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国家杰出青年科学基金(41101404)

作品数：23 被引量：498H指数：12
相关作者：赵文吉宫兆宁林川崔天翔熊秋林更多>>
相关机构：首都师范大学教育部北京市环境保护监测中心更多>>
发文基金：国家杰出青年科学基金北京市教委科技计划面上项目国家基础测绘科技计划资助项目更多>>
相关领域：环境科学与工程生物学天文地球农业科学更多>>

文献类型

  • 23篇中文期刊文章

领域

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  • 3篇生物学
  • 3篇天文地球
  • 2篇自动化与计算...
  • 2篇农业科学
  • 1篇经济管理
  • 1篇社会学

主题

  • 6篇湿地
  • 5篇植被
  • 5篇反演
  • 4篇遥感
  • 4篇植被指数
  • 4篇植物
  • 4篇污染
  • 4篇颗粒物
  • 3篇遥感反演
  • 3篇金属污染
  • 2篇典型植物
  • 2篇叶绿素A浓度
  • 2篇生物量
  • 2篇湿地植物
  • 2篇数据库
  • 2篇水库
  • 2篇水库湿地
  • 2篇重金
  • 2篇重金属
  • 2篇重金属污染

机构

  • 23篇首都师范大学
  • 8篇教育部
  • 3篇北京市环境保...
  • 2篇北京大学
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  • 1篇郑州大学
  • 1篇中国航天科工...
  • 1篇国家林业局
  • 1篇中国地质调查...

作者

  • 19篇赵文吉
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  • 5篇崔天翔
  • 5篇林川
  • 4篇高明亮
  • 4篇熊秋林
  • 3篇赵文慧
  • 2篇张翼然
  • 2篇郭逍宇
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  • 2篇王皓飞
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  • 2篇晏星
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  • 1篇史文中
  • 1篇樊磊

传媒

  • 6篇生态学报
  • 2篇中国环境科学
  • 2篇生态环境学报
  • 1篇地理学报
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  • 1篇湖泊科学
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  • 1篇生态科学
  • 1篇农业环境科学...
  • 1篇地理信息世界
  • 1篇河南科技大学...
  • 1篇地理空间信息

