给大家推荐5篇关于气候因子的计算机专业论文

今天分享的是关于气候因子的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到气候因子等主题,本文能够帮助到你

大兴安岭森林植被物候和净初级生产力时空变化及其对气候因子的响应

这是一篇关于大兴安岭,森林,物候,净初级生产力,气候因子的论文, 主要内容为大兴安岭森林分布广袤,是我国东北地区重要的林木基地和生态屏障。为探索大兴安岭森林植被物候和净初级生产力(Net primary productivity,NPP)时空变化及对气候的响应,以及物候期之间的相互关系及物候期对NPP的影响,本文利用2001～2019年MCD12Q2物候数据和2000～2019年MOD17A3HGF NPP数据及降水、气温数据,应用均值法、趋势分析、相关分析等方法,对相关问题开展了研究工作,得到以下结果:(1)2001～2019年大兴安岭森林平均生长季开始期(Start of Growing Season,SOS)主要集中在第115天到第135天,以0.42d/a的趋势显著提前,呈提前趋势的像元占92.86%;生长季结束期(End of Growing Season,EOS)主要集中在第265天至第285天,以0.02d/a的趋势不显著推迟;生长季长度(Length of Growing Season,LOS)主要集中在137天到173天,以0.44d/a的趋势显著延长,呈现延长趋势的像元占86.76%。2000～2019年NPP主要集中在350～550g·C·m-2/a,以6.26g·C·m-2/a的速率极显著增加。(2)大兴安岭森林SOS主要受春季气候因子的控制,对冬季气候因子的响应较弱。春季平均最高气温和SOS呈现显著正相关的像元占74.50%,是影响大兴安岭森林SOS变化最重要的气候因子,春季白天温度上升可以有效促进SOS提前,而SOS和春季平均最低气温的响应弱于平均最高气温;冬、春季降水和SOS呈现正相关关系,降水增加会导致SOS推迟。EOS主要受夏季平均最高气温和夏秋降水的影响,夏季平均最高气温与EOS呈现显著正相关,呈现正相关的像元占比89.56%;夏、秋降水与EOS主要呈现负相关关系。(3)大兴安岭森林NPP主要受夏季气候条件的影响,与夏季平均最高气温呈现显著负相关关系,而和夏季平均最低气温呈现不显著正相关关系,NPP对夏季白天和夜晚温度的响应特征存在差异;NPP和夏季降水以及年降水均呈现显著正相关。(4)大兴安岭森林SOS与LOS呈现极显著负相关,呈显著正相关的像元占比97.53%,EOS与LOS主要呈现正相关,呈现显著正相关的像元占比70.00%,SOS对LOS影响更强;SOS与EOS呈现正相关关系,呈显著正相关的像元占比13.86%;EOS与下一年SOS呈现负相关关系,呈显著负相关的像元占比17.41%。NPP和SOS、EOS主要呈现负相关,显著负相关的像元占比分别为16.29%和9.98%,和LOS主要呈现正相关,显著正相关像元占比35.53%,EOS与NPP的关系最弱。

