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21.
“三江源”地区生态环境呈现出不断退化和恶化的趋势,从该地区生态环境调查和监测的角度出发,探讨利用“3S”技术建立三江源地区生态环境动态监测系统及其对该地区生态环境保护与建设的必要性和可行性。  相似文献   
22.
NOAA卫星资料云雪识别方法的研究   总被引:3,自引:3,他引:3  
通过分析NOAA/AVHRR资料中云和雪的光谱特征,在已有的研究成果基础上做了大量的试验分析。针对青海省南部(以下简称青南)的云、雪特征,提出了新的云、雪判别因子,对于区分青南地区的云、雪有较好的效果。  相似文献   
23.
利用1990—2020年的Landsat卫星数据,基于总体精度指标和Kappa系数评估三种岸线提取方法精度,选取精度最高的方法构建高精度的湖泊水体遥感监测数据集,基于该数据集从多角度分析红碱淖水体年际、年内的时序发展趋势以及空间分异特征,并结合气象要素和人类工程活动资料,探讨其时空动态变化的驱动力。结果表明:①三种岸线提取方法中,线性解混的精度最高;②近30 a来,红碱淖湖泊面积和岸线长度总体上呈显著下降趋势,湖泊面积于2010—2015年萎缩速度最快,变化强度为-182%,岸线长度2000—2005年变短速度最快,变化强度为-338%,且两者增幅最大时间段均为2015—2020年,变化强度分别为197%和416%;③1990—2000年间红碱淖面积整体萎缩,东北向萎缩最严重,其次为南向,且湖泊重心向西南偏移;④2017年各月面积萎缩方向不一,总体上表现为东南向扩张,西北向萎缩,重心偏移方向与年际偏移一致;⑤气温、降水量和蒸发量与湖泊面积之间均无显著的相关关系,气候对湖泊面积萎缩有一定影响,而人类工程活动是主要原因。  相似文献   
24.
利用位于三江源腹地的玉树州隆宝自然保护区野外雪深自动观测站2013/2014年冬季每30 min积雪深度与同步气温数据,对发生在2014年2月的较大降雪过程的动态融雪过程及其同步气温进行了研究分析。结果表明,玉树隆宝地区融雪过程总体表现为"先慢后快"的变化特征,积雪在10 cm以上时融雪过程相对缓慢,在10 cm以下时,积雪加速消融,积雪越薄,融雪越快;在融雪期内,雪深快速下降分别发生在10:00(北京时,下同)11:00与14:00 15:30;气温与雪深变化关系紧密,09:00以前,雪深的下降与气温的关系不明显,09:00以后气温开始对雪深的变化产生比较明显地影响,这种相关性在10:00后明显增强,热量条件对积雪消融的影响自10:30一直持续到18:00;相对而言,13:00 14:00气温对日积雪消融的贡献最大。超前滞后关系分析表明,融雪期之前240 min之内的气温都将显著影响到积雪雪深的变化;玉树隆宝地区积雪在气温-12℃时仍有积雪深度下降的现象发生,正变温对积雪消融更有利。  相似文献   
25.
青海省龙羊峡库区生态环境变化的遥感分析   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
采用美国陆地卫星ETM、TM图像,对青海省龙羊峡库区1987、2000年两个时相的生态环境进行遥感分析。结果表明,龙羊峡库区的地貌类型分别为19类,查清了各类型的分布区域和面积。对龙羊峡库区13年间生态环境的动态变化进行分析,发现该地区在水体、沙地、天然草地面积等方面发生了较大的变化。  相似文献   
26.
2003年,青海省发生的气象灾害主要有雪灾、旱灾、雷电、洪灾、雹灾、霜冻、连阴雨、风灾、沙尘暴、电线积冰10种类型;由气象等因素诱发的灾害主要有春小麦条锈病、草原虫害、山体滑坡3种类型。与2002年相比,短时强降水、冰雹等强对流灾害性天气发生次数明显偏多,其它自然灾害危害程度较轻。  相似文献   
27.
干旱气候对青海地表水资源影响的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过分析近38年青海省主要河流径流量及其流域降水、气温的变化趋势,研究了干旱气候对青海地表水资源的影响。结果表明,内陆河多为高山冰雪融水和雨水混合补给型河流,外流河多为以雨水补给为主的河流;青海地表水资源呈减少趋势,其减少趋势进入90年代后尤为明显;气温和降水是影响青海地表水资源的主要气候因子,其中气温升高加剧了流域蒸发量的增大和干旱影响,减少了地表径流量;而90年代以来降水量的减少特别是汛期降水量的减少直接影响到径流量的减少。  相似文献   
28.
