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1.
本文基于MODIS-NDVI遥感数据反演计算了我国陆地2001—2015年地表植被覆盖度的空间分布,讨论了植被覆盖度的时空变化规律,分析了影响植被覆盖度近十几年来动态变化的主要驱动因素。研究结果表明:我国陆地植被覆盖度从2001—2015年,植被覆盖度总体上呈增加趋势,其中淮河流域、华北平原地区、以及黄土高原地区增加趋势显著。根据植被覆盖度在时间序列上的变化特征,可将其变化类型分为持续增长型、先减小后增长等六种类型,其中农业种植区基本为一直增长型,而主要森林覆盖区,特别是西南地区的植被覆盖度在研究时段内表现出波动性的变化特征。降水是驱动华北平原北部,内蒙古,以及西北大部分区域植被覆盖度动态变化的重要因素,东北、青藏高原等地区植被覆盖度受温度的影响较大,而在中国东南沿海地区,光照条件是影响该区域植被覆盖度的主要因素。  相似文献   
2.
Chen  Dongyu  Lian  Ergang  Shu  Yeqiang  Yang  Shouye  Li  Yalong  Li  Chao  Liu  Pengfei  Su  Ni 《中国科学:地球科学(英文版)》2020,63(10):1564-1576
Oxygen isotope(δ~(18)O) of seawater is an excellent proxy for tracing the origins of water masses and their mixing processes. Combining with hydrographic observation, hybrid coordinate ocean model(HYCOM) analysis data, and seawater oxygen isotope, we investigated the source of the South China Sea Warm Current(SCSWC) in the southwestern Taiwan Strait and its underlying mechanism. Results show that the Kuroshio subsurface water(KSSW) can intrude the continental slope in the southwestern Taiwan Strait, and thereby climb up the continental slope coupled with upwelling. The δ~(18)O-salinity relationship further indicates that in spring, the SCSWC in the southwestern Taiwan Strait originates from the upslope deflection of the slope current formed by the KSSW intrusion into the South China Sea, rather than from the west segment of the SCSWC formed to the east of Hainan Island. In addition, the southward flowing Zhe-Min Coastal Current(ZMCC) can reach as far as the Taiwan Bank(TB) and deflects offshore over the western TB at approximately 23.5°N, to some extent affecting the SCSWC. Moreover, this study reveals that seawater δ~(18)O is exquisitely sensitive to the determination of the origin and transport of water masses as compared with traditional potential temperature-salinity plot(θ-S) and HYCOM analysis data. In addition, their coupling can more reliably interpret the mixing processes of shelf water masses.  相似文献   
3.
As the application of high-density high-efficiency acquisition technology becomes more and more wide, the areas with complex surface conditions gradually become target exploration areas, and the first-break picking work of massive low signal-to-noise ratio data is a big challenge. The traditional method spends a lot of manpower and time to interactively pick first breaks, a large amount of interactive work affects the accuracy and efficiency of picking. In order to overcome the shortcoming that traditional methods have weak anti-noise to low signal-to-noise ratio primary wave, this paper proposes a high accurate automated first-break picking method for low signal-to-noise ratio primary wave from high-density acquisition in areas with a complex surface. Firstly, this method determines first-break time window using multi-azimuth spatial interpolation technology; then it uses the improved clustering algorithm to initially pick first breaks and then perform multi-angle comprehensive quality evaluation to first breaks according to the following sequence: ‘single trace → spread → single shot → multiple shots’ to identify the abnormal first breaks; finally it determines the optimal path through the constructed evaluation function and using the ant colony algorithm to correct abnormal first breaks. Multi-azimuth time window spatial interpolation technology provides the base for accurately picking first-break time; the clustering algorithm can effectively improve the picking accuracy rate of low signal-to-noise ratio primary waves; the multi-angle comprehensive quality evaluation can accurately and effectively eliminate abnormal first breaks; the ant colony algorithm can effectively improve the correction quality of low signal-to-noise ratio abnormal first breaks. By example analysis and comparing with the commonly used Akaike Information Criterion method, the automated first-break picking theory and technology studied in this paper has high picking accuracy and the ability to stably process low signal-to-noise ratio seismic data, has a significant effect on seismic records from high-density acquisition in areas with a complex surface and can meet the requirements of accuracy and efficiency for massive data near-surface modelling and statics calculation.  相似文献   
4.
Biomass in karst terrain has rarely been measured because the steep mountainous limestone terrain has limited the ability to sample woody plants.Satellite observation, especially at high spatial resolution, is an important surrogate for the quantification of the biomass of karst forests and shrublands. In this study, an artificial neural network(ANN) model was built using Pléiades satellite imagery and field biomass measurements to estimate the aboveground biomass(AGB) in the Houzhai River Watershed, which is a typical plateau karst basin in Central Guizhou Province, Southwestern China. A back-propagation ANN model was also developed.Seven vegetation indices, two spectral bands of Pléiades imagery, one geomorphological parameter,and land use/land cover were selected as model inputs. AGB was chosen as an output. The AGB estimated by the allometric functions in 78 quadrats was utilized as training data(54 quadrats, 70%),validation data(12 quadrats, 15%), and testing data(12 quadrats, 15%). Data-model comparison showed that the ANN model performed well with an absolute root mean square error of 11.85 t/ha, which was 9.88%of the average AGB. Based on the newly developed ANN model, an AGB map of the Houzhai River Watershed was produced. The average predicted AGB of the secondary evergreen and deciduous broadleaved mixed forest, which is the dominant forest type in the watershed, was 120.57 t/ha. The average AGBs of the large distributed shrubland,tussock, and farmland were 38.27, 9.76, and 11.69 t/ha, respectively. The spatial distribution pattern ofthe AGB estimated by the new ANN model in the karst basin was consistent with that of the field investigation. The model can be used to estimate the regional AGB of karst landscapes that are distributed widely over the Yun-Gui Plateau.  相似文献   
5.
