MODIS NDVI时序数据支持下的湖南省植被变化及其驱动因素分析

本文基于MODIS NDVI时问序列数据集,运用Sen+Mann-Kendall趋势检验、Hurst指数和相关分析等方法,对湖南省2000—2018年植被的时空变化特征、演化趋势可持续性及其与气候因子的相关性进行了研究.结果表明:①湖南省植被覆盖整体较高,并具有明显的季节变化特征;研究区植被与气温的相关性要强于降水.②近19年湖南省植被NDVI整体呈上升态势,增速为8.6％/10 a(P<0.001),其中显著和极显著上升的地区分别占10.3％、57.3％;主要分布在湘中与湘西北的林地、耕地区域;降低的地区主要分布在长株潭等城市建设用地区域及洞庭湖平原的局部耕地区域.③未来湖南省植被变化可能向退化的恶性方向发展的面积占80.1％.     

湖南省传统村落空间格局及其影响因素研究

针对湖南省国家级传统村落空间格局的研究较少.为保护和发展传统村落,该文以湖南省658个中国传统村落为研究对象,综合运用最邻近指数、变异系数、地理集中指数、不平衡指数、网格维数、核密度估计和全局莫兰指数等空间分析和计量地理学方法,对湖南省传统村落的空间格局及其影响因素进行研究.结果表明:湖南省传统村落呈集聚型分布,空间分布不均衡,空间差异较大,主要集中在湘西、怀化、郴州、永州、邵阳等5个市州;传统村落分形特征明显,且分形特征较为复杂,在自组织演化过程中呈现出多中心集聚特征;传统村落的高密度集聚区主要分布于3个片区:武陵山区、雪峰山区和湘南山区;传统村落空间分布全局莫兰指数为0.575,存在显著的空间正相关性;湖南省传统村落空间格局主要受到地形地貌、河流水系、气候条件等自然因素的影响,同时与社会经济、交通条件和中心城市等人文因素密切相关.     

InSAR技术支持下的高速铁路沿线沉降监测与预测

针对盘营铁路专线、哈大铁路专线沿线沉降监测研究较少,采用InSAR技术获取了研究区地表形变信息,还对其进行了相关分析.用SBAS-InSAR对35景Sentinel-1A SAR数据进行处理,获取VV、VH极化下的年均沉降速率及沉降序列;以年均沉降速率为研究对象,进行沿线沉降特征分析及交叉验证;利用小波变换对沉降序列降噪处理,用改进BP神经网络对降噪后沉降序列预测分析.研究结果表明,研究区内高速铁路沿线共监测出6个明显沉降区域,最大沉降速率达50mm/a;两种极化年均沉降速率具有较高的一致性,降噪处理后的沉降序列更加平滑;改进BP神经网络具有较高的收敛速度,其预测精度有较大提高.     

中国"海陆河"一体化地理信息服务平台关键技术研究和应用

随着我国海洋强国发展战略的不断推进,海洋与陆地、内河领域的资源整治融合、信息共享共建需求日益增加.本文围绕"大交通"海事地理信息应用服务需求,以地理信息资源整合为核心,以应用服务为主线,深入开展了海陆河要素语义关联数据整合与治理技术、海陆河一体化地理信息数据资源池建设技术、无缝衔接海陆河一体可视化表达技术,海图地图服务快速更新等关键技术研究,解决了数据不一致、地图服务更新机制缺乏、数据资源分散等问题,实现了基于网络环境的全国"海陆河"地理数据资源的互联互通和开放共享,提高了我国的水陆"大交通"一体化的服务能力,促进了我国海洋海事行业发展.     

利用深度卷积循环神经网络的高光谱影像空谱特征分类方法

针对高光谱影像分类问题,提出了基于深度卷积循环神经网络的高光谱影像空谱特征分类方法.首先将高光谱数据立方体看作一组特征序列;然后利用深度卷积循环神经网络构建特征序列的依赖关系,并采用"预训练+微调"的训练策略对深层网络模型进行训练,从而使得所设计的深层网络在训练样本较少的情况下也能得到更加充分的优化.在Pavia大学和Indian Pines数据集上的试验结果表明,构建的深度卷积循环神经网络的分类精度比RNN方法分别提升了9.49％和5.8％.     

