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青藏高原和阿尔卑斯山山体效应的对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
山体效应不仅对气候产生重大影响,也对区域地理生态格局有深远影响,尤其是它对山地垂直带分布和结构类型等的影响已经为地理学家和地植物学家所认识。目前相关研究主要集中在山体效应定量化方面,缺少不同山地山体效应的对比研究,因此对山体效应的区域差异性了解不足。本文选择欧亚大陆上具有明显山体效应的两个山地青藏高原和阿尔卑斯山为研究对象,利用收集到的气象台站观测数据、林线和DEM数据以及基于MODIS地表温度估算的青藏高原和阿尔卑斯山气温数据等,通过对比分析青藏高原与阿尔卑斯山相同海拔高度上的气温以及林线分布高度等来探讨两个山地的山体效应差异性。分析结果表明青藏高原的山体效应比阿尔卑斯山更为强烈,表现为：① 由于山体效应影响,在相同海拔高度上（4500 m）,青藏高原内部气温远高于阿尔卑斯山的气温,尤其是在最热月高原内部气温比阿尔卑斯山内部气温高10~15℃,在最冷月高原内部气温比阿尔卑斯山内部气温高5~10℃。② 由于山体效应影响,青藏高原内部林线也远高于阿尔卑斯山内部林线,约高2000~3000 m。本研究将为山体效应的影响因素分析奠定基础,同时对于揭示欧亚大陆山地生态系统格局具有一定的科学意义。 相似文献
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为了深入了解朝鲜中西部地区春季植被覆盖度(Fractional Vegetation,FV)的变化特征及其与气候因子的关系,利用1992年、2003年和2007年Landsat 5卫星资料及朝鲜中西部地区13个气象站的气温和降水观测资料,对朝鲜中西部地区春季植被的变化特征及其与气候异常的关系进行了分析。结果表明:1992年、2003年和2007年朝鲜中西部地区春季植被覆盖度呈明显增加的趋势,平均增加量为17.5%,平原地区比山地春季植被覆盖度偏高约20.0%。朝鲜中西部地区春季植被覆盖度与春季平均气温呈负相关关系(r=-0.47),与春季降水量呈正相关关系(r=0.43);朝鲜中西部地区春季植被覆盖度的变化量与春季平均气温的变化率呈负相关关系(r=-0.53),与同期降水量的变化率呈正相关关系(r=0.79),均通过了显著性检验(显著性水平99%以上,P0.05)。可见,朝鲜中西部地区春季植被覆盖度的变化可能主要受春季气温和春季降水的影响。 相似文献
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兴海6．6级地震灾害调查与损失评估 总被引：3，自引：0，他引：3
2000年9月12日青海省兴海县发生6．6级地震，青海省地震局为本次地震进行了地震灾害调查和损失评估。 相似文献
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在对相对湿度(RH)序列进行均一性检验和订正的基础上,分析了武汉4个城市站RH的气候学特征和长期变化趋势。结果表明:(1)迁站对RH序列引起较大非均一性偏差,其中武汉站2010年迁站引起的偏差达到8%;(2)城区年平均RH较高,介于75%~85%,武汉站最高;(3)每年1~6月城区RH逐渐增加,6月达到峰值,之后缓慢减少,但季节内变化一般很小,月际间差异仅有0.1%~2.5%,存在夏季RH最高,春、秋次之,冬季最低的季节性特征;(4)武汉城市区域1961~2015年平均RH总体呈长期减少趋势,线性变化趋势-0.81%/10 a,20世纪90年代之后下降趋势加剧;(5)近55年城区春、秋、冬3个季节平均RH均呈不同程度的下降,以春季最为明显,夏季存在较为显著的上升趋势,但1991后年及四季均呈现显著的下降趋势。 相似文献
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编制南北过渡带地区1∶25万和典型山地1∶5万植被类型图是南北过渡带综合科学考察的主要任务之一。以往植被类型图的编制都是采用大量的地面调查来完成的,地面调查方法虽然精确,但费时费力,并且由于自然条件的限制,地面调查往往只能覆盖较小的范围。遥感数据因为其全覆盖的优势,可以很好地弥补样方调查的局限性,但目前大范围的植被类型遥感信息提取尤其是自动提取方面仍然存在一定的困难和瓶颈。本文以1∶5万太白山植被类型图的编制为例,利用多源多时相的高分辨率遥感数据,结合地面调查数据、以往的各种比例尺的植被类型图数据和森林资源调查数据等,探讨并研究基于山地垂直带谱的中大比例尺植被类型图的遥感提取方法和制图方法。研究结果表明：① 山地植被垂直带谱可以有效地支持1∶5万山区植被类型图的遥感制图。利用太白山植被垂直带谱和1∶1万数字表面模型数据（DSM）可以生成具有垂直带谱信息的地形约束因子;将地形约束因子与多源多时相高分辨率遥感数据、地面调查数据、以往的小比例尺植被类型图数据等相结合,可以有效提取各级植被类型,从而实现中大比例尺植被类型图的编制。② 典型山地1∶5万植被类型图的遥感制图基本流程为植被型组解译→植被群系组、群系、亚群系解译→植被型、植被亚型分类,采取自上而下和自下而上相结合的分类方法来分类。本文的研究成果可以为中大比例尺植被类型图的编制提供示范和科学依据。 相似文献
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石漠化是中国西南喀斯特地区面临的重要环境问题之一,其演化过程和驱动机制分析一直是相关研究领域的难点和热点,尤其是人类活动的影响分析方面仍有待于进一步研究。论文选择贵州石漠化极其严重的关岭县为研究区,利用2010年SPOT5/ALOS数据、2015年的高分一号/资源三号数据等,结合地面调查、采用目视解译的方法获得了2010—2015年石漠化分布、演化过程及驱动因素等信息;在系统分析石漠化的空间分布及演化过程的基础上,着重分析土地利用类型、社会经济水平及石漠化治理工程等人类活动因素对贵州石漠化演化的影响。研究结果表明：① 关岭县石漠化土地占有很大比重(2015年占总土地面积的45%以上)且以中度石漠化为主;② 石漠化总体上得到明显改善,石漠化土地面积逐年减少,尤其是重度石漠化和极重度石漠化土地明显减少,但仍有部分石漠化土地的状况在恶化。③ 人类活动对石漠程度和演化过程具有重要的影响,首先,土地利用类型尤其是灌木林、旱地和有林地对石漠化演化起着重要的作用;其次,人口密度较大和GDP较高的地区,石漠化程度也较高且石漠化恢复治理的效果越不明显;另外,关岭县的各类石漠化治理工程取得了显著的成果,约1/3的处于稳定和得到改善的石漠化土地是通过治理工程来实现的。本文查明了土地利用类型、人口及石漠化治理工程与石漠化演化的关系,研究结果可为石漠化治理与生态恢复工作提供科学的依据。 相似文献
