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1.
城市绿化覆盖是城市生态系统的重要组成部分,合理的绿化率和绿化布局可以改善城市环境,提高城市人居适宜性。研究中将2005、2010、2015年北京市土地利用(LUC)数据中的城市居民用地作为城区范围,应用Landsat 5、GF-1影像数据和MODIS产品,利用支持向量机的监督分类方法,提取了2005、2010、2015年的北京市城市绿化覆盖数据,并获取了同期的植被指数(NDVI)数据;继而以城市绿化覆盖率、绿化覆盖均匀度和植被指数为评价指标,在公里栅格和行政区2个尺度上探讨了北京市城市绿化覆盖的空间分布格局和时间变化动态特征。研究表明:① 3个指标在空间和时间2个维度、区县和栅格2个尺度上都表现一致。这反映北京市过去10年中,在绿化面积增加的同时,绿化的空间布局得到优化改善,绿化的质量得到提高。② 2005-2015年,北京市城市绿化覆盖面积由518.93 km2 增加到1405.54 km2,绿化覆盖率由39.9%增加到49.13%,绿化覆盖均匀度由0.598增加到0.653,植被指数由0.42增加至0.5。③ 北京市城市绿化建设存在明显的时空差异。中心城区绿化建设缓慢,成效不明显;重大绿化建设成果主要集中在城市边缘地区和远郊区县。城市绿化改善过程主要发生在2005-2010年。  相似文献   
2.
青州市表层土壤元素地球化学组合特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
聚类分析和因子分析可以获得土壤元素地球化学组合特征及其差异性。对青州市表层土壤样品数据进行分析研究,通过聚类分析,绘制表层土壤元素聚类谱系图,将23种元素或指标分为5个元素组合簇群及2个单元素簇,研究各元素间的组合特征,探讨其相关性、聚集性及其指示意义;通过因子分析,找出有代表性的因子,用其代表变量,绘制典型因子得分等值线图,并从中分析不同元素组合的区域分布基于何种因素,用11个代表性因子的分布特征就基本可以代表青州市表层土壤23项原始变量的分布特征,并对F1,F2,F3主因子进行了地质解释。聚类分析与因子分析相结合,利于表层土壤中元素的共生组合特征及其差异性研究,利于对研究区表层土壤异常进行归纳总结。  相似文献   
3.
针对现有面要素直线模式识别方法难以解决规则池塘中破碎区域的问题,提出了一种规则池塘群的复杂直线模式识别方法。首先,分析了规则池塘群的空间特征和认知特点,提出了“主次关系→并列关系→直线模式→复杂直线模式”的多层次认知顺序;其次,设计了主次关系池塘组、并列关系池塘组、直线模式池塘群的识别方法;最后,构建了复杂直线模式池塘群的识别模型。试验表明:本文方法能够消除破碎区域对规则池塘群直线模式提取的不利影响,有效提升复杂直线模式识别的质量。  相似文献   
4.
复合表达模型结合了锥形模型与方向关系矩阵模型的优点,较好地顾及了目标的形状、大小和距离对方向关系的影响,但该模型仅能对两目标之间的方向关系进行定性描述,对于两目标间的方向关系相似性尚未进行研究。本文在对复合表达模型的方向关系矩阵进行优化的基础上,建立一种基于复合表达模型的面目标方向关系相似性计算模型,将该模型的相似值计算转化为交通运输最小代价问题求解。通过认知实验验证了算法的科学性,同时比较实验说明该算法精确度更高。  相似文献   
5.
6.
全球气候变化下南海诸岛保护优先区识别分析   总被引:3,自引:1,他引:2  
全球变化下,珊瑚礁保护区是保护生物多样性、增强珊瑚礁对气候变暖抵抗力的有效方式,而维持珊瑚礁弹性是其核心内容。针对珊瑚礁最具有威胁性的热压力因子,基于南海1982—2009年卫星观测海表面温度(SST)数据和CMIP5加拿大地球系统模式CanESM2模型预估的2006—2100年南海SST数据构建热压力强度模型,从维持珊瑚礁弹性的角度识别IPCC RCP 4.5和RCP 8.5情景下南海诸岛保护优先区。结果表明:RCP 4.5和RCP 8.5情景下13%左右的南海诸岛珊瑚礁识别为保护优先区。根据热压力强度与珊瑚抵抗力及避难所关系,西沙群岛七连屿和晋卿岛近年观测与未来预估的热压力强度均比较低,在保障其服务功能的基础上建议实施完全保护;东沙群岛东沙环礁和中沙环礁排洪滩近年观测急性热压力强度较高但未来预估热压力强度较低,建议实施50%禁止利用保护;中沙群岛黄岩岛近年观测和未来预估的急性热压力强度均比较低,建议实施50%多用途保护。南沙群岛有14%左右的珊瑚礁识别为保护优先区,根据其热压力强度可实施30%~100%禁止利用保护或30%~50%多用途保护。RCP 4.5和RCP 8.5情景下的南海诸岛保护优先区及保护对策,可为维持珊瑚礁生态弹性及应对全球气候变化提供重要的参考价值。  相似文献   
7.
