干旱区具脉冲灌溉的绿洲植被退化动力学模型分析 [英文]

本文研究干旱区具脉冲灌溉的绿洲植被退化动力学模型. 证明此模型的所有解一致完全有界. 得到此模型的绿洲植被灭绝周期解的全局渐近稳定的条件.也得到此模型持久的条件. 结论是脉冲灌溉方法为干旱区雨量减少控制绿洲植被退化提供可靠的策略基础.     

不连续植被及其下地表面对光辐射的吸收与反照率模型

对不连续植被冠层与光辐射间相互作用机理研究的最新进展进行了论述。不连续植被及其下地表面对光辐射的吸收与反照率模型的建立,从Li-Strahler间隙率模型出发,求解离散植被中的多次散射,提出了在几何光学模型的宏观构架中引入微观散射过程的方法。并说明了模型的初步验证结果。     

土壤湿度和植被对气候的影响——Ⅱ.短期气候异常持续性的数值试验

通过一个垂直一维大气-土壤-植被耦合模式进行了土壤湿度和植被状况影响短期气候异常持续性的数值试验。结果证实了本文第一部分理论分析的结论,即土壤水状况及与之有关的地、气水分和热量交换在陆地区域短期气候异常持续的过程中起着主导作用。文中还对土壤水状况影响气候异常的物理过程做了进一步的探讨。     

上海材料研究所期刊展览事业部在线投审稿系统新旧更替通知

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时间序列遥感影像支持下杭州湾南岸植被动态监测

海岸带植被是连通陆海生态系统的关键要素,在全球变暖、海平面上升及人类活动加剧等背景下,掌握海岸带植被演化规律是支撑未来海岸带弹性发展的基础.以太平洋西岸中部长江三角洲杭州湾南岸为研究区,利用时间序列Landsat遥感影像对1984至2018年杭州湾南岸植被动态进行监测.结果表明:杭州湾南岸植被面积从1984年的7.26 km~2增加至2018年的468.35km~2,主要经历了生长发育到迅速扩张再到缓慢增长等演化阶段;在围垦、人工引种及泥沙淤积等影响下,海岸植被垂直于海堤沿海岸呈带状分布并伴有稀疏碎斑,其景观构成与演替特征显著;研究也显示了Google Earth Engine对于海岸植被长时序持续监测的优势与潜力.研究揭示的人类活动加剧背景下杭州湾南岸植被变化特征,对维护滨海湿地生态系统安全及大湾区可持续发展有重要意义.     

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一天为24小时吗？

我们常说一天 2 4小时 ,严格来讲 ,并不是这样 ,下面加以说明 .1　地球自转周期和昼夜更替周期这是两个不同的概念 ,先来了解地球的运动情况 .众所周知 ,地球绕太阳公转的同时 ,绕自身的地轴自转 ,如图 1所示 .选遥远的某颗恒星为参照物 (其射到地球的光可视为平行光 ) ,在某时刻 ,地球上的某点Ｐ正对太阳和该恒星 (如图 2中的位置Ａ ) .随着地球的公转和自转 ,到达位置Ｂ时 ,地球恰好自转了 1圈 ,Ｐ点再次正对该恒星 ,完成了一次完整的圆周运动 ,所用时间为自转周期 (一个恒星日 ) .但此时Ｐ点还未再次正对太阳 ,地球必须继续运动到达Ｃ点…     

基于多光谱数据的植被水分反演及其在旱情评估中的应用分析

植被作为干旱的承载体,其含水量的变化反映了旱情的时空分布以及受旱程度。文章从监测原理、植被水分表征以及遥感数据反演模型等三个方面,开展了基于多光谱遥感数据的植被水分反演方法研究。以2010年春季西南四省为应用案例,进行了植被水分的反演和时空分析,并与气象数据进行了相关性分析。结果表明:在2010年旱情中,降水对植被水分变化具有一定的影响;然而由于植被吸收降水的过程是一个滞后的过程,因而降水的变化对植被水的影响也存在一定滞后效应。在上述分析基础之上,从时间和空间尺度对植被水分在旱情监测和评估中的应用进行了评价。通过时间合成以及与其他数据(如历史数据)的结合,可克服多光谱数据的自身不足,提高多光谱遥感数据在旱情监测和评估的应用性。     

水浸胁迫下植被高光谱遥感识别模型对比分析

随着全球气候变暖,我国洪涝灾害发生的频率及影响范围都不断增加。通过野外模拟试验,研究植被（玉米、甜菜）在水浸胁迫下的光谱变化特征,以构建高光谱遥感模型对水涝灾害范围进行监测。试验于2008年5月-8月在英国诺丁汉大学Sutton Bonington校区（52.8°N ,1.2°W）进行,每周采集一次样本并在室内测量其光谱数据。试验结果表明植被光谱在550,800～1300 nm区域反射率都稍有降低,而在680 nm区域反射率则略微增大。选取NDVI ,SIPI ,PRI ,SRPI ,GNDVI及R800* R550/R680共六个植被指数识别水浸胁迫下的植被,研究表明,指数SIPI与 R800* R550/R680对水浸胁迫玉米比较敏感,而指数SIPI ,PRI及 R800* R550/R680对水浸胁迫甜菜比较敏感。为寻找最优的识别模型,计算对照与水浸胁迫植被指数之间的归一化均值距离并进行对比分析,发现植被指数 R800* R550/R680的归一化均值距离在胁迫早期即大于其他指数的距离,说明该指数识别水浸胁迫植被的能力优于其他指数,且具有较强的敏感性与稳健性。因此,可以利用该指数快速地提取水浸面积,为救灾减灾决策提供信息支持。