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武汉城市森林空气环境效应研究——以九峰国家森林公园为例
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作者 黄发新 胡文杰 +3 位作者 崔鸿侠 王晓荣 潘磊 王祥 《湖北林业科技》 2024年第4期1-8,共8页
为探究城市森林空气环境的变化规律,以九峰国家森林公园为研究对象,以空气负离子浓度为主要监测指标,同步监测空气温、湿度,空气颗粒物浓度等,阐明其季节性变化规律,探索影响空气负离子浓度的主要因素。结果表明:森林环境可以显著改善... 为探究城市森林空气环境的变化规律,以九峰国家森林公园为研究对象,以空气负离子浓度为主要监测指标,同步监测空气温、湿度,空气颗粒物浓度等,阐明其季节性变化规律,探索影响空气负离子浓度的主要因素。结果表明:森林环境可以显著改善空气温度、湿度,春季和秋季各林分的林内环境均达到“体感舒适”等级;与对照相比,各林分类型对PM_(1.0)、PM_(2.5)和PM_(10)有明显净化效果,其中秋季林分净化率高于夏季,春季最低,针叶+常绿阔叶林的颗粒物净化率相对较高;空气负离子浓度总体表现为夏季>春季>秋季,春季和秋季各林分空气负离子浓度的峰值出现时间主要集中在16∶00,夏季则是在10∶00;影响空气负离子浓度的主要因素在不同季节存在差异,各类型颗粒物浓度、天空开阔度在各季节均与负离子浓度呈极显著或显著负相关关系;空气负离子浓度在春季与空气湿度呈显著正相关,在夏季与树高呈显著正相关,在秋季则与空气温度、叶面积指数和树高表现出显著正相关关系。 展开更多
关键词 森林公园 体感指数 颗粒物浓度 空气负离子浓度 季节性影响因素
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深度学习提取不透水面的自然环境影响因素研究 被引量：1
2
作者 侯幸幸 张新长 +2 位作者 赵怡 孙颖 阮永俭 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2022年第11期73-84,共12页
针对遥感影像提取不透水面通常会受到自然环境因素影响的问题,该文采用改进的U2-Net模型对北京市五区和南京市五区的Landsat 8 OLI影像进行季节性不透水面提取,探索深度学习提取不透水面时的自然环境影响因素及其影响机制。选择植被、... 针对遥感影像提取不透水面通常会受到自然环境因素影响的问题,该文采用改进的U2-Net模型对北京市五区和南京市五区的Landsat 8 OLI影像进行季节性不透水面提取,探索深度学习提取不透水面时的自然环境影响因素及其影响机制。选择植被、水、裸土及地表温度作为影响因素,通过地理探测器研究以上因素对不透水面提取的影响机制。基于改进的U2-Net模型提取不透水面精度较高,其中北京市研究区域的提取精度为93.81%,南京市研究区域的提取精度为94.04%;4项自然环境因素对不透水面提取精度均有影响,单因素分析中地表温度影响最大,交互作用分析中地表温度与植被覆盖影响最大。研究结果表明:夏季不透水面提取精度最高,受自然因素及交互作用影响最小;提取不透水面建议采用夏季影像。本文探究了自然因素对不透水面提取的影响机制,为进一步不透水面遥感提取和动态差异分析提供有力支撑。 展开更多
关键词 改进U2-Net 不透水面 季节性环境影响因素 地理探测器
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