年份

  • 1篇2019
  • 3篇2017
  • 1篇2016
  • 5篇2014
  • 10篇2013
  • 3篇2012
共 23 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于光谱基线校正的季节性浑浊Ⅱ类水体叶绿素a浓度遥感反演被引量：7
2014年
水体Chl.a浓度是水质评价的一个重要指标,受悬浮物浓度季节性变化的影响,如何削弱悬浮物的光谱干扰,是实现内陆水体Chl.a浓度遥感高精度反演的难点之一.基于2011-2013年妫水河6次实测水体高光谱数据和水体Chl.a浓度数据,评价广泛应用的三波段模型和非线性拟合能力较好的支持向量机回归(SVR)模型的反演精度,使用基线校正和一阶微分方法来削弱实测高光谱中非Chl.a光谱信息.定义两种基线:750 nm的反射率值;500与750 nm的反射率值连线,基线校正为光谱反射率减去基线值.利用2013年7月的实测数据进行验证,结果表明,SVR模型比三波段模型更适合季节性浑浊水体的Chl.a浓度反演.通过基线校正筛选后的波段反射率组合作为输入变量能够提高SVR模型的反演精度,决定系数为0.68,均方根误差为3.38μg/L;线性基线校正提高三波段Chl.a估算模型的反演能力有限.
刘朝相宫兆宁赵文吉高明亮崔天翔刘辉
基于光谱指数的植物叶片叶绿素含量的估算模型被引量：95
2014年
叶绿素是光合作用能力和植被发育阶段的指示器,是监测湿地植被生长健康状况的重要指标之一;高光谱遥感技术可以为植物叶绿素含量的定量化诊断提供简便有效、非破坏性的数据采集和处理方法。为保证被探测叶片面积相同,消除背景反射、叶片表面弯曲造成的光谱波动及叶片内部变异造成的影响,研究采用Field Spec 3光谱仪加载手持叶夹式叶片光谱探测器,测定野鸭湖湿地典型植物的叶片高光谱反射率数据,同时通过分光光度计室内测定相应叶片的叶绿素含量。采用相关性及单变量线性拟合分析技术,建立二者的关系模型,包括叶绿素含量与"三边"参数的相关模型以及比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型,并采用交叉检验中的3K-CV方法对估算模型进行模型精度检验。结果表明:植物叶片叶绿素含量与"三边"参数大多都呈极显著相关,相关系数最大达到0.867;计算光谱反射率组成的比值(SR)和归一化(ND)光谱指数与叶绿素含量的决定系数,总体相关性比较高,较好的波段组合均为550—700nm与700—1400nm以及550—700nm与1600—1900nm,与叶绿素含量相关性最好的指数分别是SR(565nm,740nm)和ND(565nm,735nm)。并通过选取相关性最佳的光谱特征参数,分别基于"三边"参数和ND模型指数构建了植物叶片叶绿素含量的估算模型。其中,基于红边位置(WP_r)光谱特征参数和ND(565nm,735nm)光谱指数建立的叶绿素含量估算模型,取得了较好的测试效果,检验拟合方程的决定系数(R2)都达到0.8以上,估算模型分别为y=0.113x-78.74,y=5.5762x+4.4828。通过3K-CV方法进行测试和检验,植物叶绿素含量估算模型均取得了较为理想的预测精度,预测精度的分别为93.9%及90.7%。高光谱遥感技术对植被进行微弱光谱差异的定量分析,在植被遥感研究与应用中表现出强大优势,为植物叶绿素含量诊断中的实际应用提
宫兆宁赵雅莉赵文吉林川崔天翔
关键词：叶绿素含量光谱指数
WorldView-2影像的湿地典型挺水植物群落含水量估算研究——以北京野鸭湖湿地为例被引量：6
2014年
利用多光谱遥感技术定量估算野鸭湖湿地挺水植物的含水量.基于典型挺水植物的实测冠层光谱及其对应样方的叶片含水量和叶面积指数LAI数据,首先对芦苇和香蒲的地面实测光谱进行重采样,以模拟WorldView-2影像的光谱,然后利用模拟光谱分别构建芦苇和香蒲任意两波段反射率组合而成的比值(SR)和归一化差值植被指数(NDVI),通过分析植被指数与CWC(冠层含水量,Canopy Water Content)的相关关系,选择与CWC显著相关的植被指数,并通过单变量线性与非线性拟合的分析方法确定监测不同挺水植物群落的最佳植被指数,建立估算模型;结合覆盖研究区的WorldView-2高分辨率多光谱影像,对研究区的挺水植物群落CWC进行反演及制图.