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关中地区PM2.5时空演化及人口暴露风险 被引量:21
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作者 黄晓军 祁明月 +2 位作者 李艳雨 王森 黄馨 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期5245-5255,共11页
近年来以细颗粒物PM2.5为代表的大气污染已给人体健康带来严重风险.基于PM2.5遥感反演数据和人口格网分布数据,测度关中地区人口暴露于PM2.5的风险程度,并采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验和空间自相关分析等方法,探索20... 近年来以细颗粒物PM2.5为代表的大气污染已给人体健康带来严重风险.基于PM2.5遥感反演数据和人口格网分布数据,测度关中地区人口暴露于PM2.5的风险程度,并采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验和空间自相关分析等方法,探索2000~2016年关中地区PM2.5及人口暴露风险的时空演化过程.结果表明:①2006、2007和2013年关中地区污染重且范围广,这3 a在40%以上区域PM2.5年均质量浓度超过了35μg·m^-3的限值,2000~2016年关中地区PM2.5空间分布范围不断扩大,形成了自中部向东北部的连续带状集中分布区;②2000~2016年,关中地区几乎每年都有超过60%的人口暴露在PM2.5年均35μg·m^-3质量浓度限值以上,且人口暴露风险不断加剧,尤其是2011年后,人口暴露的高风险区范围持续增加;③2000~2016年关中地区PM2.5人口暴露风险格局大体相似,较高等级以上风险区主要集中在关中地区中部,东西方向上形成连续的带状分布区,高值区集中在几个主要城市的中心城区,低值区则主要分布在关中地区周边广大区域. 展开更多
关键词 PM2.5 时空演化 人口暴露风险 关中地区 theil-sen趋势分析
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1992—2020年横断山区植被分布与植被活动变化 被引量:13
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作者 杨靖 戴君虎 +2 位作者 姚华荣 陶泽兴 朱梦瑶 《地理学报》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2022年第11期2787-2802,共16页
横断山区位于青藏高原东缘和多条重要江河的上游,是全球生物多样性最丰富的地区和生态保护的优先区域之一,区域植被对维系区域生态安全和可持续发展起着十分重要的作用。20世纪90年代以来,中国在横断山区实施了多项重大生态恢复和建设工... 横断山区位于青藏高原东缘和多条重要江河的上游,是全球生物多样性最丰富的地区和生态保护的优先区域之一,区域植被对维系区域生态安全和可持续发展起着十分重要的作用。20世纪90年代以来,中国在横断山区实施了多项重大生态恢复和建设工程,但囿于资料和调查不足,对于横断山区全域性、长时段的植被变化及其与海拔关系研究相对较少。鉴此,本文结合使用1992—2020年间多种基于卫星遥感资料生产的土地覆被数据和2000—2020年间MODIS的归一化植被指数(NDVI)数据,采用转移矩阵、Theil-Sen Median趋势分析与偏相关分析等方法研究不同植被类型转换、植被覆被面积与平均海拔变化关系以及植被活动的时空变化趋势,并分析时空变化的主要影响因素。结果表明:①横断山区分布最广泛的植被类型是常绿针叶林与灌丛—草地镶嵌类型。植被发生变化的区域集中分布在河谷和南部低海拔区域,草地多向森林特别是常绿针叶林转换,植被覆被逐渐向好。这表明封山育林、植树造林、退耕还林等生态保护政策起到重要积极作用。时间序列数据显示,植被覆被面积变化剧烈的时期往往处在政策实施的起始阶段。②植被活动整体呈现增强趋势。在植被类型未变化的区域中,75%以上区域植被活动增强,其中超20%的区域显著增强(P<0.05),且森林植被活动增强趋势大于草地。③对植被活动影响较大的环境因子主要是气候变化和地形条件。尽管大部分区域植被活动受气候变暖影响而增强,但在干热河谷的植被活动明显受到降水减少的限制。有近1/4面积的植被活动在减弱,主要分布在山地东坡或南坡,或与降水较多、山高坡陡而造成滑坡、泥石流等自然灾害有关。这些发现可为横断山区生态保护政策效益评估、自然灾害综合风险评估和未来气候变化影响下的植被变化预测提供� 展开更多
关键词 横断山区 植被分布 植被活动 转移矩阵 theil-sen median趋势分析
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基于GRACE数据的中国水储量变化特征分析 被引量:13
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作者 陈坤 蒋卫国 +1 位作者 何福红 陈征 《自然资源学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第2期275-286,共12页
论文以中国2003—2015年GRACE水储量数据、GLDAS-Noah地表蒸散发数据、地面实测降水数据为数据源,基于Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验法,分析了中国水储量、降水量以及蒸散发量的变化趋势及相关关系,并利用经验正交函数(E... 论文以中国2003—2015年GRACE水储量数据、GLDAS-Noah地表蒸散发数据、地面实测降水数据为数据源,基于Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验法,分析了中国水储量、降水量以及蒸散发量的变化趋势及相关关系,并利用经验正交函数(EOF)分析了中国水储量变化时空分布特征,结果表明:1)2006年以后中国整体水储量年际变化剧烈,且降水和蒸散发可以识别水储量异常时段内的特征信息;2)2003—2015年全国各地水储量、降雨量和蒸散发量变化空间分布差异明显;3)全国共有18.6%的地区气候因素对水储量变化的方差解释量超过50%,主要位于中国东北、东南沿海、四川盆地、青海高原以及新疆西北部地区;4)EOF分解的GRACE水储量各主成分信息可以表征研究时段内中国地区整体和局部的水储量时空变化特征。 展开更多
关键词 GRACE 水储量 theil-sen median趋势分析 Mann-Kendall检验法 EOF
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广东省植被叶面积指数时空变化特征及其影响因素 被引量:6
