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2000—2020年蒙古国植被净初级生产力时空演变特征及其影响因素
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作者 黄静 李婷 +4 位作者 李朋飞 altansukh ochir 杨梅焕 王涛 李莎 《干旱区地理》 北大核心 2025年第9期1541-1554,共14页
蒙古国是中国的北方邻国,其草地生态系统极易受到自然和人类活动因素的影响。采用一元线性回归模型分析2000—2020年蒙古国植被净初级生产力(NPP)时空演变规律;利用随机森林回归模型结合世界网格化牲畜数据集(GLW)模拟2020年蒙古国牲畜... 蒙古国是中国的北方邻国,其草地生态系统极易受到自然和人类活动因素的影响。采用一元线性回归模型分析2000—2020年蒙古国植被净初级生产力(NPP)时空演变规律;利用随机森林回归模型结合世界网格化牲畜数据集(GLW)模拟2020年蒙古国牲畜放牧密度,并结合年均地表温度、年均降水量、下行短波辐射、土壤水分、NO_(2)排放量和人类足迹指数等指标,采用地理探测器定量探究蒙古国国家和省域尺度NPP变化的影响因素。结果表明:(1)2000—2020年,蒙古国NPP呈东增西减、北增南减的空间变化特征;整体上呈增加趋势,并以非显著增加为主,非显著增加区域占蒙古国国土面积的62.539%。(2)单因子分析显示,气候因素是蒙古国NPP变化的主要原因,其中下行短波辐射和年均降水量的解释力最高,其q值分别为0.615、0.602;但人类足迹指数、NO_(2)排放量与气候因子交互作用大于单因子分析结果。(3)省域尺度分析表明,气候和地形等自然因素仍是蒙古国东部和西部地区NPP变化的主要驱动力,而蒙古国中部地区和杭爱地区NPP变化更易受到放牧密度、NO_(2)排放量等人类活动与自然因素的交互作用,这些区域是今后开展草地退化风险防控的重点关注区域。研究结果可为蒙古国不同地区草地生态系统的有效管理和可持续发展策略的制定提供科学依据。 展开更多
关键词 NPP 时空变化 影响因素 放牧密度 蒙古国
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2006-2020年蒙古国放牧密度数据集
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作者 黄静 李婷 +4 位作者 李朋飞 altansukh ochir 杨梅焕 王涛 李莎 《农业大数据学报》 2025年第1期77-84,共8页
蒙古国草地系统的健康状况关系着其畜牧业效益和国内外生态安全。衡量牲畜放牧密度并合理控制放牧密度对于维护蒙古国草地生态系统健康以及实现畜牧业的可持续发展具有重要意义。空间放牧密度梯度信息的缺失阻碍了对草地承载力相关研究... 蒙古国草地系统的健康状况关系着其畜牧业效益和国内外生态安全。衡量牲畜放牧密度并合理控制放牧密度对于维护蒙古国草地生态系统健康以及实现畜牧业的可持续发展具有重要意义。空间放牧密度梯度信息的缺失阻碍了对草地承载力相关研究的推进。本研究基于2015年世界网格化牲畜数据集(gridded livestock of the world,GLW)、牧区人口密度、土壤水分、年降水、地表温度和净初级生产力(net primary productivity,NPP)等空间数据,利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台运行随机森林回归算法,建立了蒙古国放牧密度估算模型;基于省域牲畜存栏量统计数据检验了模型的准确性,并结合不同年份预测因子数据,模拟了蒙古国2006—2020年放牧密度空间分布。为确保数据集的准确性,采用判定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)三个误差测量指标对数据集进行校验。模拟结果显示,2006—2020年蒙古国放牧密度在空间上整体呈现北高南低的特点;2006—2010年蒙古国放牧密度扩张明显,放牧密度高于5 TLU/km^(2)区域面积占比由0.223%增加到51.390%;2010—2020年,蒙古国大部分地区放牧密度无显著变化。检验结果表明,该数据集较好地实现了蒙古国放牧密度空间化的模拟,2006、2010、2015和2020年模拟数据与蒙古国省域牲畜存栏量拟合R2分别为0.844、0.734、0.914、和0.926,均通过显著性检验,MAE分别为5.195、3.513、2.336、3.461,RMSE分别为8.135、5.257、4.200、5.909。本研究提供的蒙古国放牧密度数据集对该地区草地生态系统的可持续发展以及牧民的生计安全提供了重要信息支撑。 展开更多
关键词 牲畜放牧密度 GEE云平台 随机森林回归模型 蒙古国
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基于深度神经网络的蒙古国色楞格河流域水体信息提取 被引量:6
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作者 姚锦一 王卷乐 +3 位作者 严欣荣 魏海硕 altansukh ochir Davaadorj Davaasuren 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期1009-1017,共9页
蒙古高原地处干旱半干旱地区,河流水系对该区域的资源环境格局及其生态环境影响重大。发源于蒙古国的色楞格河是蒙古高原最主要的水资源来源,准确掌握该流域的水体信息对东北亚地区生态环境问题及资源保护具有重要意义。本文以蒙古高原... 蒙古高原地处干旱半干旱地区,河流水系对该区域的资源环境格局及其生态环境影响重大。发源于蒙古国的色楞格河是蒙古高原最主要的水资源来源,准确掌握该流域的水体信息对东北亚地区生态环境问题及资源保护具有重要意义。本文以蒙古高原色楞格河流域为研究对象,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台,使用Sentinel-2多光谱卫星遥感影像,利用深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)方法对色楞格河流域的水体信息进行提取,并与支持向量机方法进行对比;利用全球30 m SRTM数据生成水系分布矢量图,通过空间分析形成河流提取目标区,结合深度神经网络分类结果,绘制蒙古国色楞格河流域2019年河流分布图。研究结果表明:①该方法能够准确地完成大流域范围内的水体制图,提取结果能够体现色楞格河流域河流的空间分布,且能够减少河流断流、空洞现象;②深度神经网络模型中批量大小设置为8时,在处理数据速度与精度中达到最优,而神经网络结构中隐含层数达到4层时,在精度评价指标测试数据集上达到0.9666,保证了模型特征挖掘能力;③经样本点的验证,结果总体精度达到97.65%,可以满足实际应用需求。本研究预期可以为蒙古高原的水体提取提供方法支持和相关数据支持。 展开更多
