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中国净生态系统生产力空间分布及变化趋势研究 被引量:21
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作者 张梅 黄贤金 +3 位作者 揣小伟 解宪丽 朱振宇 汪煜 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2020年第2期69-74,F0003,共7页
分析净生态系统生产力(NEP)的空间分布特点和变化趋势,对科学评估中国生态系统的固碳能力和制定气候变化应对政策/措施具有重要意义,然而目前这方面的研究较为缺乏。该文借助多源空间数据,对2000-2015年中国的NEP进行估算并分析其空间... 分析净生态系统生产力(NEP)的空间分布特点和变化趋势,对科学评估中国生态系统的固碳能力和制定气候变化应对政策/措施具有重要意义,然而目前这方面的研究较为缺乏。该文借助多源空间数据,对2000-2015年中国的NEP进行估算并分析其空间分布特点和变化趋势。结果表明:2000-2015年,中国陆地NEP约为0.134 Pg C a^-1,表现为碳汇,碳汇高值区主要分布在云南、四川等省域,而碳源高值区主要分布在西部的西藏和青海等区域;从时间变化趋势看,中国生态系统的碳汇能力总体呈增强趋势,特别是西藏南部、四川南部以及云南、陕西、安徽和江苏等省的部分区域;NEP呈上升、基本不变和下降趋势的省级区域数量占比分别为55%、29%和16%;NEP的空间分布和年际变化主要受NPP、气温和降水的影响。 展开更多
关键词 净生态系统生产力 空间分布 变化趋势 土壤呼吸 异养呼吸
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可见-短近红外成像光谱数据的土壤有机质含量估算 被引量:12
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作者 焦彩霞 郑光辉 +2 位作者 解宪丽 崔雪峰 赏刚 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期3277-3281,共5页
土壤有机质是土壤肥力的重要指标,也是全球土壤碳的重要存在形式,快速估算土壤有机质含量及其变化是保障粮食安全与评估气候变化的前提与基础。传统的土壤有机质测定方法存在周期长、成本高、有污染物排放等不足。近年来的大量研究表明... 土壤有机质是土壤肥力的重要指标,也是全球土壤碳的重要存在形式,快速估算土壤有机质含量及其变化是保障粮食安全与评估气候变化的前提与基础。传统的土壤有机质测定方法存在周期长、成本高、有污染物排放等不足。近年来的大量研究表明,土壤反射光谱技术可以成功实现土壤有机质估算,具有时间短、成本低、无污染、无破坏等特点。但反射光谱技术仅能估算点状土壤样品有机质含量,要实现土壤有机质的空间制图还必须借助空间插值技术。成像光谱技术(也称为高光谱成像技术)为每个像元采集一条光谱曲线,实现了图谱合一,为土壤有机质空间制图提供了技术基础。目前利用成像光谱开展土壤有机质制图的研究尚处于起步阶段,利用室内可见-短近红外波段的成像光谱数据建立土壤有机质光谱指数可以探讨土壤有机质成像光谱估算的机理,从而为土壤有机质遥感制图奠定理论基础。建立600 nm“弓曲差”光谱指数并分析其与土壤有机质的相关关系,通过1000次随机划分数据集、建立“弓曲差”非线性回归与偏最小二乘回归模型并对比结果精度,探讨成像光谱数据估算土壤有机质的可行性。结果表明,研究区土壤有机质含量偏低,变化范围较大,“弓曲差”与有机质含量呈显著的对数关系;对数函数可以较好实现土壤有机质的建模与预测,拟合结果稳定性较好,精度优于偏最小二乘回归。原因可能是由于偏最小二乘回归所使用的全部光谱数据中包含了部分与有机质无关的信息,影响了偏最小二乘回归结果精度。所以,使用三个波段光谱信息建立的光谱指数“弓曲差”可以用于成像光谱数据的有机质制图,从而为未来开展土壤有机质卫星遥感制图提供新的思路与方法。 展开更多
关键词 成像光谱 土壤有机质 偏最小二乘回归 弓曲差
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木质纤维素酶水解分形动力学的研究进展 被引量:5
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作者 解先利 刘云云 +2 位作者 曹运齐 赵元元 陈世贤 《新能源进展》 2021年第5期426-433,共8页
酶水解作为发酵法生产燃料乙醇的关键步骤之一,其高效的转化过程对后续糖发酵至关重要,酶水解动力学研究可为高效转化机理的研究提供理论支持。但纤维素酶水解是一个复杂的多相异质反应过程,很难用简单的动力学模型进行表征。由于酶分... 酶水解作为发酵法生产燃料乙醇的关键步骤之一,其高效的转化过程对后续糖发酵至关重要,酶水解动力学研究可为高效转化机理的研究提供理论支持。但纤维素酶水解是一个复杂的多相异质反应过程,很难用简单的动力学模型进行表征。由于酶分子表面具有分形特性,其与分形动力学具有局部相似性,因此,分形理论可为木质纤维素酶水解的复杂动力学研究提供理论基础。从纤维乙醇生产工艺出发,在分析木质纤维素酶水解机理及影响酶解效率主要因素的基础上,总结了国内外分形动力学目前用于木质纤维素类生物质酶水解过程的主要动力学模型研究进展,并对其发展趋势和应用前景进行了展望。 展开更多
关键词 木质纤维素 酶水解 燃料乙醇 动力学模型 分形动力学
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Visible and Near-Infrared Diffuse Reflectance Spectroscopy for Prediction of Soil Properties near a Copper Smelter 被引量:8
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作者 xie xian-li PAN Xian-Zhang SUN Bo 《Pedosphere》 SCIE CAS CSCD 2012年第3期351-366,共16页
Spatial and temporal monitoring of soil properties in smelting regions requires collection of a large number of sam- ples followed by laboratory cumbersome and time-consuming measurements. Visible and near-infrared di... Spatial and temporal monitoring of soil properties in smelting regions requires collection of a large number of sam- ples followed by laboratory cumbersome and time-consuming measurements. Visible and near-infrared diffuse reflectance spectroscopy (VNIR-DRS) provides a rapid and inexpensive tool to predict various soil properties simultaneously. This study evaluated the suitability of VNIR-DRS for predicting soil properties, including organic matter (OM), pH, and heavy metals (Cu, Pb, Zn, Cd, and Fe), using a total of 254 samples collected in soil profiles near a large copper smelter in China. Partial least square regression (PLSR) with cross-validation was used to relate soil property data to the reflectance spectral data by applying different preprocessing strategies. The performance of VNIR-DRS calibration models was evaluated using the coefficient of determination in cross-validation (R^2cv) and the ratio of standard deviation to the root mean standard error of cross-validation (SD/RMSEcv). The models provided fairly accurate predictions for OM and Fe (R2v 〉 0.80, SD/RMSEcv 〉 2.00), less accurate but acceptable for screening purposes for pH, Cu, Pb, and Cd (0.50 〈 Rcv 〈 0.80, 1.40 〈 SD/RMSEcv 〈 2.00), and poor accuracy for Zn (R2v 〈 0.50, SD/RMSEcv 〈 1.40). Because soil properties in conta- minated areas generally show large variation, a comparative large number of calibrating samples, which are variable enough and uniformly distributed, are necessary to create more accurate and robust VNIR-DRS calibration models. This study indicated that VNIR-DRS technique combined with continuously enriched soil spectral library could be a nondestructive alternative for soil environment monitoring. 展开更多
关键词 heavy metal organic matter partial least squares regression soil environment monitoring spectral preprocessing
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