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1.
2.
为探究放牧对丘间低地植被群落及土壤的影响,分析了浑善达克沙地丘间低地在重度和轻度放牧下植被的地上生物量、物种重要值、物种丰富度、Shannon-Wiener多样性指数、Pielou均匀度指数、Simpson生态优势度指数及0~10 cm土壤中黏粒、粉粒、砂粒、有机碳和全氮含量。结果表明:(1)植被地上生物量、土壤黏粒、粉粒、砂粒、土壤有机碳和全氮含量在不同放牧程度下存在极显著差异(P<0.01),物种丰富度、Shannon-Wiener多样性指数和Pielou均匀度指数在不同放牧程度下差异不显著(P>0.05),Simpson生态优势度指数在不同放牧程度下差异显著(P<0.05)。(2)放牧区植被以禾本科为主,禾本科植被地上生物量占整个植被群落的54.88%~57.76%;重度放牧区植被地上生物量为63.59 g·m-2,比轻度放牧区低26.61%。(3)羊草(Leymus chinensis)和狗尾草(Setaria viridis)是放牧区的优势种,其重要值依次为14.16%(重度放牧区)和19.10%(轻度放牧区)、13.40%(重度放牧区)和15.42%(轻度放牧区),重度放牧下雾滨藜(Bassia dasyphylla)、克氏针茅(Stipa krylovii)和猪毛蒿(Artemisia scoparia)的重要值较显著高于轻度放牧区,而羊草则低于轻度放牧区。(4)重度放牧加剧了土壤沙漠化,使砂粒含量增加,草地生产力下降,土壤有机碳和全氮含量降低。 相似文献
3.
针对构造煤分布范围预测难度大问题,分析了调谐效应影响下不同煤体结构的AVO属性特征,并利用该方法进行了鄂尔多斯盆地东缘某区块构造煤分布范围的预测。首先取典型的模型数据对原生煤、构造煤-Ⅰ和构造煤-Ⅱ进行了AVO曲线和属性分析,发现煤层顶板比底板更适合做AVO属性的分析,且随着煤体破坏程度的增加,截距的绝对值增大,梯度的绝对值也增大;分别取5m、7m、10m、12m和15m厚的煤层模型进行正演,发现煤层厚度变化时,虽然受到了调谐效应的影响,但仍然以煤体结构变化影响为主,并且AVO属性变化规律和无调谐效应影响时规律一致,即构造煤比原生煤截距绝对值更高、梯度绝对值更高,因而AVO属性能够用来进行构造煤的预测。将该技术应用于鄂尔多斯盆地东缘某工区8号煤层的构造煤分布区预测中,预测结果与井孔揭露结果一致。理论与实践证明,利用AVO属性进行构造煤分布区预测是可行的。 相似文献
4.
在被动型氢原子钟数字伺服电路中,使用FPGA对误差信号进行数字信号处理。设计了一种简单的低通滤波器,与传统的FIR滤波器相比,节省了FPGA的使用资源,并且性能优于传统滤波器,能够很好地应用于被动型氢钟。 相似文献
5.
河流-湖泊三角洲相砂岩成岩作用的重建及其对储层物性演化的影响 总被引:25,自引:0,他引:25
延长油区侏罗系和上三叠统河流-湖泊三角洲相砂岩储层的物性受沉积相及埋藏-成岩作用的控制.
河流相砂岩的物性好于三角洲相砂岩(平均孔隙度和平均渗透率分别为14.8%和12.7×10-3μm2,
9.8%和5.8×10-3μm2). 埋藏压实作用是导致砂岩孔隙丧失的主要原因.
碳酸盐是造成砂岩物性降低的主要胶结物.
晚期成岩阶段富含有机酸和无机酸的酸性孔隙流体及表生成岩阶段的大气降水是形成次生孔隙及导致砂岩物性改善的主要介质. 相似文献
6.