贵州茶树生长季热量资源的时空分布特征研究

该研究根据贵州省1961—2010年茶树生育期内积温的气象观测资料,分析了贵州春、夏、秋茶季内热量资源的时空变化特征。结果表明:研究区茶树生育期热量资源最充足的是夏茶季,其次是秋茶季,最少的则是春茶季;春茶季、夏茶季及秋茶季热量资源的空间分布特征相似,都是由西到东逐渐增加;而且3个茶季生育期的热量资源从1961—2010年期间都呈增加趋势;春茶季、夏茶季、秋茶季热量资源呈现减少趋势的站点占研究区域总站点数的比例分别为9.9%、46%、12.3%。春茶季、夏茶季、秋茶季热量资源的地区间差异均呈现缩小的趋势。     

青海高原春季气温异常成因及低温过程诊断分析

文章利用1961—2012年青海省气温观测数据、NCEP月平均再分析资料集、国家气候中心74项环流特征量,以及美国国家海洋局和大气管理局的52项气候指数,分析探讨青海高原春季气温异常特征及其影响因子。结果表明：青海高原春季气温呈显著上升趋势,并具有明显的年代际变化特征;北半球冬季欧亚(EU)遥相关型对次年春季青海高原气温异常具有很好的指示意义,当符合EU型分布时,青海春季气温易于偏低;春季乌拉尔山高压脊、东亚大槽、北半球副热带高压和极涡、高原高度场对春季气温具有一定的影响;同时,春季气温对北印度洋的索马里—阿拉伯海—孟加拉湾地区、西北太平洋及赤道中太平洋海温异常具有很好的响应,当上述关键海区海温偏冷（暖）时,易引起冷（暖）春。青海春季的持续低温过程是导致春季气温偏低的直接原因,造成低温过程频发的主要影响系统为贝加尔湖以南地区的低压明显发展时,青海高原处于槽后脊前西北气流中,高原高度场偏低,受频繁性冷空气影响易出现持续性低温过程,而相反该地区高压异常强盛时,青海高原多盛行下沉气流,以晴好天气为主,不利于低温过程的出现。     

地形和水汽对“7.13”陕西暴雨影响的数值试验

应用WRF V3.5中尺度模式,对陕西省2013年7月12~13日的一次暴雨过程进行数值模拟,并设计了降低地形和减少水汽含量2个敏感性试验,探讨了地形和水汽对本次暴雨过程的影响。结果表明:(1)模式能较好地模拟出本次暴雨天气过程,反映出了主要雨带的形状,但模拟的降水量存在偏差,其可能原因是初始场不能合理反映大气实况;(2)嵌套区域d02的地形高度降低至原始高度的1/3后,107°E~109°E范围的散度垂直剖面呈辐合—辐散的双重结构,暴雨区上空中低层假相当位温梯度变大,垂直上升运动增强,进而改变了降水的强度和范围;(3)将初始场中暴雨区南面的水汽含量减少20%后,水汽通量散度极值中心值减少1/3,进而导致模拟区域的雨量减少了58%,表明偏南水汽的输送对本次暴雨雨量有显著增幅作用,暴雨过程中水汽聚集程度是判断暴雨过程雨量大小的关键因素之一。     

区域地下水演化的地球化学研究进展

由于区域地质特征、水文地质条件、气候影响和人类活动的差异性,导致区域地下水演化的地球化学过程复杂、影响因素众多.在总结近年来国内外区域地下水化学演化研究大量成果的基础上,综述了地下水演化的地球化学系统分析方法,地下水演化研究的水文地球化学方法、同位素地球化学和元素地球化学方法和技术以及地下水演化的地球化学模拟方法和技术及常用软件.指出在今后的一段时期内,区域地下水自然演化与人类活动的复合作用、地下水与地表水的相互作用、微生物-水-岩相互作用将是区域地下水地球化学研究的热点领域,其中物理、化学、生物的耦合作用将是区域地下水演化的地球化学研究的重点领域.     

浅析深水沉积理论

深水沉积理论的深入研究发现,传统的浊流沉积理论如鲍玛序列、浊积扇、浊积岩相等可能需要重新解释,对浊流理论的质疑推动着深水沉积理论的发展。通过对浊流沉积研究历史及当前研究现状的梳理,探讨了浊流及相关重力流沉积理论的新观点。