浑善达克沙地种子植物属的地理成分分析

运用植物区系地理学的基本原理,通过对浑善达克沙地种子植物属的组成、地理成分统计、排序和分析,结果表明:浑善达克沙地物种的多样性较高,属的分布区类型以温带成分占绝对优势,其中北温带分布型所占的百分比数最高,占本区种子植物区系中非世界属数的37.2%,其次是旧大陆温带分布,反映出该区系的温带性质,体现了浑善达克沙地植物分布与本地区的气候带相适应的结果。本区系具有一定数量的古老成分,地理成分混杂且具有明显的过渡性,同时该区系又具有明显的脆弱性;特有程度较低。     

北部湾沿海基本风压和阵风风压分析

利用北部湾沿海7个气象站建站至2008年最大风速资料,采用指数律风速廓线公式和"时次换算"方法订正最大风速,得到长年代10m高处10min平均年最大风速序列;采用极值I型分布估算北部湾沿海各地50年一遇最大风速,通过伯努利方程计算基本风压。结果表明:北部湾沿海的基本风压以涠洲岛最大,达1.13kN/m2;其次是东兴、北海,分别为0.59和0.58kN/m2;第三位是防城港和合浦,分别为0.49和0.47kN/m2;最小是防城和钦州,分别为0.39和0.33kN/m2,表明越靠近海的地方基本风压越大。利用建站至2008年的极大风速资料对北部湾沿海的阵风风压进行分析,发现阵风风压分布特点与基本风压相同,而且阵风风压比基本风压大,海岸区域的阵风风压约为基本风压的2倍,涠洲岛则是1.54倍。     

ARIMA-LSTM组合模型在基于SPI干旱预测中的应用——以青海省为例

开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础。利用1958—2017年青海省38个气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数（SPI）,并建立了SPI序列自回归移动平均模型（ARIMA）、长短时记忆神经网络模型（LSTM）和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型;对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型,以西宁站点为例,对多尺度SPI值进行预测,借助均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和决定系数R²对所有预测模型的有效性进行判定。结果表明：ARIMA-LSTM组合模型在SPI1和SPI12的RMSE值分别为0.159 7和0.181 0,均低于ARIMA模型的1.265 4和0.293 3,说明ARIMA模型与ARIMA-LSTM组合模型对SPI的预测精度都与时间尺度有关,ARIMA模型的预测精度随着时间尺度的增加而逐渐提高;结合GIS并利用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-LSTM组合模型相比于单一ARIMA模型的预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的SPI值。     

农田景观空间异质性分析及遥感监测最优尺度选择——以三江平原为例

农情遥感监测需要高时间分辨率的遥感数据,目前这些数据大都为中低空间分辨率影像。在这些尺度下,像元内部往往是异质的,从而影响农情参数反演精度。因此分析和表达农田景观空间异质性和最优尺度选择对遥感农情监测质量的提高具有重要的应用价值。选取建三江农垦区四种典型农田景观为研究点,Landsat/TM NDVI为实验数据,利用实验变异函数对四种景观类型的各向空间异质性进行了分析, 而后通过变异函数模型拟合,定量分析了各个研究点的整体空间异质性,并在此基础上进行了研究区遥感监测最优尺度选择。研究表明:(1) 基于实验变异函数的结构分析方法,可定性地认识空间异质性的大小和方向,进而挖掘出其背后的自然和人为驱动因素。(2) 对实验变异函数进行拟合分析,可定量地刻画不同景观格局各自的空间异质性特性。此外,基于变异函数对空间异质性的定量表达,讨论了利用积分变程A结合Nyquist-Shannon采样定理进行最优尺度选择的方法。     

