检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2020年第4期36卷 150-158页

作者：秦艳赵求东孟杰丁建丽新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所兰州730000 新疆水利厅乌鲁木齐830000

降雪/降水量比率(S/P)能够反映不同形态降水特征,对气候变化十分敏感。该文基于天山及周边49个气象台站观测数据和IPCC-CMIP5气候情景数据,分析了近58 a来中国天山山区冷季(10-4月)降雪量、降水量和S/P时空变化特征,并预估在RCP4.5排放... 详细信息

降雪/降水量比率(S/P)能够反映不同形态降水特征,对气候变化十分敏感。该文基于天山及周边49个气象台站观测数据和IPCC-CMIP5气候情景数据,分析了近58 a来中国天山山区冷季(10-4月)降雪量、降水量和S/P时空变化特征,并预估在RCP4.5排放情景下各指标的未来变化趋势。结果表明:天山山区冷季S/P受地形影响,呈山区大于盆地,北坡大于南坡的分布格局,与海拔显著正相关。1961—2018年天山山区平均冷季降雪量、降水量均显著增加,S/P变化不大,在0.35~0.67之间波动,以-0.016%/10a的速率呈微弱减少趋势;平均气温变化是引起S/P变化的重要因素。在RCP4.5气候情景下,天山山区未来冷季降雪量缓慢减少,降水量显著增加,S/P显著减少。相比基准期(1986—2005年),到2050s冷季降雪量平均减少8.9%,降水量增加10.1%,S/P减少14.7%。该研究对科学认识全球变暖背景下天山地区水文响应以及区域水资源调控具有重要意义。

关键词：气候变化降雪量降水量天山未来趋势时空变化

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基于环境变量的渭干河-库车河绿洲土壤盐分空间分布

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农业工程学报 2020年第1期36卷 175-181页

作者：蒙莉娜丁建丽王敬哲葛翔宇新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046

土壤属性的数字制图对精准农业生产和环境保护治理至关重要。为了在大尺度上尽可能精确的监测土壤盐分空间变异性,该文使用普通克里格(ordinary kriging,OK)、地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)和随机森林(random f... 详细信息

土壤属性的数字制图对精准农业生产和环境保护治理至关重要。为了在大尺度上尽可能精确的监测土壤盐分空间变异性,该文使用普通克里格(ordinary kriging,OK)、地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)和随机森林(random forest,RF)方法,结合地形、土壤理化性质和遥感影像数据等16个环境辅助变量,绘制渭干河-库车河绿洲表层土壤盐分分布图。基于决定系数(R^2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)验证模型精度。结果表明:不同方法预测的盐分分布趋势没有显著差异,大体上从研究区的西北向东南部方向增加;结合辅助变量的不同预测方法中,RF方法预测精度最高,R^2为0.74,RMSE和MAE分别为9.07和7.90 mS/cm,说明该模型可以有效地对区域尺度的土壤盐分进行定量估算;RF方法对电导率(electric conductivity,EC)低于2 mS/cm时预测精度最高,RMSE为3.96 mS/cm,很好的削弱了植被覆盖对电导率EC的影响。

关键词：土壤盐份遥感机器学习环境变量

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基于土壤协变量与VIS-NIR光谱估算土壤有机质含量的研究

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激光与光电子学进展 2020年第19期57卷 257-267页

作者：马国林丁建丽张子鹏新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

为研究土壤有机质(SOM)含量与土壤电导率(EC),pH和Fe的相关关系,立足于艾比湖保护区,在2017年8月共收集了110个样本,测量了土壤反射光谱、SOM含量、土壤协变量(EC,Fe,pH)。对原始光谱进行了三种预处理:SG(Savitzky-Golay)平滑、多元散... 详细信息

