Spatiotemporal Change of Drought over the Songliao Plain Based on TVDI
Notice bibliographique
Résumé
Drought is a kind of natural disaster occurring frequently and affecting agricultural production in China,and it is important to improve the ecological environment,optimize the land allocation and water resources redistribution,and relieve the shortage of ecological resources in arid zone. The MODIS sensor is significantly advantageous in monitoring land use change because of its high spectral resolution,high temporal resolution and appropriate spatial resolution. Temperature vegetation drought index( TVDI) is widely used,and there are many evidences to reveal that it is a reasonable and effective way in monitoring land use change related significantly to drought.TVDI is of an important theoretical significance in drought monitoring,crop irrigation,agricultural production,pasture conservation,forest fire detection,etc. By using TVDI method from MODIS product,the spatiotemporal distribution of drought can be derived to explore the relationship between different land use types and drought over the Songliao Plain based on eco-geographical regionalization. The eco-geographical regionalization system is based on the biological and non-biological factors. This study revealed that TVDI turns out to be an effective way to get drought conditions,and the result was consistent with Zheng Du's eco-geographical regionalization theory. Temporal and spatial variation of drought in the study area was quite different from different time and different subregions during the period from 2002 to 2009. The area of drought was the largest in 2009 but the smallest in 2004. Holistically,the study area was in a wetting trend,and the proportion of wetting area including mainly the cropland,woodland and grassland was as high as 84. 95%. TVDI could not be used to monitor waters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».