GVG采样线代表性检验

通过在实验区内设置不同类型的采样线,对GVG采样线的代表性进行检验.结果表明,高速公路和乡村道路类型的采样线对区域代表性的精度在95%以上;国道为86.726%;省道为65.447%.对于不同的缓冲区,高速公路、省道和乡村道路类型采样线,以200m缓冲区的代表性最好.而国道则以800m缓冲区的代表性最好.对于不同的作物而言,无论何种类型的采样线或者缓冲区,种植面积最大的棉花的精度是最好的.最低的是省道采样线1000m缓冲区,精度是78.146%,最好的是国道采样线800m缓冲区,精度是99.974%.除省道外,其他精度都在94.8%以上.这说明GVG采样线所获得的成数对于区域主要作物的代表性是很好的.     

“2008.8.6”绥化市大雾天气成因分析

应用绥化自动气象观测站和气象航空报资料以及MICAPS相关资料,对2008年8月6日绥化市一次大雾天气过程,从环流形势、影响系统、水汽条件和层结稳定条件等方面进行了分析,结果表明:这次大雾主要是平流造成的;深厚而稳定的暖性西北太平洋副热带高压是主要影响系统;低层湿度场和风场的适当配合,提供了充足的水汽条件;中低层深厚的暖平流为产生稳定的逆温层提供了有利条件;交替型逆温结构即有利于层结稳定,阻碍水汽的垂直交换,又有利于水汽凝结成水滴形成雾.     

利用Landsat 8 OLI进行汉江下游水体浊度反演

综合比较Landsat 8 OLI遥感影像与地面同步水质监测结果,发现Landsat 8的近红外波段与其他波段的组合和水体浊度具有较高的相关性,以此为基础运用OLI的第1、3、5波段组合建立了汉江中下游浊度的遥感反演数学模型。根据该模型生成了2013年4~11月共3幅汉江中下游浊度分布图,并进行了空间分析。精度验证表明,模型相对误差在15%左右,R2=0.71,表明运用Landsat 8 OLI可有效地监测该区域水体浊度分布情况。     

基于GIS技术的农用地非点源磷污染危险性评价——以长江流域为例

识别磷素流失的关键源区,对合理实施养分资源管理、指导平衡施肥、有目的治理来源于农业养分造成的污染和农业的可持续发展有着重要的意义,本文以地理信息系统(GIS)的空间分析功能和养分平衡计算等方法为依托,参照国际常用的磷指数法对长江流域主要农用地进行了农业非点源磷污染风险评价,得到以下结论:磷非点源污染危险性指数高和极高的农用地,分别占到了流域农用地的24.40%和0.49%;风险低和中区域分别占到了11.16%和63.95%。长江流域为农用地磷污染风险中等的流域。