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基于GIS与RS的北方防沙屏障带生态系统格局演变 总被引：2，自引：0，他引：2
研究北方防沙屏障带生态系统格局演变特征,对加强屏障带建设、改善生态环境具有重要意义。以北方防沙屏障带为研究区,根据2005、2010、2015年MODIS遥感影像,将北方防沙屏障带生态系统类型划分为森林、草地、湿地、农田、城镇、荒漠和裸地7类。采用空间统计、转移矩阵、景观指数分析法、PNTIL模型等方法,对北方防沙屏障带2005—2015年生态系统类型时空演变特征进行分析。结果表明,2005—2015年北方防沙屏障带生态系统整体呈稳定状态;从分屏障带看,内蒙古防沙屏障带荒漠面积明显减少,塔里木防沙屏障带森林面积迅速增加,而河西走廊防沙屏障带草地面积明显增加;从正/逆转换方向来看,屏障带内农田、城镇、荒漠及裸地生态系统正向转换率高于逆向转换率。10年间,在景观水平上,北方防沙屏障带斑块数量、斑块密度呈减少趋势;在类型水平上荒漠景观整体呈现破碎化萎缩的趋势特征,森林、草地向形状简单化的方向发展。研究表明,2005—2015年,北方防沙屏障带生态总体向好,治沙效果明显,但局部仍面临较大压力。 相似文献
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基于多源数据的村域撂荒驱动力分析及模型模拟 总被引：2，自引：0，他引：2
耕地撂荒受多重驱动力影响,从多重驱动力中梳理出主要驱动力、次要驱动力或伪驱动力,对撂荒地的研究和管理有重大意义。本研究以内蒙古和林格尔县为研究区,采用高分遥感数据(哨兵二号、资源三号、高分一号)结合土地变更调查数据,利用联合变化检测方法提取撂荒地,提取结果的总体精度为97.6%。在此基础上,结合村干部的问卷调查数据,设计了可能影响区域撂荒的9个自变量。将70个样本村分为训练集(50个)和验证集(20个),用多元线性模型对训练集进行逐步回归,最终进入模型的4个自变量为常户比、地形、耕村比、城市距离。该模型的调整R方为0.811,验证集的预测值与真实值拟合效果良好,说明模型对村域撂荒驱动力的解释能力较强,输出结果较为稳定。模型模拟认为,村域撂荒主要驱动力为村庄地形、人口流失程度、农垦程度和城市距离;次要驱动力为地表水资源;伪驱动力为村庄海拔、乔木林覆盖率、人均收入和小农机普及率。本研究可为判别区域撂荒驱动力、定向提升撂荒地管理提供依据。 相似文献
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北京市永定河沙地不同土地利用类型风蚀规律研究 总被引：1，自引：0，他引：1
选取北京市永定河沙地4种不同土地利用类型(耕地、林地、荒草地、河滩地)作为试验地,对不同下垫面的起沙风速、下垫粗糙度、输沙量、风沙流结构、土壤机械组成、土壤风蚀量进行研究。结果表明:1)不同利用类型起沙风速及粗糙度大小顺序为:林地>荒草地>耕地>稀疏荒草地>河滩地;2)不同下垫面在相同风速时的输沙量明显不同,近地面0～20cm随高度增加输沙率逐渐减少,不同下垫面的风沙流结构垂直分布明显不同;3)河滩地和稀疏荒草地的机械组成主要以细沙为主;耕地、林地、荒草地主要由细沙、极细沙以及粉沙组成。4)不同利用类型在相同时间内风蚀量与风积量不同;5)建议对区域风沙治理主要从两个方面进行:提高未利用地的植被覆盖度;改变农业耕作技术措施。 相似文献
