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| 編輯推薦： |
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适合农业、林业、水利、气象、地理信息等行业的工程研究人员及学者阅读，为生态环境建设、区域经济社会的可持续发展奠定了基础。
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| 內容簡介： |
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本书通过对植被生境因子空间分布的研究背景及研究方法概述，阐述了研究的技术背景和技术路线，并对研究区的概况与数据预处理情况进行说明，导出关键数据表。在后面的章节中详细阐述了植被气象因子的经纬度空间变异、潜在蒸散发ET0在时间尺度的分形、气象要素在时间尺度的变化及分形特征、植物土壤因子的空间变异及模糊聚类、植被地形因子的经纬度空间变异、植被标准差椭圆分析及适宜性评价，*后以多因子支持下神经网络算法的PRNN模式识别进行植被分区区划。本书适合农业、林业、水利、气象、地理信息等行业的研究人员及学者阅读，为生态环境建设、区域经济社会的可持续发展提供了一定参考。
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| 目錄：
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第一章概述001
第一节全球植被资源概况001
第二节SOTER数据库概述002
第三节生境因子概述005
第四节地理格网理论概述006
第五节植被生境因子概述008
一、植被研究进展008
二、植被与气候变化研究进展008
三、植被地理分布的研究进展010
第六节研究的目的与意义011
一、研究的目的011
二、研究的意义012
三、拟解决的关键问题013
第七节主要研究内容与技术路线014
一、主要研究内容014
二、主要研究理论及方法015
第二章研究区概况与数据预处理036
第一节研究区概况036
一、气象概况036
二、森林植被概况037
三、森林土壤概况038
四、地形地貌概况041
第二节遥感数据及其预处理041
一、 MODIS森林植被盖度数据041
二、中国地形SRTM数据获取042
第三节气象、土壤数据及其预处理043
一、气象资料属性043
二、时间属性044
三、空间属性044
四、观测仪器及方法044
五、数据质量检核044
第四节森林植被属性的赋值045
第五节创建FM-SOTER数据库046
一、数据种类及来源046
二、数据参数047
三、数据矢量化047
四、1∶10000地图分幅及网格划分048
五、矩形网格数据的识别049
第六节关键数据表050
第三章气象因子的经纬度空间变异051
第一节平均降水量空间变异分析053
一、平均降水量的空间变异度053
二、平均降水量一阶趋势模型054
三、平均降水量二阶趋势模型055
四、平均降水量三阶趋势模型056
第二节最大降水量空间变异分析058
一、最大降水量空间变异度058
二、最大降水量一阶趋势模型059
三、最大降水量二阶趋势模型059
四、最大降水量三阶趋势模型060
第三节最小降水量空间变异分析062
一、最小降水量空间变异度062
二、最小降水量一阶趋势模型063
三、最小降水量二阶趋势模型064
四、最小降水量三阶趋势模型065
第四节平均气温空间变异分析067
一、平均气温的变异度067
二、平均气温一阶趋势模型068
三、平均气温二阶趋势模型069
四、平均气温三阶趋势模型069
第五节全国范围平均湿度空间变异分析071
一、平均湿度空间变异度071
二、平均湿度一阶趋势模型072
三、平均湿度二阶趋势模型073
四、平均湿度三阶趋势模型074
第六节本章小结075
第四章潜在蒸散发ET0在时间尺度的分形077
第一节蒸散发ET0在时间尺度的单重分形077
