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61.
基于甘肃省河东地区61个气象站点1988—2017年逐日气温数据,利用Mann-Kendall检验,Sen’s斜率估计方法分析甘肃省河东地区极端气温指数的时空变化趋势,并探讨极端气温指数与其影响因素之间的关系,最后利用NAR神经网络结合Hurst指数对甘肃省河东地区极端气温指数变化进行预测分析。结果表明:(1)从时间上看,冷极值相对指数呈下降趋势,冷极值绝对指数、暖极值以及气温日较差、作物生长期呈上升趋势。(2)从空间上看,对冷极值变化反应最为敏感的是高寒湿润区,对暖极值变化反应最为敏感的是温带半湿润区和北亚热带湿润区,除北亚热带湿润区外各区域作物生长期的变化都达到了显著水平,而气温日较差仅在温带半湿润区达到了显著水平。(3)多数极端气温指数与经纬度、海拔之间有显著相关性,但受区域自然特点影响,经度与海拔对其影响实为一类。(4)亚洲区极涡强度、北半球极涡强度以及青藏高原指数B与极端气温指数变化有密切关系,而太阳黑子等只与个别指数之间存在显著的相关性。(5)预测出的极端气温指数冷极值相对指数仍呈现下降趋势,冷极值的绝对指数、暖极值以及气温日较差、作物生长期仍然呈现增加趋势,但大多数指数与1988—2017年相比变化幅度有所降低。(6)与其他区域相比甘肃省河东地区大多数气温指数变化幅度处于中间水平,表现出其为多种不同气候区、自然区交界地带的特色。 相似文献
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干旱区绿洲城市普遍存在居住区绿地率低、居住环境质量不高的问题,量化居民对居住区绿地的支付意愿及城市居住区绿地的愉悦价值,有利于正确评价城市绿地的价值,科学规划城市空间。基于问卷调查,利用支付卡式条件价值法和Tobit模型测算乌鲁木齐市居民对改善居住区绿地建设与服务的支付意愿,借助计量模型的假设检验对其影响因素进行定量分析,并基于支付意愿得到城市居住区绿地的愉悦价值。结果表明:(1) 乌鲁木齐市居民人均支付意愿为148.75 元·a–1,远高于东部地区,不同属性居住区的支付意愿为商业小区>单位大院>自建房。(2) 受访者性别、收入、家庭结构、需求偏好、认知与意识等特征对其支付意愿有显著影响,且非虚拟变量对决策的影响程度可借助经济学中的“边际理论”度量。(3) 乌鲁木齐市居住区绿地愉悦价值为3.31×108 元·a–1,利用居民对绿地生态功能和社会功能的认知赋分,发现其生态服务价值略大于社会服务价值。研究可为建立不同尺度绿地支付机制,提升绿洲城市居住区人居环境质量,优化城市空间布局及维护绿洲城市生态平衡提供科学参考。 相似文献
63.
本项研究选取柴达木盆地尕斯库勒盐湖区作为研究区,筛选出了9种优势盐生植物,开展了盐生植物生长区土体颗粒、容重、含水量等物理性质指标,以及土体中HCO<sub>3</sub><sub><sup>-</sup></sub>、Cl<sub><sup>-</sup></sub>、SO<sub>4</sub><sub><sup>2-</sup></sub>、K<sub><sup>+</sup></sub>、Na<sub><sup>+</sup></sub>、Ca<sub><sup>2+</sup></sub>和Mg<sub><sup>2+ </sup></sub>7种易溶盐离子含量试验测试,分析了区内芦苇、海韭菜等9种盐生植物茎叶和根系部分HCO<sub>3</sub><sub><sup>-</sup></sub>、Cl<sub><sup>-</sup></sub>等7种易溶盐离子含量及其分布规律。在此基础上,探讨了区内9种盐生植物对易溶盐离子吸收作用及其差异性;采用盐生植物地上茎叶部分K<sub><sup>+</sup></sub>/Na<sub><sup>+</sup></sub>值结果,定量评价了区内9种盐生植物耐盐性及变化规律,结果表明,区内9种盐生植物茎叶部分K<sub><sup>+</sup></sub>/Na<sub><sup>+</sup></sub>比值,其由大至小依次为:小花棘豆0.84、羊齿天门冬0.58、白刺0.55、盐地风毛菊0.52、海韭菜0.50、无脉苔草0.47、洽草0.41、芦苇0.39和赖草0.34。本项研究结果,利用为尕斯库勒湖区及其周边地区,利用盐生植物有效改良土壤盐渍化方面提供理论支撑。 相似文献
64.
Journal of Geographical Sciences - Since 2007, the Chinese government has initiated the building of national eco-cultural protection areas (NECPAs), thereby embarking on a significant... 相似文献
65.
66.
