玉素甫江·如素力
- 作品数：41 被引量：128H指数：7
- 供职机构：新疆师范大学地理科学与旅游学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金新疆维吾尔自治区重点实验室开放课题基金新疆维吾尔自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球农业科学环境科学与工程经济管理更多>>
- 2000-2014年艾比湖流域地表E_a与E_p时空分布特征及成因被引量：1
- 2017年
- 为了探明干旱区流域地表蒸散量时空分布及其变化特征,从而为流域水资源规划、旱涝检测和生态需水量研究提供科学依据,本文基于MOD16蒸散产品和气象站观测数据,运用线性倾向率和相对变化率等方法,分析了艾比湖流域2000—2014年地表实际蒸散(E_a)与潜在蒸散(E_p)的时空分布特征及其变化趋势,进一步揭示二者之间的关系。结果表明:1)近15年内艾比湖流域地表E_a、E_p年际波动不大,多年平均E_a与E_p分别为315.76和1 555.27mm,年平均E_a与E_p的较大差距说明流域整体上缺水、干旱。年内分布处于先增大后减少的单峰型变化趋势,夏季两者差距最大,此时流域最干旱、缺水;2)流域E_a与E_p的空间分布状况正好相反。西北山区、精河—博乐绿洲区、北天山的西段支脉,玛依力山脉等区域水分比较充足。流域东部大范围地区、精河—博乐绿洲周围等区域干旱缺水。3)影响因素分析显示气温是影响流域E_a、E_p时空分布变化的主要因素;4)2000—2014年间E_a总体上处于减少趋势,E_p处于增加趋势,说明流域近15年内干旱加重。
- 阿迪来·乌甫玉苏甫·买买提玉素甫江·如素力热伊莱·卡得尔姜红
- 关键词：地表潜在蒸散艾比湖流域
- 基于SWAT模型的开都河上游气候变化和人类活动对径流的影响被引量：5
- 2022年
- 基于SWAT模型运用情景分析方法设置3类气候变化和土地利用情景,定量分析气候变化和人类活动对开都河上游径流量的影响。以决定系数R^(2)、Nash-Sutcliffe效率系数NSE和偏差系数PBIAS作为模型的评价指标。结果表明,模型率定期R^(2)、NSE和PBIAS分别为0.85、0.84和6.2%,验证期R2、NSE和PBIAS分别是0.78、0.69和1.6%,说明SWAT模型适用于开都河流域径流模拟;综合情景得出,气候变化是径流变化的主要影响因素。气候变化和人类活动共同作用下年平均径流量减少1.83 m^(3)/s,气候变化导致年平均径流减少1.38 m^(3)/s,占总变化量的75.47%;人类活动导致年平均径流减少0.45 m^(3)/s,占总变化量的24.53%。极端土地利用情景得出,草地情景使年平均径流减少0.27 m^(3)/s,未利用土地情景使年平均径流增加1.32 m^(3)/s;气候变化情景得出,径流变化与降水变化呈现正相关关系,与气温变化呈现负相关关系。降水量减少20%和10%,年平均径流分别减少29.31和14.32 m^(3)/s;降水增加10%和20%,年平均径流分别增加15.72和30.91 m^(3)/s。气温增加1和2℃,年平均径流分别减少0.58和1.12 m^(3)/s。
- 陈世雪玉素甫江·如素力张发迪里胡玛尔·阿汗木江
- 关键词：SWAT模型气候变化径流模拟开都河流域情景模拟
- CMADS数据集用于开都河上游水文模拟的适用性评估
- 2022年
- 【目的】为数据缺乏地区的生态环境演变、水文与水资源研究寻找可靠的数据来源。【方法】以开都河上游为例,定量评估CMADS数据集多时间尺度精度及其在SWAT模型中的适用性,从2个角度进行精度评估:一是评估CMADS数据集降水量、最高气温和最低气温在开都河上游的表现;二是使用CMADS数据集和地面观测气象数据分别驱动SWAT模型进行模拟精度比较,探究再分析气象数据在数据缺乏地形复杂地区的可替代性。【结果】①CMADS数据集在气温探测上表现优秀,相关性均在0.9以上;逐日降水量的探测表现较差,相关性为0.59,月尺度降水相关性显著提高(CC=0.84),季节尺度降水探测存在波动,夏季表现最好。②CMADS数据集驱动SWAT模型径流模拟结果总体优于地面观测数据径流模拟结果,表明CMADS数据集在水文模型中比传统气象站数据更具优势。③CMADS数据在率定期存在基流高估,对较高的峰值出现低估,较低峰值出现高估的现象;验证期低估峰值、略高估基流。CMADS数据径流模拟存在部分精度不高的情况,但总体符合实际径流量变化。【结论】CMADS数据集在气象数据缺乏地区可以替代地面气象数据用于水文气象研究。
