植被覆盖变化分析及其预测方法研究——以吉林东部为例(英文)

[目的]研究植被覆盖的动态变化及其预测方法。[方法]在GIS平台的支持下,以NDVI为主要数据源,对研究区不同年度植被覆盖情况进行空间叠置分析,揭示吉林东部近10年植被覆盖变化的空间分布规律。并利用马尔柯夫模型和灰色系统G(1,1)模型预测吉林东部植被覆盖的年度变化趋势。[结果]吉林东部植被覆盖有上升的趋势但总体变化不大,植被覆盖变化较大的区域主要分布在湖泊和河流周围。马尔柯夫和灰色系统G(1,1)两种模型的预测结果与实际观测结果基本吻合。[结论]该研究结果为有效地保护山区林地的植被覆盖提供了参考依据,同时,对于制定吉林省及全国的林地建设规划和社会经济可持续发展的科学决策均具有重要的参考价值。     

灰色马尔柯夫模型在陕西省苹果产量预测中的应用

【目的】将灰色系统理论与马尔柯夫链相结合,建立灰色马尔柯夫预测模型,并对陕西省苹果产量进行预测,为指导苹果产业发展提供科学依据。【方法】首先建立陕西省1998~2007年苹果产量的GM(1,1)预测模型,确定出苹果产量的发展趋势和预测值,在此基础上应用马尔柯夫链理论对预测结果进行修正。【结果】2008年陕西苹果产量预测值为769.71万t,实例计算表明,灰色马尔柯夫模型更适用于随机波动性较大的数列预测问题。【结论】将灰色GM(1,1)模型和马尔柯夫链相结合用于苹果产量预测是可行的。     

棉花产量的灰色-马尔柯夫模型预测

在灰色-马尔柯夫预测模型基础上对我国棉花产量建立了预测模型,并将预测结果与常用的灰色GM（1,1）模型及灰色-马尔柯夫模型进行了比较。结果表明,用改进的灰色-马尔柯夫模型对棉花产量预测,建模简单、预测精度高,较好地解决了既有趋势性又有较大波动性的数据序列预测问题。具有一定的可行性。     

灰色—马尔柯夫预测模型在股指预测中的应用

股票市场是一个部分信息已知、部分信息未知的系统,因此可以把它看作一个灰色系统来进行处理。但灰色预测适应于时间短、数据少、波动小、具有长期趋势的预测对象,对随机性波动较大的数列进行预测,其预测值就会偏高或偏低,拟合较差,预测精度不理想。本文把灰色预测和马尔柯夫预测两种预测方法结合为一,取长补短,先用GM(1,1)模型来揭示股指变化的某种总趋势,而用马尔柯夫模型来确定状态之间的转移,建立灰色—马尔柯夫预测模型,对股票价格指数进行具体预测。     

灰色(GM)—马尔柯夫链预测

灰色系统是研究系统中部分信息已知,部分信息未知或不确知的理论。基于灰色系统理论的GM(1,1)模型的预测,称为灰色预测。GM(1,1)模型的几何图形是一条较平滑的曲线,因而难以反映实际序列的波动情况,特别对随机性较大的数据列拟合较差,预测精度较低。马尔柯夫链相关预测是根据状态之间转移概率来预测系统未来发展的。转移概     

基于灰色马尔柯夫预测模型的径流量预测

针对河川径流成因复杂性的特点和用单一预测法均有一定局限性的现状,提出了灰色与马尔柯夫相耦合的灰色马尔柯夫预测模型.两种预测模型的科学组合,既综合了GM(1,1)灰色预测和马尔柯夫预测的优点,又提高了预测流域径流量的精度.讨论了GM(1,1)模型修正法和相对误差序列的"马氏性"检验法,进一步完善了该预测模型.最后以安康水库年入库径流量预测为例,验证该方法的可行性.结果表明:1995年和1996年入库径流量的预测值分别是以0.41,0.39的最大概率落人区间(99.894,139.592)和(101.088,142.509)内,由此可见,预测结果准确.     

宣城地区粮食总产的灰色马尔柯夫链预测方法

使用灰色马尔柯夫链预测方法预报宣城地区粮食总产 ,其结果不仅时效好 ,而且既能反映出趋势产量 ,又能反映出气象产量 ,预报准确率比单纯使用灰色GM(1,1)模型显著提高。 1998、1999年试报误差均小于 1.5 %。     

日本落叶松人工林生长量的灰色—马尔柯夫预测

应用灰色GM(1,1)模型进行日本落叶松人工林生长趋势预测,在对43块标准地进行每木检尺的基础上,获得了不同龄阶平均单株木的3个测树因子胸径、树高、材积的总生长量,利用这些基于时间序列的原始数据对GM(1,1)模型进行拟合。其模型模拟检验精度:胸径、树高、材积均为Ⅱ级可用水平;发展系数|a|<0.3,可用于中长期预测。由预测产生的相对误差的大小,将原始数据划分为4种状态,分别写出胸径、树高、材积的四步概率转移矩阵p(i),建立灰色—马尔柯夫预测模型。从对32、34龄阶的预测结果看,灰色—马尔柯夫模型预测的平均相对精度分别为胸径99.22%、树高99.73%、材积98.33%,能进行高精度的预测工作。     