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以西北干旱典型县域磴口县为研究区,基于增量学习的改进隐马尔可夫预测模型(IL-HMMs),对区域地下水埋深进行了预测研究。为检验IL-HMMs模型预测效果,将模型预测结果与2013年长观井的实测数据进行了比较;同时为检验模型的优劣性,与未经增量学习的隐马尔可夫模型(HMMs)、加权马尔可夫链(WMCP)和BP神经网络(BP neural network,BPNN)预测模型的预测结果进行了比较。结果表明:与其他几种预测模型相比,IL-HMMs模型预测精度显著提高,误差更小,有较好的鲁棒性。并使用IL-HMMs模型对2018年地下水埋深进行了预测,预测结果表明,2018年地下水年平均埋深略有增加、局部区域地下水埋深增量加剧。基于IL-HMMs模型的地下水埋深预测具有很好稳定性的同时对新数据加入又有很好的鲁棒性,可为地下水埋深动态预测提供思路与方法补充,为区域地下水资源开发利用和保护提供重要依据。 相似文献
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北京市朝阳区景观连接度距离阈值研究 总被引：5，自引：0，他引：5
景观连接度方法是一种进行景观生态安全格局定量化评价的较好方法。此方法的应用中,景观连接度适宜距离阈值是一个关键因素,以北京市朝阳区为例对其展开研究。选取景观组分数(NC)、整体连接度指数(ⅡC)以及可能连接度指数(PC)来表征景观连接度以及计算斑块重要性值(dI);预设9个距离阈值,探讨不同距离阈值下景观连接度和斑块重要性值的变化规律。结果表明:北京市朝阳区景观连接度的距离阈值以400～600 m为宜。在此距离阈值的约束下分析表明,小型生态斑块对提高区域景观连接度有重要作用。 相似文献
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包头市景观格局时空演变研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以内蒙古自治区包头市为研究区,选取2006、2010、2016年相同月份遥感影像,结合包头市土地利用数据,将包头市景观类型划分为林地、草地、水体、耕地、建设用地、其他用地共6类,进行景观格局动态度变化分析、转移网络分析、变化空间集聚特征分析、重心转移分析、景观格局指数变化分析和景观格局演变驱动力分析。结果表明,2006—2016年市域景观特征发生了较大变化,其中2006—2010年其他用地景观类型的减少速度高达19. 48%,10年间建设用地的增加速度从1. 3%增至2. 76%,在2010—2016年有15. 19%的耕地转化为草原景观,3. 79%的耕地转化为建设用地; 10年间景观变化呈现点状分布,主要分布在耕地密布、草地破碎的农业耕作区和不同景观交替的边缘; 2006—2010年间,其他用地中的北部裸土地经过生态治理面积减少,其重心向东南移动73. 79 km;景观分割指数、香农多样性、香农均匀性等呈减小趋势,尚未形成优势景观,景观破碎度加剧;通过景观格局驱动力分析发现,景观变化密集度与NDVI具有相关性。 相似文献
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基于联合变化检测的耕地撂荒信息提取与驱动因素分析 总被引：1，自引：0，他引：1
撂荒地遥感提取方法主要为分类方法和变化检测方法。由于撂荒地覆被类型复杂,容易同草地、灌木混分,导致分类方法的提取精度不高。而变化检测方法易受非耕地变化因素干扰,且只能提取监测周期内的新增撂荒,无法提取监测周期之前的历史撂荒。此外,受遥感数据本身的制约,中低分数据受混合像元干扰而提取能力不足,高分遥感易受地形起伏、云层遮蔽、覆盖周期长等因素干扰而损失精度,因此,传统遥感方法提取撂荒地困难。本研究提出多源数据联合变化检测方法以提取撂荒地。利用多源数据的异质性和不同方法的互补性,针对不同类型的撂荒地制定不同的提取策略,并进行耦合分析以提取撂荒地。经实地调查验证,该方法提取总精度达到97. 6%。在此基础上,提取撂荒地的距离特征、高差特征、灌溉特征和邻域特征等自然地理指标,对其进行了显著性分析,判别了区域撂荒主导因素,为撂荒驱动力研究、定向提升撂荒地管理提供了依据。 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