为研究土壤有机质(SOM)含量与土壤电导率(EC),pH和Fe的相关关系,立足于艾比湖保护区,在2017年8月共收集了110个样本,测量了土壤反射光谱、SOM含量、土壤协变量(EC,Fe,pH)。对原始光谱进行了三种预处理:SG(Savitzky-Golay)平滑、多元散射校正(MSC)和一阶微分(FD),并对光谱数据进行了主成分分析(PCA),选取前5个主成分(PC)的特征值作为光谱变量。以使用原始光谱数据、两种预处理方法(SG-MSC、SG-MSC-FD)作为策略Ⅰ,以土壤协变量(EC,Fe,pH)为预测变量作为策略Ⅱ,以策略Ⅰ和策略Ⅱ组合作为策略Ⅲ,分别利用偏最小二乘回归(PLSR)建立SOM的预测模型。结果表明,基于预处理后的光谱数据的预测效果(验证集中决定系数为R2=0.66~0.82)优于以土壤协变量为预测变量的预测效果(验证集中R2=0.40),此外将土壤协变量与光谱数据相结合可以明显改善SOM的光谱预测精度(最佳验证集中R2=0.88)。同时,对光谱数据进行预处理后,能够有效增强潜在的光谱信息,提高模型的预测精度。综上,将可见光-近红外光谱信息和土壤协变量相结合的策略能够有效提升SOM模型的预测性能。

关键词：遥感高光谱有机质主成分分析土壤辅协变量偏最小二乘

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基于机器学习算法的土壤有机质质量比估算

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排灌机械工程学报 2020年第8期38卷 829-834页

作者：白婷丁建丽王敬哲新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

为快速高效地估测干旱、半干旱地区土壤有机质(soil organic matter,SOM)质量比,提出了一种结合竞争适应重加权法(CARS)和随机森林(RF)的估测模型.以内陆干旱区——中国新疆艾比湖流域为研究区,测定土壤高光谱反射率和SOM质量比,经预处... 详细信息

为快速高效地估测干旱、半干旱地区土壤有机质(soil organic matter,SOM)质量比,提出了一种结合竞争适应重加权法(CARS)和随机森林(RF)的估测模型.以内陆干旱区——中国新疆艾比湖流域为研究区,测定土壤高光谱反射率和SOM质量比,经预处理后,利用CARS对原始光谱R及其一阶导数R′、吸光度log(1/R)及其一阶导数[log(1/R)]′4种光谱变量的可见-近红外光谱进行筛选,并结合RF算法,建立全谱段RF模型与CARS-RF模型.结果表明:基于CARS方法对光谱进行变量筛选后,得出4种光谱变量的优选变量集个数分别为35,26,34和121;在4种光谱变量中,R′和[log(1/R)]′的SOM估测模型精度较高,以[log(1/R)]′为基础数据获得的模型精度最高;CARS-RF模型精度优于全谱段RF模型,模型验证集决定系数(R 2)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)分别为0.881,6.438 g/kg和2.177.该研究在预处理的基础上通过变量优选,应用较少的变量获得较高的估测精度,为干旱、半干旱区SOM高光谱估测提供了适宜高效的方法.

关键词：土壤有机质高光谱光谱变量竞争适应重加权法随机森林

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和田地区植被覆盖变化及气候因子驱动分析

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生态学报 2020年第4期40卷 1258-1268页

作者：丁玥阿布都热合曼·哈力克陈香月木卡达斯·阿不都热合曼新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室乌鲁木齐830046

基于MODIS NDVI(2000-2016年)数据集,结合气温、降水数据,利用最大值合成法、斜率分析法及相关分析等方法,分析和田地区近17年的植被覆盖时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明:(1)近17年和田地区植被覆盖的月际变化表现为先增... 详细信息

