我国北方沙尘暴与植被覆盖度关系研究

利用NOAA/AVHRR和旬归一化植被指数NDVI数据,计算了1983-2000年中国北方13省市区的植被覆盖度,分析了这些地区植被覆盖度的时间变化趋势和空间分布规律,研究了中国北方沙尘暴与植被覆盖度之间的关系。结果表明:我国北方沙尘灾害频次与植被覆盖度有很好的对应关系,1983-2000年的18年间,我国北方大部分地区植被覆盖度增加,这段时期沙尘灾害频次总体呈降低趋势,其中20世纪80年代我国北方大部分地区植被覆盖度增加,这一时期我国北方沙尘暴发生频数下降;20世纪90年代,我国北方大部分区域植被覆盖度呈下降趋势,特别是华北和西北干旱与半干旱地区,下降趋势显著,这一时期我国北方沙尘暴发生频数在减少中有回升趋势。研究结果表明,植被覆盖度是影响中国北方沙尘暴频次变化的重要因素。     

长白山的台风灾区范围及植被恢复动态——基于遥感技术的研究

通过对1985年和1987年Thematic Mapper(TM)影像中提取出的归一化植被指数进行对比分析,提取了1986年长白山自然保护区内遭受台风袭击后的灾区范围,并通过比较1988年和2007年的TM影像,分析了风灾区的植被恢复过程。同时,结合该地区的地形、水文、土壤和公路数据对风灾区的植被恢复进行了驱动力分析。发现地形驱动因子与风灾区的恢复程度呈高度相关,随着高程、坡度和平地所占比例的减少,恢复程度逐渐变好;此外水文、土壤和人类活动都对风灾区的植被恢复产生一定影响,另外人工干预恢复对植被生长也起着积极的作用。研究结果可供风灾区内植被的进一步恢复和森林防火工作参考。     

金沙江流域东川地区水土流失分析

通过多时相的遥感数据,结合研究区1:50 000地形图、DEM数据以及水文、气象、农业、林业等基础资料,确定了影响水土流失的降雨、植被、地形坡度、沟壑密度、土地利用以及地表土壤组份6项因子。在此基础上对云南东川地区水土流失情况依强度进行分级。研究表明,水土流失最为严重的地区位于小江东岸。通过1988年和2002年的图像对比发现,水土流失情况整体有所好转,但小江东岸有进一步恶化的趋势。     

坡面径流携氮素流失的多要素影响效应研究

为研究坡面氮素的流失特征,探索植被覆盖度、坡长和不同施肥处理对全氮(TN)、硝态氮(NO_3~--N)、铵态氮(NH_4~+-N)流失的影响,选定不同植被覆盖度(0%,15%,30%,45%,60%,75%,90%)、不同坡长(3,4,5 m)和不同施肥处理(空白(CK),无机复合肥(CF))作为可变因素,在红壤坡面上进行室内人工模拟降雨试验。结果表明:随着植被覆盖度的增大,不同坡长坡面径流中各形态氮素的平均流失浓度均大致呈现上升趋势,不同坡长间各形态氮素平均流失浓度的总体规律为5 m 3 m 4 m。TN和NO_3~--N的总流失量随着植被覆盖度的增大而减少,而NH_4~+-N的总流失量没有明显变化规律。在等坡长差的情况下,5 m与4 m坡长间的各形态氮素流失量的增幅大于4 m与3 m间的。径流中氮素的流失以可溶态氮为主,而NO_3~--N是径流中氮素流失的主要形态。施用无机复合肥会使径流中各形态氮素的总流失量明显提高,其中NO_3~--N流失量占TN流失量的比例上升,NH_4~+-N比例下降。径流中各形态氮素的总流失量与植被覆盖度、坡长都达到了极显著相关水平,总体来说是NO_3~--N TN NH_4~+-N、植被覆盖度坡长。植被覆盖度和坡长对径流中各形态氮素总流失量的综合影响分别可以用线性相关方程进行描述,显著性依次为TN NO_3~--N NH_4~+-N。     

三江源区草地参照覆盖度提取及草地退化研究

发展了一种基于遥感的参照覆盖度提取及草地退化评价研究的方法。以三江源区为研究区,利用1981-2006年8 km×8 km空间分辨率的逐旬NOAA AVHRR NDVI数据、植被类型图、土壤类型图、DEM及生长季气象数据,依据植被、土壤、高程、生长季累积降水和积温5种因子,将三江源区划分为768个生态单元,每个生态单元具有相似的生长条件。提取每个生态单元范围所覆盖栅格具有的最大植被覆盖度作为参照植被覆盖度,将其他年份的植被覆盖度与之比较,得到该年份草地退化情况。这种方法可以在一定程度上解决目前大范围草地退化评估过程中面临的缺乏参照系统及遥感数据应用误区等问题。结果显示,三江源草地退化格局在1980年代之前已经基本形成,之后草地退化情势没有大的发展。而进入2000年后,草地退化趋势得到了初步遏制,但退化形势依然严峻。各县退化严重程度不一,相比而言西部各县较东部各县草地退化更为严重。该结果与三江源草地退化状况基本符合。     

