渭河傍河水源地与地下水库建设问题

本文认为 ,建设渭河傍河水源地与地下水库 ,是补充渭河调蓄能力 ,充分利用渭河水资源的重要措施。本文对有关的建设问题进行了讨论 ,并提出了建议     

利用卫星遥感信息解译山东冬小麦产量类型分布

利用1991～2000年NOAA气象卫星遥感资料和同期山东冬小麦产量资料，分区建立了冬小麦产量与植被指数之间的关系式，推算出每个像元点的产量，按照划分高中低产田的阈值，将该像元点确定为某一产量类型，在GIS的支持下，形成了山东省冬小麦高、中、低产田分布图，同时，对于中低产田的成因进行了初步分析。     

基于国产GIS软件——吉奥之星的土地定级方法的研究

文章中具体叙述了在面向对象的ＧＩＳ软件－吉奥之星支持下进行城镇土地的基本方法和技术路线,并对系统中定级基础数据的生成、数据的组织与管理等方面进行了阐述。     

晚播丰产小麦光能利用的研究

通过对北京顺义县实验资料的分析，探讨了晚播丰产小麦光能利用率，净同化率与叶面积指数的关系；并通过１９９１，１９９２年小麦不同发育地段的叶面积指数，透光率，产量构成以及光能利用率的观测和计算，分析了光能利用率，净同化率与产量的关系；同时认为由于晚播丰产小麦播种量大，苗情偏旺，在田间的肥水管理上采取前控后促的手段，适当将拔节水推迟到拔节末期即春五叶期进行，可以争取到较多穗粒数，达到增产的效果。     

北斗/GPS融合静态相对定位用于高精度地面沉降监测的试验与结果分析

我国的北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,缩写为BDS)已于2012年12月27日正式对亚太大部分地区提供连续无源定位、导航和授时服务.为了探讨BDS/GPS融合观测数据用于高精度地面沉降监测的效果和精度情况,利用5台兼容BDS和GPS系统信号的GNSS接收机,对西安市地面沉降GPS监测网中的9个监测点进行了复测.通过对连续观测10h以上4个时段观测数据的处理和分析,结果表明,相对于单独采用GPS观测数据进行基线解算而言,融合了BDS和GPS观测数据基线结果的内符合精度大大提高,水平方向的平均中误差从5mm改善至3mm,垂直方向的平均中误差从17mm 改善至12mm; 同时,监测结果的外符合精度也大大增强,X、Y、Z方向的平均中误差分别从6mm、15mm、10mm改善至1.5mm、8mm、5mm.这说明融合了BDS观测数据的BDS/GPS静态相对定位可以明显提高高精度地面沉降监测结果的内外符合精度.     

将滨海植被列入气候变化清单

现存的约80%的亚马逊热带雨林位于巴西境内,因此巴西的研究者们正在致力于森林的可持续管理,利用森林固定更多的碳。然而,如大部分拥有较长海岸线的国家一样,巴西目前已经错失机会保护好另一种重要的碳储存库,即红树林、海草和海涂。9 000 km的巴西海岸线生长着由各类植物组成的各种生态系统,     

最新研究发现古冰川融化过程与目前格陵兰冰盖的融化过程相似

几千年前＂海因里克现象＂的发生导致大量的冰山沉积物进入北部大西洋,相关分析证明地下水温度轻微的增高就能引起冰川架的急剧坍塌。该研究结果发表于2011年8月1日的《美国科学院院刊》,该研究报告提供的历史依据证实地下水温度升高3～4℃就足够引起目前加拿大地区的冰原进行阶段性或突发性坍塌。研究者认为此项研究工作十分重要,因为...     

琼东水体后向散射系数与浮游植物生物量的关系模型*

海洋中光后向散射系数的变化包含了浮游植物生物量的信息, 可应用于卫星遥感和光学剖面观测平台获取海洋中大时空尺度-高分辨率剖面的浮游植物生物量变化特征。本文选取了琼东上升流影响下生物—光学变异性较为显著的海域, 基于2013年航次实测数据, 建立了颗粒物后向散射系数(b_bp)与叶绿素a浓度(Chl a)间的区域性关系模型。模型假定颗粒物后向散射系数由不随叶绿素浓度变化的固定背景值, 以及较大粒级(>2μm)和pico级(微微型, <2μm)两类浮游植物的后向散射贡献累加所得。采集的数据集进行了模型检验, 结果表明, 模型能很好地模拟琼东海域水体的b_bp与Chl a间的变化趋势, 性能优于常用的幂函数关系模型, 尤其在低叶绿素浓度范围, 很好地解决幂函数显著低估的现象; 琼东海域的b_bp和Chl a关系存在显著的水层变化, 底层后向散射固定背景值显著高于上层水体背景值, 表明底层受上升流的影响, 水体中不随Chl a共变的颗粒物浓度增大, 其后向散射相应增强; 叶绿素最大层的后向散射固定背景值显著低于上层其他水体的固定背景值, 后向散射固定背景值的贡献百分比约为21%~35%; 随着叶绿素浓度增大, 较大粒级的浮游植物对颗粒物后向散射系数的贡献也显著增大, 可达到50%以上, pico级浮游植物贡献稳定在40%附近。本研究的结果将为琼东海域浮游植物生物量的光学遥感、生物地球化学过程研究提供更为精确的区域性模型和基础支撑数据。     

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海表面盐度的高精度预测模型

为了建立高精度的海洋表面盐度预测模型,采用BP神经网络的方法,针对SMOS卫星level 1C级亮度温度数据和辅助数据建立了一种海表面盐度预测模型,以ARGO浮标观测值作为海表盐度实测值来检验新模型预测结果的准确度,同时利用验证集对模型的精度进行验证。结果表明:通过新模型预测的海表盐度(SSS0)比SMOS卫星的3个粗糙度模型盐度产品(SSS1,SSS2,SSS3)精度高;SSS0,SSS1,SSS2,SSS3与ARGO浮标实测盐度(SSS ARGO)的均方根误差分别为0.8473,2.0417,2.0288和2.0805,平均绝对误差分别为0.7553,1.4226,1.4216和1.4566,SSS0与SSS ARGO的均方根误差和绝对平均误差值都明显小于SSS1,SSS2和SSS3与SSS ARGO的;由此可见,建立的海表盐度预测模型精度较高。新模型为海表盐度的反演算法提供了新思路。