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121.
海表面温度(sea surface temperature, SST)是海洋与大气之间相互作用的关键因素,海温控制着全球大气和海洋生态系统的变化。准确预测海表面温度的演变对治理全球大气系统和海洋生态系统都具有重要的意义。为了对SST数据的空间自相关性准确建模,本文提出了基于全局跨尺度时空注意力的深度神经网络海表面温度预测模型(deep neural network based on global cross-scale spatiotemporal attention, GCSA-DNN)。模型分为3个部分,从长时序数据中提取时序依赖特征的时序建模模块,从SST序列均值中提取空间分布规律特征的多尺度局部空间建模模块和基于全局跨尺度的时空注意力融合模块,实现每个网格点对全局自相关性的建模。本研究选择空间分布规律不同的东海和南海海域数据,对1981年9月1日至2022年4月7日美国国家海洋和大气管理局(nationaloceanicand atmospheric administration,NOAA)的数据进行了预测分析,共14829条数据,其中1981年9月1日至2021年8月31日的... 相似文献
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123.
探究差异化乡村振兴路径下村域土地利用时空变化特征及其驱动机制,对于优化土地利用格局和制定乡村振兴路径有重要意义。以长江流域浅丘河谷区2个地形地貌相似、历史发展情况接近、乡村振兴路径迥异的行政村——芳阴村和横山村为例,基于无人机航测和多期Google Earth卫星影像,从土地利用转移、核心用地扩张模式、像元级地块属性和边界二值变化等视角综合探讨了两村在2017~2021年的土地利用变化特征,并引入地理探测器模型,从自然、社会经济、政策因素等多个方面定量归因。结果表明:(1)研究期内两村均经历了较为剧烈的土地利用变化过程,以蔓延式的园地扩张为主,最后芳阴村和横山村分别形成了农旅融合型和农林复合型的发展格局,并且芳阴村的土地利用变化过程较横山村更具多样性和均衡性。(2)像元层面上,芳阴村的地块属性和边界变化均较为剧烈,且二者在超50%的村域范围内存在显著的空间集聚效应,而横山村仅地块属性变化较为明显,地块边界变化度整体低于芳阴村。(3)村域土地利用变化受到自然、社会经济和政策多重因素的交互影响,不同乡村振兴路径下村域土地利用变化的驱动类型和驱动解释力度存在差异,对于有明确政策区划驱动的芳阴... 相似文献
124.
目的从米散射的基本理论出发。对有关的粉尘粒径的米散射效应进行研究。方法所用的方法主要通过对米散射理论的深入学习、研究,运用Matlab编程软件对0~5μm之间的微粒进行散射光强和散射相函数的计算,得到不同粒径的散射光强、散射相函数,然后利用COMS相机对激光拍摄得到其散射图像,利用散射图像的灰度值与0~5μm之间加权平均的粒子散射相函数值作对比,比较程序实现的可行性。结果得到了0~5μm之间微粒的散射光强以及相应的散射相函数以及激光灰度图像在72°到108°的灰度值。结论通过图像灰度值与散射向函数的曲线对比,证明了程序的可行性。 相似文献
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土地利用与河湖水质的关系存在时空异质性.以上海苏州河为研究对象,基于2001、2005、2010、2015和2020年水质监测和土地利用数据,提取5种空间尺度(200、500、1 000、2 000和5 000 m河段缓冲区)的景观格局指数,采用相关分析和冗余分析,研究了多时空尺度下苏州河水质与缓冲带土地利用构成和空间格局特征的响应关系.结果表明:①苏州河水质近20年呈逐步改善趋势,TN是当前水体主要污染物.②不同尺度缓冲带土地利用均以建设用地为主,绿地林地占比呈小幅增长趋势.③缓冲带土地利用景观特征与水质存在关联性,并表现出时间和空间尺度效应.时间尺度上,建设用地、农业用地、景观优势度、聚集度和多样性指数与各项水质参数呈现出显著的相关性.就NH4+-N、TP和TN而言,2010年呈现出与其他年份相反的相关关系.2001年土地利用景观特征对水质的总解释率最高,为93.65%.近10年来,绿地林地对水质的调控作用凸显.④空间尺度上,绿地林地、斑块数量、景观形状和多样性指数与大部分水质指标呈现出显著的相关性.绿地林地对NH4+-N、TP和TN的正调控效应均以2 000 m尺度最强.斑块数量和景观形状指数在较大空间尺度上对水质的调控作用相对较强,而香农多样性指数则在小尺度上对水质起到较好的正调控作用.2 000 m尺度下土地利用景观特征对水质总解释率最高,为68.47%.研究表明,增加2 000 m缓冲区内绿地林地的面积并优化其景观配置将对苏州河水质保护具有积极作用. 相似文献
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探究土壤微生物的海拔分布格局及其驱动机制对理解气候变化下陆地生态系统的响应至关重要.土壤微生物群落的海拔分布格局随空间尺度有所差异,为此分别沿大通河流域干流流向(海拔梯度1 000 m)和山体坡面(海拔梯度500 m)设置了两种空间尺度的样带,利用高通量测序技术分析土壤细菌群落结构和多样性沿海拔的分布特征,基于FAPROTAX数据库分析氮循环功能类群的海拔分布,探讨驱动土壤细菌群落沿海拔分布的关键环境因子.结果表明:①土壤理化性质沿海拔分布有显著差异,总氮(TN)和硝态氮(NO3 -)含量与海拔正相关(P < 0.01),土壤容重(BD)、pH与海拔负相关(P < 0.001);②细菌群落OTU丰度沿海拔升高显著增大(P < 0.01),丰富度和多样性指数沿海拔增大,但趋势不显著(P > 0.05);③细菌群落以酸杆菌门(Acidobacteria)、变形菌门(Proteobacteria)和拟杆菌门(Bacteroidetes)为优势门,其相对丰度随海拔升高分别增加、减小和微弱减小;④参与氮循环的功能类群共13种,以硝化作用、好氧氨氧化和好氧亚硝酸盐氧化作用为主,随海拔升高响应规律不同,其中硝化作用细菌丰度显著增加(P < 0.01),好氧氨氧化和硝酸还原细菌丰度微弱增加,而参与含氮化合物异化还原的细菌丰度先增后减;⑤冗余分析表明海拔(ELEV)、pH和氨氮(NH4 +)是驱动门水平土壤细菌群落的主要因子,Mantel分析表明土壤细菌氮循环优势类群均受海拔驱动(P < 0.01).⑥流域和坡面尺度上细菌群落α-多样性沿海拔的规律一致,但土壤性质、氮循环功能菌群丰度和主要环境影响因子均不同.因此从不同空间尺度探究土壤微生物的海拔分布格局具有重要意义. 相似文献
127.
