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时间:2019-02-27
《天山北坡近地表植被指数和气象因子时空变化趋势的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、硕士学位论文中文摘要本文主要研究的内容在于利用天山北坡的多年气候资料,分析研究区域内近5年及其未来几年内生长季节的地表植被生长变化的规律,并计算了天山北坡植被指数动态变化与降水、气温等气象因子变化的相关关系,据此分析了降水、气温对植被指数动态变化影响的驱动类型,以及空间分布特点。主要研究出发点共3个方面,有①分析植被指数变化趋势,②研究区域近年来气候因子的变化特点,③研究区域同时期NDVI和气候因子的相关性分析。从3个方面的研究可以得出结论:天山林地草地区域和绿洲农区的过渡带(NDVI≤0.25的稀疏植被荒漠区)是整个研究区
2、域的关键性区域,这一区域各地理生态环境因子的发展变化有着不同于其他区域的变化特点,并在很大程度上影响着整个研究区域的地理生态环境因子的发展变化。对其进行一定程度的植被恢复,沙地治理将对整个研究区域地理条件(各个生态,环境因子)的改善有着关键性的作用。主要内容可以归结为两个模型。1,用于天山北坡5年来地表植被变化的监测模型。植被的长势不具有明显的线性变化趋势,波动性强,受制约的因素较多。本文用于植被长势计算的方法是逐样点拟合斜率。逐样点拟合斜率是利用了GIS软件可以提取样点及其样点上Z方向值的功能,摆脱了复杂数学模型的构建。从
3、统计结果显示近5年来(2000~2004)研究区植被的生长状况良好,表现出整体改善的变化趋势。但是,在同时期天山林地草地区域的地表植被发生了不同程度、大面积的退化。2,用于短期(1~2年)地表植被变化的Verhulst预测模型。综合气候预测情况看,近5年来天山北坡的气候因子正处在一个“冷湿”变化时期。2000~2004年生长季气温一直呈现较明显的线性变化趋势。以05~06年预测为依据,根据在研究区所采集的样点统计结果显示:研究区域5年来气温的平均增量最大值为-0.17526,最小值为-0.26371,平均值为-0.2194(
4、数据来源.P15.图4-3.根据样点统计)。利用Verhulst模型模型预测得到的结果(根据样点统计),2005年的预测平均增量为0.03205(同样,2006年的mean值,0.029125)。集中变化的点分布在农业绿洲前缘和荒漠地带,以及乌鲁木齐北部地区。结论,未来几年研究区气温将出现变暖趋势。研究区域的植被变化趋势总体上以植被改善为主要特点,具体表现在:天山林地草地区域的植被衰退减缓,在局部区域上,植被衰减趋势加剧,减退面积扩大,未来2年NDVI≤0.25区域植被衰减将超过NDVI≥0.5区域。降水和气温的长期变化与新
5、疆、中国甚至北半球的变化趋势有着很大的相似性,它们之间具有一定的内在联系和复杂的响应关系。这也是本文的一个基本研究思路,即在大尺度范围内构建数学模型,运用模型在小尺度上进行运算,得出相应结果。关键词:植被指数变化趋势;灰色预测模型;天山北坡;生长季节-3-硕士学位论文EnglishAbstractIntheStudyregion,byusingmulti-year-climatematerialofthenorthslopeoftheTianshanMountain,Thisarticlehasanalyzedthechan
6、gingrulesofseasonsurfacevegetationgrowthinthepast5yearsandpredictsthegrowthrulesinthecomingyears,OnthebasisofcalculatingcorrelationbetweenthevegetationindexdynamicchangeandthemeteorologicalfactorchangeinthenorthslopeoftheTianshan.Thearticlehasanalyzedthedynamicchan
7、geinfluenceactuationtypesoftheprecipitation,thetemperatureandthevegetationindex,andspatialdistributioncharacteristics.Mainconclusionsareobtainedasamethod,twomodelsandapremise.1,Amethod,whichhasbeenusedtomonitorthenorthTianshan'sslopesurfacevegetationgrowingtrendfor
8、5years.Thevegetation'sgrowingtrenddoesnothavetheobviouslinearvariationtendency.Regardingthevegetationgrowingtrendcomputation,thisarticleusestheme
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