- 陈世雪玉素甫江·如素力
- 关键词：SWAT径流模拟开都河
- 天山中段近地表气温的遥感反演及时空分布特征被引量：2
- 2020年
- 为天山中段近地表气温研究提供可靠、空间分辨率较高的数据源,该文以气象站气温数据、再分析气温数据以及遥感数据为主要数据源,采用多元回归模型反演了近地表气温并进行精度验证。在此基础上,揭示天山中段近地表气温时空分布特征及其变化趋势。结果表明:①反演精度与实测值相近,且精度较好。②天山中段近地表气温呈四周高,中部低,平原区高,丘陵、山区低的空间分布格局;年际变化呈先升高后降低,年内呈周期性单峰变化的趋势。③2001-2016年天山中段近地表气温以不显著增加为主,占显著降低的区域甚少。研究结果证明用多元回归模型可以提高近地表气温的遥感反演精度,为今后近地表气温研究提供空间分辨率较高的数据及其获取方法。
- 海日古丽·纳麦提玉素甫江·如素力玛地尼亚提·地里夏提肉克亚木·艾克木
- 关键词：多元回归模型
- 基于MODIS数据的新疆地表蒸散量时空分布及变化趋势分析被引量：26
- 2017年
- 结合MOD16蒸散产品和气象站实测数据,分析2000-2014年新疆地表ET与PET的时空分布特征及其变化趋势,进一步揭示ET与PET之间的关系。结果表明:(1)MOD16-ET产品在新疆地区的精度(R2=0.83)总体上满足要求,可用于地表ET的时空分布特征研究;(2)新疆多年平均ET与PET分别为364.29 mm和1584.06 mm;年内分布处于先增大后减少的单峰型变化趋势,夏季ET与PET差距最大,此时研究区最干旱、缺水;(3)新疆年平均ET与年平均PET的空间分布体现出北疆大于南疆、西部大于东部的分布特征,但年平均ET与年平均PET的空间分布状况正好相反。阿尔泰山一带、伊犁河谷西部以及天山西段水分充足,准噶尔盆地南部和北部、东疆、南疆塔里木盆地外缘干旱缺水;(4)2000-2014年,新疆ET总体上处于减少趋势,PET处于增加趋势,说明新疆近15年内干旱加重。
- 阿迪来·乌甫玉素甫江·如素力热伊莱·卡得尔姜红
- 基于不同机器学习的农作物遥感分类与精度评价研究——以新疆维吾尔自治区阜康市为例被引量：1
- 2022年
- 为及时准确地获取干旱区农作物种植信息,确保干旱区粮食安全和保障农业可持续发展,文章以多时相Sentinel-2影像和野外采样为主要数据源,依据新疆阜康市农作物物候特征,提取不同时期的农作物植被指数,并按时间顺序进行统计,建立植被指数时序变化曲线,并对其特征进行分析。使用See5.0决策树算法、分类与回归树(CART)算法和随机森林(RF)算法开展农作物遥感分类研究,用传统精度评价指标和破碎度指标对分类结果进行比较、分析和验证。结果表明:See5.0算法的总体精度为93.15%,高于RF算法(84.35%)和CART算法(78.26%),Kappa系数的关系为See5.0(0.8856)>RF(0.8020)>CART(0.7441),See5.0算法的总体精度和Kappa系数均最高,表明See5.0算法的分类结果与实际作物类型及分布状况具有较好的一致性;See5.0算法对阜康市农作物的制图精度均超过85%,制图结果清晰,地块内均匀一致,没有明显的“椒盐”噪声;See5.0算法相较于RF(10.25%)和CART(17.40%)算法,分类后的农作物样方破碎度最低,为5.54%,分类效果最好。综上,See5.0机器学习算法可以实现高精度遥感农作物制图,更适合在绿洲区进行农作物高精度遥感分类与动态监测研究。
- 张旭辉玉素甫江·如素力仇忠丽亚夏尔·艾斯克尔阿卜杜热合曼·吾斯曼
- 2000—2019年新疆积雪终日时空变化特征被引量：1
- 2022年
- 基于Google Earth Engine(GEE)遥感云平台,利用2000—2019年MODIS积雪产品资料提取和计算新疆积雪终日信息,利用趋势分析,变异系数等方法分析了新疆积雪终日时空变化特征和变化趋势。结果表明:(1)新疆积雪终日以天山为界,天山以北长于南部,山区为积雪终日的高值区,盆地为积雪终日的低值区。北疆准噶尔盆地和伊犁河谷积雪终日在75~114 d之间,南疆塔里木盆地在0~31 d之间属于低值区。阿尔泰山脉、天山山脉和昆仑山脉区域在224~365 d之间属于高值区。(2)南疆和北疆积雪终日有明显的时空差异,2000—2019年北疆准噶尔盆地和高海拔山脉地区积雪终日有明显的推迟趋势,推迟幅度达到14 d,占新疆总面积的8%。南疆塔里木盆地和东疆区域有明显的提前趋势,提前幅度达到16 d约占新疆总面积的44%。塔里木盆地和准噶尔盆地具有相反的变化趋势。(3)新疆积雪终日年际变化差异显著,天山中段和北疆积雪终日出现不稳定状况,天山中段2002—2009年总体上呈现“M”型的特点,即多年积雪消融日年均值中出现明显的波峰和波谷,北疆2009—2019年积雪终日有较大的年际变化呈现出不稳定状况,出现明显的波峰和波谷,年际变化较大。