以榆林市以北为主要研究区,基于基础地理信息数据,结合Arc GIS统计分析功能对2003年和2016年土地利用变化进行分析,并探讨耕地变化特征与地形因素之间的相关关系。研究表明:1) 2003—2016年榆林市以北地区有超过58.65%的土地利用类型发生变化,其中草地转林地为主要变化类型,耕地转林地以及草地转耕地变化面积次之,新增耕地多为圆形农田; 2)圆形农田在距离湖泊、河流、道路2 km以内,在海拔1 212—1 263 m区间分布较广,在距离湖泊大于4 km和距离河流7—12 km、24—30 km处,农田面积出现显著增加。  相似文献   
8.
The Atlantic inflow in the Fram Strait(78°50′N) has synoptic scale variability based on an array of moorings over the period of 1998–2010. The synoptic scale variability of Atlantic inflow, whose significant cycle is 3–16 d, occurs mainly in winter and spring(from January to April) and is related with polar lows in the Barents Sea. On the synoptic scale, the enhancement(weakening) of Atlantic inflow in the Fram Strait is accompanied by less(more)polar lows in the Barents Sea. Wind stress curl induced by polar lows in the Barents Sea causes Ekman-transport,leads to decrease of sea surface height in the Barents Sea, due to geostrophic adjustment, further induces a cyclonic circulation anomaly around the Barents Sea, and causes the weakening of the Atlantic inflow in the Fram Strait. Our results highlight the importance of polar lows in forcing the Atlantic inflow in the Fram Strait and can help us to further understand the effect of Atlantic warm water on the change of the Arctic Ocean.  相似文献   
9.
海岸带是受人类活动和全球海平面上升影响的敏感地带,海岸线的提取和监测是海岸带生态系统研究和社会管理的重要内容。本文在遥感和地理信息系统的支持下,以修正的归一化水体指数(Modified Normalized Difference Water Index,MNDWI)为基础,结合遥感影像处理和直方图均衡化等技术,实现了大连市獐子岛1985—2016年海岸线的自动化提取。结果表明:(1)通过与三位专家目视解译的成果比对,本文提取海岸线的精度能满足后续研究的要求(相对误差分别为0.045%,0.032%和0.023%);(2)近30年来,獐子岛海岸线总体呈现蚀退趋势,岸线长度与岛屿面积分别呈现变短和变小的趋势,獐子岛(主岛)和大耗岛的岸线蚀退速率最大,褡裢岛次之,小耗岛最小;在人类活动较为密集的区域,海岸线呈现出较为强烈的增长趋势,海水养殖和圈海建坝是岸线增长的主要驱动力;(3)獐子岛海岸线具有显著的分形性质,分形维数随时间呈现增大的趋势,獐子岛(主岛)的分形维数最大,褡裢岛的分形维数最小。  相似文献   
10.
2000—2015 年伊犁河谷植被覆盖时空变化特征   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
利用 2000—2015 年的 EOS/MODIS 数据,采用趋势分析、Hurst 指数、变异系数法对伊犁河 谷植被时空变化及未来趋势进行分析,结果显示:空间分布上,伊犁河谷植被覆盖度呈北部、南部、 东部偏高,西部、中部偏低的分布特征;时间变化上,2000—2015 年,伊犁河谷植被覆盖度波动减 小,减速为 6.25%·(10 a)-1;区域分布上,伊犁河谷植被表现为低波动变化,波动程度中等以及下占 73.16%,波动程度高的区域占 26.84%。未来预测表明,伊犁河谷植被覆盖呈退化趋势,其中,持续 退化的面积占 57.55%,持续改善的面积占 13.51%。  相似文献   
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