The effect of terrain factors on rice production: A case study in Hunan Province

Journal of Geographical Sciences - Rice (Oryza sativa L.) is the most important staple crop of China, and its production is related to both natural condition and human activities. It is fundamental...     

新疆吐-哈盆地地下水水文地球化学特征及形成作用

新疆吐-哈盆地水资源严重缺乏,地下水是当地主要的水资源,探讨该地区地下水水文地球化学特征对区域地下水资源开发利用与保护具有重要意义。通过运用阴阳离子Piper三线图、氢氧稳定同位素、Gibbs图以及离子相关关系分析的方法,探讨了该地区地下水化学特征及其形成作用。结果表明:吐-哈盆地地下水的补给来源主要以大气降水为主,排泄以蒸发为主;溶滤作用、蒸发浓缩作用对地下水化学组分的形成具有主导作用;沿地下水流动方向水化学类型由Cl·SO_4-Na型逐渐演变为Cl-Na型,水化学组分变化规律具有较好的一致性并且浓缩现象比较明显。     

低温对中国居民健康影响的空间差异性分析

全球变暖导致气象灾害频发,尤其是极端天气事件。极端温度对公共健康的影响已成为当今研究的热点问题之一。相比于发达国家,中国在该领域研究起步较晚。虽然已有出色的成果,但在以下3个方面还略显不足：① 大多数研究基于一个城市或几个城市,缺乏基于大量数据的区域尺度的研究;② 已有研究往往按地理因素或行政单位来划分区域,而忽视区域内部温度的异质性;③ 相比高温热浪,鲜少有研究关注低温冷害的影响。针对上述问题,本文收集了中国疾病预防控制中心2007-2012年全国127个站点的数据,利用分布式滞后非线性模型,探究了中国5个温度带温度与居民非意外死亡之间的暴露-反应曲线。在此基础上,定义当地温度分布1%处的温度为极端低温,根据温度-死亡风险曲线,计算了冷害造成的死亡风险。结果表明,不同温度带的温度-死亡关系曲线呈现U型或J型。极端低温对北亚热带影响最小,其相对风险为1.27（95%CI: 0.94-1.72）;对中亚热带影响最大,其相对风险为1.93（95%CI: 1.08-3.60）。随着温度带温度的升高,低温冷效应的影响呈现“M”型,这一特征与不同温度带经济发展有关。因此,不同地区的政府除了应着力提高地区经济发展外,还应根据地区特征,采取更积极有效的措施来应对低温冷害可能给当地公共健康造成的威胁。     

PDP－11／44机地震实时处理系统人机结合处理地震软件的改进

北京遥测地震台网在与美国地质调查局的合作项目中，从１９８３年以来正式运行了一套由美方提供的地震实时监测处理系统。在对该系统的运行，管理，维护和使用中，发现了一些问题与不足之处。因此，针对情况充分运用计算机特点，并采用自动控制流程方式，使该系统功能优化，管理系统化，处理自动化。     

湖南省地形因素对水稻生产的影响

作为一种人工生态系统,水稻的生产受自然条件和人为管理的共同影响。其中,地形因素不仅决定了水稻生长必须的光热等资源的再分配,而且还影响人类的农业管理活动。以中国水稻主产区中地形较为复杂的湖南省为研究对象,基于多种数据,从生态学的“格局—过程”思想出发,讨论了地形因素对水田分布、水稻生长过程及水稻产量的影响。研究发现,地形因素对水田分布的空间格局影响最为明显,对水稻生长过程影响次之,而对水稻产量影响较弱。在各地形因素中,高程对于水稻生产的影响最为突出。研究结果还反映出地形因素造成了湖南省水田分布和热量分配在北部平原地区的不匹配,政府部门应根据区域特征,因地制宜采取措施,提高该地区水稻生产效益。     

不同尺度DEM的河流裂点提取及其效应分析

以不同尺度DEM数据提取裂点及其效应存在较大差异。本文以1：1万DEM为基础数据,通过小波分析生成多尺度DEM数据。以庐山地区16条河流为例,实现了多尺度DEM数据的河流裂点提取,探讨了河流裂点的变化规律,并构建了裂点个数的尺度预测模型。实验结果表明：(1)采用河道纵剖面与点坡降相结合的方法可快速准确地判断裂点;(2)在庐山地区,1:1万DEM数据可准确判断高差不小于5 m的裂点,对于高差小于5 m的裂点由于DEM表达精度和数据误差,而无法准确判定;(3)DEM尺度对裂点提取影响显著,裂点个数随着DEM分辨率降低逐渐减少,符合幂函数递减规律;(4)通过与ASTER GDEM和SRTM DEM对比验证,本文所构建的裂点个数与DEM尺度的拟合模型具有一定的预测精度。     

基于DEM纹理特征的月貌自动识别方法探究

月海和月陆是两种最主要的月貌单元,对于月海及月陆快速准确地识别是进行各项月球研究的重要基础。目前,月海和月陆的识别大多采用DEM结合其派生地形因子建立指标体系的方法。这种方法虽然可在宏观尺度对月海和月陆进行识别和提取,但仍存在2个问题：（1）可扩展性差,不同地区难以共用同一套地形因子构建指标体系;（2）指标体系中各因子权重设置具有较大的主观性。针对以上问题,本文以“嫦娥一号”探测器获取的全月球DEM数据,从月表地形纹理特征的角度出发,提出一种以月表DEM数据识别月海、月陆的自动快速的方法。首先,利用灰度共生矩阵模型,以DEM数据为基础,实现对典型月海、月陆地形纹理特征的量化,然后,对量化指标的筛选,构建能有效区分两类月表形貌单元的特征向量。在此基础上,选用离差平方和作为识别器,最终实现对月海和月陆的自动识别。本文识别方法的整体识别率达到85.7%;综上可知,该方法既能克服原有方法中因子权重设置的主观性,又具有较好的通用性。     

古田县水口库区填土边坡工程勘察分析

古田水口水库库区南侧一处形成的填土质高边坡,严重影响建筑安全及群众安全,根据建设场地工程地质特征、水文地质条件等综合分析,并采用软件进行建模验算,对场地边坡整体稳定性做出定性评价及定量分析.