基于最大熵模型和ArcGIS的陕西省单季稻种植分布预测及适宜性

依据陕西省4个定点单季稻农气观测站长期观测数据、87个单季稻地理分布数据和14个与单季稻生长有关的环境指标(8个气候指标、4个土壤指标和3个地形指标)数据,运用ArcGIS空间分析模块与最大熵模型(MaxEnt),建立陕西省单季稻种植适宜性分布模型,对单季稻在陕西省的种植分布和适宜性进行预测。研究表明:单季稻最适宜种植区(适宜系数P≥0.69)面积为8 949.24km2;适宜种植区(0.38≤P0.69)面积为21 637.68km2;边缘适宜区(0.07≤P0.38)面积为73 351.66km2,不适宜区(P0.07)面积101 804.22km2,陕西省单季稻生长区域狭窄,对生态环境要求苛刻,其中适宜种植区域主要集中在陕南的河谷川道、关中盆地的渭河冲积平原区域,适宜区内土层肥沃、水土资源好,土壤pH为弱酸性到中性,地形平坦、海拔高度为230~800 m。ROC曲线的AUC=0.916,表明预测结果可信度高。影响陕西省单季稻种植分布的主要环境指标有≥10℃积温(贡献率28.97%)、年降水量(贡献率25.99%)、年平均气温(贡献率16.87%)、海拔(8.27%)、年日照时数(5.66%)和年湿润指数(4.12%),陕西省单季稻最适宜区环境参数为≥10℃积温4 865℃·d、年降水量762mm、年平均气温15℃、海拔436m、年日照时数1 573h和年湿润指数1.6。结果显示基于最大熵模型与ArcGIS构建的种植适宜性分布模型可以准确地对陕西单季稻的种植适宜性做出科学综合评价。     

陕西省日照时数季节变化特征分析

利用1961-2010年陕西省95个气象站点的观测数据,采用Mann-Kendal非参数检验方法和EOF经验正交分解法,对陕西省近50 a来四季日照时数的变化特征进行了趋势性分析.结果表明,50 a来,陕西省日照时数的下降出现在夏季和冬季,其中夏季减少趋势通过了p=0.01的显著性检验.春季和秋季变化表现为上升趋势,但上升趋势不明显;四季日照时数的主要下降中心在延安地区中部和宝鸡地区西部,不同季节气候变异中心的位置会发生变化.     

1961—2014年陕西省气候资源变化趋势及突变分析

为揭示陕西气候变化趋势，特别是气候要素的突变特征，为合理开发利用气候资源提供参考。基于陕西省78个气象站点1961—2014年逐日气象观测数据，运用线性趋势法、Mann-Kendall非参数检验法和滑动T检验法，分析陕西省光、热、水等气候资源的变化趋势与突变特征。结果表明：50多年来陕西及各区域气温及积温均呈显著上升趋势，平均气温在20世纪90年代中期发生显著突变，北部突变时间早于中部及南部；降水减少趋势不显著，且没有检测到显著突变；日照时数及风速均呈显著下降趋势，且均存在显著突变，日照突变发生在70年代中期，风速突变发生在90年代前期；蒸散量呈不显著下降趋势，突变发生在70年代中后期；干燥度呈不显著上升趋势，没有检测到显著突变。陕西温、光及风资源变化趋势显著，这些气候资源的显著变化对陕西农业生产和生态环境的影响利弊共存，热量资源的显著增加利于越冬农作物生长，但农作物病虫害发生及遭遇高温热害的风险也加大，在农业生产和生态环境决策上应合理利用气候资源，进而趋利避害。     

基于二维码和空间数据库的室内定位导航方法研究与实现———以超市导购为例

将二维码识别技术和空间数据库技术结合,研究了低成本的室内定位及导航方法,并基于智能手机平台设 计了“乐购”超市导购系统.研究结果表明,将二维码识别技术和空间数据库技术结合,能够实现高效且精确的室内 定位及导航,提升了用户体验、服务质量和工作效率.     

基于二维码和空间数据库的室内定位导航方法研究与实现--以超市导购为例

将二维码识别技术和空间数据库技术结合,研究了低成本的室内定位及导航方法,并基于智能手机平台设计了“乐购”超市导购系统。研究结果表明,将二维码识别技术和空间数据库技术结合,能够实现高效且精确的室内定位及导航,提升了用户体验、服务质量和工作效率。     

陕西省重点生态建设工程区植被恢复状况遥感监测

该文应用像元分解模型,利用250m分辨率MODISNDVI定量估算了2000～2010年陕西省的植被覆盖度,分析了该省重点生态建设工程区(防沙治沙工程区、退耕还林工程区、天然林保护工程区)植被覆盖度的时空变化特征。结果表明:1)陕西省重点生态建设工程区2010年的植被覆盖度比2000年增加了8.3%～23.2%。2)2000～2010年各个生态建设工程区的植被覆盖度变化都呈现在波动中缓慢上升的趋势(P<0.01),线性倾向变化百分率以防沙治沙工程区最高(83.8%),其次是陕北退耕还林工程区(61.1%)。3)各个生态建设工程区植被覆盖度以增加为主,植被覆盖度线性倾向变化增加的面积占相应工程区面积的82.8%～98.2%。4)各个生态建设工程区高覆盖度植被所占的面积比例具有极显著的上升趋势(P<0.01),低覆盖度植被所占的面积比例具有极显著的下降趋势(P<0.01)。通过重点生态建设工程的实施,工程区内植被覆盖状况显著改善,防沙治沙工程区和陕北退耕还林工程区植被覆盖度增加尤为显著。该研究可为客观评价陕西省防沙治沙工程、退耕还林工程、天然林保护工程的生态效益提供科学依据。     

