分享5篇关于时空演变的计算机专业论文

今天分享的是关于时空演变的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到时空演变等主题,本文能够帮助到你

基于MODIS遥感数据的环渤海地区气溶胶光学厚度获取及应用研究

这是一篇关于大气气溶胶,环渤海地区,气溶胶光学厚度,MODIS,时空演变的论文, 主要内容为大气气溶胶在地球辐射平衡中扮演很重要的角色。气溶胶通过散射和吸收太阳辐射影响了地气系统的辐射收支平衡,是气候变化研究中的重要因子,同时对人类健康也至关重要,气溶胶光学厚度是气溶胶最重要的参数之一,是表征大气浑浊度的重要物理量。随着经济的快速发展,环渤海地区作为继长江三角洲、珠江三角洲之后经济高速增长、三大城市群之一的地区,对气溶胶光学特性研究尤为重要。本文研究了卫星遥感反演气溶胶光学厚度算法,包括暗像元法,对比方法等,利用NASA所发布的2001-2009年MODIS Level 2气溶胶产品数据,获取了环渤海地区气溶胶光学厚度数据,在经过适用性分析基础上,研究了环渤海地区气溶胶光学厚度分布的时间变化和空间分布特点,同时也分析了影响该区域气溶胶光学厚度分布的因素。结果显示,在空间上,该区域的辽宁省中南部地区、河北省中南部地区、北京市东南部地区以及天津市区等区域,同时包括一些城市的市区等区域是气溶胶光学厚度值较大区域;而森林、草地覆盖率较高的长白山山区、太行山地区,以及张北高原等是气溶胶光学厚度值较低地区。时间上,从多年上看,该地区气溶胶光学厚度值呈现波动性,2003年最大,2009年最小的特点;从季节上看,夏季达到最大,AOD多年平均值为0.62,其次是春季,AOD多年平均值为0.58,再者是秋季,AOD多年平均值为0.36,而冬季最小,AOD为0.27的显著规律。AOD从春季到夏季呈现增加的趋势,在夏季达到极大值后,开始变小,在冬季达到最小值。从月份上看,环渤海地区气溶胶光学厚度值在七月份达到最大,AOD多年平均值为0.78;而最小月份12月AOD仅为0.25,从1月到6月呈现逐渐增加的趋势,到6月达到最大值,之后又逐步降低,到12月达到一年中的最小值。在此基础之上,分析了气溶胶光学厚度与土地利用/覆被变化(LUCC)、地形地貌、等之间的关系,发现气溶胶光学厚度低值区主要位于草地、林地地区,并且地势较高地区;气溶胶高值区主要位于城镇密集区、农业用地以及地势较低的平原地区、盆地等。这些结果为气候研究和环境研究提供了重要的基本数据。