连云港近岸海域沉积物中重金属污染来源及生态评价 总被引:2,自引:0,他引:2
采用等离子体发射光谱法、冷原子吸收法、原子荧光光谱法及灼烧法测定了连云港海州湾近岸表层沉积物中重金属和有机质的含量,利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)研究了沉积物中重金属的来源,发现前3个主成分的贡献率分别为54.21%、19.04%、16.37%,表明重金属主要有3个来源:工业和生活污水排放、农业灌溉水的排放、有机质降解。以PCA计算结果为基础应用海洋沉积物污染指数(Marine sediment pollution index,MSPI)和平均沉积物质量标准商数(Mean sediment quality guideline quotient,SQG-Q)评价了沉积物中重金属的污染状况及对生物的潜在影响。结果发现,海州湾近岸海区沉积物质量污染严重(MSPI值在60到80之间),排污口海区的沉积物污染最为严重(MSPI值大于80),连云港近岸海域沉积物对生物的负影响潜力为中度水平(0.1SQG-Q1)。 相似文献
7.
贵州气温、降水及湿度等气象要素的空间分布特征 总被引:1,自引:0,他引:1
利用贵州15个长记录代表站的年、季、月气温。降水及相对湿度资料,进行了EOF分析,结果表明:年、季、月各气象要素第1主分量均显示了各要素的空间变化具有一致性的特点。但各地变化幅度差别较大,年平均气温的空间变化,西部大于东部;季度气温的变化:春季西南部大于东北部,夏季北部较南部大,秋季西部略大于东部,冬季西南部较东北部大。另外,贵州降水的收敛远比气温的收敛慢,反映出影响贵州降水的天气系统较为复杂。贵州降水的空间变化不仅具有一致性的特点,也存在南与北或东与西或局地与全省反相变化的特征。湿度的空间变化特点是冬、春两季西南部变化明显高于东北部,夏季是东北部变化大于西南部,秋季变化是东部高于西部。 相似文献
8.
为探究黄河北岸兰州段丘陵区土壤碳、氮、磷含量及化学计量比的空间变异特征,基于12个样地数据,采集1 m剖面内不同发生层土壤进行土壤含水率(SWC)、pH、有机碳(SOC)、全氮(STN)和全磷(STP)的测定。分析了研究区土壤碳、氮、磷含量及其生态化学计量特征在植被和土层上的差异及空间变异特征。结果表明:(1)研究区SOC、STN、STP均值分别为4.53、0.74、0.13 g·kg^(-1),C∶N、C∶P、N∶P均值分别为7.85、55.17、8.40;(2)研究区SOC、STN、C∶N和N∶P的块基比C_(0)/(C_(0)+C)<0.25,主要受气候、植被、地形等自然因素影响;STP、C∶P则C/(C+C)>0.75,主要受退耕还草等人为因素影响;(3)研究区土壤整体受到氮限制,与此同时有机碳更为匮乏,磷则在短期内不会成为限制因子。在黄河流域兰州段北岸丘陵区北岸的生态治理与恢复中,应重视有机肥和氮肥的配置与施加,同时需减少人为干扰,这对于植被的快速恢复与养分的固定具有重要意义。 相似文献
9.
目前基于遥感图像的城市功能区分类方法通常采用光谱特征解译、兴趣点数据辅助、评价策略优化等方式,依赖大量人工操作,并借助遥感图像外的其他信息源。为了解决以上问题,提出利用卷积神经网络进行滑窗识别,提取图像语义标签,结合语义推理机制实现城市功能区分类的滑窗-推理方法。首先,建立两级城市功能区分类,以二级城市功能区为标识标注训练样本,并以此训练卷积神经网络作为识别器;然后,设计有重叠的滑窗识别模式,使用识别器辨识滑窗区域内图像块的二级城市功能区类型;最后,提出一个带权重的打分机制,作为语义推理方式,语义推理对象为全部识别结果,确定各图像块的一级城市功能区类型,实现遥感图像城市功能区分类。实验使用模拟图像和高分辨率遥感图像,两种图像的总分类精度分别可达94.50%、92.04%。滑窗-推理方法旨在通过语义推理处理滑窗识别产生的多语义标签,根据多语义标签确定对象的真实城市功能区。实验结果表明,所提方法无需辅助信息,直接利用遥感图像进行城市功能区分类是可行和有效的。 相似文献
10.