检索结果-南通市图书馆

高时间分辨率遥感在土壤质地空间变化识别中的应用

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地球信息科学学报 2010年第5期12卷 733-740页

作者：刘峰朱阿兴裴韬秦承志李宝林中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院研究生院北京100049 Department of Geography University of Wisconsin-Madison

在土壤信息推测研究中,遥感技术通常被作为辅助手段,用来提供地形和植被数据,并利用它们与土壤之间的关系推导土壤空间信息。然而,在平原等地形平缓的农业区,易于观测的地形和植被等环境因素,通常与土壤的协同程度较低,不能有效用于推... 详细信息

在土壤信息推测研究中,遥感技术通常被作为辅助手段,用来提供地形和植被数据,并利用它们与土壤之间的关系推导土壤空间信息。然而,在平原等地形平缓的农业区,易于观测的地形和植被等环境因素,通常与土壤的协同程度较低,不能有效用于推测土壤质地等属性的空间变化。对于这类地区,如何寻找新的易于获取的变量,以准确地揭示土壤属性的空间变化,是需要解决的问题。本文提出了利用高时间分辨率遥感捕捉这类地区土壤质地空间变化的方法。采用光谱-时间响应线对多时相的光谱数据进行组织表达,使用光谱信息散度定量刻画不同光谱-时间响应线之间的差异。结果显示,在相同的地形和植被条件下,土壤质地相同的区域,其地表动态反馈模式明显相似;土壤质地不同的区域,其反馈模式也明显不同;土壤质地越相似,反馈模式也呈相似趋势。这表明,高时间分辨率遥感获取的地表动态反馈能够有效地指示土壤质地的空间差异。本文的工作表明了高时间分辨率遥感在土壤空间变化识别方面的应用潜力。

关键词：高时间分辨率遥感土壤质地空间变化

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流域水文模型对土壤数据响应的多尺度分析

地理科学进展 2011年第1期30卷 80-86页

作者：李润奎朱阿兴李宝林裴韬秦承志中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院研究生院北京100049 美国威斯康星大学地理系麦迪逊53706

流域水文模拟对输入数据空间详细程度的要求受流域面积大小的影响,而流域面积影响作用的定量描述有助于模拟时的数据选取。本文以美国Brewery Creek流域(约19.5 km2)为例,在逐级连续的汇流面积上,分析了SWAT模型基于1∶2.4万的SSURGO和... 详细信息

流域水文模拟对输入数据空间详细程度的要求受流域面积大小的影响,而流域面积影响作用的定量描述有助于模拟时的数据选取。本文以美国Brewery Creek流域(约19.5 km2)为例,在逐级连续的汇流面积上,分析了SWAT模型基于1∶2.4万的SSURGO和10m分辨率的SoLIM土壤数据模拟的径流量的差别随汇流面积的变化。结果显示:汇流面积较小时,基于不同土壤图的模拟径流一致性较差;随着汇流面积的增大,模拟径流的差别逐渐减小并趋于稳定,在汇流面积大于约10 km2时,差别变得相对不明显,不同土壤数据的模拟径流相当。根据实验结果,流域径流模拟对数据的要求受模拟面积的潜在影响,当流域面积大于一定值时,较粗分辨率的输入数据同样可能取得较好的模拟效果。研究度量了面积对模型响应的潜在影响作用,为中小流域水文模拟时土壤数据的选取提供了初步参考。

关键词： SWAT模型流域面积输入数据分辨率径流模拟模拟效果

以坡位为空间配置单元的流域管理措施情景优化方法

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地球信息科学学报 2018年第6期20卷 781-790页

作者：高会然秦承志朱良君朱阿兴刘军志吴辉中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 中国科学院遥感与数字地球科学研究所数字地球重点实验室北京100094 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室南京210023 江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023 威斯康星大学(麦迪逊)地理系杭州电子科技大学智慧城市研究中心杭州310012

基于流域过程模型的BMP情景分析是当前流域管理措施评价、非点源污染控制等研究应用中广泛采用的方法,但其通常采用的BMP空间配置单元(地块、农场、水文响应单元或子流域)与坡面上的地形部位关系较弱,难以有效地根据坡面过程特点表达坡... 详细信息

