大宝山多金属矿区土壤-植被稀土元素生物地球化学特征

为研究采矿对土壤-植被REE生物地球化学特征的影响,采集大宝山多金属矿区及背景区土壤及优势植物芒萁、马尾松叶片,测量REE含量.对比分析样品中REE分布模式、∑REE、δEu、δCe及四重效应等地球化学特征.结果表明:受采矿活动影响,矿区土壤REE含量均值达284.99 mg/kg,显著高于背景区,且表土层REE含量明显高于心土层;相对于背景区,矿区土壤和植被轻重稀土分馏更弱;研究区土壤和植被都为Eu亏损,大都为Ce富集,马尾松与土壤REE含量呈正相关,REE富集植物芒萁在背景区富集系数反而更高;矿区环境抑制植物对REE正常的迁移和分异,对植被生长不利,植被REE分布分异特征是其对生长环境的反映和适应.      

青藏高原植被覆盖度与地形相关性分析

提取青藏高原海拔高度、坡向,用分级分类的方法综合分析了青藏高原植被覆盖度和地形的相关性,利用30 m ASTER GDEM数据、Landsat影像数据及植被类型等资料,结合ERDAS和ArcGIS 9.3软件对青藏高原DEM进行处理,计算NDVI,研究得出的主要结论如下:1青藏高原海拔高度在4 500 m处的NDVI最高;5 500 m之后的NDVI逐渐降低,海拔与植被覆盖度呈负相关;2青藏高原北坡、西北坡和东北坡的NDVI较高,南坡的NDVI较低,阳坡的NDVI较高,阴坡的NDVI较低。     

草原矿区长时序植被覆盖度变化趋势对比分析

呼伦贝尔草原区生态脆弱,在人类活动和气候等因素影响下草原生态变化备受关注。本文以宝日希勒矿区及周边为研究区,应用1985-2015年Landsat年度最大合成NDVI数据,采用像元二分模型反演植被覆盖度;分别利用一元线性回归法和Sen+Mann-Kendall法对研究区植被覆盖度趋势和空间差异进行了对比分析。结果表明：两种方法得到的植被变化趋势基本一致,Sen+Mann-Kendall方法相较于一元线性回归法对植被覆盖度改善和退化反应更为敏感。研究结果有助于科学评价长时序煤炭开发活动对地表生态的影响并为长时序植被变化监测提供方法参考。     

内蒙古雪灾监测方法研究

针对内蒙古站点少，分布不均匀，而且发报不连续的实际情况，结合常规站点雪深资料和卫星监测的积雪覆盖率资料，主要考虑积雪厚度和持续时间以不同草场的灾情影响，建立了一套简单的内容古雪灾监测方法。     

滨岸缓冲带对面源污染物的净化效果研究

选择百慕大、白花三叶草、高羊茅三种土著植被和2%、3%、4%、5%4个不同坡度构建了缓冲带现场试验基地,开展面源污染防治试验。结果表明,滨岸缓冲带能有效截留径流水中的悬浮物质和降解渗流水中的氮、磷营养物质;植被和坡度的不同对缓冲带污染物净化效果影响显著,19 m长2%坡度缓冲带悬浮物截留率比5%坡度高14%,19 m长百慕大缓冲带悬浮物截留率比高羊茅高11%;进水浓度在10 mg/L以内时,2%坡度百慕大试验带渗流出水TN浓度低于《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)Ⅴ类水标准;进水浓度在0.6 mg/L左右时,百慕大、白花三叶草、高羊茅和2%、3%、4%试验带渗流出水TP浓度均低于GB3838-2002Ⅲ类水标准;计算出缓冲带最佳宽度,2%坡度试验带比5%坡度试验带节约8.6 m,百慕大试验带比高羊茅试验带节约4.3 m。     

