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中国植被物候及其与地表温度的空间相关性研究。

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简介：
该研究探讨了中国植被的物候与地表温度之间的空间分布特征。陆地生态系统对全球变暖的响应在塑造全球气候变化的发展趋势中起着至关重要的作用，其中物候变化对全球变暖的响应尤为关键。基于200...的数据，对这一复杂的关系进行了深入分析。

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  • 对中国植被物候及地表温度空间分布的研究
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    本研究聚焦于中国植被物候变化及其与地表温度的空间关系，旨在揭示气候变化背景下生态系统响应特征。 中国植被物候与地表温度空间特征的研究表明，陆地生态系统对全球升温的响应是决定全球气候变化方向的关键因素之一。其中，物候变化对于全球变暖的反应尤为重要。基于200的数据分析（此处指代原文中的数据年份或时间范围），这项研究探讨了植被生长周期与地表温度之间的关系及其空间分布特征。
     
  • 基于时序植被指数的作物物候监测方法研究.pdf
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    本论文探讨了利用时序植被指数进行作物生长周期监测的方法，通过分析卫星遥感数据，为农业管理和灾害预警提供科学依据。 2004年北京遥感所的研究工作是对全国主要产粮县的旱地和水田作物物候期进行遥感监测。在数据预处理阶段采用了最小二乘法和谐函数分解重构方法，以去除时序植被指数影像中的云噪声影响。基于土地利用数据，通过耕地植被指数加权平均的方法提取了区域内的旱地和水田作物生长过程。
     
  • 青藏高原草本植物物候变化的空间-时间预测在气候变暖背景下的研究.pdf
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    该论文探讨了在全球气候变暖背景下，青藏高原草本植物物候变化的空间和时间预测模型，分析气候变化对植物生长周期的影响。 在气候变暖的背景下，植物物候变化是生态系统响应的重要指标之一。然而，现有的预测模型往往忽视了植物对环境适应性的考量，导致预测结果存在不确定性。为此，本段落基于2002年至2011年间青藏高原十个观测站点的数据（包括年平均气温和地面物候记录），研究了车前（Plantago asiatica）和蒲公英（Taraxacum mongolicum）主要物候事件变化的空间换时间模型预测能力及其在变暖环境下的规律。 植物的生长周期中，如展叶、开花等现象的变化对生态系统的稳定性和生物多样性有着重要影响。气候变暖背景下研究植物物候变化有助于理解植物应对气候变化的方式以及生态系统稳定性的问题。 空间换时间模型是一种常用的分析方法，通过不同海拔高度气温和实际观测数据来预测物候事件的演变趋势。本段落应用该模型探讨了车前与蒲公英在升温环境下的主要物候期（展叶始期、开花始期及黄枯普遍期）变化情况。 研究发现，空间换时间模型能够有效预示植物的主要物候阶段的变化规律。总体而言，在变暖背景下这两类草本植物的物候事件均有所调整；具体来说，气温升高与展叶和开花初期的时间提前存在一定的关联性，而黄枯普遍期则表现出不同的温度敏感度。 此研究为气候变暖影响下植物物候变化的研究提供了宝贵的科学证据，并对维护生态系统的稳定性和生物多样性具有重要的参考价值。
     
  • 2020年MODIS中国1km地表温度(LST)空间分布数据集
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    该数据集提供了2020年中国区域每日及8天合成的1公里分辨率地表温度（LST）信息，基于NASA MODIS卫星观测。适用于气候变化、城市热岛效应等领域研究。 地表温度LST数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列中的原始数据集MOD11A2。该数据集的空间分辨率为1公里，时间分辨率为8天。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪等处理后得到的8天分辨率的LST数据（空间分辨率为1公里），再通过平均计算获得对应年份的LST数据。 地区：中国 时间分辨率：年度 空间分辨率：1 公里 投影坐标系：Albers圆锥等面积投影 椭球体：WGS84 引用文献： Wan, Z., Hook, S., Hulley, G. (2015). MOD11A2 MODIS/Terra Land Surface Temperature/Emissivity 8-Day L3 Global 1km SIN Grid V006 [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. Accessed 2022-06-07 from https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD11A2.006
     
