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Simulating the temporal-spatial distribution of areas suitable for crops is an important part of analyzing the effects of climate change on crop growth, reducing the vulnerability of crop growth, and assessing the adaptability of crop growth to climate change. This study selected climate factors that affect the growth of wheat, maize and rice, and it combined surface soil and ground elevation factors as environment variables, as well as data from agricultural observation stations as species variables. The MaxEnt ecological model was used to identify suitable areas for these three crops during the period of 1953-2012. The areas suitable for the three crops were analyzed to determine the temporal-spatial distribution of major food crops and to estimate the difference in crop growth adaptability under climate change. The results showed the following: The response to climate change of the areas suitable for food crops could be ranked from strongest to weakest as follows: wheat, rice, and maize. On the same space-time scale, for the growth of wheat and rice, the southern agricultural regions, mountainous areas and plateaus were relatively unsuitable for a wider variety of crops than the northern agricultural regions, plains and basins. The adaptability of wheat increased in the major agricultural regions slightly. The adaptability of maize increased in the northern agricultural regions and decreased in the southern agricultural regions, respectively. The adaptability of rice was stable in the southern agricultural regions, and it decreased in the Huang-Huai-Hai region and increased in the northeastern region. Over 60 years, the ability of the major food crops to adapt to climate change increased in the northeast region, Gansu-Xinjiang region, Southwest region and Loess Plateau region, but the adaptability of major food crops decreased in the Huang-Huai-Hai region and the Mid-and-Lower Reaches of the Yangtze River. The suitable areas of maize and rice were significantly correlated with planting areas and yields, respectively, which provided feasibility for simulating the distribution of suitable areas on maize and rice in different climate scenarios in the future. The suitable area of wheat is not significantly related to the planting area and yield. In the future, we will take more factors to model the suitable area of wheat accurately. 相似文献
163.
基于实测高光谱数据的鄱阳湖湿地植被光谱差异波段提取 总被引:1,自引:0,他引:1
高光谱遥感技术的出现为有效解决湿地植被种类的精细识别和分类提供了可能.通过实地测取鄱阳湖湿地5种植被的高光谱数据,在对数据预处理的基础上,提出一种基于数据误差范围和植被光谱均值差的植被光谱差异波段提取方法.将该方法应用于包络线变换前后的光谱曲线提取植被的光谱差异波段,最后利用马氏距离法检验植被识别效果.结果表明:本文中的方法有效提取了植被光谱差异波段,其中变换前光谱差异波段分别为663~688 nm,变换后为581~636、660~695和1225~1236 nm.在光谱差异波段范围内,同种植被的马氏距离值小于异种植被的马氏距离值,可有效对植被进行识别.研究结果为湿地植被分类识别奠定了理论基础,同时为湖泊湿地植被以及湖泊生态环境的保护决策提供科学依据. 相似文献
164.
Based on the comprehensive collection of the field observed salinity of the Bohai Sea (BHS) and the northern Huanghai Sea (NHS) from the 1950s to the present,the patterns of 10-years-averaged salinity at the different layers in the recent five decades (the 1950s,the 1960s,the 1970s,the 1980s and the 1990s) are obtained by the spatial-temporal interpolation technique with the scrupulous data quality control in this study.Then,by combining the spatial-temporal interpolation technique with successive correction method,the annual distributions of salinity both in the BHS and in the NHS are obtained as well.The data analyses indicate that the overall salinity in the BHS and the NHS increases from the 1960s till the present,with the increase of annual mean salinity of 0.04 psu from the 1950s,and the maximum increase rate of salinity is about 0.14 psu/a in the Bohai Bay.The high salinity tongue extended significantly from the NHS into the BHS.The intensified eastern wind field is related to the western intrusion of the NHS warm current,which probably leads to the moving forward of the high salinity water mass into the BHS.However,it is rather different from the salinity distribution characteristics between the 1950s and the 1960s.The extensive precipitation in the 1960s could lead to an increase in the discharge of the Huanghe River,which might result in the decrease of salinity in the BHS.But the salinity isoline of 32 in the NHS still extended significantly into the BHS in the 1960s.Since the 1980s,the patterns of salinity distribution have changed thoroughly.The salinity in the central area of the BHS was low,while the salinity in the Bohai Bay and the Liaodong Bay was higher than the other regions with its horizontal salinity gradient decreasing in the 1980s.The Empirical Orthogonal Function Analysis (EOF) is also conducted to study the interannual salinity variability of the BHS and the NHS.The correlation coefficient between the time coefficient series of the main mode and the Huanghe River discharge can reach -64.57%.It can be concluded that salinity variation of the BHS and the NHS has strong negative correlation with the Huanghe River discharge. 相似文献
165.
166.
