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黄河源区是对环境变化敏感的重要冻土区,监测黄河源区内植被的动态变化,并分析其对相关环境影响因子的响应机制,对了解该区近年来冻土及水资源变化机理有着重要意义.基于2000-2010年的MOD44B植被盖度(Vegetation Continuous Field-MOD44B)产品对黄河源区内植被覆盖率的变化进行分段线性回归及趋势转折分析,从时间和空间角度揭示植被覆盖率的变化特征,探讨降水、坡度、高程等因素对植被覆盖率变化的影响,并选择主要影响因素建立模型对黄河源区内的植被覆盖率进行预测.结果表明:2000-2010年黄河源区内植被覆盖率呈现较强的纬度地带性,并在年际间表现出波动上升趋势;植被改善区域主要分布在扎陵湖和鄂陵湖以南地区,退化区域则主要分布在两湖以北,空间上存在明显的分界线;研究时间段的气温和降水均呈波动上升趋势,线性增长率分别为0.09℃·a-1和8.9 mm·a-1,整个区域内植被变化对于气温更加敏感.与植被改善区相比,植被退化区平均坡度和海拔更低,表明人类活动可能对植被退化产生了影响.  相似文献   
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李志鹏  宋现锋  李润奎 《土壤》2014,46(3):562-568
精细土壤属性信息在诸多领域均具有广泛的应用,历来倍受关注。现有土壤属性预测方法具有适用性不强或需要大量人工经验和专家知识等缺点,限制了这些方法在实际应用中的推广。本文提出了一种土壤属性自适应预测方法,可分为4步:①对采样点进行分组处理;②利用回归模型构建各分组内土壤属性与主导环境因子之间的典型关系;③对分组方案进行自动优化;④利用各组对应的土壤–环境因子典型关系对研究区进行优化拟合预测。为了验证方法的有效性,本文在我国东北典型黑土区以土壤有机质含量为例进行了应用研究,结果表明:所提方法可对环境因子做出自动选择,并可通过优化拟合对土壤属性空间分布进行自适应预测,预测精度较高。本方法初步实现了土壤属性预测的自动化,具有较好的适用性。  相似文献   
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