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191.
“源-汇”景观格局的热岛效应研究——以武汉市为例 总被引:1,自引:0,他引:1
论文基于2017年Landsat 8遥感影像,通过GIS技术选取城市地表温度、源汇景观密度、源汇景观贡献度和景观效应指数,结合地理空间分析和数理统计方法,分析了武汉市局部源汇景观格局对城市地表温度的贡献及其效应。结果表明:① 武汉市城区热岛(urban heat island, UHI)季节变化明显,夏季热岛强度大、范围广,呈“大”字型分布,工业集聚区和经济开发区产生的UHI更显著;② 武汉市城区平均地表温度(land surface temperature, LST)在距市中心约8 km处达到峰值后沿城乡梯度逐渐下降,呈现“倒钩型”特征,这一现象与景观密度变化密切相关;③ LST与源(正向)、汇(负向)景观密度存在极强相关性,不透水表面是城区热岛的主要贡献因子;④ 相同密度的水体和绿地,水体更具有削弱城市热岛效应的功能;⑤ 一般当汇-源景观面积比>0.89(汇区密度>0.47)时,局部景观格局对城市热岛有缓解作用,且局部汇区越集中缓解效果越显著。 相似文献
192.
在最小二乘平差准则基础上,把病态平差问题转化为无约束的二次规划问题,并利用优化理论分析病态对平差解的影响。通过共轭梯度搜索算法在可行域中寻找最优步长因子,自动寻找最速下降方向,并给出迭代初值的设置方法。分析近似计算中病态问题与局部最优解的关系,讨论局部最优解的快速迭代方法,并通过实例验证算法的有效性,计算迭代的速度。由于整个过程没有对法方程系数矩阵进行求逆计算,该算法可用于处理大规模系数矩阵高病态的平差问题。 相似文献
193.
全球主要河流流域碳酸盐岩风化碳汇评估 总被引:7,自引:0,他引:7
碳酸盐岩风化吸收的大气CO2主要以HCO3 -形式连续地经由河流从大陆输送到海洋,成为陆地生态系统的重要碳汇。目前主要河流流域的碳酸盐岩风化碳汇估算存在不确定性,分布格局尚不清晰。基于GEMS-GLORI全球河流数据库提供的全球10万km 2以上主要河流流域多年平均监测数据,利用水化学径流法估算出全球主要河流流域碳酸盐岩对CO2的吸收速率为0.43±0.15 Pg CO2 yr -1,平均CO2吸收通量为7.93±2.8 t km -2 yr -1。CO2吸收通量在不同气候带下差异显著,热带和暖温带CO2年吸收速率占全球主要河流流域年吸收速率的62.95%。冷温带CO2年吸收速率占全球主要河流流域的33.05%,仅次于热带地区。本文划分出全球CO2吸收通量的9个关键带,关键带的交汇处CO2吸收通量较高。喀斯特出露流域碳酸盐岩对CO2吸收通量的均值为8.50 t km -2 yr -1,约为非喀斯特流域的3倍。全球喀斯特出露流域碳酸盐岩风化碳汇在全球碳循环、水循环及碳收支平衡估算研究方面占据重要地位。 相似文献
194.
Little information is available on the impacts of coastal reclamation on wetland loss in large-river deltas at a regional scale.Using remote sensing data of coastal wetland and reclamation in four deltas in China from 1978 to 2014, we tracked their continuous area changes in four periods: 1978–1990, 1990–2000, 2000–2008, and 2008–2014. The areal relation between wetland loss and reclamation was quantified and used to identify coastal reclamation mode intensity coupled with another three indicators: reclamation rate,accretion rate and land-use intensity of coastal reclamation. The results showed that coastal reclamation driven by economic development reduced, or even reverse the original growth of delta which was determined by the offset between wetland acceleration rate and wetland loss rate. Generally, the area of reclamation showed a positive linear correlation with the area of wetland loss. The findings imply that human activities should control reclamation rate and intensity to alleviate total wetland loss and maintain wetland ’net gain’.Inappropriate coastal reclamation modes can magnify total wetland loss;therefore, coastal reclamation with a slow increment rate and low impervious surface percent is of great importance for sustainable development in future coastal management. 相似文献
195.