基于随机森林算法的城市火灾风险评估研究

为定量分析城市火灾风险,引入随机森林算法。首先设计基于随机森林算法的递归特征消除方法优化初选的14个自变量指标,剔除无关或冗余变量;其次基于随机森林算法的平均准确度降低方法计算特征重要度,将其归一化结果作为指标的权重;最后结合指标数据,使用线性加权法评估城市火灾风险。以济南市区为例的实证研究显示:经过特征选择操作后发现只有10个指标时模型误差最小,MSE为7.43×10-4;用于计算指标权重的随机森林模型与实际火灾密度拟合的决定系数R2>0.85,精度较高,可用于对指标的客观赋权;火灾风险评估结果不仅显示历史火灾较多的区域是高风险区,也可得到火灾发生较少区域的风险值。     

内蒙古中西部地区土壤紧实度初步研究

沙尘暴的发生与沙尘暴源地的下垫面状况密不可分,下垫面要素中土壤紧实度等地表状况指标是沙尘暴灾害下垫面因子的危险度研究的重要内容。选取沙尘暴源地的内蒙古中西部地区为研究区域,于2004年4月进行了土壤紧实度实地采样,对获取的36个采样点的数据进行了统计分析,发现在不同的植被覆盖类型下,地表的土壤紧实度值具有明显的分异特征和分布范围。以1∶10万的内蒙古土地利用类型图为依托进行重分类,对研究区域的土壤紧实度值进行空间上的了反演。并通过2009年第二次实地采样对该反演的精度进行了验证,排除干扰因素后,发现土壤紧实度的反演结果良好,因此可以获得空间范围上土壤紧实度的一个粗略范围值。研究结果可为日后进行土壤紧实度对沙尘暴的影响和贡献等级划分以及沙尘暴下垫面脆弱性风险评估和区划提供数据支持。     

基于随机森林模型的区域洪涝灾害房屋倒损评估方法研究

采用随机森林方法,基于2000-2015年南方地区历史灾情和致灾因子数据,通过对预报因子进行重要性排序,选取过程降雨量、地形指数和河网指数作为解释变量,建立了洪涝灾害房屋倒损评估模型,用于洪涝灾害灾前、灾中和灾后损失快速评估。最后,用2016年6月中下旬南方洪涝灾害对模型进行了验证,总体误差控制在30%以内,该模型能较好的反应洪涝灾害的房屋倒损情况。     

浙江红壤坡面菜地养分流失模拟试验及模型建立

以室内人工模拟降雨试验为研究手段,以强降雨过程中红壤丘陵区坡菜地随径流、泥沙迁移的养分流失规律为研究目的,分别在不同坡长(2m,3m,4m,5m)、不同植被覆盖度(0%,30%,60%)和不同表层土壤养分含量条件下进行了有效模拟降雨试验共计25场次,每个场次降雨试验的产流历时设计为30 min,固定雨强为120 mm·h~(-1)。将径流量、产沙量和原表土中各养分的含量作为影响养分流失的主要因子,进行了氮,磷和有机碳流失量的多元回归模型的拟合,并通过对拟合模型验证,得出TN,TP和TOC流失量80%的计算值和实测值之间的相对误差均小于20%,同时,通过实际情况验证,发现TN,TP流失量75%的计算值与实测值之间的相对误差均小于20%。因此,该模型可适用于浙江红壤区坡面菜地养分流失的预测。     

基于SVM⁃RF的泥石流窗口坝闭塞度判别研究∗

为了研究野外泥石流防治工程中窗口坝的开口闭塞类别,基于量纲分析理论,以室内水槽试验模拟实际工程,分析模型试验与实际工程的相关物理量及对应的相似准数;引入支持向量机和随机森林分类模型,在开源机器学习工具Scikit-Learn中,采用python编程实现算法;以室内水槽试验数据作为支持向量机和随机森林的训练样本,进行机器学习得到分类模型,提出一种用于判别泥石流窗口坝闭塞类型的新方法;将测试结果与经验公式中闭塞度判别值F的分类结果进行正确率对比,结果表明,F值的分类准确率为88%,而支持向量机为92%,随机森林为94%,随机森林分类效果最好,机器学习理论为泥石流窗口坝在实践中的设计提供了新思路。     

