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以山洪灾害风险评价的多准则决策模型、最大熵模型、信息量模型三种常见模型为研究对象,选取河西走廊和张掖市为地理区划(大中)、市域(小)空间尺度研究区,构建山洪灾害风险评价指标体系,分别完成基于三种模型的两种空间尺度的山洪灾害风险评价制图,基于甘肃省地质灾害调查与区划报告数据从模型验证、空间自相关、精度对比和尺度效应等角度对比分析三个模型应用于不同空间尺度的适应性,并给出优选模型。结果表明:最大熵模型是河西走廊(地理区划)空间尺度上山洪灾害风险评价的优选模型;多准则决策模型不适用于张掖市(市域)空间尺度评价,且三个模型运行结果均没有河西走廊(地理区划)空间尺度上表现良好;三个模型的尺度效应明显,在地理区划空间尺度上应用较良好,缩小至市域空间尺度上模拟结果误差增大;不同空间尺度上,最大熵模型均优于多准则决策模型和信息量模型,适用于地理区划(大中)、市域(小)空间尺度的山洪灾害风险评价。 相似文献
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四川作为农业大省,旱灾是导致农业减产最主要的因素。通过遥感和GIS手段进行四川省土壤干旱程度的时空分析,提高干旱的空间可视化程度,加强干旱监测的时效性尤为重要。本研究基于四川省2007—2016年逐季度的MODIS数据和1961—2011年40个气象站的月降水资料,采用温度植被干旱指数(TVDI)计算得到四川省干旱等级分布情况,辅以标准化降雨指数(SPI)进行相关性分析,并通过线性回归、反距离权重空间插值、GIS空间分析模型重建等方法,分析近十年来四川省地区以季度为时间尺度的土壤干旱时空变化特征,制作各时相土壤干旱分布图展示其微变化。结果表明:(1)在月时间尺度上,SPI-1与TVDI呈中等至强负相关关系,即TVDI值越小,SPI值越大,干旱程度越轻;验证结果表明TVDI都能够较好地对四川省的干旱空间分布状况进行反映。(2)四川省各区域、各季节干旱分布不均:空间上,干旱频发的区域集中在四川盆地及攀西南部区域。时间上,在春季,四川盆地区域的土壤干旱程度大致呈现加剧—持续—减缓的趋势;夏季,四川盆地的干旱变化趋势是加剧—减缓—加剧;秋季,四川盆地的干旱变化趋势是加剧—减缓—持续减缓;冬季,全川干旱程度变化不明显。本文的研究结果对四川省开展农业防灾减灾,引导农业灌溉具有指导意义。 相似文献
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范长新 《大地测量与地球动力学》2019,39(5):476-481
介绍TPXO、FES、Chinatide、MIKE Global Tide、Utide等典型海潮模型,总结归纳其同化潮汐数据来源和最新的海洋地形数据,利用我国沿岸长期验潮站以外的26个中短期潮位观测站评估TPXO等海潮模型预报精度。结果表明,全球海潮模型对我国沿海M2分潮的预报精度普遍较低,且主导了几种海潮模型在中国海域的整体预报精度;相比MIKE Global Tide和TPXO7.2,TPXO8、TPXO_Yellow Sea 2010和TPXO_China&Ind模型在我国沿海的预报精度更高。 相似文献
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天然气水合物作为现今乃至未来的重要清洁能源之一,其沉积环境和成矿条件的研究一直是国内外地质学家关注的热点问题,我国2007年、2013年及2015年已先后在神狐、和东沙海域多次成功钻获了天然气水合物实物样品。由此南海北部陆坡成为探讨天然气水合物沉积成因与成矿条件的重要试验区。然而,南海北部陆坡区的神狐、东沙及琼东南三个海域均有不同程度的天然气水合物发现,其各自的水深、沉积特征、气源成因及水合物成矿条件各有特点。本文利用地震沉积学原理,结合不同沉积相和沉积演化和古地貌、海平面变化和构造运动等因素,识别出不同类型的地震相。通过对比南海北部陆坡区域的水道系统的MTDs,认为其发育位置、展布和控制因素的不同影响了沉积展布。其中东沙区域位于近物源的上陆坡,神狐区域位于正常的缓陆坡区域,琼东南区域位于远离物源的海底平原区域。并且,水道系统可以分成侵蚀型,侵蚀-加积型和加积型,MTDs也可以分成头部拉张型,中部过渡型和趾部挤压型。 相似文献
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数字高程模型是研究水下岸坡冲淤变化的一种重要手段。不同的插值方法和像元大小都会对数字高程模型的精度产生影响,从而导致冲淤分析结果的变化。本研究使用了六种常用的插值方法 (ANUDEM、反距离函数法、克里金法、自然邻域法、样条函数法、不规则三角网转栅格法)对莱州湾和烟台港不同年份和尺度的水深数据进行了插值,计算了均方根预测误差、源数据残差均方根误差、残差均值、残差最大值和残差最小值等精度计算指标。结果表明ANUDEM和自然邻域法的均方根预测误差和源数据残差均方根误差均小于1 m。ANUDEM和自然邻域法对不同尺度的水下岸坡数据插值有着较好的适用性。 相似文献
10.
基于时间序列叶面积指数稀疏表示的作物种植区域提取 总被引:3,自引:0,他引:3
以华北平原黄河以北地区为研究区域,以时间序列叶面积指数LAI(Leaf Area Index)傅里叶变换的谐波特征作为不同作物识别的数据源,利用稀疏表示的分类方法识别2007年—2016年冬小麦、春玉米、夏玉米等主要农作物种植区域。首先利用上包络线Savitzky-Golay滤波分别对2007年—2016年的时间序列MODIS LAI曲线进行重构,进而对重构的年时间序列LAI进行傅里叶变换,以0—5级谐波振幅、1—5级谐波相位作为作物识别的依据,基于各类地物的训练样本,通过在线字典学习算法构建稀疏表示方法的判别字典,对每个待测样本利用正交匹配追踪算法求解稀疏系数,从而计算对应于各类地物的重构误差,根据最小重构误差判定待测样本的作物类型,并对作物识别结果的位置精度进行验证。结果表明,2007年—2016年作物识别的总体精度为77.97%,Kappa系数为0.74,表明本文提出的方法可以用于研究区域主要作物种植区域的提取。 相似文献