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991.
天祝高寒草原区NDVI,DEM与地表覆盖的空间关系   总被引:2,自引:0,他引:2  
魏伟  赵军  王旭峰 《干旱区研究》2008,25(3):394-401
在GIS支持下,以时间分辨率为草原区植被一个完整生长周期,以空间分辨率15 m×15 m的TM/ETM遥感影像的NDVI指标为数据源,采用目前较为流行的主成分变换法(PCA),结合土地利用类型图和数字高程模型(DEM),参考相关的地理基础图件,对天祝高寒草原区地表覆盖进行分级分类。运用叠置分析法研究了不同海拔高度和不同地表覆盖下NDVI变化情况;同时分析了NDVI与DEM、地表覆盖三者之间的空间关系。此次研究对环境较为特殊的高寒草原区植被分布及变化监测有重要的意义。  相似文献   
992.
塔克拉玛干沙漠北缘沙尘暴源区地表沉积物粒度特征   总被引:11,自引:3,他引:8  
研究表明,在肖塘地区,地表沙主要以细砂(0.125~0.25 mm)为主,占48.35%,极细砂(0.062 5~0.125 mm)占30.05%,中砂(0.25~0.5 mm)占14.34%,粉砂(0.003 9~0.062 5 mm)占6.09%,同时丘间沙有黏土(0.000 02~0.003 9 mm)存在,含量在0.5%~0.8%;以细砂为主是造成肖塘地区沙尘暴结束后,很少出现浮尘天气的主要原因,也是造成该地沙尘暴主要以就地起沙为主,只有少数几次较强的天气系统形成远源沙尘暴;沙丘砂样分选良好,标准偏差(σ1)为0.61,其次是胡杨林带和生态防护林带,分别为0.65,0.69,古河床的砂样分选最差为1.31,河床沉积土为1.64;沙尘暴输沙贡献以沙为主,河床裸露面积小,表土胶结紧实,对沙尘暴沙源贡献不大.  相似文献   
993.
吉林省地表温度时空分布遥感研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用中等分辨率成像光谱辐射仪(MODIS)数据,基于亮度温度、大气透过率和地表比辐射率等参数,运用分裂窗算法对吉林省全区的地表温度进行反演,获得地表温度时空分布与太阳辐射时空分布一致的良好效果,其中3、6、9月份的温度直方图呈现双峰,经分析为地表湿度影响所致。  相似文献   
994.
995.
龙荣华  方艳  浦恩达  马钧 《农学学报》2015,5(9):135-140
现代园艺产业及其相关产业作为现代农业中的劳动密集型产业,对保障社会稳定具有特殊的作用。本文简述了云南省委、省政府为了加快发展云南省经济及推进城市化进程,提出建设昆曲绿色经济示范带,通过调查分析了园艺作物单位土地面积上的收益远比一般其他农作物收益高,以及园艺作物在昆曲绿色经济示范带中不仅具有重要意义,而且能促进示范带周边人们的经济发展,对全省的经济发展也能起到示范作用,同时,笔者提出了5条促进昆曲绿色经济示范带园艺作物产业发展的建议供决策者和读者参考。  相似文献   
996.
为了探求黑土区坡耕地和林地降水资源再分配规律,以吉林省东辽县杏木小流域为典型研究区,采用资料统计分析与野外试验测定相结合的方法,对研究区坡耕地和林地水量平衡进行分析。结果表明:(1)研究区1978—2008年间,年内降水量呈单峰型分配,作物生长季降水量为511.16 mm,降水日数为59.95 d,分别占全年总降水量和降水天数的81.4%和56.94%。(2)农田蒸散量在5—9月分别为53.05,99.84,170.06,124.33,55.88 mm,占总输入降水量的65%~88%,为研究区坡耕地水量平衡主要支出项;土壤蓄水变化量在5月、6月、8—9月为正值,土壤处于蓄水状态;在7月份为负值,土壤处于失水状态。(3)山杨林地在生长季6—9月水分充盈,土壤水分变化量为7.94 mm,林地土壤长期处于蓄水状态。  相似文献   
997.
黄土坡耕地地表糙度的空间异质性研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
【目的】探讨微尺度下(2 cm×2 cm)地表糙度在侵蚀过程中的空间异质性规律,为进一步理解和定量化描述地表糙度与土壤侵蚀的相互耦合关系奠定基础,并为黄土高原坡耕地水土流失的治理提供一定的理论依据。【方法】以黄土高原不同耕作措施条件下(4种常见的农业耕作措施:人工锄耕、人工掏挖、等高耕作、直线坡(对照)的坡耕地为研究对象,通过室内人工模拟降雨实验,利用激光扫描仪获取地表糙度数据,运用地统计学和分形维数方法对地表糙度的空间分布特征及变异性进行研究。【结果】基本统计特征分析表明,黄土坡耕地地表糙度在整体上的分布较均匀,具有较弱的空间变异特征。半方差函数分析表明,黄土坡耕地地表糙度均表现出中等以上的空间自相关性,其空间自相关尺度范围为2.02-3.82 m。由空间结构特征引起的异质性占总异质性的比例较大。分形维数分析表明,黄土坡耕地地表糙度具有良好的分形性质,其分形维数介于1.59和1.91之间;随坡度的增大,各坡面地表糙度的空间分布趋向复杂,空间异质性增强;人工锄耕、人工掏挖、等高耕作坡面的空间异质性在小尺度范围内依次增强,具有良好的水土保持作用。【结论】造成地表糙度空间异质性差异的主要原因是由人为耕作和坡度所形成的空间结构特征。地表糙度的空间配置格局在小尺度范围上由人为耕作和坡度、在大尺度范围上由降雨及其侵蚀过程所控制。该研究结果可为进一步理解地表糙度与侵蚀的相互耦合关系奠定基础,并为黄土坡耕地的水土流失防治提供一定的科学依据。  相似文献   
998.
