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湖泊表面水溫變化歸因研究及其應用 版權信息
- ISBN：9787030763839
- 條形碼：9787030763839 ; 978-7-03-076383-9
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
湖泊表面水溫變化歸因研究及其應用 內容簡介
本書系統、全面地介紹當前湖泊表面水溫研究現狀、關鍵理論、技術與方法，并對團隊近十年來的研究成果進行總結。全書共8章：第1章介紹湖泊表面水溫變化的態勢和科學意義，并對影響湖泊表面水溫變化的因素進行詳細論述；第2～4章系統闡述湖泊表面水溫數據獲取的主要方法和手段，并以云南省九大高原湖泊為研究對象開展示范研究；第5～6章主要介紹湖泊表面水溫的變化歸因分析方法，并開展示范研究；第7章為在研究區開展湖泊表面水溫的模擬和預測的應用研究；第8章以三峽水庫近壩段水體為示范研究區，論述人類活動影響下水體表面水溫不同時間尺度下近壩段水?鄄氣界面熱量交換過程。
湖泊表面水溫變化歸因研究及其應用 目錄
目錄第1章 緒論 11.1 全球湖泊表面水溫變化態勢與科學意義 11.1.1 LSWT變化的趨勢 21.1.2 LSWT升高的影響 21.1.3 LSWT研究的科學意義 41.2 自然因素對湖泊表面水溫的影響 71.2.1 AT對LSWT的影響 81.2.2 太陽輻射和云層對LSWT的影響 91.2.3 風對LSWT的影響 101.2.4 冰層覆蓋對LSWT的影響 111.2.5 分層和混合對LSWT的影響 131.2.6 透明度對LSWT的影響 151.2.7 其他因素對LSWT的影響 171.3 人為因素對湖泊表面水溫的影響 171.3.1 不透水地表擴張使LSWT升高 181.3.2 不透水地表熱徑流加劇LSWT升高 201.4 本章小結 21參考文獻 23第2章 湖泊表面水溫獲取 342.1 原位觀測 342.2 基于遙感的湖泊表面水溫反演 372.2.1 基于遙感的湖泊表面水溫反演的原理 382.2.2 單窗算法 402.2.3 劈窗算法 432.2.4 多通道算法 452.2.5 基于人工神經網絡的一體化物理反演 462.3 湖泊表面水溫產品數據 482.4 本章小結 50參考文獻 51第3章 湖泊表面水溫模擬與預測 573.1 LSWT數據建模的預處理 573.1.1 數據缺失與異常值的處理 573.1.2 數據的標準化處理 583.1.3 降尺度 593.2 LSWT模擬與預測模型 613.2.1 基于回歸的模型 613.2.2 基于過程的確定性模型 633.2.3 基于機器學習模型 663.2.4 基于物理-統計的混合模型 733.2.5 過程引導機器學習的混合模型 763.3 LSWT數據的驗證 783.4 本章小結 79參考文獻 79第4章 湖泊表面水溫數據集超分辨率圖像重建 904.1 湖泊表面水溫超分辨率重建的概念與理論基礎 904.1.1 超分辨率重建的概念 904.1.2 超分辨率重建的理論基礎 914.2 湖泊表面水溫超分辨率重建的方法 924.2.1 基于插值的SRIR 924.2.2 基于重構的SRIR 934.2.3 基于學習的SRIR 944.2.4 可信度驗證方法 994.3 云南九大湖泊表面水溫SRIR的算法實現 1004.3.1 基于DisTrad-SRCNN的SRIR 1014.3.2 數據來源與預處理 1024.3.3 湖泊表面水溫SRIR結果與討論 1074.4 本章小結 108參考文獻 108第5章 湖泊表面水溫變化歸因分析方法 1135.1 時序變化特征分析 1135.1.1 時間序列重構 1135.1.2 趨勢分析 1155.1.3 周期分析 1165.2 空間分布特征分析 1195.2.1 規模效應分析 1195.2.2 核密度分析 1195.2.3 網格維數分析 1195.2.4 空間自相關分析 1205.3 驅動因子相關性分析 1205.3.1 Pearson相關系數分析 1205.3.2 主成分分析 1215.3.3 多元線性回歸分析 1225.3.4 隨機森林回歸分析 1235.3.5 偏相關系數分析 1245.3.6 灰色關聯度分析 1245.3.7 因子分析 1265.3.8 熵權法 1265.3.9 格蘭杰因果性檢驗 1285.4 貢獻率分析 1295.4.1 多元線性回歸分析 1295.4.2 主成分分析 1305.4.3 向量自回歸 1315.4.4 潛力模型 1325.4.5 地理探測器 1325.4.6 支持向量機 1355.4.7 突變檢驗及拐點檢測 1365.5 本章小結 136參考文獻 136第6章 云南省九大高原湖泊表面水溫時空變化及歸因分析 1396.1 研究區概況 1406.2 湖泊類型劃分 1446.2.1 湖泊類型劃分方法 1446.2.2 湖泊類型劃分數據準備與預處理 1446.2.3 湖泊類型劃分結果 1456.3 湖泊表面水溫歸因分析數據準備與預處理 1476.3.1 數據準備 1476.3.2 數據預處理方法 1486.3.3 數據預處理結果 1506.4 各因子時空變化特征分析 1516.4.1 自然因子時空變化特征分析 1516.4.2 人文因子時空變化特征分析 1576.5 各驅動因子貢獻率分析 1626.5.1 各驅動因子的相關性 1626.5.2 各驅動因子的貢獻率 1646.5.3 驅動因子的閾值 1666.6 時空變化歸因分析結果與討論 1746.6.1 時序變化特征討論 1746.6.2 空間分布特征討論 1756.6.3 驅動因素討論 1776.7 本章小結 1796.8 經驗和啟示 180參考文獻 181第7章 云南省九大高原湖泊表面水溫變化預測 1847.1 湖泊表面水溫的預測方法 1847.1.1 支持層次人工神經網絡 1847.1.2 小波閾值去噪與小波均值融合 1857.1.3 小波閾值融合長短期記憶網絡 1877.2 預測模型的構建和表面水溫預測 1877.2.1 SHANN模型的構建及預測 1877.2.2 WTFLSTM模型的實現及預測 1907.3 湖泊表面水溫時空變化特征 1927.3.1 時序變化特征 1927.3.2 空間分布特征 1937.4 湖泊表面水溫變化趨勢分析與討論 1957.4.1 預測模型討論 1957.4.2 時空變化特征討論 1967.5 本章小結 1967.6 經驗和啟示 197參考文獻 205第8章 三峽水庫近壩段水-氣界面的熱量交換過程研究 2088.1 三峽大壩基本情況及建壩綜合影響 2088.1.1 三峽大壩基本情況 2088.1.2 三峽大壩綜合效應 2098.2 研究現狀 2108.3 數據準備與預處理 2128.4 三峽水庫水-氣界面熱量交換研究結果與分析 2138.4.1 三峽水庫近地表氣溫變化特征 2138.4.2 三峽水庫近壩段表面水溫變化特征 2168.4.3 多尺度近地表氣溫與近壩段表面水溫相互作用特征 2188.5 本章小結 2198.6 展望和啟示 2218.6.1 未來研究展望 2218.6.2 啟示 221參考文獻 222
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