基于流域过程模型的BMP情景分析是当前流域管理措施评价、非点源污染控制等研究应用中广泛采用的方法,但其通常采用的BMP空间配置单元(地块、农场、水文响应单元或子流域)与坡面上的地形部位关系较弱,难以有效地根据坡面过程特点表达坡面上多种BMP之间的空间配置关系,影响了BMP情景优化效率和结果的合理性。为此,本文提出以坡位单元作为BMP空间配置单元,将各种BMP在不同坡位间合理的空间配置关系显式表达为基于坡位的空间配置规则,通过结合NSGA-II优化算法建立了一套基于坡位单元的BMP空间配置优化方法。应用案例表明,本文构建的基于坡位单元的BMP情景优化方法可有效利用基于坡位的空间配置规则进行BMP情景优化,优化所得的BMP空间配置方案更为合理,优化效率较高。

关键词：流域过程模拟最佳管理措施情景分析空间配置单元坡位遗传算法

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中国近地表气温直减率及其季节和类型差异

地理科学进展 2016年第12期35卷 1538-1548页

作者：江净超刘军志秦承志缪亚敏朱阿兴杭州电子科技大学智慧城市研究中心杭州310012 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101

近地表气温直减率是推测近地表气温空间分布的重要参数。中国幅员辽阔,气候和地形地貌条件复杂,直接使用反映对流层平均状况的单一气温直减率(0.65℃/100 m)很难表征中国近地表气温直减率的季节和类型差异。本文利用中国839个国家气象站... 详细信息

近地表气温直减率是推测近地表气温空间分布的重要参数。中国幅员辽阔,气候和地形地貌条件复杂,直接使用反映对流层平均状况的单一气温直减率(0.65℃/100 m)很难表征中国近地表气温直减率的季节和类型差异。本文利用中国839个国家气象站点2000-2013年的近地表气温数据,分别在国家尺度和综合自然区划尺度上使用多元回归分析方法计算各个季节的平均气温直减率(lr_(meanT))、平均最低气温直减率(lr_(minT))和平均最高气温直减率(lr_(maxT)),并借助空间插值算法对气温直减率的可靠性进行了验证,最后分析了其季节和类型的差异。结果表明:(1)在国家尺度上,3种气温直减率均小于0.65℃/100 m;lr_(minT)、lr_(meanT)和lr_(maxT)的季节差异分别为0.05、0.13和0.24℃/100 m,且一般有夏季最大、冬季最小的季节规律;春、夏、秋、冬季气温直减率的类型差异分别为0.12、0.05、0.11和0.26℃/100m,且有lr_(minT)>lr_(meanT)>lr_(maxT)的规律。(2)在综合自然区划尺度上,气温直减率大多低于0.65℃/100 m,且存在明显的地域差异;夏季气温直减率一般大于冬季气温直减率,季节差异大多超过0.10℃/100 m;气温直减率类型差异半数区域超过或等于0.10℃/100 m,在春、夏、秋季,半数左右的区域lrmax T>lrmin T,在冬季,多数区域的lr_(minT)>lr_(maxT),lr_(meanT)一般处于lr_(maxT)和lr_(minT)之间。

关键词：近地表气温直减率综合自然区划平均气温平均最低气温平均最高气温中国

CyberSoLIM:基于知识驱动的在线数字土壤制图原型系统

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土壤学报 2013年第6期50卷 1216-1220页

作者：江净超朱阿兴秦承志杨琳刘峰张淑杰资源与环境信息系统国家重点实验室(中国科学院地理科学与资源研究所) 北京100101 中国科学院大学北京100049 Department of Geography University of Wisconsin-Madison 土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所) 南京210008

土壤属性空间分布信息是进行土壤侵蚀、水文、生态和养分循环等地学模拟研究的重要基础信息，数字土壤制图是以定量土壤一景观模型为理论基础、以空间分析和数学方法为技术手段的土壤调查与制图方法，为快速地获取高精度、高分辨率的土... 详细信息

土壤属性空间分布信息是进行土壤侵蚀、水文、生态和养分循环等地学模拟研究的重要基础信息，数字土壤制图是以定量土壤一景观模型为理论基础、以空间分析和数学方法为技术手段的土壤调查与制图方法，为快速地获取高精度、高分辨率的土壤分布信息提供了有效的途径。

关键词：数字土壤制图知识驱动在线应用系统

Genome-wide signatures of the geographic expansion and breeding of soybean

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Science China(Life Sciences) 2023年第2期66卷 350-365页