【目的】明确放牧强度对高寒草地生态系统中不同类群土壤动物群落结构和多样性的影响。【方法】2014年9月在川西北红原县的西南民族大学“青藏高原生态保护与畜牧业高科技研究示范基地”内选取轻度放牧(light grazing,LG,15 sheep/hm2)、中度放牧(medium grazing,MG,22 sheep/hm2)、重度放牧(heavy grazing,HG,36 sheep/hm2)及无放牧(对照)(no grazing,NG) 4个样地。使用Vortis便携式吸虫器采集地表小型节肢动物;用环刀采集0-5、5-10和10-15 cm层土样,每层采2份,分别用干漏斗法(Tullgren)和湿漏斗法(Baermann)分别分离土壤节肢动物和土壤线虫。【结果】主成分(PCA)分析结果表明,无放牧处理与其他放牧处理样地间的3类土壤动物群落结构均存在明显差异,说明放牧对土壤动物群落结构具有显著影响;而土壤线虫群落结构在3种放牧强度之间的差异最明显,其次是地表节肢动物,土壤节肢动物群落结构在3中放牧强度间的差异相对最小。3种放牧强度样地中的土壤节肢动物及土壤线虫的群落密度均显著高于无放牧处理样地(P<0.01),而地表节肢动物群落密度则以轻度放牧样地最低。地表节肢动物的类群数随放牧强度增加而增加,但不同放强度间无显著差异(P>0.05);Shannon多样性指数和Pielou均匀度指数均随放牧强度的增加呈先下降后增加的变化趋势,且以无放牧处理最高,中度放牧处理最低,不同放牧强度间具有显著差异(P<0.05)。土壤节肢动物的类群数和Shannon多样性指数均呈先增加后下降的变化趋势,且均是中度放牧强度样地的多样性显著高于其他放牧强度样地(P<0.05);而Pielou 均匀度指数无明显变化趋势(P>0.05)。土壤线虫的类群数以轻度放牧最高,Shannon多样性指数则是随放牧强度增加而下降,Pielou均匀度指数呈先下降后增加的趋势,以中度放牧最低,无放牧处理最高;单因素方差分析结果表明土壤线虫的多样性指数在各放牧处理间均有显著差异(P<0.05)。多元回归分析结果表明地表和土壤节肢动物的密度和多样性指数与土壤化学性质呈显著相关(P<0.05或P<0.01),土壤线虫群落密度和多样性指数与土壤化学性质和放牧强度呈显著相关(P<0.01)。【结论】不同类群土壤动物对放牧强度的响应不同,重度放牧有利于地表节肢动物,中度放牧利于土壤节肢动物,轻度放牧利于土壤线虫。因此在评价放牧对草地生态系统的影响时选取合适的土壤动物类群非常关键。  相似文献   
999.
以FY-3可见光红外扫描辐射计(VIRR)L1数据为信息源,对FY-3 VIRR L1数据在陕西省云检测、地表温度、温度植被干旱指数(TVDI)等反演方法进行本地化研究,同时使用IDL程序语言研制了FY-3 VIRR L1数据预处理、云检测、地表温度反演、TVDI指数法反演土壤干旱程度等应用程序,以实现利用温度植被干旱指数(TVDI)对陕西省土壤干旱程度的监测,并对检测结果进行数据反演。反演结果表明,利用FY-3 VIRR L1数据生成的TVDI与20cm土壤相对湿度具有良好的负相关性,相关系数在-0.535左右;TVDI能较好地反映陕西省土壤干旱状况,在延安、关中、陕南的TVDI反演结果与实际旱情一致性较好,但在植被覆盖较差的榆林部分地区,反演结果与实际旱情差异较大。  相似文献   
1000.
呼和浩特市不同植被指数与地表温度的定量遥感关系   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用Landsat 8影像数据,提取呼和浩特市地表温度(LST)、4种典型植被参数:归一化植被指数(NDVI)、修正土壤植被指数(MSAVI)、比值植被指数(RVI)及植被覆盖度(FV),并结合研究区土地覆被信息,探讨了LST与4种典型植被参数的定量遥感关系,不同下垫面类型对地表温度—植被参数的影响及其二者之间的空间尺度效应。结果表明:地表温度—植被参数呈现出显著负相关关系,NDVI,RVI,MSAVI,FV每增加0.1,对应的LST分别下降:0.99℃,0.83℃,1.02℃,0.64℃;不同土地覆被类型中二者相关性差异显著,其中林地LST与4种植被参数相关性最强,RVI与LST相关性最稳定;在不同的空间尺度下(30~1 920 m),地表温度—植被参数空间相关性呈现出先增大后减小的趋势,NDVI,FV,MSAVI,RVI与LST的空间相关性分别在120 m,240 m,60 m,120 m达到最高。  相似文献   
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