基于MODIS NDVI(2000-2016年)数据集,结合气温、降水数据,利用最大值合成法、斜率分析法及相关分析等方法,分析和田地区近17年的植被覆盖时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明:(1)近17年和田地区植被覆盖的月际变化表现为先增加再减少,年际变化表现为显著上升趋势,增速为0.452/10a;(2)近17年和田地区植被覆盖增加和减少的区域分别占总面积的4.48%和0.21%,绿洲及昆仑山北部部分区域变化剧烈,高海拔区域基本不变;(3)近17年温度和降水小幅增加,增速分别为0.144/10a和0.156/10a;月尺度上,植被覆盖与温度为正相关,植被生长滞后于温度两个月;与降水以负相关为主,滞后效应不明显。(4)NDVI对气候因子响应的空间分布中,NDVI与平均温度以负相关为主,与降水以正相关为主,与降水的相关性较温度的相关性高;昆仑山北部植被对降水变化更敏感,和墨洛绿洲、策勒-于田绿洲和和田地区西南部山区对温度变化更敏感。

关键词：植被覆盖 MODIS NDVI 气候变化和田地区

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基于Sentinel-2A影像干旱区棉花叶片SPAD数字制图

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生态学报 2020年第22期40卷 8326-8335页

作者：唐普恩丁建丽葛翔宇张振华新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室乌鲁木齐830046

植被叶片叶绿素是农业遥感反演的重要参数,叶绿素含量的变化与植被生长环境的胁迫程度、生理变化密切相关,故将植被叶绿素进行实时、动态监测对农业生产极为重要。然而,传统经验模型及叶绿素精准测量存在困难。基于高分辨率的Sentinel-2... 详细信息

植被叶片叶绿素是农业遥感反演的重要参数,叶绿素含量的变化与植被生长环境的胁迫程度、生理变化密切相关,故将植被叶绿素进行实时、动态监测对农业生产极为重要。然而,传统经验模型及叶绿素精准测量存在困难。基于高分辨率的Sentinel-2A数据,在机器学习框架下,利用光谱信息、最适光谱指数和基于PROSAIL辐射传输模型的生物协变量构建3种建模方案(方案1:光谱信息和最适光谱指数联合,方案2:光谱信息和物理模型生物协变量联合,方案3:光谱信息、最适光谱指数和物理模型生物协变量联合)。最终基于优选出的建模方案进行棉花叶片叶绿素相对含量的空间数字制图。结果表明:(1)红边波段参与的最适光谱指数比值植被指数(RVI)与棉花叶片SPAD值相关性最高r=0.767,P**=0.195;(2)将构建的17个变量进行重要性分析可知,构建的最适光谱指数比值植被指数(RVI)与物理模型生物协变量LAI-Cab对估算模型的精度贡献率较大;(3)建模方案构建植被指数时红边波段被确定为最优波段,在增加精度方面起到决定性作用;通过模型评价标准来分析3种方案可知,预测精度大小顺序为模型方案3>模型方案1>模型方案2,其中方案3的决定系数R2最高为0.826,即估算模型方案3对棉花叶片SPAD值具有最好的预测能力,可以为干旱区农作物的生理参数反演提供新的思路,为农业安全监测,合理水肥配置提供科学数据支持。

关键词： Sentinel-2A 植被指数叶绿素 PROSAIL模型随机森林

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一种基于无人机高光谱影像的土壤墒情检测新方法

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光谱学与光谱分析 2020年第2期40卷 602-609页

作者：葛翔宇丁建丽王敬哲孙慧兰朱志强新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046 深圳大学海岸带地理环境监测自然资源部重点实验室广东深圳518060 新疆师范大学地理科学与旅游学院新疆乌鲁木齐830054 北京化工大学材料科学与工程学院北京100029

土壤含水量(SMC)是生物地球化学和大气耦合过程的关键变量,在干旱区农业、生态和环境中扮演着重要角色。相较于星载遥感系统,无人机(UAV)具有可控性强、分辨率高等特点从而被广泛应用,为中小尺度地表参量的快速监测提供新的遥感平台。... 详细信息

