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41.
海洋颗粒有机碳(POC)监测对研究海洋碳循环和全球变化有重要意义。为寻求POC探测的有效方法,先讨论了POC的定义组成,介绍了POC的常规测定方法及国内外POC相关研究进展,接着介绍了国外POC遥感探测方法原理。通过对常规测定方法和遥感探测方法优缺点对比分析,我们认为遥感探测海洋POC方法将成为海洋环境监测的重要手段。采用2009年8月的MODIS数据,借鉴蓝绿光比值法建立的POC遥感反演模型,进行了渤海POC的遥感探测,从大尺度揭示了整个渤海POC的分布态势,最高值达370 mg/m3。结果表明:POC遥感探测方法可有效、迅捷、直观反映海区POC变化,因此研究建立具有区域特点的POC生物光学遥感模型用于POC监测,将是海洋环境监测和海洋碳循环研究的重要方向之一。 相似文献
42.
43.
自然保护区生态补偿定量方案研究——基于“虚拟地”计算方法 总被引:3,自引:1,他引:2
自然保护区生态补偿的“补给谁”和“补多少”在理论和实践上都是生态补偿中的重点和难点所在。传统的通过计量保护区正外部性以确定生态补偿数量的方法存在两个主要问题:一是违背经济学原理,二是与管理体制不符且法理不足。据此,并考虑到中国相当数量的保护区“没有保护好”的主要因素是保护区社区居民生产生活的干扰,论文认为应通过控制保护区社区的负外部性来达成对保护区的生态补偿。通过生产函数理论分析,发现通常情况下保护区社区的经济产出与土地面积单调正相关,因此在没有生态补偿的情况下,保护区的划建会使周边社区居民经济收入减少,解决周边社区对保护区干扰的根本途径是利用生态补偿资金发展替代产业以提高单位面积土地的经济产出。以此认识为基础,文章提出了“虚拟地”概念并发展了定量方法来确定保护区的生态补偿最低标准,采用武夷山保护区的数据进行了这一方法的案例分析。 相似文献
44.
三峡水库建设前后库区10年土地覆盖变化 总被引:8,自引:0,他引:8
介绍利用定量遥感监测手段,开展10年间三峡库区土地覆盖监测,采用联合国粮农组织土地覆盖分类系统在150 000尺度下划分38类土地覆盖类型,利用面向对象的信息提取方法,通过多尺度分割和模糊判别的手段开展土地覆盖的信息提取。通过监测分析,三峡库区在2002年耕地总量占总面积43.93%,森林面积占29.03%,与1992年对比,耕地面积减少1.13%,森林面积减少0.13%,灌木林增加了0.58%。影响土地覆盖变化的主要是城市扩展、库区移民、生态环境政策等原因。 相似文献
45.
密云水库流域2000-2005年植被覆盖度变化监测 总被引:1,自引:0,他引:1
植被是生态系统最重要的组成部分,而植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个最重要的指标,是生态系统健康评价的前提和必要的基础。文章利用2000和2005年2个时相的Landsat 7 ETM+遥感影像为数据源,以BP神经网络法为植被覆盖度估算模型,计算了密云水库流域内不同时期的植被覆盖度,生成了该流域2个时相内的植被覆盖度图,以此分析密云水库流域植被覆盖度的时空变化。结果表明,从2000-2005年,密云水库流域内除无植被覆盖类型外(即水域部分),其余土地利用类型的植被覆盖度都呈增加趋势,其中以沙质地和耕地最为明显,分别增长了29.5%和27.3%,并且密云水库流域的平均植被覆盖度不高,尤其西部地区植被覆盖度较差,水土流失和土地沙化情况比较严重。 相似文献
46.
富营养化水体中黑水团的吸收及反射特性分析 总被引:2,自引:2,他引:0
对黑水团水体光学特性进行研究,是利用遥感技术监测和评估黑水团事件的前提.针对2015年7月在太湖发生的黑水团现象,采集了太湖黑水团区(区域一)、蓝藻水华区(区域二)、清水区(区域三)共36个水样,对这3个区域的水体遥感反射率以及吸收特性进行对比分析.结果表明:1区域一水体的总颗粒物、色素颗粒物和非色素颗粒物吸收系数比区域二、区域三高出1~2倍,在400~500 nm之间,区域一CDOM吸收系数相比另外两个区域的水体高出2倍左右.导致黑水团区域水体具有很低的遥感反射率,被人眼感知时呈现为黑色;2黑水团区域水体M值低于滇池、巢湖和太湖的M值变化范围,说明黑水团中CDOM的腐殖酸含量较高.此外,叶绿素a浓度与CDOM在350 nm处吸收系数之间具有很好的相关性,表明蓝藻的降解可能是黑水团中CDOM的一个主要来源;3在380 nm之后,黑水团区域的水体总吸收以色素颗粒物占主导,但在短波350~380 nm处,CDOM对总吸收的贡献率高于色素颗粒物和非色素颗粒物. 相似文献
47.
