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31.
基于时序MODIS NDVI的黑河流域土地覆盖分类研究 总被引:7,自引:1,他引:6
归一化植被指数(NDVI)是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子,其时序数据也已成为基于生物气候特征开展大区域植被和土地覆盖分类的基本手段。基于时序NDVI数据的土地覆盖分类,即通过提取NDVI时间信号所包含的植被生物学参数,构建起一个包含植被生物学信息的分类特征空间。利用2006年重建得到的MODIS NDVI 16天合成时间序列数据,并结合1 km分辨率的DEM数据、野外实地调查资料等辅助数据,综合分析了不同土地覆盖类型对应的时序NDVI谱线及其第一、二谐波的特征阈值,建立决策树对黑河流域的土地覆盖开展分类研究。结果表明,基于时序MODIS NDVI谱线特征的决策树分类精度为78%,Kappa系数为0.74。利用1 km时序MODIS NDVI时间序列获得较为准确的黑河流域土地覆盖类型是可行的。 相似文献
32.
33.
在简述区域水文地质条件的基础上,依据1986~2007年泉水流量系列观测资料,详细论述了区内下降泉、上升泉的年内和多年动态变化特征,对比分析了1967年、1984年、2006年测区各泉域泉水量和泉水总量的时空分布规律和变化特征。利用已有的潜水二维流水量数学模型,推递并建立了利用泉点周围节点水头(水位)预报泉水流量的数学模型,并对测区泉水总量未来15年的变化趋势进行了预报。结果表明,在现状节水灌溉条件下,由于出山径流量的增加和地下水开采量的减少,未来黑河干流中游地区的泉水资源基本处于稳定状态。 相似文献
34.
黑河出山径流过程与气象要素多尺度交叉小波分析 总被引:5,自引:0,他引:5
运用交叉小波对黑河上游野牛沟气象站1959-2010年和祁连气象站1957-2010年年降水(AP)与年均气温(AAT)、北极涛动指数(AOI)和莺落峡站(1944-2010年)的年均径流量(AAR)进行了多尺度分析。结果表明:AOI存在3~5 a尺度的显著周期,AAT存在3 a尺度的显著周期,AP存在3 a和4~6 a尺度的显著周期,AAR存在3 a、2.5~4 a和5 a比较显著的周期;黑河上游径流的增加主要是受"暖湿"气候影响;AAR与AOI、AAT呈现出3 a的负相关和3~4 a的近似负相关共振周期,AAR与AP存在2~7 a的显著性的共振周期,降水对径流的影响很大,为径流的主要补给来源;受AOI的影响,AAR在1987年发生3 a周期的"丰-枯"转换,受AAT的影响,AAR在1974年和1996年发生3 a周期的"丰-枯"转换,受AP的影响,AAR在1986年发生3 a周期的"丰-枯"转换。降水和气温是影响径流变化的主导因素。 相似文献
35.
Spatiotemporal variations of maximum seasonal freeze
depth in 1950s–2007 over the Heihe River Basin,
Northwest China 总被引:1,自引:0,他引:1
Investigation on spatiotemporal variations of maximum seasonal freeze depth (MSFD) over the Heihe River Basin is of great importance for systematic understanding of regional climate and environmental change, ecological-hydrological processes, water resources assessment, construction and resource development. Based on soil and air temperatures at the meteorological stations of the China Meteorological Administration (CMA) over the Heihe River Basin, MSFDs time series are structured into a composite time series over the 1960-2007 period. Evaluating the averaged MSFD time series for 1960 2007 reveals a statistically significant trend of 4.0 cm/decade or a net change of-19.2 cm for the 48-year period over the basin. The MSFD had significantly negative correlation with mean annual air temperature (MAAT), winter air temperature, mean annual ground surface temperature (MAGST), degree days of thawing for the air (DDTa) as well as for the surface (DDTs), and degree days of freezing for the surface (DDFs). While there was significantly positive correlation between DDF,. and MSFD time series, MSFD was deeper and changed greatly in the Heihe River source area. It was shallower in the east-central basin and gradually deepened in other sections of the basin. The MSFD distribution pattern in 2003-2005 is consistent with that of averaged degree days of freezing for air (DDFa) in 1960-2007. However, the maximum of MSFD may not be accurate, because there is no long term observation data in the deep seasonally frozen ground regions near the lower boundary of permafrost. With increasing elevation, averaged DDFa increased at a rate of 51.6 ℃-day/100m, therefore, the MSFG and the date reaching MSFG became deeper and later, respectively. 相似文献
36.
