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磴口县生态网络多情景模拟研究 总被引:1,自引:0,他引:1
复杂生态网络是近年来区域生态环境可持续研究的热点。以2016年磴口县的遥感影像数据、DEM数据等为研究素材,提出生态库伦力的概念并基于力导向算法构建生态网络多情景模拟模型,结合最小累积阻力面模型设置多个情景模式对磴口县现状生态网络的演化进行研究。研究结果表明:随着(1.0,0)模式到(0,1.0)模式的转换,生态源地斑块栅格逐渐消失,骨架廊道逐渐出现断裂;在(0,1.0)模式下生态网络遭到极大破坏,现状条件下若进行大规模土地经济开发会对生态网络造成极大的破坏;但在(0.9,0.1)模式下,虽沙漠边缘处出现破坏,但是在样圆内部生态网络却出现扩张,在现有自然资源的约束下,磴口县仍有发展经济的空间,但空间不大。本研究所提出的多情景模拟模型适用于生态网络的演化分析。 相似文献
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在开源分布式计算框架Hadoop的基础上,选择大凌河流域为研究区,构建降雨侵蚀力、土壤可侵蚀性、坡长等土壤侵蚀因子栅格数据分布式存储策略,利用MapReduce编程模式设计实现通用水土流失方程RUSLE的算法程序进行土壤侵蚀强度计算,并扩展Geoserver的栅格文件读取功能,增大对HDFS栅格文件的读取支持,实现土壤侵蚀强度计算结果的快速发布。结果表明,该系统可实现大数据量、高分辨率土壤侵蚀因子栅格数据的区域土壤侵蚀强度快速计算,可较好满足区域土壤侵蚀预测预报的时效性要求;程序运行过程中计算任务本地化效果明显,显著降低了计算过程中的网络传输压力,网络使用率约22%,且系统性能可通过增加计算节点进一步提升。本研究可为大数据量、高分辨率栅格数据下区域土壤侵蚀强度计算及发布GIS设计开发提供指导,为大凌河流域土壤侵蚀监测提供科学依据。 相似文献
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基于EnKF-3DVar模型的海淀区地表温度模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
以城市化程度较深的北京市海淀区为研究区,基于2005年、2010年和2015年的遥感影像数据,利用基于影像(IB)的算法反演城市地表温度空间分布。将数据同化算法EnKF-3DVar与CA/Markov模型集成,将海淀区的多年平均臭氧浓度空间分布数据同化进行城市地表温度的模拟预测。结果表明海淀区的城市地表温度10年间呈现先下降后上升的趋势,但总体呈现下降趋势,其中2015年的平均温度为31.139 3℃。引入EnKF-3DVar的预测模型能够显著提升模型的模拟精度,所预测的2015年的数据结果 Kappa系数达到0.821 6。在有城市公园绿地的模式下,地表温度高值区呈现缓解趋势,在无城市绿地公园的模式下,城市地表温度高值区呈现出明显的扩张趋势,最高温度达到了56.142 3℃,城市生态绿地对于城市地表温度的空间分布影响巨大,合理布局城市绿地公园意义重大。 相似文献
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为了开展大范围的冬小麦干旱预警,以中国北方冬小麦区为实例,构建了土壤水分动态预报模型,结合未来10 d高精度天气要素预报、土壤自动水分观测和冬小麦发育期观测数据,建立了北方冬小麦区干旱预警系统。利用该系统对2018年4—5月进行逐日的冬小麦干旱预警,对干旱预警产品的分析表明:系统对未来10 d土壤相对湿度预报的决定系数在0. 63~0. 91之间,均方根误差在5. 6%~18. 2%之间,预报时效越近,准确率越高。从不同的干旱等级预测准确率看,对于干旱等级较高的重旱和特旱预报准确率较高,轻旱和中旱的预报准确率略低。该系统基本满足冬小麦干旱预警需求,对国家级农业气象部门大范围农业干旱监测和预警业务是有益的补充。 相似文献
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基于MCR-ANN-CA模型的包头市生态用地演变模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
以内蒙古自治区包头市为研究区,耦合最小累积阻力(MCR)模型、人工神经网络(ANN)和元胞自动机(CA)构建MCR-ANN-CA模型。利用MCR模型量化包头市各用地类型演变为生态用地时的阻力,构建CA适宜性规则;利用ANN模型提取CA邻域转换规则,基于包头市2006、2011年土地利用数据及归一化植被指数(NDVI)、高程、坡度、水体距离、人口密度多项数据,对2016年生态用地演变情景进行模拟,以2016年实际生态用地分布为参照,将该模型模拟结果与CA-Markov模型的模拟结果进行对比(以2016年实际景观分布为参照),结果显示,两种模型模拟结果的卡帕一致性指数(Kappa index of agreement,KIA)分别为0. 89和0. 87,相对误差分别为3. 10%和5. 31%,MCR-ANN-CA模型显示了较高的模拟精度。 相似文献
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