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中国旱地系统地表植被-土壤状态演化路径识别与过程分析
1
作者
田一禾
焦心
+1 位作者
孙强强
孙丹峰
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第12期149-154,共6页
旱地系统作为典型的脆弱生态系统,其地表状态的非线性演化深刻影响着生态平衡与人类福祉,但现有研究尚未全面揭示其复杂的动态演化过程。本文基于2001—2022年逐月植被和土壤地表要素丰度值时间序列产品,采用基于离散小波变换的趋势和...
旱地系统作为典型的脆弱生态系统,其地表状态的非线性演化深刻影响着生态平衡与人类福祉,但现有研究尚未全面揭示其复杂的动态演化过程。本文基于2001—2022年逐月植被和土壤地表要素丰度值时间序列产品,采用基于离散小波变换的趋势和转折点检测算法,识别旱地系统植被-土壤状态演化路径并分析其动态变化。结果表明:①2001—2022年,中国旱地系统光合植被和非光合植被端元丰度值都呈显著增加趋势,而土壤生境端元丰度值呈显著减少趋势;②光合植被突然上升、A形上升和V形上升的状态演化路径类型分别占旱地总面积的9.9%、16.8%和21.9%,而非光合植被对应的3种状态演化路径则分别占9.1%、12.6%和28.8%;③整体上旱区的植被恢复促进了土壤裸露的减少,但局部地区水资源匮乏和人类活动导致植被退化。本文为理解中国旱地系统的地表状态演化及其响应机制提供了新视角,并为土地退化监测与生态修复提供了科学依据。
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关键词
旱地系统
植被-土壤状态
端元丰度值时间序列
离散小波变换
演化路径
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职称材料
基于ARIMA和RBF神经网络模型的溶解氧预测分析
被引量：
4
2
作者
马晓涛
温继文
陈英义
《江苏农业科学》
北大核心
2015年第5期413-415,共3页
结合江苏省宜兴市蟹养殖实地采集的数据,采用ARIMA模型对溶解氧进行预测,反映溶解氧周期性变化趋势。采用RBF神经网络对非线性残差部分进行预测。结果表明,组合模型较单一模型而言,预测结果更加全面、准确,提高了溶解氧预测的精度,并通...
结合江苏省宜兴市蟹养殖实地采集的数据,采用ARIMA模型对溶解氧进行预测,反映溶解氧周期性变化趋势。采用RBF神经网络对非线性残差部分进行预测。结果表明,组合模型较单一模型而言,预测结果更加全面、准确,提高了溶解氧预测的精度,并通过预测结果找出溶解氧变化规律。
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关键词
溶解氧
ARIMA模型
REF神经网络模型
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职称材料
题名
中国旱地系统地表植被-土壤状态演化路径识别与过程分析
1
作者
田一禾
焦心
孙强强
孙丹峰
机构
中国农业大学电气与工程学院
中国农业大学
资源与环境
学院
中国农业大学
土地科学与技术
学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第12期149-154,共6页
基金
国家自然科学基金(42401130)。
文摘
旱地系统作为典型的脆弱生态系统,其地表状态的非线性演化深刻影响着生态平衡与人类福祉,但现有研究尚未全面揭示其复杂的动态演化过程。本文基于2001—2022年逐月植被和土壤地表要素丰度值时间序列产品,采用基于离散小波变换的趋势和转折点检测算法,识别旱地系统植被-土壤状态演化路径并分析其动态变化。结果表明:①2001—2022年,中国旱地系统光合植被和非光合植被端元丰度值都呈显著增加趋势,而土壤生境端元丰度值呈显著减少趋势;②光合植被突然上升、A形上升和V形上升的状态演化路径类型分别占旱地总面积的9.9%、16.8%和21.9%,而非光合植被对应的3种状态演化路径则分别占9.1%、12.6%和28.8%;③整体上旱区的植被恢复促进了土壤裸露的减少,但局部地区水资源匮乏和人类活动导致植被退化。本文为理解中国旱地系统的地表状态演化及其响应机制提供了新视角,并为土地退化监测与生态修复提供了科学依据。
关键词
旱地系统
植被-土壤状态
端元丰度值时间序列
离散小波变换
演化路径
Keywords
dryland systems
vegetation-soil state
endmember fractions time series
discrete wavelet transform
evolutionary path
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
基于ARIMA和RBF神经网络模型的溶解氧预测分析
被引量：
4
2
作者
马晓涛
温继文
陈英义
机构
北京林
业大
学经济管理
学院
中国农业大学电气与工程学院
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2015年第5期413-415,共3页
基金
教育部人文社会科学研究规划基金(编号:11YJAZH098)
北京林业大学青年科技启动基金(编号:JGTD2014-01)
山东省自主创新专项资金(编号:2012CX90204)
文摘
结合江苏省宜兴市蟹养殖实地采集的数据,采用ARIMA模型对溶解氧进行预测,反映溶解氧周期性变化趋势。采用RBF神经网络对非线性残差部分进行预测。结果表明,组合模型较单一模型而言,预测结果更加全面、准确,提高了溶解氧预测的精度,并通过预测结果找出溶解氧变化规律。
关键词
溶解氧
ARIMA模型
REF神经网络模型
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国旱地系统地表植被-土壤状态演化路径识别与过程分析
田一禾
焦心
孙强强
孙丹峰
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
基于ARIMA和RBF神经网络模型的溶解氧预测分析
马晓涛
温继文
陈英义
《江苏农业科学》
北大核心
2015
4
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职称材料
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