遥感和GIS支持下的云南省退耕还林还草决策分析

以云南省为例，探讨利用地理信息系统技术来确定需要退耕还林还草的耕地数量及其空间分布，其中包括4个步骤，首行,建立土地利用，土壤侵蚀，坡度，植被指数，水体，降雨和温度等数据库，其次，从土地利用数据库中提取旱地的数据，并与坡度数据，土壤侵蚀数据，植被指数数据进行叠架分析，对水体建立缓冲区，并与耕地数据进行叠加分析，再次，退耕还林还草的原则，并在GIS的支持下，确定需要退耕还林还草的空间分布及其面积，最后，利用降雨和温度数据进一步确定分别退耕还林和还草的空间分布及其面积，研究结果可以为云南省的生态环境建设提供科学的依据。     

陇中黄土丘陵沟壑区人工草地土壤水蚀预测模型

针对陇中黄土丘陵沟壑区土壤水蚀过程复杂且难以有效预测的问题,以定西市安家沟水土保持试验站2005—2016年1~12月人工草地径流场试验数据为主要来源,将流域月降雨量、月侵蚀性降雨量、月径流量、月降雨强度、径流场面积、径流场坡度、土壤砂粒含量、土壤粘粒含量8个因子作为输入因子,月土壤水蚀量作为输出,运用偏最小二乘法(Partial Least-Squares Regression,PLSR)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)循环神经网络建立人工草地土壤水蚀预测模型,并利用BP(Back Propagation)、RNN(Recurrent Neural Network)、LSTM常见神经网络模型,对模型的有效性进行评估。结果表明：PLSR将模型8个输入因子减少为4个,从而有效解决LSTM神经网络模型对样本数量要求过高的问题; PLSR和LSTM神经网络模型的结合可以有效提高模型对人工草地土壤水蚀过程的预测精度和收敛速度,预测结果的平均相对误差小于4%,相关系数高于其他3种神经网络模型,而迭代次数、均方根误差和平均绝对误差均低于其他3种模型;研究发现坡度对人工草地土壤水蚀过程影响较为明显,降雨量小于25 mm时,人工草地土壤水蚀量不会随坡度增加而明显增长,但当降雨量超过25 mm时,人工草地土壤水蚀量会随坡度明显增加。 PLSR LSTM神经网络土壤水蚀预测模型可以准确预测陇中黄土丘陵沟壑区人工草地土壤水蚀量,为该地区水土流失的准确预报提供新的思路和方法。     

影响草地土壤呼吸的主要自然因子研究现状

草地生态系统作为陆地生态系统的主体生态类型之一,脆弱的生态环境与频繁的人类活动使之较其他生态系统对全球气候与环境变化的响应更为迅速。草地土壤通过土壤呼吸作用向大气释放CO2是草地生态系统碳循环中最主要的一个环节,土壤呼吸量直接决定了土壤中碳素周转的速度。综合介绍了国内外草地土壤呼吸的研究现状,特别分析了一些自然因素对草地土壤呼吸的影响,对未来测定土壤呼吸的方法提出建议。     

2004年以来青海湖快速扩张对人居设施与草地的潜在影响

作为我国最大的内陆咸水湖,青海湖是青藏高原东北部重要水汽源,在维持区域生态环境及半干旱生态系统功能方面发挥着重要作用.近年来,青海湖水位迅速上升,但是湖泊扩张对周边人居设施与草地的影响尚未得到广泛关注和报道.基于1995-2019年Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像、Hydroweb多源测高同化水位数据、S...     

影响黄渤海的温带气旋数值集合预报试验

为了改进温带气旋数值预报的精度,基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,利用GSI(Gridpoint Statistical Interpolation)-EnKF(Ensemble Kalman Filter)系统,设计了一套温带气旋集合预报方法,其具有的2种选择方案通过滤掉质量较差的集合成员从而将集合成员数目控制在10以内,达到了大幅降低集合预报计算量的目的。针对2020年7月一次影响黄海的温带气旋个例,开展了一系列决定性预报与集合预报的数值对比试验。分析结果如下:1)不采取任何择优方案的集合预报效果就已经明显优于决定性预报,而采取择优方案使得预报效果进一步得到提升;2)预报初始时刻择优(直接择优方案)的集合预报效果远不如短时积分3 h后才进行择优(积分择优方案)的预报效果; 3)积分择优方案优于直接择优方案的原因是,初始场集合体中的成员经过短时积分后其误差得以放大而使得择优更加准确。多个例的应用结果进一步表明,本文提出的积分择优方案温带气旋集合预报方法具有较好的业务预报应用前景。     

川西高山-亚高山草地群落特征及稳定性对增温的响应

川西高山-亚高山区域作为中国长江、黄河上游的重要生态屏障，拥有丰富的生物多样性。川西高山-亚高山草地生态系统对增温变化敏感，但对其草地生态系统群落及其稳定性对增温的响应研究仍存在不足。由于指标选取单一、研究尺度小等研究方法问题，已有研究结论的代表性不足。为了深入了解这一生态系统在不同海拔高度上对气候变暖的响应特征，本研究在贡嘎山东北坡雅家埂峡谷地带，沿海拔3000～4130 m设置4个高山-亚高山草地样地，采用两种常用的模拟增温模式(OTC增温和带草皮下移增温)模拟环境温度升高，研究2012—2017年期间，不同海拔梯度上草地物种丰富度、群落高度和盖度、地上净初级生产力对增温的响应特征，以及这些特征变化与群落生物量时间稳定性的关系。结果表明：(1)OTC增温仅在高海拔寒冷样地降低了物种丰富度，不影响中低海拔样地的物种丰富度；下移增温增加了高海拔寒冷样地的物种丰富度，却降低了低海拔温暖样地的物种丰富度；(2)OTC增温仅增加了高海拔寒冷样地的群落高度，下移增温显著增加了所有海拔梯度上的植被高度；(3)在两个中间海拔梯度样地，两种增温模式都降低了杂草类植物盖度，却增加了莎草与禾草的盖度；(...