基于最大熵模型的森林土壤呼吸分布模拟研究
这是一篇关于森林土壤呼吸,最大熵模型,环境因子,空间分布,系统设计的论文, 主要内容为森林土壤呼吸的研究对于缓解全球变暖具有重要的战略意义,针对森林土壤呼吸研究多为小尺度观测研究,缺少大尺度系统研究的现状,本文通过构建全球森林土壤呼吸数据库,并基于此数据库进行了一系统森林土壤呼吸的研究分析和分布模拟。其中,研究了一种改进的多模式匹配算法对土壤呼吸文献快速匹配过滤,以此从土壤呼吸文献中获取土壤呼吸数据;进一步在土壤呼吸数据库的基础上利用最大熵模型、描述性统计分析、皮尔逊相关系数、方差分析等方法、模型,从全球视角,系统分析了森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量等环境因子的相关关系,系统论述了森林土壤呼吸的空间差异,以全球气候变化为条件进行了分布模拟。结果表明:森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量均呈极显著正相关关系,年平均气温贡献率高于年平均降水量贡献率,森林土壤呼吸年平均速率出现极值的年平均气温、年平均降水量范围分别为25～29℃、3000～4200mm;全球森林土壤呼吸年平均速率存在空间差异,不同气候带间、近似纬度不同国家间、中国不同地区间均存在显著性差异,同一地点随所处坡位不同,森林土壤呼吸年平均速率不同;全球森林土壤呼吸年平均速率地理空间分布模拟直观的呈现了全球森林土壤呼吸年平均速率的分布变化,印证了相关空间差异;最大熵模型的AUC值为0.73,可较准确的应用于全球森林土壤呼吸年平均速率的分布模拟。基于该研究结果,使用最大熵模型对全球气候变化下的土壤呼吸空间分布进行了模拟,结果表明在RCP4.5情景下,土壤呼吸的分布面积是呈扩散趋势,对缓解全球变暖具有积极意义。本文基于B/S架构设计了一套土壤呼吸数据库系统,采用Vue.js、SpringBoot开源技术框架作为开发框架,结合多模式匹配算法和Tesseract-ocr识别技术,实现了可用于土壤呼吸数据收集和筛选的系统,并将最大熵模型的运行过程集成在系统中,可以基于此系统进行土壤呼吸从数据收集到数据研究的整个过程。
基于最大熵模型的森林土壤呼吸分布模拟研究
这是一篇关于森林土壤呼吸,最大熵模型,环境因子,空间分布,系统设计的论文, 主要内容为森林土壤呼吸的研究对于缓解全球变暖具有重要的战略意义,针对森林土壤呼吸研究多为小尺度观测研究,缺少大尺度系统研究的现状,本文通过构建全球森林土壤呼吸数据库,并基于此数据库进行了一系统森林土壤呼吸的研究分析和分布模拟。其中,研究了一种改进的多模式匹配算法对土壤呼吸文献快速匹配过滤,以此从土壤呼吸文献中获取土壤呼吸数据;进一步在土壤呼吸数据库的基础上利用最大熵模型、描述性统计分析、皮尔逊相关系数、方差分析等方法、模型,从全球视角,系统分析了森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量等环境因子的相关关系,系统论述了森林土壤呼吸的空间差异,以全球气候变化为条件进行了分布模拟。结果表明:森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量均呈极显著正相关关系,年平均气温贡献率高于年平均降水量贡献率,森林土壤呼吸年平均速率出现极值的年平均气温、年平均降水量范围分别为25～29℃、3000～4200mm;全球森林土壤呼吸年平均速率存在空间差异,不同气候带间、近似纬度不同国家间、中国不同地区间均存在显著性差异,同一地点随所处坡位不同,森林土壤呼吸年平均速率不同;全球森林土壤呼吸年平均速率地理空间分布模拟直观的呈现了全球森林土壤呼吸年平均速率的分布变化,印证了相关空间差异;最大熵模型的AUC值为0.73,可较准确的应用于全球森林土壤呼吸年平均速率的分布模拟。基于该研究结果,使用最大熵模型对全球气候变化下的土壤呼吸空间分布进行了模拟,结果表明在RCP4.5情景下,土壤呼吸的分布面积是呈扩散趋势,对缓解全球变暖具有积极意义。本文基于B/S架构设计了一套土壤呼吸数据库系统,采用Vue.js、SpringBoot开源技术框架作为开发框架,结合多模式匹配算法和Tesseract-ocr识别技术,实现了可用于土壤呼吸数据收集和筛选的系统,并将最大熵模型的运行过程集成在系统中,可以基于此系统进行土壤呼吸从数据收集到数据研究的整个过程。
