1960-2014年福建省极端气候事件时空特征及变化趋势

为分析福建省极端气温和降水事件的时空特征及变化趋势,基于区域内23个气象站点,1960-2014年逐日降水、最高气温、最低气温和平均气温资料,采用线性倾向估计、最小二乘和Mann-Kendall非参数检验等方法进行研究.结果表明:1)在区域尺度下,冷气温指数呈降低趋势,其中冷持续指数和冷夜指数下降趋势较显著;而暖气温指数(作物生长期、暖夜天数和暖昼天数)均呈显著增加趋势;2)过去55年中,除最大持续降水时间(CWD)外,总降水量和其余极端降水指数均呈增加趋势;3)空间特征上,极端气温指数的上升或下降趋势在全省区域内基本一致,而极端降水指数区域差异明显,上升倾向率较高的站点主要分布在沿海地区.极端冷指数呈下降趋势,极端暖指数呈上升趋势;降水量和极端降水增加而CWD减少,表明强降水在时间上更集中,该区域洪涝和局部干旱的风险加大.研究结果可为区域水资源适应性管理、水土保持及农业管理提供参考依据.     

基于BP神经网络的杉木林蓄积量估测研究

以杉木人工林为研究对象,选取与蓄积量预测有关的因子作为样本输入,通过分析神经网络各参数对网络性能的影响得到最佳参数值,构建结构为10∶3∶1的杉木林蓄积量BP神经网络模型,通过模型训练随机抽取46个样本单元数据并预测20个检验样本。结果表明:BP神经网络对于林分蓄积量具有很好的模拟效果,总体拟合精度为88.5%,均方误差MSE=2.95,所构模型合理、稳定,能够快速有效预测杉木林的变化规律。     

生长模型驱动的杉木林蓄积量动态可视化

树木的生长不仅受到自身遗传因素的影响而且还受外界环境条件的影响.以杉木为例,基于实测数据建立的蓄积量随林龄增长的生长模型以及影响林木生长的立地因子,以实现林分中的杉木林蓄积量可视化表达.在3D Max中构建了杉木三维形态几何模型,结合杉木生长模型与形态模型,采用AE+VB.NET编程,实现了基于ArcScene的杉木林...