朱忠鹏
- 作品数：6 被引量：12H指数：3
- 供职机构：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更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学天文地球环境科学与工程社会学更多>>
- 基于离子光谱特征波段反射率的土壤碱化指标反演模型
- 2018年
- 以新疆奇台地区碱化土壤为研究对象,通过分析碱化土壤实测光谱反射率曲线与八大离子、pH、碱化指标相互间的相关关系,建立基于离子光谱特征波段反射率的各碱化指标一元及多元光谱反演模型,并对其精度进行验证。结果显示:Na^+、CO_3^(2-)、HCO_3^-含量与光谱反射率正相关,最高点的相关系数分别为0.710、0.798、0.749,而Ca^(2+)、Mg^(2+)含量与光谱反射率负相关,相关系数最高均不超过-0.370,反映出前3类离子含量与光谱反射率关系更为密切。SAR(钠吸附比)和ESP(碱化度)与Na+相关系数同为0.954,TA(总碱度)、RSC(残余碳酸钠)、pH与CO_3^(2-)的相关系数分别为0.946、0.949和0.953,总体上Na^+和CO_3^(2-)含量对各碱化指标的影响更大。各碱化指标与土壤光谱反射率的相关性TA>RSC>ESP>pH>SAR;其中TA与光谱反射率的相关系数达到0.863。碱化指标TA的离子光谱特征波段反射率反演模型精度最好,其R^2为0.703,比利用实测光谱反射率建立的pH反演模型的R^2高约14%,说明前者精度更高,能更好地反映研究区内土壤的碱化程度。利用离子光谱特征波段反射率实现对土壤碱化的预测会成为今后研究的重点。
- 朱跃晨熊黑钢朱忠鹏张芳
- 关键词：土壤碱化反演模型
- 北京市各区县不透水面动态变化特征研究被引量：5
- 2015年
- 利用多期Landsat MSS/TM数据对1992-1999、1999-2007和2007-2011年3个时段的北京市9个有代表性区县的不透水面变化特征进行分析。结果表明：经过近20年的发展,北京市各区县因为各种历史原因和所处的位置不同,向不透水面转化的地类存在着区位差异和动态特征。就面积而言：新增不透水面主要集中在发展新区的昌平、通州和顺义,其在各时期新增不透水面总和及增长率均远远超过拓展区的海淀、朝阳、丰台和石景山。早期各区县不透水面增加面积和速度均比较小,中期则大大增加,后期增加速度都有所放缓。不透水面比例显示：拓展区各区县的不透水面占各地类的比例从一开始（1992年）与耕地、绿地不相上下到后来逐渐占优（2007年）,再到全部超过50%（2011年）,占绝对优势,表明其用地结构却发生了质的变化,农业功能已很小。新区各区县不透水面比例虽然各时期均不断上升,但始终以耕地和绿地为主要用地类型。从不透水面来源看：1992-1999年,发展新区各区县是以耕地为不透水面主要来源;拓展区各区县则是以绿地和耕地转化为主要方式。1999-2007年,各区县由耕地转化所占比例都有所上升。2007-2011年,只有新区的区县仍以耕地为不透水面增加的主要来源,耕地和绿地转化为不透水面的趋势有所控制,城市生态环境保护政策的效果初步显现。
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- 关键词：转移矩阵
- 基于Quickbird影像的碱化土壤pH值定量监测研究被引量：3
- 2016年
- 土壤碱化对干旱区农牧业发展危害严重,当前对碱化程度的评估主要为实验室理化性质测定及实地土壤光谱测定。土壤pH值是土壤碱化程度预测的重要参数,为讨论高分辨率卫星数据快速、准确获取土壤碱化程度的可行性,以准噶尔盆地东南缘新疆奇台碱化土壤为研究对象,通过对采样点Quickbird数据的反射率及其土壤pH数据的相关分析,探究其对土壤碱化程度预测的＂敏感＂波段,并建立影像反射率与土壤实测pH值之间的多种回归预测模型,选择模型判定系数、均方根误差等进行模型精度评价,得到土壤碱化程度预测的最优模型。结果表明：Quickbird影像各波段反射率均能较好反映研究区土壤的碱化程度。630~690 nm范围的band3是预测碱化土壤pH预测的最＂敏感＂波段。band1、band2和band3所建立的碱化土壤pH值定量模型精度最高,其预测精度达到82.41%,明显高于LANDSAT数据所建立的模型。
