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71.
探讨了1980-2005年中国东北榆树物候的时空变化与气候因子的关系。结果表明:近26 a,东北地区13个站点榆树的展叶期和枯黄期变化趋势较大,13个物候时间系列,展叶初期显著提前趋势占54%,枯黄初期显著推后趋势占38%;榆树物候与气温呈显著相关关系:展叶期与3-4月平均气温呈显著的负相关关系,与平均展叶期的积温呈显著的负相关关系;各站点枯黄期与8-9月平均气温关系不显著,整个东北地区呈显著的正相关关系。研究表明,榆树物候与降水、日照关系不显著。以日平均气温最高日为界,枯黄期积温值可分为呈线性关系的两段,从日平均气温最高日开始,连续10 d积温值低于固定值时,植物开始枯黄。 相似文献
72.
物候和叶面积指数的季节动态在落叶林中是决定生态系统净生产力的关键因素。尽管物 候对能量和CO2 通量的影响可以简单地通过描述发芽和落叶的时间以及叶面积指数的季节动态 来表示, 但是由于对驱动物候的物理过程缺乏全面正确的理解, 在陆地生态系统模型中物候就成 为最难以参数化的一个过程。目前, 在陆地生态系统模型中描述物候主要有两种不同的方法: 一 种是基于气候变量( 主要是温度或积温) 的经验方法, 即是通过建立物候不同阶段与气候变量的 经验关系来预测关键物候事件发生的时间。另一种方法是基于碳吸收的物候参数化方案, 物候的 任何阶段都和当前的碳平衡相联系。在生态系统模型中, 基于碳吸收的物候参数化方法可以大大 降低物候模拟的经验性, 提高模型的适用性和模拟精度, 比基于气候变量的经验模型更适于模拟 未来气候变化影响。未来随着生理和分子水平上, 对控制物候和LAI 动态过程机理的揭示, 建立 基于过程的物候参数化方案和LAI 动态模拟模型就成为生态系统模型或气候模型的发展方向。 相似文献
73.
从生态学角度复原元代滦河上游的景观与物候 总被引:5,自引:0,他引:5
运用自然地理学和生态学的方法,根据元代古籍中的景观与物候信息复原了13~14世纪滦河上游及其邻近地区的自然景观:(1) 坝下的落叶阔叶林景观;(2) 坝缘和坝上东部的草甸草原景观;(3) 坝上西部的典型草原景观;(4) 北部的沙地疏林草原景观;(5) 河湖湿地景观。事实表明:从宏观上看,元代的景观结构与现代基本一致。另外,通过物候现象的古今对比,发现14世纪30年代夏季芍药的始花期比现代约提早10天,而14世纪中叶初雪较现代约提早10天。 相似文献
74.
一种基于相位一致的高分辨率遥感图像特征检测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
精确检测图像边缘特征是进行高分辨率遥感图像分割和识别的关键。空域特征检测算子以解决阶跃形边缘为主,得到的边缘特征对图像的亮度和对比度敏感。本文引入了一种基于频域相位一致的图像特征检测方法,该方法对遥感图像亮度和对比度具有不变性,同时适用于多种边缘特征的检测。使用Log Gabor小波计算IKONOS Pan图像的相位一致多尺度梯度,对农田、道路和厂房等典型地物进行特征检测的结果表明,相位一致算法对图像局部亮度和对比度不敏感;并且对线形物体产生单线响应,不似空域检测算子产生双线响应。最后考察滤波器尺度和方向参数变化及添加高斯噪声对检测结果的影响,发现相位一致算法无需先使用低通滤波去除噪声,因而具有更稳定的特征定位精度;并且抗噪声干扰的能力强,检测结果不会因为噪声而出现波动。基于相位一致的遥感图像不变特征提取,为高分辨率遥感图像的分割和对象识别提供了基础。 相似文献
75.
全球变暖对淡水湖泊浮游植物影响研究进展 总被引:9,自引:6,他引:3
全球变暖对湖泊生态系统的影响已经成为近年来湖沼学领域的研究热点.本文首先列举了目前研究全球变暖对淡水湖泊浮游植物影响的常用方法:监测数据分析、时空转换、遥感信息提取、控制实验、模型预测和古湖沼学技术等.研究结果表明气候变暖导致的气温升高、湖泊热力分层提前破坏以及无冰期提前等因素可导致春季物候提前;在全球变暖大背景下浮游植物群落结构正朝着蓝藻占优的方向发展,但是不同地区以及不同物种对全球变暖的响应不一致.在营养盐充足的湖泊中,由于全球变暖延长了浮游植物生长季节等,从而能提高浮游植物初级生产力;但在贫营养湖泊中,浮游植物初级生产力与变暖趋势甚至可能呈负相关.由于生态系统往往是多因子的共同作用,这也使得全球变暖对浮游植物群落的影响效应复杂化,区分各因子的净影响份额是目前研究的一个难点;全球变暖引起的风场改变会促进浅水湖泊中营养盐从底泥的释放,同时也会增加水体中悬浮物的浓度而影响水下光场,因此开展气候变化对再悬浮及浮游植物群落结构的影响可能是将来研究的一个切入点. 相似文献
76.
77.