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作者 毛智慧 黎丽莉 +1 位作者 程露 杜建军 《地球科学与环境学报》 CAS 北大核心 2023年第4期907-919,共13页
植被变化是评价生态环境和衡量地表植被状况的重要指标之一,探讨植被的时空动态变化特征及其影响因素对生态环境的保护及植被的恢复建设具有重要意义。基于MODIS叶面积指数(LAI)卫星遥感产品、气象数据和社会经济数据,运用Theil-Sen Med... 植被变化是评价生态环境和衡量地表植被状况的重要指标之一,探讨植被的时空动态变化特征及其影响因素对生态环境的保护及植被的恢复建设具有重要意义。基于MODIS叶面积指数(LAI)卫星遥感产品、气象数据和社会经济数据,运用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验、Hurst指数分析和地理探测器等方法,探究了广东省2003~2020年叶面积指数的时空变化特征及其影响因素。结果表明:2003~2020年,广东省叶面积指数年际变化呈现为波动上升趋势(增长率为0.219/10a),叶面积指数季节均值的增长率从大到小依次为冬季(0.405/10a)、春季(0.251/10a)、秋季(0.139/10a)和夏季(0.111/10a);在空间上,叶面积指数表现为西北高、东南低的特征,低值区主要集中在珠江三角洲地区和沿海经济区;叶面积指数未来变化趋势以弱反持续性和弱持续性为主,持续改善区域的面积远远大于持续退化区域的面积,说明广东省植被覆盖未来改善的可能性较大;叶面积指数主要影响因素为高程、人口密度和GDP,其中高程的影响最为显著,对叶面积指数空间分异的解释力为16.9%,且双因素的交互作用能增强对叶面积指数空间分异的解释力。 展开更多
关键词 叶面积指数 theil-sen median趋势分析 Mann-Kendall显著性检验 HURST指数 地理探测器 交互作用 时空变化 广东
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北京市植被覆盖度时空变化特征及其对城市化的响应
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作者 史娜娜 韩煜 +2 位作者 王琦 肖能文 全占军 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期5318-5328,共11页
研究植被覆盖度(FVC)时空变化并分析其对不同尺度城市化的响应机制,对北京市生态环境保护和修复具有重要实践意义.利用长时间序列FVC数据集、土地利用数据等,运用Theil-Sen Median和Mann-Kendall等方法分析了2000~2020年北京市FVC时空... 研究植被覆盖度(FVC)时空变化并分析其对不同尺度城市化的响应机制,对北京市生态环境保护和修复具有重要实践意义.利用长时间序列FVC数据集、土地利用数据等,运用Theil-Sen Median和Mann-Kendall等方法分析了2000~2020年北京市FVC时空变化特征;进而将城市化指数作为城市化进程的关键表征指标,采用剖面线分析和全域网格分析法探讨FVC对不同城市化梯度的响应.结果表明:①2000~2020年,北京市FVC呈现整体向好发展态势,以显著增加为主(28.68%),分布在生态涵养区和以天安门广场为中心,同心圆式外延10~12 km的范围内;海淀区、朝阳区、丰台区、石景山区和昌平区的城市化指数及FVC变化速率较大;②北京市人造地表20年间增幅11.50%,空间集聚态势显著且空间分异性强,整体表现为中心城区>平原区>生态涵养区;③FVC与城市化指数呈现显著负相关,表明城市化对区域FVC产生负面影响;但随着城市化进程趋于稳定,这种负相关性会逐渐减弱,表现为中心城区虽以低植被覆盖为主,但植被变化呈显著增加趋势.研究结果可为制定北京市植被修复方案和生态管理措施提供依据. 展开更多
关键词 植被覆盖度(FVC) 城市化 theil-sen median趋势分析 剖面线分析 北京
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基于NDVI数据的陇南市植被覆盖度时空演变
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作者 金雅铖 卫亚星 《绿色科技》 2024年第9期206-211,227,共7页
为研究陇南市的植被覆盖变化,基于2001—2020年归一化差异植被指数数据,采用像元二分模型最大值合成植被覆盖度,通过趋势分析、显著性检验,Hurst指数等方法,系统地分析甘肃省陇南市近20年来植被覆盖度的时空演化特征,并对其发展趋势进... 为研究陇南市的植被覆盖变化,基于2001—2020年归一化差异植被指数数据,采用像元二分模型最大值合成植被覆盖度,通过趋势分析、显著性检验,Hurst指数等方法,系统地分析甘肃省陇南市近20年来植被覆盖度的时空演化特征,并对其发展趋势进行预测。结果表明:①陇南市植被覆盖度整体呈现出一个波动性的上升趋势,变化速率在(-0.0417208~0.0479985)/a;②不同地区的植被覆盖度稳定性存在明显的差异,其中植被覆盖稳定不变区域占比7.26%,明显改善区域占比31.12%,严重退化区域占比9.39%;③在植被覆盖演变过程中,持续性和反持续性呈现出交错的分布模式,总体上主要呈现为弱持续性的序列。研究结果可为陇南市生态环境的修复和保护工作提供参考依据。 展开更多
关键词 植被覆盖度 时空演变 theil-sen median趋势分析 陇南市
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乌海矿区AOD时空变化特征及影响因素 被引量:4
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作者 简小妹 周伟 袁涛 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2020年第3期63-70,共8页
针对大气低空间分辨卫星遥感数据不能准确反映长时间序列矿区小尺度区域的大气环境问题,利用MODIS MAIAC高分辨率数据,分析2003—2018年乌海矿区气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)时空变化特征,采用Theil-Sen median趋势分析、... 针对大气低空间分辨卫星遥感数据不能准确反映长时间序列矿区小尺度区域的大气环境问题,利用MODIS MAIAC高分辨率数据,分析2003—2018年乌海矿区气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)时空变化特征,采用Theil-Sen median趋势分析、Mann-Kendall检验方法、Pearson相关系数法,分析像元尺度AOD空间变化趋势和AOD与6个影响因子的相关性。结果表明,乌海矿区年际和季度AOD空间分布有明显的差异;乌海矿区年际AOD均值整体呈下降趋势,季度AOD变化秋季最高,春季和冬季较高,夏季最低;大尺度AOD与人为因子呈正相关关系,与自然因子无显著相关性;像元尺度AOD与人为因子和气温因子呈正相关性分布,在中部煤矿开采区及工业园区,与风速和降水因子呈强负相关性分布,在南部,与植被指数的相关性呈分散分布。 展开更多
