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41.
广东省红色风化壳地区水土流失严重性的成因分析--以五华县为例 总被引:5,自引:0,他引:5
红色风化壳地区是一个典型的水土流失区,水土流失妨碍了区域的可持续发展。本文分析了广东省花岗岩风化壳地区水土流失的成因,主要从岩性土质、气候水文、地形地貌、森林植被、人类活动等方面分别论述了它们对水土流失的影响。最后以广东省五华县为例,分析了其水土流失严重性及治理,以期为以后的水土保持工作的开展提供一定的借鉴。 相似文献
42.
于3个假说和林冠上方2m处的气象变量,采用Penman-Monteith组合模型估算了一个生长季节内川西亚高山林区分别以云杉(SF)、冷杉(FF)和白桦(BF)为优势树种的3个林分的湿林冠蒸发速率(Er)。研究结果表明,SF、FF和BF的湿林冠蒸发量(E)分别为44.51mm、88.51mm和57.8mm,分别占总降雨量的9.2%、16.6%和10.2%。与SF和BF相比,FF具有最高的月平均Er和蒸发比例。SF、FF和BF的平均Er分别为0.097mm/h(变化范围:0.028-0.487mm/h)、0.242mm/h(变化范围:0.068~0.711mm/h)和0.149mm/h(0.060~0.576mm/h)。最高和最低的月平均Er分别在6月(SF、FF和BF分别为0.120mm/h、0.317mm/h和0.169mm/h)和10月(SF、FF和BF分别为0.083mm/h、0.187mm/h和0.101mm/h)。8:00至16:00期间的平均点Er显著高于0:00至8:00以及16:00至0:00期间的平均Er。Er显著的日变化和月变化主要归因于林冠上方的太阳辐射、空气温度和相对湿度的变化。 相似文献
43.
中国西部干旱区生态环境演变过程 总被引:10,自引:13,他引:10
根据湖沼沉积、黄土沉积和冰积等地质记录,运用地理信息系统、遥感、生态景观学等方法.从万年、千年和百年及百年以下四个时间尺度对中国西部干旱区生态环境演变过程进行研究。结果表明,全新世以来,中国西部干旱区的气候变化经历了多次的相对暖干和相对冷湿交替变化,变化历程较为复杂。早全新世、中全新世、晚全新世气候特点因地因时而异,但总体特征以干旱化为主,280~350a来,降水量有明显的减少趋势,并表现出显著的周期性。但在近半个世纪以来,中国天山地区的气候变化特征表现为气温升高,降水量增加。总的来说,从20世纪80年代以来,新疆的气候趋于好转,植被覆盖状况改善明显,山地森林、草甸、人工绿洲的面积均呈增加趋势。研究结果还表明,在一定尺度的气候背景条件下,地表的植被覆盖对调节绿洲区域气候有着积极的作用,可增加局部地区的降水。 相似文献
44.
45.
《地理教学》2005,(10):48-48,F0003
俗话说“前人栽树,后人乘凉”,可在北京一些地方却出现“前人栽树,后人遭殃”的说法。原来,由于北京多年来采用单一树种大面积营造人工纯林,使森林内的生物多样性锐减,病虫害大量发生。比如,平原地区由于病虫危害严重,在短短四十多年里,不得不频繁更换栽植树种,上世纪50年代钻天杨,60年代加拿大杨,70年代北京杨,80年代欧美杨,90年代又换成毛白杨。再如,城市草坪大量引进国外草种,而欧美国家气候湿润,草的根系极短,引种北京后出现草皮根系不向下扎,全靠人工浇水,对于水资源缺乏的北京市而言很不合适。还有一些引进树种耗水问题越来越突出,甚至有“绿色沙漠”的提法。 相似文献
46.
47.
充足的粮食供应是当下经济发展和社会稳定的重要保障之一,撂荒作为耕地边际化的极端表现,对其开展监测对保障耕地数量和质量至关重要。本文以四川省南充市营山县为研究区域,通过GEE平台,使用Sentinel-2和Landsat 7、8数据构建时序数据集,计算NDVI、EVI、NDWI、BSI、MSI等指数,分别利用支持向量机和随机森林法提取耕地撂荒,总分类精度为73.76%,Kappa系数为0.68,针对耕地撂荒最佳提取效果,F1得分为0.691 1。本文方法对山地丘陵地区耕地撂荒监测有较大的借鉴意义。 相似文献
48.
在对极化干涉SAR森林树高反演的DEM差值算法、相干相位-幅度综合反演算法进行分析的基础上,对基于极化干涉相干优化方法的改进算法进行了探讨。利用黑龙江大兴安岭地区的一对ALOS全极化干涉SAR数据进行实验,并对比分析各算法的反演结果。结果表明,在使用改进的算法进行森林树高反演时可以获取精度较高的反演结果,并且在一定程度上提高了森林树高反演的稳定性,为森林树高反演工作的业务化运行提供一定的依据。 相似文献
49.
基于随机森林模型的云南元阳梯田地形因子分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为探究地形因子对梯田空间分布的影响,以云南元阳梯田坝达流域为研究区,运用GeoEye-1遥感卫星数据(2010年,1 m分辨率)和数字高程模型(20 m分辨率),提取梯田空间分布信息以及海拔高程、地形坡度、地形坡向、地面曲率、高程变异系数、地形起伏度、地面粗糙度、地表切割度、到水系距离9个地形因子。采用随机森林(Random Forest)方法建模,结合ROC曲线和AUC值对模型进行精度评价,根据随机置换残差均方减少量和因子作用曲线,探讨地形因子对梯田分布的影响规律。研究结果表明:该流域内梯田总面积1 158395 hm2,模型AUC值为0.947,海拔高度因子的随机置换残差均方减少量为38814,到水系距离因子为199.77,地面坡向因子为80.26,三者占总值的73.45%。由此可见,元阳梯田的空间分布主要受海拔高度、到水系距离、地面坡向3类地形因子的影响,其因子曲线表明梯田分布与地形因子间呈非线性关系。 相似文献
50.
基于珠江流域内43个常规气象站点1960~2012年的逐日降水资料,计算了流域内各站点长期降水集中度(LCI)和逐年降水集中度(ACI);采用Mann-Kendall趋势检验法和Sen’s坡度检验法检测ACI时间上的变化趋势;同时采用反距离权重插值法(IDW)对LCI的区域特征和ACI的变化趋势进行空间插值以分析降水集中度的时空分布规律;采用随机森林(RF)算法对降水集中度的影响因子进行重要度分析。结果表明:(1)珠江流域逐年降水集中度ACI的年际变化不明显,东南部呈上升趋势,西北部呈下降趋势;(2)珠江流域西北部长期降水集中度LCI值偏小,即降水分布较平均;东南部长期降水集中度LCI值偏大,即降水较集中,表明该地区降水极值情况发生的几率相对较高,该空间分布趋势可能是受距离海洋的远近及海拔的影响;(3)众多气候影响因子中,东亚夏季季风(EASMI)对珠江流域的降水集中度影响最明显。 相似文献