贺鹏
- 作品数：12 被引量：51H指数：5
- 供职机构：山西农业大学资源环境学院更多>>
- 发文基金：山西省社科联重点课题研究项目国家自然科学基金国土资源公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：农业科学天文地球自动化与计算机技术生物学更多>>
- 基于SEBAL模型的小麦-玉米轮作区蒸散发时空格局及影响因素——以山西省侯马市为例
- 2022年
- 蒸散发(ET)的精确计算是区域水资源开发保护以及农业发展的重要环节.基于SEBAL模型本研究以Landsat数据和气象数据为基础,计算了2019年山西省侯马市小麦-玉米轮作区农作物典型生育期的ET值,并分析了其时空分布格局及影响因素.结果表明:气象站实测数据与SEBAL模型计算值进行对比,平均绝对误差为0.71 mm/d,平均相对误差为11.58%,均方根误差为0.74 mm/d,SEBAL模型计算精度较高;小麦、玉米在拔节期蒸散发均较大,日均蒸散发分别为6.06、5.48 mm/d;ET在时间上受气象因素影响呈现单峰型变化趋势,具体表现为7月>4月>9月>11月的特征;空间上受地形特征影响整体呈现东南部和西北部偏高,中部与西南部偏低的分布格局;研究区中日照时数为4月与11月蒸散发主导因素,分别占比52.97%、51.63%,相对湿度为7月蒸散发主导因素,占比50.03%,气温则为9月蒸散发主导因素,占比33.95%.
- 曹晨斌毕如田贺鹏王婧姝胡敏环
- 关键词：蒸散发SEBAL模型地理加权回归
- 基于多源遥感数据融合的运城盆地夏玉米估产研究被引量：1
- 2023年
- [目的]准确估算区域尺度作物产量是确保粮食安全,发展生态、安全农业的关键。[方法]文章以山西省重要的粮食产区——运城盆地为例,利用2020年空间分辨率为10m的Sentinel-2A数据和时间分辨率为1d的MODIS数据,采用STNLFFM (Spatial and Temporal Nonlocal Filter based Fusion Model)算法并结合光能利用率模型进行夏玉米NPP (Net Primary Production)模拟和产量估测。[结果](1)融合后的NDVI数据能较好地继承Sentinel-2A NDVI数据的空间细节,同时能够较好地表达较小地物之间空间差异;(2)STNLFFM NDVI时序曲线能准确地反映夏玉米种植时期的NDVI变化趋势和局部突变信息,比MODIS NDVI时序曲线更符合夏玉米实际生长状况。(3)运城盆地夏玉米种植区累积NPP均值为667.42 gC/m2,其中西北部的涑水河冲湖积平原,受人类活动影响显著,灌溉条件较好,NPP累积量较高,为700~900 gC/m2。(4)东北部山区和北部台塬区受地形破碎程度较高影响,NPP累积量小于500 gC/m2。(5)基于STNLFFM NDVI构建的估产模型精度(R2=0.849,MAPE=5.47%)显著高于基于MODIS NDVI数据的估产模型精度(R2=0.113,MAPE=15.65%),说明利用时空融合技术能够有效提高夏玉米单产估测精度。[结论]该文可以为多源遥感数据融合与光能利用率模型协同估产提供了新的思路。
- 贺鹏王婧姝曹晨斌徐立帅刘正春刘正春
- 关键词：估产夏玉米多源遥感数据
- 气候变化下黄土高原植被生长期NDVI动态变化特征被引量：6
- 2023年
- 理解植被对气候变化的响应对于预测未来生态系统过程和制定应对策略至关重要。本研究采用地理探测器和地理加权回归等方法,探讨了2002—2019年黄土高原不同植被类型主要生长期(4—10月)归一化植被指数(NDVI)变化的空间格局及其与气象因子的关系。结果表明:受退耕还林还草生态工程影响,黄土高原植被得到显著改善,其中草原和荒漠植被由于生境容易受到外界环境影响,NDVI呈不稳定状态,且在夏季最不稳定;日照时数的增加间接导致降水减少,产生较强的光抑制效应,造成日照时数变异系数对黄土高原生长期植被NDVI空间变化的解释力最大(0.124),黄土高原西北干旱区的荒漠受海拔影响,气压低,水汽蒸发量大,抑制植物叶片进行光合作用,与生长期植被变化呈正相关;荒漠区夏季降水量突增,植被对气温变化的响应减缓,出现NDVI变化对气温变化响应的滞后性;在8—10月,阔叶林高的植被覆盖度对水分胁迫的敏感性降低,产生对降水因子的滞后响应。
