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相似文献
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1.
天文辐射是辐射计算、太阳能资源评估及其他相关研究领域重要的起始参量,由于坡度、坡向和地形之间相互遮蔽等局地地形因子的影响,使实际起伏地形下获得的天文辐射与水平面上获得的天文辐射有一定差异。确定实际起伏地形下天文辐射是比较困难的。应用数字高程模型(DEM)数据和地理信息系统(G IS),建立起伏地形下天文辐射分布式计算模型,计算了起伏地形下贵州高原100 m×100 m分辨率天文辐射精细空间分布,分析了局地地形因子对起伏地形下天文辐射的影响。结果表明:(1)贵州高原起伏地形下天文辐射的空间分布具有明显的地域分布特征。(2)贵州高原起伏地形下天文辐射年总量平均为481.7~13 041.8 M J/m2,1月、7月天文辐射分别为0.0~1 244.7 M J/m2、0.0~1 264.8 M J/m2。(3)局地地形因子对起伏地形下天文辐射空间分布的影响随季节和纬度变化,虽然坡度、坡向和地形遮蔽对天文辐射的影响,在太阳高度角较低的1月比太阳高度角较高的7月相对较大,但因为7月水平面获得的天文辐射的强度相对较大,7月局地地形对天文辐射的影响依然显著。因此,贵州高原起伏地形对天文辐射的影响是不容忽视的。  相似文献   

2.
起伏地形下黄河流域太阳直接辐射分布式模拟   总被引:11,自引:0,他引:11  
基于数字高程模型(DEM)数据和气象站观测资料建立了起伏地形下太阳直接辐射分布式计算模型,模型充分考虑了地形因子(坡向、坡度、地形相互遮蔽)对起伏地形下太阳直接辐射空间分布的影响;以1km×1km分辨率的DEM数据作为地形的综合反映,计算了起伏地形下黄河流域1km×1km分辨率太阳直接辐射的空间分布;深入分析了起伏地形下太阳直接辐射受地理、地形因子影响的变化规律。结果表明:受地形起伏和坡向、坡度等局地地形因子的影响,山区年太阳直接辐射量的空间差异比较明显,向阳山坡(偏南坡)的年直接辐射量明显高于背阴山坡(偏北坡)  相似文献   

3.
基于数字高程模型(DEM)数据和气象站观测资料建立了起伏地形下太阳直接辐射分布式计算模型,模型充分考虑了地形因子(坡向、坡度、地形相互遮蔽)对起伏地形下太阳直接辐射空间分布的影响;以1km×1km分辨率的DEM数据作为地形的综合反映,计算了起伏地形下黄河流域1km×1km分辨率太阳直接辐射的空间分布;深入分析了起伏地形下太阳直接辐射受地理、地形因子影响的变化规律.结果表明受地形起伏和坡向、坡度等局地地形因子的影响,山区年太阳直接辐射量的空间差异比较明显,向阳山坡(偏南坡)的年直接辐射量明显高于背阴山坡(偏北坡).  相似文献   

4.
复杂地形下长江流域太阳总辐射的分布式模拟   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用长江流域气象站1960-2005年的观测资料(包括常规气象站点资料和辐射站点资料)、NOAA-AVHRR遥感数据(反演地表反照率),以1km×1km的数字高程模型(DEM)反映地形状况的主要数据,通过基于DEM数据的起伏地形下天文辐射模型和地形开阔度模型,分别建立了长江流域太阳直接辐射、散射辐射和地形反射辐射分布式模型,实现了长江流域太阳总辐射模拟,并对总辐射模拟结果进行了时空分布规律分析和对其受季节、纬度、地形因子(高度、坡度和坡向等)影响的局部规律分析,以及模拟结果的误差分析和站点验证分析。结果显示:太阳总辐射在季节上受影响的程度依次是春季>冬季>夏季>秋季;随着高度、坡度、纬度的增加,太阳总辐射受坡向影响的程度呈增强趋势,从坡向上看,向阳山坡(偏南坡)对太阳总辐射量明显高于背阴坡(偏北坡)。模拟的平均绝对误差为13.04177MJm-2,相对误差平均值3.655%,用站点验证方法显示:模拟绝对误差为22.667MJm-2,相对误差为4.867%。  相似文献   

5.
地形复杂度对坡度坡向的影响   总被引:16,自引:1,他引:16  
采用三阶不带权差分算法,研究了地形复杂度与坡度坡向的关系,澄清了目前关于坡度坡向误差空间分布的矛盾观点,并分别在凹向椭球和高斯合成曲面数学模型曲面DEM上对其进行验证。通过研究得出:①坡度、坡向误差与坡度值正相关;②坡度坡向误差主要分布在平坦地区;③坡向误差较坡度误差对DEM高程数据误差敏感,较小的DEM误差引起较大的坡向误差。  相似文献   