关键词 AOD MAIAC数据 theil-sen median趋势分析 时空特征 乌海矿区
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Inter-annual variations in vegetation and their response to climatic factors in the upper catchments of the Yellow River from 2000 to 2010 被引量:20
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作者 CAO Ran JIANG Weiguo +3 位作者 YUAN Lihua WANG Wenjie LV Zhongliang CHEN Zheng 《Journal of Geographical Sciences》 SCIE CSCD 2014年第6期963-979,共17页
To understand the variations in vegetation and their correlation with climate factors in the upper catchments of the Yellow River, China, Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) time series data from 2000 to 20... To understand the variations in vegetation and their correlation with climate factors in the upper catchments of the Yellow River, China, Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) time series data from 2000 to 2010 were collected based on the MOD13Q1 product. The coefficient of variation, Theil–Sen median trend analysis and the Mann–Kendall test were combined to investigate the volatility characteristic and trend characteristic of the vegetation. Climate data sets were then used to analyze the correlation between variations in vegetation and climate change. In terms of the temporal variations, the vegetation in this study area improved slightly from 2000 to 2010, although the volatility characteristic was larger in 2000–2005 than in 2006–2010. In terms of the spatial variation, vegetation which is relatively stable and has a significantly increasing trend accounts for the largest part of the study area. Its spatial distribution is highly correlated with altitude, which ranges from about 2000 to 3000 m in this area. Highly fluctuating vegetation and vegetation which showed a significantly decreasing trend were mostly distributed around the reservoirs and in the reaches of the river with hydropower developments. Vegetation with a relatively stable and significantly decreasing trend and vegetation with a highly fluctuating and significantly increasing trend are widely dispersed. With respect to the response of vegetation to climate change, about 20–30% of the vegetation has a significant correlation with climatic factors and the correlations in most areas are positive: regions with precipitation as the key influencing factor account for more than 10% of the area; regions with temperature as the key influencing factor account for less than 10% of the area; and regions with precipitation and temperature as the key influencing factors together account for about 5% of the total area. More than 70% of the vegetation has an insignificant correlation with climatic factors. 展开更多
关键词 correlation analysis coefficient of variation hydropower development Mann–Kendall test NDVI time series data theilsen median trend analysis Yellow River China
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