- 王婧姝毕如田贺鹏徐立帅刘正春曹晨斌
- 关键词：黄土高原NDVI地理加权回归气候变化
- 塔里木盆地南缘策勒绿洲荒漠大气降尘特征被引量：5
- 2018年
- 为查明绿洲及周围荒漠区不同下垫面对大气降尘的影响,观测了塔里木盆地南缘策勒绿洲外部的戈壁、绿洲-沙漠过渡带,绿洲内部农田和县城的大气降尘,分析了降尘量和粒度的时空分布特征。结果表明:戈壁、过渡带、农田和县城4种下垫面年降尘量分别为554.23、761.75、1867.46g·m^(-2)和2 688.14 g·m^(-2),不同季节4种下垫面降尘量呈非线性关系,县城降尘量是农田的1.47倍,与其他下垫面差异随季节波动较大;夏季和秋季4种下垫面降尘众数粒径均为79.62μm,冬季和春季农田和县城众数粒径下降至70.96μm,戈壁冬季众数粒径增大到89.34μm,但4种下垫面降尘平均粒径、分选性、偏态和峰态无明显规律性;戈壁降尘呈明显的双峰分布,农田和县城双峰分布不明显;冬季和春季农田和县城降尘粒度分布曲线的峰值小于戈壁和过渡带,夏季和秋季4种下垫面峰值变化无规律。从降尘量和粒度的时空变化特征可以推测,植被盖度和小气候的季节变化导致不同下垫面降尘量呈非线性关系,粗糙下垫面的机械阻挡作用主要促进了小于50μm的粉尘沉降,小气候效应主要促进了20～100μm的粉尘沉降,研究结果还需更多野外实验进行验证。
- 徐立帅郑伟郑新倩贺鹏刘立文
- 关键词：降尘下垫面粒度小气候
- 基于4DVAR和EnKF的遥感信息与作物模型冬小麦估产被引量：8
- 2021年
- 为了提高遥感信息与作物模型同化的估产精度,以山西省晋南地区的3个县为研究区,采用四维变分(Four-dimensional variational,4DVAR)和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,EnKF)两种同化算法将高时空分辨率Sentinel多源数据反演的叶面积指数(Leaf area index,LAI)、土壤含水率(θ)和CERESWheat模型进行同化,对比两种算法同化LAI和θ的性能,并进行冬小麦产量估测。结果表明:两种同化算法均能结合遥感观测和作物模型模拟的优势,相比模型模拟值,同化精度均有所提高;4DVARLAI和4DVARθ的均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别比EnKFLAI和EnKFθ低0.1490 m2/m2、0.0091 cm3/cm3,且根据遥感实际监测值4DVARLAI更能精确识别冬小麦的物候期,与实际冬小麦生长发育的物候期更相符,因此在Sentinel多源数据与CERESWheat模型同化中,4DVAR算法的性能更好;由4DVAR同化后的LAI和θ双变量建立的估产模型,RMSE和平均相对误差(Mean relative error,MRE)小于CERESWheat模型模拟估产的RMSE和MRE,说明估产模型的估产误差小,采用4DVAR算法同化Sentinel多源数据与CERESWheat模型有效提高了冬小麦区域估产精度。
- 刘正春徐占军毕如田王超贺鹏杨武德
- 关键词：估产四维变分集合卡尔曼滤波
- 地籍测量在线学习满意度研究
- 2023年
- 研究以地籍测量课程为例,采用主成分分析、地理探测器以及多元线性回归模型对其在线学习满意度量表进行分析。结果表明:在线学习满意度量表Alpha系数达到0.992,KMO值为0.863且通过显著性检验。同时根据主成分分析结果可将满意度影响因素概括为教育教学质量与自我效能、学习动机、任务价值以及网络学习4个维度,其中任务价值在地理探测器和多元线性回归模型中表现出最高解释力和预测力,教育教学质量与自我效能次之,学习动力和网络学习2个维度在解释力和预测中存在显著差异,且学习动力在预测中可由其余3个主成分代替。在此基础上,对量表项目进行重新归类化简,并提出对在线学习的几点建议,以期为开展在线学习教学活动提供理论支持。