气候因子协同影响下贵州省植被水分利用效率研究

这是一篇关于气候因子,协同作用,贵州省,植被水分利用效率的论文, 主要内容为植被水分利用效率(Vegetation water use efficiency)是指植被单位水分所产生的同化物质的量,是反映植被耗水与其本身干物质之间的关系、评价植被生长适宜程度的综合生理生态指标。是生态系统对气候变化敏感性的重要指标之一,连接了陆地生态系统碳循环和水循环两个关键过程。贵州水资源总量丰富,但由于独特的喀斯特地貌类型,该区出现典型的工程性缺水现象,水资源开发利用率仅为总水量的10.4%,水资源的短缺严重影响着植被的生态用水。本文利用MODIS数据(全称为中分辨率成像光谱仪)获得的MOD16A2GF(ET)和MOD17A2HGF(GPP)求取植被WUE,并从中国气象数据网、地理空间数据云、资源环境科学与数据中心上分别获取贵州省气象数据、高程数据和土壤类型图。通过趋势分析法、相关分析法和逐步回归分析法对贵州省2000-2019年春季、夏季、秋季、冬季及年均尺度上植被WUE的时空差异性及变化趋势进行研究,对不同高程和土壤类型下植被WUE与气候因子之间的协同反应做系统的探讨,以了解贵州省植被WUE的分布状况和主要气候影响因子。以期为贵州省合理开展生态恢复工程计划的实施提供有用的科学参考价值,以提高贵州典型喀斯特地区水资源的合理利用。主要结论有:(1)贵州省近20年来植被WUE春季为1.86g C·mm-1·m-2,夏季为1.97g C·mm-1·m-2,秋季为2.00g C·mm-1·m-2,冬季为1.07g C·mm-1·m-2,年均为1.72g C·mm-1·m-2,表现为秋季>夏季>春季>年均>冬季。其中秋季和冬季植被WUE东部高于西部,南部高于北部。植被WUE变化速率春季为0.0104g C·mm-1·m-2·a-1,夏季为-0.0152g C·mm-1·m-2·a-1,秋季为0.0025g C·mm-1·m-2·a-1,冬季为0.0088g C·mm-1·m-2·a-1,年均为0.0023g C·mm-1·m-2·a-1,变化速率表现为夏季>春季>冬季>秋季>年均。其中夏季植被WUE呈减小趋势,春季、秋季、冬季和年均尺度上呈增加趋势。四季及年均尺度上,植被WUE在黔西呈增加趋势,黔东、黔南及黔北少部分地区呈减小趋势。(2)春季、秋季、冬季和年均不同植被WUE由大到小为混交林>针叶林>阔叶林>灌丛>草地>水田>旱地,夏季为混交林>阔叶林>灌丛>针叶林>旱地>水田>草地。夏季的各植被和秋季的混交林都成减小趋势,其余季节各植被都成增加趋势。(3)不同高程下,春季、夏季和年均植被WUE值随高程的升高而增加,秋季和冬季植被WUE值随着高程的升高而减小。海拔越高,植被WUE受气候因子的作用越强,协同作用越明显。500-1000m的冬季和1500-2000m的春季植被WUE只受气温的影响,且气温对1500-2000m高程下植被WUE的影响强度高于500-1000m高程下的植被WUE。2000-2500m下,秋季植被WUE受气温和气压的协同作用,影响强度为气温>气压;冬季植被WUE受风速、降雨量和日照时数的协同作用,影响强度为风速>日照时数>降雨量。高于2500m的黔西地区,秋季植被WUE受风速、气温和气压的协同作用,影响强度为气温>风速>气压;冬季植被WUE受日照时数、风速和降雨量的协同作用,影响强度为日照时数>风速>降雨量。年均植被WUE受到日照时数和气压的协同作用,影响强度为日照时数>气压。(4)不同土壤类型下植被WUE差异明显。不同土壤类型下,只有黄壤的冬季、黄棕壤的秋季和冬季受到气候因子的影响最明显。其中黄壤的冬季只受气温的影响。黄棕壤下的秋季植被WUE主要受气温和气压协同作用,影响强度为气温>气压;黄棕壤下的冬季植被WUE主要受气温、风速和降雨量的协同作用,影响强度为气温>风速>降雨量。