土壤含水量(SMC)是生物地球化学和大气耦合过程的关键变量,在干旱区农业、生态和环境中扮演着重要角色。相较于星载遥感系统,无人机(UAV)具有可控性强、分辨率高等特点从而被广泛应用,为中小尺度地表参量的快速监测提供新的遥感平台。机载高光谱传感器的引入,为UAV遥感系统提供了高维海量、纳米级的数据源。然而基于UAV高光谱数据的研究并未深度挖掘,也尚未形成一个标准的技术方案。该研究立足于新疆维吾尔自治区典型农业区,利用6种预处理方案,包括一阶导数(FDR),二阶导数(SDR),连续体去除(CR)、吸光度(A)、吸光度一阶(FDA)和吸光度二阶(SDA),对所获取的UAV高光谱数据进行处理。在此背景下构建4种类型的适宜光谱指数:差值型指数(DI),比值型指数(RI),归一化型指数(NDI)和垂直型指数(PI),并从光谱机理上讨论指数的合理性。最后利用梯度提升回归树(GBRT)、随机森林(RF)和eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)算法,以28个最适光谱指数为独立变量建立SMC估算模型,并通过不同集成学习算法的重要性对变量进行排序,从线性和非线性的角度对所构建光谱指数的效果进行考量评价。结果表明:(1)预处理和最适光谱指数能有效地消除了大气干扰和土壤背景,其中预处理A突出更多的光谱信息,PI相关性显著;(2)通过分析比较相关性系数(r)和集成学习算法的重要性,发现A_PI(|r|=0.773)是最适光谱指数,在线性和非线性关系中均有较优的表现;(3)在3种基于集成学习的SMC预测模型中,XGBoost估算模型效果拔群(R 2 val=0.926,RMSEP=1.943和RPD=2.556),其预测值的统计学特征与实测值的最为接近。3种模型效果排序为:XGBoost>RF>GBRT。综上所述,基于UAV高光谱影像,结合不同预处理和光谱指数,为低空遥感监测土壤墒情提出新的方案。该研究的方案具有潜在的高精度,是检测干旱区SMC的有效方法,针对快速易行地监测地表属性提供了崭新视角。相关结果为干旱区精准农业、生态系统给予更好的管理和保护策略。

关键词： UAV 遥感高光谱机器学习集成学习

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新疆人口与经济协调发展及空间分布研究

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西北师范大学学报（自然科学版） 2020年第5期56卷 109-116,134页

作者：古丽再娜甫·阿布都克热穆阿不都克依木·阿布力孜于苏云江·吗米提敏张文静郭瑞龙新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

采用人口-经济增长弹性、地理集中度、不一致性指数和空间自相关分析法等研究方法,对新疆自治区15个地州市2000—2015年的人口与经济协调发展及空间分布关系进行分析.结果表明,在总体规模上,新疆地区作为整体,2000—2015年人口与经济增... 详细信息

采用人口-经济增长弹性、地理集中度、不一致性指数和空间自相关分析法等研究方法,对新疆自治区15个地州市2000—2015年的人口与经济协调发展及空间分布关系进行分析.结果表明,在总体规模上,新疆地区作为整体,2000—2015年人口与经济增长具有较好的协调关系,但各地州市人口增长与经济增长的协调程度存在比较明显的差异.从地理集中度来看,经济集中度在新疆不同地区之间表现出差异性,经济聚集度在大部分地区低于人口聚集度;从空间关联性看,Moran指数由2000年的-0.2683上升为2015年的0.7532,说明在这2个时间断面上该地区人口与经济不一致性存在显著的空间自相关特征,即这种特征从显著的负相关关系到正相关关系,从空间分散到空间聚集转变.新疆内部人口分布与经济发展不一致的地州市数量不断减少,即各地州市人口与经济的地域差异逐步缩小.

