城市擴張及氣候變化對植被活動的影響研究
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聯合國政府間氣候變化專門委員會指出,2006~2015年全球陸地表面平均氣溫比1850~1900年上升了1.53℃,未來幾十年可能呈現加速上升趨勢。隨著城市人口的急劇增多,城市用地不斷增加,這深刻改變了地表景觀及植被碳循環過程,對于維護生態系統碳平衡及氣候穩定也具有重要影響。 《城市擴張及氣候變化對植被活動的影響研究》開展城市擴張及氣候變化分析,探討二者對植被活動的影響;提出利用極限學習機方法獲取元胞自動機的轉換規則!冻鞘袛U張及氣候變化對植被活動的影響研究》對于城市擴張、氣候變化和陸地碳循環研究具有一定的科學價值,也可以為政府相關部門提供決策參考。
前言第1章 概述 11.1 問題的提出 11.1.1 陸地碳源/碳匯功能的不確定性 11.1.2 陸地碳循環與全球變化關系密切 11.1.3 當前國際政治經濟環境背景 21.2 國內外研究進展 31.2.1 氣候變化與**氣候研究 31.2.2 LUCC和城市擴張研究 51.2.3 城市擴張及氣候變化對植被活動的影響 71.3 主要內容 81.3.1 基于CA模型的城市擴張模擬分析 91.3.2 **降水事件監測分析 91.3.3 基于衛星遙感的植被活動監測分析 91.3.4 **氣候事件及對植被活動的影響分析 101.3.5 城市土地利用及城市擴張對植被活動的影響分析 101.3.6 城市擴張及氣候變化對植被活動的影響 111.4 主要框架 11參考文獻 12第2章 元胞自動機與城市擴張模擬 182.1 元胞自動機概述 192.2 地理元胞自動機 202.3 地理元胞自動機的轉換規則獲取 222.3.1 多準則判斷方法 232.3.2 邏輯回歸方法 242.3.3 極限學習機算法 242.4 顧及空間相互作用的城市擴張模擬 252.4.1 空間相互作用模型 252.4.2 ELM-CA模型原理 262.4.3 耦合ELM-CA和空間相互作用的城市擴張模擬案例 27參考文獻 32第3章 **降水事件的變化及可能原因 353.1 概述 353.2 數據源及數據處理 373.3 研究方法 373.3.1 基于POT-GPD方法的**降水事件識別 373.3.2 **降水頻率和**降水強度指數 393.3.3 **降水事件變化趨勢和突變檢驗 393.3.4 基于泊松分布的**降水事件分析 403.3.5 長江流域部分地區**降水事件的案例分析 413.4 1961~2012年長江流域部分地區**降水變化 423.4.1 平均降水量分布 423.4.2 **降水閾值選擇 423.4.3 平均**降水強度 443.4.4 **降水頻率變化趨勢 443.5 **降水變化的歸因分析 473.5.1 東亞夏季風對**降水事件的影響 473.5.2 **降水與幾個局地因子的關系 48參考文獻 50第4章 植被健康指數的植被活動監測能力評估及在中國的應用 554.1 概述 554.2 數據源及數據處理 564.3 研究方法 574.3.1 利用植被健康指數監測植被活動原理 574.3.2 利用植被健康指數監測植被活動的性能評價方法 584.3.3 基于植被健康指數的中國植被活動監測 594.4 植被健康指數的中國植被活動監測評估 604.4.1 中國植被平均生長季長度 604.4.2 VCI和VHI的時空變化 604.4.3 利用VCI和VHI監測植被活動的性能評價 644.4.4 1982~2013年中國植被活動變化 71參考文獻 72第5章 城市化地區植被初級生產力變化及植被活動分析 755.1 研究區和數據 755.2 研究方法 775.2.1 植被初級生產力估計 775.2.2 植被初級生產力變化趨勢分析 785.2.3 基于燈光數據的城市建成區提取及與植被初級生產力關系分析 785.3 2000~2013年長江三角洲地區植被初級生產力的變化趨勢 795.3.1 植被初級生產力估算精度分析 795.3.2 植被初級生產力時間變化趨勢 805.3.3 植被初級生產力空間變化趨勢 805.4 城市建成區植被初級生產力的變化及歸因分析 815.4.1 