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EOS/MODIS数据在西藏森林火灾中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了EOS/MODIS资料在西藏森林火灾监测中的应用,并用多年的历史资料来验证,说明该方法在我区森林火灾监测中是可行的。 相似文献
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干旱风沙区绿洲森林覆盖率的非线性生态模型 总被引:2,自引:1,他引:1
以甘肃河西走廊绿洲为例,就干旱风沙区绿洲森林覆盖率进行了研究。研究结果表明:①影响干旱风沙区绿洲森林覆盖率高低的因素,主要与最大风速(V)和主林带的有效防护距离(L)有关,有效防护距离又受主林带平均高度和有效防护系数(r,或宽度)的影响。②经反复试算,最大风速和主林带有效防护距离的比值(V/L)大小与森林覆盖率(F)高低之间存在着相一致的规律性,不同比值代表着不同主林带平均高度(i)降低最大风速20%以上所需的最佳防护效益森林覆盖率,依此建立了干旱风沙区绿洲森林覆盖率的非线性生态模型:F=V/L×100%=V/(ri×i)×100%。③用1979—1994年在乌兰布和沙漠东北缘新建防护林体系森林覆盖率的实验数据对模型的预报结果进行适合性检验,结果表明,η=5.2466<X2 0.05(5)=11.070,差异不显著,因此应用F=V/(ri×i)×100%预报干旱风沙区绿洲的森林覆盖率是可行的。 相似文献
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中国碳强度关键影响因子的机器学习识别及其演进 总被引:2,自引:1,他引:2
碳强度影响因子数量众多,通过在众多因子中评估其重要性以识别出关键影响因子进而解析碳强度关键因子的变化规律,是中国2030年碳强度能否实现比2005年下降60%~65%目标的科学基础。传统的回归分析方法对于评估众多因子的重要性存在多重共线性等问题,而机器学习处理海量数据则具有较好的稳健性等优点。本文从能源结构、产业结构、技术进步和居民消费等方面选取了56个中国碳强度影响因子指标,采用随机森林算法基于信息熵评估了1980-2014年逐年各项因子的重要性,通过指标数量与信息熵的对应关系统一筛选出每年重要性最大的前22个指标作为相应年度关键影响因子,最终依据关键影响因子的变化趋势划分了3个阶段作了演进分析。结果发现:1980-1991年,碳强度的关键因子主要以高耗能产业规模及占比、化石能源占比和技术进步为主;1992-2007年,中国经济进入快车道增长时期,服务业占比和化石能源价格对碳强度的影响作用开始显现,居民传统消费的影响作用在增大;2008年全球金融危机后,中国进入经济结构深化调整时期,节能减排力度大大增强,新能源占比和居民新兴消费的影响作用迅速显现。为实现2030年碳强度下降60%~65%目标,优化能源结构和产业结构,促进技术进步,提倡绿色消费,强化政策调控是未来需要采取的主要措施。 相似文献
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