场地污染对人体健康和生态环境造成了严重危害,理解其时空分布规律是污染评估和场地修复的基础.为此基于场地采样数据,利用最优尺度地理探测器分析长三角地区有机污染物时空分布规律及其驱动因素.结果表明:①长三角场地有机污染物空间分布存在显著的尺度效应,其最佳地理探测尺度格网为8000 m;②长三角污染物空间分布的主控因子最主要来源于生物场,其次来源于化学场;③在土壤0~20 cm深度,蔗糖酶含量、脲酶含量、微生物量氮、全氮含量和离子交换量等对有机污染物空间分布的解释力较大.在土壤20~40 cm深度,对有机污染物空间分布解释力较强的因子是土壤湿度、人口和全氮含量等.随着土壤深度的加深,水动力场的因子解释力增强.④春季里人口、全氮含量和多酚氧化酶含量等对有机污染物空间分布解释力较强.秋季里有机污染物的空间分布更复杂,因子之间表现出更强烈的非线性增强现象和双因子增强现象. 相似文献
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基于GEE的1998~2018年京津冀土地利用变化对生态系统服务价值的影响 总被引:4,自引:2,他引:4
在京津冀地区可持续发展评估研究中,对生态系统服务价值进行动态估算具有重要意义.本文以京津冀地区为研究区,基于谷歌地球引擎(GEE)云平台采用分类决策树(CART)分类算法对研究区内1998、2003、2008、2013及2018年的Landsat TM/OLI影像进行监督分类得到5个时期土地利用数据并定量分析1998~2018年京津冀地区土地利用动态变化规律,再利用生态服务价值(ESV)当量估算方法定量估算京津冀地区的ESV并结合15 km×15 km尺度格网探明其时空动态变化.结果表明:①1998~2018年间,京津冀地区6种土地利用类型中建设用地(增加16. 67%)及草地(减少13. 73%)面积占比变化幅度最大,水体(减少0. 2%)面积占比变化幅度最小.②京津冀地区ESV总价值在1998~2003年间出现短暂增长(增加91. 97亿元),2003~2018年间持续降低(减少239. 07亿元),主要与建设用地面积在除1998~2003年的其余3个时间段扩张较快有关,6种土地利用类型中林地提供的ESV最高,建设用地及未利用土地提供的ESV最低.③基于15 km×15 km尺度格网的ESV时空分析表明,1998~2018年间京津冀地区ESV中等区逐渐较少,ESV较低区及较高区逐渐增加,且ESV较低区增速高于较高区.④1998~2018年间,京津冀地区6种土地利用类型对价值系数的敏感性系数(SI)范围为0~0. 40,且均低于1,表明本文ESV对修订后的生态系统服务价值系数缺乏弹性,证明本文定量估算ESV的结果是可靠的.在未来经济发展中,京津冀地区应合理优化土地利用格局,加强对林地、草地、水体及耕地的保护.研究可为制定可持续发展战略,建设生态友好型社会提供参考. 相似文献
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为定量研究不同时期区域土地利用变化的不同驱动特征,以地处农牧交错带的晋北地区为例,采用非监督分类与人工目视解译相结合的方法,获取研究区1986~2010年间的土地利用/覆被变化(LUCC)状况,采用典范对应分析(CCA)方法定量分析了不同阶段LUCC的自然与人为驱动特征.结果表明:1)CCA在分析长时期序列LUCC驱动力上有较好的解释力,CCA排序可以很好地提取LUCC与自然、人为因素之间的关系,反映不同时期土地利用变化受到的驱动作用;2)研究区土地利用类型以耕地、草地、林地为主,土地利用变化类型以耕地与草地、林地与草地之间的互相转移为主;3)从不同时期LUCC的驱动因子来看,人口密度、人均国内生产总值(GDP)、降水、坡度和高程是研究区各时期LUCC的主要驱动力;研究区在1986~1995年间LUCC的主要驱动力来自于人口增长和经济发展的需求,而随着时间的推进,坡度和高程等地形因素的驱动作用也愈来愈重要;4)从不同地类变化的驱动因子来看,耕地、草地等地类向居民用地、工矿用地转移的主要驱动力是人口和经济的发展;而林地,草地等土地覆被类型之间的转移主要受到坡度,高程和降水等自然因素的驱动. 相似文献