- 贺鹏毕如田韩慧菲荆耀栋王婧姝
- 关键词：地籍测量主成分分析多元线性回归
- 基于结构相似度的太谷县LST空间特征被引量：1
- 2018年
- 为研究地表温度(LST)在太谷县域内整体的变化规律和趋势,以Landsat8数据为基础,通过辐射传输方程计算地表温度,并利用结构相似度(SSIM)对LST空间结构及分布规律进行研究。结果表明:太谷县域内LST的空间结构特征具有明显的差异性且结构相似度对地形地貌和水热条件反应敏感,具体表现为西北平原区SSIM值高于东南山区且整体呈递减趋势。下垫面覆盖类型和人类活动在小范围内对结构相似度有一定影响,县城和过渡地带SSIM值较低,而平原耕地区域和水域SSIM值较高。引入图像结构信息的参量SSIM,可以具体描述太谷县域内LST的分布结构特征以及变化规律。
- 贺鹏徐立帅张玉伟白雪娇
- 关键词：地表温度结构相似度
- 基于TVDI的土壤湿度时空分布及影响因子分析被引量：17
- 2018年
- 【目的】实现对黄土丘陵沟壑地区土壤湿度时空分布变化的监测。【方法】基于2015年生长季4期Landsat8遥感影像,以岔口流域为例,利用温度植被干旱指数(TVDI)和GIS技术,定性地揭示了生长季土壤湿度的时空分布格局,并进一步分析了植被覆盖、地形和降雨等对TVDI的影响。【结果】岔口流域生长季土壤湿度总体上以半干旱为主(0.60.8);土壤湿度空间格局:干旱区位于中部,偏旱区位于东南部,湿润位于西北部;对于该地区,乔木林的土壤湿度最高,坡耕地土壤湿度最低;TVDI随着随海拔的升高递增;降雨汛期的土壤湿度明显高于其他月份,LST与土壤湿度呈负相关关系。【结论】TVDI应用在黄土丘陵沟壑区取得较好的结果,可以很好地反映该地区土壤湿度的干湿状况。
- 郭瑞宁郭青霞冯雨豪贺鹏
- 关键词：土壤湿度植被指数地表温度流域
- 山西春季旱情时空分布特征被引量：2
- 2020年
- 基于2007—2018年春季TVDI干旱监测结果,利用趋势分析、偏度系数以及结构相似度分析方法,探讨山西省春季旱情时空分布特征及影响因子。结果表明:(1)受到水资源(降水、地表水、地下水)分布差异的影响,2007—2018年山西省春季西南地区TVDI呈减少趋势,春旱发生概率减小,东北地区TVDI增加趋势明显,旱情趋于严重;(2)2007—2018年TVDI偏度系数分布在-1^-1.7,与累积降水量呈负相关。同时作物在不同生育时期对水分胁迫敏感程度存在差异,非水分胁迫敏感期内的集中降水无法有效缓解作物因水分胁迫敏感时期缺水而造成的干旱;(3)在空间上,地形起伏程度越大且土壤类型(通气孔隙度和保水性)差异性越显著,TVDI结构相似度越小,空间差异性越大,反之则越小。
- 贺鹏徐立帅毕如田赵庆康
- 关键词：春旱结构相似度
- 基于地理探测的黄土高原植被生长对气候的响应被引量：8
- 2022年
- 为探讨黄土高原不同植被类型对气候变化的响应机制,以2002-2019年黄土高原归一化植被指数(NDVI)数据为基础,利用趋势分析、Hurst指数、地理探测器等方法分析不同植被类型NDVI变化趋势及其与气象因子的关系。结果表明:2002-2019年,黄土高原不同植被类型NDVI以增长趋势和同向中持续性为主,仅栽培植被在建成区及周边NDVI呈显著和极显著下降趋势。植被主要生长期(4-10月),除受混合像元影响较大的草丛和草甸外,其余植被类型NDVI空间差异性显著,NDVI均值由大到小依次为针叶林>阔叶林>灌丛>草甸>草丛>栽培作物>草原>荒漠。黄土高原气象因子交互作用表现为相互增强和非线性增强,不存在独立或减弱关系。在生境脆弱的草原和荒漠,气象因子的交互作用更加突出。降水与气温协同作用对不同植被类型均有较大影响。水汽压、相对湿度、日照、气压和风速则通过间接影响水热条件,对NDVI产生不同解释力。
- 贺鹏毕如田徐立帅王婧姝曹晨斌
- 关键词：黄土高原归一化植被指数植被类型气象因子
