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1.
Data-driven techniques are used extensively for hydrologic time-series prediction. We created various data-driven models (DDMs) based on machine learning: long short-term memory (LSTM), support vector regression (SVR), extreme learning machines, and an artificial neural network with backpropagation, to define the optimal approach to predicting streamflow time series in the Carson River (California, USA) and Montmorency (Canada) catchments. The moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) snow-coverage dataset was applied to improve the streamflow estimate. In addition to the DDMs, the conceptual snowmelt runoff model was applied to simulate and forecast daily streamflow. The four main predictor variables, namely snow-coverage (S-C), precipitation (P), maximum temperature (Tmax), and minimum temperature (Tmin), and their corresponding values for each river basin, were obtained from National Climatic Data Center and National Snow and Ice Data Center to develop the model. The most relevant predictor variable was chosen using the support vector machine-recursive feature elimination feature selection approach. The results show that incorporating the MODIS snow-coverage dataset improves the models' prediction accuracies in the snowmelt-dominated basin. SVR and LSTM exhibited the best performances (root mean square error = 8.63 and 9.80) using monthly and daily snowmelt time series, respectively. In summary, machine learning is a reliable method to forecast runoff as it can be employed in global climate forecasts that require high-volume data processing.  相似文献   
2.
随着我国工业化的不断发展,在我国的主要经济发展地区的雾霾天气不断爆发,使我国的大气环境日益恶化,严重影响了人们的日常生活和身体健康。PM2.5作为雾霾的重要组成成分,也日渐成为环境领域的研究热点问题。随着全球性变化研究领域逐渐加强了对土地利用与生态环境的相关研究,因此无论从法律和社会经济发展的角度,还是从生态资源保护与环境可持续发展的角度,土地利用与PM2.5的相关研究都显得相当重要。研究目的:分析武汉市各类用地类型与PM2.5浓度的相关性程度。研究方法:使用ENVI与ArcGIS对武汉市2013年MODIS气溶胶产品进行空间分析与插值处理,再应用SPSS将其与武汉市2013年10个观测点的PM2.5浓度数据作相关性分析,以证实MODIS气溶胶厚度与PM2.5浓度的相关性,并建立两者的线性回归方程,然后利用计算后的武汉市整体PM2.5浓度分布与各土地利用类型进行相关性研究。研究结果:武汉市PM2.5浓度有明显的空间分布特征,绿化面积比例与PM2.5浓度呈显著负相关,建设用地面积比例与PM2.5浓度呈显著正相关,未利用地面积比例虽然与PM2.5浓度呈正相关,但相关性较低,而耕地与水体对PM2.5浓度没有显著影响。研究结论:土地利用类型对武汉市PM2.5浓度的分布有显著的影响,其与搭载MODIS传感器的遥感卫星监测方式的结合能成为研究大范围特定区域PM2.5浓度空间格局的新方法,并且增加城市绿化面积,控制建设用地规模能有效减少PM2.5浓度。  相似文献   
3.
利用2000~2010年共11期MODIS地表温度资料和多源多时相的遥感影像分类结果揭示武汉城市群的夏季热岛效应,反演并计算出10 a间武汉城市群日间和夜间的热岛强度变化、土地覆盖类型和城镇用地面积。在对不同时相的地表温度数据进行热岛指数归一化处理的基础上,分析了武汉城市群热岛的分布特征及年代演变,定量分析了武汉城市群以及中心城市武汉市不同热状况区面积的变化和热场的变迁。结果表明,武汉城市群夏季热岛效应较为明显,其中武汉市是主要热源和热中心;自2000年起,武汉城市群城乡温度差异逐步减小,热中心分布向外扩散,城市热岛区域急速扩张,整体热环境趋于恶化;新兴城区的开发增加了武汉市的热源分布,人工表面的增加以及自然表面的减少导致城市热岛效应不断加剧。  相似文献   
4.