基于RS与GIS的福州市生态环境脆弱性研究

分析了福州市脆弱生态环境的类型及其表现、成因。通过遥感与GIS技术,提取出能够反映生态环境的指标因子,采用层次分析法获得了各指标因子的权重系数;通过因子的统计特征,确定了各因子脆弱度量化值,得出了生态环境脆弱性综合评价图并进行了分析。利用遥感与GIS手段,对区内生境的差异进行比较,最小比较单元为30 m×30 m。结果表明,福州市分区脆弱程度差异较大、最为脆弱的是福州市沿海3市。通过实地调查数据的统计,得出了各区脆弱度等级的定量数据。最后提出,在特殊自然因子结构人为无法改变的情况下,合理的植被恢复和土地利用类型协调是改善该区生态环境脆弱性的关键。     

基于随机森林算法的云南昆磨高速公路气象风险研究

利用2018—2021年昆磨高速沿线交通气象观测站点数据,计算了总降水量及能见度低于500 m的天数,将其与地灾点、隧道点和桥梁点核密度以及道路曲率半径栅格数据输入到基于随机森林算法的预测模型中,最终昆磨高速危险路段回归预测结果R²值为0.790,P值为0.001,满足显著性检验要求,且预测结果与验证数据之间高度拟合。结果表明：(1)中度危险性以上路段集中在昆磨高速沿线“上—中”段的呈贡区、晋宁县、红塔区、峨山县、宁洱县以及景洪市,其中重大危险等级路段主要分布在景洪市和宁洱县;(2)从随机森林算法预测结果来看,隧道点核密度重要性占比为26%,能见度小于500 m的天数重要性占比为24%,2项综合占比为50%,说明隧道的分布和能见度低的天气状况对昆磨高速沿线行车安全影响最大。     

潜在森林火险评估方法研究——以山东省为例

森林火险图在森林火灾管理和研究(瞭望塔、风险评估和其它各种仿真研究)中扮演着至关重要的角色,在充分考虑导致火灾的因素(常量和变量)着火可能性基础上,利用遥感(RS)数据获取速度快、面积大和地理信息系统(GIS)空间分析特点生成静态和动态指数构成集成火险指数。静态火险指数将多年近地面平均气温、多年近地面空气比湿、植被类型、植被覆盖度、海拔、坡度、坡向、距居民地距离、距道路距离、人口素质等引起火灾最为重要的10个因素作为研究因子;动态火险指数利用美国潜在火险指数模型,利用MODIS数据波段多、反演数据强的特点,获取了地表温度、大气湿度、植被湿度等数据得到死、活可燃物湿度。通过2011年132个火点的验证,火点处的集成火险指数值在非常高以上占了82.6%,说明了集成火险指数在潜在火险应用方面的价值。     

基于机器学习和脆弱国家指数的全球恐怖袭击预测研究

恐怖袭击在全球范围内频发,针对恐怖袭击的预警及防控研究十分必要。利用2006-2016年脆弱国家指数及全球恐怖主义数据库(GTD),基于多种机器学习模型,对全球各国家遭受恐怖袭击的风险进行回归预测。结果表明,随机森林、K近邻及决策树模型表现最优,其拟合优度的确定系数R~2达到了0.75、0.74和0.67。随机森林预测结果总体符合实际情况,尤其在恐怖袭击高发的中东和中亚地区预测较为准确。根据特征重要性排序结果,安全机构、公共服务、人权法治和集团之间的矛盾对预测结果的刻画能力最强。     

暴雨洪涝敏感性影响因子分析及评估--以江西安义县为例

由于区域地理环境存在差异,洪涝敏感性影响因子的选取主要根据区域地理特征及个人经验确定,缺乏统一的标准、系统的分析和科学的评价。洪涝灾害与影响因子之间是复杂的、多变量的非线性关系,与研究区的地质、地貌、土地覆盖等诸多因素密切相关。针对不同的研究区域,搜集尽可能全面的影响因子并对其进行优化选取是实现洪涝敏感性准确评估的前提和保证。南昌市安义县位于潦河中下游,是洪涝灾害的主要受灾区域。基于遥感影像数据和地理信息系统技术,以安义县为例开展暴雨洪涝敏感性影响因子分析及评估研究。首先,利用成灾前后哨兵一号雷达影像提取安义县2016年6月30日至7月5日暴雨洪涝的淹没范围,选取高程、降水、用地类型、距河流距离、坡度等15个洪涝敏感性影响因子。然后,基于随机森林模型对15个影响因子进行重要性排序,按照排序结果对影响因子逐步精简,并基于神经网络模型对影响因子进行优化选取。最后,基于优化选取后的影响因子,采用神经网络模型进行安义县洪涝敏感性评估,并用实例验证洪涝敏感性评估结果的可靠性。研究结果表明,在精简收敛指数、坡向、剖面曲率、地形位置指数和汇流动力指数5个最不重要的影响因子后,神经网络模型的性能有一定提升;敏感性等级为中等及中等以上区域主要分布在潦河两岸,约占安义县总面积的1/3,近70%的洪涝分布在敏感性中等及中等以上区域,洪涝发生在洪涝敏感性等级为中等及中等以上区域的可能性非常大,洪涝敏感性评估结果与安义县实际情况相符。     

