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Since the impoundment of the Three Gorges Reservoir (TGR), the riparian zone has been subjected to numerous environmental changes. This study was conducted to recognize the distribution of grass roots and its impacts on soil nutrients in the water level fluctuation zone of TGR. Roots of four predominant herbaceous plants in the study area, specifically, Cynodon dactylon, Hemarthria altissima, Hemarthria compressa, and Paspalum paspaloides, and their corresponding relation with soil nutrient contents were investigated. Root surface area density was determined with WinRHIZO, and the relationships of root distribution with soil depths and soil nutrient contents were studied. The results indicates that most roots are distributed in the top soil layer of 0–10 cm. Estimated root surface area density for the selected grass species ranges from 0.16 to 13.44 cm2/cm3, and decreases exponentially with an increase in soil depth. Soil organic matter and total nitrogen contents are significantly lower on bare control area than the corresponding values on the grasslands. Total nutrient contents on grasslands of C. dactylon and H. compressa are higher than those of other grass areas. Root length density and root surface area density are significantly correlated with soil organic matter and total nitrogen content for the four grasslands. The present results suggests that plant roots have significant effects on the distribution of soil nutrients in soil profiles in the riparian zone along the TGR. Nevertheless, additional investigations are needed to reveal the specific interactions between plant roots distribution, soil nutrients and water level fluctuations. 相似文献
62.
针对多视密集匹配的效率较低的问题,提出了GPU-PatchMatch多视密集匹配算法。该算法使用GPU提高PatchMatch的计算效率;同时充分利用稀疏场景信息,对深度信息进行规则初始化;为提高传播效率,使用了金字塔红黑板并行传播深度信息。最后在DTU、Strecha和Vaihigen数据集上进行了试验,并与常用的多视密集匹配算法进行对比。试验结果表明,本文算法在重建效率上有较大提高,与CPU算法(PMVS、MVE、OpenMVS)相比有7倍以上提升,与GPU算法相比也有2.5倍以上提升,表明本文算法的有效性。 相似文献
63.
Spatio‐temporal prediction and forecasting of land surface temperature (LST) are relevant. However, several factors limit their usage, such as missing pixels, line drops, and cloud cover in satellite images. Being measured close to the Earth's surface, LST is mainly influenced by the land use/land cover (LULC) distribution of the terrain. This article presents a spatio‐temporal interpolation method which semantically models LULC information for the analysis of LST. The proposed spatio‐temporal semantic kriging (ST‐SemK) approach is presented in two variants: non‐separable ST‐SemK (ST‐SemKNSep) and separable ST‐SemK (ST‐SemKSep). Empirical studies have been carried out with derived Landsat 7 ETM+ satellite images of LST for two spatial regions: Kolkata, India and Dallas, Texas, U.S. It has been observed that semantically enhanced spatio‐temporal modeling by ST‐SemK yields more accurate prediction results than spatio‐temporal ordinary kriging and other existing methods. 相似文献
64.
Fei Hu Yongyao Jiang Yun Li Weiwei Song Daniel Q. Duffy 《International Journal of Digital Earth》2020,13(3):410-428
ABSTRACTEarth observations and model simulations are generating big multidimensional array-based raster data. However, it is difficult to efficiently query these big raster data due to the inconsistency among the geospatial raster data model, distributed physical data storage model, and the data pipeline in distributed computing frameworks. To efficiently process big geospatial data, this paper proposes a three-layer hierarchical indexing strategy to optimize Apache Spark with Hadoop Distributed File System (HDFS) from the following aspects: (1) improve I/O efficiency by adopting the chunking data structure; (2) keep the workload balance and high data locality by building the global index (k-d tree); (3) enable Spark and HDFS to natively support geospatial raster data formats (e.g., HDF4, NetCDF4, GeoTiff) by building the local index (hash table); (4) index the in-memory data to further improve geospatial data queries; (5) develop a data repartition strategy to tune the query parallelism while keeping high data locality. The above strategies are implemented by developing the customized RDDs, and evaluated by comparing the performance with that of Spark SQL and SciSpark. The proposed indexing strategy can be applied to other distributed frameworks or cloud-based computing systems to natively support big geospatial data query with high efficiency. 相似文献
65.
