【摘 要】
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[目的]探究安徽省植被覆盖度的时空变化特征与地形的相互关系,为当地资源开发中加强生态环境建设提供理论依据。[方法]在GIS与RS技术支持下,使用安徽省2001—2019年逐月MODIS/NDVI数据,2001—2019年土地分类数据和安徽省DEM海拔、坡向地形数据,分析植被覆盖度时空变化特征及其与地形因子相互关系。[结果]安徽省植被覆盖度季节变化特征明显。1月、10—12月,全省植被覆盖度呈现低值
【机 构】
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安徽省公共气象服务中心,安徽省气象科学研究所
【基金项目】
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安徽省气象局科研项目“基于通用热气候指数的安徽省夏季气候舒适度精细化评价与预测研究”(KM202003)。
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[目的]探究安徽省植被覆盖度的时空变化特征与地形的相互关系,为当地资源开发中加强生态环境建设提供理论依据。[方法]在GIS与RS技术支持下,使用安徽省2001—2019年逐月MODIS/NDVI数据,2001—2019年土地分类数据和安徽省DEM海拔、坡向地形数据,分析植被覆盖度时空变化特征及其与地形因子相互关系。[结果]安徽省植被覆盖度季节变化特征明显。1月、10—12月,全省植被覆盖度呈现低值,且山区高于平原;2—5月,淮北平原地区植被覆盖度呈现高值,6月迅速减小;7—9月全省范围植被覆盖呈现高
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[目的]有效掌握滑坡变形规律,实现对滑坡变形的高精度预测。[方法]基于滑坡现场变形监测成果,先利用优化经验模态实现其变形数据的信息分解,再利用优化径向基神经网络和马尔科夫链完成滑坡变形的分项组合预测;最后,利用季节性Kendall检验判断滑坡变形趋势,以验证预测结果的可靠性。[结果]经验模态能有效分解滑坡变形信息,且通过优化处理,能进一步提高分解效果,并以互补式集合经验模态的分解效果最优;同时,预测结果的平均相对误差均小于2%,具有较高的预测精度,验证了预测模型的有效性,且变形趋势判断结果与预测结果较为一
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