荆耀栋 作品数:36 被引量:214 H指数:9 供职机构: 山西农业大学资源环境学院 更多>> 发文基金: 国土资源公益性行业科研专项 国家自然科学基金 山西省软科学研究计划 更多>> 相关领域: 农业科学 天文地球 自动化与计算机技术 生物学 更多>>
吕梁山地区植被物候变化及对气候的响应 被引量:5 2021年 吕梁山地区地形垂直差异明显,植被对气候变化反应敏感,研究吕梁山地区植被物候变化,探索植被物候变化与气候的响应关系,旨在为高海拔山区植被物候研究和生态治理提供借鉴。基于2000—2015年MODIS NDVI时间序列数据,通过动态阈值法提取吕梁山地区的植被物候,对气温、降水进行空间插值,并对植被2个关键物候期与气候因素进行偏相关分析。结果表明:(1)植被生长季开始日期(the start of the growing season,SOS)提前的区域约占85.7%,其中16.2%显著提前;植被生长季结束日期(the end of the growing season,EOS)推迟的区域约占90.6%,其中33.3%显著推迟。(2)区内74.8%、87.7%植被SOS分别与气温、降水呈负相关,气温升高或降水增加,植被SOS提前。植被SOS在高海拔山区受4月气温影响显著,而低海拔地区受4月降水影响显著。(3)区内72.6%、65.1%植被EOS分别与气温、降水呈正相关,气温升高或降水增加,植被EOS推迟。植被EOS在北部和西部地区受11月气温影响显著,而高海拔地区受9月降水影响显著。2000—2015年吕梁山地区植被物候发生显著变化,各地区对气温、降水的响应不同,研究结果可为区域物候、气候变化研究和陆地生态治理提供科学依据。 王贝贝 周淑琴 荆耀栋 宋晓静关键词:植被物候 气候响应 吕梁山植被时空分布规律及地形差异影响 被引量:6 2021年 基于2000—2018年MODIS NDVI数据,应用均值法、趋势分析法揭示吕梁山植被的时空变化特征,探究地形因子对植被变化的影响。结果表明,2000—2018年吕梁山年均归一化植被指数(NDVI)整体呈增加趋势。全区99.77%的植被覆盖稳定趋向良好转化,其中吕梁山脉中段NDVI较高,晋西、晋西北NDVI较低。地形差异在不同程度上对NDVI的空间分布产生影响,高程在1250~2400 m时,NDVI随海拔升高而增大,高程大于2400 m时,NDVI随海拔升高而减小;坡度以35°为界,坡度<35°时,NDVI均值随坡度增加而增大;阴坡的NDVI高于其他坡向且差异明显,平地的NDVI最小。 宋晓静 周淑琴 荆耀栋 王贝贝关键词:地形因子 黄土丘陵区煤矿开采对土壤理化性质的影响——以晋城市长河流域为例 被引量:4 2017年 为揭示黄土丘陵区煤矿开采对土壤理化性质的影响,并为扰动区的恢复治理工作提供一定的理论依据。运用地统计学理论和方法,测定并计算长河流域内0~20、20~40、40~60 cm深度土壤的容重、孔隙度、机械组成、有机质等指标,对煤矿开采对土壤理化性质扰动的统计变化规律、空间结构、空间分布及其成因进行了分析。研究结果表明:扰动区与未扰动区对比,(1)从平均值变化结果来看,土壤容重和砂粒含量增大,孔隙度、粉粒、粘粒和有机质含量减小,其中容重在0~20 cm和砂粒在0~60 cm处显著增大(P<0.05),孔隙度在0~20 cm、有机质在0~40 cm和粉粒在0~60 cm处显著减小(P<0.05),其他各层没有显著变化。(2)煤矿开采导致孔隙度和容重的空间依赖度减弱;煤矿开采使砂粒、粉粒、粘粒和有机质的空间依赖性得到增强,其中0~20 cm处的砂粒和0~60 cm处的有机质由中等空间依赖变为强空间依赖。(3)研究区土壤理化性质在3个土层空间分布上都具有一定的相似性,长河两侧土壤理化性质含量高低分布较为明显。煤炭开采对土壤的破坏分为显性破坏和隐性破坏,并且两者之间存在一定的因果关系,地表产生的沉陷和裂缝会致使土壤板结,改变地表形态,促进土壤空气与大气空气交换,从而使扰动区内土壤理化性质发生变化。研究发现扰动区和未扰动区的土壤理化性质有明显差异,为小流域采煤扰动后土壤理化性质变化及其成因提供一定的系统诊断依据。 王炎强 毕如田 张吴平 荆耀栋 温媛媛关键词:煤矿开采 扰动区 土壤 理化性质 基于组件式GIS的土地利用分区系统设计与实现——以忻州市为例 被引量:6 2011年 土地利用分区对于统筹区域协调发展具有重要意义,而快速进行土地利用分区则依赖于土地利用分区信息系统。基于可视化编程语言Visual Basic(VB)和GIS组件MapObjects(MO),开发了土地利用分区系统。将GIS技术与数据库技术、数学模型相结合,通过开发层次聚类分区模块和主导因素分区模块,实现了视图、查询统计以及土地利用分区、空间分析等功能,满足了不同分区层面上的要求,并以忻州市为实例进行了验证。