简介:摘要:本文选用阿拉善地区9个气象台站2003—2022年气象观测资料,通过线性趋势反方法分析了近20年阿拉善地区平均气温,降水量、风沙天气变化特征,研究结果表明:近20年阿拉善各地年平均气温整体呈上升趋势;近20年阿拉善地区各测站逐月降水量呈“单峰型“分布特征;月降水量集中期为4月至10月,其他月份降水量均非常稀少;以阿左旗、孪井滩降水量最多,额济纳降水最少。20年间的大风日数,雅布赖以每年1.47d、乌斯太以每年1.54d的速度增加,其余地区都呈下降趋势,下降速度在0.22-0.84d之间;大风、扬沙次数大多数均集中出现在春季。拐子湖站为阿拉善地区大风、扬沙出现最多的区域。
简介:摘要:本文选取1990-2019年青海省海西州大柴旦降水量年、月值资料,采用线性趋势法、距平法等数理统计分析法分析近30年大柴旦地区降水变化特征。结果表明:近30年来大柴旦地区年降水量整体呈现增加趋势,气候倾向率是17.354mm/10a,达到了显著性检验水平,春季、夏季、秋季以及冬季降水量的气候倾向率分别是-0.143mm/10a、11.89mm/10a、5.687mm/10a以及-0.081mm/10a,这意味着春、冬季两个季节降水量均呈略微减少变化趋势,减少幅度均不明显;而夏季、秋季降水量均呈增加变化趋势,夏季增幅较大;降水量年际变化波动起伏非常大,年降水量最大值168.2mm出现在2017年,年降水量最小值44.8mm出现在1995年,年降水量最大值是最小值的3.8倍;降水量属于正距平有14年,占46.7%,负距平年份占53.3%;大柴旦年内降水呈显著的月际变化,表现为中间月份降水多,两端月份降水少的态势,5-9月份降水较为集中,该时间段平均降水量是83.7mm,占年降水量的84.95%,7月份降水量达到最大值,月平均降水量为27.5mm, 11月、12月份降水量最少,仅为1.3mm;四季中,夏季降水量最多,春季次之,秋季较少,冬季最少。
简介:摘要:基于1958—2020年大陈国家基准气候站的逐月地面气象要素资料,采用一元线性回归法、M-K趋势分析法、小波分析法对大陈岛近63年的气温、降水量、风向风速、日照时数、相对湿度等变化特征进行统计分析。结果如下:(1)气温呈明显波动上升趋势,最低气温上升最快,平均气温次之,最高气温相对缓慢,其中年平均气温在1989年发生突变,且存在4年周期变化规律;按季节统计分析,冬季上升趋势最为明显,夏季上升趋势较为平缓。(2)降水主要集中在春季和夏季,除春季降水量减少外,其余季节降水量增多,其中夏季降水量增加趋势最为显著;年平均降水量呈现缓慢上升趋势,多雨年和少雨年交替出现,存在2—6年的周期变化规律。(3)年平均大风日数高达95.3天,主要集中在10月至次年3月;2-5级出现频率最高,全年主导风向为NNE和N,风向频率呈拉锯状态,春秋冬三个季节以偏北风为主,而夏季多为偏南风;冬季静风占比略低于春夏秋季。(4)日照充沛,主要集中在夏秋两季,全年日照时数存在2—6年变化周期,春夏季增加,秋冬减少,整体呈减少趋势。(5)全年高湿,各年平均相对湿度均保持在80%以上,且存在2—4年(主要周期为3年)的周期变化规律,春夏季相对湿度较高,秋冬季相对湿度较低,整体及春夏秋季均呈减少趋势,仅冬季呈增加趋势。
简介:摘要:森林火灾属于自然灾害的一种,主要特点是突发性强、破坏性大、扑救困难。在全球气候变暖的大背景下,米林县境内高温、干旱、大风天气出现频率呈现出多发、频发态势,再加上林区可燃物增多,出现火灾概率增强,森林防火形势严峻。基于此,本文结合米林县气象要素变化特征,分析了其对森林火灾的影响,并给出了应对森林火灾的措施,仅供相关部门进行参考借鉴。
简介:
简介:摘要:深度学习技术作为直接从数据中学习特征表示的有效方法,近年来启发信息提取领域取得了显著的突破。本文基于2014年、2017年、2018年三期高分一号遥感影像,选取北京市石景山区西部道路为试验区域,针对其变化特征,开展基于深度学习算法的道路自动提取与变化图斑自动发现。论文首先基于地理要素智能训练平台对道路进行样本采集及训练,形成深度学习道路提取模型,之后采用“自动化的线索检测+交互式异常问题判读+野外现场环境取证”的遥感监测技术路线,该流程转变从被动式道路变化发现到主动式道路问题发现与预警,可实现对典型道路的实时、动态及持续的遥感监测。本文选取典型道路样本进行分析、训练,不断优化深度学习卷积神经网络道路提取模型。通过对影像预处理、自动道路监测、交互式异常问题判读、变化图斑自动发现、野外现场环境取证与信息汇交各环节的分析验证发现,基于深度学习道路提取模型自动提取的道路准确率高于80%,可用于城市道路的自动提取和变化发现。
简介: 摘 要:本文利用施工前、后实测 1∶2000 土地利用现状图、 GIS 分析技术及景观格局指数对研究区土地整治前后景观格局指数变化情况进行定性与定量分析。结果表明:通过对水田、旱地、道路、田土坎、裸岩石砾地、荒草地等的综合整治,调整了土地利用结构 ; 新增水田 2.1255hm2 ,新增水田面积占研究区总面积的 2.18% ,与整治前相比,增加了 3.40%; 旱地增加了 0.9344hm2 ,占研究区总面积 0.9584% ,与整治前相比,增加了 10.72%; 农村道路增加 1.1114hm2 ,面积增量占研究区总面积 1.14% 。经过土地整治,土壤质量有明显改善 ; 增加了有效耕地面积 ; 提高了景观优势度,增加景观稳定性 ; 水利系统和道路系统的重新设计,促进了生物之间的交流、物质能量的流动和传递,保护了生物多样性。 关键词:土地整治 ; 景观格局 ; 景观指数