灰色马尔柯夫预测模型及其在渔获量预测中的应用

为海洋，江河渔获量的长期预测提供一种预测精度较好的预测方法，将灰色ＧＭ（１，１）预测和马尔柯夫概率矩阵预测两者结合起来，通过它们的优点互补，使灰色马尔柯夫预测模型对渔获量的预测结果更科学，更精确，并用灰色马尔柯夫预测模型，预测山东省黄姑鱼的年渔获量，结果是令人满意的。     

岔口小流域植被覆盖度时空变化特征分析

[目的]本研究旨在为岔口小流域的生态环境评价和改良提供参考,同时为该地区的坡改梯、荒坡绿化等工程提供决策依据。[方法]基于Landsat-7ETM影像数据反演2001-2010年岔口小流域植被覆盖度时序变化与空间格局,并结合流域同时期的气象数据和地形数据,分析流域植被覆盖度的年际变化对气候变化的响应及空间分布对地形变化的响应。[结果]结果表明:(1)2001-2010年研究区的平均植被覆盖度为0.51。研究区西部的植被覆盖度普遍高于东部,林地、沟川地和沟坝地的植被覆盖度相对较高。(2)2001-2010年研究区植被覆盖度总体上呈上升趋势,平均变化速率为0.013/年。研究区东部和南部地区植被覆盖度升上趋势较为明显。(3)研究区植被生长与温度和降雨量之间均呈正相关,并且降雨量是限制植被生长的主要气候因子。温度对植被生长的影响无明显的时滞性,而降雨量对植被生长的影响存在时滞效应。(4)研究区的最高海拔并未达到限制植被生长的临界值,随着海拔的升高,植被覆盖度增加。研究区植被覆盖度随着坡度的升高而增加,达到一定坡度时,随着坡度的升高而减少。[结论]2001-2010年岔口小流域植被覆盖度呈上升趋势,气候变化和退耕还林工程的实施是其增加的主要原因,地形变化则影响其分布。     

基于遥感技术的2005～2014年西藏地区植被覆盖度变化分析

[目的]利用遥感技术估算西藏地区多年植被覆盖度变化情况。[方法]基于MODIS－NDVI数据,利用像元二分模型,估算了2005～2014年西藏地区生长季期间的植被覆盖度,并对其时空变化特征进行了分析;借助趋势分析法分析了10年间西藏地区植被覆盖度的趋势斜率;通过划分气候区,在控制气候要素不变的情况下,讨论人类活动对西藏植被覆盖度变化的影响。[结果]2005～2014年西藏地区生长季期间平均植被覆盖度为33.00％～36.00％,整体表现为稳定的上升趋势;东南地区植被覆盖明显好于西北地区;森林、灌丛、农作物等类型植被覆盖度较高,而草原、草甸、高山植被以及荒漠等植被类型相对较低;2005～2014年西藏地区趋势斜率总体保持稳定,植被覆盖明显减少的部分集中分布于拉萨市与林芝市的交界地带、山南地区的东南部及林芝市的中部地区,主要是人类活动影响所致。[结论]利用像元二分模型估算西藏地区多年生长季植被覆盖度是可行的。     

基于NDVI的农牧交错带典型地区时空动态特征研究--以吉林西部为例

[目的]探讨农牧交错带典型地区的时空动态特征。[方法]基于MODIS归一化植被指数数据集(2000~2010年),采用空间自相关分析和趋势分析方法,以吉林西部为例,研究农牧交错带典型地区地表植被空间分布特征。[结果]2000~2010年,吉林西部地表植被在生长季呈明显上升趋势;研究区地表植被的空间分布表现出正相关,但在局部地区地表植被分布有破碎倾向,空间分布的整体性一般。[结论]该研究为人类合理保护自然提供科学依据。     

吉林省东部地区植被覆盖度变化及影响因子

应用像元二分模型、多元线性回归分析方法,以2000—2010年吉林省东部植被覆盖数据为基础,综合考虑高程、气象因子、林火干扰和社会经济等因素,对吉林省东部植被覆盖度变化及影响因子进行了分析.为减少随机样本的误差,保证数据的稳定性,将原始数据集随机分为建模样本(60%)和校验样本(40%),在划分建模样本和校验样本时分别做5次重复,对5个样本分别进行模型拟合并选择显著出现3次及以上的变量进入最终模型进行拟合.结果表明:2000—2010年,吉林省东部植被覆盖呈上升趋势,但整体变化较小;研究区域植被变化类型以稳定和增加为主,占研究区总面积的91.6%,植被退化类型面积仅占研究区的8%,呈零星分布.吉林省东部的植被覆盖度变化是地形因子、气象因子和社会经济因子综合作用的结果,其影响因子重要性顺序为:"高程""月平均降水""人口密度""坡度""农村居民收入""月平均相对湿度".     

