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41.
西南地区2001-2014年植被变化时空格局 总被引:2,自引:0,他引:2
时序植被动态变化研究一直是全球变化研究的热点之一,对地区生态治理有重要意义。基于西南地区2001至 2014年的MODIS植被指数数据集以及DEM数据和土地利用数据,进行季节合成植被指数(SINDVI)的趋势模拟、空间统计和相关分析,探讨西南地区植被变化趋势和空间分异特征,研究结果表明:(1)74.52%的区域SINDVI变化不显著,显著改善的区域占22.07%,而显著退化的区域占3.41%,改善面积远远大于退化面积。(2)从地形因子结果来看,中低海拔地区和缓坡地区植被变化趋势最明显,海拔3 500 m以下植被变化趋势比海拔3 500 m以上明显。随着坡度的增加,改善趋势和退化趋势都在变小。(3)从土地利用分析结果来看,SINDVI变化趋势在人工表面最明显,改善和退化趋势都相对较大。(4)受人类活动的影响,人工表面和裸地的增多、林地的减少是植被呈退化趋势的主要原因。 相似文献
42.
为了揭示季节性低温胁迫下陇东黄土高原油污土壤环境因子对耐冷混合菌场地生态修复的响应机制,利用自主筛选构建的耐冷石油降解混合菌在甘肃省庆阳市庆城县马岭镇长庆油田陇东油泥处理站开展了为期7个月的场地修复实验,采用常规方法测定了不同季节土壤理化特性、酶活性和微生物群落特性等环境指标。结果表明:(1)在季节性低温胁迫下(9-11月)M2组(耐冷混合菌处理组)月平均降解率明显增加(P<0.01),JZJ+M1组(金盏菊联合常温混合菌处理组)和M2组累计TPH降解率分别为15.37%±3.51%和28.64%±4.12%。(2)M2组土壤脱氢酶和多酚氧化酶在低温季节(LT)活性最高,且温度和处理存在显著交互作用(P<0.01)。在土壤营养元素方面,无论何种处理方式(JZJ+M1和M2)二者含量均为RT(常温季节)高于LT(P<0.05),同时明显高于CK组(P<0.05)。(3)M2组土壤微生物群落Shannon-Wiener指数和均匀度指数在LT高于RT(P<0.05)。(4)NMDS和Pearson相关性分析结果显示,M2组在低温季节具有较高TPH降解率主要与土壤多酚氧化酶、脱氢酶、单月TPH降解率(μ2)和Shannon-Wiener指数有关,且均呈极显著正相关关系。通过分析环境因子的季节响应,优化场地修复在低温环境的降解条件、加速低温期石油烃降解速率,以期为陇东地区低温耐冷混合菌场地生态修复技术的推广应用提供参考和基础数据资料。 相似文献
43.
西天山在二叠纪时期的大地构造环境有岛弧成因和大陆裂谷成因两种不同的观点,伊犁盆地尼勒克地区中二叠统陆相红层的研究是解决上述争议的关键之一。该段地层自下而上是一套由冲洪积扇相、河流相、浅湖相和半深湖相组成的湖侵序列。本文综合该套地层的古水流、砾岩砾石成分与砂岩碎屑组分、重矿物组合、碎屑岩地球化学以及石榴子石化学特征等方面的研究,认为尼勒克盆地中二叠统陆相红层的物源复杂多样,包括超镁铁质-镁铁质岩、安山岩、英安岩、流纹岩、矽卡岩、片麻岩、灰岩和碎屑岩等不同岩石类型,记录了西天山造山带的构造剥蚀与再沉积过程。结合下二叠统乌郎组双峰式火山岩以及区域性角度不整合等资料的综合分析,本研究认为尼勒克地区中二叠世盆地形成于造山后伸展的大地构造背景。 相似文献
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45.
48.
提取GLC2009土地覆盖数据,将其运用到WRF数值模式并与模式自带的MODIS、USGS土地覆盖进行对比,以海南岛做为研究区域,选择一次海风锋天气过程进行敏感性分析,结果表明:①GLC2009对海南岛农耕地、森林的划分最接近实际情况,在海南岛平原以及丘陵地带,MODIS和USGS划分的农耕地比例过高,而在山区森林比例偏低;②GLC2009、MODIS、USGS对海南岛北部的降水模拟出现了空报,但是GLC2009对东海岸的强降水模拟的较好,并避免了MODIS和USGS在海南西南部的降水空报的情况;③GLC2009模拟的10米风场清晰刻画了东海岸海风锋辐合,其相对合理的森林覆盖提高了地表粗糙度并增强了风场辐合、低反照率对地面气温的增加和海陆热力差异的增强有一定的促进作用。④GLC2009对这次海风锋过程中模拟的感热通量和潜热通量都要高于MODIS和USGS,这种陆气间的热通量交换利于强对流天气的触发,发展。 相似文献
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50.
断层识别是油气勘探中至关重要的工作内容,针对目前断层识别效果不好的问题,基于VGGNet神经网络算法实现了断层的自动识别。对原始的VGGNet网络进行了改进,使其适用于本次的断层识别研究。通过添加缩放系数对学习率进行了优化,使得网络识别准确率有了提高。在此基础上为了解决断层自动识别神经网络算法中训练数据过少、而网络识别效果对标签数据要求较高的问题,文章尝试使用了Color Jitter和增加高斯噪声两种新的数据增强方法。使用不同的训练数据在改进的VGGNet网络结构上进行训练,通过对比其准确率和最终的断层识别效果,可以发现使用的两种新的数据增强方法训练的网络模型准确率更高、断层识别效果更好。从而证明了本次所引入的数据增强方法的有效性,为神经网络算法应用到断层识别研究中提供了一种有效的数据增强方法。 相似文献