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毛乌素沙地植被水分利用效率的时空格局 总被引:1,自引:1,他引:0
水分利用效率(WUE)是衡量生态系统碳水循环耦合程度的重要指标,明晰其动态变化规律有助于判断区域植被生态建设是否与当地的自然条件相适应。利用基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型得到的植被净初级生产力(NPP)数据和MODIS系列产品中的蒸散发(ET)数据,估算了2001—2016年毛乌素沙地植被的WUE,并探讨了其时空演变特征及与气象因子的关系。结果显示:(1)WUE的多年平均值为0.62 gC·mm-1·m-2,空间上自东向西递减,在不同植被类型间表现为栽培植物>灌丛>草甸>草原>荒漠;(2)WUE以0.009 gC·mm-1·m-2·a-1的速率上升,东部地区变化尤为显著,NPP的快速增长是WUE呈增加趋势的主要原因;(3)WUE与各气象因子的相关程度由大至小依次为太阳辐射、降水量、风速和气温,分布在西部地区的荒漠植被WUE受气象因子影响最小。经过一系列生态建设工程的治理,毛乌素沙地大部分地区自2001年以来NPP和WUE均呈增加趋势,即生态系统在变“绿”的同时还实现了水分的高效利用,有利于当地生态环境的健康发展;但在水热条件较差的中西部地区,新建设的植被生长缓慢且导致蒸散发产生强烈变化,使WUE呈减少趋势,暴露出植被建设规模与水资源承载能力不匹配的问题,需引起格外重视。 相似文献
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图像匹配作为三维重建至关重要的环节,其精度直接影响了平差优化、正射校正等模块的精度。对于城镇、农场等特征密集型区域,特征距离小,相似性强,易于匹配图像;而针对草地、沙漠等特征不明显区域,特征距离大,如果使用特征点匹配的方法,严格阈值下难以获得足够数量的匹配对,放宽阈值又将引入较多误匹配对,这也是导致稀疏点云不够均匀的原因之一。在此场景下,本文提出了基于动态极坐标参数化的无人机正视影像匹配算法,首先对图像做极坐标参数变化,采用动态策略解决极轴方向采样不均匀的问题,使用最小二乘法对得到的极坐标影像对做位移方向上的匹配,匹配后得到的旋转量和平移量,将该结果和SIFT算法的结果做比较。本文设计了2组实验,即参数已知的解算实验和参数未知的解算实验,且每组实验进行3次。在同等配置的计算机上,对两张7360像素×5400像素,32位的影像,本文方法的位姿解算时间相比SIFT的时间减少约57%,二者求得的位姿差通常小于1%。结论表明二者的结果在精度上表现相当,在时间上明显优于SIFT算法,具有实际的应用价值。 相似文献
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采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时,其网络输出权值由最小二乘估计得出,导致ELM抗差能力较差,从而造成网络训练参数不准确。为此,将M估计与ELM相结合,提出一种基于M估计的RobustELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值,以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例,将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明,该方法能够有效降低粗差对预测的影响,具有良好的抗差能力。 相似文献
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在基于精密单点定位(PPP)的授时方法中,卫星钟差产品的高精度时间基准至关重要.针对实时卫星钟差产品时间基准不够稳定的问题,本文采用一组具有原子钟外部输入的国际全球卫星导航系统(GNSS)服务(IGS)跟踪站建立了顾及原子钟变化特性的基准精化方法.该方法首先采用阿伦方差对不同的IGS跟踪站外接原子钟进行稳定度分析,挑选出一组稳定度高的原子钟用以精化时间基准.在此基础上,利用阿伦方差分析各台原子钟的噪声参数特征,并确定不同原子钟之间的权比关系.最终,建立时间基准改正量的随机模型,并计算出精化后的时间基准.通过实例验证表明:与IGS事后精密钟差产品定义的时间基准比较,改正后的实时钟差基准单天内的标准差(STD)优于0.1 ns,相比于改正前最高提升了93%.同时,基准改正后的天内万秒稳达到10-15量级,实现了一个量级的提高.此外,通过相对钟差精度的分析,表明钟差基准修正不影响PPP的定位精度. 相似文献
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RFID(射频识别)中间件技术是RFID产业化的关键技术,分布式环境下的信息交换是这项技术的主要研究方向之一。随着企业对空间位置信息的关注需求日益增大,空间信息服务也成为RFID中间件中必不可少的组成部分。本文介绍了RFID中间件和空间信息服务的概念,通过一个RFID物流管理系统应用实例研究了空间信息服务在RFID中间件中提供空间信息操作,处理与交换的应用。 相似文献
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鲤鱼(Cyprinuscarpio L.)体重和体长QTL的定位 总被引:1,自引:0,他引:1
利用265个AFLP标记、127个微卫星分子标记、37个EST-SSR标记和16个RAPD标记(共445个标记)对大头鲤/荷包红鲤抗寒品系的F2代雌核发育群体44个个体进行基因型检测,构建鲤鱼(CyprinuscarpioL.)遗传连锁图谱;利用软件WinQTLCart2.5采用复合区间作图法对体重和体长两个性状进行了QTL定位分析。结果共检测到与两个与体重性状相关的QTL,分别定位到LG24连锁群(qBWh-24-1)和LG20连锁群(qBWh-20-1)上,可解释的表型变异分别为7.98%和20.05%;检测到两个与体长性状相关的QTL,分别位于LG2连锁群(qFS-2-1)和LG20连锁群(qFS-20-1),可解释的表型变异分别为5.69%和12.69%,4个QTL的加性效应均为负值。 相似文献