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基于植被盖度和高度的不同退化程度高寒草地地上生物量估算 总被引:1,自引:0,他引:1
由于气候变化和不合理的人类活动,20世纪80年代以来青藏高原高寒草地发生严重退化。地上生物量是评价草地退化的直观指标。通常采用植被盖度和高度来估算草地地上生物量,但草地退化后,植被盖度和高度与地上生物量之间的关系是否会发生变化目前还不清楚,这影响着退化草地生物量估算的精度。通过多元回归分析研究了青藏高原中部和东北部高寒草甸、高寒草原在不同退化程度下植被盖度和高度与地上生物量的关系。结果表明:(1)高寒草甸与高寒草原地上生物量整体上及不同退化阶段都没有显著差异(P>0.05)。(2)随着退化程度的加剧植被盖度和高度对地上生物量的影响也发生改变,体现在未退化阶段地上生物量主要受植被高度影响,退化后主要受植被盖度影响。(3)无论是高寒草甸还是高寒草原分退化程度的回归模型估算结果都较不分退化程度模型估算的生物量更接近实测值。我们建议在退化高寒草地研究中采用盖度和高度估算生物量时,根据退化阶段采用不同的估算模型。 相似文献
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通过江西赣南及邻区(23.66°N~27.20°N,113.50°E~118.84°E)中等地震时、空、强和地震活动频度、b值、应变能释放特征分析。结果表明,该地区具有中强地震活动背景,现代小地震呈现密集成带分布特点。中强以上地震序列以主余震型和震群型地震为主。1971年以来地震活动持续活跃,ML≥4.0地震呈现明显的群聚性质,主要表现为地震活动的空间和时间集中现象;ML≥3.5地震活动具有周期性特征,包括高活跃期、平静期和发生破坏性地震事件;b值一直低于年平均值时,中强以上地震活跃;在中强地震活跃之前,应变能释放曲线的速率呈现出加速变化的趋势。本研究结果为该地区预测地震的时、空、强提供了一些重要的参考信息,有助于对该地区的地震活动情况进行密切观测。 相似文献
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中国大陆西部地区现今的块体运动 总被引:1,自引:0,他引:1
根据中国地壳运动GPS监测网1992~1996年3次复测结果,分析了我国大陆西部地区现今块体运动的基本特征,结果表明:印度板块向北推挤是我国西部块体褶皱运动和变形的根源;由於内部次级断块的边界条件和受力方式不同,块体边界和内部构造形变亦具有明显的差异。块体运动主要特点表现为:(1)喜马拉雅向南弯曲的弧形边界东西两端,印度板块推挤运动方向不同,导致了弧前方的亚板块和构造块体的运动方向呈扇形散开;(2)青藏高原主体在南北向缩短、东西向延伸的同时存在着明显向东的物质侧向滑移;(3)重要块体分界带和褶皱带两侧运动矢量的比较表明,阿尔金断裂为左旋走滑,天山、祁连山均呈压性;(4)由设置在不同块体的GPS测站南北向和东西向运动速率及速率的平均值得到的块体运动速率和方向,呈有规则的变化,其变化规律与地质、地球物理结果具有较好的一致性。 相似文献
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中国大陆主要构造块体现今运动的基本特征 总被引:6,自引:1,他引:5
为了研究中国大陆现代地壳运动和地球动力学,在90年代初布设了由22个站组成的全国GPS监测网,测站均匀布设在中国大陆不同块体上,1992、1994和1996年对该网进行了3次观测,本文主要评述了3次观测的资料处理和精度,分析了3次测获得的中国大陆现今块体运动的基本特征。研究结果表明,GPS网3次观测获得的资料精度均达到10^-8~10^-9,能满足地壳运动监测的需要,利用3次复测资料结果所建立的我国大陆块体运动模型,有效地检验了地质学和地球物理学的研究结果,在全球框架中,我国大陆整体存在着明显的向东运动,相对于西伯亚的区域性运动特征是:我国西部地区主要受印度板向北的俯冲和推挤的影响,青藏高原在南北向压缩的同时,存在着明显的向东的侧向滑移,这对大陆逃逸模型是较为有利的支持;东部地区的块体运动,同时受到印度板以及太 相似文献
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为提高卫星影像反演油罐高度的精度,构建了一种使用同名弧距(same name arc distance, SNAD)的圆柱型油罐高度反演模型。首先,定义单幅卫星影像上SNAD概念,明确油罐影像的主要几何要素及其物理意义;然后,结合圆柱型油罐空间结构的各向同性特征,进行成像条件多策略组合的成像模拟,构建高度反演模型;最后,明确模型中各输入参数,推导SNAD核心参数解算方法。选取四型亚米级卫星影像,对两型油罐进行高度反演实验,与常规方法进行对比分析。所提方法能有效地实现多型卫星图像上同名弧边的检测和高度反演,在反演精度方面,所提模型的均方根误差为0.50~1.00 m,平均达0.78 m,而常规模型的均方根误差为9.28~9.59 m,平均仅为9.44 m;在反演的稳定性方面,所提模型标准差为0.35~0.63 m,平均为0.46 m,而常规模型标准差为6.50~6.69 m,平均为6.60 m。结果表明,所提模型反演精度高、稳定性好、普适性强、便捷高效,为开展卫星影像油罐高度反演及精细化判读提供一种新的模型算法。 相似文献
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随着地理空间科学、人工智能、高性能计算技术的迅速发展,地理空间智能已成为处理和分析地理空间大数据的主要手段,并将在地球科学、空间认知、智慧城市、智慧社会等科学研究、工程建设和社会发展中发挥越来越重要的作用.地理空间智能作为地理空间科学和人工智能深度融合的交叉领域,其发展受到多学科的驱动,目前已在算力增强软硬件研制、系统开发、数据与模型共享、服务与应用方面不断取得进展,显示出巨大的活力和潜能,同时难题和挑战也相生相伴.本文首先阐述地理空间智能的概念演进、若干技术系统构建思路和国内外科学研究现状,然后梳理地理空间智能的典型应用,分析地理空间智能面临的问题和挑战,最后对其重要的发展方向及趋势予以展望. 相似文献
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