检索结果-内蒙古大学图书馆

干旱区研究 2019年第4期36卷 924-934页

作者：顾峰丁建丽葛翔宇高石宝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 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 浙江大学地球科学学院浙江杭州310027

以渭干河-库车河绿洲(渭-库绿洲)为研究区,采用在机器学习方面具有明显优势的随机森林回归算法,对绿洲内的4种典型植被(棉花、芦苇、杨树、大枣)叶片的叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)考。进行估算和验证。... 详细信息

以渭干河-库车河绿洲(渭-库绿洲)为研究区,采用在机器学习方面具有明显优势的随机森林回归算法,对绿洲内的4种典型植被(棉花、芦苇、杨树、大枣)叶片的叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)考。进行估算和验证。首先基于"红边"处光谱信息丰富的哨兵2号(Sentinel-2)影像和由其衍生的一阶微分、二阶微分影像各提取23种对叶绿素敏感的宽波段光谱指数,加入3种影响植物生长的土壤参量(土壤含水量,土壤有机质,土壤电导率)作为影响叶片SPAD的特征变量,再根据以上特征变量对每种植被叶片各建立3种方案的SPAD估算模型,从而实现对绿洲内植被叶绿素的监测。结果表明:①影像经一阶微分再提取的植被指数相比原位光谱植被指数,在SPAD估测模型中起到了更重要的作用,在随机森林算法的重要性排序中位居前列;②4种植被叶片的SPAD估测模型都取得了不错的效果,芦苇叶片尤为显著,确定系数(R^2)达到了0.926;③分析对比3种方案下模型预测能力,方案3(包含土壤参量)的预测能力卓越〔2.143<相对百分比偏差(RPD)<2.692〕,其预测能力排序为:方案3>方案1>方案2,土壤属性和模型预测结果有较强的非线性相关。Sentinel-2数据具有理想的估算绿洲植被叶绿素含量的潜力,提供了一种高效、低成本、潜在高精度的方案来估算叶绿素含量,可为干旱区绿洲农业、生态系统实现更有效的保护和管理提供参考。

关键词：绿洲 Sentinel-2数据 SPAD 叶绿素植被指数随机森林新疆

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乌鲁木齐市安宁渠蔬菜基地土壤重金属污染现状及潜在生态风险评价

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地球与环境 2019年第4期47卷 485-494页

作者：米热阿地力·库尔班买合木提·巴拉提斯马伊力江·艾尼瓦尔茹克亚·萨吾提木卡达斯·阿不都热合曼盛永财中国农业大学资源与环境学院北京100193 新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 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

为了认识蔬菜产地土壤重金属富集现状,探索其解决途径,为污染防治措施提供科学依据,促进无公害蔬菜生产,确保蔬菜质量安全.在乌鲁木齐北郊蔬菜地采集26个土壤样品和7个水体样品,分别测定样品中Hg、As、Cr、Cd、Pb和Zn 6种重金属的含量.... 详细信息

为了认识蔬菜产地土壤重金属富集现状,探索其解决途径,为污染防治措施提供科学依据,促进无公害蔬菜生产,确保蔬菜质量安全.在乌鲁木齐北郊蔬菜地采集26个土壤样品和7个水体样品,分别测定样品中Hg、As、Cr、Cd、Pb和Zn 6种重金属的含量.采用地积累指数(Ige.)、污染负荷指数(PLI)、潜在生态风险评价(RI)对蔬菜地土壤重金属污染及潜在生态风险进行分析.通过土壤与水样的结合,采用主成分分析法进行污染来源分析,结果表明:(1)乌鲁木齐安宁渠蔬菜基地土壤中Hg、Cr和Zn重金属含量的均值分别为新疆土壤背景值的5.74、1.74、1.52倍,其中Cd含量的均值是国家二级标准的2.69倍.地下水中Cr含量均值超过国家灌溉水限制标准,是其8.89倍.(2)6种重金属Ig..的平均值依次为Cd>Hg>Cr>Zn>As>Pb,其中Cd属于中-强度污染,H-g为中度污染,Cr为轻度污染,Zn、As和Pb均为清洁水平.研究区土壤区域污染负荷指数PLIzone为1.91,属于中度污染,其中Cd的贡献率最大,为56%,其次是Hg,贡献率为22%.土壤RI均值为673.1,属于严重潜在生态风险态势.(3)研究区土壤Pb、Cr和Zn,主要来自交通和农业活动等人为污染,As、Cd主要受自然母质和大气沉降的影响.该蔬菜基地潜在生态风险主要来自Cd和Hg,建议在农业生产中防范Cd、Hg的污染.