在全球气候变化和人类活动影响加剧的背景下,作为河口海岸重要子系统的三角洲正在发生快速变化。长江三角洲地处长江入东海交汇处,是中国最重要的经济核心区之一,对邻近区域乃至整个长江经济带经济社会发展都起着重要作用。由于全球变暖、海面上升和强烈人类活动引发了三角洲系统状态转换,因此以往基于恒定系统状态而获得的有关长江三角洲的认识已不能满足未来需求,迫切需要对未来海面变化、极端事件、流域与河口工程影响下的三角洲物质循环条件、物理过程、地貌冲淤演化、源-汇格局调整等科学问题进行深入研究。在三角洲系统行为、未来演化趋势的预测能力建设中,应重视从海面到海底的综合立体观测系统的发展,以获取关键数据;基于三角洲系统的时、空演化特征,建立三角洲本征态和衍生态的谱系理论。未来需针对系统状态转换而调整原先的经济社会发展模式,以便保护自然资源、重建生态系统,更好地支撑长江经济带发展,重绘长江三角洲发展蓝图。 相似文献
196.
197.
198.
基于1951—2018年哈德里中心海温资料、美国气象环境预报中心和美国国家大气研究中心再分析资料和第四代欧洲中心汉堡模式, 针对1994年、2018年等西北太平洋热带气旋(TC)生成异常多的年份, 研究了引起TC增加的海表温度异常(SSTA)模态及其影响机制。结果表明, 北半球热带中太平洋增暖与印度洋变冷是夏季西北太平洋TC生成频数增加的主要原因, 北大西洋负三极型式SSTA促使TC生成的进一步增加。热带中太平洋增暖与印度洋冷却在菲律宾以东激发出西风异常和气旋性环流异常。北大西洋负三极型式SSTA在我国南海、菲律宾至东南沿岸激发出气旋性环流异常。前者在西北太平洋中部, 后者在南海产生有利于TC生成的局地环境。1994年和2018年夏季热带中太平洋出现暖SSTA、印度洋为冷SSTA、北大西洋呈现负三极型式SSTA, 西北太平洋TC生成频数极端增多。近30年来, 当出现热带中太平洋增暖和印度洋冷却时, 北大西洋表现出比1989年以前更强的负三极型式SSTA, 使西北太平洋TC生成频数和北半球热带印度洋-太平洋SSTA梯度的线性相关更显著。 相似文献
199.
The river centerline is a basic hydrological characteristic. Most prior studies have used remote sensing data to extract the river centerline from the open water region in a pure water pixel region. Extracting this type of river is relatively easy. However, extracting the centerline of a micro-river, which is mainly composed of mixed water pixels, is challenging. This paper presents a novel method, called the Multiple Direction Integration Algorithm (MDIA), to extract the river centerline using an image-enhancing method combined with river morphology. MDIA can be applied to regions mainly composed of pure water pixels, as well as to regions consisting of mixed water pixels in the index image. The method first calculates the normalized difference vegetation index (NDVI) and enhances the river linear structure using a Hessian matrix. Second, a small window is constructed as a circular structural element. In the window region, the local threshold is automatically obtained using water-oriented clustering segmentation and prior river knowledge to judge the pixel type. After completing the river centerline extraction in the current window, the next detecting window is generated to continue judgment. The structural element automatically executes river centerline judgment until the entire river centerline is extracted. The Landsat 8 images of six regions with different geomorphologies were chosen to analyze the method’s performance. The test sites include high mountain region, low mountain region, plains region with farmland and a residential region. The experimental results show that the optimal threshold of the processing results ranged from 0.2 to 0.3. In this range, the user’s accuracy is 0.813 to 0.997, and the producer’s accuracy is 0.981 to 1. The MDIA effectively and correctly extracts the river network in mixed-pixel regions. The presented method provides an effective algorithm for river centerline extraction that can be used to expand and update river datasets and provide reliable river centerline data for relevant hydrology studies. 相似文献
200.
When travelling, people are accustomed to taking and uploading photos on social media websites, which has led to the accumulation of huge numbers of geotagged photos. Combined with multisource information (e.g. weather, transportation, or textual information), these geotagged photos could help us in constructing user preference profiles at a high level of detail. Therefore, using these geotagged photos, we built a personalised recommendation system to provide attraction recommendations that match a user's preferences. Specifically, we retrieved a geotagged photo collection from the public API for Flickr (Flickr.com) and fetched a large amount of other contextual information to rebuild a user's travel history. We then created a model-based recommendation method with a two-stage architecture that consists of candidate generation (the matching process) and candidate ranking. In the matching process, we used a support vector machine model that was modified for multiclass classification to generate the candidate list. In addition, we used a gradient boosting regression tree to score each candidate and rerank the list. Finally, we evaluated our recommendation results with respect to accuracy and ranking ability. Compared with widely used memory-based methods, our proposed method performs significantly better in the cold-start situation and when mining ‘long-tail’ data. 相似文献