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91.
风蚀作用下的土壤碳库变化及在中国的初步估算 总被引:10,自引:2,他引:10
土壤有机碳库储量巨大且在表层富集 ,而风力侵蚀具有巨大的卷挟起沙、搬移输运和空间再分配能力 ,对土壤有机碳库的演变具有重要影响。在风力侵蚀作用下 ,风蚀发生地、风蚀土壤输运途中以及风蚀土壤沉降地的土壤有机碳库有着不同的变化过程。基于质量平衡原理 ,可以建立土壤有机碳流失及各路径碳输移量估算的模型。依据第二次全国遥感侵蚀调查以及第二次全国土壤普查数据 ,在GIS支持下 ,分析了中国土壤有机碳库以及风力侵蚀的空间格局 ,并计算得到风力侵蚀作用下中国土壤有机碳库储量变化以及各路径碳输移量。研究表明 ,我国因风力侵蚀造成的土壤有机碳流失量约为 5 9 76× 10 6 tC/yr,风蚀所致CO2 排放约为 2 9 88× 10 6 tC/yr;风蚀所致的土壤有机碳流失主要发生在中国西北部的干旱半干旱的农区和牧区 相似文献
92.
陕西神府矿区束鸡沟流域风蚀水蚀交互作用特征研究 总被引:6,自引:1,他引:5
以神府矿区束鸡沟为典型小流域,讨论了风蚀水蚀交互作用的时空分布及其特征。风蚀水蚀交互作用在沙质坡面,坡面切沟和沙质沟道区表现最为突出,并形成了风蚀水蚀交互作用特有的侵蚀形态。 相似文献
93.
威连滩冲沟砂黄土的风蚀与降雨侵蚀模拟实验 总被引:3,自引:0,他引:3
通过风洞与模拟降雨实验,研究了风力与降雨对青海省贵南县威连滩冲沟砂黄土的复合侵蚀作用。实验得出:①风蚀后的降雨使砂黄土表面在风干过程中形成了一层较为坚硬的结壳,增大了土壤的抗蚀性,降低了第二次风洞实验后期的风蚀率;②土壤水分与人为扰动是影响土壤风蚀的两个重要因素。当土壤水分较小时,风蚀率受人为扰动影响巨大;当土壤水分较大时,人为扰动对土壤风蚀的影响较小;③在持续降雨的实验条件下,砂黄土的产流、产沙量随着雨强的变化而改变。这种变化与表土的侵蚀率、可蚀性物质的多少、土壤水分以及土壤的入渗率等都有很大的关系。 相似文献
94.
该文根据戴维斯山地演化模型,推导了四维剥蚀地貌的数学模型,阐述如何基于这个数学模型,采用计算机模拟四维剥蚀地貌,最后详细介绍两个四维剥蚀地貌的计算机模拟实例。 相似文献
95.
大亚湾是国家重点开发的海湾,通过对其大量实测资料的综合分析和研究表明,大亚湾有9种底质类型,除沿岸及岛屿周围颗粒较粗外,湾内浅海区主要为粘土质粉砂和粉砂质粘土,工程地质条件较好。大亚湾目前底质总体污染较小,以轻微污染为主,但湾内水体交换能力差,污染易而治理难,应倍加保护。大亚湾潜在地质灾害包括活动性地质灾害因素和限制性地质条件,主要有海岸侵蚀、沙波、断层、不规则埋藏基岩、埋藏脊、航道沟、异常堆积区和陡坎等。 相似文献
96.
近年来我队302机在海边某金矿区施工.该区地层复杂,钻进时孔内经常出现坍塌、掉块现象,所用的泥浆又被侵入孔内的海水破坏,失去护壁性能,施工困难.为此我们配制了护壁性能较理想又抗海水侵蚀的Na-CMC栲胶泥浆.具体情况简介如下. 相似文献
97.
98.
文章利用金沙江河谷地貌调查与水利工程选址勘察地质资料,根据河槽纵剖面与18个河谷横剖面的资料以及攀枝花金江河段、会理鱼鲊河段、元谋龙街河段、禄劝凹嘎河段的阶地调查结果,对金沙江下段河槽地貌进行了初步分析,金沙江下段的河谷为典型的深切"V"形河谷,在虎跳峡、乌东德、白鹤滩峡谷段河槽比降发生明显变化。根据河谷阶地下切幅度与形成时代,以T3阶地计算金沙江下段河槽平均下切速率达到0.71~1.18m/ka,以T2阶地计算金沙江下段河槽平均下切速率为0.75~1.36m/ka,因此,近十几万年来,金沙江下段河谷平均下切速率达到0.9~1.0m/ka。现代金沙江河槽底部均堆积了一定厚度的冲积-崩积物覆盖层,最厚的石鼓剖面河床底部冲积物盖层达到173m,一般河段堆积物盖层均达10m以上。金沙江河槽的迁移是河槽下切过程与岸坡崩塌过程综合作用的结果,形成原河槽崩塌阻塞,河槽被动迁移或原河槽改道下切,形成古河槽-离堆山-新河槽的地貌组合,以及河槽侧向迁移3种模式。 相似文献
99.
中国天坑研究学者通过系统调查,确立“tiankeng”作为标准地貌术语,并规范其形态特征,提出塌陷型天坑和侵蚀型天坑两种成因类型。文章以重庆武隆箐口天坑、陕西汉中伯牛天坑、马达加斯加安卡拉那高原的曼格里(Mangily)天坑、巴布亚新几内亚穆勒高原的阿底(Atea)天坑为研究对象,通过对比分析4个天坑(群)发育的地层结构、地貌演化和水文地质特征等,论述侵蚀型天坑系统演化的共性特征,即三元或二元地层结构、深厚包气带和巨大地势差异、覆盖型岩溶分布、覆盖层对雨水的汇聚或夹层对地下水的汇聚等。基于侵蚀型天坑的成因条件,认为其发育阶段可分为:落水洞-竖井(地下河)阶段、侵蚀-竖井状大厅阶段、崩塌-天坑形成阶段和天坑退化阶段,并对侵蚀型天坑演化机理提出新的认识。 相似文献
100.
波致瞬态液化渗流导致海床内细粒沉积物向海水中运移,这一过程对海底沉积物再悬浮的贡献率不容忽视,但是贡献率的准确估计和预测比较困难。本研究将黄河水下三角洲的观测数据(包括水深、有效波高、有效波周期、实验舱内悬沙浓度、实验舱外悬沙浓度)作为模型输入数据集,基于长短时记忆循环神经网络建立了瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测模型。为了客观评价模型的性能,以平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差为评判标准,将该深度学习模型与其他预测模型(支持向量回归模型、人工神经网络)的预测结果进行了比较。结果表明,基于长短时记忆循环神经网络的深度学习模型对3.5d以内的瞬态泵送再悬浮贡献率预测误差最小,其平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差分别为5.87%、1.6730、0.1574。因此,该模型可以有效地减少机器学习方法在连续预测中产生的误差叠加问题。 相似文献