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1.
针对AVHRR NDVI和MODIS NDVI数据集中不同数据产品间的差异和区域适应性问题,利用2003~2013年重叠时间段MODIS Terra/Aqua的NDVI Collection 5(C5)和Collection 6(C6)产品以及AVHRR NDVI中的GIMMS NDVI3g产品,选择汉江流域典型区域进行数据对比分析。通过关联指数IOAs(Index of Association)来评价各数据在季节波动上的一致性;采用Mann Kendall检验分析各数据的长期趋势差异。结果表明,在季节性变化上,同一卫星不同版本产品之间的关联性相对较高。在年际变化上,GIMMS产品相对MODIS 产品,仅能检出部分NDVI变化趋势。在地表覆被异质性相对较高地区,GIMMS产品的长期变化趋势检出率较低。MODIS Terra的NDVI C5产品受传感器退化影响,表现出相对较高的减少趋势。
关键词: GIMMS NDVI;MODIS NDVI;Mann Kendall检验;趋势分析 相似文献
2.
3.
Tang Zhi Li Yilian Yang Zhe Liu Danqing Tang Min Yang Sen Tang Ye 《Environmental science and pollution research international》2019,26(20):20277-20285
Environmental Science and Pollution Research - The sorption/desorption behaviors of benzene, toluene, ethylbenzene, and xylene (BTEX) on soil organic matter (SOM) have a significant influence on... 相似文献
4.
技术变化是应对气候变化问题的关键。对技术变化的模拟和分析能够识别技术变化的作用.在评估减排成本以及确定减排目标时起到重要作用。但是早期的气候政策模型通常将技术变化视为非经济的外生变量,因而无法对技术变化的起因和效果做深入分析。近年来的气候政策模型则开始逐渐利用内生方法模拟技术变化。在介绍内生技术变化的概念及与传统的外生技术变化的区别的基础上,重点介绍和评述研发投入和技术学习这两种主要的内生技术变化模拟方法的原理、特点以及如何在不同的气候政策模型中得到应用。但是现有建模方法无法表征技术变化过程中的动态性、不确定性等特征,因而传统的建模方法需要扩展到一个更为综合的框架并需要更坚实的实证研究基础上。基于该框架介绍内生技术变化模拟方法的未来可能拓展。 相似文献
5.
选择位于红壤丘陵区的鄱阳湖流域作为研究对象,利用1 km×1 km分辨率的时序SPOT4 VEGETATION数据,对流域内典型土地覆被--常绿覆被的绿度值、峰值、谷值、年均NDVI(NDVI-I)和NDVI年内极差(NDVI MM)等特征值进行了提取。在此基础上,探讨了不同常绿覆被类型的NDVI指数年内季节变化规律。结果表明:时序NDVI指数基本上能够较好地刻画不同常绿覆被类型之间的差异性,植被指数NDVI特征值随覆被的类型及其生长状态有规律地变化,即NDVI年均值和最小值基本上按“常绿阔叶林>常绿针阔叶混交林>常绿针叶林>常绿针叶-落叶混交林”的顺序变化;典型常绿阔叶林的NDVI指数年内变化曲线基本上没有大的起伏波动;常绿针叶林以及常绿针阔叶混交林占主导地位的常绿混交林NDVI指数年内变化比较和缓,但常在8月和11月有所波动;以常绿针叶林为主、但有较多落〖JP2〗叶林混杂其中的常绿混交林,其NDVI指数年内变化曲线基本上呈和缓的单峰型波动。 相似文献
6.
王爱玲 《中国安全生产科学技术》2005,1(5):76-78
从物质危险性、工艺危险性入手,评价偏二甲肼燃料库重大事故可能发生的原因、条件及其危险性等级,通过此评价对航天领域易燃、易爆、有毒危险源的危险性评价方法进行了探讨. 相似文献
7.
9.
已有的验证结果显示风云三号C星(Fengyun-3C,FY-3C)搭载的可见光红外辐射仪(visible and infrared radiometer,VIRR)反演的业务化海洋表面温度(sea surface temperature,SST)产品存在较大偏差。根据FY-3C/VIRR的热红外通道设置,分别选择非线性SST算法(non-linear SST,NLSST)和三通道非线性算法(triple window NLSST,TNLSST)开发适用于中国周边海域的白天和夜间区域SST反演算法。通过对卫星热红外波段的亮温和现场数据进行晴空海洋匹配样本数据构建,利用回归拟合方法获得NLSST和TNLSST的算法系数。采用独立样本数据对区域算法进行验证,白天数据的偏差和标准差分别为0.082 ℃和0.633 ℃,夜间为?0.007 ℃和0.557 ℃。以OISST(optimum interpolation SST)为参考值,将区域算法反演的SST与国家卫星气象中心的业务产品进行对比,结果显示区域算法将白天SST的偏差和标准偏差从0.047 ℃和0.743 ℃减小到0.031 ℃和0.641 ℃,夜间从0.184 ℃和0.708 ℃减小到0.034 ℃和0.556 ℃。 相似文献
10.