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1.
地温变化在气候反馈效应中起着重要作用, 理解地温及其与影响因素之间的时空关系对预测全球温度变化至关重要。利用1998 - 2017年石羊河流域的逐日常规气象观测资料, 采用小波分析结合BP(Back Propagation)神经网络构建了石羊河流域夏季地温预报模型, 结果表明: 日平均地温预测效果在不同站点均为最佳, 其中预测值和观测值的相关系数均大于0.87, 3 ℃以内的预测概率均大于84%。其中, 民勤地区地温预测效果最好, 预测值和观测值的相关系数达到0.91, 3 ℃以内的预测概率达到86%。日最高地温的预测值与观测值的相关系数高于0.8, 但误差平方和、 标准差较大。永昌地区日最高地温的模拟效果最好, 3 ℃以内的预测概率达到83%。日最低地温的预测与观测值的平均相关系数高于0.66, 3 ℃以内的预报概率高于83%, 但预测值略低。其中, 武威地区日最低地温的预测效果最好, 预测值与观测值的相关系数为0.72, 3 ℃以内的预测概率达到94%。研究成果可为有效弥补干旱、 半干旱区地温观测资料缺失和探讨其与局地气候的关系提供一些参考。  相似文献   
2.
浮游藻类对溶解态氮的吸收同化是湖泊氮生物循环和水体富营养化发生机制探讨的关键环节。本文通过~(15)N稳定同位素添加实验以铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)、海链藻(Thalassiosira sp.)、卡德藻(Tetraselmis sp.)、剧毒卡尔藻(Karlodinium veneficum)以及盐水隐藻(Rhodomonas salina)为研究对象,从浮游藻类氮素吸收时间、营养盐基质以及藻种差异三个方面研究五种藻类对铵氮(NH_4~+-N)、硝氮(NO_3~--N)、尿素氮(Urea-N)三种形态氮的吸收特征。研究发现:(1)浮游藻类对三种形态氮的吸收均在1h时吸收速率最高,其氮素吸收过程为快速吸收。(2)浮游藻类优先吸收还原态氮,其中NH_4~+-N吸收速率最高,当培养周期为1d和4d时浮游藻类对NH_4~+-N吸收速率的均值分别为4.05和4.15μmol/(L·h);浮游藻类对Urea-N吸收相对偏好系数为25.18—713.42,表现出对小分子溶解态有机氮的特定偏好性。(3)不同藻种对氮素吸收具有不同特征,其中,剧毒卡尔藻对三种形态氮的吸收速率均为最高,而铜绿微囊藻的吸收速率均为最低;不同藻种不同培养时间氮素吸收速率差异与浮游藻类生长周期等特性有关。不同浮游藻类对不同形态氮素表现出吸收特异性,对水体氮负荷和浮游藻类水华优势种形成将产生重要影响。  相似文献   
3.
本研究利用遥感和GIS技术,分析盐城自然保护区1983–2018年的景观格局变化,建立了基于区域自然-社会-经济复合生态系统安全格局的评价指标体系,分析了生态安全变化的空间特征和成因。结果表明,1983–2018年由于人类活动加剧,研究区内景观格局变化强烈,从以自然景观为主发展到自然景观与人工景观并存。在整体生态安全方面,目前保护区的生态安全状况不容乐观,从保护区丹顶鹤的生存状态看,保护区总体上还是适宜丹顶鹤栖息的,但由于人类活动的增加以及政策的调整,丹顶鹤的栖息地呈现破碎化并向核心区和缓冲区等局部区域聚集。我们应从管理、政策制定以及当地居民的环境保护意识上增加宣传和投入,并相应减少保护区内人类活动的强度。  相似文献   
4.
地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明:不同岩性、不同地形地貌的地形因子(组合)之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数(MTI)以及微观曲率指数(MCI)对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。  相似文献   
5.
分别构建广州主建成区垂直比例尺为1﹕2 000、1﹕1 000和1﹕500的3个建筑物模型,利用大型边界层风洞,在西北和东南两风向下,基于中性流模拟分析了复杂城市地形下湍流度随高度的变化及其对宏观地形的依赖。结果表明:风廓线指数α与不同高度的湍流度之间的关系密切,利用现有模型,根据4类粗糙度边界层和不同垂直比例尺,可确定相应的湍流度随高度变化模型的主要系数,预测精度高。城市地形下最大湍流度面发育在0~0.2 h之间狭窄的范围内。用湍流度形态指数β来表征湍流度随高度的变化,无论城市屋脊还是平坦地形,随着风程区的延伸,廓线的指数α升高,湍流度形态指数β降低。表明同一高度湍流度值具有由迎风区、丘顶区向背风区增高,沿风程逐渐增大的规律,对地形部位和风程的依赖性强,与来流翻越简单地形时的特征一致。  相似文献   
6.
