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51.
52.
Linear rank tests with right censored data 总被引:6,自引:0,他引:6
53.
位于青藏高原腹地的黄河源地区生态环境脆弱,面临生物多样性锐减、生态系统退化等问题,黄河源区生态系统保护及其高质量发展已成为国家的重点战略之一。土地利用与植被覆盖是影响生境质量的重要因素,定量化土地利用方式、强度及格局和植被覆盖格局对生态质量影响的研究越来越受到关注,但其对黄河源区生态质量的耦合效应尚不明确。基于2000年和2015年黄河源区土地利用类型及生长季归一化植被指数(NDVI),采用InVEST模型探究了不同时期黄河源区生境质量时空变化,并采用地理加权回归(GWR)模型揭示了生境质量对土地利用和植被覆盖变化的空间响应特征。结果表明,2000年与2015年土地利用类型变化主要为未利用土地向草地的转移。植被覆盖变化方面,源区生长季NDVI整体上升。从生境质量的空间分布来看,黄河源区生境质量总体呈现南高北低的空间格局,高值分布在南部及中部地区,低值分布在北部布青山、东北部高海拔区及黄河乡的黄河沿岸。相较于2000年,2015年黄河源区生境质量平均提高11.47%。草地面积和NDVI与生境质量均呈显著正相关关系,其中NDVI是提高黄河源区生境质量的重要驱动因子。研究结果突出了NDVI对提高黄河源区生境质量的主导作用,可为未来源区生态保护提供借鉴。 相似文献
54.
城市群已成为全球经济竞争的新空间单元,在促进城镇化建设,实现资源优质配置和发挥辐射带动作用等方面发挥着重要的功能。但剧烈的社会经济活动必然会对城市群生态系统服务造成破坏,因此开展城市群生态系统服务的时空演变研究,进而探索不同驱动因子对其的作用机制具有重要意义。目前,在已有的研究中缺少对城市群尺度和长时间跨度下的生态系统服务水平演变与驱动因素探究。为此,选取京津及环京津地区为研究区域,通过总结区域生态问题,构建起研究区域生态系统服务评价体系,并对2000-2018年生态系统服务进行计算,分析时空演变特征。然后,通过最小二乘法模型(Ordinary Least Squares,OLS)筛选出潜在的驱动因子,并导入地理加权回归模型(Geographically Weighted Regression,GWR)进行地理加权回归计算。最后,通过对结果分析,探讨自然和社会因子对生态系统服务的作用机制。研究结果表明:1)2000-2018年,研究区域生态系统服务呈现出先上升后下降,在2015年达到最高值的发展特征。2)在空间上,研究区域生态系统服务内总体上呈现燕山山脉及太行山山脉北部区域为生态系统服务的高值区域,坝上区域为低值区的空间分异特征。同时,生态系统服务演变在空间上呈现以燕山和太行山为界,燕山和太行山区域呈现先减弱后提升的趋势,西北区域整体呈现减弱趋势,东南区域从2015年起逐渐降低的空间演化特征。3)在驱动因素方面,自然环境和社会经济因素对生态系统服务的驱动作用从强到弱排列依次是:降雨量 > 土壤含沙 > 人口密度 > 温度 > 基础设施密度。4)其中,人口密度、土壤含沙量、基础设施呈较为明显的负相关驱动特征,降雨量呈较为明显的正相关驱动特征,温度则呈南部负相关,北部正相关,由东南向西北影响增强的趋势。本研究通过评估环京津城市群生态系统服务,分析区域生态系统服务的分析演变特征,并探索区域自然、社会因子对生态系统服务的驱动作用,为环京津城市群未来的生态环境保护和规划策略制定提供了科学指导和决策依据。 相似文献
55.
基于地理和气象要素的春玉米生育期栅格化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文以黄河流域春玉米生育期和气象站点气象数据为主要数据源,采用多元逐步回归法分析了各生育期和经度、纬度、海拔高度、降水、年均温、≥10℃积温和日照时数等影响因子的关系,建立逐步回归方程,对各生育期空间栅格化方法进行了探讨,结果表明:(1)生育期空间拟合插值的统计检验说明春玉米“播种期”、“抽雄期”和“收获期”三个时期模拟效果最好,“拔节期”效果精度相对较好;(2)播种期基本满足从西南到东北延后的变化趋势,而拔节期、抽雄期和收获期基本上表现了从南北向中部、中部向东西两侧延后的现象。本研究得到的生育期与地理和气象要素之间的逐步回归方程,可为气候条件变化下作物生育期栅格化模拟试验以及农业生产应该采取的适应机制研究提供一定的依据。 相似文献
56.