结果表明,基于模拟WorldView-2影像光谱构建的比值(SR)和归一化差值植被指数(NDVI)与CWC的总体相关性较高;SR(8,3)芦苇为估算CWC芦苇的最优植被指数,估算模型为y=0.005x+0.003,NDVI(8,3)香蒲为估算CWC香蒲的最优植被指数,估算模型为y=2.461x2-0.313x+0.032,通过交叉检验,CWC芦苇和CWC香蒲的预测精度分别为87.42%和82.12%,预测精度较为理想;利用实测数据对反演的CWC空间分布图进行了验证,通过验证,芦苇和香蒲影像估算CWC的均方根差(RMSE)分别为0.0048和0.0052,估算精度分别为83.56%和80.31%,表明利用WorldView-2高分辨率多光谱影像反演湿地挺水植物群落CWC具有较高的可行性.
宫兆宁林川赵文吉崔天翔
关键词：挺水植物植被指数
矿产资源管理系统设计与实现研究
2013年
矿产资源数据有着信息量巨大、种类繁多以及包含空间信息的特点，传统的信息管理系统己不能满足矿产资源信息化管理的要求，伴随着GIS技术的发展，在各行各业的应用也越来越广泛和深入，应用GIS组件技术设计矿产资源管理信息系统，将矿产资源信息的空间数据与属性数据相结合，对于矿产资源的科学管理与合理利用，帮助资源管理提供决策是十分必要的。在分析管理业务流程的基础上，设计了具有数据采集、数据建库和数据管理功能的矿产资源管理系统，大大提高了矿产资源管理的效率，对提高矿产资源的信息化管理起到了积极的推动作用，在实际应用中取得了良好的效果。
高阳屈新原周丙锋高明亮田金炎李玉龙王刚
关键词：矿产资源GIS数据库
矿产资源管理系统的设计与实现被引量：8
2013年
在分析管理业务流程的基础上,设计了具有数据采集、数据建库和数据管理功能的矿产资源管理系统,大大提高了矿产资源管理的效率,对矿产资源的信息化管理起到了积极的推动作用。
高阳屈新原李玉龙王阳刚高小伟
关键词：矿产资源GIS数据库
官厅水库消落带土壤有机质空间分布特征被引量：15
2017年
消落带土壤由于在水陆交替的特殊生境和复杂的地球化学共同作用下形成,具有独特的理化性质和生态功能。各营养盐含量在时间和空间上具有较高的变异性,土壤中有机质的分布及迁移和转化均受到复杂的影响。针对官厅水库流域上游妫水河段消落带,选择典型消落带落水区,对该区土壤有机质含量的时空分布特征进行研究。结果表明:1)研究区消落带土壤有机质含量较为贫瘠,变化范围在1.64-26g/kg之间,平均值仅为13.16g/kg,变异系数达50.59%。说明消落带由于季节性干湿交替的特殊水文条件的影响,土壤养分的分布具有较高的空间异质性。淹水频繁区有机质含量平均值为15.74g/kg,高于长期出露区的10.12g/kg,且变异系数为41.38%,小于长期出露区的54.98%。说明淹水频繁区对土壤养分的持留能力更强,且周期性的淹水条件使得研究区近岸具有相似的生境类型,不同采样点土壤有机质含量的差异相对较小。2)不同植物群落下,芦苇和香蒲群落土壤有机质含量最高,平均值为17.08g/kg;含量最低的是以小叶杨和白羊草为主的中旱生植物带,平均值为9.12g/kg;其次是酸模叶蓼、大刺儿菜为优势物种的湿生植物带,土壤有机质含量平均值为15.49g/kg。3)不同土壤层次有机质含量差异较大,总体变化趋势均由表层向下逐渐减少,各层之间体现出显著差异性(P<0.05)。研究区土壤C/N变化范围在1.64-18.95,平均值为8.95。说明研究区土壤碳氮比相对较低,有机质的腐殖化程度较高,且长期出露区土壤有机质更容易发生分解,C的累积速度远小于N。土壤C/N垂直分布大致呈先增大后减小趋势,在30cm处达到最大值,而后随着土壤深度的增加逐渐减小。4)消落带土壤有机质分布的影响因素分析中,土壤有机质与全磷呈极显著正相关,相关系数为0.62(P<0.01);与土壤全氮和C/N呈显著正相关(R=0.57,0.60;P<0.05)。这说明研究�
宫兆宁李洪阿多程庆文
关键词：消落带土壤有机质空间分异官厅水库
基于SVM模型的妫水河叶绿素a浓度的遥感反演被引量：12
2014年
以北京市妫水河为研究区,基于2011年9月25日和2012年9月30日的两期叶绿素a浓度实测数据和准同步的环境一号卫星(HJ-1A)多光谱数据,分别构建一元线性和多元支持向量机模型(SVMM),通过决定系数R2和平均相对误差对模型的精度进行检验,用模型进行水体叶绿素a浓度的反演,并分析其时空分布特征。研究表明:在样本数较少的情况下,SVM具有很强的非线性映射能力,能够取得较好的预测结果,更适用于反演叶绿素a浓度。时间分布上,研究区叶绿素a浓度呈增加趋势,均值上升了6.86μg/L;空间分布上,深水区叶绿素a浓度值低于浅水区,上游高于下游。国产HJ-1ACCD2多光谱数据以其4d的时间分辨率,在水质动态变化监测方面具有优势。
