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全球及区域模式中陆面过程的地表植被覆盖分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
全球和区域尺度上陆面生态系统与气候密切相关。全球和区域模式的发展对于我们认识气候与陆地生态的变化起到重要作用。在这些模型中,植被覆盖是影响大气-植被间热量、水分和CO2等交换的重要陆面参数。在分析了陆地植被覆盖分类原理基础上,介绍了目前全球不同植被覆盖分类方案,包括基于地基观测的植被分布、基于生物气候特征的分类方案(如:Holdridge的方案);特别近年来陆面过程试验表明,各种遥感数据源(如:NOAA—AVHRR,EOS—MODIS,Landsat—TM)等为我们提供了有利的工具来监测全球植被动态,完善植被分类,并且采用高时空分辨率的全球土地覆盖状况特征,在不同时空尺度揭示植被-大气相互作用。本文分析了代表性的3种基于卫星遥感技术的陆面植被分类方案,分别是BATS(18类)、SIB(9类)、SIB2(12类)和BIOME—BGC(31类)陆地模式的植被覆盖分类方案.最后分析了目前可用于全球植被覆盖分类的新的遥感数据库。 相似文献
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基于SWAT模型的森林分布不连续流域水源涵养量多时间尺度分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决森林分布不连续流域森林水源涵养功能及其多时间尺度特征的定量评价问题,根据分布式水文模型(SWAT)的特点,提出了反映森林斑块空间分布的水文响应单元划分方法,以及基于水量平衡法的森林不连续分布流域森林水源涵养量计算公式。以东南沿海的晋江流域为例,构建了2006年土地利用条件下的日时间步长SWAT模型,统计分析了2002—2010年降水条件下森林水源涵养量的时空变化规律。结果表明:① 构建的晋江流域SWAT模型精度较高,面积阈值为零生成的水文响应单元比较准确地反映流域森林斑块分布,提出的森林水源涵养量计算公式适用于森林空间分布不连续流域森林水源涵养量的多时间尺度分析,为流域森林水源涵养功能评价提供了一个新的方法。② 晋江流域森林水源年涵养量271.41~565.25 mm;月涵养量-29.15~154.59 mm;日尺度的极端降水期皆为正值,极端枯水期都为负值。表明年际之间不存在森林水源涵养的蓄丰补枯调节作用,但在年内的部分月份得到体现,而日尺度的森林蓄丰补枯功能充分发挥。从而揭示了不同时间尺度森林水源涵养量及其蓄丰补枯功能的差异。 相似文献
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非平稳标准化降水蒸散指数构建及中国未来干旱时空格局 总被引:3,自引:0,他引:3
旱灾是一种致灾因子与成害机理均非常复杂的自然灾害,也是目前对其检测与风险防御最为困难的自然灾害种类之一。随着全球气候变化,干旱的变化逐渐趋于非平稳化,水文气象序列的非平稳性已有广泛研究,但在干旱检测指标中却鲜有考虑。基于标准化降水蒸散指数(SPEI)和非平稳性理论,构建非平稳性标准化降水蒸散指数(NSPEI)并进行适用性评价,利用NSPEI评估未来不同排放情景下中国气象干旱时空格局演变规律。结果表明:① 非平稳性站点集中在东北平原、黄淮海平原、长三角地区、青藏高原及周边区域,NSPEI拟合最优的站点占中国气象站点的88%(2177个站点)。② SPEI对温度较为敏感,在评估未来干旱变化时会高估干旱强度和持续时间性,而NSPEI能够克服这一弱点,较SPEI可更好的检测中国气象干旱,且能很好的刻画中国未来干旱变化。③ 低、高排放情景下中国北方干旱加剧,南方呈湿润化趋势;中排放情景下中国北方湿润化趋势明显,而中国南方则呈干旱化。基于NSPEI干旱检测结果,中高排放情景下中国未来极端干湿历时与发生频率均呈增加趋势。 相似文献
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人类世可持续发展背景下的远程耦合框架及其应用 总被引:2,自引:1,他引:1
在全球一体化进程不断加深的背景下,国家与地区之间的联系日益紧密,产生了一系列跨国家、跨地区、多尺度的社会—经济—环境影响,远程耦合(Telecoupling,社会、经济、环境的远距离相互作用)科学概念和综合框架的提出为解决上述问题提供了新方法和新途径。为更好促进远程耦合综合框架的正确使用和规范推广,本文系统解析了远程耦合综合框架,厘清各组成部分的定义和功能,梳理了框架的应用现状;通过对3个中国典型案例的阐释,展示了远程耦合综合框架的使用方法、结果分析及由此得出的科学意义和政策价值;最后描述了远程耦合综合框架使用中需要重点关注的问题,并对其应用前景进行了展望。远程耦合综合框架的推广应用有助于以跨国家、跨地区、多尺度的视角,重新审视多个人类与自然耦合系统的相互作用,揭示隐藏的远距离地理空间作用的科学价值,服务于有关政策的制定和实施,促进全球社会、经济、环境的可持续发展。 相似文献
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中国银行业改革持续深化,不同类型银行的业务限制和地域限制逐步取消,银行间竞争日益激烈,重新调整网点布局已成为各家银行应对措施之一。重点关注2007—2016年中国银行业基层网点的空间演化路径,在借鉴演化经济地理研究中产业关联思想的基础上,提出地方产业基础的金融关联度和区域间投资的金融关联度两个重要变量,以此构建解释框架。考虑到中国银行业渐进式的改革历程,按银行所有制及银行规模分组进行比较分析。研究发现:① 地方银行市场竞争越激烈会显著提升产业基础、投资流向的金融关联度在银行网点布局决策中的重要性,银行网点会向金融关联度高的地区集聚;② 各影响因素的作用机制随地方银行市场环境和银行成长过程发生变化,表现出阶段性特征;③ 银行的个体异质性也是影响银行网点空间演化路径的因素之一。 相似文献
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复杂卫星图像中的小目标船舶识别 总被引:1,自引:1,他引:0
船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。 相似文献
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