基于MODIS-NDVI的河北省主要农作物空间分布研究
这是一篇关于MODIS-NDVI,时间序列数据,农作物识别,作物物候,空间分布的论文, 主要内容为农作物是地理环境重要组成部分的一种特殊的植被类型,与一定的气候、地貌、土壤条件相适应,受多种因素控制,对地理环境的依赖性较大,对其他因素的变化反应也很敏感。农作物主要类型识别是估算面积、及时监测农作物长势以及提早做出作物产量预测的基本首要工作,是农情遥感的基础,可以为粮食生产和农业发展布局提供相关信息,对政策制订和保持可持续发展十分重要。 归一化植被指数(NDVI)是利用绿色植物叶片在红色和近红外波段的光谱反差组合来设计的用于描述植被数量和质量的参数,没有量纲。NDVI可以监测植被生长活动的季节与年季变化,是植被生长状态的最佳指示因子,其时间序列变化曲线可反映季节和人为活动的变化。因此NDVI被认为是监测地区或全球植被和生态环境变化的有效指标。 本论文以河北省为研究区,以2008年10月1日-2009年9月30日12个月248幅MODIS遥感影像为主要信息源,经过数据几何校正、大气辐射校正、云检测等预处理过程,计算并合成了旬NDVI,并对NDVI时间序列进行了去噪处理,结合目视解译的2005年Landsat TM影像的土地利用类型数据,参考河北省统计数据,运用RS、GIS技术,以农作物的季相节律和生物学特性机理为基础,采用逐级分区分层的方法,进行了主要农作物种类识别的研究。利用土地利用数据确定耕地范围后,通过监测NDVI时序曲线的波峰频数区分一年一季和一年两季种植模式作物区。在此基础上根据区域内所要识别的农作物生长环境差异及产量特点,进一步分区,并结合农作物物候特征,与NDVI曲线变化相对应,利用ISODATA非监督分类方法,最终提取出了冬小麦、夏玉米、棉花、春玉米以及莜麦。对全省来说,棉花和莜麦误差仅为3.55%和0.18%,分类精度较高,春玉米的误差是17.80%,冬小麦-夏玉米的误差相对较大,但最后的分类精度达到87%,这对于大尺度的遥感监测调查来说是可以接受的,并绘制了以上主要农作物空间分布图。 研究表明,MODIS数据较NOAA/AVHRR数据有多波段,高时间、空间分辨率等优势,且数据获取相对容易,成本较低,随着遥感技术的发展,MODIS在陆地生态系统各领域的广泛应用,为农情遥感提供了新的监测手段,具有很大的潜力。NDVI时间序列数据可以生动形象准确地描述农作物的生长动态轨迹,表现其季相节律变化的过程。农作物的类型不同,农事历不同,物候期不同,其NDVI曲线规律也不相同,因此,根据农作物的种植结构、生长规律以及物候历特征,分析其NDVI曲线变化特征及趋势,可以确定农作物类型。
基于MODIS-NDVI的河北省主要农作物空间分布研究
这是一篇关于MODIS-NDVI,时间序列数据,农作物识别,作物物候,空间分布的论文, 主要内容为农作物是地理环境重要组成部分的一种特殊的植被类型,与一定的气候、地貌、土壤条件相适应,受多种因素控制,对地理环境的依赖性较大,对其他因素的变化反应也很敏感。农作物主要类型识别是估算面积、及时监测农作物长势以及提早做出作物产量预测的基本首要工作,是农情遥感的基础,可以为粮食生产和农业发展布局提供相关信息,对政策制订和保持可持续发展十分重要。 归一化植被指数(NDVI)是利用绿色植物叶片在红色和近红外波段的光谱反差组合来设计的用于描述植被数量和质量的参数,没有量纲。NDVI可以监测植被生长活动的季节与年季变化,是植被生长状态的最佳指示因子,其时间序列变化曲线可反映季节和人为活动的变化。因此NDVI被认为是监测地区或全球植被和生态环境变化的有效指标。 本论文以河北省为研究区,以2008年10月1日-2009年9月30日12个月248幅MODIS遥感影像为主要信息源,经过数据几何校正、大气辐射校正、云检测等预处理过程,计算并合成了旬NDVI,并对NDVI时间序列进行了去噪处理,结合目视解译的2005年Landsat TM影像的土地利用类型数据,参考河北省统计数据,运用RS、GIS技术,以农作物的季相节律和生物学特性机理为基础,采用逐级分区分层的方法,进行了主要农作物种类识别的研究。