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1.
基于RS/GIS的大辽河口湿地景观格局时空变化研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于1988、1995、2001和2007年的四期TM数据,应用GIS/RS技术与景观格局分析软件FRAGSTATS,定量分析大辽河口地区湿地景观格局的动态变化。结果表明,自1988年以来,大辽河口地区的湿地面积逐年增加,湿地景观多样性指数和均匀度指数呈现先降后升的趋势,景观破碎化程度增强。湿地类型变化主要表现在大量的自然湿地转化为人工湿地或人工景观,具体表现在转化为建筑用地、水稻田、养殖区。1988~1995年期间,大辽河口地区的环境质量下降,该地区生物生活环境的多样性降低,造成了一些物种种群数量的减少甚至消失;但是自1995年以后,该地区的景观多样性和均匀性升高,抗干扰能力增强,环境质量有所提高。研究区湿地景观格局的动态变化主要是受自然条件和人为活动干扰共同作用的结果。  相似文献   
2.
为增强水质预测的实时性和直观性,以胶州湾为研究对象,利用Fortran建立胶州湾水质预测模型。在Visual Studi-o.net语言环境下基于ArcGIS Engine组件技术,嵌入胶州湾水质预测模型,开发出胶州湾水质预测可视化信息系统,实现Fortran模型与GIS的集成。该系统具有用户管理、数据管理、信息查询、水质预测与预测结果的可视化,显著增强了水质预测的直观性,提高了环境管理效率。探讨了Fortran模型运行出来的结果最终以等值线和流速场的形式在GIS平台的可视化等问题,并取得了良好的可视化显示效果。  相似文献   
3.
从点源大气污染扩散模型出发,借助GIS的栅格与数据库运算功能,结合自已设计的推算流程,对兰州市大气污染物SO2的空间分布情况进行了模拟。经检验,该方法能够较准确的反映出兰州大气污染物的空间分布特征,较应用实测值进行插值的方法简便,具有较好的应用前景。  相似文献   
4.
基于GIS的渤海湾溢油预测系统研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
为预测海上溢油的运动轨迹和扩散面积,以渤海湾为研究对象,根据FVCOM模型和MM5模式来模拟流场和风场,充分考虑风化过程对溢油行为归宿的影响,利用Fortran语言建立动态溢油模型并生成DLL.在Visual Studio.net语言环境下基于ArcEngine控件进行组件式GIS开发,嵌入动态溢油DLL,开发出渤海湾...  相似文献   
5.
文章以辽河口湿地景观格局为例,考虑湿地景观格局变化过程的空间变量,建立了不同湿地景观格局变化过程的二元Logistic回归模型。模拟结果表明:模型中转为建筑用地的主要解释变量是城镇人口变化率;转为芦苇地的主要解释变量是农村人口变化率和过境水资源变化率;转为水稻田的主要解释变量是农村人口变化率;转为养殖池的主要解释变量是第一产值变化率和农村人口变化率。空间异质性和湿地景观格局变化过程的时间变量共同影响着使用二元Logistic回归模型来解释湿地景观格局变化驱动力的能力;通过对各个模型的二元Logistic回归模型进行检验,得出空间统计模型能较好地揭示不同湿地景观格局变化过程的主要驱动力及其作用机理。  相似文献   
6.
基于青岛市崂山区1990、1997、2002、2008年四期TM遥感影像数据,利用遥感二分像元估算模型和归一化植被指数,定量研究了半城市化地区的植被覆盖度演化过程及其时空动态变化特征,结果表明:研究区植被覆盖度演变具有快速性、差异性和不稳定性特征;1990-1997年,植被平均覆盖度由48.71%下降到24.74%,是植被覆盖度下降最快时期;2002-2008年间,植被平均覆盖度由23.58%增加到44.49%,属于植被覆盖恢复时期。整体空间变化呈现分散和无序特征,地形因子显著影响植被覆盖度的分布及变化。从气候因素和人为活动影响两个方面分析了造成崂山地区植被覆盖度下降的原因,对降雨量与各地区植被覆盖度进行了相关性分析,划分出气候影响显著区域。最后通过主成份分析定量研究气候、人为因素对当地植被覆盖度的影响程度,结果发现城市化作用是造成植被覆盖度变化的主要因素。  相似文献   
7.
叶绿素是我国近海水质监测的主要参数之一,其浓度的遥感反演是监测水体光学特性、评价水体污染的重要指标。本研究以Landsat-8/OLI、FY-3A/MERSI和HJ-1B/CCD遥感影像为数据源,结合2016年实测的Chl a浓度和水体光谱特征,建立胶州湾Chl a浓度的半经验/半分析反演模型。研究表明:基于Landsat-8建立的反演模型,整体Pearson相关系数最高,最优模型的预测值与实测值的决定系数R2>0.86,反演效果最好,能较好的适应于胶州湾Chl a浓度的反演研究。Landsat 8最佳波段组合为:2月份Band4/Band2,R2=0.83;5月份[(Band3)-1-(Band4)-1]* Band5,R2=0.80;8月份[(Band2)-1-(Band3)-1]* Band4,R2=0.78;11月份[(Band4)-1-(Band2)-1]* Band1,R2=0.86。  相似文献   
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