有关湖泊沉积137Cs深度分布资料解译的探讨

讨论了国内有关湖泊沉积^137Cs断代资料解译的一些问题。一些高寒地区的湖泊,上世纪60年代主核爆期以后,入湖泥沙的^137Cs含量变化不大,因此沉积剖面^137Cs浓度达峰值后无明显降低趋势。一些浅水湖泊,由于人类活动扰动湖底表层泥沙,剖面表层泥沙的^137Cs浓度比较均一。根据核尘埃沉降监测资料,中国湖泊沉积应存在明显的1963年^137Cs蓄积峰,不应存在所谓的1974年^137Cs次蓄积峰,可能存在不很明显的1986年次蓄积峰。沉积剖面中^137Cs浓度的深度变化,不仅和”’CS大气沉降通量变化有关,也和流域内近几十年来的环境变化有关,1963年以后的^137Cs次蓄积峰的确定要慎重。黔中红枫湖沉积物^137Cs面积活度高于滇西湖泊,主要是由于石漠化严重的喀斯特山地,裸岩面积大,裸岩坡地几无土壤吸附^137Cs尘埃,核爆期间^137Cs降尘随降雨径流直接流失进入湖泊比例高的缘故,不是青藏高原的大气污染物散落屏蔽效应的结果。     

基于互联网信息的城市商业游憩网点空间竞争域划分研究

提出了一种基于互联网信息的空间竞争域划分方法。在Voronoi图的模型中尝试以网络平台数据作加权因子,使空间竞争域体现互联网中的消费者偏好差异,通过对加权Voronoi图的类型划分和地理学解释,描述竞争环境的空间特征。以北京市健身俱乐部为例,选择大众点评网、爱帮等网络平台信息作为权重因子,构建样本网点的传统Voronoi、互联网信息加权Voronoi计算模型并对比边界线、面积等空间特征分析的结果表明:互联网信息对城市商业游憩网点的空间竞争力产生着不同的影响强度,对Voronoi图空间特征的分类和地理解释可以指示商业网点跨越距离阻碍的消费吸引力及竞争差异,弥补传统加权方法未考虑消费者偏好和购物习惯而对竞争域划分表达不足的缺点。     

黄河源地区草地退化空间特征

利用黄河源地区1985年和2000年1：100000土地利用／覆被数据,结合1：250000DEM、道路和居民点数据与野外调查资料,分析草地退化与坡向、海拔及距道路和居民点距离之间的关系．探讨黄河源区15年间土地覆被变化特征与规律。结果表明,退化草地占源区总面积的8．24％,冬春季牧场退化率显著高于夏季牧场：草地退化是黄河源区研究时段内土地利用／覆被变化最主要的特征。草地退化表现为：①阳坡退化率高于阴坡;②受人口密度影响,草地退化率与海拔高度成反比,相关系数为．0．925;③距离居民点越近。退化率越高。尤其当与居民点距离≤12km时,草地退化率与其相关系数高达-0．996;④在距道路4km以内．草地退化率与道路距离成反比．相关系数高达-0．978。1985年以来,源区的草地退化有自然因素的影响．但人类活动的影响仍起主导作用。科学地减少当地居民对草地的过分依赖是解决脆弱的江河源区环境退化的根本。     

表层雪中稳定同位素季节变化及其与水汽输送的关系——以天山乌鲁木齐河源1号冰川积累区为例

根据2002年9月至2005年12月在天山乌鲁木齐河源1号冰川积累区采集的表层雪样品,揭示了该区表层雪中δ<'18>O值的季节变化特征,讨论了水汽输送对降水中δ<'18>O值变化的影响.研究表明,天山乌鲁木齐河源1号冰川表层雪中δ<'18>O值季节变化显著,变幅可达12.59‰左右,其变化趋势和气温的变化趋势基本一致,...     

金塔盆地地下水演化及地球化学模拟

以水化学和地球化学模拟技术相结合,研究了金塔盆地地下水化学演化规律.结果表明,金塔盆地地下水矿化度(TDS)由最南端的398 mg/l过渡到东北部5 280 mg/l.盆地深层地下水由南部的SO24- - HCO3- - Mg2+型过渡到北部的SO24- - Mg2+型,浅层地下水北部为SO24+ - Na+型.地下水...