关键词：人口经济协调发展空间分布空间自相关

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基于VIC模型模拟的干旱区土壤水分及其时空变化特征

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生态学报 2020年第9期40卷 3048-3059页

作者：包青岭丁建丽王敬哲刘婕马春玥新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验乌鲁木齐830046 新疆财经大学乌鲁木齐830046

土壤水分在陆地水循环中起着十分重要的作用,大尺度、长时间及高精度的土壤水分监测是旱情预警、生态恢复与精准农业决策部署的重要指导依据,而陆面过程模式模拟在时空尺度上可获得更准确的土壤水分特征。以渭⁃库绿洲为目标靶区,结合VI... 详细信息

土壤水分在陆地水循环中起着十分重要的作用,大尺度、长时间及高精度的土壤水分监测是旱情预警、生态恢复与精准农业决策部署的重要指导依据,而陆面过程模式模拟在时空尺度上可获得更准确的土壤水分特征。以渭⁃库绿洲为目标靶区,结合VIC陆面过程模型和土地利用类型变化,探讨2009—2016年研究区年际间不同地类土壤水分时空变化规律,并用实测数据进行精度验证,结果表明:(1)东北区域土壤含水率模拟值较高,土壤含水量低值集中在研究区西部与南部区域。(2)盐渍土壤表层含水量高于耕地,每年雨季,灌丛土壤含水量高于其他3种地类,由于大量荒地转为耕地,绿洲荒地土壤含水量与耕地土壤相互接近,在28.784—53.741 mm之间。(3)渭⁃库绿洲近7年耕地与盐渍地面积大幅度增加,耕地与盐渍地面积增幅达35%以上,荒地面积相较2009年减少约46%,灌丛面积增幅约15%。(4)荒地土壤含水量伴随面积大幅度下降,土壤含水量数值集中在正态曲线28.6 mm以上区域。VIC模拟值与实测值均方根误差(RMSE)范围在1.4—2.80之间,RE范围在0.90—2.20之间,R2范围在0.40—0.60之间,模拟效果较好。

关键词：土壤含水量 VIC陆面过程模型土地利用类型时空变化

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乌鲁木齐城市森林对大气微颗粒物的削减效应

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西南农业学报 2020年第11期33卷 2648-2654页

作者：李惠玲何秉宇玉米提•哈力克娜斯曼•那斯尔丁张凯迪新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046

【目的】城市森林可通过多种方式降低大气颗粒物的浓度,对城市环境空气质量提升具有重要意义。【方法】本文基于乌鲁木齐市南郊燕尔窝生态林地内外不同监测点位大气颗粒物的实时监测数据,对城市森林削减颗粒物能力进行了分析。【结果】(... 详细信息

【目的】城市森林可通过多种方式降低大气颗粒物的浓度,对城市环境空气质量提升具有重要意义。【方法】本文基于乌鲁木齐市南郊燕尔窝生态林地内外不同监测点位大气颗粒物的实时监测数据,对城市森林削减颗粒物能力进行了分析。【结果】(1)3种大气微颗粒物(PM10、PM2.5、PM1.0)季节变化趋势较为一致,均表现为冬季>秋季>春季>夏季,且夏秋两季城市森林外部大气微颗粒物浓度高于生态林内部,冬、春两季会在林地中央形成一块颗粒物浓度较高的"穹顶区域";(2)夏、秋两季城市森林对大气颗粒物的削减作用为正,而冬、春两季对大气颗粒物的削减作用为负,说明夏、秋两季对颗粒物的削减作用大于冬春两季;(3)降雨天气会影响大气中微颗粒物的积累,降雨当天颗粒物浓度在较低水平且能持续一定时间,雨后3 d虽逐步升高,但仍低于雨前一天浓度。【结论】不同季节生态林对不同粒径颗粒物浓度的削减效率不同,降雨能中断生态林内对大气颗粒物的富集过程,可以有效降低空气中大气颗粒物的浓度。

关键词：大气微颗粒物:干旱区城市森林削减率降雨天气

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