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61.
利用NCEP/NCAR再分析资料和NOAA海温资料,用EOF、相关分析等方法,分析了1960—2010年500 hPa和100 hPa等压面上北半球后冬(2月)极涡面积和前春(4月)北太平洋(20~60 °N,120 °E~120 °W)海表温度(SST)的变化特征,揭示了二者的时空联系。结果表明:近50 a来,(1)冬季北半球500 hPa和100 hPa极涡面积整体经历了先扩张后收缩的变化。春季北太平洋SST经历了先降低后升高的变化。其突变时间与500 hPa极涡面积的突变时间相近,均出现在1987年,且与后冬500 hPa大西洋欧洲大陆区(Ⅳ区)极涡面积相关更好。(2)春季北太平洋SST的EOF第一模态空间型表现为PDO,第二模态表现为三极子型,突变分别出现在1980s初期和中期。(3)北太平洋SST与500 hPa Ⅳ区极涡面积相关的空间分布表现为:当前期春季北太平洋中部海温异常偏高(低),南部和北部海温异常偏低(高),使得下一个冬季500 hPa Ⅳ区极涡面积的扩大(缩小),这种空间遥相关型对应着海温的第二模态。北太平洋海温异常以第一模态空间型居多,但是对后冬北半球极涡面积影响大的却是第二模态。(4)当前春北太平洋SST呈第二模态时,对应次年冬季中高纬度对流层温度"上冷下暖",极地东风和绕极西风环流加强,极涡面积偏大。 相似文献
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以苏、皖、赣三省为研究区域,采用FastICA算法从MODIS数据中提取2010年水稻种植面积,并验证该算法在混合像元分解中的有效性。在对2010年46景8 d合成地表反射率产品数据进行预处理的基础上,结合MODIS土地利用产品和平滑滤波算法,构建耕地类型像元的ILSW和INDV时相变化曲线。依据ILSW和INDV曲线在水稻移栽期前后的变化规律,并根据由各地区水稻INDV时相曲线计算得到水稻相似性指数,从MODIS影像中提取水稻像元。采用FastICA算法对潜在水稻像元水稻生长期内的INDV时相曲线进行分解,计算每个像元的水稻丰度,绘制水稻丰度图,获取研究区各省水稻分布和种植面积。利用统计年鉴数据和样方资料对FastICA算法提取的水稻面积进行了验证。结果显示:采用水稻相似性曲线有利于提高稻田识别效率,所获取的水稻分布与实际情况吻合;FastICA算法能够分解不同地区水稻INDV时相曲线;与统计资料比较,江苏、安徽、江西三省水稻面积的提取精度分别为86.4%、87.9%、51.5%。江西水稻面积提取误差主要出现在地形起伏较大的山区。 相似文献
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4月22日是第46个"世界地球日",国土资源部确定今年地球日的主题是"珍惜地球资源、转变发展方式——提高资源利用效益",确定这一主题,既是我国资源开发利用现状的要求,也是保证经济社会持续科学健康发展的必然选择。自然资源是社会经济发展的物质基础,也是地球生态环境的基本组成部分,与人们生产生活、地球环境变化息息相关。我国是资源大国,更是人口大国,人均资源占有量极其有限。改革开放30多年来,矿产资源高强度开发利 相似文献
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67.
68.
69.
基于典型物候特征的MODIS-EVI时间序列数据
农作物种植面积提取方法
—小区域冬小麦实验研究 总被引:11,自引:1,他引:10
利用MODIS植被指数时间序列这一特性,以北京市通州及周边为实验区,冬小麦种植面积为研究对象,提出
了农作物种植面积指数模型(Pan-CPI模型)的概念,并构造了冬小麦特征物候期植被指数与种植面积的定量函数关系,
通过样区TM影像求解关键参数,对研究区冬小麦种植面积测量方法进行了试验研究。研究结果表明:(1)Pan-CPI模
型能够很好地反映特定目标农作物种植面积状况,为基于植被指数时间序列影像识别农作物种植面积提供了新方法;
(2)精度分析结果表明:Pan-CPI模型具有很高的稳定性,且不受样本变化的影响,只要达到满足模型计算的样本量(如:
5%),多次测量结果间具有很好的一致性。选取MODIS 6×6像元大小的窗口时,TM样本的复相关系数(R2)稳定在0.85
左右,与TM结果比较,窗口相对精度稳定在95%左右,区域精度稳定在92%以上,经调整的区域精度高达96%以上;
(3)对于种植结构复杂、目标作物种植破碎的地区,Pan-CPI模型可以充分利用MODIS植被指数时间序列的优势,有效改
善TM单时相和多时相提取信息因时相缺失无法表征作物变化的不足。 相似文献
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说起国情,我们总会想到一个词:人多地少。确实如此。截至2010年底,我国耕地总数不足18.26亿亩,已接近18亿亩的红线。人均耕地不足0.1公顷,不到世界平均水平的1/2、发达国家的1/4。我国可以利用的土地资源并不丰富。然而,一边是极度紧缺,一边却是挥霍浪费:大马路、宽广场、豪华办公楼、闲置工业园……土地粗放使用的方式仍在延续,而建设用地的缺口却越来越大。土地,正在成为与能源一样制约可持续发展的主要因素。过去,我们一直在致力于降低单位GDP的能耗,那么从现在开始,我们也必须重视经济增长的地耗了。 相似文献