Xu  Yue  Shen  Zehao  Ying  Lingxiao  Zang  Runguo  Jiang  Youxu 《地理学报(英文版)》2019,29(7):1142-1158
Journal of Geographical Sciences - Understanding biogeographic patterns and the mechanisms underlying them has been a main issue in macroecology and biogeography, and has implications for...  相似文献   
7.
孙鸿烈  石玉林  李文华  封志明  江东 《地理学报》2020,75(12):2610-2619
中华人民共和国成立以来,中国的资源科学研究在自然资源考察的基础上形成了一门综合性的学科体系。本文系统总结中国资源科学从自然资源综合考察到资源科学综合研究的发展历程,大致可划分为自然资源综合考察初期(20世纪50—60年代)、区域资源综合科学考察与资源科学研究时期(20世纪70—80年代)、资源科学学科体系的形成与发展时期(20世纪90年代—2000年)及现代资源科学迈向新发展时期(21世纪以来)等4个阶段,促进了中国自然资源的考察和开发利用事业不断向前发展,对中国资源科学形成与发展影响深远。当下面向生态文明建设和美丽中国建设两个国家先进发展需求,资源科学研究要以史为鉴,推陈出新,不断丰富学科的新概念、新知识与新方法,促进资源科学的蓬勃发展。  相似文献   
8.
This study aimed to map water features using a Landsat image rather than traditional land cover. We involved the original bands, spectral indices and principal components (PCs) of a principal component analysis (PCA) as input data, and performed random forest (RF) and support vector machine (SVM) classification with water, saturated soil and non-water categories. The aim was to compare the efficiency of the results based on various input data. Original bands provided 93% overall accuracy (OA) and bands 4–5–7 were the most informative in this analysis. Except for MNDWI (modified normalized differenced water index, with 98% OA), the performance of all water indices was between 60 and 70% (OA). The PCA-based approach conducted on the original bands resulted in the most accurate identification of all classes (with only 1% error in the case of water bodies). We therefore show that both water bodies and saturated soils can be identified successfully using this approach.  相似文献   
9.
This paper expounds the features of the buildings and analyzes the seismic disaster characteristics of the Jiuzhaigou M_S7. 0 earthquake in the area between Songpan and Jiuzhaigou. New buildings (especially the frame structure) had good anti-seismic performance,but brick-wood structures and brick-concrete structures sustained large amounts of damage in the earthquake. By computing the seismic damage index,we found that the seismic damage index of the frame structure was far less than that of civil structures and brick-wood structures. The seismic damage index of frame structures were all zero in the Ⅵ area,and increased rapidly with the increase of intensity,but the increasing range was reduced. We also discussed how to evaluate the intensity in areas where there was a lack of buildings or there was only one structure type,which can be referenced in future field work.  相似文献   
10.
Soil moisture has a pronounced effect on earth surface processes. Global soil moisture is strongly driven by climate, whereas at finer scales, the role of non‐climatic drivers becomes more important. We provide insights into the significance of soil and land surface properties in landscape‐scale soil moisture variation by utilizing high‐resolution light detection and ranging (LiDAR) data and extensive field investigations. The data consist of 1200 study plots located in a high‐latitude landscape of mountain tundra in north‐western Finland. We measured the plots three times during growing season 2016 with a hand‐held time‐domain reflectometry sensor. To model soil moisture and its temporal variation, we used four statistical modelling methods: generalized linear models, generalized additive models, boosted regression trees, and random forests. The model fit of the soil moisture models were R2 = 0.60 and root mean square error (RMSE) 8.04 VWC% on average, while the temporal variation models showed a lower fit of R2 = 0.25 and RMSE 13.11 CV%. The predictive performances for the former were R2 = 0.47 and RMSE 9.34 VWC%, and for the latter R2 = 0.01 and RMSE 15.29 CV%. Results were similar across the modelling methods, demonstrating a consistent pattern. Soil moisture and its temporal variation showed strong heterogeneity over short distances; therefore, soil moisture modelling benefits from high‐resolution predictors, such as LiDAR based variables. In the soil moisture models, the strongest predictor was SAGA (System for Automated Geoscientific Analyses) wetness index (SWI), based on a 1 m2 digital terrain model derived from LiDAR data, which outperformed soil predictors. Thus, our study supports the use of LiDAR based SWI in explaining fine‐scale soil moisture variation. In the temporal variation models, the strongest predictor was the field‐quantified organic layer depth variable. Our results show that spatial soil moisture predictions can be based on soil and land surface properties, yet the temporal models require further investigation. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
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