作者： Ying-Hui Li Chao Qin Li Wang chengzhi Jiao Huilong Hong Yu Tian Yanfei Li Guangnan xing Jun Wang Yongzhe Gu xingpeng Gao Delin Li Hongyu Li Zhangxiong Liu Xin Jing Beibei Feng Tao Zhao Rongxia Guan Yong Guo Jun Liu Zhe Yan Lijuan Zhang Tianli Ge Xiangkong Li Xiaobo Wang Hongmei Qiu Wanhai Zhang Xiaoyan Luan Yingpeng Han Dezhi Han Ruzhen Chang Yalong Guo Jochen C.Reif Scott A.Jackson Bin Liu Shilin Tian Li-juan Qiu The National Key Facility for Crop Gene Resources and Genetic Improvement(NFCRI)/Key Laboratory of Crop Gene Resource and Germplasm Enhancement(MOA)/Key Laboratory of Soybean Biology(Beijing)(MOA) Institute of Crop ScienceChinese Academy of Agricultural SciencesBeijing 100081China Shenzhen Branch Guangdong Laboratory for Lingnan Modern Agriculture/Genome Analysis Laboratory of the Ministry of Agriculture/Agricultural Genomics Institute at Shenzhen Chinese Academy of Agricultural SciencesShenzhen 518000China Novogene Bioinformatics Institute Beijing 100098China State Key Laboratory of Crop Genetics and Germplasm Enhancement/Cytogenetics Institute Nanjing Agricultural UniversityNanjing 210095China Soybean Research Institute/MOA National Center for Soybean Improvement/MOA Key Laboratory for Biology and Genetic Improvement of Soybean(General)/State Key Laboratory for Crop Genetics and Germplasm Enhancement Nanjing Agricultural UniversityNanjing 210095China College of Agriculture Yangtze UniversityJingzhou 451199China School of Agronomy Anhui Agricultural UniversityHefei 230036China Jilin Academy of Agricultural Sciences Changchun 130119China Hulun Buir Institution of Agricultural Sciences Hulun Buir 021008China Soybean Research Institute Heilongjiang Academy of Agricultural SciencesHarbin 150086China Key Laboratory of Soybean Biology in Chinese Ministry of Education(Key Laboratory of Soybean Biology and Breeding/Genetics of Chinese Agriculture Ministry) Northeast Agricultural UniversityHarbin 150030China Heihe Branch of Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences Harbin 150086China State Key Laboratory of Systematic and Evolutionary Botany Institute of BotanyChinese Academy of SciencesBeijing 100093China Department of Breeding Research Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research(IPK)Gatersleben DE D-06466Germany Center for Applied Genetic Technologies University of GeorgiaAthens 30602USA Department of Ecology/Tibetan Centre for Ecology and Conservation at WHU-TU/Hubei Key

Soybean is a leguminous crop that provides oil and protein. Exploring the genomic signatures of soybean evolution is crucial for breeding varieties with improved adaptability to environmental extremes. We analyzed the genome sequences of 2,214 soybeans and proposed a soybean evolutionary route, i.e., the expansion of annual wild soybean(Glycine soja Sieb. & Zucc.) from southern China and its domestication in central China, followed by the expansion and local breeding selection of its landraces(G. max(L.) Merr.). We observed that the genetic introgression in soybean landraces was mostly derived from sympatric rather than allopatric wild populations during the geographic expansion. Soybean expansion and breeding were accompanied by the positive selection of flowering time genes, including GmSPA3c. Our study sheds light on the evolutionary history of soybean and provides valuable genetic resources for its future breeding.

关键词： soybean adaptation introgression flowering time breeding

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基于分融策略的土壤采样设计方法

土壤学报 2017年第5期54卷 1079-1090页

作者：张磊朱阿兴杨琳秦承志刘军志刘雪琦南京师范大学地理科学学院南京210023 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 虚拟地理环境教育部重点实验室(南京师范大学) 江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023 威斯康辛大学麦迪逊分校地理系美国WI53706 南京大学地理与海洋科学学院南京210093

采样设计方法在地理要素空间分布推测中起着关键作用。采集的样点数量尽可能少且推测精度较高通常是采样设计的目标。此外,高效合理的采样方案应保证较高的推测可信度,同时尽可能避免冗余样点。传统的采样方法大多依靠增加样点个数来提... 详细信息

