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61.
随着对气候变化研究的深入,大气中氧气含量变化也应引起关注。本研究利用绿色植物光合作用产生有机碳和氧气的原理,通过模拟植物各级生产力,估算出区域氧气生产量。利用MODIS的GPP产品,通过投影转换、影像裁切等处理,与GIS融合,采用C-FIX模型估算区域NPP、NEP,实现区域氧气生产量的总量估算和空间分布。以哈尔滨市为例估算了2008年区域氧气生产量,主要结论如下:①2008年哈尔滨市生产净氧气量394423.95t,植物自养呼吸消耗占初始氧气生产量的30.787%,异养呼吸消耗占0.001%,初始氧气生产量越多,植物自养呼吸消耗和异养呼吸消耗也多;②哈尔滨市处于高寒地带,2-12月氧气生产量基本趋近于0,夏季最高,秋季略高于春季;③哈尔滨市各月及全年以阿城区氧气产量最多,呼兰区、松北区次之,主城区即南岗区、道里区、道外区、香坊区及平房区最低。本研究采用RS、GIS等技术,利用植物光合作用原理,实现了区域氧气生产日、月、年总量估算和空间分布变化,为区域氧气生产量的估算提出了新的思路,为研究大气中氧气含量的变化和评价人类生活环境质量提供了依据。 相似文献
62.
随着城市环境问题的日益突出,建立宁波市绿地空间分布信息系统有重要的意义。本文应用RS与GIS等现代技术最新理论和方法对宁波市绿地空间分布进行分析,提出宁波市绿地空间分布GIS的体系结构,详细设计了系统的实现技术路线和途径。 相似文献
63.
64.
65.
国产GTS1探空仪与VAISALA公司RS92探空仪对比分析 总被引:8,自引:1,他引:7
文章从静态指标与动态对比两个方面,对中国国产GTS1探空仪与芬兰Vaisala公司RS92探空仪的综合性能进行对比.对比结果表明,GTS1探空仪温度存在滞后误差,RS92探空仪湿度测量结果明显好于GTS1探空仪,200hPa以上RS92探空仪气压变化低于GTS1探空仪,测风精度方面RS92探空仪高于GTS1探空仪,850hPa以下和150hPa以上GTS1探空仪测风与RS92探空仪存在1m·s-1以内的系统差,RS92探空仪在整体性能上高于GTS1探空仪. 相似文献
66.
67.
利用GIS技术和RS技术减灾防灾 总被引:2,自引:1,他引:1
减灾防灾是一项需要多学科知识融会贯通的长期工程。灾难的发生是由多种因素造成的,在分析管理的时候,需要大量的数据源,因而,分析过程相当地耗时耗费。近年,由于能够高效提供详细、精确的相关数据.GIS技术和RS技术在灾难管理方面应用广泛、发展迅速,遥感技术提供灾情数据.GIS技术通过模型将各种数据有机地整合起来,包括空间数据、非空间数据、属性数据,使它们在灾难管理的各个阶段发挥不同的作用。 相似文献
68.
基于RS与GIS的三峡库区文物保护信息系统研究 总被引:4,自引:0,他引:4
举世瞩目的三峡水利枢纽工程的建设将为我国带来巨大的综合效益,同时由于水库水位的抬高,库区沿岸众多的文物古迹将部分或全部被永久淹没,为了研究文物保护工作的发掘技术与改进文物管理工作的手段,文章在分析三峡库区文物保护信息系统(TGRRPIS)的系统目标的基础上,探索了RS与GIS技术在文物保护领域应用的实用性,对三峡库区文物保护信息系统进行了尝试性的研究。 相似文献
69.
西部干旱区生态景观格局动态分析 总被引:15,自引:9,他引:6
以1982~2000年NQAA气象卫星数据为基本信息源,在AIRC/INFO支持下,将遥感影像进行分区切割,按海拔进行分类,通过对景观优势度指数、斑块密度、边缘密度和分维数等指数的计算,对西部干旱区近20年以来的景观动态特征进行了全面分析,结果表明:各类景观类型所占比例差异较大,沙漠、戈壁无植被区景观类型在本区生态景观中优势度最大,占支配地位,绿洲作为斑块镶嵌于其上;近20年,平原地区的中覆盖度草地和高覆盖度草地在研究区所占的百分比呈明显下降趋势,而绿洲所占比例呈上升趋势,表明这两类植被有相互转换的关系;平原丘陵区的自然景观斑块分维数在增长,绿洲景观类型斑块的分维值在减小,斑块形状趋于规则化。西部干旱区气候变化及人类活动已成为本地区生态景观格局变化的重要因素。 相似文献
70.
The understanding influence of multiple factors variations on land surface temperature (LST) remains elusive. LST was retrieved by the atmospheric correction algorithms. Based on the correlation coefficients, stepwise regression analysis was developed to examine how multiple factors variability led to LST variations. The differences in LST between impact factors vary depending on time in a day. The elevation and land use types significantly affect the LST in sunny slope or shadow areas has a significantly quadratic curve correlation or a negative linear correlation with it, the influence of slope and aspect is not very significant. LST for forestland, grassland and bare land in the sunny slope and shadow area was the cubic polynomial related to its elevation. Normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized difference moisture index (NDMI) effectively express LST in mountainous. LST and NDMI or NDVI have a significantly negative correlation, NDMI is more effective and more applicable for the expression of LST. 相似文献