【摘 要】
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深入了解湖泊时空变化特征及其驱动力因素,有助于提高对地球水资源循环、利用的认识,加深对生态环境的理解.为了研究青海湖面积的时序特征,选取了2000—2019年Landsat影像,利用归一化水指数进行面积提取;结合青海湖湖区气象数据,分析青海湖面积变化与入湖径流量、降水量、蒸发量、温度的响应关系;基于时间序列模型ARIMA(autoregressive integrat-ed moving average)对青海湖未来3年面积进行预测.结果表明:青海湖面积呈现先上升后下降的趋势,2004年面积为20年最低;
【机 构】
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山东科技大学测绘与空间信息学院,青岛266590
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深入了解湖泊时空变化特征及其驱动力因素,有助于提高对地球水资源循环、利用的认识,加深对生态环境的理解.为了研究青海湖面积的时序特征,选取了2000—2019年Landsat影像,利用归一化水指数进行面积提取;结合青海湖湖区气象数据,分析青海湖面积变化与入湖径流量、降水量、蒸发量、温度的响应关系;基于时间序列模型ARIMA(autoregressive integrat-ed moving average)对青海湖未来3年面积进行预测.结果表明:青海湖面积呈现先上升后下降的趋势,2004年面积为20年最低;青海湖湖区东岸面积变化明显;青海湖面积变化与降水量变化关系密切且呈现滞后性,与温度和蒸发量相关性不大;预测2020—2022年青海湖面积呈上升趋势.
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