陆地生态系统碳循环研究是全球变化与地球科学研究领域的前沿与热点问题,准确地评估陆地生态系统碳储量和碳汇量是估算未来大气 CO2浓度,预测气候变化及其对陆地生态系统影响的关键。已有相关研究多集中于对区域生态系统碳储量和碳汇量的量的估算,而缺乏针对时间尺度上的变化过程的分析,以及对变化特征空间差异性的分析。本研究基于MODIS NPP数据,结合土地利用数据及土壤有机碳密度分布数据,对三江源地区2000─2010年草地生态系统碳储量时空变化特征进行了分析,同时,基于MODIS GPP数据及China FLUX和America FLUX数据,建立草地生态系统呼吸估算模型,对其碳汇量的时空变化特征进行了分析,以期明确该地区的碳储存能力及其变化过程,为该区域草地生态系统保护和管理提供科学依据。研究结果表明:(1)三江源地区草地生态系统总碳储量为53.38×108 t,平均碳密度为14.94 kg·m-2(以C计)。土壤和植被碳储量分别为53.07×108 t和0.31×108 t,平均碳密度分别为14.85 kg·m-2和86.77 g·m-2。(2)近10多年来,三江源地区草地生态系统多年平均碳汇量为0.4×108 t,单位面积平均碳汇量为86.80 g·m-2·a-1(以C计),表明该地区草地生态体统是一个碳汇。(3)2000年以来,三江源地区草地生态系统总碳储量及总碳汇量均呈波动增加趋势,碳汇功能有所增强。(4)三江源地区草地生态系统碳储量及碳汇量的空间分布格局及其变化趋势的空间分布均呈现明显的空间差异性。(5)MODIS GPP/NPP数据能够支撑较大尺度草地生态系统碳储量及碳汇量格局与变化趋势分析,较传统方法更为便捷高效。  相似文献   
5.
以我国最大的内陆淡水湖——博斯腾湖为研究对象,利用Terra/MODIS L1B空间分辨率为250 m和500 m的遥感反射率数据及湖水矿化度实测数据建立线性回归模型,分析湖表面矿化度的空间分布特征。结果表明:空间分辨率为500 m的1~7个波段组合建立的多元线性回归模型相关性最高(R~2=0.70),模型验证结果显示,实测值和反演值的相关系数(R~2)为0.82,均方根误差(RMSE)为0.12。利用最优模型对博斯腾湖湖面矿化度进行反演,其分布存在明显的空间梯度,西北、东北和东南湖区矿化度较高,而西南湖区和湖区南部矿化度较低。  相似文献   
6.
用EOS/MODIS卫星遥感分辨率为1 km的贵州2001—2008年每8 d合成植被叶面积指数(LAI),分析了LAI的时间变化规律和年、季空间分布特征;还用贵州69个气象站的日观测数据,分别与各气象点所对应的3×3个像元LAI平均值进行气象要素(温度、降水、日照时数和水汽压)与LAI的相关分析。结果表明:该地区LAI年变化为0.3~3.0,多年平均LAI的空间分布是东南部最高(4.0),西部和西南部最低(1.0)。显著影响LAI变化的气象因子按相关系数的大小排列是:温度、水汽压、日照时数和降水(均通过了99.9%信度检验)。水汽压对LAI产生影响的原因可能与高原喀斯特地区土壤层较薄有关。在考虑云贵高原植被年际间变化对气候变化的响应时可以把这些要素作为重要的影响因子。  相似文献   
7.
西安是空气污染监控和防治有代表性的西部大型城市。研究了西安市及周边地区上空气溶胶光学厚度与PM10浓度的关系模型。利用2011—2012年MODIS卫星气溶胶光学厚度(AOD)遥感产品,通过数据匹配,利用地面气象观测站点的能见度数据和相对湿度数据对AOD产品进行垂直标高订正和湿度订正,2项订正显著提高了AOD和地面PM10浓度的相关性,相关系数从0.36提高到0.65,按季节分类统计和订正春至冬四季的相关系数分别为0.57、0.71、0.62和0.87,夏季和冬季的订正更为有效,可用性更高,这可能由于受到不同季节气溶胶来源和特征的影响。为研究中国西部大型城市,特别是西安市空气环境监测和区域联防联控提供了一种有效方法。  相似文献   
8.
