乌江流域的生态地质环境

发育在黔北台隆上的乌江流域,是一个裸露的岩溶山区,其森林立地条件低劣,水土流失后果严重。本文将与生态密切相关的地质环境称为生态地质环境。地质环境和地貌环境是地球表面最基础的环境。在同一气候带里,地质—地貌是引起山区生态分异的根本要素,制约着各种各样的自然景观,控制着地貌形态和土壤性状,支配着水文条件,进而影响着植被性质及其生长发育。而在乌江流域这类植被严重破坏,土壤剧烈侵蚀,基岩普遍裸露的湿润亚热带山区,地质对于生态环境的影响则显得格外突出。     

乌江流域主要自然资源的优势与潜力

本流域农业、能源与矿产三类自然资源经济地位重要,组合配置甚佳,优势明显,开发潜力巨大。因而它属我国待开发优位区之一,应全方位增加投入,加速其区域经济开发进程。     

贵州乌江流域人口与经济发展协调性研究

贵州乌江流域是典型的山地流域,流域自然生态环境恶劣,人口与经济发展矛盾突出,探究流域人口与经济协调发展关系对于推动流域人口与经济可持续发展具有重要意义。选取2001~2015年贵州乌江流域各区域相关数据,运用人口-经济弹性、地理集中度、耦合指数、空间自相关和重心分析等方法对流域人口与经济协调发展关系进行探究。结果表明：① 在总量规模上,流域人口增长与经济增长协调度较高,但流域内各区域却存在差异。② 人口、经济地理集中度在空间分布上存在区域差异,流域中部区域较高且由中部向四周逐渐降低。人口、经济地理集中度在全域空间上莫兰指数值逐渐变小,表明流域人口、经济地理集中度空间自相关性在减弱,人口、经济发展的空间独立性逐渐增强。③ 人口重心、经济重心逐渐向远离流域几何重心的西南方向移动,人口重心与经济重心发生偏离,贵州乌江流域存在区域发展非均衡性。     

乌江流域自然植被遥感解译分析研究

本文根据遥感资料结合典型地区的野外调查，研究并综合分析了乌江流域自然植被卫片上的影像特征及实施分布的一些特征，进而为该流域自然植被的合理利用及保护，防止水土流失提供科学依据。     

应用人工神经网络BP模型预测乌江流域年平均含沙量

引入人工神经网络BP模型对流域产沙进行了定量预测。根据石坝子水文站断面以上乌江流域的土壤、地质、地貌在一定时间范围内具有相当稳定的特性，选取植被覆盖率、年降雨量、年平均流量和年汛期径流量共4个代表植被、气候和水流特性的主要因子对流域年平均含沙量进行了建模预测。优化得出的BP网络模型不仅拟合精度高，而且预测效果好，这为泥沙方面的定量研究提供了一条新的途径，也为石坝子水文站停测泥沙测验项目提供了科学依据。     

贵州乌江流域植被NPP的时空分布及其对气候变化的响应

基于MODIS/NDVI数据和贵州省地面气象观测资料,估算了2000—2020年贵州乌江流域的植被净初级生产力（NPP）,采用相关分析、多元线性回归等方法,对流域植被NPP的时空分布特征及其对气候变化的响应关系进行研究,结果表明：①近21 a贵州乌江流域植被NPP呈显著增加的趋势,平均每10 a增长率为74 g·C·m^-2。流域内植被NPP的空间分布不均匀,大部分地区在780 g·C·m^-2以上。②植被NPP与气温、日照时数具有显著的相关性。在NPP与气温的相关系数空间分布中,流域大部分地区以正相关为主,显著正相关区占到流域面积的69.98%。NPP与日照时数的相关性中,空间分布以正相关为主,其中显著正相关分布较为零散,主要集中在流域中南部和下游中部地区,西部和下游的南北部为负相关。NPP与降水的相关系数空间分布上仍然以正相关为主,显著正相关主要出现在西部边缘、中部和下游南北部地区,而负相关分布在流域的西南部、下游中北部地区。③植被NPP与不同气候因子的响应关系中,人类活动的影响作用显著并且具有差异性。此外,该文基于气候因子尝试建立了流域植被NPP的预报预测模型。     