青藏高原近15年积雪时空变化及其与气候因子关系研究

这是一篇关于青藏高原,雪盖日数,雪盖面积,自然地带,气候因子的论文, 主要内容为积雪是地表覆盖的重要组成成分,是地球表面最活跃的自然因素之一,而青藏高原作为全球同纬度地区中海拔最高的地域,在全球气候变暖的背景下,其积雪是受影响最为直接与显著的圈层。积雪的动态变化能够影响地球表面反射率、气候变化、水文循环系统、大气环流和能量平衡。同时积雪的增长与融化交替过程直接影响着土壤水热环境与植被的生长,进一步影响动物和微生物的活动节律,从而对植物群落产生深刻的影响。因此,研究近年来青藏高原积雪时空变化特征及在不同尺度上与气候因子之间的关系具有重要的社会、经济和生态意义。本文以青藏高原为研究区,利用10350景MODIS雪盖产品,128个地面气象台站数据,数字高程模型数据,自然地带分区数据等,经几何校正、投影转换、去云处理、镶嵌剪切等,得到青藏高原在2001-2015年间的积雪覆盖图,以此为原始数据,进行后续的地理信息系统处理和基于SPSS和R的统计分析,研究了15年雪盖面积和雪盖日数的年内和年际间的时空变化。将不同季节的雪盖面积、不同自然地带的雪盖日数变化与多种气候因子进行相关和逐步回归分析,系统揭示了不同气候因子对青藏高原积雪变化影响的时空差异性及贡献,结果表明：(1)青藏高原雪盖的年内变化表现为“双峰单谷型”,峰值在2月中旬和10月下旬,低谷在7月下旬,雪盖的积累和消融过程并不是稳定的,具有波动性。研究区冬季雪盖范围最大(约占21.45%),春季次之,夏季(5.63%)远低于其他三个季节。青藏高原近15年,年均雪盖面积在36.3-49.1万km2,2002、2005和2008年是多雪年,而2001、2003和2010是少雪年,年均值在15年中呈缓慢波动性减少,变化幅度不大,线性倾向率为-1.82万km2/10a,总体上,2011-2015这5年的雪盖范围比研究期前两个5年出现较为明显的下降。高原融雪主要发生在夏季,夏季雪盖在年际间呈现缓慢波动式减少的趋势,尤其在2001-2014年间,变化的线性倾向率为-3.15万km2/10a,下降趋势极显著(p=0.007)。秋季雪盖的变化对于高原年均值的贡献最大(r=0.778),其次为冬季(r=0.667)。研究期内高原不同月份雪盖年际变化多数呈现微弱降低的趋势。青藏高原冬季积雪分布形成了四周高海拔山区面积大,中部低海拔腹地面积小的空间格局,空间分布不均,高值区与各大山脉的分布较为一致,亚寒带所包含的几个自然地带积雪覆盖丰富。冬季某些块状分布的积雪聚集区在春季变为片状分散分布,但春季雪盖未出现大面积消融,夏季积雪的分布主要位于高海拔的山区,雪盖在夏季向秋季过渡时得到迅速地累积和扩展,且同样始于高海拔山区。(2)从高原不同雪盖日数的面积来看,呈不稳定积雪区>短日数积雪区>中日数积雪区>终年无雪区>长日数积雪区>终年积雪区。长日数积雪区和终年积雪区在研究期内,其范围总体上呈现出显著下降的趋势(P<0.05和P<0.01),终年无雪区和不稳定积雪区都有微弱的上升趋势,但变化不显著。雪盖日数较长的区域主要分布在高原的西北和南部部分地区及高原边缘地带,雪盖日数的变化与海拔存在一定的相关性,昆仑山、喀喇昆仑山、祁连山、唐古拉山、喜马拉雅山、念青唐古拉山是较长日数积雪覆盖存在的主要山脉。高原雪盖日数在2001-2005、2006-2010、2011-2015三个时段的变化,存在明显的时空差异性,但三个时段雪盖日数变化的区域均以减少为主,尤其在2006-2010年和2011-2015年,雪盖日数减少的区域占总面积的一半以上。2001-2015年雪盖日数增加(S>0)的区域约0.13%,而减少(S<0)的区域约占57.35%,主要为轻度减少,散落分布在青藏高原的大部分地区,同时,雪盖日数基本不变(S=0)的区域占42.15%,散布于高原的各个地区,尤以中部地区较多。青藏高原多数自然地带的雪盖日数在15年间呈现出波动下降的趋势,其中川西藏东山地的下降趋势较为显著。雪盖日数在不同温度带的表现为：高原亚寒带>高原温带>山地亚热带,呈现出与青藏高原气候从东南温暖湿润向西北寒冷干旱的过渡变化相一致的总体格局。(3)通过对青藏高原2001-2014年不同季节的雪盖面积变化与气候因子的相关分析表明,气温、湿度、降水量≥0.1mm日数(降水日数)、降水量以及水汽压与雪盖面积的相关性较高。气温、水汽压主要呈负相关,而湿度、降水日数、降水量则主要呈正相关。气温与夏季雪盖变化呈极显著负相关(r=-0.708；p<0.01),冬季的湿度、降水日数与雪盖面积呈明显正相关(r=0.676,p<0.01；r=0.600,p<0.05),且同时与气温呈显著负相关(r=0.554；p<0.01)。逐步回归发现春季和秋季雪盖面积受多种气候因子共同影响,而春秋季雪盖变化的主导因素是湿度和水汽压。夏季雪盖变化属气温驱动类型,随着气温在近年来以0.3℃/10a的速度呈波动上升,相应地,夏季雪盖面积以-1.29万km2/10a的速度缩减。冬季雪盖变化对湿度最为敏感(p<0.01),湿冷的气候有利于冬季积雪的维持和扩展。在不同自然地带,雪盖日数变化与气候因子的相关性具有空间差异性。具体表现为,气温、日照时数、日照百分率与雪盖日数主要呈现负相关,而平均相对湿度、日降水量>0.1mm日数与雪盖日数则主要为正相关关系,不同自然地带降水量对雪盖日数的影响呈现出相反的结果。通过逐步回归发现,青藏高原大部分自然地带雪盖日数对气温和湿度的变化最为敏感,阿里山地影响雪盖日数变化的气候因子是典型的气温-湿度主导类型。藏南山地和青东祁连山地的雪盖日数受到气温的显著负影响,果洛那曲的湿度对雪盖日数具有主导作用,水汽压也是影响青藏高原部分自然地带雪盖日数的重要气候因子,而降水日数是驱动青南高寒雪盖日数变化的显著积极因子。综上,不同地带雪盖日数对各个重要气候因子的敏感性不同,且气候驱动类型和因子贡献率有所差异。

