【摘 要】
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较可见光和红外遥感而言,微波遥感不易受大气影响,具有全天时、全天候的监测能力以及对云、雨、大气较强的穿透能力,并且微波传感器对于植被特性的变化、地表土壤水分和积雪参数十分敏感,微波数据已被广泛应用于地表参数的监测和反演应用之中.然而,用于反演地表参数的低频微波观测资料均不同程度地受到地面无线电频率的干扰(Radio Frequency Interference,RFI).这些干扰往往是由地面主动微
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较可见光和红外遥感而言,微波遥感不易受大气影响,具有全天时、全天候的监测能力以及对云、雨、大气较强的穿透能力,并且微波传感器对于植被特性的变化、地表土壤水分和积雪参数十分敏感,微波数据已被广泛应用于地表参数的监测和反演应用之中.然而,用于反演地表参数的低频微波观测资料均不同程度地受到地面无线电频率的干扰(Radio Frequency Interference,RFI).这些干扰往往是由地面主动微波传感器的发射信号或陆面反射辐射信号产生的,很容易覆盖地表产生的相对较弱的自然热发射辐射信号,使得星载被
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China launched its Arctic research program and organized the first Chinese National Arctic Research Expedition(CHINARE-Arctic) in 1999. By 2016, six further expeditions had been conducted using the R/
Climate change in the Arctic region is more rapid than that in other areas owing to Arctic amplification.To better understand climate change and the driving mechanisms,long-term historical reconstruct
种群动态与种内竞争是植物生态学经典研究核心,特别是对于植被组成相对简单的荒漠,对种内竞争机制的研究有助于深入理解荒漠植被的稳定机制与自组织过程。以河西走廊绿洲边缘最主要的人工固沙植物梭梭(Haloxylon ammodendron)为对象,采用空间代替时间的方法,研究梭梭种群的演变过程及种群竞争强度随建植年龄的变化。选择5个(5~10、10~20、20~30、30~40、>40a)生长阶段的受人为
采用黑河下游面域土壤信息调研数据,结合层次聚类和地统计分析等方法,探讨黑河下游土壤盐分在水平方向和垂直方向上的变异特征,揭示黑河下游土壤盐渍化的程度和状态。结果表明:研究区土壤盐分表聚特征明显。土壤盐分及离子组分含量存在很强的变异性,变异系数0.42~1.99。黑河下游土壤盐渍化类型主要为氯化物-硫酸盐型,土壤盐渍化程度较为严重,盐土占比高达42.87%。从土壤盐分在水平方向上的变异特征来看,表土
采用点格局分析方法 O-ring统计和Programita软件,对甘肃民勤绿洲荒漠过渡带人工梭梭(Haloxylon ammodendron)林大沙鼠鼠洞空间分布格局及其与梭梭间的相互关系进行了研究。结果表明:(1)废弃鼠洞与全部鼠洞的格局相似,废弃鼠洞与有效鼠洞在0~10m尺度上基本无关联。(2)在小于1m的尺度上鼠洞于梭梭周围聚集或趋于聚集分布,随着尺度的增大,植物园西中有效鼠洞与废弃鼠洞均由
在利用常规观测资料统计分析2000—2011年和沙尘天气多发年河西走廊入口区代表站点春季风速分布特征的基础上,采用区域气候模式(Regcm4.3.5.6)和欧洲中心更新的4DVar同化的ERA-interim资料,分析了河西走廊入口区下垫面类型改变对2007年4月13日一次沙尘天气过程的影响。结果表明:沙尘暴爆发时,河西走廊为风速大值区,风速8~10m·s-1;区域气候模式模拟的沙尘特征量与站点观
准确地模拟干旱区潜在蒸发量,对区域水资源的合理开发利用与生态环境保护具有十分重要的意义。以极限学习机(ELM)模型为基础,以古浪河流域的乌鞘岭、古浪两个典型气象观测站点为对象,将气象因子的不同组合作为输入参数,构建了适合当地的潜在蒸发量模型。利用构建的模型对乌鞘岭、古浪气象观测站点的月潜在蒸发量进行了模拟,将模拟结果与支持向量机(SVM)模型模拟结果进行了对比,发现ELM模型在干旱区月潜在蒸发量模
基于空间平稳性分析,引入地理因素结合回归分析及高精度曲面建模方法(HASM)对黑河流域多年平均气温、降水给出了降尺度模拟。基于过去器测资料的验证,提出了CMIP5模式资料的合理降尺度方法。比较了降尺度结果与站点实测值的差异,同时比较了所给出的方法与经典插值方法的模拟精度。最后,基于历史时期T1(1976—2005年)的降尺度方法结合RCP2.6、RCP4.5及RCP8.5不同情景下未来时段T2(2
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