关键词：蔬菜地灌溉水重金属生态风险评价

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基于灰色关联法的春小麦叶片含水量高光谱估测模型研究

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光谱学与光谱分析 2018年第12期38卷 3905-3911页

作者：吾木提.艾山江买买提.沙吾提尼加提.卡斯木尼格拉.塔西甫拉提王敬哲依尔夏提.阿不来提新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

利用高光谱植被指数反演植被水分含量时,快速、准确的找到实测光谱数据与植被水分相关性最高的植被指数是研究的重点。在农田尺度上,以春小麦野外光谱数据与叶片含水量的定量关系为基础,通过灰色关联度分析,筛选出与叶片含水量灰色关联... 详细信息

利用高光谱植被指数反演植被水分含量时,快速、准确的找到实测光谱数据与植被水分相关性最高的植被指数是研究的重点。在农田尺度上,以春小麦野外光谱数据与叶片含水量的定量关系为基础,通过灰色关联度分析,筛选出与叶片含水量灰色关联度较高的5种典型的水分植被指数,并建立了估算春小麦叶片含水量(LWC)的偏最小二乘回归(PLSR)模型和BP神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)模型。结果表明:(1)光谱一阶导数可以有效去除噪声影响并突出光谱特征信息,尤其是在750～830,1 000～1 060和2 056～2 155 nm等区间明显提高了与LWC的相关性。(2)灰色关联法能够较好的表征各水分植被指数与叶片含水量间的关联性,其中基于原始光谱建立的前5个水分植被指数都是两波段比值植被指数,基于光谱一阶导数建立的水分植被指数基本上都是两波段归一化差值植被指数。(3)所建立的两种模型中,基于光谱一阶导数建立的PLSR和BP神经网络模型R^2分别为0. 80和0. 81,稳定性基本相同且都较好;两种模型RMSE都是0. 55,RPD分别为2. 01和1. 41,说明PLSR模型的预测精度比BP神经网络模型高。从模型的验证效果来看,PLSR模型在估算春小麦叶片含水量方面有一定的优势,为高光谱定量反演春小麦叶片含水量提供一定的参考。

关键词：叶片含水量春小麦高光谱估算灰色关联法反演模型

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北疆城市化发展的经济社会资源环境耦合协调关系分析

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数学的实践与认识 2019年第4期49卷 43-53页

作者：王蕾孜比布拉.司马义杨胜天于苏云江.吗米提敏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 新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046 北京师范大学地理学与遥感科学学院北京100875

对北疆主要地区城市化发展中的经济社会资源环境四个系统的协调发展关系进行研究及预测,为区域的可持续发展奠定基础.首先,建立了区域经济社会资源环境的耦合协调度指标体系,以北疆主要的5个地区为例,评价四个系统的发展水平;其次,运用... 详细信息

对北疆主要地区城市化发展中的经济社会资源环境四个系统的协调发展关系进行研究及预测,为区域的可持续发展奠定基础.首先,建立了区域经济社会资源环境的耦合协调度指标体系,以北疆主要的5个地区为例,评价四个系统的发展水平;其次,运用耦合协调度模型的计算方法,对北疆5个地区的经济社会资源环境的耦合协调度进行实证分析;最后,引入ARMA模型预测法,对该区5个地州的经济社会资源环境的未来耦合协调度进行预测.结果表明:北疆五个主要地区的经济和环境增长较快,且二者互不影响,社会和资源的变化趋势不显著;四大系统的耦合协调度整体呈现波动上升趋势,主要制约因素是社会保障;未来5年四大系统的发展趋势与前10年的相似,总体表现为小幅上升的发展态势.

