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北京市各区县不透水面动态变化特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用多期Landsat MSS/TM数据对1992～1999、1999 ～ 2007和2007 ～ 2011年3个时段的北京市9个有代表性区县的不透水面变化特征进行分析.结果表明:经过近20年的发展,北京市各区县因为各种历史原因和所处的位置不同,向不透水面转化的地类存在着区位差异和动态特征.就面积而言:新增不透水面主要集中在发展新区的昌平、通州和顺义,其在各时期新增不透水面总和及增长率均远远超过拓展区的海淀、朝阳、丰台和石景山.早期各区县不透水面增加面积和速度均比较小,中期则大大增加,后期增加速度都有所放缓.不透水面比例显示:拓展区各区县的不透水面占各地类的比例从一开始(1992年)与耕地、绿地不相上下到后来逐渐占优(2007年),再到全部超过50％(2011年),占绝对优势,表明其用地结构却发生了质的变化,农业功能已很小.新区各区县不透水面比例虽然各时期均不断上升,但始终以耕地和绿地为主要用地类型.从不透水面来源看:1992 ～ 1999年,发展新区各区县是以耕地为不透水面主要来源;拓展区各区县则是以绿地和耕地转化为主要方式.1999 ～ 2007年,各区县由耕地转化所占比例都有所上升.2007～2011年,只有新区的区县仍以耕地为不透水面增加的主要来源,耕地和绿地转化为不透水面的趋势有所控制,城市生态环境保护政策的效果初步显现. 相似文献
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土壤碱化对干旱区农牧业发展危害严重,当前对碱化程度的评估主要为实验室理化性质测定及实地土壤光谱测定。土壤pH值是土壤碱化程度预测的重要参数,为讨论高分辨率卫星数据快速、准确获取土壤碱化程度的可行性,以准噶尔盆地东南缘新疆奇台碱化土壤为研究对象,通过对采样点Quickbird数据的反射率及其土壤pH数据的相关分析,探究其对土壤碱化程度预测的"敏感"波段,并建立影像反射率与土壤实测pH值之间的多种回归预测模型,选择模型判定系数、均方根误差等进行模型精度评价,得到土壤碱化程度预测的最优模型。结果表明:Quickbird影像各波段反射率均能较好反映研究区土壤的碱化程度。630~690 nm范围的band3是预测碱化土壤pH预测的最"敏感"波段。band1、band2和band3所建立的碱化土壤pH值定量模型精度最高,其预测精度达到82.41%,明显高于LANDSAT数据所建立的模型。 相似文献
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利用LI-8100土壤碳通量测量仪测定了在自然升温下的强碱土土壤呼吸速率、温度(气温和土壤温度)、湿度(空气相对湿度和土壤湿度)数据,通过分析它们的相关关系,探讨土壤呼吸速率的变化特征及其主要影响因素,建立了相应的回归模型并进行了精度检验。结果表明:(1)各实验土壤呼吸速率的日变化过程均呈单峰型,日间为正呼吸,夜间为负呼吸。(2)平均气温由4.4℃升至15.84℃和17.61℃时,平均土壤呼吸则由-0.07μmol m-2 s-1增加至0.07和0.31μmol m-2 s-1。温度越高,土壤呼吸速率越大。(3)土壤呼吸速率与气温、土壤温度、土壤湿度呈正相关,与空气相对湿度呈负相关,并且随着温度的升高,相关系数均不断增大。实验1中气温与土壤呼吸的相关系数为0.75,实验2、3则增至0.96和0.98。(4)土壤呼吸速率的最主要直接影响因子为气温,土壤湿度通过气温对土壤呼吸速率的间接影响与气温的影响相当。(5)土壤呼吸速率无论与温、湿度中单个因子还是温湿度双因子构建的回归方程,其拟合优度和模型精度均随温度的升高而增大,在气温与土壤呼吸速率构建的方程中,其R2由实验1的0.5544增至实验2、3的0.9284和0.9685,RMSE则由0.7055减至0.3011、0.1560。 相似文献
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