2005年,在大盘山国家级自然保护区的指定区域内,按照自然景观和地貌特征划定样线,并在每条样线上根据不同的生境和海拔高度选择一定数量的固定半径调查样点。使用多元统计分析软件SPSS分析了鸟类群落的组成、种类、集群指数和优势种等特征。研究比较了不同季节、生境、海拔与鸟类物种数和个体数量之间的关系,深入分析了不同生境和海拔高度对鸟类群落的影响。夏季和冬季两次调查共记录到64种鸟类,其中夏季51种,冬季40种。
大盘山国家级自然保护区鸟类群落及其分布特征(2007年)分析
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2016 年的国家自然保护区分布数据,说实话,挺实用的一份 GIS 资源。数据里包含了中国当年所有国家级自然保护区的边界和位置信息,用来做空间、地图展示或者政策研究都比较方便。而且格式嘛,率是 Shapefile 或者 GeoJSON 这种通用格式,用在 QGIS、ArcGIS 里都没啥问题。你要是搞生态类项目,尤其是需要考虑地理因素的,这包数据还能省下不少采集时间,直接开干。
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如果你对植物区系、物种分布或者生态保护有兴趣,可以看看相关的研究资料,实用性蛮高的。
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逐日数据的气温距平做得蛮扎实,适合你拿去做对比。比如你要搞个“过去 50 年降水变化趋势”的小论文,这套数据结构就还挺好上手的,变量分类也清楚。
值得一提的是,像积温、透雨这种容易被忽视的指标,它也考虑到了,做农业相关研究的可以重点关注下。用Python配合这些老数据做气候建模还挺合适,像文章中提到的短期气候实习代码就挺配的。
不过数据跨度长达 55 年,建模时你要注意格式统一,早年数据得自己清
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值得一提的是,文中还附带了一些实用的相关资源链接,不仅有相关的统计规律,还有一些模拟实验研究,适合从事煤矿瓦斯研究和事故预防的同仁参考。文章内容结构清晰,语言也不难懂,适合一线的研究者和工程师。
如果你在相关领域做过相关工作,也可以通过这些资源,补充一些具体的技术细节,提升自己的
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CALIOP 激光雷达的数据清晰度蛮高,能直接看到气溶胶在不同高度的分布层次。像 2013 年 3 月和 11 月我国西北东部的霾,就用它出了比较有意思的垂直变化特征。
你要是做的是气溶胶光学特性相关的工作,尤其关心高空的变化趋势,这篇文章挺值得翻一翻的。对照具体案例来研究,像那几次典型的重污染天气,能看出不少门道。
另外推荐个C#窗体的小工具,开发了个气溶胶光学厚度反演的算法,配合这类卫星数据使用,效率高不少。界面也还行,操作直观,适合做个基础可视化。
哦对了,如果你对其他气象
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