分析城市可吸入颗粒物的空间特征及影响因素对于制定更为有效的可吸入颗粒物污染控制政策具有重要的现实意义.本研究在实际采样和遥感数据处理基础上,构造差值植被指数(DVI),通过建立TM影像与对应PM5.0颗粒物实测值之间的相关关系模型,对北京市2008~2010年3 a的PM5.0的分布进行了反演计算和精度分析;研究了NDBI和NDMI对PM5.0浓度的影响,进一步揭示了北京五环区域范围内可吸入颗粒物的时空分布特征.结果表明,采用DVI反演PM5.0分布的方法可行,反演精度在可接受范围内;整体上研究区2008年PM5.0颗粒物污染最轻,西南三环和四环以及东南三四环之间为颗粒物污染的高值区,西北五环附近颗粒物污染较轻;NDBI(归一化建筑指数)、NDMI(归一化水汽指数)与PM5.0可吸入颗粒物的分布分别呈现显著的负相关和正相关关系,且二者对PM5.0的影响相近. 相似文献
48.
生态环境变化遥感评价指数的应用研究——以敖江流域为例 总被引:1,自引:0,他引:1
利用1994年5月12日与2009年6月6日的Landsat TM和2001年5月23日的Landsat ETM+卫星影像,选用遥感生态指数(RSEI),结合流域的植被覆盖度状况,定量评价了15年间敖江流域的生态环境变化与植被覆盖度变化情况,并对二者的关系进行了简要分析.结果表明:15年间,敖江流域生态等级为优所占的面积比例从13.48%上升到24.90%,增加了304.29 km2;植被覆盖度等级为极高的面积增加比例为29.31%.总体看来,敖江流域生态环境状况和植被覆盖状况均有明显的提高,两者具有较好的对应关系. 相似文献
49.
The primary goal of this study was to characterize physical habitat and benthic communities (macroinvertebrates) in the Stanislaus, Tuolumne and Merced Rivers in California’s San Joaquin Valley in 2003. These rivers have been listed as impaired water bodies (303 (d) list) by the State of California due to the presence of organophosphate (OP) insecticides chlorpyrifos and diazinon, Group A pesticides (i.e., organochlorine pesticides), mercury, or unknown toxicity. Based on 10 instream and riparian physical habitat metrics, total physical habitat scores in the Stanislaus River ranged from 124 to 188 (maximum possible total score is 200). The highest total habitat score was reported at the upstream site. Tuolumne River physical habitat scores ranged from 86 to 167. Various Tuolumne River physical habitat metrics, including total habitat score, increased from downstream to upstream in this river. Merced River physical habitat scores ranged from 121 to 170 with a significant increase in various physical habitat metrics, including total habitat score, reported from downstream to upstream. Channel flow (an instream metric) and bank stability (a riparian metric) were the most important physical habitat metrics influencing the various benthic metrics for all three rivers. Abundance measures of benthic macroinvertebrates (5,100 to 5,400 individuals) were similar among the three rivers in the San Joaquin watershed. Benthic communities in all three rivers were generally dominated by: (1) Baetidae species (mayflies) which are a component of EPT taxa generally considered sensitive to environmental degradation; (2) Chironomidae (midges) which can be either tolerant or sensitive to environmental stressors depending on the species; (3) Ephemerellidae (mayflies) which are considered sensitive to pollution stress; and (4) Naididae (aquatic worms) which are generally considered tolerant to environmental stressors. The presence of 117 taxa in the Stanislaus River, 114 taxa in the Tuolumne River and 96 taxa in the Merced River implies that the benthic communities in these streams are fairly diverse but without a clear definition of benthic community expectations it is unknown if these water bodies are actually impaired. 相似文献
50.
Mapping the Spatial Variability of Plant Diversity in a Tropical Forest: Comparison of Spatial Interpolation Methods 总被引:4,自引:0,他引:4
Hernandez-Stefanoni JL Ponce-Hernandez R 《Environmental monitoring and assessment》2006,117(1-3):307-334
Knowledge of the spatial distribution of plant species is essential to conservation and forest managers in order to identify
high priority areas such as vulnerable species and habitats, and designate areas for reserves, refuges and other protected
areas. A reliable map of the diversity of plant species over the landscape is an invaluable tool for such purposes. In this
study, the number of species, the exponent Shannon and the reciprocal Simpson indices, calculated from 141 quadrat sites sampled
in a tropical forest were used to compare the performance of several spatial interpolation techniques used to prepare a map
of plant diversity, starting from sample (point) data over the landscape. Means of mapped classes, inverse distance functions,
kriging and co-kriging, both, applied over the entire studied landscape and also applied within vegetation classes, were the
procedures compared. Significant differences in plant diversity indices between classes demonstrated the usefulness of boundaries
between vegetation types, mapped through satellite image classification, in stratifying the variability of plant diversity
over the landscape. These mapped classes, improved the accuracy of the interpolation methods when they were used as prior
information for stratification of the area. Spatial interpolation by co-kriging performed among the poorest interpolators
due to the poor correlation between the plant diversity variables and vegetation indices computed by remote sensing and used
as covariables. This indicated that the latter are not suitable covariates of plant diversity indices. Finally, a within-class
kriging interpolator yielded the most accurate estimates of plant diversity values. This interpolator not only provided the
most accurate estimates by accounting for the indices' intra-class variability, but also provided additional useful interpretations
of the structure of spatial variability of diversity values through the interpretation of their semi-variograms. This additional
role was found very useful in aiding decisions in conservation planning. 相似文献