关键词 高原水体提取 深度神经网络 遥感解译 色楞格河 蒙古高原 中蒙俄经济走廊 Google Earth Engine 水体指数
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基于稀疏样点的蒙古国产草量估算方法研究 被引量:3
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作者 王艳杰 王卷乐 +3 位作者 魏海硕 altansukh ochir Davaadorj Davaasuren Sonomdagva Chonokhuu 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2020年第9期1814-1822,共9页
产草量是衡量草原生产力和诊断草原健康状况的指标,是草地资源管理的重要依据。近年来,遥感数据结合地面实测数据建模已成为产草量估算的重要手段。充足的实测样点信息是产草量遥感建模估算的基础。受境外采样多重因素的制约,蒙古国产... 产草量是衡量草原生产力和诊断草原健康状况的指标,是草地资源管理的重要依据。近年来,遥感数据结合地面实测数据建模已成为产草量估算的重要手段。充足的实测样点信息是产草量遥感建模估算的基础。受境外采样多重因素的制约,蒙古国产草量估算研究中无法获取足够且分布均匀的实测样点,估产模型的精度受到影响,这一问题目前尚未发现有好的解决方法。本研究选取中蒙铁路沿线(蒙古段)两侧200 km缓冲区作为研究区,针对产草量遥感估算中野外样点稀少且分布不均的问题,引入P-BSHADE方法,基于多年NDVI数据和获取的少量地面实测样点数据,考虑草地分布的非均匀性以及样点之间的相关性,对均匀分布的模拟样点处的产草量数据进行插值实验。结果显示,P-BSHADE法的插值效果优于Kriging法,可得到均匀分布于研究区的样点。基于以上实测样点和插值样点,结合NDVI、EVI、PsnNet 3种植被指数进行遥感建模,最优模型精度达到80%,精度优于已有相关研究。选取其中最优的基于NDVI的指数模型对研究区2000—2019年产草量进行反演,获得的产草量空间格局与年际变化与已有研究结果趋势吻合,进一步印证了结果的可靠性和插值方法的可行性。本研究通过插值的方式改善数据源从而提高估算模型精度是一种全新的思路与尝试,对于"一带一路"等境外区域资源环境监测具有借鉴意义。 展开更多
关键词 稀疏样点 产草量 插值 P-BSHADE法 遥感反演 植被指数 中蒙铁路
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Spatio-temporal Distribution of Drought in the Belt and Road Area During 1998–2015 Based on TRMM Precipitation Data 被引量:7
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作者 BAI Yongqing WANG Juanle +4 位作者 WANG Yujie HAN Xuehua Bair Z. Tsydypov altansukh ochir Davaadorj Davaasuren 《Journal of Resources and Ecology》 CSCD 2017年第6期559-570,共12页
Drought is a worldwide natural disaster that has long affected agricultural production as well as social and economic activities. Frequent droughts have been observed in the Belt and Road area, in which much of the ag... Drought is a worldwide natural disaster that has long affected agricultural production as well as social and economic activities. Frequent droughts have been observed in the Belt and Road area, in which much of the agricultural land is concentrated in fragile ecological environment. Based on the Tropical Rainfall Measuring Mission Satellite(TRMM) 3 B43 precipitation data, we used the Precipitation Abnormity Percentage drought model to study the monthly spatio-temporal distribution of drought in south region of N50° of the Belt and Road area. It was observed that drought during winter was mainly distributed in Northeast Asia, Southeast Asia, and South Asia, while it was mainly distributed in Central Asia and West Asia during summer. The occurrence of historical droughts indicates