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1.
3.
为进一步提高城市生态监测的精确度,在前人开展的城市生态遥感监测研究的基础上引入“区域尺度”的概念,充分考虑小区域范围内不同地物间的交互作用,并利用移动窗口模型(Moving Window-Remote Sensing Ecology Index, MW-RSEI)对沈阳市浑南区的遥感影像进行逐像元分析。实验结果表明,MW-RSEI模型和生态遥感监测模型(Remote Sensing Ecology Index, RSEI)在整体生态评价趋势上表现出一致性。但MW-RSEI模型对城市生态中的细节区域表征更明显。考虑到建筑及裸地周围植被的影响,其较差生态区域的占比仅为6%,生态评价为优的区域占比为11%。研究区生态评价结果表现得较为连续,并未出现明显的断层现象。该结果具有现实意义且与实际生态分布更为符合。MW-RSEI模型在城市生态监测中更为适用,可为相关部门提供一定的技术参考。 相似文献
4.
5.
基于历史实测降水数据与全球气候模型预估数据,使用 Morlet 小波方法分析滇中引水工程水源区与受水区
降水序列的周期变化和未来的降水趋势。同时,采用 Copula 函数计算历史时期(1960—2021 年)与未来时期
(2022—2100 年)水源区与受水区降水丰枯异步或丰枯同步的概率。结果表明:1960—2021 年降水序列存在
26~39?a、18~25?a、4~7?a 的 3 类时间尺度的周期变化,2022—2100 年降水序列存在 38~55?a、18~30?a、5~12?a 的 3
类时间尺度的周期变化,降水量呈现“多—少—多”的循环交替,预计未来 10~20?a 将持续处于降水较多的时期;
过去 62?a,水源区和受水区降水丰枯异步频率 36.4%,同期丰水年频率为 25.3%,同期枯水年频率小于 30%,水源区
和受水区具有水量互补的引水条件,两区域之间存在着水量补偿特征;与历史丰枯遭遇对比,未来降水量丰枯同
步频率均呈现减小的趋势,丰枯异步呈现增加的趋势,同枯和源枯受丰的频率减少,未来有利于调水的降水丰枯
组合概率平均增加 3.75%;在近、中、远期预估中,从 SSP1-2.6 情景过渡到 SSP5-8.5 情景,SSP5-8.5 情景下降水量
丰枯异步频率比 SSP1-2.6 情景大,说明水源区与受水区的降水区域差异变大,降水时空差异更加显著。通过对滇
中引水工程水源区与受水区降水量丰枯遭遇的综合分析、定量评估和模拟预测,为滇中引水工程水资源调度协同
一体化提供数据支撑及参考依据。 相似文献
6.
8.
Wireless Networks - With the dynamic voltage scaling (DVS) technology, the terminal node (TN) can dynamically adjust its computational speed, thus providing a new way to save energy during task... 相似文献
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Mobile Networks and Applications - Due to fast deployment, strong survivability and flexible scheduling, multiple unmanned aerial vehicles (UAV) can synergistically optimize the trajectory and... 相似文献
10.