利用土地利用数据确定耕地范围后,通过监测NDVI时序曲线的波峰频数区分一年一季和一年两季种植模式作物区。在此基础上根据区域内所要识别的农作物生长环境差异及产量特点,进一步分区,并结合农作物物候特征,与NDVI曲线变化相对应,利用ISODATA非监督分类方法,最终提取出了冬小麦、夏玉米、棉花、春玉米以及莜麦。对全省来说,棉花和莜麦误差仅为3.55%和0.18%,分类精度较高,春玉米的误差是17.80%,冬小麦-夏玉米的误差相对较大,但最后的分类精度达到87%,这对于大尺度的遥感监测调查来说是可以接受的,并绘制了以上主要农作物空间分布图。 研究表明,MODIS数据较NOAA/AVHRR数据有多波段,高时间、空间分辨率等优势,且数据获取相对容易,成本较低,随着遥感技术的发展,MODIS在陆地生态系统各领域的广泛应用,为农情遥感提供了新的监测手段,具有很大的潜力。NDVI时间序列数据可以生动形象准确地描述农作物的生长动态轨迹,表现其季相节律变化的过程。农作物的类型不同,农事历不同,物候期不同,其NDVI曲线规律也不相同,因此,根据农作物的种植结构、生长规律以及物候历特征,分析其NDVI曲线变化特征及趋势,可以确定农作物类型。
基于MODIS-NDVI的河北省主要农作物空间分布研究
这是一篇关于MODIS-NDVI,时间序列数据,农作物识别,作物物候,空间分布的论文, 主要内容为农作物是地理环境重要组成部分的一种特殊的植被类型,与一定的气候、地貌、土壤条件相适应,受多种因素控制,对地理环境的依赖性较大,对其他因素的变化反应也很敏感。农作物主要类型识别是估算面积、及时监测农作物长势以及提早做出作物产量预测的基本首要工作,是农情遥感的基础,可以为粮食生产和农业发展布局提供相关信息,对政策制订和保持可持续发展十分重要。 归一化植被指数(NDVI)是利用绿色植物叶片在红色和近红外波段的光谱反差组合来设计的用于描述植被数量和质量的参数,没有量纲。NDVI可以监测植被生长活动的季节与年季变化,是植被生长状态的最佳指示因子,其时间序列变化曲线可反映季节和人为活动的变化。因此NDVI被认为是监测地区或全球植被和生态环境变化的有效指标。 本论文以河北省为研究区,以2008年10月1日-2009年9月30日12个月248幅MODIS遥感影像为主要信息源,经过数据几何校正、大气辐射校正、云检测等预处理过程,计算并合成了旬NDVI,并对NDVI时间序列进行了去噪处理,结合目视解译的2005年Landsat TM影像的土地利用类型数据,参考河北省统计数据,运用RS、GIS技术,以农作物的季相节律和生物学特性机理为基础,采用逐级分区分层的方法,进行了主要农作物种类识别的研究。利用土地利用数据确定耕地范围后,通过监测NDVI时序曲线的波峰频数区分一年一季和一年两季种植模式作物区。在此基础上根据区域内所要识别的农作物生长环境差异及产量特点,进一步分区,并结合农作物物候特征,与NDVI曲线变化相对应,利用ISODATA非监督分类方法,最终提取出了冬小麦、夏玉米、棉花、春玉米以及莜麦。对全省来说,棉花和莜麦误差仅为3.55%和0.18%,分类精度较高,春玉米的误差是17.80%,冬小麦-夏玉米的误差相对较大,但最后的分类精度达到87%,这对于大尺度的遥感监测调查来说是可以接受的,并绘制了以上主要农作物空间分布图。 研究表明,MODIS数据较NOAA/AVHRR数据有多波段,高时间、空间分辨率等优势,且数据获取相对容易,成本较低,随着遥感技术的发展,MODIS在陆地生态系统各领域的广泛应用,为农情遥感提供了新的监测手段,具有很大的潜力。NDVI时间序列数据可以生动形象准确地描述农作物的生长动态轨迹,表现其季相节律变化的过程。农作物的类型不同,农事历不同,物候期不同,其NDVI曲线规律也不相同,因此,根据农作物的种植结构、生长规律以及物候历特征,分析其NDVI曲线变化特征及趋势,可以确定农作物类型。
江苏省工业化与生态环境耦合协调度评价研究