该土地利用分区系统能够实现土地利用分区的快速计算及结果的可视化表达,不仅能满足土地管理人员的多层次要求,而且便于操作使用,为区域土地协调利用与管理提供了有力支持。 陈丽 郭青霞 荆耀栋 车爱平关键词:VISUAL 地理信息系统(GIS)组成原理其发展的趋势 被引量:9 2005年 地理信息系统(G IS)作为一种日趋完善新型科学,具有广泛的适用性和其高速的发展趋势。文章从G IS定义、组成、原理及主要应用作了简要介绍,着重对G IS发展的趋势、“4S”、虚拟环境技术结合、三维G IS和时空G IS、开放G IS、综合性G IS进行论述。 吴焱 惠军 赵直 荆耀栋关键词:地理信息系统 基于多尺度EGLSN地理空间的区域施肥方法研究——以山西省为例 2016年 传统的测土配方施肥是根据土壤试验数据与土壤养分空间变异情况在一定的区间内给出区域施肥量,不同的空间尺度下环境因素对施肥区间分布有着不同程度的影响。为了揭示地理空间范围对施肥区间的影响规律,以地处黄土高原的山西省为研究区,借鉴景观生态学"尺度-过程"原理,利用统计方法建立生态气候、地貌景观、利用措施、土壤条件、养分管理(EGLSN)五个地理空间尺度。通过在研究区设置了Z1-Z5五个样区地理空间,统计各尺度地理空间内土壤调查点上产量分布信息,以养分变化与平衡模型计算施肥区间。同时开发了多尺度区域施肥系统,可在任意不同尺度地理空间上计算该区域的施肥区间,与各样区所在或临近县域审定配方比较表明:多尺度施肥区间基本涵盖了当地审定配方的区间,该方法可对不同尺度地理空间的施肥管理与规划提供定量化依据。 张迁迁 毕如田 荆耀栋 朱洪芬 曹毅关键词:多尺度 地理空间 基于组件式GIS的城市警用地理信息系统的设计与实现 被引量:2 2010年 采用Microsoft Visual C++9.0作为开发工具,以SuperMap SDX+为数据引擎,针对晋城市警务工作的需要,建立了基于组件式GIS的城市警用地理信息系统。 陈潇 郭青霞 荆耀栋 刘庚关键词:警用地理信息系统 组件式GIS 警务工作 黄土高原煤炭开采对小流域植被动态变化的影响——以晋城市长河流域为例 被引量:2 2017年 研究旨在结合RS与GIS,对采煤扰动下长河流域植被的动态演变趋势及相关特征进行研究,以期为长河流域生态环境的恢复和保护提供一定参考。基于1987—2015年多期TM影像数据,采用像元二分模型估算长河流域植被覆盖度,运用最大值合成法、稳定性分析法等对长河流域近30年来植被覆盖度的时空变化特征进行了分析。结果表明:(1)近30年长河流域植被稳定性由东西往中部梯度递增,总体稳定性较高,矿区植被稳定性较差;(2)长河流域植被在近30年里存在普遍退化的趋势,59.9%的区域植被趋于退化,2007年后研究区植被情况略有好转,植被退化面积较之前减少了1.9%;(3)长河流域植被整体上具有显著的空间集聚性,形成了4个主要的集聚特征。近30年中,高-高值集聚的区域内的植被呈明显的动态增加,低-低值集聚区的植被增加不明显。研究发现,长河流域植被在变化趋势和空间分布上有明显的差异性,为完善小流域植被动态监测理论体系奠定了基础。 肖俊伟 毕如田 荆耀栋 高阳关键词:植被覆盖度 时空变化特征 基于TM影像的代县植被覆盖度动态变化监测 2013年 以ERDAS IMAGINE系统为操作平台,利用忻州市代县地区2000年和2007年两期TM卫星影像数据,通过对遥感图的几何校正,图像融合,监督分类等处理,对区域植被覆盖状况进行了提取和分析。结果表明:2007年低程度植被覆盖比2000年减少了6 834.3hm2,中程度植被覆盖增加了2 777.2hm2,高程度植被覆盖增加了4 050.8hm2;人类活动和自然因素的变化均是代县地区植被覆盖变化的主要原因。研究表明,利用TM影像并结合erdas计算归一化植被指数NDVI,从而提取植被覆盖度的方法,可以快速准确地对区域植被生长状况进行动态监测。 王海斌 荆耀栋关键词:NDVI TM 植被覆盖 地籍测量在线学习满意度研究 2023年 研究以地籍测量课程为例,采用主成分分析、地理探测器以及多元线性回归模型对其在线学习满意度量表进行分析。结果表明:在线学习满意度量表Alpha系数达到0.992,KMO值为0.863且通过显著性检验。同时根据主成分分析结果可将满意度影响因素概括为教育教学质量与自我效能、学习动机、任务价值以及网络学习4个维度,其中任务价值在地理探测器和多元线性回归模型中表现出最高解释力和预测力,教育教学质量与自我效能次之,学习动力和网络学习2个维度在解释力和预测中存在显著差异,且学习动力在预测中可由其余3个主成分代替。在此基础上,对量表项目进行重新归类化简,并提出对在线学习的几点建议,以期为开展在线学习教学活动提供理论支持。 贺鹏 毕如田 韩慧菲 荆耀栋 王婧姝关键词:地籍测量 主成分分析 多元线性回归