一、单重分形理论077
二、RS重标极差分析法078
第二节数据处理方法079
一、普通克里格插值法079
二、反距离权重插值法080
三、样条插值法080
四、检验方法081
第三节潜在蒸散发ET0分形特征分析081
一、潜在蒸散发ET0变化的持续性081
二、潜在蒸散发ET0的分形特征081
三、潜在蒸散发ET0分形维数与经纬度和海拔的关系082
第四节潜在蒸散发ET0在时间尺度的多重分形082
一、基本原理及公式083
二、典型气象站的气象要素多重分形分析085
三、典型气象站的潜在蒸散发量多重分形特征分析096
第五章气象要素在时间尺度的变化及分形特征100
第一节基本原理及公式101
一、气候倾向率的计算101
二、分形理论101
三、RS重标极差分析法101
第二节典型站点气象要素和潜在蒸散发年际变化规律分析102
一、不同气候类型典型气象站点概况102
二、气象要素和潜在蒸散发年际变化规律分析103
第三节全国气象要素和潜在蒸散发的年际变化规律分析109
第四节全国气象要素和潜在蒸散发分形特征分析109
一、气象要素及ET0变化的持续性109
二、气象要素及ET0分形特征110
第五节本章小结111
第六章植物土壤因子的空间变异及模糊聚类113
第一节我国植物土壤因子的概况113
第二节植物土壤属性数据库114
第三节植物土壤属性数据分类分析114
一、土壤类别关联植物植被及关联度114
二、土壤有机质含量分级及变异度121
三、土壤P含量分级及变异度122
四、土壤K含量分级及变异度123
第四节典型网格区植物土壤模糊聚类123
一、材料与数据123
二、对称矩阵的生成124
三、模糊聚类定量阈值解算126
第五节本章小结129
第七章植被地形因子的经纬度空间变异130
第一节网格最大高程空间变异研究135
一、最大高程的空间变异度135
二、网格最大高程一阶趋势模型135
三、网格最大高程二阶趋势模型136
四、网格最大高程三阶趋势模型138
第二节网格最小高程空间变异分析139
一、最小高程的空间变异度139
二、网格最小高程一阶趋势模型140
三、网格最小高程二阶趋势模型141
四、网格最小高程三阶趋势模型142
第三节植被地形因子的经纬度数据144
第四节本章小结144
第八章植被标准差椭圆分析及适宜性评价145
第一节植被分布概览145
第二节植被标准差椭圆（SDE）分析146
一、分析量化指标146
二、植被类型的离散度149
三、植被类型的方向趋势150
第三节植被适应性生境参数分析152
一、针叶林生境分析152
二、栽培植被生境分析153
三、阔叶林和疏林生境分析154
四、草甸和草本沼泽生境分析155
五、灌丛和萌生矮林生境分析155
六、草原和稀树灌丛草原生境分析156
七、荒漠植被生境分析156
第四节中国植被空间适宜性评价157
一、植被类型代码与适宜土壤大类157
二、中国植被的纬度区间适宜性159
三、中国植被的经度区间适宜性159
四、中国植被的高程区间适宜性161
第五节本章小结161
第九章多因子支持下的植物分区PRNN模式识别162
第一节传统植被分区现状162
一、中国植被分区概况162
二、传统分区的局限164
三、中国植物重新分区的必要性164
四、合理分区的原则164
第二节人工神经网络模式识别模型与数据165
一、人工神经网络165
二、PRNN模式识别原理166
三、模式识别数据来源166
第三节结果与分析168
一、PRNN模型168
二、识别参数分析169
三、混淆度分析171
四、训练次数及验证检查174
第十章结论与展望176
一、中国植被气象因子空间变异度规律176
二、植被分布与土壤类型关系密切178
三、植被地形因子空间变异规律性强178
四、植被生境适宜性被量化界定179
五、植被生境因子空间变异研究展望180
参考文献181
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| 內容試閱：
