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中国红树林生态系统的植物种类、多样性、功能及其保护 总被引:28,自引:0,他引:28
本文从4个方面对中国红树林生态系统的植物进行论述:(1)中国红树林生态系统的红树植物、半红树植物、伴生植物、红树林区的大型藻类和浮游植物种类;(2)中国红树林生态系统植物的物种多样性、红树植物生理和形态适应的多样性、产物的多样性;(3)红树林的生态功能;(4)中国红树林生态系统的主要保护问题及其保护措施。 相似文献
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34.
FPAR的Monte Carlo模拟研究 总被引:2,自引:0,他引:2
FPAR (fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the canopy)是植被冠层阻截太阳光合有效辐射的比例,是遥感估算陆地生态系统植被净第一性生产力(NPP)的重要参数.利用Monte Carlo方法模拟光子在植被冠层中的辐射传输过程,以植被冠层二向反射分布函数的模拟来验证模拟的正确性;在此基础上对400-700nm光合作用波段范围内的植被叶片吸收光子辐射比例的FPAR进行模拟.FPAR的Monte Carlo模拟结果,揭示了FPAR与太阳天顶角及植被冠层参数之间的关系. 相似文献
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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
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S.I. Sherman E.A.Gorbunova 《地学前缘》2008,15(3):337-347
已有的地质和地球物理方法无法对年、月、旬等现今时间尺度上的断层活动变化进行有效预测。运用基于地震活动定量指数运算程序的地理信息技术可以解决这个问题。这种方法被应用于贝加尔裂谷系(BRS)及邻区的研究当中。研究发现,断层活动变化发生在以几年为周期的时间尺度上,这无法用区域应力场的变化进行合理解释。沿着穿越贝加尔裂谷系的剖面编制了活动断层图以及地震活动定量指数曲线。提出的这种方法可以根据地震活动定量指数对活动断层进行仔细的分类,从而为解决地震中期预报相关问题开辟了重要途径。这种方法还被用来研究断层现今活动的时空变化和形成机制。研究发现,在实时尺度上断层活动具有高频发生的特征,这种现象可能是由于脆性岩石圈板内和块体内部运动产生的慢变形波的干扰导致的。利用变形波的通过速度可以对活动断层进行分组,各组具有不同的地质和地球物理特征参数,同时还可以对变形波波前的方向以及某一区域内主要断层在实时间隔内(地质上的瞬间)的活动情况进行预测。 相似文献
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通过对塔里木盆地孔雀河斜坡东南部地区中晚奥陶系砂岩中重矿物分析研究,表明库鲁克塔格露头样品稳定重矿物为锆石-电气石-石榴石-磁铁矿-赤褐铁矿组合,孔雀1井样品稳定重矿物为锆石-石榴石-电气石-白钛石组合,二者有些差异,但分析结果反映了同样的母岩性质.研究区内沉积岩母岩主要来自于酸性、中基性岩浆岩和部分变质岩,为混源产物.结合对地震剖面的分析,认为研究区物源来自南(阿尔金造山带)和北(库鲁克塔格隆起)两部.根据稳定重矿物ZTR指数判断,南、北两个方向而来的沉积物在孔雀1井附近交汇,并沿各自路线运移、沉积. 相似文献
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在分析河南黄淮平原土壤和小麦籽实中Cu含量分布特征的基础上,利用单项污染指数法对研究区小麦籽实中Cu的污染状况进行评价。其结果为:研究区小麦籽实中Cu的单项污染指数Pi的平均值为0.473,说明研究区小麦籽实未受Cu的污染。Cu的状况良好。进一步讨论了土壤中Cu的含量与小麦籽实中Cu含量间的关系。认为小麦籽实中Cu的积累与土壤中的总Cu无明显的相关关系,而与土壤中的有效态Cu含量具有明显的相关性。据此,将土壤有效态Cu作为土壤Cu生态安全评价的指标。并建立了小麦籽实Cu与土壤有效Cu的响应关系模型,确定了土壤中有效Cu的安全界限值。 相似文献
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粒子群优化算法是基于群智能的随机全局优化方法,它源于对鸟群简化社会系统的模拟。为了提高标准粒子群优化算法的收敛性能,将生物免疫系统的记忆能力和多样性引入标准粒子群优化算法,提出一种免疫粒子群优化算法。在提取纹理样本Laws纹理能量模板特征、小波特征等纹理特征的基础上,提出针对分类问题的粒子表达方法和群体寻优策略,实现了基于免疫粒子群算法的纹理分类。实验结果表明,与标准粒子群优化算法相比,免疫粒子群优化算法在获取训练样本类别中心时具有较好的收敛性能,并且基于该算法的影像纹理分类具有较高的分类精度。 相似文献