三种回归分析方法在Hyperion影像LAI反演中的比较 总被引:2,自引:0,他引:2
借助GPS进行地面精确定位,利用LAI-2000冠层分析仅在攸县黄丰桥林场开展130个样地(60m×60m)的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)测量.采用FLAASH模块对Hyperion数据进行大气校正并与地面同步冠层观测数据进行拟合,通过研究地面实测LAI与Hyperion影像波段及其衍生的系列植被指数(NDVI、RVI等)的相关性,筛选出估算叶面积指数的植被指数因子.应用曲线估计、逐步回归及偏最小二乘三种回归分析技术分别建立叶面积指数的最优估算模型.结果表明:参与建模的因子中,比值植被指数(RVI)与LAI的相关性最大,敏感性最高,其次是SARVI0.1,NDVI705,NDVI,SARVI0.1,SARVI0.25;曲线估计、逐步回归分析和偏最小二乘回归三种分析方法所建的6个回归模型中,偏最小二乘回归的拟合效果最好,预测值与实测值的决定系数R2为0.84、曲线估计的拟合效果最低,预测值与实测值的决定系数R2为0.64;建模精度分析表明,选用5-6个自变量因子进行LAI建模是可靠的,以6个植被因子建立的偏最小二乘回归模型预测精度最高. 相似文献
57.
北京城市公园湿地休憩功能的利用及其社会人口学因素 总被引:1,自引:0,他引:1
城市公园湿地是城市重要的生态基础设施,是城市居民休闲游憩的重要场所,具有重要的生态、社会文化服务功能。以北京地区20个典型的公园湿地为研究对象,采用问卷调查方法,将定性指标和定量指标相结合,用统计学方法分析了休憩者对公园湿地的使用情况,并采用Logistic回归方法揭示了影响城市公园湿地利用的社会人口学因素。结果表明:(1)休憩者到访公园湿地的距离与使用频率密切相关,43.4%的休憩者到达公园湿地的行程时间<1 h,这其中34.1%的休憩者使用公园湿地的频率每年在12次以上;仅有17.4%的休憩者每年使用各公园湿地频率为12次以上,这其中85%到达各公园湿地的行程时间<1h;(2)影响休憩者对公园湿地使用频率为每年12次以上的因素依次为行程时间、个人月收入、有无私家车、文化程度、职业、年龄。另外,性别与年龄的交互作用也有一定的影响;(3)愉悦身心是休憩者使用各公园湿地的最主要原因。研究旨在为城市公园湿地的合理优化与配置、城市绿地系统规划及城市的可持续发展提供科学依据。 相似文献
58.
完善的交通基础设施网络是形成高度同城化和高度一体化城市群的前提和基础,科学探测城市群地区交通通达度对生态系统健康状况的影响机理对城市群地区生态系统保护以及区域可持续发展具有重要实践意义和价值。基于多源数据分别测度了1995—2015年长江中游城市群交通通达度以及生态系统健康水平,并借助双变量空间自相关与空间回归模型从全局和局部的角度揭示了交通通达度对生态系统健康的影响机理。研究结果显示:(1)研究期间长江中游城市群生态系统健康状况总体呈现降低态势,山区生态系统健康水平显著高于平原地区;(2)双变量空间自相关分析结果显示交通通达度和生态系统健康水平之间存在显著的空间依赖性,二者之间主要的关系类型包括低交通通达度水平-低生态系统健康水平、高交通通达度水平-低生态系统健康水平和低交通通达度水平-高生态系统健康水平三种类型;(3)空间回归结果显示交通通达度的增加会导致生态系统健康状况的恶化,而且交通通达度对生态系统健康的影响具有显著的空间异质性。研究发现可以为长江中游城市群地区生态系统健康保护宏观调控政策制定以及差异化管控政策制定提供科学依据。 相似文献
59.
缙云山生境片断化对常绿阔叶林生物多样性的影响 总被引:5,自引:2,他引:3
采用Simpson、Shannon-Wiener和Hill多样性指数以及逐步多元回归分析方法,在缙云山进行了植物群落调查、小气候观测和土壤肥力的测定以及各变量之间关系的分析。结果表明:片断常绿阔叶林物种多样性指数比连续常绿阔叶林低,不同生活型的表现不同;各片断阔叶林斑块边缘均存在明显的小气候边缘效应。随着斑块面积的减小,各斑块的ΔTa、林缘及林内ΔTs、林缘和林内ΔRH、林缘和林内Vmax、林缘和林内ΔPAR(正午)均呈增大的趋势。各斑块的小气候边缘效应,以最大斑块波及林内的深度最浅(约至林内15m)、最小斑块波及林内的深度最深(约至林内25m);常绿阔叶林物种多样性受林内外有效光合辐射(正午)差、气温日较差、土壤含水量、土壤有机质含量和土壤有效钾等因素的影响。 相似文献
60.
青藏高原1979-2007年间的积雪变化 总被引:4,自引:0,他引:4
利用雪深被动微波遥感数据产品,对青藏高原1979—2007年积雪深度、积雪日数的分布变化及其趋势进行了分析。结果表明:青藏高原积雪日数、积雪深度和海拔三者之间在空间上具有显著正相关;青藏高原积雪在1988年发生突变,该年前后积雪分布有显著不同,这与20世纪80年代中后期青藏高原由暖干时期进入暖湿时期有关;将青藏高原按夏季水汽来源不同将其分为南北两部分,发现29年来北部积雪日数变化与全国积雪变化相反呈极显著增加趋势(R2=0.39,P0.01),以1.40 d/a的趋势增加,主要原因是西北部地区冬季积雪日数增加;南部积雪深度与全国积雪变化一致呈极显著减少趋势(R2=0.24,P0.01),以-0.04 cm/a的趋势减少,主要原因是东南部春、夏、秋三季积雪深度减少。 相似文献