基于文献计量的遥感干旱监测研究进展

该文对WOS核心数据库中7 294篇以及中国知网数据库中1 685篇有关遥感干旱监测研究的文献进行计量分析。结果表明：WOS数据库的相关研究呈缓慢到迅速增加的趋势,CNKI数据呈现迅速增加至略有减少的趋势。中国和美国的研究机构在领域发文量分列前二,且在遥感干旱监测领域合作关系最为密切,中国科学院是发文量最多的研究机构;南京信息工程大学是CNKI数据库中发文量最大的机构。与干旱定义相关的“降水”“土壤湿度”“土壤含水量”等关键词高频出现,机器学习、深度学习算法被大量引入干旱监测中,成为突变关键词。基本干旱类型以及不同干旱类型之间的传播是主要的研究方向,而探究植被以及典型植被对干旱的响应是研究热点,多指标遥感监测方法以及卫星降水数据是遥感干旱监测的重要手段。     

基于入射辐射的森林火险预报模型

将2005-2008年广西635个森林火灾样本分别与FY-2地面入射太阳辐射量和温度日较差值进行了相关分析。结果表明:FY-2地面入射太阳辐射量和温度日较差值两者与森林火灾的发生都具有良好的相关性。确定FY-2地面入射太阳辐射量和温度日较差值在森林火险预报模型中的影响权重系数,并在考虑可燃物类型权重系数的基础上,增加了入射太阳辐射指数,结合日最高温度、日最低相对湿度、日降雨量和日最大风速等因子的影响权重系数,建立了基于入射辐射的森林火险预报模型(简称:IR-3F模型)。利用2009-2012年广西783个森林火灾样本对IR-3F模型进行检验,预报精度达到82%。     

海洋石油工程环境风险评估方法研究

随着陆地石油资源的逐步萎缩,海洋石油开发活动愈趋活跃。为有效应对不断增加的海洋石油开发环境风险,全面掌握海洋石油工程风险特点,为海洋环境风险管理提供技术支撑,海洋石油工程环境风险评估势在必行。从自然灾害的基本概念延伸,提出了海洋石油工程环境风险定量评估方法,从工程危险性、环境易损性和环保管理水平等3个方面入手,研究其与环境风险的相关关系;从上述3个要素出发,建立了包括3个一级指标、22个二级指标的风险评估综合指标体系,研究利用层次分析法确定各评估指标的权重值;探索评估指标的量化方法,建立了分门别类的赋值方法、数值归一化方法,最终建立了海洋石油工程环境风险指数的计算方法体系。     

基于GIS的区域干旱灾害风险区划研究——以武陵山片区为例

根据灾害系统理论,以连片特困区-武陵山片区干旱灾害为例,分别从孕灾环境敏感性、致灾因子的危险性和承载体的脆弱性3个方面,选取地形地貌、土壤类型、植被覆盖类型、水资源、降雨量、人口密度及耕地面积等指标为旱灾风险评估指标因子,利用熵权法确定各因子权重,建立武陵山片区干旱灾害风险评估模型,并进行风险区划,为武陵山片区区域防灾、减灾和区域扶贫措施的制定提供参考依据。研究结果表明:武陵山片区区域整体处于中、高风险区,空间分布呈东南-西北向条带状分布;东南区域处在干旱灾害高风险区,西北区域处在干旱灾害中等风险区,而东北区域处在相对较低的风险区。     

承灾体脆弱性评估指标的最优格网化方法——以淮河干流区暴雨洪涝灾害为例

选取淮河干流区基于社会经济数据的9种脆弱性指标,构建了暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性评估体系,运用Arc GIS与Mat Lab软件实现面积权重法、面积占优法、中心点法和长度占优法对各脆弱性评估指标的格网化表达;利用熵值法改进的层次分析法对各指标赋值并进行4种算法下的脆弱性评估。结果表明:(1)面积权重法是单指标格网化过程中的最优算法,格网化结果与源数据间的均方根误差最小。(2)4种算法得到的格网化结果均无面积损失,面积权重法对所得评估结果的极值有一定程度的削弱作用,所得脆弱性评估结果在空间分布上基本与实际灾损情况一致。(3)淮河干流区暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性高值区域主要分布在中部,中高值区域主要沿高值区的两侧向东西扩展,低值区主要分布在西南和东北两角。