关键词：城市化社会经济资源环境耦合协调度新疆北疆

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环境敏感变量优选及机器学习算法预测绿洲土壤盐分

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农业工程学报 2018年第22期34卷 102-110页

作者：王飞杨胜天丁建丽魏阳葛翔宇梁静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

基于机器学习预测干旱区(如新疆)土壤盐分的研究目前较少涉及且敏感变量的筛选还需深入探讨。该研究比较5种机器学习算法(套索算法,The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator-LASSO;多元自适应回归样条函数,Multiple Adapti... 详细信息

基于机器学习预测干旱区(如新疆)土壤盐分的研究目前较少涉及且敏感变量的筛选还需深入探讨。该研究比较5种机器学习算法(套索算法,The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator-LASSO;多元自适应回归样条函数,Multiple Adaptive Regression Splines-MARS;分类与回归树,Classification and Regression Trees-CART;随机森林,Random Forest-RF;随机梯度增进算法,Stochastic Gradient Treeboost-SGT)在3个不同地理区域(奇台绿洲,渭-库绿洲和于田绿洲)的性能表现;参与的变量被分为6组:波段,植被相关变量集,土壤相关变量集,数字高程模型(digital elevation model,DEM)衍生变量集,全变量组,优选变量组(全变量组经过算法筛选后的变量集合)。通过算法筛选,以示不同研究区的盐度敏感变量。同时借助以上述6组结果评判算法的性能。结果表明:综合分析6个变量组的R2和RMSE,预测精度排名如下:优选变量组>植被指数变量组>土壤相关变量组>波段>DEM衍生变量组。由于结果不稳定,全变量组未参与排名。在所有变量中,植被指数(EEVI,ENDVI,EVI2,CSRI,GDVI)和土壤盐度指数(SIT,SI2和SAIO)与土壤盐度相关性高于其他变量。综合评价以上5种算法,Lasso和MARS的预测结果出现极端异常值,但其预测结果能基本呈现土壤盐分空间分布格局。CART的结果能清晰分辨灌区和非灌区土壤盐分的分布态势,但二者内部并无太多变化且稳定性较差。RF和SGT的结果显示,二者在3个绿洲的土壤盐分值域范围和土壤盐分空间分布格局相似,纹理信息相对其他3个算法更为丰富。更为重要的是,算法在各个地区的结果都较为稳定。二者相比,SGT验证精度相对最高,其次为RF。

关键词：土壤盐分遥感机器学习绿洲 Landsat OLI 数字高程模型新疆

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基于耦合的经济与生态系统演变分析——以新疆博乐市为例

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环境保护科学 2020年第6期46卷 48-54页

作者：葛娟娟杨胜天孜比布拉·司马义约日古丽卡斯木新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模普通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 北京师范大学地理学与遥感科学学院北京100875 新疆财经大学旅游学院新疆乌鲁木齐830012

基于遥感生态指数(RSEI)分别对2000、2010和2017年博乐市生态环境进行检测和评估,并基于耦合模型探究2000~2018年经济与生态的耦合协调关系,结合遥感生态环境质量监测图,综合分析得出两者之间的时空变化规律。结果显示:19年间,博乐市生... 详细信息

基于遥感生态指数(RSEI)分别对2000、2010和2017年博乐市生态环境进行检测和评估,并基于耦合模型探究2000~2018年经济与生态的耦合协调关系,结合遥感生态环境质量监测图,综合分析得出两者之间的时空变化规律。结果显示:19年间,博乐市生态环境质量不断下降,而经济发展水平呈波动上升趋势;博乐市生态和经济二者的协调性由经济滞后的低水平失调型发展为生态环境滞后的高水平协调型,通过研究表明不合理的产业结构问题在博乐市的可持续发展中较为突出。因此,在后期经济建设中需改变经济增长方式,实现经济社会可持续发展。

