我国以梭梭属植物为优势的潜在荒漠植被分布

以我国最新出版的《中国植被图集》为基础,应用地理信息系统GIS软件ARC/ INFO(NT版)和数字化仪,提取以梭梭属植物为优势的现存荒漠植被地理分布信息,制作地理分布专题图;在生态信息系统(GREEN)软件支持下,定义地理气候适应参数区间,生成以梭梭属植物为优势的潜在荒漠植被分布图;将现存和潜在的分布图叠加并对照比较,揭示以梭梭属植物为优势的潜在荒漠植被分布特征,预测适宜以梭梭属植物为优势的荒漠植被发展的地理空间。结果表明:以梭梭柴为优势的潜在荒漠植被分布的行政区域包括新疆维吾尔自治区、内蒙古自治区、甘肃省、青海省等省(区) ,以白梭梭为优势的潜在荒漠植被分布的行政区域仅限于新疆维吾尔自治区;以梭梭柴为优势和以白梭梭为优势的潜在荒漠植被分布与现存的以梭梭柴为优势和以白梭梭为优势的荒漠植被分布的行政区域一致,分布的地貌也基本相同,但两者之间在地理分布边界和面积上存在较大差异。以梭梭柴为优势的潜在荒漠植被分布的北界超出现存的以梭梭柴为优势的荒漠植被的分布北界约0 .9个纬度,南界超出约0 .4个纬度;东界超出约5 .9个经度,西界超出约3.5个经度;以白梭梭为优势的潜在荒漠植被分布的北界超出现存的以白梭梭为优势的荒漠植被分布的北界约1个纬度;南界超出约0 .9个纬度;东界超     

遥感在森林地上生物量估算中的应用

生物量是地表C循环研究的重要组成部分,生物量研究有助于深入认识区域乃至全球的C平衡。森林作为地球最重要的陆地生态系统,区域乃至全球尺度的森林地上生物量估算一直是生态学研究的难点之一。在大的空间尺度上,遥感技术是估算森林地上生物量的有效手段。TM、AVHRR、SAR等数据以及多源数据的融合在森林生物量估算方面广泛应用,并取得了显著效果。运用遥感技术进行森林生物量估算时,所采用的数据源不同,分析方法也不相同,主要分析方法有:相关分析、多元回归分析、神经网络和数学模型模拟等。随着测定不同空间、时间和波谱分辨率的各种传感器的广泛使用,以及生物量遥感估算模型的进一步发展和完善,大尺度森林生物量的遥感估算研究必将向前迈进一大步。     

利用GIS和多变量分析估算青藏高原月降水

随着空间降水信息需求的日益增加,空间降水插值已被广泛应用。降水区域不同,插值方法不同;时间尺度不同,插值方法也不相同。适合于所有地区的通用降水插值模型是不存在的。青藏高原自然地理特征独特,分析高原降水的时空格局意义重要。以青藏高原及其周边地区140个气象站点的月降水信息及其该地区的数字高程数据(DEM)为基础,利用G IS工具,对比分析了五种插值方法在青藏高原不同降水年份(以1998年、1997年分别代表丰水及欠水年份)的干湿季(1998年的干湿季分别以12月份和8月份为代表,1997年的干湿季分别以1月份和7月份为代表)月降水插值中的应用,并对整个高原地区的干季和湿季的月降水进行制图。这5种插值方法分别是:克里金插值法、反距离加权法、样条法、混合插值法Ⅰ和混合插值法Ⅱ,前3种插值方法未考虑海拔高度对降水的影响,而混合插值法则将高程作为降水的重要影响因子。结果表明:①在干季,无论是丰水还是欠水年份,月降水量都比较少,高程对降水量的影响较小,在月降水插值时可不考虑高程的影响,克里金法的月降水插值精度最高。②在湿季,月降水量较多,高程的影响较大,混合插值法比局部插值法及克里金插值法的精度高,尤以混合插值法Ⅱ(多元回归和样条法的综合)的精度最高。③干季,整个高原的月降水很少,西部和北部降水最少,东部和南部相对较多;湿季,高原的月降水较多,空间格局表现为由东南向西北递减。     

降水空间插值技术的研究进展

降水的空间分布信息在水资源管理、灾害预测预警和区域可持续发展研究等方面的地位已越来越重要。然而,空间降水插值却一直是个难题,影响降水的因素很多,如经度、纬度、高程、坡度、坡向、离水体的距离等,建立一个通用的降水插值模型几乎是不可能的。空间降水插值方法很多,优缺点和适用性不同。总体上,降水的空间插值方法有3类：整体插值法（趋势面法和多元回归法等）、局部插值法（泰森多边形法、反距离加权法、克里金插值法和样条法）和混合插值法（整体插值法和局部插值法的综合）。近年来,随着应用数学和人工神经网络技术的发展,很多新方法如BP网络、径向基函数网络等逐渐应用到降水插值中。另外,研究区域和时间尺度的不同决定了所选用的插值方法及模型不同;即使是同一种插值方法,应用于不同的研究区域,所取得的结果也不同。因此,应根据具体的研究区域的自然地理特征,选择不同的插值方法建立不同的插值模型。在各种插值方法中,兼具其它插值方法优点的混合插值法有利于提高降水插值的精度,是未来降水插值研究的一个发展方向。