Abstract: The potential of remotely sensed time series of biophysical states of landscape to characterize soil moisture condition antecedent to radar estimates of precipitation is assessed in a statistical prediction model of streamflow in a 1,420 km2 watershed in south‐central Texas, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) time series biophysical products offer significant opportunities to characterize and quantify hydrologic state variables such as land surface temperature (LST) and vegetation state and status. Together with Next Generation Weather Radar (NEXRAD) precipitation estimates for the period 2002 through 2005, 16 raw and deseasoned time series of LST (day and night), vegetation indices, infrared reflectances, and water stress indices were linearly regressed against observed watershed streamflow on an eight‐day aggregated time period. Time offsets of 0 (synchronous with streamflow event), 8, and 16 days (leading streamflow event) were assessed for each of the 16 parameters to evaluate antecedent effects. The model results indicated a reasonable correlation (r2 = 0.67) when precipitation, daytime LST advanced 16 days, and a deseasoned moisture stress index were regressed against log‐transformed streamflow. The estimation model was applied to a validation period from January 2006 through March 2007, a period of 12 months of regional drought and base‐flow conditions followed by three months of above normal rainfall and a flood event. The model resulted in a Nash‐Sutcliffe estimation efficiency (E) of 0.45 for flow series (in log‐space) for the full 15‐month period, ?0.03 for the 2006 drought condition period, and 0.87 for the 2007 wet condition period. The overall model had a relative volume error of ?32%. The contribution of parameter uncertainties to model discrepancy was evaluated.  相似文献   
9.
基于MODIS的渍害田和正常农田遥感特性对比研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
渍害田在我国南方地区分布广泛,严重影响农业生产。以四湖流域洪湖地区为实验区,基于渍害田的物理及生态特性来探讨渍害田遥感识别特性。利用2002~2011年MODIS产品,辅以土壤图、土地覆被数据,对比分析了正常农田及渍害田在反照率、增强型植被指数(EVI)、地表夜温、地表温差和表观热惯量的时相差异;并结合相关研究成果加以解释和验证。结果表明:一年中大部分时段,正常农田的反照率、EVI、地表温差都大于渍害田,而地表夜温、表观热惯量都低于渍害田;各指标的多年平均值也具有类似差别;渍害田的EVI在6、7月份比正常农田高, 可能是由于渍害田在雨、热、肥条件同时良好时比正常农田生长的更快。研究结果可为进一步准确识别渍害田空间分布及其动态变化  相似文献   
10.
江苏省植被NPP时空特征及气候因素的影响   总被引:3,自引:0,他引:3  
王琳  景元书  李琨 《生态环境》2010,19(11):2529-2533
利用2000—2006年的EOS/MODIS卫星遥感资料,对江苏省植被净初级生产力(NPP)时空特征及气候变化对其影响进行分析。在ArcGIS软件中,建立线性回归方程获得NPP的变化斜率,分析7 a间各像元NPP的空间变化趋势。计算各像元的NPP数值与气候要素的线性相关系数,为定量阐述气候变化对植被生长的影响提供依据。结果表明,江苏省植被NPP 7 a平均值为506.6 g.m-2.a-1(以C计),比全国同期NPP数值高出约40%。NPP表现出明显的年际变化,2004年植被年均NPP最大为530.6 g.m-2.a-1(以C计),2000年最小,为481.1 g.m-2.a-1(以C计)。空间分布上NPP表现为东南高于西北,沿海高于内陆。2000—2006年江苏省有76%的区域植被NPP表现为显著增加,仅江苏南部少数区域表现出减少的趋势。除苏南少数区域外,气候因素控制着NPP的时空变化规律。其中气温的升高和太阳辐射的增加促进NPP提高,而降水量的增加引起NPP的降低。  相似文献   
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