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- 关键词：QUICKBIRD土壤碱化光谱特征
- 强碱土土壤呼吸及其影响因子分析被引量：1
- 2015年
- 利用LI-8100土壤碳通量测量仪测定了在自然升温下的强碱土土壤呼吸速率、温度(气温和土壤温度)、湿度(空气相对湿度和土壤湿度)数据,通过分析它们的相关关系,探讨土壤呼吸速率的变化特征及其主要影响因素,建立了相应的回归模型并进行了精度检验。结果表明:(1)各实验土壤呼吸速率的日变化过程均呈单峰型,日间为正呼吸,夜间为负呼吸。(2)平均气温由4.4℃升至15.84℃和17.61℃时,平均土壤呼吸则由-0.07μmol m-2 s-1增加至0.07和0.31μmol m-2 s-1。温度越高,土壤呼吸速率越大。(3)土壤呼吸速率与气温、土壤温度、土壤湿度呈正相关,与空气相对湿度呈负相关,并且随着温度的升高,相关系数均不断增大。实验1中气温与土壤呼吸的相关系数为0.75,实验2、3则增至0.96和0.98。(4)土壤呼吸速率的最主要直接影响因子为气温,土壤湿度通过气温对土壤呼吸速率的间接影响与气温的影响相当。(5)土壤呼吸速率无论与温、湿度中单个因子还是温湿度双因子构建的回归方程,其拟合优度和模型精度均随温度的升高而增大,在气温与土壤呼吸速率构建的方程中,其R2由实验1的0.5544增至实验2、3的0.9284和0.9685,RMSE则由0.7055减至0.3011、0.1560。
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- 关键词：土壤呼吸温度水分
- 北京市无风天人体高度的PM2.5、PM10变化特征及扩散机制研究被引量：3
- 2017年
- 为了解无风天情况下PM_(2.5)、PM_(10)的人体暴露水平及扩散机制,对人体呼吸高度的PM_(2.5)、PM_(10)浓度及近地面不同高度处的温度、相对湿度进行连续监测,分析了垂直温度梯度、相对湿度的相对变化速率对PM_(2.5)、PM_(10)浓度的影响,并利用回归分析法建立PM_(2.5)、PM_(10)浓度与不同高度处温度、相对湿度的单、多变量回归模型,从中选取最优回归模型。结果表明:(1)晴天的PM_(2.5)、PM_(10)浓度在研究时段(9:00—21:00)内总体呈先降低再升高的趋势,而阴天、小雨天PM_(2.5)、PM_(10)浓度呈多峰变化,起伏较大;晴天不同高度的温度差异大,阴天、小雨天温度差异相对较小;晴天不同高度的相对湿度曲线总体均呈U型分布,相较而言,阴天及小雨天各层的相对湿度曲线波动较大;(2)垂直温度梯度是影响晴天PM_(2.5)、PM_(10)扩散的主要原因,相对湿度变化是影响颗粒物扩散的另一重要因素。(3)PM_(2.5)、PM_(10)浓度的单、多变量最优回归模型表明,低污染晴天,温度是影响颗粒物扩散的主要因素,高污染晴天则主要受相对湿度的影响,介于上述两种污染状况之间时,PM_(2.5)、PM_(10)浓度不仅受各层相对湿度的控制,还受到温度的影响。阴天PM_(2.5)、PM_(10)浓度的最优回归模型相对复杂,模型精度不及晴天。
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- 关键词：PM2.5PM10
- GIS与RS技术支持下的北京市朝阳区景观格局演变及驱动力
- 基于GIS和RS技术,采用转移概率矩阵和景观格局指数的方法,对2007-2011年北京市朝阳区景观格局的时空变化特征进行研究,并分析了该区景观演变的驱动因素.结果表明:研究区不同景观类型间的面积变化差异较大,面积变化的显...
- 朱忠鹏熊黑钢何丹朱海勇
- 关键词：城市生态学历史演变驱动力地理信息系统遥感技术
- 文献传递