刘朝相宫兆宁赵文吉崔天翔林川张翼然
关键词：叶绿素A浓度
北京城区可吸入颗粒物分布与呼吸系统疾病相关分析被引量：71
2013年
可吸入颗粒物(PM10)已成为北京市首要空气污染物,严重影响城市环境质量及居民健康.本研究采集了北京市2008～2009年非采暖期与采暖期两个不同时期不同粒径(0.3、0.5、3.0和5.0μm)的大气颗粒物浓度,利用空间分析方法研究其分布规律;同时收集同期患呼吸系统疾病的病人数据,对其进行统计分析;再在回归分析的基础上,运用灰色关联模型探讨可吸入颗粒物与呼吸系统疾病的相关性.结果表明,细颗粒的空间分布情况相异,而粗颗粒物分布规律大致相同.呼吸系统疾病与可吸入颗粒物浓度有一定的关联,采暖期是呼吸系统疾病的高发期,可吸入颗粒物在采暖期对呼吸系统疾病的发病率影响相对较高.无论在采暖期还是非采暖期,细颗粒物的浓度均高于粗颗粒物,且细颗粒物对呼吸系统疾病的影响较大.
杨维赵文吉宫兆宁赵文慧唐涛
关键词：可吸入颗粒物呼吸系统疾病KRIGING灰色关联
北京城区大气颗粒物与地表土壤金属元素空间关联分析被引量：5
2013年
为研究北京市区大气降尘金属来源及其与表层土壤的关系,在北京市区五环内的典型地段采集落尘与土壤样品。研究中使用电感耦合等离子体原子光谱仪（ICP-AES）测定了9种金属元素Cd、Cu、Zn、Fe、Pb、V、Ti、Mn、Al的质量分数。结果显示,降尘和土壤中Al、Fe两种元素所占比例最大,质量分数分别为16 144.8、12 881.9μg.g-1和21 400.9、815 712.2μg.g-1。其次降尘中Zn、Ti和土壤中Ti、Mn居第二位。随后基于灰度关联法对大气降尘与表层土壤的金属元素关系分析可知,大气降尘与表层土壤是高度关联的,关联值均介于0.92~0.95之间,二者间关联较为紧密。其中在空气降尘对表层土壤的影响研究中分析得出,空气降尘对表层土壤的影响与采样点的空间位置变化相关性不强,与风向、风速等自然环境因素的关联度较大。在表层土壤对空气降尘的影响研究中分析得出,表层土壤对空气降尘的影响度随采样点环境变化较大,尤其是北京南站。最后,通过对降尘金属元素进行因子分析得出,第一因子Z1同时与Pb、V、Ti、Mn、Al、Fe、Cu、Cd等元素有较大关系;第二个因子Z2与Cd、Cu等元素有较大的相关性;第三个因子Z3与Zn、Fe等元素有较大相关性,与其它7种元素的相关性不明显。前三因子Z1、Z2、Z3方差累积贡献率可达97.2%,由此可知,降尘来源主要与风引起的地面扬尘,与塑料制品的焚烧,冶金、化工等工业影响及轮胎磨损有关。
罗娜娜赵文吉晏星郭逍宇广浩
关键词：大气降尘金属污染源解析
基于Logistic回归模型的北京市水库湿地演变驱动力分析被引量：50
2012年
水库湿地作为北京市面积最大的人工湿地,是北京市重要的生态基础设施。从自然环境和社会经济因素两个方面,构建北京市水库湿地演变的驱动因子指标体系,其中自然驱动因子包括年均降水量、气温、入境水量和地下水埋深;社会经济驱动因子包括常住人口数、城市化率和人均GDP。应用长时间序列(1984-2010年)的TM遥感影像,提取北京市近30年来水库湿地的空间分布信息,根据湿地面积增长和消退的演变规律,利用Logistic回归模型定量分析不同时间段下水库湿地演变的驱动机制。结果表明:不同时期内水库湿地变化的驱动因子及其影响力存在一定的差异。在1984-1998年间,北京市水库湿地增长变化的主导驱动因子是年均降水量和入境水量,Logistic回归的贡献率分别为5.778和3.504,主要受自然环境因素的影响;在1998-2004年期间,水库湿地急剧减少的驱动因子主要为常住人口、地下水埋深和城市化率,影响贡献率分别为9.41、9.18和7.77,人为活动的影响开始加剧;在2004-2010年间,影响水库湿地发生变化的主导因子是城市化率和年均降水量,贡献率分别为6.62和4.22,受自然和社会经济因素的交叉影响。
李洪宫兆宁赵文吉宫辉力
关键词：水库湿地驱动力LOGISTIC回归模型
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