环境保护公益性行业科研专项(gyh5031103)
- 作品数:3 被引量:47H指数:3
- 相关作者:张黎何洪林于贵瑞路倩倩任小丽更多>>
- 相关机构:中国科学院大学中国科学院山东师范大学更多>>
- 发文基金:环境保护公益性行业科研专项中国科学院战略性先导科技专项国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:天文地球农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 近50年中国地表净辐射的时空变化特征分析被引量:27
- 2013年
- 基于GIS空间分析技术与Mann-Kendall趋势分析方法,对中国陆地区域699个气象站点1961-2010年逐年、季平均地表净辐射进行时空变化特征分析,结果表明:(1)参数拟合后的FAO Penman修正式对模拟站点逐日地表净辐射的总体精度较高,均方根误差为27.9W.m-2,相关系数为0.85,平均相对误差为0.13;(2)全国近50年站点平均地表净辐射在年、季均呈现出较明显的下降过程,年均降幅为0.74W.m-2.10a-1,不同季节的下降幅度存在差异,夏季降幅最大;(3)逐站点分析显示全国大部分站点(59.8%)年均地表净辐射呈显著下降趋势(0.05),东部趋势变化比西部明显,夏季在地表净辐射年际变化中的贡献最大,华北、华中、华南地区的站点在春夏秋季均呈显著下降趋势。
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- 关键词:地表净辐射时空变化特征
- 基于数字相机图像的西藏当雄高寒草地群落物候模拟被引量:15
- 2012年
- 物候现象是环境条件季节和年际变化最直观、敏感的综合指示器, 其发生时间不仅反映了陆地生态系统短期的动态特征, 其微小的变化还会对陆地生态系统产生重要的反馈作用。高寒草地是青藏高原分布广泛、极具代表性的植被类型, 准确地获取高寒草地群落的物候特征, 对于理解和预测气候变化对青藏高原生态系统的影响具有重要意义。该文以西藏当雄高寒草地为研究对象, 探讨了近地面数字相机图像在高寒草地群落季相监测中的作用, 结果如下: 1)通过比较不同绿度指数的差别, 确定了准确表征高寒草地植被群落季相变化的绿度指数——绝对绿度指数(2G_RB);2)结合土壤含水量数据, 通过线性回归分析得知高寒草地植被群落生长过程与表层(≤10 cm)土壤含水量的变化较为一致(R2> 0.70); 3)通过对比分析, 发现降水在高寒草地群落季相"变绿"过程中具有"触发"作用。研究表明, 数字相机技术可作为物候监测手段, 实现高寒草地植被群落季相的实时、连续获取, 为更好地揭示气候变化影响下景观尺度季相演变特征, 诊断地方、区域和全球尺度上生态系统对气候变化的快速响应提供了有效的手段。
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- 关键词:数字相机季相
- 基于MapReduce的空间敏感性分析并行算法设计被引量:5
- 2014年
- 近年来,随着遥感空间数据广泛应用于生态系统,推动了区域尺度生态遥感参数模型的发展。敏感性分析对识别模型关键参数,降低模型不确定性和完善模型具有重要作用。区域尺度的生态遥感参数模型,在进行模型参数敏感性分析时,由于涉及到空间数据的复杂运算,单机环境无法满足快速分析的要求。为了提高生态遥感参数模型空间敏感性分析效率,本文以青藏高原为研究区域,利用植被光合模型VPM(Vegetation Photosynthesis Model)和开源云计算平台Hadoop,设计和实现了基于Sobol′的生态遥感参数模型空间敏感性分析并行算法,并在实验室集群环境下进行算法分析,验证了算法的有效性和适用性。该算法的核心是利用MapReduce并行编程技术,对空间敏感性分析中的地图抽样和模型迭代过程进行任务分割,将分割后的子任务分配至不同的计算节点进行并行计算。实验表明,本文提出的并行策略,能有效缩短地图抽样和模型迭代计算时间,相比于单机算法,并行算法的运行速度提高了14倍左右。
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