青藏高原玉树地区巴塘高寒草甸土壤温湿特征分析   总被引:6,自引:1,他引:5  
张娟  沙占江  徐维新 《冰川冻土》2015,37(3):635-642
在青藏高原腹地青海省玉树藏族自治州玉树县巴塘高寒草甸草场设立野外试验场, 进行土壤温、湿动态监测. 利用温、湿监测数据及同步气象数据资料, 采用对比分析及线性趋势等方法, 分析了巴塘高寒草甸日、年土壤温、湿变化状况. 结果表明: 土壤温度从10:00时左右开始上升, 至17:00-18:00时达到最高值, 然后开始下降, 在第二天9:00时左右到达最低; 土壤湿度在10:00时达到最低值, 在18:00时达到最大值, 随着土壤深度的增加, 土壤湿度逐渐降低. 土壤温、湿度在不同的季节表现出不同的变化趋势, 二个点不同土层表现出相对一致的变化, 随着土壤深度的增加, 土壤温、湿度逐渐降低; 随着与雪栅距离的增加, 土壤温、湿度的变化幅度减弱; 随着土壤深度的增加, 雪栅的影响也逐渐减小. 通过对土壤温、湿不同时期的特征分析, 5月中旬至8月中旬, 土壤湿度与土壤温度呈现相反的变化趋势, 而在其余时期土壤温湿变化趋势一致; 秋季向冬季转换时, 土壤温湿呈显著下降趋势, 而后土壤进入封冻时期; 冬季向春季转换时, 土壤温湿呈显著上升趋势, 土壤进入解冻时期. 冷季时, 25 cm土壤温度高于5 cm; 暖季时, 5 cm土壤温度高于25 cm.  相似文献   
29.
青海地表水资源的变化及影响因子   总被引:8,自引:0,他引:8  
通过分析近38年青海省主要河流径流量及其流域降水、气温的变化趋势,着重研究了干旱气候对青海地表水资源的影响。结果表明,内陆河多为高山冰雪融水和雨水混合补给型河流,外流河多为以雨水补给为主的河流;青海地表水资源呈减少趋势,其减少趋势进入90年代后尤为明显;气温和降水是影响青海地表水资源的主要气候因子,其中气温升高加剧了流域蒸发量的增大和干旱影响,减少了地表径流量;而90年代以来降水量的减少特别是汛期降水量的减少直接影响到径流量的减少。  相似文献   
30.
青藏高原积雪监测在地球辐射平衡、全球气候变化和生态环境等方面有重要作用,对气候预测、雪灾预测等具有重要意义。FY-4(风云4号)卫星数据具有高时空分辨率的优势,基于FY-4A(风云4号A星)构建积雪监测方法与模型,不仅拓展了静止卫星应用领域,也丰富了积雪监测应用的手段。FY-4的高时间分辨率为积雪监测的研究提供了分钟级数据,对积雪与云的变化掌握的更为细致,但用于积雪监测的波段,因分辨率不高容易导致错判与漏判。本文基于2020年小时级野外地面雪深观测数据、风云3号D星积雪覆盖产品(FY-3D_SNC)数据,构建了基于归一化积雪指数(Normalized Difference Snow Index,NDSI)的FY-4A卫星积雪判识方法,提出了雪深监测模型与等级划分指标。结果表明:NDSI≥0.20是青藏高原地区FY-4A卫星积雪判识的适用阈值,无论有云或无云条件,其漏判率均低于8.0%。地面站点验证结果表明,积雪判识准确率达83.33%以上。空间范围内直接剔除云区后,积雪判识经混淆矩阵验证准确率在82.48%以上。因此,FY-4A卫星在青藏高原地区具有积雪监测的能力。虽然FY-4A卫星对超过10 cm以上雪深不具备区分能力,但可以较好地识别10 cm以下浅雪雪深,相关系数达到0.745,〖JP3〗通过了0.001显著性水平检验。据此建立的FY-4A卫星0~10 cm雪深等级指标,总体分级精度达到87.50%。FY-4A卫星雪深反演方法在青藏高原地区对0~10 cm浅雪雪深有较好的估算能力。  相似文献   
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