这是一篇关于工业化,生态环境,耦合协调度,空间分布,空间自相关的论文, 主要内容为工业化是经济发展的必经之路,亦是经济社会进一步发展的源动力。目前我国正处于新一轮经济增长周期,工业化的粗放型迅猛发展给城市生态环境带来了巨大压力,生态环境形势严峻。而工业化与生态环境的协调发展是生态文明建设的客观条件,因此研究如何实现两者的协调发展,对于缓解生态环境约束,促进社会的可持续发展具有重要意义。首先通过文献研究和CiteSpace可视化知识图谱分析,明晰现阶段学者们在工业化和生态环境领域的研究现状、研究热点以及研究方法等,进而确定全文的研究思路和研究方法。其次,梳理相关文献,系统分析江苏省工业化的发展现状,根据熵值法计算得出的权重删去结果较小的评价指标,构建最终的评价指标体系。采用加权TOPSIS法测算江苏省13个地级市工业化发展与生态环境水平,构建工业化与生态环境耦合协调度模型,实证测度2007年和2017年江苏省工业化和生态环境耦合度和耦合协调度,进而根据其计算结果利用ArcGIS10.2软件绘制江苏省13个地级市工业化与生态环境耦合协调状况空间分布图。然后采用Open Geoda软件,通过全局空间自相关和局部空间自相关得到江苏省工业化与生态环境耦合度和耦合协调度的Moran’s I值,绘制Moran’s I散点图和LISA聚集地图,分析工业化和生态环境耦合度及耦合协调度的空间集聚效应。研究发现:(1)工业化发展水平受非农业人口数、TS值和工业总产值的影响较大,而工业废水排放量、工业用电量和能源消费总量对生态环境水平影响较大。(2)江苏省多数城市已迈入工业化后期阶段,苏南地区的工业化发展水平普遍高于苏中和苏北地区。(3)江苏省整体已将产业重点逐渐转移至第三产业;苏南地区生态环境遭到严重破坏,生态环境压力较大。(4)江苏省工业化与生态环境耦合协调状况较好,但有下降趋势。(5)江苏省工业化与生态环境耦合协调度由“南高北低”态势转向“西高东低”态势。(6)江苏省13个地级市工业化与生态环境耦合协调度集聚效应由明显转向离散,表明耦合协调度受地域的影响变小。最后结合全文分析,提出相关建议和对策,主要从贯彻新型工业化理念,改变经济发展方式;优化调整产业结构,苏南苏北因地制宜;大力发展循环经济,加强企业相互合作;促进产业集群发展,打造合理空间布局这四个方面展开。图19 表15 参70
基于最大熵模型的森林土壤呼吸分布模拟研究
这是一篇关于森林土壤呼吸,最大熵模型,环境因子,空间分布,系统设计的论文, 主要内容为森林土壤呼吸的研究对于缓解全球变暖具有重要的战略意义,针对森林土壤呼吸研究多为小尺度观测研究,缺少大尺度系统研究的现状,本文通过构建全球森林土壤呼吸数据库,并基于此数据库进行了一系统森林土壤呼吸的研究分析和分布模拟。其中,研究了一种改进的多模式匹配算法对土壤呼吸文献快速匹配过滤,以此从土壤呼吸文献中获取土壤呼吸数据;进一步在土壤呼吸数据库的基础上利用最大熵模型、描述性统计分析、皮尔逊相关系数、方差分析等方法、模型,从全球视角,系统分析了森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量等环境因子的相关关系,系统论述了森林土壤呼吸的空间差异,以全球气候变化为条件进行了分布模拟。结果表明:森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量均呈极显著正相关关系,年平均气温贡献率高于年平均降水量贡献率,森林土壤呼吸年平均速率出现极值的年平均气温、年平均降水量范围分别为25～29℃、3000～4200mm;全球森林土壤呼吸年平均速率存在空间差异,不同气候带间、近似纬度不同国家间、中国不同地区间均存在显著性差异,同一地点随所处坡位不同,森林土壤呼吸年平均速率不同;全球森林土壤呼吸年平均速率地理空间分布模拟直观的呈现了全球森林土壤呼吸年平均速率的分布变化,印证了相关空间差异;最大熵模型的AUC值为0.73,可较准确的应用于全球森林土壤呼吸年平均速率的分布模拟。基于该研究结果,使用最大熵模型对全球气候变化下的土壤呼吸空间分布进行了模拟,结果表明在RCP4.5情景下,土壤呼吸的分布面积是呈扩散趋势,对缓解全球变暖具有积极意义。本文基于B/S架构设计了一套土壤呼吸数据库系统,采用Vue.js、SpringBoot开源技术框架作为开发框架,结合多模式匹配算法和Tesseract-ocr识别技术,实现了可用于土壤呼吸数据收集和筛选的系统,并将最大熵模型的运行过程集成在系统中,可以基于此系统进行土壤呼吸从数据收集到数据研究的整个过程。
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