黄河中下游城市碳收支时空演变及影响因素

这是一篇关于碳收支,时空演变,STIRPAT,空间杜宾模型,黄河中下游的论文, 主要内容为碳中和、碳达峰是推动中国生态文明建设的重要战略,定量分析碳收支时空演变及其影响因素对实现战略目标和城市低碳转型具有重要的理论与实践意义。目前国家、省级尺度碳排放范畴、核算方法等取得了透明性、可比性的研究成果。然而,城市尺度因数据可得性差,其排放清单还存在较大不确定性。另外,碳吸收的研究相对比较薄弱。这不利于城市制定科学、合理的碳达峰与碳中和路线图。黄河中下游地区作为我国重要的能源生产基地、粮食生产基地之一,碳达峰、碳中和面临巨大挑战。因而,分析该区域碳排放、碳吸收、碳收支时空演变及影响因素,有助于减缓黄河中下游地区低碳转型压力、推进黄河流域生态和经济高质量协同发展。从城市区域碳排放与碳吸收“结构-格局-过程”视角出发,基于能源统计数据,利用IPCC排放系数法分析不同部门行业碳排放格局演化,基于土地利用遥感影像数据探究不同用地类型碳吸收变化特征,进而判定净碳排放高值集聚区域的能源类别和主导用地类型。运用STIRPAT拓展模型对净碳排放时空演变的影响因素展开定量分析,结合杜宾模型剖析影响碳收支空间差异的关键因素。最后,基于实证研究结果,对碳吸收低值区、碳排放高值区、碳收支高度失衡区域提出策略,以期为减缓地区碳排放压力、实现碳达峰和碳中和目标提供参考。研究发现如下:(1)黄河中下游地区2000-2015年间碳排放总体呈显著增加态势。2015年碳排放量为84777.68万吨,较2000年增加了54039.98万吨。2000-2010年间黄河中下游碳排放高值区呈现由中心向四周急剧蔓延的趋势,于2010-2015年间格局变化趋于平缓。黄河中下游碳排放高值区主要分布在山西高原、黄河三角洲和海河平原中人口密集、城镇化水平高、矿产资源丰富的重工业型城市。碳排放低值区主要分布于南部地区中人口较少、以基础农业或先进服务业为支柱产业的城市。从碳排放结构来看,15年间各城市工业碳排放占据绝对高值,高值区位于研究区东北部。交通业碳排放占比为第二位,其高值区主要分布于国际性、全国性综合交通枢纽城市。位次第三的为居民消费碳排放,在空间上以黄河中游和下游的分界线为界限形成显著的“下游高、中游低”分布格局差异。(2)2000-2018年间,黄河中下游地区碳吸收总体呈缓慢增加态势。2018年黄河中下游地区碳吸收量为699.58万吨,较2000年增加了21.37万吨。18年间黄河中下游地区碳吸收量呈现西高东低分布格局,且空间格局稳定。碳吸收高值区主要位于人口稀疏、草地覆盖度高及高海拔山地林区。低值区主要位于经济发达的省会城市和传统农区。从碳吸收结构来看,18年间碳吸收能力从强到弱依次为林地、草地、水域和耕地。其中林地碳吸收呈显著的“西高东低”空间分布格局,中游城市林地碳吸收量累计占比超80%。位于黄河中游的城市其草地碳吸收量显著大于下游城市。东部边界城市水域碳吸收呈稳定的高值状态,除中游的鄂尔多斯外其余城市水域碳吸收均处于较低状态。耕地空间分布差异相对较小,约93%以上的城市耕地碳吸收为下降趋势。(3)黄河中下游地区在2000年至2015年期间生态用地总碳吸收不足以补偿人类能源消费活动的碳排放,表现为净碳排放状态。碳平衡率(碳吸收/碳排放)从2000年的2.21%下降到2015年的0.80%。黄河中下游地区净碳排放存在显著的空间差异,整体上看,黄河中下游净碳排放呈现中部高东南低分布格局。黄河中下游地区净碳排放局部空间集聚类型主要为“H-H集聚”和“L-L集聚”型。高值集聚城市始终位于海河平原区,该地区空间集聚趋势不断增强,低值集聚城市主要分布于黄淮平原,呈现明显的先增后减趋势。(4)第二产业比重(I1)、人口数量(P)、第三产业比重(I2)、人均生产总值(A1)及土地城镇化率(A3)的增强均会引起黄河中下游地区净碳排放量的增加。其中,第二产业比重是导致黄河中下游地区净碳排放增加的首要影响因素,人口数量是影响黄河中下游地区净碳排放的关键影响因素。除第三产业比重之外,相邻城市的人口数量、人均生产总值、土地城镇化率、第二产业比重变化对本城市的净碳排放产生负向影响。第二产业比重和人口数量对净碳排放的直接效应最大,即每正向变化1%,会导致本城市净碳排放分别提高1.26%和0.94%。除人口数量有负向的空间溢出效应之外,其余因素均存在正向空间溢出效应。(5)根据碳排放演变趋势识别节能减排重压力区域,通过合理调整黄河中下游产业结构、推广清洁能源的利用强度,以降低产业发展所引起的净碳排放量。并从低碳角度出发,保持人口规模的低速扩张,从而减少人类对环境的过度开发和索取。结合城市碳吸收空间分布不均衡性,建立生态系统补偿机制,因地制宜提高生态用地碳吸收功能。政府应分别从区域和城市视角在经济增长以及减排增汇之间建立平衡点,基于城市实际经济发展水平制定对应的减排增汇目标,不同碳排放、碳吸收背景的城市之间建立完善的生态、经济联动机制,促进其在宏观层面形成协同减排效应,进一步实现经济和生态协调发展的战略目标。