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生态系统类型的空间分布信息提取是进行生态价值时空动态分析的基础，也是进行生态系统景观格局预测优化的基础。人类在利用生态资源促进社会经济发展的同时，也引起了土地覆被类型的变化，进而改变了生态系统内部的结构和功能，对生态环境产生巨大的影响。20世纪80年代以来，随着工业化进程开始加速，在自然和人为因素的共同影响下，国内陆地覆盖的植被类型发生了剧烈的变化，引发了一系列的生态环境问题，如农田减少、天然植被破坏、城市快速扩张、土地沙化与盐碱化、水域退化等，这些都影响了生态资源和环境的可持续发展。
植被是地球表面最重要的生态系统之一，是一个结构复杂、包罗万象、生命旺盛和具有特定功能的巨系统。从地理学角度来讲，它又具有非常显著的空间分布特征，即在一定的地理区域内，必然有与该地理环境相应的植被出现。这绝非偶然，从生物进化的规律上讲，特定的地理属性承载了特定的地形、土壤和气象等物质环境，这些要素的合集则构成了植被的生境因子，而生境因子的空间变异格局决定了植被等群落的分布格局。所以，宏观地研究植被的分布格局成为生态环境建设的标识，分析其空间分布规律与变异特征，关系到生态环境对地区经济社会的承载能力，对国家生态文明建设具有十分重要的现实意义。
为此，作者对全国国土区域按1∶10000的比例尺进行矩形网格划分，形成覆盖大陆的格网体系，在网格中嵌入多项属性数据，通过多源遥感影像数据，对研究区域内的土壤因子（钾、磷及有机质含量），地形因子（坐标、高程），气象因子（年均降雨量、气温、湿度）和绿色植被盖度等数据进行不同格网尺度的样本点提取，形成基于矩形格网的数据阵列，建立了FM-SOTER数据库。本书旨在通过系统的分项研究，揭示中国植被生境关键因子的空间分布规律、变异度及地理关联度，并贯通以植被为核心的生态因子、物质因子及空间因子的综合关联，结合现代地理信息科学的理论和方法，研究中国陆地范围内植被生境关键因子的空间分布规律、变异特征和变异度（欧氏距离）。
针对植被生境因子的空间分布问题，本书包含以下主要内容：①揭示植被气象生境因子的空间分布规律；②揭示植被分布与土壤生境因子的密切关系；③揭示植被分布与地形生境因子的空间变异规律；④利用标准差椭圆分布圈定植被分布的量化界域；⑤多因子支持下的植被分区PRNN模式识别。
本书利用网格理论对全国陆地面域进行划分，利用空间插值及趋势面分析理论计算出全国范围内三维空间的植被生境关键因子的分布模型，为今后该领域中的多因子多维度空间分布模型研究奠定了基础并提供了参考。利用GIS标准差椭圆分布理论，得到了植被大类空间分布的椭圆长轴、短轴，椭圆方向（方位角），分布中心坐标和各类植被的面积比例。通过追溯植被适宜生存的地理区间，得到植被的土壤适宜性、纬度区间适宜性、经度区间适宜性及高程区间适应性，精确地掌握了植被的生境适宜性，为在全国范围内开展造林绿化决策规划提供了参考。
本书适宜的读者为农业、林业、水利、气象、地理信息等行业的研究人员和相关学者。通过有关观点的延伸及深化，能够进一步细化和深入某一指标，做出更大比例的网格数据集，得到更加精准的点位数据，实现植被生境因子空间分布的高维精准模型，为生态环境建设、区域经济社会的可持续发展等奠定基础。
本书能够顺利出版，首先，感谢北京农业职业学院特色高水平院校建设项目-高水平师资项目-高水平双师队伍建设项目（PXM2020-157102-000054）的全力支持。在该项目的支持下，水利与建筑工程系水利水电工程技术专业创新团队获得2020～2021年北京市级创新团队，在此感谢创新团队带头人杨林林博士及全体成员。其次，感谢北京农业职业学院人事处和财务处的领导及同事，正是在大家无私的相助之下，才能促成本书的面世。再次，真诚地感谢我的导师冯仲科教授，是他一步步指引我走上科学研究的学术道路；同时感谢于景鑫博士，在原始数据提取的工作中，给予我最大的帮助。最后，感谢众多参考文献的国内外学者，正是站在你们的肩上，本书才能取得些许的研究亮点。
著者
2020年5月
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