以艾比湖流域主要入湖河流为研究对象,在5月(丰水期)和8月(枯水期)分别沿博尔塔拉河(博河)和精河进行采样,采用平行因子模型(PARAFAC)和三维荧光区域积分法对水体三维荧光特性进行研究并对其与水质的关系在枯、丰水期下的变化进行探讨.结果表明①河流DOM在枯水期与丰水期都含有C1(240、425 nm) UVC类腐殖质,C2(225、290 nm)紫外区内络氨酸类有机物,C3(230/280、330 nm)蛋白类有机物,C4(265、260 nm)腐殖质类共4种组分.通过对水体三维荧光进行区域积分可以看出DOM荧光成分的占比在不同时期的变化.博河在枯水期时EEM光谱中的区域Ⅲ富里酸含量低于丰水期,枯水期时区域Ⅱ芳香类蛋白质、区域Ⅳ可溶性微生物代谢物以及区域Ⅴ类腐殖质酸高于丰水期;对于精河来说,区域Ⅱ芳香类蛋白质和区域Ⅳ可溶性微生物代谢物在枯水期的含量高于丰水期,区域Ⅲ富里酸和区域Ⅴ类腐殖质酸的含量枯水期低于丰水期,这表明水体腐质化程度较高.②本研究选取了一些常规的荧光指数来描述枯、丰水期水体的荧光指数特性.经研究发现,精河的荧光指数、自生源指数和腐殖化指数在不同时期的变化幅度较小,而博河的变化幅度较大.③将荧光指数与水质参数进行相关性分析并建模,结果表明枯水期自生源指数(BIX)与化学需氧量呈显著正相关,相关系数R=0.688;丰水期时BIX与铵态氮浓度呈显著负相关,相关系数R=-0.493.通过对比分析艾比湖主要入湖河流的三维荧光光谱特性与水质在枯、丰水期时的关系进一步表明水体中DOM的特性以及在枯、丰水期下的差异,为艾比湖流域的治理改善提供一定的理论支持和参考依据. 相似文献
66.
Science China Earth Sciences - In part I of this paper series, the application of an incomplete adjoint operator to calculate the optimal reduction of the total emissions S′ was suggested.... 相似文献
67.
68.
作物生产潜力变化具有明显的区域差异性,亟需针对不同地理单元实施有效应对措施和调控策略。选择陕西省三大地理单元(陕北高原、关中盆地和秦巴山区)为研究对象,运用全球生态区模型(GAEZ)分析了陕西省不同地理单元作物生产潜力变化趋势,探讨了不同作物生产潜力变化的区域差异,辨识出影响不同作物生产潜力变化的主要因素,结果显示:(1) 1980—2015年间,陕西省玉米生产潜力总量增加了150.55×104 t,小麦生产潜力总量则下降了402.69×104 t。(2) 关中盆地的玉米和小麦生产潜力皆最大,陕北高原次之,秦巴山区的玉米和小麦生产潜力皆最小;陕北高原和秦巴山区的玉米生产潜力皆表现出先增加后减小再增加的变化趋势,关中盆地的玉米生产潜力则先减小后增加再减小;关中盆地和秦巴山区的小麦生产潜力都呈下降趋势,陕北高原的小麦生产潜力则有所提高。(3) 土地利用变化呈现减产效应,这一效应在关中盆地尤为显著,其次为陕北高原;气候变化导致玉米生产潜力增加,使小麦生产潜力下降;气候变化对不同地理单元的影响也不相同,在陕北高原表现为增产效应,在关中盆地和秦巴山区则为减产效应。(4) 在陕北高原,气候变化的增产效应是玉米和小麦生产潜力提高的主要原因,气候变化对玉米生产潜力的影响大于对小麦的影响,耕地向草地、林地和建设用地的转化是降低作物生产潜力最主要的土地利用变化因素;在关中盆地,作物生产潜力的变化主要是受气候变化的影响,小麦受气候变化的影响较玉米为大,以建设用地占用耕地为特征的土地利用变化对玉米生产潜力的影响大于对小麦的影响;在秦巴山区,土地利用变化是玉米生产潜力变化的主要原因,而小麦生产潜力的变化主要受气候变化影响。 相似文献
69.
以多传感器信息融合理论为指导,结合现代信息处理技术与数据驱动建模及科学计算技术,研究浅海超低频声源目标激发共存地震波的复合声场中超低频声波传播特性和数据驱动建模的水下目标深度识别等关键技术,并论证了技术实现方案及路径。结果表明:以复合矢量水听器、地震波监测仪等多传感器信息融合理论为指导研究前海超低频声源目标可以克服传统声场建模存在的问题,有助于浅海超低频声源目标探测及改善海洋水下声学监测手段。在提高声呐探测设备的测量准确度、精度方面具有重要的理论意义,对周边海域为浅海的我国海防具有实战价值。 相似文献
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