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161.
气候变化情景下极端降水事件的频次和强度预估呈增加趋势,这会导致全球部分地区极端降雨诱发地质灾害风险的增加。本文基于中国降雨诱发地质灾害易发性模型和不同地貌分区的累积事件降雨量-降雨历时阈值曲线,采用最新的CMIP6全球气候模式多模式集合结果,基于全球温升目标情景的视角,从地质灾害空间易发性和发生频次两方面,探讨温升情景下中国地质灾害危险性的可能变化及其对暴露人口的潜在影响。结果表明,CMIP6多模式集合预估的多年平均降水在温升1.5℃和2.0℃情景下相比基准时期可能增加5.4%~9.5%,导致中等至极高地质灾害易发区范围预估增加0.33%~0.74%,由于预估的极端降水事件增加,地质灾害发生频次预估增加7.0%~11.2%,进一步综合未来人口空间分布,潜在地质灾害暴露人口可能增加6.20亿人次(18.90%)和4.26亿人次(12.97%)。各地貌分区未来情景下地质灾害危险性预估增加且存在显著的空间异质性,温升2.0℃情景下中等至极高易发性范围相比基准时期增加0.71%~1.28%,地质灾害发生频次预估增加1.2%~15.6%,其中,青藏高原区地质灾害危险性增加最明显。综合考虑未来人口... 相似文献
162.
本文研究墨吉对虾(Penaeus merguiensis)体长(L)与体重(W)的关系,经回归分析得其关系式。根据此关系式计算得体长和体重换算表,对指导生产具有现实意义。 相似文献
163.
随着经济的快速发展,空气污染已经成为当今重要的环境问题,引起公众的广泛关注,二氧化氮(NO2)作为主要的空气污染物之一,成为相关研究的重点。通过监测数据发现,二氧化氮质量浓度值的空间分布具有区域性差异,所以对其空间分布模拟,以及形成区域差异的下垫面影响因素分析,具有重要的研究价值。土地利用回归模型(Land-use Regression,LUR)是将统计方法中的回归模型与空间上的土地利用数据、监测数据和其他相关的地理数据结合分析并在地图上显示的方法。本文结合缓冲区分析、叠加分析、Spearman相关性分析、多元回归分析等方法构建土地利用回归模型(Land Use Regression,LUR),用于识别与NO2浓度相关的下垫面影响因素,并模拟NO2质量浓度的空间分布。LUR模型可以模拟出NO2质量浓度空间分布特征,并针对下垫面影响因素得到以下结论:城乡居住地及工业用地面积增加、污染源的距离减少和道路长度增加会导致NO2浓度升高;耕地面积、绿地面积和水域面积的增加会导致NO2浓度减少;NO2浓度最高的区域主要集中在工业园区;NO2浓度值从城区到郊区递减,需要通过改变工业区结构和增加绿地面积来减少城区的NO2浓度。 相似文献
164.
近年来日益严重的登革热疫情已在中国南部地区形成疫情高发区,并对中国的公共卫生安全形成了一定的威胁。登革热主要受到区域内复杂的自然环境条件以及社会经济因素的影响,而利用地理空间分析方法和模型探究登革热疫情的影响因素,并对其未来流行风险的空间分布进行模拟,是有效开展登革热预防控制工作的重要基础。本文收集了珠江三角洲地区2010-2014年的登革热病例资料和土地利用、人口密度两种社会经济要素数据,构建土地利用回归(LUR)模型以分析登革热疫情与不同空间范围内的土地利用和人口密度之间的关系,并结合SLEUTH模型获取的2030年土地利用数据以及基于人口密度预测模型获取的2030年人口密度数据,预测珠江三角洲地区2030年登革热疫情风险的空间分布。结果表明,社会经济要素对登革热疫情空间分布的影响在不同范围内存在差异,半径分别为10、7、10、2和1 km的缓冲区内的人口密度、草地、城镇用地、林地和耕地进入LUR模型并对疫情有显著的影响(相关系数分别为0.779、-0.473、0.818、-0.642和-0.403),所构建的LUR模型效果较好(调整R2为0.796,F=390.409,P<0.01),留一交叉检验结果显示模型的相对均方根误差为0.7046,预测值与实测值的拟合精度达到0.7101。2030年城市空间扩展的区域主要分布在深圳、东莞以及广佛的交界地区,而登革热风险预测模型表明2030年登革热疫情风险较大的区域与珠江三角洲城镇用地占比、人口分布较高的地区有高度的一致性,尤其是广佛地区。因此,LUR模型可以较好地预测登革热疫情的空间分布,从而为当地卫生部门防控登革热提供方法支持。 相似文献
165.