长白落叶松人工林昆虫多样性的研究

[目的]了解落叶松人工林内昆虫群落的变化规律。[方法]采用样枝调查和地面植被扫网调查法,对吉林敦化市5、9、18年生落叶松林内昆虫种类和数量进行调查,并比较不同林龄林分内昆虫的多样性。[结果]在样地内共收集到97种昆虫,其中半翅目、鞘翅目昆虫较多,鳞翅目、膜翅目、双翅目昆虫较少,毛翅目昆虫仅存在于18年生林分中。5年生林分内昆虫的多样性指数在全年较稳定,9年生林分内昆虫的多样性指数波动较大;5、9年生林分内昆虫多样性较相似,而18年生林分内昆虫多样性与前两者差异较大。[结论]为落叶松人工林的保护经营及害虫控制提供了参考。     

不同覆盖度沙棘对林下草本植被的修复效果研究

[目的]探讨不同覆盖度沙棘对林下草本植被的修复效果。[方法]经过对林下植被的盖度、生物量、物种多样性的分析研究内蒙古自治区鄂尔多斯地区不同覆盖度沙棘人工林对林下植被的影响。[结果]沙棘林覆盖度达10%以后,林下草本植被多样性指数变化平稳;当沙棘林地覆盖度为20%～25%时,林下植被盖度与生物量达最大值。[结论]研究区沙棘林的覆盖度应该以15%～25%为宜。     

光泽县止马国有林场森林资源发展趋势灰色预测

应用邓聚龙教授创立的灰色系统与方法,以光泽县止马国有林场森林资源调查统计数据为基础,建立灰色预测GM(1,1)模型,对光泽县止马国有林场森林资源主要指标(森林覆盖率、有林地面积、活立木蓄积量、用材林蓄积量、近成过熟林蓄积量)的发展趋势进行预测。经检验,预测结果精度好,可信度高,可为福建省光泽县止马国有林场森林资源研究提供切实可靠的分析工具。     

干热河谷植被覆盖对雨季地表径流和土壤水分的影响（摘要）

[目的]研究干热河谷植被覆盖对雨季地表径流和土壤水分变化的影响。[方法]对云南省元谋县的金沙江段干热河谷植被覆盖坡面及裸地进行雨季地表径流和土壤含水量的连续观测,并对观测数据进行统计学分析。[结果]植被覆盖能够显著减少地表径流量,对照小区（裸地）地表径流量是植被覆盖小区的22倍;植被覆盖下0～180cm土壤含水量比裸地增加37.6%;植被覆盖提高了土壤深层含水量的稳定性,并保持土壤物理性质稳定;不同深度土壤不仅水分含量差异显著,而且土壤水分含量变化也明显不同。[结论]坡面植被覆盖能够明显改变土壤水文,维持土壤水分含量在较高水平,特别是20cm以下的土层。     

福建西部地区林火发生格局及驱动因子分析

福建省西部地区森林覆盖率高,且是中国的林火高发区之一,但关于该地区的林火发生格局和预测预报的研究还不完善。以2000—2010年福建林火数据为基础,运用Ripley's K-function和逻辑斯蒂回归模型,综合考虑地形、气象条件、植被条件及人口密度4类因素,对福建西部地区林火分布格局及主要影响因子进行综合分析并建立预测模型。结果表明:福建西部地区2000—2010年间林火发生主要为聚集分布;海拔、日平均气温、日平均相对湿度、日降水、植被覆盖度、人口密度6个因子是福建西部地区林火发生的主要驱动因子;模型预测准确率接近70%且模型内自变量均显著。林火风险概率和火险等级显示,福建西部地区林火发生主要集中在西北部和中部地区。     

用灰色理论预测青海湖裸鲤的年产量

应用灰色理论与方法,以1991~1998年青海湖裸鲤Gymnocypris przewalskii przewalskii的年产量统计数据为基础,建立了灰色系统理论GM(1,1)预测模型,用该模型对1999年青海湖裸鲤的年产量进行了预测。结果表明:青海湖裸鲤年产量的时间响应函数模型为x^(0)(k 1)=4974.9670996e-0.232119k,多年平均相对误差为10.33%,后验差比值C=0.248352,小误差频率P=1,模型的预测精度达到一级;1999年青海湖裸鲤年产量的预测值为776.8 t,与实际产量(807 t)的相对误差为3.73%,模型的预测效果比较理想。