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应用双向差分分析方法对青海地区5级以上地震、中国大陆西部、南北带及全国范围内发生的7级以上地震发生次数进行了计算，得到了该模型的理论预测结果；该方法对5．0级以上中强震的长趋势判定有一定的作用。 相似文献
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遥感数据因其全覆盖的优势被广泛应用于山地植被信息的调查和研究。为了实现山区植被类型的高精度提取,本文以太白山区为实验区,结合山地植被的垂直地带性分布规律,利用太白山植被垂直带谱、高分辨率遥感影像（GF1/GF2/ZY3）和1:1万的数字表面模型（Digital Surface Model, DSM）数据,进行了多层次、多尺度的影像分割,构建了具有植被垂直带谱信息的地形约束因子,并据此进行样本选择和面向对象的分类,分类总精度达92.9%,kappa系数达到0.9160。该方法相比于未辅以垂直带谱信息的分类,总精度提高了10%。研究结果表明,分类过程中加入具有垂直带谱信息的地形约束因子,能显著地提高样本选择的效率和准确率,为后续的植被分类提供了精度的保证。通过人机交互的方式,将垂直带谱知识应用到分类中,可以有效地提高山地植被分类的精度。 相似文献
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基于垂直带谱的南北过渡带1:5万植被类型图遥感制图研究——以太白山为例 总被引：1，自引：1，他引：1
The compilation of 1:250,000 vegetation type map in the North-South transitional zone and 1:50,000 vegetation type maps in typical mountainous areas is one of the main tasks of Integrated Scientific Investigation of the North-South Transitional Zone of China.In the past,vegetation type maps were compiled by a large number of ground field surveys.Although the field survey method is accurate,it is not only time-consuming,but also only covers a small area due to the limitations of physical environment conditions.Remote sensing data can make up for the limitation of field survey because of its full coverage.However,there are still some difficulties and bottlenecks in the extraction of remote sensing information of vegetation types,especially in the automatic extraction.As an example of the compilation of 1:50,000 vegetation type map,this paper explores and studies the remote sensing extraction and mapping methods of vegetation type with medium and large scales based on mountain altitudinal belts of Taibai Mountain,using multi-temporal high resolution remote sensing data,ground survey data,previous vegetation type map and forest survey data.The results show that:1)mountain altitudinal belts can effectively support remote sensing classification and mapping of 1:50,000 vegetation type map in mountain areas.Terrain constraint factors with mountain altitudinal belt information can be generated by mountain altitudinal belts and 1:10,000 Digital Surface Model(DSM)data of Taibai Mountain.Combining the terrain constraint factors with multi-temporal and high-resolution remote sensing data,ground survey data and previous small-scale vegetation type map data,the vegetation types at all levels can be extracted effectively.2)The basic remote sensing interpretation and mapping process for typical mountains is interpretation of vegetation type-groups→interpretation of vegetation formation groups,formations and subformations→interpretation and classification of vegetation types&subtypes,which is a combination method of top-down method and bottom-up method,not the top-down or the bottom-up classification according to the level of mapping units.The results of this study provide a demonstration and scientific basis for the compilation of large and medium scale vegetation type maps. 相似文献