城市建成區及不同緩沖區植被初級生產力的梯度變化 815.4.2 植被初級生產力與城市建成區面積之間關系 835.4.3 植被初級生產力與氣象驅動因子關系 835.4.4 植被初級生產力與建成區綠化覆蓋率的變化關系 84參考文獻 85第6章 植被凈初級生產力及植被活動監測分析 876.1 植被NPP模型概述 876.2 研究方法 896.2.1 CASA模型 896.2.2 MTCLIM模型 936.2.3 BIOME-BGC模型 946.2.4 植被NPP的模型估算及城市地區改進應用 986.3 基于CASA模型的中國植被NPP模擬 996.3.1 數據源及處理 996.3.2 **光能利用率參數校正 1006.3.3 CASA模型驗證 1016.3.4 中國植被NPP的時空分布模擬 1026.4 基于BIOME-BGC模型的廣東省植被NPP模擬 1046.4.1 研究區和數據 1046.4.2 BIOME-BGC模型參數化 1056.4.3 植被NPP比例因子的計算及驗證 1076.4.4 MTCLIM模型和BIOME-BGC模型的驗證 1086.4.5 廣東省植被NPP的時空分布 111參考文獻 112第7章 中國干旱事件監測及其對植被活動的影響 1177.1 概述 1177.2 數據源和研究方法 1187.2.1 數據源及處理 1187.2.2 標準化降水指數 1187.2.3 基于SAI的植被NPP異常指數構建 1207.2.4 基于SPI和SAI-NPP的干旱事件對植被NPP的影響分析 1207.2.5 植被NPP和SAI-NPP的可靠性檢驗 1217.3 2001~2010年中國干旱事件變化 1227.4 2001~2010年中國干旱事件對植被NPP的影響 124參考文獻 128第8章 中國東部南北樣帶**氣溫變化及其對植被活動的影響 1318.1 研究區和數據 1318.2 研究方法 1338.3 中國東部南北樣帶**溫度時空變化趨勢 1348.3.1 **溫度頻率的時間變化趨勢 1348.3.2 **溫度頻率的空間變化趨勢 1358.3.3 **溫度強度的時間變化趨勢 1378.3.4 **溫度強度的空間變化趨勢 1378.4 中國東部南北樣帶植被活動的時空變化規律 1388.4.1 植被活動的時間變化特征 1388.4.2 植被活動的空間分布特征 1468.5 中國東部南北樣帶**氣候變化對植被的影響 1588.5.1 **溫度對植被活動的影響 1588.5.2 不同水分條件下**氣候事件對植被活動的影響 1648.5.3 不同植被區劃下**氣候事件對植被活動的影響 166參考文獻 168第9章 中國城市土地開發對陸地植被活動的影響 1709.1 研究區和數據 1709.2 研究方法 1729.3 土地利用/土地覆被分布分析 1729.4 中國陸地植被NPP的時空分布 1749.4.1 植被NPP的空間分布 1749.4.2 植被NPP的季節變化 1759.5 城市土地開發前后中國陸地植被NPP差異 179參考文獻 183第10章 城市擴張及氣候變化對植被活動影響的情景分析 18510.1 概述 18510.2 基于情景方法的未來植被NPP模擬 18610.2.1 基于BIOME-BGC模型的未來植被NPP估算方法 18610.2.2 基于情景方法的植被NPP模擬 18610.3 Logistic-CA模型及土地利用模擬 18810.3.1 實驗設計 18810.3.2 Logistic-CA模型參數化 18910.3.3 廣東省城市擴張模擬 19010.4 降尺度技術及氣候變化分析 19210.4.1 全球氣候變化模式 19210.4.2 基于降尺度技術的未來氣候變化模擬 19610.4.3 廣東省氣候變化情景模擬 20010.4.4 廣東省未來氣候變化特征 20910.5 氣候變化及城市擴張對植被NPP影響的情景分析 21210.5.1 氣候不變-城市用地不變情景下植被NPP模擬 21210.5.2 氣候變化-城市用地不變情景下植被NPP模擬 21410.5.3 氣候不變-城市用地擴張情景下植被NPP模擬 21410.5.4 氣候變化-城市用地擴張情景下植被NPP模擬 216參考文獻 219