乌江流域水库沉积物中生物硅的测定方法及其环境意义

采用碱提取法中的单点法与多点法相结合,测定了乌江流域水库沉积物中生物硅的含量,并对多点提取法进行了改良。采用多个离心管分装定量样品进行连续振荡,每小时提取1个样品进行测定。对多个时间点的提取结果,利用线性回归法分析得出最佳提取时间,优化最佳提取液,然后利用单点提取-硅钼蓝检测法测定沉积物中生物硅的含量。该方法既保证了单点法的快速,也减小了多点法的多次提取操作与提取时的体积误差。本文根据测定结果探讨了乌江流域水库沉积物中生物硅含量变化规律及其环境意义。     

贵州省乌江流域土壤侵蚀模拟——基于GIS、RUSLE和ANN技术的研究

本研究在GIS技术支撑下选择RUSLE模型作为基础模型,估算乌江流域20世纪80年代和90年代年均土壤侵蚀量,结合ANN技术,预测2001—2010年乌江流域的土壤侵蚀量,分析了该流域近30年来土壤侵蚀动态变化规律,以期为研究区土壤侵蚀防治工作提供理论依据。研究结果表明:应用RUSLE模型计算乌江流域年均土壤侵蚀模数,计算结果和以往土壤侵蚀调查估计的结果比较吻合,但由于RUSLE模型不计算重力侵蚀,因此计算结果仍与实测输沙模数有所出入。90年代潜在土壤侵蚀模数比80年代高,流域潜在土壤侵蚀呈增加趋势,其中三岔河流域和马蹄河/印江河流域年均潜在土壤侵蚀模数最高。3种主要土地覆被类型中,林地的土壤保持量最大,耕地次之,草地最少,这与非喀斯特地区在水土保持效果上通常林地草地旱地的结论有所不同。通过构建BP神经网络,预测得到乌江流域2001—2010年土壤侵蚀模数,结果显示,21世纪前10年,流域土壤侵蚀模数大幅降低,流域年均土壤侵蚀模数由90年代的23.13 t/(hm2·a)降低为1.01 t/(hm2·a)。三岔河流域的水土流失得到了控制,黔西、金沙、息烽、修文、贵阳、平坝、思南、石阡、沿河和松桃等县市应是"十二五"期间的水土流失重点治理对象。     

基于RS和GIS的乌江流域生态安全度变化评价

乌江流岩溶地貌发育,水土流失、石漠化问题均较突出,生态环境极其脆弱,为了了解乌江流域生态安全状况及存在问题,文章基于RS和GIS技术,在分析流域土地利用/覆盖变化和景观格局时空变化特征基础上,从自然环境、社会经济、景观生态3方面构建生态安全度评价指标体系,将熵权法与属性识别模型相耦合,对流域41个地区进行生态安全度评价。结果显示:2000年贵州省乌江流域生态安全度属于差、较差、中等、较好的面积分别为745.8 km2、15 212.2km2、40 670.7km2、9 361.4km2,所占比重分别为1.13%、23.05%、61.63%、14.19%;2010年属于差、较差、中等、较好所占面积分别为4 330.5km2、12 254.1km2、42 804.0km2、6 591.4km2,所占比重分别为6.58%、18.57%、64.86%、9.99%;2000年和2010年乌江流域均缺少生态安全等级为好的地区,而2010年较2000年生态安全等级较差的地区面积增加,较好的面积却减少,表明流域生态环境整体呈恶化趋势;流域上游、中游地区较下游地区的生态安全状况偏差,生态本底脆弱、人地矛盾突出、水土流失、石漠化等是影响上游地区生态安全度的主要原因,中游地区受矿产资源开采及大城市人口聚集的影响,下游地区受水电资源过度开发影响。      

乌江流域水文气象特性分析

乌江为长江上游右岸最大支流,流域面积８７９２０ｋｍ＾２。在大量统计乌江流域干支流各主要上水文气象资料的基础上,分析流域的气象、径流、输沙量等年内年际变化及地区规律和干流大洪峰统计参数变化规律等,初步分析了上海大型水利工程对流域水文特性的影响。