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Ana P. Mucha M. Teresa S. D. Vasconcelos Adriano A. Bordalo 《Estuarine, Coastal and Shelf Science》2004,59(4):663
Vertical distribution (0–15 cm) of the macrobenthic community and its relationships to natural sediment characteristics and trace metal contents and bioavailability were studied at five locations in the lower Douro estuary, Portugal. An analysis of vertical metal distribution, for the interpretation of anthropogenic impact on the estuarine sediments, was also investigated. Sediment characterisation included organic matter, grain size, metals (Al, Fe, Cu, Pb, Cr, Ni, Cd, Zn and Mn), acid volatile sulphide (AVS) and simultaneously extracted metals (SEM). The macrobenthic community had low diversity (14 species), was dominated by small size opportunists and seemed to be controlled mainly by natural factors such as grain size distribution, Al and Fe contents and sediment depth. The vertically heterogeneous distribution of macrobenthic community appears to affect redox status of the sediments and consequently metal bioavailability. Despite anthropogenic contamination in terms of Zn, Cu, Pb, Cr and Ni having already been detected in the north bank, the analysis of vertical distribution was essential for the identification of current anthropogenic contamination in terms of Zn, Pb and Cd in the south bank. 相似文献
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玉龙雪山景区游客分布特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于2001~2009年玉龙雪山景区索道接待人次数据,从客流量的年度变化、季度变化、黄金周变化等方面分析了景区客流时空分布特征。主要结果如下:(1)景区客流量随着时间变化呈逐年上升的趋势且增幅明显;(2)夏季为玉龙雪山景区的旺季,冬季为淡季,景区内部各景点季节性差异大小为:牦牛坪冰川公园云杉坪。(3)黄金周客流量变化呈"单峰"型,中期人数最多;最大日客流量为年内日平均客流量的2.43倍。各景点"五一"、"十一"客流分布集中程度相似,牦牛坪的变化程度最大,冰川公园最小。(4)景区客流量空间分布集中程度高,主要集中于云杉坪和冰川公园。 相似文献
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城市住宅价格时空格局及演变特征是衡量城市房地产市场发展均衡性的重要指标。针对海量的互联网实时房产数据,本文构建了一种长时序时空大数据挖掘方法。首先,利用挂牌数据和成交数据,进行了泛在网络地产数据的可用性验证;其次,提出了“混合像元”的多尺度栅格模型,以构建基于栅格系统的房产统计特征描述,形成了多源网络房产数据融合方法;然后分别采用莫兰指数和地理探测器分析房价的空间自相关性和分异性,并基于P-Bshade和邻近栅格时空插值算法解决了稀疏房产数据的融合与插值问题,构建了长时序房地产时空栅格数据库;最后,以北京六环范围内为研究区域,通过栅格区划算法进行了二手房价格时空演变格局的挖掘分析。 相似文献
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塔里木河干流植被遥感监测时空多尺度协同分析方法 总被引:2,自引:1,他引:2
利用遥感植被指数、典型植被样方和地面观测信息进行塔里木河干流植被监测是目前的主要方法。由于塔里木河干流具有流域下垫面均匀性差,自然植被随机分布的特点,使得现有研究方法局限在特定的时间和空间尺度,很难使用地面的观测数据和不同尺度的遥感数据进行植被生长状态的协同分析。针对这些问题,本文提出了利用不同分辨率遥感数据和地面观测数据进行多尺度协同分析的方法MSSA(Multiple Scale Synergy Analysis)。该方法包括以下几个步骤:①通过低空间分辨率的遥感数据构建时间序列的塔里木河干流植被指数分布图像,在分析图像特征的基础上划分塔里木河遥感监测单元;②对监测单元内部不同组分的时间和空间状态参数进行量化与率定;③根据几何光学模型原理和植被随机分布特性,采用线性混合模型模拟单元植被指数;④根据模拟结果和遥感数据的对比分析,获得地面植被参量的可靠估计。该方法将地面组分的状态参量和遥感数据通过模拟模型相关联,实现了不同时空尺度遥感数据以及地面样方或者点观测数据的协同分析,为塔里木河干流植被监测进行长期、细致的研究建立了海量数据综合分析的方法体系。 相似文献
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以美国橡树岭国家实验室二氧化碳信息分析中心的中国碳排放数据、统计年鉴中的分省化石能源消费与水泥产量数据为基础,选取NDVI植被指数、DMSP/OLS夜间灯光数据、GDP、工业总产值、人口5个指标,对中国2000年及2010年的分省碳排放结果采用5km×5km格网,运用空间滞后回归模型(SLM)进行空间分布模拟,并对空间模拟结果进行误差分析及纠正,获得2000年及2010年地均碳排放强度空间分布图。结果表明,中国地均碳排放强度存在以下特征:区域差异分布特征明显,主要表现为从东部地区向中西部地区逐渐变小;存在几个明显高值热点及低值冷点区域;随着时间的推移,地域差异特征越发明显,冷点和热点区域分布特征更加显著;2010年各地区地均碳排放强度明显大于2000年。 相似文献
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