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土地利用和气候变化对海河流域蒸散发时空变化的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
蒸散发（ET）是水文能量循环和气候系统的关键环节,研究ET的时空变化特征及其响应土地利用和气候变化的驱动机制对于理清流域水资源和气候变化的关系具有重要的意义。本文基于MOD16/ET数据集定量分析了海河流域2000-2014年ET的时空变化特征,并结合时序气温降水数据和土地利用数据,采用相关分析方法定量探索了ET与气候因子的驱动力关系。结果表明：① 海河流域2000-2014年ET表现为较为显著的空间分布格局,呈现出北部和南部高、西北部和中东部低的分布特性。不同土地利用类型的多年ET呈林地>草地>耕地>其他类型的特征;② 2000-2014年海河流域年均ET波动范围为371.96~441.29 mm/a,多年ET的均值为398.69 mm/a,平均相对变化率为-0.41%,整体呈下降趋势;③ 多年月ET与气温和降水均呈单峰型周期性变化趋势,年内月ET呈单峰变化趋势;④ 春秋两季的ET与降水和气温的相关性明显高于其他季节,ET与气温和降水的平均相关系数是-0.17和0.37,表明降水对于ET的响应程度强于气温;⑤ 驱动分区结果表明海河流域ET受气候因子驱动的主要类型是降水驱动型和降水、气温共同驱动型;⑥ 海河流域耕地ET变化气候因子驱动模式主要是降水、气温共同驱动型;林地、草地的驱动模式主要气温驱动型和降水驱动型,其他土地利用类型的驱动模式主要是受其他因素驱动。该研究将对海河流域水资源开发管理和区域气候调节起到科学指导作用。 相似文献
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近海水产养殖为人类提供优质的动物蛋白，对海洋经济高质量发展具有重要意义。卫星遥感技术已被广泛用于海岸带水产养殖的监测，但目前相关的研究聚焦基于单一传感器卫星数据并使用单一信息提取算法而忽略与不同卫星传感器以及处理方法之间的比较。本研究以北莉岛东北部为研究区，基于多光谱Sentinel 2A卫星和高分一号B（GF 1B）卫星数据，分别使用自适应阈值法、支持向量机监督分类法以及多尺度分割面向对象分类法，开展海岸带人工水产养殖区的识别。研究表明，更高空间分辨率的GF 1B卫星对人工水产养殖水网密集区的提取正确率远优于Sentinel 2A卫星；基于高空间分辨率GF 1B卫星，多尺度分割面向对象分类法的正确率最高，为94.65%，优于支持向量机监督分类法的94.45%和自适应阈值法的84.62%；自适应阈值法更适用于中等空间分辨率卫星数据的水产养殖信息提取，其提取的水产养殖水面的面积与目视解译提取的面积差异小于4%。针对单个养殖池使用情况的业务化监测需使用高空间分辨率卫星数据，而大范围水产养殖面积的变化分析则可应用中等空间分辨率卫星数据。 相似文献
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无人机遥感系统由于具有响应迅速、起降方便、可低空作业、分辨率高等优点,在自然灾害调查及应急救援中有广泛的应用。文章在台风"苏力"登陆后,利用无人机遥感系统及时获取台风登陆点附近25km~2范围的高分辨遥感影像,通过对遥感影像进行分析处理,提取研究区域典型风暴潮承灾体的灾害损失信息并对其进行统计分析,为风暴潮灾害损失评估提供数据支持;对无人机低空遥感系统在风暴潮灾害调查及灾害损失评估中的应用作初步探索。结果表明,无人机低空遥感系统在风暴潮灾害调查中的应用具有一定的可行性且取得一定成果,但受制约的方面也较多,今后还需结合风暴潮灾害特点作进一步的应用探索。 相似文献
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西沟钼矿床是东秦岭黄龙铺地区近些年新发现和勘查的碳酸岩脉型钼矿床。钼矿体主要赋存于新太古界太华群变质岩内的石英方解石碳酸岩脉中,呈脉状、似层状或透镜状产出。辉钼矿主要呈浸染状、薄膜状、团块状分布于石英方解石碳酸岩脉中,成矿有关的围岩蚀变有钾长石化、硅化、黄铁矿化、萤石化、硬石膏化等。为查明西沟钼矿床的成矿时代、成矿物质来源、成矿机制、确定矿床类型,文章开展了辉钼矿Re-Os同位素测年,同位素地球化学分析。6件辉钼矿样品Re-Os同位素测年结果,模式年龄为(222.3±3.4)Ma～(226.6±3.7)Ma;加权平均年龄为(225.1±1.4)Ma;等时线年龄为(224.6±9.1)Ma,表明该矿床形成于晚三叠世。硫化物和硫酸盐的S同位素组成、重晶石和方解石Sr-Nd同位素组成及方解石C-O同位素组成均指示:西沟钼矿的成矿物质可能主要来源于地幔。根据其与华北陆块南缘其他碳酸岩型钼矿床地质特征、成矿时代和成矿物质来源等对比,确定西沟钼矿床属碳酸岩型脉状矿床。成矿作用发生于扬子板块与华北板块碰撞造山的后碰撞伸展环境,由于软流圈物质上涌诱发富集岩石圈地幔发生低程度部分熔融,所形成的碳酸质流体携带钼等成矿物质上升,在NW-NWW向深断裂带沉淀富集成矿。 相似文献
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文章以福建省漳江口国家级红树林自然保护区为研究区, 提出了一种联合星载光学和合成孔径雷达(SAR)影像的红树林与互花米草分布的自动提取算法, 提取研究区内红树林和互花米草的空间分布。本研究选择2016年、2017年和2018年各一景低潮时的Sentinel-2 A光学影像数据, 获取植被和其他地物的光谱和纹理信息。算法首先基于归一化植被指数、增强型植被指数、地表水分指数以及数字高程模型的相关规则计算红树林和互花米草的潜在分布区; 通过随机森林分类算法区分红树林和互花米草, 2016年、2017年和2018年影像的分类总体精度和Kappa系数分别为98.53%和0.980、96.52%和0.952、98.71%和0.978, 分类效果良好; 使用当年所有Sentinel-1 A/B的SAR影像获得研究区的常年海水分布范围, 使用与海水交界的判据, 实现红树林、互花米草提取范围的优化。研究表明, 研究区2016年、2017年和2018年红树林总面积分别为56.85hm2、59.88hm2和58.61hm2, 互花米草总面积分别为109.23hm2、124.00hm2和142.39hm2, 与前人的研究成果在红树林和互花米草的空间分布和面积量级上有较好的一致性。 相似文献