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利用锦州地区的逐日降水量观测资料对逐日降水量的概率分布进行了统计分析,采用最大似然估计法得到Gamma函数分布的形状参数α和尺度参数β,通过Gamma概率分布模拟观测站点逐日降水的概率分布。结果表明：锦州地区逐日降水频率整体趋势先上升后下降,基本呈对称式分布,降水概率有一定的振荡,个别日会出现远超相邻日期的降水频率,7月21日降水频率最高,在不计微量降水的情况下,最低逐日降水概率有多个日期为0。各季降水频率偏低是造成义县地区干旱的原因之一;北镇夏季平均降水频率最低,但其夏季平均降水量却为锦州地区最高,说明北镇可能易出现较大量级降水或易出现极端降水天气。清明期间降水频率在50%以上、高考期间降水频率在80%以上,符合大众日常对特殊日期降水情况的认知;逐日降水频率可以为公众气象服务提供新的思路。凌海、北镇更容易出现极端降水天气;锦州地区日降水出现小雨天气概率最高,暴雨以上降水概率较低,锦州地区各站极少出现大暴雨以上量级降水,对锦州降水量级预报,尤其是暴雨或大暴雨以上降水量级的预报起到一定的指示作用。 相似文献
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本文将基于遥感反演的植被净初级生产力（NPP）的均衡因子和产量因子评估方法引进到三维生态足迹模型中,利用足迹广度和足迹深度两个指标,以“国家公顷”为计量单位,从空间和时间两个角度计算并分析了桂林市2000年、2005年、2010年、2015年和2018年的生态承载力和资源环境的可持续发展能力;同时,利用经济评价指标（GDP）和生态足迹指标,定量评估了桂林市自然资源利用效率。结果表明：2000—2018年桂林市的生态承载力略微增加,生态足迹和生态赤字均呈现出一致的先增加（峰值在2010年）后下降趋势;各土地利用类型对人均生态足迹和人均生态承载力的贡献率有较大的差异,社会经济建设中各类土地的需求和供应水平不对等。足迹广度除2005年稍有下降外,其余年份基本呈现出增长趋势,而足迹深度则呈现出先增长后下降的趋势,自然资源过度消耗是影响桂林市生态环境可持续发展的重要因素。2000—2018年桂林市自然资源利用效率显著提高,2010年以后第三产业逐渐在经济建设中占主要地位,经济发展潜力较大。 相似文献
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辽河保护区生态恢复遥感分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2009年和2011年分辨率为10 m的法国SPOT卫星和日本ALOS卫星遥感资料,以ArcGIS9.3软件ArcMap模块为平台,采用人机交互目视解译对辽河保护区地类特征进行提取,对辽河保护区生态恢复状况进行监测分析。结果表明：2009年保护区土地利用类型以旱田、芦苇型湿地和水域为主,三种土地类型所占比例为72.9 %;2011年土地利用类型主要以水域、芦苇型湿地和草地为主,三种土地利用类型所占比例为62.9 %。 2011年保护区土地利用变化主要表现为旱田大幅度转出,转化为水域、草地和林地,与2009年相比,耕地显著减少,植被覆盖度增加了15.4 %。 相似文献
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利用1980—1984年和2004—2020年锦州市农业气象观测站春玉米物候观测资料和气象观测资料, 采用趋势系数、倾向率、相关分析和通径分析等方法, 分析了锦州市春玉米生育期长度和水热条件的变化趋势, 并探讨了锦州市春玉米生育期长度与水热条件的关系。结果表明: 1980—1984年和2004—2020年锦州地区春玉米各生育期长度变化趋势不同, 除抽雄期、成熟期和生殖生长期外, 其他生育期长度均呈缩短的趋势。营养生长期长度极显著缩短, 生殖生长期长度极显著延长, 因此全生育期呈弱的延长趋势, 变化不明显。春玉米各生育期水热条件变化趋势不同, 热量条件变化显著, 而水分条件变化不显著, 多数生育期≥10 ℃活动积温(DT10)和生长度日(GDD)呈增加的趋势, 其中抽雄期、成熟期和生殖生长期、全生育期热量条件呈极显著增加趋势, 表明热量条件对春玉米生长发育影响最大。相关分析和通径分析表明, DT10和GDD对春玉米生育期长度影响最大, 水分条件对春玉米生育期长度影响较小, 其中出苗期、成熟期和全生育期长度与水分条件相关显著。可见, 锦州地区水热因子之间相互制约、相互影响, 共同影响春玉米的整个生育期。 相似文献
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微根窗成像技术推动了植物根系表型研究,但是根系长度和直径仍然需要人眼识别再绘制轨迹,消耗大量的人力和时间。为了解决这一难题,本研究将U-Net语义分割技术引入到植物根系图像识别中,研发了基于机器学习的iRoot-V02根系自动识别软件。采用iRoot-V02软件识别微根窗法获得的植物根系成像图片的根长、直径、投影面积、根尖数等参数。结果表明: iRoot-V02软件批处理600 dpi图片的速度为每张26.6 S; 获取根系的骨架信息、总根长与人眼识别结果基本一致; 按直径每0.1 mm为一级,获得不同直径的根长,与人眼识别结果的根长决定系数大于0.76;精确捕捉到根系生长旺盛期不同直径根长的变化; 分析了300 dpi和600 dpi两种分辨率根系图片的参数,两种分辨率结果具有高相关性,因此可建立低分辨率根系参数和高分辨率根系参数之间的关系方程,采用低分辨率拍摄根系图像,通过方程转化成更准确的根系参数,减轻工作量。用iRoot-V02软件的根系生长信息近似于人眼识别,相比人眼识别在大批量根系图像智能识别、自动化、快速目标检测方面具有巨大优势。 相似文献
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