1990-2020年中国大陆沿海植被覆盖度时空演变及其驱动力分析

这是一篇关于植被覆盖度,时空演变,驱动力,云模型,中国大陆沿海的论文, 主要内容为植被作为地表土地覆盖的重要组成部分,其对全球的气候调节、能量流动以及物质循环等方面都发挥着重要作用。中国大陆沿海地区作为海陆交界地带,是气候变化的敏感区域,生态环境脆弱性呈增加态势。本文利用1990年、1995年Landsat数据,2000年、2005年、2010年、2015年和2020年MODIS NDVI数据,结合气候数据、地形数据、社会经济数据等,通过云模型、趋势线分析法、多元线性回归分析及权系数云模型等方法探讨近30年中国大陆沿海地区植被覆盖度的时空变化特征以及不同时期和不同地理分区影响因素的差异,以期为中国大陆沿海地区的植被保护和生态安全建设提供理论参考。本文的主要研究结果如下:(1)中国大陆沿海地区植被覆盖度变化呈良好趋势:改善的面积为196625km2,占研究区总面积的47.87%;基本不变的面积为129188km2,占研究区总面积的31.45%;退化的区域面积较小,占比20.68%。退化的地区主要集中在长三角、珠三角、渤海湾以及浙东南和闽中南沿岸地区。各时期珠三角地区期望值最低且超熵值最高,说明该地区的植被覆盖度程度较差且变异程度最大,长三角、浙东南、闽中南及珠三角地区NDVI熵值呈逐年增加趋势。(2)中国大陆沿海地区不同季节的植被覆盖状况差异显著,植被覆盖程度为夏季(0.6085)>秋季(0.5235)>春季(0.5072)>冬季(0.447)。杭州湾以北地区(辽东、辽中、辽西、渤海湾、山东半岛及长三角地区)夏季NDVI均值(0.5661-0.7409)高于其他季节,且冬季NDVI均值(0.206-0.393)最低;杭州湾以南地区(浙东南、闽中南、粤东、珠三角、粤西桂)秋季NDVI均值(0.445-0.6827)高于其他季节,春季、夏季和冬季NDVI均值总体相差不大,海南地区各季节NDVI均值(0.6144-0.6431)大致相同。(3)1990-2020年间中国大陆沿海NDVI均值介于0.1557-0.9714之间,平均值为0.7445,其中,辽东、海南、辽中、浙东南、粤西桂及辽西地区NDVI均值高于中国大陆沿海地区NDVI均值,除珠三角地区外,其它地理分区均值均在0.7以上;NDVI均值随海拔的升高而增大,高程<200m的地区NDVI均值为0.719,其他地区均在0.8以上;NDVI均值从沿海向内陆地区呈增加趋势,0-20km缓冲区NDVI均值为0.7154,其他地区均在0.75以上。(4)各时期辽东、辽中和辽西地区植被覆盖度的影响因素大致相同,气候因素(6-8月均温、6-8月均降水量、6-8月均日照时数)占主导作用,各时期浙东南地区和粤西桂地区主要受高程的制约,珠三角和长三角地区多受人口和GDP的影响,其他地区各时期影响植被覆盖度的主导因素变化较大。各时期高程对中国大陆沿海植被覆盖度的贡献率均较高,且超熵值均较低,说明高程对各地区植被覆盖度的影响均较大且作用稳定,是各时期影响中国大陆沿海植被覆盖度的关键因子。