The “blooming desert”, or the explosive development and flowering of ephemeral herbaceous and some woody desert species during years with abnormally high accumulated rainfall, is a spectacular biological phenomenon of the hyper-arid Atacama Desert (northern Chile) attracting botanists, ecologists, geo-scientists, and the general public from all over the world. However, the number of “blooming deserts”, their geographical distribution and spatio-temporal patterns have not been quantitatively assessed to date. Here, we used NDVI data from the Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS) project to reconstruct the annual land surface phenology (LSP) of the Atacama Desert using a non-parametric statistical approach. From the reconstructed LSP, we detected the “blooming deserts” as positive NDVI anomalies and assessed three dimensions of the events: their temporal extent, intensity of “greening” and spatial extent. We identified 13 “blooming deserts” between 1981 and 2015, of which three (1997–98, 2002–03, and 2011) can be considered major events according to these metrics. The main event occurred in 2011, spanning 180 days between July and December 2011, and spread over 11,136 km2 of Atacama dry plains. “Blooming deserts” in Atacama have been triggered by the accumulation of precipitation during a period of 2 to 12 months before and during the events. The proposed three-dimensional approach allowed us to characterize different types of “blooming deserts”: with longer episodes or larger spatial distribution or with different “greening” intensities. Its flexibility to reconstruct different LSP and detect anomalies makes this method a useful tool to study these rare phenomena in other deserts in the world also. 相似文献
78.
T-C Livingstone JM Harris AT Lombard AJ Smit DS Schoeman 《African Journal of Marine Science》2018,40(1):51-65
Marine bioregional planning requires a meaningful classification and spatial delineation of the ocean environment using biological and physical characteristics. The relative inaccessibility of much of the ocean and the paucity of directly measured data spanning entire planning regions mean that surrogate data, such as satellite imagery, are frequently used to develop spatial classifications. However, due to a lack of appropriate biological data, these classifications often rely on abiotic variables, which act as surrogates for biodiversity. The aim of this study was to produce a fine-scale bioregional classification, using multivariate clustering, for the inshore and offshore marine environment off the east coast of South Africa, adjacent to the province of KwaZulu-Natal and out to the boundary of the exclusive economic zone (EEZ), 200 nautical miles offshore. We used remotely sensed data of sea surface temperature, chlorophyll a and turbidity, together with interpolated bathymetry and continental-slope data, as well as additional inshore data on sediments, seabed oxygen and bottom temperature. A multivariate k-means analysis was used to produce a fine-scale marine bioregionalisation, with three bioregions subdivided into 12 biozones. The offshore classification was primarily a pelagic bioregionalisation, whereas the inshore classification (on the continental shelf) was a coupled benthopelagic bioregionalisation, owing to the availability of benthic data for this area. The resulting classification was used as a base layer for a systematic conservation plan developed for the province, and provided the methods for subsequent planning conducted for the entire South African EEZ. Validation of the classification is currently being conducted in marine research programmes that are sampling benthic biota and habitats in a sampling design stratified according to the biozones delineated in this study. 相似文献
79.
Remotely sensed observations of seasonal greenness dynamics represent a valuable tool for studying vegetation phenology at regional and ecosystem-level scales. We investigated the seasonal variability of forests in Italy, examining the different mechanisms of phenological response to biophysical drivers. For each point of the Italian National Forests Inventory, we processed a multitemporal profile of the MODIS Enhanced Vegetation Index. Then we applied a multivariate approach for the purpose of (i) classifying the Italian forests into phenological clusters (i.e. pheno-clusters), (ii) identifying the main phenological characteristics and the forest compositions of each pheno-cluster and (iii) exploring the role of climate and physiographic variables in the phenological timing of each cluster. Results identified four pheno-clusters, following a clear elevation gradient and a distinct separation along the Mediterranean-to-temperate climatic transition of Italy. The “High-elevation coniferous” and the “High elevation deciduous” resulted mainly affected by elevation, with the former characterized by low annual productivity and the latter by high seasonality. To the contrary, the “Low elevation deciduous” showed to be mostly associated to moderate climate conditions and a prolonged growing season. Finally, summer drought was the main driving variable for the “Mediterranean evergreen”, characterized by low seasonality. The discrimination of vegetation phenology types can provide valuable information useful as a baseline framework for further studies on forests ecosystem and for management strategies. 相似文献
80.
植物物候遥感监测精度影响因素研究综述 总被引:5,自引:1,他引:4
基于植物物候的遥感监测对于研究植被对气候变化的响应具有重要的科学价值。本文在阐述植物物候遥感监测原理及其通用技术流程的基础上,分别从植被类型及其所处的地理条件、遥感数据源及其预处理、植物物候遥感识别方法和植物物候遥感监测结果评价4个方面分析了影响植物物候遥感监测精度的因素,并针对当前研究中存在的不足,探讨了提高植物物候遥感监测精度的可行性途径,即建立高分辨率的近地面遥感定点观测及数据共享网络,发展普适性更强的卫星遥感时序数据去噪及植被指数曲线重建方法,寻求稳定性更高的植物物候期遥感识别方法,探索综合运用地面观测、遥感监测与模型模拟实现物候观测空间尺度拓展的可能性。 相似文献