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基于突变级数法的长汀水土保持综合效益评价 总被引:1,自引:0,他引:1
采用突变级数法,从生态效益、经济效益及社会效益3 个方面构建11 项指标,对长汀县(1999—2011 年)水土保持治理综合效益进行了定量评估和动态趋势分析。研究结果表明:1999 年后长汀县水土保持治理综合效益显著,各项效益值随时间呈上升趋势,单效益突变隶属函数值服从生态效益>经济效益>社会效益,效益增幅随时间呈降低趋势,2008 年后发展平稳,生态经济社会效益趋向协调发展态势;研究结果与实际相吻合,说明运用突变级数法评价长汀水土保持综合效益,客观合理、科学可行,该方法可为其他区域的水土保持效益评价提供新思路。 相似文献
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1990-2015年红碱淖地区土地利用/土地覆盖与景观格局的时空演变 总被引:2,自引:1,他引:1
[目的]研究近25 a红碱淖地区的土地利用景观格局演变,为西北矿区生态环境保护、煤炭的绿色开采以及沙漠湖泊的环境管理和决策提供基础数据和科学依据.[方法]选取1990,2000,2005,2010和2015年5期Landsat TM/ETM+/OLI影像,利用遥感、地理信息系统技术和地理数学统计方法定量分析红碱淖地区土地利用/土地覆盖的动态变化和景观格局的演变特征.[结果] 1990-2015年,红碱淖地区的耕地和沙地面积分别增加了3.56%和21.87%,林草地和水体的面积分别减少了23.85%和2.25%,区域内水体和林草地退化严重,林草地主要转化为沙地和耕地;景观指数中,平均斑块面积减少,斑块总数、形状指数和多样性指数增加,景观破碎化程度加大,景观类型增加.[结论]上游修建水库和开采地表水使湖泊面积减少,退耕还林工程使得林草地面积增加等人为因素是影响红碱地区域景观格局变化的主要驱动因素. 相似文献
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基于NDVI-Albedo特征空间的陕西省干旱与荒漠化遥感监测 总被引:1,自引:0,他引:1
旱情与荒漠化遥感监测有助于了解时空分布特征并及时采取相应措施。以2000-2016年MODIS NDVI和地表反照度(Albedo)数据为基础,构建NDVI-Albedo特征空间,计算荒漠化差值指数(DDI)和植被条件反照度干旱指数(VCADI),利用气象站点实测10cm土壤湿度数据进行相关性验证,并利用DDI和VCADI分别分析17a间陕西省荒漠化和旱情的时空分布特征和规律;其次,利用一元线性回归和变异系数法分析陕西省荒漠化和旱情的变化趋势和稳定性;最后从降雨量、温度等自然因素和人为因素2个方面分析了陕西省荒漠化和旱情变化的原因。结果表明,DDI与土壤湿度呈正相关关系,相关系数为0.49~0.58,且通过了95%显著性检验;VCADI与土壤湿度呈负相关关系,相关系数为-0.36~-0.48,且通过了90%显著性检验,DDI和VCADI分别可作为土地荒漠化和旱情监测指标;陕西省旱情及荒漠化主要分布在关中东北部、西安市周边以及陕北黄土高原地区,呈现为自南向北逐渐加重的趋势;17a间陕西省旱情及荒漠化均呈逐渐减轻和减弱的趋势,旱情及荒漠化减轻和减弱的比例分别为67.94%、81.93%,主要分布在陕北黄土高原地区;DDI和VCADI变异系数<0.4所占比例分别为98.31%和84.05%,旱情及荒漠化呈较稳定状态,受干扰强度较小;DDI、VCADI分别与年降水量、年平均气温之间呈显著相关性的地区占陕西省面积比例均<20%,表明降水量、平均气温不是影响旱情与荒漠化变化的主导因素。 相似文献
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以河南省返青-成熟期冬小麦为研究对象,利用研究区2000、2005、2010及2015年每年2月26日-6月1日MODIS产品叶面积植被指数(LAI)和地表温度(Ts)数据,探讨当NDVI未达到饱和时,基于LAI-Ts特征空间的温度叶面积干旱指数(TLDI)能否用于旱情监测,并利用气象站实测10cm土壤湿度数据进行精度验证,进而应用该指数对河南省冬小麦旱情进行监测。结果表明:TLDI与实测土壤湿度之间存在显著负相关关系(P<0.05),相关系数大小在0.5212~0.7467。当NDVI未达到饱和时,基于LAI-Ts特征空间的TLDI可作为干旱监测指标,补充拓展基于植被指数和地表温度的旱情监测方法。在冬小麦返青期即植被覆盖度较低时LAI-Ts特征空间呈三角形,随着植被覆盖度的提高逐渐演变为梯形。河南省旱情主要分布在中西部、西南部以及北部地区,每年3月上旬及5月为旱情频发期,分别处于冬小麦返青期和开花-灌浆期。 相似文献
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关中平原干旱遥感监测指数对比和应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用2000-2016年5月份MODIS数据,构建NIR-Red特征空间,对比分析基于该特征空间的垂直干旱指数(Perpendicular Drought Index,PDI)、改进型垂直干旱指数(Modified Perpendicular Drought Index,MPDI)、土壤湿度监测指数(Soil Moisture Monitoring Index,SMMI)及改进型土壤湿度监测指数(Modified Soil Moisture Monitoring Index,MSMMI)这四种干旱监测指数的有效性,并与实测土壤湿度进行相关性分析;最后采用精度最高的SMMI分析关中平原的旱情时空分布特征和规律。结果表明:(1) PDI、MPDI、SMMI及MSMMI均与10cm深土壤湿度存在负相关关系,可决系数R2分别为0.60、0.40、0.64、0.40,表明PDI、MPDI、SMMI及MSMMI均可作为旱情监测指标,且SMMI略优于其它三种监测指数;(2)关中平原东部、中部、西部部分地区旱情严重,西南部地区旱情较轻,且旱情呈年际波动显著的特征;(3) SMMI与月平均气温呈正相关关系区域占75.66%,与月降水量呈负相关关系区域占74.34%,其中通过90%显著性检验区域分别占总面积的27.36%、17.26%,说明降雨和温度不是导致旱情变化的主要影响因子。 相似文献
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