采样设计方法在地理要素空间分布推测中起着关键作用。采集的样点数量尽可能少且推测精度较高通常是采样设计的目标。此外,高效合理的采样方案应保证较高的推测可信度,同时尽可能避免冗余样点。传统的采样方法大多依靠增加样点个数来提高推测精度,且对样点集内部的冗余情况考虑较少。为获取更加高效合理的样点集,在环境条件越相似、地理要素越相似的假设下,通过环境相似度分析计算,得到样点的推测可信度和样点集内部的冗余度,并提出一种基于分融策略的样点设计方法。该方法在分化阶段将推测可信度低的样点进行分化,增加样点以降低推测不确定性,在融合阶段将环境条件过于相似的样点进行融合以降低冗余,通过多次分化融合最终使得推测可信度和冗余度均达到一定的预设标准,得到最佳样点方案。将该方法应用于美国Raffelson研究区的土壤采样,结果表明,该方法在分化阶段可以有效提高样点的推测可信度,在融合阶段能够有效去除冗余样点,最终可得到用于推测的高效样点。将本方法与传统的规则采样和分层随机采样进行对比,结果反映本方法获得的样点在同等数量下推测可信度更高,冗余度更低,更高效。

关键词：采样方法推测可信度样点冗余度土壤制图土壤-环境关系

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分布式水文模型的并行计算研究进展

地理科学进展 2013年第4期32卷 538-547页

作者：刘军志朱阿兴秦承志陈腊娇吴辉江净超中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 威斯康星大学麦迪逊分校地理系中国科学院遥感与数字地球研究所北京100094

大流域、高分辨率、多过程耦合的分布式水文模拟计算量巨大,传统串行计算技术不能满足其对计算能力的需求,因此需要借助于并行计算的支持。本文首先从空间、时间和子过程三个角度对分布式水文模型的可并行性进行了分析,指出空间分解的... 详细信息

大流域、高分辨率、多过程耦合的分布式水文模拟计算量巨大,传统串行计算技术不能满足其对计算能力的需求,因此需要借助于并行计算的支持。本文首先从空间、时间和子过程三个角度对分布式水文模型的可并行性进行了分析,指出空间分解的方式是分布式水文模型并行计算的首选方式,并从空间分解的角度对水文子过程计算方法和分布式水文模型进行了分类。然后对分布式水文模型的并行计算研究现状进行了总结。其中,在空间分解方式的并行计算方面,现有研究大多以子流域作为并行计算的基本调度单元;在时间角度的并行计算方面,有学者对时空域双重离散的并行计算方法进行了初步研究。最后,从并行算法设计、流域系统综合模拟的并行计算框架和支持并行计算的高性能数据读写方法3个方面讨论了当前存在的关键问题和未来的发展方向。

关键词：分布式水文模型并行计算研究进展空间分解

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分布式水文模型软件系统研究综述

地理科学进展 2014年第8期33卷 1090-1100页

作者：江净超朱阿兴秦承志刘军志陈腊娇吴辉中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 中国科学院大学北京100049 美国威斯康星大学麦迪逊分校地理系麦迪逊53706 南京师范大学地理科学学院南京210097 中国科学院遥感与数字地球研究所北京100094

分布式水文模型软件系统作为分布式水文模型的技术外壳,是模型应用的重要技术保障。当前分布式水文模型应用呈现出多过程综合模拟、用户群范围广和计算量大的特点,对分布式水文模型软件系统的灵活性、易用性和高效性提出了更高的要求。... 详细信息

分布式水文模型软件系统作为分布式水文模型的技术外壳,是模型应用的重要技术保障。当前分布式水文模型应用呈现出多过程综合模拟、用户群范围广和计算量大的特点,对分布式水文模型软件系统的灵活性、易用性和高效性提出了更高的要求。本文首先分析了分布式水文模型应用的主要流程,之后从应用视角对现有分布式水文模型软件系统的特点进行了归纳,主要结论为:1软件系统按照模型结构灵活性的高低分为以下3种类型:不支持子过程选择和算法设置,不支持子过程选择、但支持算法设置,同时支持子过程选择和算法设置;2根据用户操作数据预处理软件方式的不同,参数提取方式分为菜单/命令行式和向导式;3按照模型的程序实现方法分为串行和并行方式,按照模型运行环境分为本地和网络模式。现有软件系统在灵活性、易用性和高效性方面存在如下问题:一是尚未解决模型结构灵活性和对用户知识依赖性之间的矛盾;二是现有菜单/命令行式和向导式的参数提取方式步骤繁琐,难以实现参数的自动提取;三是模型大多为串行方式和本地模式,容易遇到计算瓶颈问题。最后从模块化、智能化、网络化及移动化、并行化和虚拟仿真等方面探讨了分布式水文模型软件系统的发展趋势和研究方向。

关键词：分布式水文模型软件系统智能建模并行计算研究综述