基于多源遥感的森林变化对区域温度影响的监测方法研究进展

人类活动通过改变土地覆被促成森林面积变化,推动碳收支和地表能量平衡发生相应变化,进而影响全球和区域尺度的气候。现有森林变化对区域温度的影响研究主要集中在有限精度的森林变化数据与温度数据结合的简单统计方法,但高可靠度的森林变化及其生物物理过程对区域温度的影响研究表明,准确、全面地理解森林与气候之间的生物物理相互作用机制,能为森林生态系统的全面评估提供科学支撑。笔者综合分析了基于多源遥感的森林变化结合其生物物理过程对区域温度影响的多种监测方法,结果发现:①多源中高分辨率森林变化数据的有限可用性一直阻碍着对温度变化影响的精准量化;②集成遥感观测数据的多种方法在量化森林变化的生物物理机制对于区域温度变化影响的评价不一致。因此,森林变化的生物物理机制及其温度效应是一个值得深入分析的问题。未来需要充分发挥多种数据源合理集成后用于解释森林响应气候效应方面的交叉优势,理解生物物理机制与生物化学机制共同作用下的森林变化、碳循环与气候的交互关系,并通过森林生态系统的合理经营与管理实现其气候效益最大化。     

民族传统体育学硕士学位论文计量学分析

通过对近5年367篇民族传统体育学硕士学位论文的内容、研究方法、数据处理、引文等科研方法进行计量学统计分析,发现民族传统体育学硕士学位论文的撰写应拓展理论深度;扩大研究的范围特别是很多即将消失的民族传统体育项目;规范研究方法种类,并根据实际研究需要进行选取;加强数据的深度挖掘,科学标注参考文献,进一步总结出民族传统体育学硕士研究生学位论文研究的规律,为研究生培养提供参考依据.     

基于遥感的城市化进程监测方法及其应用

【目的】利用不同分类精度的指数模型分析南京2001—2015年的城市化进程。【方法】借助2001年Landsat7 ETM+,2006、2010年Landsat5 TM及2015年Landsat8 OLI南京地区遥感影像数据,首先通过归一化差异水体指数(the modified normalized difference water index,MNDWI)提取水体信息,随后利用城市指数(the urban index,UI)、归一化建筑指数(the normalized difference built-up index,NDBI)、建筑指数(the index-based built-up index,IBI)、基于红光的建筑指数(the visible red-based built-up index,VrNIR-BI)、基于绿光的建筑指数(the visible green-based built-up index,VgNIR-BI)模型提取不透水层,结合最大类间差分法将影像分为建成区和非建成区两类,最后融合分类结果形成南京地区城市化专题地图。【结果】从验证结果来看,所有模型的总体精度均高于64.33%,其中UI、NDBI模型具有总体最高精度。UI模型精度最低69.67%(2001年),最高85%(2010年); NDBI模型精度最低72.00%(2001年),最高82.60%(2010年)。在UI模型和NDBI模型下城市化发展水平,分别从2001年的11.55%和17.66%攀升至2015年的20.50%和25.60%。【结论】在精度最高的UI指数和NDBI指数模型下,南京市除高淳区和溧水区之外的各个行政区的建成区增量前4名分别是江宁区、六合区、浦口区和栖霞区。     

中国三大林区森林破碎化及干扰模式变动分析

为了评价现存的森林经营方法及国家执行的多个林业生态工程的有效性,利用两期直接可比的全球土地覆盖数据(Globcover 2005和2009),采用破碎化分析模型与景观指数相结合的方法,分析了中国三大林区的森林破碎化、干扰模式及森林与其他土地利用类型空间交互特征的变化.结果表明:东北林区破碎化程度明显降低,而南方和西南林区森林破碎化加剧.三大林区的人为干扰程度下降,南方和西南林区的自然干扰明显增强.南方和西南林区森林与农业土地利用具备较高的空间关联度,但与城市类型关联不大.这些可观察到的森林破碎化及干扰模式变化紧密依赖于我国的林地所有权、地形差异、经济发展水平及人口转移方向.