Lucas May Petry Camila Leite Da Silva Andrea Esuli Chiara Renso Vania Bogorny 《International journal of geographical information science》2020,34(7):1428-1450
ABSTRACT The increasing popularity of Location-Based Social Networks (LBSNs) and the semantic enrichment of mobility data in several contexts in the last years has led to the generation of large volumes of trajectory data. In contrast to GPS-based trajectories, LBSN and context-aware trajectories are more complex data, having several semantic textual dimensions besides space and time, which may reveal interesting mobility patterns. For instance, people may visit different places or perform different activities depending on the weather conditions. These new semantically rich data, known as multiple-aspect trajectories, pose new challenges in trajectory classification, which is the problem that we address in this paper. Existing methods for trajectory classification cannot deal with the complexity of heterogeneous data dimensions or the sequential aspect that characterizes movement. In this paper we propose MARC, an approach based on attribute embedding and Recurrent Neural Networks (RNNs) for classifying multiple-aspect trajectories, that tackles all trajectory properties: space, time, semantics, and sequence. We highlight that MARC exhibits good performance especially when trajectories are described by several textual/categorical attributes. Experiments performed over four publicly available datasets considering the Trajectory-User Linking (TUL) problem show that MARC outperformed all competitors, with respect to accuracy, precision, recall, and F1-score. 相似文献
67.
随着我国海洋经济的不断发展,沿海地区的海洋环境和生态系统面临的压力不断加剧。海洋保护地作为海洋生态环境管理的有效手段,近30年来被广泛应用于海洋生物多样性和生态系统保护,取得了显著的成就和效果。文章通过对我国海洋保护地的建设情况进行系统研究,阐述了海洋保护地的发展现状和管理体制,重点剖析了海洋保护地管理和建设过程中面临的缺乏顶层设计、管理能力和管护条件弱、管理人才和资金少、空间发展不平衡等问题,在建设以国家公园为主体的自然保护地体系的新形势下,为我国海洋保护地的发展提出了健全海洋保护地管理制度体系、构建海洋保护地网络体系、加强海洋保护地管理能力建设和加强海洋保护地宣传教育等对策建议。 相似文献
68.
为研究三峡井网表层岩土渗透对井水位降雨的影响,采取井区表层岩土垂向渗透性测试方法试验,测得表层岩土垂向渗透性,并建立数学模型,用于降雨渗入补给分析。在此模型基础上,通过三峡井网8口井水位、气象三要素的对比观测资料对井水位日动态、月动态、年动态的影响进行精准分析与验证。结果表明:这种影响的特征是相当复杂的,同一个降雨过程在不同井上产生的影响特征不同,这一方面可能与各井的水文地质条件不同有关,另一方面可能还与各井点的降雨过程的差异也有关。 相似文献
69.
We evaluate three approaches to mapping vegetation using images collected by an unmanned aerial vehicle (UAV) to monitor rehabilitation activities in the Five Islands Nature Reserve, Wollongong (Australia). Between April 2017 and July 2018, four aerial surveys of Big Island were undertaken to map changes to island vegetation following helicopter herbicide sprays to eradicate weeds, including the creeper Coastal Morning Glory (Ipomoea cairica) and Kikuyu Grass (Cenchrus clandestinus). The spraying was followed by a large scale planting campaign to introduce native plants, such as tussocks of Spiny-headed Mat-rush (Lomandra longifolia). Three approaches to mapping vegetation were evaluated, including: (i) a pixel-based image classification algorithm applied to the composite spectral wavebands of the images collected, (ii) manual digitisation of vegetation directly from images based on visual interpretation, and (iii) the application of a machine learning algorithm, LeNet, based on a deep learning convolutional neural network (CNN) for detecting planted Lomandra tussocks. The uncertainty of each approach was assessed via comparison against an independently collected field dataset. Each of the vegetation mapping approaches had a comparable accuracy; for a selected weed management and planting area, the overall accuracies were 82 %, 91 % and 85 % respectively for the pixel based image classification, the visual interpretation / digitisation and the CNN machine learning algorithm. At the scale of the whole island, statistically significant differences in the performance of the three approaches to mapping Lomandra plants were detected via ANOVA. The manual digitisation took a longer time to perform than others. The three approaches resulted in markedly different vegetation maps characterised by different digital data formats, which offered fundamentally different types of information on vegetation character. We draw attention to the need to consider how different digital map products will be used for vegetation management (e.g. monitoring the health individual species or a broader profile of the community). Where individual plants are to be monitored over time, a feature-based approach that represents plants as vector points is appropriate. The CNN approach emerged as a promising technique in this regard as it leveraged spatial information from the UAV images within the architecture of the learning framework by enforcing a local connectivity pattern between neurons of adjacent layers to incorporate the spatial relationships between features that comprised the shape of the Lomandra tussocks detected. 相似文献
70.