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1.
天山北坡中东段天然草地光谱植被指数特征   总被引:8,自引:0,他引:8  
黄敬峰  王秀珍 《山地学报》1999,17(2):119-124
据1992-1994年天山北坡中东段各种主要天然草地类型混合牧草群落光谱观测资料,牧草产量资料分析发现,天然草地牧草产量与光谱被指数都具有季节变化特征,呈现出低到高,再由高到低的变化规律;天然草地光谱植被指数可以较了地反映牧草产量的年际变化和不同类型天然草地的产量差异,由于降水等自然条件的影响,牧草产量的年份,光谱植被指数也高,牧草产量低的年份,光谱植被指数也低。  相似文献   
2.
浙江仙居县漂流旅游的气候影响因素探讨   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
采用仙居县漂流旅游项目营业开始迄今的客流量和同期的降水、相对湿度、风速和气温等气象资料对仙居县永安溪漂流的气候影响因素进行了研究。分析了当地的人体舒适度指标,统计了月平均舒适天数,同时探讨了降水和高温的影响,得出适宜的气候条件,计算了各指标的距乎百分率,并与客流变化作对比分析。结果表明:5月和10月气候适宜且旅游流量高;4月、7月和9月也为适宜时段,但客流量少,旅游资源有待进一步挖掘。  相似文献   
3.
我国气候生产潜力研究现状评述   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   
4.
根据国内近年来发表的计算气候生产潜力的研究论文、分析了计算气候生产潜力的步骤、方法、数学表达式及各种参数的确定方法。按照确定参数的生物学意义及数学条件等对各种参数模型尤其是温度订正系数模型进行研究,选出符合条件的最佳模型。最后概述气候生产潜力的应用。  相似文献   
5.
新疆冬小麦物候期及其影响因子研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用全疆24个气象站的冬小麦物候观测资料,求出各地冬小麦物候期的平均值。冬小麦物候期随纬度、海拔高度变化而变化。  相似文献   
6.
本文用1987—1990年乌鲁未齐牧业气象试验站天然牧草生育期和产量与温度、降水、日照时数观测资料,分析了气象条件对天然牧草生长发育及产量形成的影响。结果表明:不同品种牧草春季返青的温度指标不同,喜凉牧草为-1~-2℃,喜温牧草为4.6℃;黄枯期温度指标为6.3~9.1℃;热量条件可满足牧草生长发育及产量形成的需要。干草重与气象条件的相关性比鲜草重与气象条件的相关性好;不同要素中,降水量的相关性最好,积温居中,日照时数最差;用积温、降水量可监测天然草场牧草干重。  相似文献   
7.
从小麦反射光谱的特征,探讨了小麦不同物候期反射光谱特征和小麦日变化、季节变化特征。建立了大田冬小麦光谱植被指数与叶面积指数的关系模型和冬小麦农学参数与植被指数之间的关系模型,为开展冬小麦大田生长状况的遥感动态监测和产量预报打下基础。  相似文献   
8.
水稻叶面积指数的高光谱遥感估算模型   总被引:38,自引:2,他引:38  
通过不同氮素营养水平的水稻田间试验 ,采用单变量线性与非线性拟合模型和逐步回归分析 ,用1 999年试验数据为训练样本 ,建立水稻LAI的高光谱遥感估算模型 ,用 2 0 0 0年试验数据作为测试样本数据 ,对其精度进行评价和验证。结果表明 ,高光谱变量与LAI之间的拟合分析中 ,蓝边内一阶微分的总和与红边内一阶微分的总和的比值和归一化差植被指数是最佳的变量  相似文献   
9.
卫星反演海面风场资料能够弥补海上气象测风资料缺乏的不足,对近海风能资源评估具有重要意义。通过ASCAT(Advanced Scatterometer)风速数据与美国及中国近海岸浮标测风资料的对比分析,结果表明,ASCAT风速的均方根误差为1.27 m·s-1。比较利用近海岸浮标逐小时风速及与其相匹配ASCAT瞬时风速计算的各项风能参数,得出ASCAT与浮标的平均风速和风功率密度的残差分别在±0.5 m·s-1和±50 W·m-2以内,该残差占浮标计算结果的比例分别在±8%和±12%以内。使用ASCAT风速资料拟合的Weibull分布函数与浮标的结果较吻合。因此,ASCAT风速资料也能够为海上风能资源评估提供有用的风能参数信息。最后使用ASCAT瞬时风速数据分析了中国近海10 m及70 m高度处的风能资源的空间分布特征,结果表明,台湾海峡平均风速和风功率密度最大。  相似文献   
10.
为探讨“人类活动—大气污染—气温变化”的关系反应链,从宏观尺度阐明PM_(2.5)浓度变化对气温的影响,利用1951—2017年中国822个气象站点日最高气温、日最低气温和日平均气温资料,1998—2016年中国年均PM_(2.5)浓度遥感图像数据、地表太阳辐射数据,1998—2016年中国各省(区)逐年能源消耗总量、地区生产总值及夜间灯光指数数据,运用Slope趋势变化分析方法与相关性分析法,分析了中国PM_(2.5)浓度的变化趋势及其影响因素。结果表明:1998—2016年中国黄淮海区、东北区PM_(2.5)浓度上升速度最快,分别为1.42μg·m^(-3)·a^(-1)、1.44μg·m^(-3)·a^(-1),而其他地区相对变化不明显;黄淮海区PM_(2.5)浓度平均值高,地表太阳辐射降低,对该区年最高气温有明显的抑制作用,但对年平均气温和年最低气温的影响不明显。东北区PM_(2.5)浓度增长速率较高,但年平均浓度值低,该地区有着较高的水热配合度,PM_(2.5)对年最高气温的抑制作用不明显;能源消耗总量与PM_(2.5)浓度呈显著的正相关。  相似文献   
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