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基于历史文献、古地图和现代遥感数据,引入历史学古代城镇形态复原方法,复原(提取)明代以来长江三角洲地区113座城镇7个时间断面(1461年、1820年、1930年、1970年、1980年、2000年和2010年)下的城镇边界,采用扩张速率、扩张效率、首位度指数和位序-规模法则,分析了近六百年来区域城镇空间与城镇体系等级规模演变格局。取得以下研究结果: 研究时段内,区内城镇用地总规模由205.98 km2增加到6442.19 km2,扩大了31.27倍;城镇扩张经历了萌芽阶段(明清时期)、起步阶段(民国至改革开放前夕)、成长阶段(改革开放至2000年)和加速阶段(2000—2010年),城镇扩张速率不断加快,但扩张效率有待提升; 在城镇等级规模空间格局上,明清时期南京与苏州为区内的一级城镇,民国后,上海逐渐取代其地位,从五级城镇发展成为区域核心城镇,四级以上城镇主要集中在长江干流沿岸和太湖流域,五级以下城镇大多集中在安徽;城镇体系呈首位型分布,城镇首位度较高,且改革开放后的城镇首位度较明清与民国时期要高,不同等级规模城镇之间差距扩大,大城镇优势较强。近30年,长江沿岸城镇发展加速,苏锡常都市圈、南京都市圈等逐渐形成并快速发展。 相似文献
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扬子地块西、北缘中元古代地层的划分与对比 总被引:8,自引:0,他引:8
广泛分布于扬子地块西缘和北缘的中元古代地层经历了强烈的变形和绿片岩相的变质改造。根据形成时代,该区的中元古代可以识别出两个阶段,中元古代早期(1.8~1.4Ga)和中元古代晚期(1.4~1.0Ga)。中元古代早期的地层包括大红山群、东川群、河口群和通安组(1~4段),中元古代晚期的地层主要由分布在扬子地块西南缘的昆阳群、会理群和分布于扬子地块北缘的神农架群和打鼓石群组成。新的锆石原位定年结果表明,通安组的凝灰岩形成于1744±14Ma左右,河口群角斑岩形成于1659±23Ma左右,侵入会理群天宝山组的辉长辉绿岩形成于1026±7Ma左右。根据岩石组合、形成环境以及年代学资料,中元古代早期的大红山群、东川群、河口群和通安组(1~4段)形成时代相近,地层组成基本相同,它们都含有与岩浆热液有关的铁氧化物铜金(IOCG)矿床或层状铜矿床(SSC),都在1.75~1.45Ga期间形成于大陆裂解环境。扬子地块北缘的火地垭群也可能属于中元古代早期地层。中元古代晚期地层在扬子地块西缘北缘均有分布,其中的昆阳群和会理群大体形成于1.2~1.0Ga,神农架群和打鼓石群形成于1.4~1.0Ga,它们的顶界可能延伸到新元古代早期。在中元古代晚期的地层中含有大量叠层石,表明它们形成于温暖潮湿的浅海环境。除上述的中元古代晚期地层之外,云南元谋地区的苴林群、川西的登相营群、通安组五段等也属于中元古代晚期的地层。 相似文献
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用磁力浮沉子密度测量装置,在15 ~25 ℃之间的三个温度下测定了珠江口20 个水样的密度。结果表明,测定值皆高于相应条件下国际标准海水状态方程的计算值,在海水盐度范围0.08~33 .446 ,密度平均偏差范围为2 .4 ~54.0 ×10 - 3kg/m3 。测定密度和计算密度的偏差随盐度的降低而增大,与盐度的变化成直线相关:与(Ca2 + )/S、SO42 - /S比和比碱度之间皆呈指数曲线相关。珠江口水样(Ca2 + )/C1 、SO42 - /C1 和比碱度平均值分别超出大洋水平均值17 .8 % 、8 .21 % 和152 % ,其余的Na + /C1、K+ /C1 和Sr2 + /C1 比值与大洋水无明显差别,基本类同。珠江口海水的高碱度、高(Ca2 + )/C1 和高SO42 - /C1 是造成其海水密度正偏差的主要因素。经计算机拟合,首次导出了珠江口海水密度的状态方程,该方程计算值与实验值的平均标准偏差为±2.5×10- 3kg/m3 。 相似文献
170.
地质遗迹是在地球演化的漫长历史时期,由内、外地质动力共同作用形成的不可再生的自然遗产,海域海岛地质遗迹因依托特有的海洋环境更显瑰丽和珍贵,对建设海洋强国也更具资源价值。为给海洋资源管理提供技术支撑,文章以《地质遗迹调查规范(DZ/T0303-2017)》“地质遗迹分类”为基础,结合地质条件、遗迹特点和地域分布,将山东省海域划分为滨洲—潍坊海域和烟台—日照海域两区,按海水与岛陆位置关系划分出岛陆、岸线潮间带和岸岛水下三带,在两区三带内按搬运-沉积类、构造-剥蚀类和地质体-地质构造类三大成因类型进行分区、分类综合研究,对遗迹成因进行分析,对重要遗迹资源作了重点介绍,并根据资源保护现状与存在问题,提出完善源法规体系和保护机制、建立信息与预警系统平台、加强宣传、进行监测、采取必要工程措施等严格保护建议,同时提出促进旅游业发展、开展地学科普、助推社会文明和生态文明建设、助力对外交流等利用方向。专门针对省域海域海岛地质遗迹进行综合研究在全国尚属首次,对科学管理和充分利用海域海岛优势生态资源具有重要意义。 相似文献