陕北退耕还林区植被NPP时空变化及其驱动因子

为了给陕北退耕还林区植被生产力评价及退耕还林等生态工程完成情况的评估提供科学依据,笔者应用美国蒙大拿大学提供的净初级生产力(NPP)产品(MOD17A3),利用Arc GIS软件进行统计分析,研究区分NPP与气候因素(年降水量、年均气温)和土地利用类型转变的关系。结果表明:陕北退耕还林区植被NPP呈现南部高北部低的明显特征,2000—2013年植被NPP均值大部分区域在150~300 g C/(m~2·a)之间,均值为134.23 g C/(m~2·a);植被NPP年际变化除无植被覆盖区域,其他地区均为增加趋势;植被NPP与气候因子相关系数均表现为正相关与负相关并存,大部分地区NPP与降水量的相关性较强,与平均气温相关性总体没有与降水量相关性明显,且均有极小部分地区通过α0.05显著性检验;土地覆被的改变对该区域植被NPP的变化起着显著的推动作用。     

近50年秦岭南北≥0℃热量资源的时空分布规律

为向全球变暖背景下的陕西省秦岭地区生态环境建设和区域农业发展提供科学依据,采集1961—2010年该区域71个气象台站的资料,采用气象数据小网格推算、Mann-kendall突变检验、Morlet小波分析法,分析了秦岭南北近50年来稳定通过≥0℃的热量资源的积温、初日、终日和持续日数的变化特征,结果表明:近50年来秦岭南北≥0℃的积温增加、初日提前、终日推迟和持续日数延长,除秦岭北部≥0℃初日变化速度慢于秦岭南部外,秦岭北部≥0℃的积温、终日和持续时间变化速度快于秦岭南部;秦岭南北≥0℃的积温和持续日数发生由少到多突变的年份分别为2003和1997年,秦岭南北≥0℃初日发生由推迟到提前的突变年份为1997年,秦岭南北≥0℃终日发生由提前到推迟的突变年份为1972和1976年。秦岭地区≥0℃积温的空间变化相似,整体呈增加趋势。秦岭南北初日和持续日数具有相同的周期,秦岭南北的终日具有相同的短周期,而秦岭南北的积温具有相同的长周期。     

基于MODIS产品的秦岭地区NDVI、地表温度和蒸散变化关系分析

秦岭是我国自然环境的天然分界区,是我国中部重要的生态屏障,也是南水北调重要的水源涵养区。为了更好地服务于生态环境建设,选取MODIS植被指数NDVI、地表温度及地表蒸散数据产品,针对秦岭地区生态环境建设以来2001-2013年植被及水热条件发生的变化以及空间分布规律进行分析。结果表明,从区域平均情况来看,只有NDVI有显著升高的变化趋势,耕地区NDVI变化趋势大于林草区域。林草区NDVI、蒸散平均值高于耕地区,而地表温度在耕地区高于林草区。从各像元的空间分布图来看,NDVI、地表温度和蒸散的空间分布都有明显的山体脉络。NDVI随高度的增加而增大,2 000 m左右开始略微下降。地表温度随高度的升高呈极显著的线性下降趋势,海拔每升高100 m温度下降0.51℃。蒸散随海拔高度先是增高,在海拔800～1 800 m变化趋于平缓,随后随海拔的升高而降低。NDVI、地表温度和蒸散都在低海拔地区变化明显。2001-2013年秦岭地区NDVI呈显著增加趋势,与陕西开展的生态环境建设工程密不可分。在全球增温的背景下,地表温度没有明显变化,与植被的调节作用有一定关系。蒸散的增加趋势与NDVI的上升引起蒸腾作用加大有关,而蒸散的减小趋势与太阳辐射的减小有关。     

近500年陕西旱涝序列重建与趋势分析

本研究旨在运用历史文献资料和降水资料恢复重建陕西省各气象站1470—2008年旱涝等级,分析其变化的基本特征及其演变趋势,为将来的旱涝预测提供依据。选取榆林、延安、西安、汉中、安康5个有代表性的站点,分析这5个站1470—2008年长达539年的旱涝等级序列发现:榆林和延安有由旱向正常发展的趋势;宝鸡和西安旱涝交替阶段性变化显著,存在偏旱向偏涝转变的趋势;而陕南的汉中和安康539年来主要以偏涝为主。17世纪40年代前后陕北、关中和陕南先后出现了旱涝突变点,其中,陕北1640年前后有由偏旱转为正常的突变;1643年前后宝鸡和西安发生偏旱转为偏涝的突变;而汉中和安康在1648年前后发生了正常向偏涝的突变。对陕西5个站点539年的旱涝级别的时间序列进行EOF分解,前三模态方差贡献达91%,反映了陕西全省旱涝时空分布的主要特征;第一模态方差贡献为60.3%,这539年陕西全省旱涝一致型占主导地位;第二模态方差贡献为19.8%,即南北旱涝相反型;第三模态方差贡献较小,为10.9%。