森林公园发展问题亟待解决     

张红梅 《今日国土》2009,(5):23-25

回顾我国森林公园建设所走过的发展历程,我们不难看出,森林公园发展可谓披荆斩棘,能取得今天如此骄人的成就实属不易。  相似文献   

林业应对气候变化作用和意义重大   总被引：2，自引：0，他引：2  

王祝雄 《今日国土》2009,(7):13-17

近年来,气候变化带来的不利影响逐渐引起国内外的广泛关注。2009年6月22日,首次召开的中央林业工作会议提出,必须把发展林业作为应对全球气候变化的战略选择。温家宝总理在会见与会代表时特别强调:"林业在应对气候变化中具有特殊地位。"作为生态环境的重要组成部分,森林与气候变化有着极其密切的关系。本刊特邀中国国土经济学会常务理事、全国中小城市生态环境建设实验区指导委员、国家林业局造林绿化管理司司长、全国绿化委员会办公室秘书长王祝雄撰写此文,介绍林业在应对气候变化领域的重大作用和意义。  相似文献   

亚马孙的季节秘密     

《地图》2009,(6):8-9

与大多数人的想象不同,热带雨林并不总是潮湿多雨,世界上最大的亚马孙热带雨林实际上就会经历一段旱季。在亚马孙雨林的旱季里,厚厚的云雾将会散去,阳光得以照进森林深处,这段时期也就成为植被最为旺盛的生长期。  相似文献   

蔓延吧，神奇的“绿巨人”——世界四大造林工程     

蔡博峰 《地图》2009,(1):66-71

大范围、长时期的人工造林是人类改变自然生态最为有力的活动之一，也是提高森林覆盖率、保持水土、固沙防尘的最有效方法，同时还是人类反思自己、敬畏自然的一种最直接的表达方式。当你面对那一片片浩瀚的人工林海，被这些“绿巨人”所震撼时，或许你还会默默地期盼：蔓延吧，神奇的“绿巨人”，不管任何地方!  相似文献   

Reforestation Programs in Southwest China： Reported Success, Observed Failure, and the Reasons Why   总被引：4，自引：2，他引：2  

Christine Jane Trac Stevan Harrell Thomas M. Hinckley Amanda C. Henck 《山地科学学报》2007,4(4):275-292

Ever since the disastrous floods of 1998, the Chinese government has used the Natural Forest Protection and Sloping Land Conversion Programs to promote afforestation and reforestation as means to reduce runoff, control erosion, and stabilize local livelihoods. These two ambitious programs have been reported as large-scale successes, contributing to an overall increase in China’s forest cover and to the stated goals of environmental stabilization. A small-scale field study at the project level of the implementation of these two programs in Baiwu Township, Yanyuan County, Sichuan, casts doubt upon the accuracy and reliability of these claims of success; ground observations revealed utter failure in some sites and only marginal success in others. Reasons for this discrepancy are posited as involving ecological, economic, and bureaucratic factors. Further research is suggested to determine whether these discrepancies are merely local aberrations or represent larger-scale failures in reforestation programs.  相似文献   

中国碳强度关键影响因子的机器学习识别及其演进   总被引：2，自引：1，他引：2  

刘卫东  唐志鹏  夏炎  韩梦瑶  姜宛贝 《地理学报》2019,74(12):2592-2603

碳强度影响因子数量众多,通过在众多因子中评估其重要性以识别出关键影响因子进而解析碳强度关键因子的变化规律,是中国2030年碳强度能否实现比2005年下降60%~65%目标的科学基础。传统的回归分析方法对于评估众多因子的重要性存在多重共线性等问题,而机器学习处理海量数据则具有较好的稳健性等优点。本文从能源结构、产业结构、技术进步和居民消费等方面选取了56个中国碳强度影响因子指标,采用随机森林算法基于信息熵评估了1980-2014年逐年各项因子的重要性,通过指标数量与信息熵的对应关系统一筛选出每年重要性最大的前22个指标作为相应年度关键影响因子,最终依据关键影响因子的变化趋势划分了3个阶段作了演进分析。结果发现：1980-1991年,碳强度的关键因子主要以高耗能产业规模及占比、化石能源占比和技术进步为主;1992-2007年,中国经济进入快车道增长时期,服务业占比和化石能源价格对碳强度的影响作用开始显现,居民传统消费的影响作用在增大;2008年全球金融危机后,中国进入经济结构深化调整时期,节能减排力度大大增强,新能源占比和居民新兴消费的影响作用迅速显现。为实现2030年碳强度下降60%~65%目标,优化能源结构和产业结构,促进技术进步,提倡绿色消费,强化政策调控是未来需要采取的主要措施。  相似文献   