6.
基于区域地形起伏度模型的陕西农村劳动力时空格局   总被引:2,自引:0,他引:2  
农村劳动力的流动不仅受经济社会的拉力,而且可能受自然环境推力的影响.地形起伏是农村自然环境状况的重要指标.运用改进的区域地形起伏度模型、成本距离模型、重心模型,定量分析1990-2009年陕西省农村劳动力时空变化格局,结果表明:20 a间农村劳动力并非简单的持续从地形起伏高的地区往起伏低的地区移动,但地形起伏作为农村劳动力分布的重要作用因素其影响正在不断加强,并表现出进一步加强的趋势性;关中地区农村劳动力增幅较慢,体现了其快速城市化进程;陕北与陕南地形起伏度较高,陕北作为能源工业基地,其劳动力增幅快于陕南;经济因素与地形因素在整体上会拉动或推动人口格局变化,但在年尺度上表现出较强的波动性;研究区整体表现为,地形起伏越低、土地集约度越高,则区域非农化进程越快.  相似文献   

7.
贵州高原复杂地形下月平均日最高气温分布式模拟   总被引:3,自引:1,他引:3  
在前人研究的基础上,对以前的模型进行改进,考虑了坡度、坡向和地形相互遮蔽作用对复杂地形下天文辐射的影响,基于数字高程模型(DEM)数据,建立以天文辐射为起始数据的复杂地形下月平均日最高气温的分布式模型,在模型中考虑了海拔高度、复杂地形下太阳总辐射、日照百分率对月平均日最高气温的影响.以贵州高原为例.应用100m×100m分辨率的DEM数据.1960-2000年贵州省及周边102个气象站常规气象要素观测资料以及NOAA-AVHRR观测资料,10个气象站的太阳辐射量资料,计算了贵州高原各月及年平均日最高气温精细空间分布.结果表明:(1)坡度、坡向、地形遮蔽对月平均日最高气温的影响较大,由于局地地形因子的影响,复杂地形下月平均日最高气温的空间分布具有明显的地域分布特征,局地地形对月平均日最高气温的影响是不容忽视的.(2)季节不同,局地地形因子对复杂地形下月平均日最高气温空间分布的影响不同,冬半年大于夏半年.月平均日最高气温随海拔高度的增加而降低.南坡随坡度的增大而升高:北坡随坡度的增大而降低.在坡向影响上,1-5月、10-12月偏北坡月平均日最高气温偏低,偏南坡月平均日最高气温偏高;7-8月因太阳高度较高,因此出现相反的情况.北坡高于南坡.  相似文献   

8.
基于ASTER GDEM数据的青藏高原东部山区地形起伏度分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
以青藏高原东部山区为研究区,基于高空间分辨率的ASTER GDEM数据,通过AML语言编程调用ArcGIS中用于邻域分析的focal函数,计算不同邻域尺度单元下地形起伏度。研究表明:邻域尺度单元大小对地形起伏度计算至关重要,起伏度值先随邻域尺度单元面积增大而快速增大,当邻域尺度单元面积达一定阈值后,其增大速度开始减缓并趋于平稳,且在增速减慢过程中存在一明显拐点,即最佳邻域尺度单元。通过高差显著性变化检验法,确定最佳邻域尺度单元为5.0625km2,据此制作地形起伏度分级图,发现研究区自西北向东南地形起伏度逐步增加,地势以中度起伏(200~500m)为主。  相似文献   

9.
基于地形起伏度的山区人口密度修正——以岷江上游为例   总被引:3,自引:1,他引:3  
刘颖  邓伟  宋雪茜  周俊 《地理科学》2015,(4):464-470
山区人口承载能力评价是山区国土空间管理的基础之一,而准确的人口密度数据是正确评价人口承载能力的基础。传统的人口密度算法并未考虑地形起伏度对人口分布带来的影响,不能客观反映山区人口聚集程度。引入地形起伏度、海拔高度因子,选择岷江上游作为研究区,首先运用GIS技术提取地形起伏度,再运用SPSS软件对人口密度与地形起伏度相关性进行分析,确定县域不同地形起伏度与海拔人居适宜标准,剔除阈值以外不适宜人口聚居的面积,对人口密度进行修正。研究结果表明:1岷江上游人口分布受地形起伏度的影响显著,二者的对数曲线拟合度为0.89,汶川县、茂县、理县、黑水县与松潘县地形起伏度与人口分布的相关性分别为:0.841、0.773、0.643、0.696和0.730;2应用地形起伏度对岷江上游人口密度修正,为真实反映山区人口密度提供了新的考量依据,剔除了人口密度空间噪音,5县地形起伏度与海拔适宜标准分别为:汶川3.2°和3 693 m,茂县4°和4 033 m,理县4.3°和3 790 m,黑水4.4°和3 853 m、松潘4.2°和3 966 m;地形起伏度高值区面积越大,修正前后的人口密度偏差越大,地形起伏度较大的理县和黑水县修正后的人口密度分别提高了7.8倍和5.6倍;地形起伏度较低的汶川县与茂县修正后人口密度仅分别提高2.3倍与2.4倍;3岷江上游人口潜在压力大,不同区域应因地制宜,汶川和茂县采取重点集约发展战略,理县和黑水县采取适度开发战略,松潘县应采取恢复与保护生态策略。  相似文献   