基于MODIS的黑龙江流域积雪时空动态变化研究

这是一篇关于黑龙江流域,MODIS,积雪覆盖,去云,气候因子的论文, 主要内容为积雪作为重要的地表覆盖类型之一,其变化对当地的水文循环、生态环境都有重要的反馈和调节作用,在全球气候逐渐变暖的大背景下,积雪的时空变化研究已成为冰冻圈研究中的热点话题之一。MODIS积雪产品具有约500米的空间分辨率、高时间分辨率以及较好的产品制作团队等优势,成为大范围积雪时空变化研究的重要数据源。因此本研究选择近14年的MODIS逐日积雪覆盖数据(MOD10A1\MYD10A1)作为数据源,以黑龙江流域作为研究区,对现有的去云算法进行综合和改进,基于改进后的去云算法制作逐日无云积雪覆盖数据集;并在此数据集的基础上提取积雪覆盖率(SCR)、积雪覆盖天数(SCD)、积雪初日(SCS)以及融雪终日(SCM)等积雪参数,根据这四个积雪参数开展黑龙江流域的积雪时空动态变化研究,并结合气象数据,探讨积雪覆盖率以及积雪覆盖天数与气候因子的相关关系。这将对黑龙江流域的气候变化研究、灾害防治以及社会生产和经济发展提供有效参考。本文研究主要得出以下结论:(1)基于改进后的连续六步去云算法制作的逐日无云积雪覆盖数据集的整体精度达到90%以上,积雪分类精度为82%以上,F值为83%以上。云像元被重分类的整体精度为89.39%,积雪分类精度为83.27%,陆地分类精度为95.51%。(2)黑龙江流域的积雪覆盖率在年内表现为“单峰”分布特征。其中积雪覆盖率最高出现在1月份,占流域面积约85%,最低为7月,占比约5%,年内积雪分布呈明显的季节性差异。年平均积雪覆盖率在年际间表现为微弱的增加趋势,从季节性上看,春季的积雪覆盖率无明显的增减变化,夏季和冬季的积雪覆盖率呈微弱的增加,秋季的积雪覆盖率有轻微的减少迹象。从月份上看,年际间积雪覆盖率波动性较大的月份有春季3、4月份,秋季的11月份以及冬季的12月和2月。(3)黑龙江流域的积雪覆盖天数在空间上表现为“东西部高中部低”、“南部低北部高”的分布特征,与纬度呈明显正相关性,同纬度条件下,与海拔的相关性也较好。在时间上,积雪覆盖天数高值区(>180d)和低值区(<60d)有减少的趋势,而91d150d分段的区域呈微弱的增加趋势。就整个流域而言,积雪覆盖天数呈增加趋势的面积比呈减少趋势的面积要多,海拔较高的区域的积雪覆盖天数呈减少趋势,而海拔较低的区域呈增加趋势。(4)黑龙江流域的积雪初日大约从10月份开始,一直持续到次年1月份;融雪终日大约从3月初开始,整个过程持续至夏季。在空间上具有明显的空间异质性,与海拔、纬度等有密切的关系。在时间上,积雪初日和融雪终日年际间波动性较大,无明显的线性变化趋势。(5)积雪的异常变化与气候的变化密切相关,在季节上,春季积雪覆盖率与不同温度指标呈明显负相关性(P<0.01),与降水无明显相关性。夏季和冬季的积雪覆盖率与降水呈明显的正相关关系(P<0.01),秋季的积雪覆盖率仅与最高温度有较好的负相关关系(P<0.05)。不同月份的积雪覆盖率与不同的气候因子的相关性也不一致。在空间上,积雪覆盖天数与降水呈明显正相关的区域占比为11.8%,与平均温度呈明显负相关的区域占比为38%。总体来看,温度对积雪覆盖天数的影响程度更加突出。