基于GF-1 WFV和Landsat-8 OLI提取植被信息方法比较研究

针对GF-1 WFV和Landsat-8 OLI两种传感器的参数特点,选取归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和修正的土壤调整植被指数(MSAVI)5种植被指数,采用同一时期的两种传感器数据对四川省茂县进行植被信息提取,并结合像元二分模型估算植被覆盖度,计算分析两种数据源下不同植被指数的差异性。结果表明:GF-1数据提取的NDVI植被效果最好,其中2013年分类总精度为94.55%,Kappa系数为0.88;2015年分类总精度为90.47%,Kappa系数为0.85。对于Landsat-8数据提取的SAVI的结果最佳,其中2013年分类总精度为94.38%,Kappa系数为0.86;2015年分类总精度为95.83%,Kappa系数为0.88。根据统计指标分析表明:在高原山区地形环境下,利用植被指数估算植被覆盖度,GF-1卫星采用NDVI、Landsat-8卫星采用SAVI比较合适,且GF-1数据的估算精度要高于Landsat-8数据。     

不同植被水分指数对小麦水分状况监测效果对比

通过对比不同水分指数对冬小麦水分状况的监测效果,选择出不同时期的最优水分指数,为遥感监测作物水分提供理论依据。利用冬小麦一个完整生长季内不同时期的5次水分胁迫下光谱与水分状况实测数据,计算出NDVI、NDWI、GVMI(全球植被水分指数)、PWI(植被水分指数)及WI(水分指数)这5个常用水分指数的数值,并与EWT(等效水厚度)、FMC(相对水分含量)进行相关性分析。经过综合分析与比较,发现在小麦生长前期,FMC比EWT更适合反演水分状况,而小麦生长后期,则EWT比FMC更为适合。不同时期小麦水分监测的最优指数不同,而且随着小麦的生长,光谱指数对水分状况监测效果呈现先升后降的趋势。在实际应用中,应当根据小麦生长的不同时期,选择不同的指数来监测小麦的水分状况。     

利用遥感影像进行植被分布分析

植被是生态环境的重要组成要素,它与一定的地形条件相适应。本文以吴起县遥感影像及地形数据为基础,集成使用RS,GPS及GIS技术,以NDVI植被指数计算为核心完成了植被覆盖度的动态监测及分析,植被群落已基本恢复成能与环境相适应的稳定群落,封禁效果基本稳定,林地面积、植被覆盖度等指标明显上升。植被覆盖度面积逐年增加,部分地区还出现了较为明显的逆转现象,整个研究区的生态环境呈现良性发展态势。     

高速公路对路域植被影响的时空格局变化遥感监测分析

植被覆盖动态监测及与生态环境变化的响应是陆地生态系统研究的重要内容。本文以不同时相的TM遥感影像为信息源,基于辐射传输模型PROSAIL,定量反演了不同时期高速公路两侧植被的叶面积指数,以反演的叶面积指数作为路域植被生长状况的监测指标,对实验区路域植被的生长状况进行了时空格局变化的动态遥感监测研究。研究表明：① 在时间上,路域植被的生长状况在高速公路开通后5年内受到的影响相对最大;② 在空间上,离高速公路越近的植被的生长状况受到的影响较大,离高速公路越远的植被的生长状况受到的影响较小。本研究为监测路域植被生长状况提供了重要的方法,为指导路域植被的生态恢复与保护提供了可靠的基础。     

风速和植被对内蒙古地区沙尘天气影响的数值模拟

利用WRF-Chem模拟研究了植被覆盖率和风速对内蒙古地区一次沙尘过程起沙、输送及沙尘粒径分布的量化影响。同时基于内蒙古地区119个国家站1991—2020年沙尘日数据及中国全球大气再分析数据统计了内蒙古地区1991—2020年沙尘天气频数、风速及植被覆盖率时空分布。结果表明,内蒙古地区1991—2020年沙尘天气频数减小,植被覆盖增加,纬向（经向）风在内蒙古沙尘多发区显著减小。植被覆盖增加对沙尘的影响强于风速减小：植被覆盖率增加5%与风速减小30%对起沙的削减相当,且植被和风速均对沙源地小粒径沙尘的削减作用更强。因此植树造林可以选在细沙粒为主的半荒漠化地区优先开始,在保护原生植被和合理利用水资源的基础上,植树造林最终使植被覆盖率增加10%～15%即可。