基于随机森林的暴雨灾害人口损失预估模型及应用     

刘扬  王维国 《气象》2020,46(3):393-402

基于2009—2017年的广西县级暴雨灾情记录,综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体因素选取7个解释变量,运用随机森林算法,构建暴雨灾害人口损失预估模型;并以精细化网格降水实况分析和预报产品驱动模型,预估是否发生人口损失。研究结果表明:模型训练样本及测试样本的分类准确率均在90%以上,致灾因子(降水情况)是最主要的解释变量,重要性从大到小依次是前10 d降水距平百分率、过程最大日雨量、最大小时雨量和短时强降水频次。应用智能网格降水产品对广西地区近两年的暴雨灾害过程进行回报试验,准确率超过70%。  相似文献   

四川盆地暖区暴雨的雷达回波特征及分类识别   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

罗辉  肖递祥  匡秋明  青泉  康岚 《应用气象学报》2020,31(4):460-470

暖区暴雨强度大且降水集中,可造成严重气象灾害。利用四川盆地实况降水和7部天气雷达资料,分析了2012—2017年28次暖区暴雨过程的降水特征,按超过20 mm·h-1降水站数的突增,将暖区暴雨的雷暴群分为初生阶段和成熟阶段,根据不同降水类型成熟前后的雷达回波特征,将雷暴群分为3种类型,3类回波特征差异明显,雷暴的长时间生消、合并以及传播作用使暖区暴雨降水强度大、范围广。在28次暖区暴雨过程中,四川盆地西北部出现次数最多,持续时间最长,回波基本呈现东北—西南向,与四川盆地西部龙门山脉走向基本一致,地形（产生偏东风）抬升在暖区暴雨的发生发展中起关键作用。对3类雷暴群质心高度、顶高、最大回波强度等要素的统计显示,不同类型雷暴群在初生阶段和成熟阶段的概率密度曲线存在双峰和单峰等结构特征。利用雷暴群的多个参数构建暖区暴雨分类识别的特征向量,并采用随机森林机器学习方法进行识别,取得较好效果。  相似文献   

基于机器学习的降雨量雷达回波数据建模与预测     

陈晓平  陈易旺  施建华 《南京气象学院学报》2020,12(4):483-494

以浙江省2016年1-10月的雷达回波强度数据为基础,分别应用随机森林模型、BP神经网络模型、卷积神经网络模型来预测降雨量并进行对比.建模分析结果表明,随机森林模型预测效果精确度较低,容易低估较大的降雨强度,而BP神经网络和卷积神经网络预测的效果都比随机森林好,特别是卷积神经网络,其预测值与真实值更加接近,且对较大的降雨强度拟合较好.  相似文献   

2005—2015年广东省森林生态系统净初级生产力时空变化特征     

李国洋  徐启恒  陈宽文  曹永超 《气象科学进展》2020,10(3)

基于MODIS的森林植被净初级生产力(NPP)数据,辅以气候和土地利用数据,利用GIS和统计分析方法,探讨了2005—2015年广东省森林植被NPP的时空特征。结果表明:1)时间趋势上,2005—2015年广东省森林植被年NPP均值以及年NPP总量总体上均呈现波动上升的趋势。2)空间分布上,2005—2015年广东省森林植被NPP存在空间异质性。年NPP均值最大值为潮州市,最低的地区是中山市和湛江市。3)空间趋势上,广东省森林植被NPP有15.93%为无显著变化区域,显著上升和显著下降区域分别为63.45%和20.62%;2005—2015年广东省森林植被NPP呈显著下降的区域主要分布广东省北部地区的清远市、韶关市、河源市、梅州市以及零星分布在南部的湛江市,NPP呈显著上升的区域主要分布在广东省的中南部地区茂名市、阳江市、云浮市等。4)气温和降水对森林植被NPP均值的影响呈现明显的空间分异特征。  相似文献