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提出了一种森林火险天气等级预报的连续化模型,该模型克服了现有国家标准中预报结果阶跃,即气象数据只有微小差异但计算出的火险等级差距却较大,导致预报误差较大的问题。同时利用GIS系统所提供的小区域地理环境和地图数据,对该模型连续化分布森林火险预报实现方法进行了研究,对比显示该模型提高了预报的准确性。 相似文献
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地形对滇西北高山松火烧迹地更新的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析地形因子与幼苗发生时间、密度、生长状况的相关关系得出:地形因子对高山松火烧迹地更新影响明显,坡向、坡位对幼苗发生密度有影响,坡度会影响幼苗发生时间,海拔对幼苗发生密度有微弱影响。根据高山松火烧迹地更新随地形因子变化规律给出了合理化建议,火烧迹地更新方式不易大面积采用,仅为下坡及地势平缓地带易采用火烧迹地更新方式。 相似文献
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为进一步提高思茅松单木生物量模型的估计精度,采用与材积兼容的生物量模型构造各分量模型,再筛选出最优模型形式构造了线性和非线性复合模型,通过模型4个评价指标对拟合的简单非线性模型,线性和非线性复合模型进行评价。结果表明:思茅松总生物量线性复合模型系统偏差较小,与数据拟合程度更好,预测精度更高,具有可解释性,并且以该方法构造的生物量模型能进一步提高估计精度。 相似文献
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地表温度是研究陆地表面与大气之间相互作用的重要参数,分析山地地表温度格局及作用机理,对了解山地生态系统的时空分布特征,准确刻画山地地表水热环境具有重要意义.以云南滇中地区为研究区,应用Landsat-8数据、多窗口区域匹配算法(IMW),结合近地表常规气象站及微气象台站同步观测数据进行地表温度反演,分析地表温度空间格局及其与地理环境和人居环境因子的定量关系,构建了山地地表温度多因子作用模型.结果 表明:遥感影像与地面同步观测数据相结合反演的地表温度场平均绝对误差为2.01℃、平均相对误差为2.35%、均方根误差为5.09℃,反演结果优于MODIS地表温度产品.地表的温度场空间格局与地理环境及人居环境密切相关,归一化植被指数、地形起伏度、海拔、坡度、水域影响与地表温度场成负相关,而居民区与地表温度成正相关关系;从相关性大小看,山地温度受归一化植被指数影响最大,其次是地形起伏度、海拔、坡度、水体、居民区,坡向影响最小,说明提高植被覆盖具有地表降温的重要作用,城市人居环境具有地表增温效应.因此,构建山地温度时空模拟模型,应充分考虑地理环境微格局与人居环境影响. 相似文献
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