基于时间序列遥感数据AVHRR-LTDR青藏高原近三十年积雪时空演变分析

这是一篇关于青藏高原,遥感,积雪,时空演变的论文, 主要内容为积雪是地球外部圈层水圈的地理要素之一,也是研究地球表层循环系统的重要要素之一。青藏高原作为世界第三极因其特殊的地理条件使其成为中国大陆主要积雪区之一,就全球尺度而言,青藏高原地区积雪长时间序列时空演变分析结果对于认识我国气候、亚洲夏季风和东亚区域气候乃至全球气候系统都具有十分重要的意义;就区域尺度而言,青藏高原积雪时空演变分析对于该地区草地生态系统水资源供给、青藏高原地区雪灾预测以及相关河流洪水量预测有重要的现实意义。论文主要以遥感数据建模与生态学应用两方面为重点,以创新的积雪反演模型为基础研究青藏高原近三十年积雪时空演变。完成积雪反演模型的研究,已制作1982至2012年AVHRR-LTDR雪盖反演产品,并完成1982年至2012年青藏高原积雪时空演变分析。主要研究内容如下:(1)创建以LTDR数据与数字高程模型为基础的积雪反演模型,模型利用数字高程模型部分消除山区阴影对积雪反演的影响,多时相合成则消除了云的干扰,应用动态阈值法解决了高程对雪面亮度温度值的影响,建立一套完整的AVHRR雪盖产品处理系统。完成雪盖产品精度验证,通过与实测数据对比验证,LTDR雪盖反演产品积雪识别精度达到93.9%,KAPPA系数达到0.765。根据多时相动态阈值模型提取的雪盖信息结果以及由雪盖信息进一步处理得到了各积雪参数。(2)在雪盖产品的基础上完成积雪面积与雪盖日数的计算,以水文年为单位整合计算结果,分析青藏高原多年月均雪盖时空分布及高原内部各生态区的差异,青藏高原整体雪盖面积在9月份达到最低值6.3%,从10月份开始积雪面积迅速上升,在次年的3月份达到雪盖最大值29.4%,积雪消融速率明显慢于积雪累积速率。高原内部各生态区多年月均雪盖面积呈现差异性,青藏高原腹地同属半干旱的四个生态分区表现出较为一致的多年月均积雪演变特征,而高原温带湿润/半湿润生态分区呈现明显的滞后性,其积雪覆盖出现最小值较其他地区平均延后两个月。(3)以年均雪盖面积、日数为基础完成青藏高原1982至2012年际雪盖时空变化,结果显示1984、1990、1998、2003为异常少雪年,1982、1985、1997、2007为异常多雪年;各生态区之间呈现明显差异,青藏高原中部腹地同属半干旱的四个地理分区呈现较为一致的变化趋势,其余个生态分区则表现出不同变化趋势;整个青藏高原在1998年之前年均积雪面积变动较为剧烈,1998年之后积雪变动较为平缓。在积雪空间分布上,积雪变化的主要地区集中在高原腹地及东西向延伸的广大地区,冈底斯山脉南部的藏南谷地、云贵高原的西北部、柴达木盆地与祁连山东南部地区则表现出全年无雪的特征,喜马拉雅山脉、念青唐古拉山脉以及昆仑山脉地区则为常年积雪区。(4)以积雪期开始日期与积雪期结束日期为基数完成青藏高原1982至2012年积雪时空物候变化,分析积雪物候的空间差异和空间趋势,并发现高原积雪物候并不具有纬向性特征这一规律,而且有些年份积雪的开始期与结束期以青藏高原腹地为起始区域;在积雪物候的时间序列上发现部分生态区的积雪物候期波动较大。(5)分季节分生态区计算积雪与温度、降水象元级相关性,结果显示青藏高原腹地唐古拉山地区的生态分区冬季年均积雪与年均温度呈现显著相关性,调整后的R2达到0.76,显著性水平小于0.01,青藏高原大部分生态分区在秋冬呈现出积雪与降水较强的相关性并通过了显著性水平检验,春季则没有明显的相关性,可能与春季温度升高,日均温达到0度以上,积雪无法稳定存在有关。(6)综合比较各生态分区的积雪分布特征,研究结果显示:青藏高原腹地即唐古拉山地区相邻的两个半干旱生态分区具有年际积雪面积波动大、积雪物候波动大以及与温度呈现显著负相关,与降水呈现显著正相关的特点,而该地区即覆盖长江与黄河的源头——三江源地区,也是青藏高原主要放牧区,因此,研究结果对于下游洪水量的预测以及牧民雪灾防范具有实际的指导意义。