王锐  马超  王云琦  王玉杰 《山地学报》2020,38(1):132-141
了解崩塌活动史与区域气候变化之间的关系对于掌握区域山地灾害形成规律,预测未来发展趋势具有非常重要的作用。利用树木地貌法可以准确掌握山地灾害发生频率,并为定量分析气候变化对山地灾害发生发展趋势提供支撑。本文以川东华蓥山石林景区一大型崩塌为研究对象,通过杉木树木年轮、降水和气温数据对该崩塌活动时间进行分析。结果表明:该崩塌可能共有四个活动年份,2015年为大规模活动年份,2008年、2012年和2016年为小规模活动年份,崩塌活动的季节主要集中在早材期间(4月—9月)。基于滚石冲击树干产生的愈伤组织和标准木年轮对比表明:树木在受到滚石冲击后,都表现为生长抑制,且树木年轮宽度要滞后滚石活动1年。参考树木与干扰树木年轮宽度和月降雨量没有相关性,但干扰树木年轮与月平均气温(4月—9月)呈负相关关系。本研究结果可以为研究区内山地灾害活动史与气候变化关系提供支撑,尤其是为研究区域降雨诱发的崩塌活动规律提供借鉴。  相似文献   
6.
针对传统的变形监测建模方法一般针对单一监测点的变形预测模型,未考虑到监测点间相互作用的变形特点,该文分析了变形监测点间的相互关联性,通过相关系数法对监测点进行分类,并将邻近监测点的观测序列值作为和时间因素等同的影响因子应用到建模过程中,利用高斯过程算法进行训练,建立预测模型。为提高高斯过程算法的模型预测精度,应选择适合工程案例最优协方差函数。通过实例分析,比较GM(1,1)、多点灰色预测模型和顾及邻近点变形因素的高斯过程等3种模型在基坑围岩、滑坡等变形监测数据处理中的预测精度,表明该文算法考虑到监测点间的变形关联性,充分利用高斯过程在针对小样本、非线性数据建模时的高自适应性等优点,具有较高的预测精度。  相似文献   
7.
该文以500 hPa环流作为关键影响因子,采用K-means动态聚类分型,将近10 a安顺降雪划分为平直气流型(Ⅰ)、南支槽型(Ⅱ)、多波动型(Ⅲ)3种主要形势。个例分析和合成分析表明:3种形势下降雪过程中相态变化、区域、持续时间等特点有所不同。合成分析还表明:3种形势在500 hPa环流上有明显的区别,Ⅰ型在高原东侧到贵州的气流基本平直,Ⅱ型从高原东侧到贵州有1个明显的南支槽,Ⅲ型在高原东侧到贵州有多个波动槽影响,在高原北侧沿河套地区和孟湾以东均有槽影响,形成阶梯槽。此外滇黔准静止锋的强度、影响区域、物理量以及垂直方向湿度配置、逆温等方面均有所区别:Ⅰ型湿层和上升区浅薄,有1℃左右逆温;Ⅱ型湿层较薄,Ⅱ型在贵州中部有3℃逆温范围较窄;Ⅲ型中低层有宽广的湿层,水汽和抬升条件配合较好,几乎没有逆温。  相似文献   
8.
Wang  Lijuan  Guo  Ni  Sha  Sha  Yang  Yang  Wang  Xiaoping  Hu  Die 《Theoretical and Applied Climatology》2022,149(1-2):525-536
Theoretical and Applied Climatology - The surface radiation and energy flux in the source area of the Yellow River are estimated by using the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer products...  相似文献   
9.
利用寿县观测站内的Parsivel激光雨滴谱仪结合观测站雨量数据及雷达基数据,分析了发生在2015年6月26—30日梅雨期间和2015年8月7—10日超强台风"苏迪罗"影响期间2次强降水过程的雨滴谱结构特征及其差异,拟合了雨强与雷达反射率因子之间的关系。结果表明:雨强的大小直接影响雨滴谱的特征参量,且随着雨强增大而增大;梅雨锋暴雨中1.0mm直径≤1.5mm的粒子所占比例最多,雨强贡献率最大;台风雨中0.75mm直径≤1.0mm的粒子所占比例最多,但1.0mm直径≤1.25mm的粒子对雨强的贡献最大,说明较大粒子对强降水的贡献较大。  相似文献   
10.
基于MODIS数据的青藏高原冰川反照率时空分布及变化研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
冰川反照率对冰川融化具有重要影响,以2000-2013年MODIS的MOD10A1逐日积雪反照率数据资料为基础,分析了青藏高原冰川反照率的时空分布及变化。结果表明:冰川年平均反照率变化范围是0.42(枪勇冰川)~0.75(PT5冰川),其中夏季平均反照率变化范围是0.45(来古冰川)~0.69(东绒布冰川和古里雅冰川)。冰川反照率空间分布并没有明显的规律性,而冰川反照率的变化速率空间分布规律明显——南部较大往北减小,北部反照率出现增大现象。研究区内大部分冰川反照率呈波动降低的趋势,年平均反照率和夏季平均反照率变化速率最大值都出现在枪勇冰川,分别是-0.015 a-1和-0.019 a-1。木吉和木孜塔格冰川年平均和夏季平均冰川反照率都增大,木吉冰川是由于2012年的高反照率引起的,而木孜塔格冰川主要与该地区气温降低、降水增多有关。  相似文献   
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