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作为我国最大的内陆咸水湖,青海湖是青藏高原东北部重要水汽源,在维持区域生态环境及半干旱生态系统功能方面发挥着重要作用.近年来,青海湖水位迅速上升,但是湖泊扩张对周边人居设施与草地的影响尚未得到广泛关注和报道.基于1995-2019年Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像、Hydroweb多源测高同化水位数据、SRTM-1 DEM数据等,本研究以青海湖近年来增长速率情景开展湖泊快速扩张对周边人居设施(道路、居民点)与草地影响和潜在威胁的定量研究.结果表明:1995-2004年期间青海湖处于萎缩态势,2004年水位和面积出现最小值,之后,青海湖进入稳定扩张期.2004-2019年期间,青海湖水位累计上涨3.27 m,年均增长率约为0.22 m/a;相应地,青海湖水量增长了14.25 km3,年均增长率为0.95 km3/a.湖泊扩张模拟结果显示,若青海湖水量以当前速率增长,水位将在2070年前后达到3207 m(相对2019年约10 m的水位涨幅),届时将会淹没178个居民点、长度约为1286.91 km的道路以及2042.22 km2的植被,其中预测的高风险区域主要为切吉乡、泉吉乡和金滩乡.该研究有望为青海湖快速扩张对当地居民的影响和潜在威胁提供重要的科学参考,并在气候变化背景下为制定缓解气候变化风险的预案提供科学依据. 相似文献
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卫星水深反演是水深测量的一种重要手段，其中Stumpf比值算法和Lyzenga多项式算法应用广泛并诞生了大量改进算法，但这些算法没有顾及不同光谱的测深极限与适用范围，为此本文提出一种基于光谱分层的水深反演方法。首先，根据红、绿、蓝光谱对水体的穿透能力差异，提出一种基于影像本身的无参数光谱分层策略，提取红光层、绿光层、蓝光层；然后，根据不同光谱层的波段测深性能，分光谱层构建水深反演优化模型，获取浅海水深反演结果。以我国南沙海域长线礁和美属维尔京群岛巴克岛为实验区，本文方法对经典Stumpf比值算法和Lyzenga多项式算法进行改进后，水深均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差分别降低了0.41～0.89 m、0.35～0.65 m、4%～19%，尤其在红光层，即水深较浅区域，平均相对误差降低了58%～149%，精度提升明显。因此，改进算法在提高卫星水深反演效果方面具有可行性和有效性。 相似文献
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