月>3月>5月,其中4月、5月寒潮频次下降不明显,3月频次下降显著。(3) 空间上,大致以北大河和黑河干流为界,两河中间区域春季寒潮频次低,而北大河以北和黑河干流以东区域则是寒潮高值区,走廊外围地区寒潮频次较高,且大多呈显著下降趋势,寒潮频次与气温距平存在明显负相关关系,内部地区变化趋势不明显。(4) 河西地区春季寒潮频次受气候变暖、地形和大气环流的影响,寒潮频次变化趋势存在地区差异。研究可提高对甘肃河西走廊寒潮演化过程的认知,为河西走廊气候变化的进一步研究奠定基础。 相似文献
19.
利用1960—2018年锡林河流域周边13个气象站的逐日气象资料,采用世界粮农组织(Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO)推荐的Penman-Monteith公式计算各气象站多年潜在蒸散发量及相对湿润度指数。通过利用主成分分析、相关分析和偏相关分析,探讨了锡林河流域潜在蒸散发、地表干湿状况多年变化规律;分析了影响潜在蒸散发的主要气象因子及各气象要素间的相互作用;着重讨论了锡林河流域潜在蒸散发的周期变化及其与相对湿润度指数、各气象要素的相互作用。结果表明:流域近59 a潜在蒸散发整体呈现增长趋势,且上升趋势显著,存在显著增加—减小交替的多尺度时频变化特征和多主周期变化规律;各气象要素中潜在蒸散发对温度的响应较大,平均风速次之;平均相对湿度受到潜在蒸散发的影响较大,降水次之。整个流域环境有不显著的变湿润趋势。 相似文献
20.
植被是全球及区域生态系统环境变化的重要指标,也是对人类社会活动有重要贡献的资源之一。为了研究关中平原城市群不同区域植被覆盖变化对自然和人文因子的响应,以划分为三个区域的植被作为研究对象,选取2000—2017年MODIS-NDVI遥感数据,运用趋势分析、探索性空间数据分析与地理探测器等方法,从时序演进与空间分布方面研究了18 a内植被覆盖的演化及分布特征,定量分析影响植被覆盖的主导因子。遥感数据要通过投影转换、拼接、最大值合成等方法进行处理,再运用Python程序进行影像批量裁剪,将遥感数据和气象数据进行分区统计,最后对该处理数据进行讨论研究。结论表明:(1) 研究期内关中平原城市群植被覆盖呈显著上升趋势,NDVI平均值增速为0.077·(10 a)–1,阶段性变化特征明显,其中2005—2007阶段和2011—2013阶段极显著增加,最大上升速率达到了0.05·a–1。(2) 空间上总体呈现“南高北低”的分布特征,研究区总体得到改善;高值区主要分布在南部秦岭北坡,受气候因子的影响更大,植被覆盖增加速度缓慢,达到轻度改善水平;低值区聚集在黄土高原边缘地区,植被增加趋势明显;中部关中平原极少部分地区植被覆盖出现了轻度退化或严重退化,以西安市及临近城市最为典型。(3) 热点区主要分布在秦岭山区及关中平原中部地区,冷点区则集中于黄土高原边缘地区,植被覆盖总体以增长为主。热点区格网数量持续增多,2013年达到最大为45.07%;冷点区域数量不断减少,2017年减少到9.82%;次热点区与次冷点区主要分布在中部平原地带及北部地区,由连片分布转化为零散分布,且总量不断减少。(4) 自然因素对植被覆盖的影响最为突出,其中气温和降水为影响植被覆盖的主导因子,决定力q值分别为0.955和0.931,且气温的影响大于降水的影响;人文因子影响力较为显著,GDP因子决定力q值达到0.387。研究可为当地改善植被覆盖环境提供理论依据。 相似文献