关键词：经济与生态系统耦合时空博乐市

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丝绸之路经济带核心区城市化水平与生态环境耦合协调关系综合测度

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江苏农业科学 2020年第9期48卷 321-326页

作者：齐亚霄张飞新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模普通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 中亚地理信息开发利用国家测绘地理信息局工程技术研究中心新疆乌鲁木齐830002

利用熵值法建立丝绸之路经济带核心区--新疆维吾尔自治区城市化和生态环境之间的耦合协调模型,并针对2个子系统建立相应的评价体系进行测度和分析。结果表明,2007-2016年新疆城市化水平上升速度较快,在此期间人口、经济、社会和土地城... 详细信息

利用熵值法建立丝绸之路经济带核心区--新疆维吾尔自治区城市化和生态环境之间的耦合协调模型,并针对2个子系统建立相应的评价体系进行测度和分析。结果表明,2007-2016年新疆城市化水平上升速度较快,在此期间人口、经济、社会和土地城市化共同推动新疆城市化进程;而生态环境子系统表现出先降后升的"V"字形发展趋势。从2007-2016年2个子系统耦合度的时序特征来看,新疆城市化-环境系统耦合度处于0.240~0.500之间,经历了低水平耦合、拮抗并即将达到磨合阶段,基本处于中低水平。新疆城市化与生态环境在2007-2016年的耦合协调度经历了低强度低耦合阶段、中强度低协调阶段和中强度中协调阶段,基本处于中低水平,但也在逐渐提高,说明随着新疆城市化水平的逐渐提高,人地关系也在逐步协调。

关键词：丝绸之路经济带核心区熵值法城市化生态环境耦合协调时序特征人地关系

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基于RF和SGT算法的子区优先建模对绿洲尺度土壤盐度预测精度的影响

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中国农业科学 2018年第24期51卷 4659-4676页

作者：王飞杨胜天魏阳杨晓东丁建丽新疆大学智慧城市与环境建模新疆普通高校重点实验室新疆大学资源与环境科学学院绿洲生态教育部重点实验室

【目的】试图通过优先在干旱区绿洲的子区构建模型以提高绿洲全局土壤盐度的预测精度。同时量化全局模型和子区模型之间精度的差异性和不确定性。【方法】利用随机森林(Random Forest,RF)和随机梯度增进算法(Stochastic Gradient Treebo... 详细信息

【目的】试图通过优先在干旱区绿洲的子区构建模型以提高绿洲全局土壤盐度的预测精度。同时量化全局模型和子区模型之间精度的差异性和不确定性。【方法】利用随机森林(Random Forest,RF)和随机梯度增进算法(Stochastic Gradient Treeboost,SGT)定量化上述不确定性,同时,对比本地尺度多个情景(景观)优先建立模型再合并预测值对于模拟全局土壤盐度的精度影响。基于驱动因子(土地利用和地貌),响应因子(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI和土壤电导率,EC),研究设计了27个能够相对覆盖典型绿洲不同土壤盐度变异性的环境情景。【结果】70.37%(19/27)的情景证明SGT的预测精度高于RF。单独建模的10个情景的预测精度高于全局模型下10个再分类情景(根据情景设定规则将全局模型预测值再分类)的精度。特别是,EC≤4 dS·m-1和2 dS·m-1建模预测。4个情景(两两合并)预测值合并后的精度高于全局模型再分类后的精度。需要指出的是,用于绿洲尺度子区情景构建的首选分割变量是EC,其次是地貌和土地利用。【结论】研究推荐基于SGT在绿洲内部不同景观尺度上优先建模,再将各景观尺度的预测值进行合并,以提高绿洲土壤盐度的推理精度。

关键词：土壤盐分机器学习干旱区 Landsat OLI 空间异质性随机森林算法随机梯度增进算法

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遥感分析中亚地区生态系统水分利用效率对干旱的响应

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农业工程学报 2018年第9期34卷 145-152,313,314页

