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生态学研究表明,气象要素不仅决定了草地资源类型的空间分布。而且是生态学、地学、农学和全球变化等各学科研究的基础数据,特别在区域尺度和全球尺度生态系统变化(Ecosystemchanging)的模拟和生态系统管理的研究中起着极其重要的作用。任继周院士的草原综合顺序分类法,根据水热及其组合将世界的草地类型划分为48类,是世界上七大草原分类法中唯一定量化的分类系统。但是,由于气象数据在空间分布上是离散的、不连续的,这就制约了草原综合顺序法在草地资源经营管理中的广泛应用。为了弥补这种不足,必须对离散的气象数据进行空间化的研究。 为此,本文采用地理信息系统(GIS)、遥感(RS)、数理统计方法和Kriging空间插值技术,结合2003~2004年气象观测数据、数字高程模型(DEM)、MODIS遥感影像的NDVI和EVI数据,通过相关性分析,找出不同时空条件下影响水热要素的主要因子,分析了水热要素与地理空间位置、海拔高度、日照时数和植被指数(NDVI,EVI)的相互关系,用多元统计逐步回归方法,建立了多元逐步回归模型。为提高空间化模型的精度,不仅将日照时数参与到水热要素的空间化建模中,同时,试图使用遥感数据中的植被指数对下垫面植被状况进行定量的表达,并且在局部地区将其引入到水热要素的空间化模型中。另外,使用二次误差和地形因子(坡度、坡向)对空间回归模型进行了校正。 利用以上方法,完成了甘肃省、甘南-祁连高原区、陇南山区、黄土高原区和河西走廊区的年降水、年均温度和大于零度年积温的空间回归模型。生成甘肃省500m×500m的年降水、年均温度、大于零度年积温和湿润度指数的GRID空间数据库。
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