一、嫩江-黑河构造带所处大地构造位置
嫩江-黑河构造带位于小兴安岭西北部新开岭一科洛地区,地处大、小兴安岭接合部位,大地构造位置属于兴蒙造山带东段松嫩和兴安地块的结合部位,具体位于多宝山岛弧带和黑河蛇绿混杂岩带、新开岭微地块、塔溪岩浆弧的汇聚部位,多期次的构造叠加作用强烈, 相似文献
37.
WRF模式对夏季黑河流域气温和降水的模拟及检验 总被引:1,自引:0,他引:1
利用NCEP/DOE再分析资料驱动中尺度区域模式WRF对1999 2008年夏季(6 8月)黑河流域及周边地区气温和降水进行了模拟,并检验了区域气候模式在山区复杂地形条件下的模拟性能,客观评估了复杂地形条件下气候模拟的性能。气温和降水空间分布的对比分析表明,高分辨率WRF模式较粗分辨率的再分析资料能更精细地模拟出复杂地形条件下山区气温和降水的分布特征,充分体现了高海拔山区复杂地形对气温和降水空间分布的影响。通过BSS指标对气温、降水模拟的定量评估表明,在复杂地形条件下,WRF模式可以在几乎所有观测站点提高气温模拟的准确性,也可以为复杂山区没有观测站点地区气温的空间分布和量值提供数据支持。对降水量模拟的准确性低于气温模拟,半数的站点模拟值较再分析资料更接近观测值,位于祁连山东南侧站点降水量模拟值偏大,可能与WRF模式中地形对水汽输送的抬升作用有关,也可能与观测站点对该区域的代表性有关。 相似文献
38.
嫩江—黑河构造带地处松嫩地块与兴安地块的结合部位,一直以来是业内学者关注的焦点。在构造带内内蒙古莫力达瓦旗哈达阳一带野外实地调研过程中,发现一套变质变形程度与周围地质体差异很大的地层。岩石组合为绿泥石白云母构造片岩、二云母微晶片岩、黝帘白云糜棱片岩等。采用LA-ICP-MS技术获得的绿泥石白云母构造片岩中锆石U-Pb年龄为413.9Ma±2.7Ma。通过分析区域地质演化历史及不同时代地质体特征,认为沿红山梁—哈达阳—依克特一带存在一条构造混杂堆积岩带,这套强变形岩石应为构造混杂岩带的一部分,其原岩形成时代为早泥盆世,后期构造定位应与嫩江—黑河构造带最后于早石炭世末拼合作用有关。 相似文献
39.
水质预测是水环境规划、评价和管理的重要依据,对促进水资源可持续利用及生态发展具有重要意义。针对水质预测中各项因子的不确定性,基于未确知测度理论(unascertained measure,UM),采用改变网络初值的方法,对BP神经网络加以改进,并利用黑河流域莺落峡水文站1998~2011年的水质监测资料进行分析和预测。以挥发酚为参考序列,用灰色关联方法分析参考序列与其他因子的关联度,并最终确定BP网络的输入节点为CODmn、DO、SO42-、Cr6+以及挥发酚,输出节点为挥发酚,从而建立UMBP模型。分析结果表明,UM-BP预测模型比标准的BP神经网络模型具有更高的预测精度。因此,该模型应用于黑河流域水质预测是可行的。 相似文献