地球数字产品的空间数学基础 总被引:4,自引:0,他引:4
在分析当前地球数字产品空间数学基础局限性的基础上,将地图投影概念由传统的曲面到平面的变换扩展为曲面到曲面的变换,提出一套适合于大型GIS和地球数字产品的“地图投影”模型的实用模型,该模型的视图采用等距离切圆柱投影,度量空间是椭球面几何系统,符合计算机环境下GIS视图与度量空间分离的特性。鉴于全球多分辨率连续可视化,精密可视化量算,三维、多维地球数据统一,标准的空间定位框架和只有在统一的空间系统内全球资源、生态环境数据才能进行精确的地理分析等四个方面的需要,从地图投影进到本模型将是方向和技术趋势。 相似文献
166.
利用高光谱数据进行植被生化成分反演方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
高光谱数据包含着丰富光谱信息,能够定量地分析物质成分[1]。由高光谱数据,可以运用多元逐步线性回归方法反演植被生化组分含量,从而达到监测植被生长状况的目的[2]。本文具体介绍了多元逐步线性回归方法,及其在氮、木质素和纤维素含量估算中的应用。 相似文献
167.
168.
Haitao Zhang Long Guo Jiaying Chen Peihong Fu Jianli Gu Guangyu Liao 《中国地理科学(英文版)》2014,24(2):191-204
This study used spatial autoregression(SAR) model and geographically weighted regression(GWR) model to model the spatial patterns of farmland density and its temporal change in Gucheng County,Hubei Province,China in 1999 and 2009,and discussed the difference between global and local spatial autocorrelations in terms of spatial heterogeneity and non-stationarity. Results showed that strong spatial positive correlations existed in the spatial distributions of farmland density,its temporal change and the driving factors,and the coefficients of spatial autocorrelations decreased as the spatial lag distance increased. SAR models revealed the global spatial relations between dependent and independent variables,while the GWR model showed the spatially varying fitting degree and local weighting coefficients of driving factors and farmland indices(i.e.,farmland density and temporal change). The GWR model has smooth process when constructing the farmland spatial model. The coefficients of GWR model can show the accurate influence degrees of different driving factors on the farmland at different geographical locations. The performance indices of GWR model showed that GWR model produced more accurate simulation results than other models at different times,and the improvement precision of GWR model was obvious. The global and local farmland models used in this study showed different characteristics in the spatial distributions of farmland indices at different scales,which may provide the theoretical basis for farmland protection from the influence of different driving factors. 相似文献
169.
As part of the DarkSide program of direct dark matter searches using two-phase argon TPCs, a prototype detector with an active volume containing 10 kg of liquid argon, DarkSide-10, was built and operated underground in the Gran Sasso National Laboratory in Italy. A critically important parameter for such devices is the scintillation light yield, as photon statistics limits the rejection of electron-recoil backgrounds by pulse shape discrimination. We have measured the light yield of DarkSide-10 using the readily-identifiable full-absorption peaks from gamma ray sources combined with single-photoelectron calibrations using low-occupancy laser pulses. For gamma lines of energies in the range 122–1275 keV, we get light yields averaging 8.887±0.003(stat)±0.444(sys) p.e./keVee. With additional purification, the light yield measured at 511 keV increased to 9.142±0.006(stat) p.e./keVee. 相似文献
170.