  • 泰安市土地使用类型与地表温度关系的研究
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    本研究探讨了山东省泰安市不同土地使用类型对地表温度的影响，分析各类用地热环境特征及其空间分布规律。 本段落选取山东省泰安市作为研究区域，并利用2018年5月的Landsat 8 OLITIRS影像数据进行分析。通过最大似然分类法绘制了泰安市的土地利用类型图，同时采用单窗算法反演地表温度以获得地表温度分布图。基于这些数据，在小尺度的城市内部探讨了土地利用类型与地表温度之间的相互关系。 研究结果表明：居民区及工矿用地的地表温度最高，其次是裸地、耕地和草地林地，水体区域的表面温度最低。具体而言，城市中的居住和工业活动显著提高了地表温度；而自然水域以及植被覆盖则有明显的降温效果，并有助于缓解热岛效应等气候变化问题。 基于以上分析结果，本段落提出了针对泰安市未来城市发展与规划的一些建议。
     
  • 专利及其相似性的研究：基于向量空间模型的方法
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    本研究探讨了利用向量空间模型分析和评估专利及其相似性的问题，提出了一种新颖的方法来提高专利检索和分类的效率与准确性。 本项目采用信息检索理论与大数据方法开发了一种机器自动衡量专利相似性的技术，替代了传统的手动分类方式。我们对这一新措施进行了验证，并证明其在准确性上超越现有的专利分类系统。此外，该研究展示了USPTO数据库中每两项专利之间的成对相似性比较如何为经济学、管理学及公共政策领域带来新的研究机会。通过专利研究基金会，我们将这些数据提供给未来的学术项目使用。
     
  • ENVI_HANTS_Tool.zip_植被物候时间序列重建_谐波分析_恢复
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    ENVI_HANTS_Tool是一款用于植被物候时间序列重建的专业工具，采用谐波分析技术（HANTS）有效填补遥感数据中的缺失值，实现高质量的数据恢复。 NDVI时间序列谐波分析法（Harmonic Analysis of NDVI Time-Series），简称HANTS，用于对时间序列数据进行平滑处理。这种方法是一种新的物候分析方法，能够定量监测植被动态变化。其核心算法结合了傅里叶变换和最小二乘法拟合技术，即将时间波谱数据分解成多个不同频率的正弦曲线和余弦曲线，并选择若干条反映时间序列特征的曲线进行叠加，从而实现对时间序列数据的有效重建。
     
  • 2022年中国1km MODIS地表温度(LST)空间分布数据集.zip
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    本数据集包含2022年全国范围内每日每小时的1公里分辨率MODIS地表温度（LST）信息，适用于气候变化、城市热岛效应及生态环境监测等研究。 该地表温度LST数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD11A2。MOD11A2的空间分辨率为1km，时间分辨率为8天。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪得到的8天分辨率的LST数据，在此基础上再对栅格进行平均处理以获得对应年份的数据。地区为中国，时间为2022年，时间分辨率为年，空间分辨率为1km。所用坐标系为Albers conical equal area投影系统，椭球采用WGS84标准。 引用：Wan, Z., Hook, S., Hulley, G. (2015). MOD11A2 MODIS/Terra Land Surface Temperature/Emissivity 8-Day L3 Global 1km SIN Grid V006 [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. Accessed from https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD11A2.006
     
  • 中国2016年1km MODIS地表温度(LST)空间分布数据集.zip
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    该数据集为中国2016年度基于MODIS卫星遥感影像生成的1公里分辨率的地表温度（LST）空间分布信息，适用于气候变化、城市热岛效应等研究领域。 该地表温度LST数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD11A2。MOD11A2的空间分辨率为1公里，时间分辨率为8天。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪后得到的8天分辨率的LST数据（空间分辨率为1公里），再对这些栅格进行平均处理以获得对应年份的LST数据。地区为中国；时间分辨率为年度，空间分辨率为1公里；采用的是Albers圆锥等面积投影坐标系，椭球模型为WGS84。 引用：Wan, Z., Hook, S., Hulley, G. (2015). MOD11A2 MODIS/Terra Land Surface Temperature/Emissivity 8-Day L3 Global 1km SIN Grid V006 [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. Accessed 2022-06-07。