- 买合木提江·维吉旦玉素甫江·如素力仇忠丽
- 基于Sentinel-2时序数据的新疆焉耆盆地农作物遥感识别与评估
- 2024年
- 为及时准确地获取干旱区农作物种植信息,研究借助PIE-Engine Studio平台,以新疆焉耆盆地为研究区,基于2022年Sentinel-2影像和1948个野外定位采样数据提取农作物生育期内14种植被指数,使用See5.0决策树、随机森林(Randomforest,RF)和多元回归(Multiple regression,MR)模型优选特征参数,结合支持向量机(Support vector machine,SVM)算法构建5种分类模型和5种样方分割方案进行农作物种植信息提取,通过目视解译和混淆矩阵对比分析分类结果,确定最佳分类方案。结果表明:(1)所有分类模型的总体精度(OA)和Kappa系数均在92.20%和0.9037以上,说明在PIE平台中使用SVM算法提取农作物信息是可行的。(2)SVM-有红边的OA和Kappa系数均值为93.77%和0.9236,比SVM-无红边方法提高了0.96%和0.0120。(3)相比于SVM-有红边方法,植被指数的引入提高了SVM-RF、SVM-MR和SVM-See5.0的OA和Kappa系数。(4)5种分类模型的OA和Kappa系数均值的大小关系为:SVM-RF>SVM-MR>SVM-See5.0>SVM-有红边>SVM-无红边,表明红边波段和植被指数的加入显著提高了农作物识别的精度,其中SVM-RF(8:2)为最佳分类模型,OA和Kappa系数分别为98.72%和0.9866。研究结果可为准确快速获取大尺度干旱区农作物信息提供新的思路和参考依据。
- 张旭辉玉素甫江·如素力仇忠丽亚夏尔·艾斯克尔阿卜杜热合曼·吾斯曼
- 关键词：焉耆盆地
- 2001—2017年艾比湖流域积雪时空变化及其驱动因子分析被引量：1
- 2023年
- 基于2001—2017年艾比湖流域MODIS遥感数据、气象数据和降水数据,分析艾比湖流域2001—2017年积雪时空分布特征、变化趋势及其驱动因子。结果表明:(1)2001—2017年艾比湖流域积雪变化呈增加趋势。(2)2001—2017年艾比湖流域积雪与地表温度线性相关呈负相关性,积雪与降水量线性相关呈正相关性。(3)在地表温度固定时,积雪与降水的偏相关系数分别介于–0.83—0.90之间,所占正相关面积为67.05%;在降水固定时,积雪与地表温度的偏相关系数分别介于–0.97—0.79之间,所占负相关面积为95.67%。(4)艾比湖流域积雪变化受气候因子影响的区域占55.32%,主要分布在艾比湖流域的东南两侧与西北区域,其中降水主驱动区域占31.80%,地表温度主驱动区域占1.19%,地表温度和降水共同强驱动区域占0.49%,地表温度、降水共同弱驱动区域占21.84%。
- 喀迪阿依·阿力木玉素甫江·如素力肉克亚木·艾克木米日阿依·买土地艾尔肯·图尔荪
- 关键词：积雪LST降水气候因子
- 天山新疆段及南北麓草地植被覆盖度时空变化特征研究被引量：1
- 2023年
- 天山草地分布面积广阔,不仅是新疆畜牧业发展的主要支撑,也在维护生态安全方面具有重要贡献。为了解天山新疆段草地植被覆盖度的动态特征与变化趋势,以2001-2020年MODIS NDVI产品为主要数据源,采用像元二分模型估算植被覆盖度,运用转移矩阵和趋势分析法研究其变化特征,并利用地理探测器模型分析驱动因素。结果表明,研究区草地多年平均植被覆盖度在0.34~0.42波动,主要以中低、中植被覆盖度为主,各等级植被覆盖度大致呈西部高覆盖东部低覆盖的分布特征;从变化趋势来看,研究区草地植被覆盖度总体上有上升趋势,盆地周围覆盖度增加、中部山区其变化基本稳定,增加和基本稳定的区域面积占总面积的10.41%和89.16%;从地理探测器运行结果来看,单因子作用解释最大的是降水量,q为18%,当降水量与海拔交互作用时对研究区草地植被覆盖度的影响更为明显。研究结果可为天山草地生态安全保护与质量评估提供参考依据。
- 阿卜杜热合曼·吾斯曼阿斯娅·曼力克玉素甫江·如素力张发陈以恒
- 关键词：NDVI