an obvious seasonal cycle. The regional variations in drought were analyzed using the Breaks for Additive Season and Trend tool(BFAST) in six sub-regions according to the spatial distribution of six economic corridors in the Belt and Road area. The average drought conditions over the 18 years show a slight decreasing trend in Northeast Asia, West Asia, North Africa, South Asia, Central and Eastern Europe, and a slight increasing trend in Central Asia. However, it was a fluctuating pattern of first increasing and then decreasing in Southeast Asia. The results indicate that the total drought area in the Belt and Road region showed a general decreasing trend at a rate of 40,260 km^2 per year from 1998 to 2015. 展开更多
关键词 drought distribution the Belt and Road TRMM Precipitation Abnormity Percentage BFAST
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Dynamic evolution of spring sand and dust storms and cross-border response in Mongolian plateau from 2000 to 2021 被引量:4
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作者 Yu Zhang Juanle Wang +2 位作者 altansukh ochir Sonomdagva Chonokhuu Chuluun Togtokh 《International Journal of Digital Earth》 SCIE EI 2023年第1期2341-2355,共15页
According to the United Nations Sustainable Development Goals(SDG 15.3),frequent sand and dust storms(SDSs)in the spring are a long-term challenge to the prevention and control of land degradation on the Mongolian pla... According to the United Nations Sustainable Development Goals(SDG 15.3),frequent sand and dust storms(SDSs)in the spring are a long-term challenge to the prevention and control of land degradation on the Mongolian plateau.In this study,MODIS remote sensing data are used to monitor and analyse SDS events on the Mongolian Plateau.The annual distribution of spring SDSs(March to May)from 2000 to 2021 are obtained based on the dust storm detection index.The overall classification accuracy is 85.24%and the kappa coefficient is 0.7636.Results show a decrease in the overall frequency of SDS events,where storm events in 2000–2010 are significantly higher than those in the second decade.The cross-border regions between China and Mongolia appear to be SDS intensity centers,particularly those in southern Mongolia.Precipitation exhibits a strong negative correlation with the area affected by SDS,and the correlation coefficient is–0.72.The increase in barren and sand contributes primarily to the increase in SDS,whereas wind prevention and sand control projects undertaken by the Mongolian and Chinese governments promote regional restoration.Policies pertaining to cross-board sandstorm responses on the Mongolian Plateau are recommended. 展开更多
关键词 Mongolian plateau dust storm dust index land degradation MODIS
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