10.
基于DEM的中国地形起伏度适宜计算尺度研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
基于SRTM和ASTER DEM数据,在全国范围内选取13个实验区,在渐变尺度下计算平均起伏度变化曲线的"突变点",据此确定中国地形起伏度的适宜计算尺度;结合山地界定标准计算各实验区山地面积,并采用人工解译的山地范围对计算结果进行检验。研究结果表明:1)地形起伏度适宜计算尺度与所采用的DEM数据有关,DEM分辨率越小,地形起伏度适宜计算尺度越大;2)针对同一分辨率DEM数据,中国境内的地形起伏度适宜计算尺度随地貌特征变化而变化,但总体变化幅度不大;3)针对SRTM和ASTER DEM两种常用数据源,分别选择4.72km2和3.20km2作为地形起伏度适宜计算尺度是合理的,山地界定精度达90%以上。  相似文献   

11.
起伏地形下黄河流域太阳直接辐射分布式模拟   总被引:1,自引:0,他引:1  
1 Introduction Directsolarradiation (DSR)isthe key com ponentofthe globalradiation reaching the Earth.For the influence of terrain factors,calculation of DSR quantity of rugged terrain is considerably com plex (Oliphantetal.,2003). The solarradiation quan…  相似文献   

12.
1IntroductionDistributed watershed hydrological model has become one of the hot topics in hydrology for its predominance in reflecting the influence of the spatial distributed features of terrains on hydrological processes (Wan etal., 2001; Abbott etal., 1986; Beven etal., 1992). However its demands on the spatio-temporal changeful surface elements such as solar radiation, precipitation, temperature etc. are strict. Being the limitations of observation techniques, data availability and study …  相似文献   

13.
Based on the developed distributed model for calculating astronomical solar radiation (ASR), monthly ASR with a resolution of 1 km×1 km for the rugged terrains of Yellow River Basin was calculated, with DEM data as the general characterization of terrain. This model gives an all-sided consideration on factors that influence the ASR. Results suggest that (1) Annual ASR has a progressive decrease trend from south to north; (2) the magnitude order of seasonal ASR is: summer>spring>autumn>winter; (3) topographical factors have robust effect on the spatial distribution of ASR, particularly in winter when a lower sun elevation angle exists; (4) the ASR of slopes with a sunny exposure is generally 2 or 3 times that of slopes with a shading exposure and the extreme difference of ASR for different terrains is over 10 times in January; (5) the spatial differences of ASR are relatively small in summer when a higher sun elevation angle exists and the extreme difference of ASR for different terrains is only 16% in July; and (6) the sequence of topographical influence strength is: winter>autumn>spring>summer.  相似文献   

14.
基于DEM的山地总辐射模型及实现   总被引:15,自引:0,他引:15  
总辐射状况是决定山地气候的主导性因子。山区地形条件复杂,总辐射分布差异显著,为了便于研究山区总辐射的地域分布规律,该文建立了一种基于DEM模拟山区总辐射的方法,通过提取数字坡度模型、数字高度模型以及地形遮蔽度模型等信息,并采用多层面复合分析的方法,建立了山区直接辐射、散射辐射以及总辐射的数字模型。实验证明,太阳总辐射及其分量在山区中有很强的地域分布规律。该方法采用的DEM精度高,能够精细地反映太阳辐射的地区分布差异,为山地气候资源调查与利用、生态环境建设乃至精细农业的实施提供重要依据。  相似文献   

15.
该文对基于局部误差、曲率和法向量的5个地形简化指标进行分析评价,用离散的高斯合成曲面来模拟真实DEM,以解析得到的高斯曲率作为地形简化指标“真值”,通过对各个指标“保特征性”可信度的分析,获得对这5个指标的整体评价:1)基于法向量的地形简化指标更能反映地形特征;2)各指标的“保特征性”随简化比的减小呈线性上升;3)各指标的优劣排序对地表形状和分辨率不敏感;4)各指标“保特征性”可信度在同一分辨率下较为稳定。并用实例验证结论的正确性。  相似文献   

16.
贵州高原复杂地形下太阳总辐射精细空间分布   总被引:1,自引:0,他引:1  
海拔、坡度、坡向以及周围地形遮蔽作用,造成山区各部位接受到的太阳辐射能有很大差异. 在前人研究的基础上,对以前的模型进行了一些改进,考虑了坡度、坡向和地形相互遮蔽作用对复杂地形下天文辐射的影响,基于数字高程模型(DEM)数据,研制了以复杂地形下天文辐射为起始数据的复杂地形下太阳总辐射的分布式模型,在模型中还考虑了散射辐射的各向异性及坡地反射辐射对复杂地形下太阳总辐射的影响.应用100 m×100 m分辨率的DEM数据及气象站常规观测气象资料,计算了贵州高原复杂地形下100 m×100 m分辨率的复杂地形下太阳总辐射.结果表明:(1) 局地地形因子如坡度、坡向、地形遮蔽等对太阳总辐射影响显著,地形对复杂地形下太阳总辐射的影响是不容忽视的.(2)在缺乏复杂地形下坡面考察资料的情况下,建立以常规气象站观测资料为主的物理经验统计模型是实现细网格辐射资源计算的可行途径.  相似文献   

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