作者：邹杰丁建丽秦艳王飞新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐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 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046

生态系统水分利用效率(water use efficiency,WUE)是碳水循环中的重要参数。全球干旱在未来几十年将会持续增加,干旱对生态系统WUE的影响研究成为了区域及全球尺度上的研究热点与难点。该文研究中亚地区生态系统WUE对干旱的响应。以中亚... 详细信息

生态系统水分利用效率(water use efficiency,WUE)是碳水循环中的重要参数。全球干旱在未来几十年将会持续增加,干旱对生态系统WUE的影响研究成为了区域及全球尺度上的研究热点与难点。该文研究中亚地区生态系统WUE对干旱的响应。以中亚5国及中国新疆为研究区,利用基于中分辨率成像光谱仪的总初级生产力产品和蒸散产品计算2000—2014年生态系统尺度上的WUE,使用归一化植被指数和陆地表面温度计算温度植被干旱指数分析干旱区生态系统WUE与干旱的关系。结果表明,WUE对干旱的响应在不同地区和植被类型中表现出一定的差异;当干旱发生时,干旱区生态系统WUE对干旱通常表现出负面响应,同时干旱对生态系统WUE有滞后影响;干旱事件结束后,生态系统WUE与干旱指数呈现正相关关系;另外,干旱区生态系统WUE对干湿环境突变敏感,当环境从干旱转向湿润,郁闭灌木林,农田,森林,草地,稀疏灌木林WUE分别增加了30.03%,49.57%,18.39%,54.71%,49.28%,WUE的快速增长表明了干旱区生态系统有较强的恢复力稳定性。

关键词：干旱遥感生态水分利用效率中亚响应滞后影响

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光谱指数的植被叶片含水量反演

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光谱学与光谱分析 2018年第5期38卷 1540-1546页

作者：张海威张飞张贤龙李哲 Abduwasit Ghulam 宋佳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 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046 Center for Sustainability Saint Louis UniversitySt.LouisMO 63108USA

利用光谱技术监测植被水分状况是了解植被生理状况及生长趋势的重要手段之一。选择艾比湖湿地自然保护区作为靶区。采用聚类分析、变量投影重要性分析(VIP)以及敏感性分析等方法,对植被不同含水量进行分级,并针对不同等级的植被含水量... 详细信息

利用光谱技术监测植被水分状况是了解植被生理状况及生长趋势的重要手段之一。选择艾比湖湿地自然保护区作为靶区。采用聚类分析、变量投影重要性分析(VIP)以及敏感性分析等方法,对植被不同含水量进行分级,并针对不同等级的植被含水量进行估算及验证。结果表明:(1)基于聚类分析中的欧氏距离的方法将植被叶片相对含水量划分为高等、中等、低等三个等级,其范围分别为70.76%~80.69%,53.27%~70.76%,31.00%~53.27%。在中红外与远红外(1 350~2 500nm)之间,反射率越低植被含水量越高;波长380~1 350nm范围,无此现象。(2)应用VIP方法可知,所选的8种植被水分指数VIP值均超过了0.8,说明植被水分指数预测能力均较强且差别不显著。其中MSI,GVMI与植被叶片相对含水量的非线性三次拟合函数效果最佳,MSI决定系数R2为0.6575和GVMI决定系数R2为0.674 2。植被叶片相对含水量在30%~45%范围,MSI指数的NE值最低,在45%~90%范围时,GVMI指数的NE值最低。NDWI1240指数的NE值在70%左右起伏较大,说明NDWI1240指数在植被含水量为70%左右,预测能力较差。(3)通过误差分析可知GVMI指数反演的结果误差最小,不同的植被指数对不同含水量的植被估算结果相差较为明显,因此分段估算植被含水量是有必要的。综上所述,利用高光谱遥感技术对监测艾比湖保护区植被生长及干旱环境提供基础研究。

关键词：光谱指数植被叶片含水量

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