青海省大通县退耕还林生态功能综合评价

根据生态经济学原理,采用层次分析法（AHP）,建立了黄河上游退耕还林还草综合生态效益评价指标体系和数学模型。以青海大通县为例,对天然云杉林、退耕林地、天然荒草地、天然灌丛等植被类型进行综合生态效益评价,与农田生态系统进行对比研究。评价结果表明：天然云杉林、退耕林地、天然灌丛等类型的生态效益指数均大于农田生态系统,其综合生态效益指数排列顺序为,天然云杉林＞退耕林地＞天然灌丛＞农地＞天然荒草地。这一研究结果可为黄河上游退耕还林生态工程建设提供参考。     

青檀的综合开发利用研究

青檀的综合开发利用研究李金昌，王秀滨，邢示辉（安徽省泾县水电局，２４２５０２）青檀耐旱、耐瘠、适应性强，在黄红壤侵蚀区生长良好，其根系发达，固土效果显著，树皮是生产宣纸的主要原料，经济价值高，枝干可用于细木加工，枝条尾稍可作薪柴。栽培实践证明，在南方...     

作物干旱指数(CWSI)和土壤干旱指数(SWSI)

本文根据邯郸地区的大范围观测资料，对小麦的作物干旱指数（ＣＷＳＩ）和裸地的土壤干旱指数（ＳＷＳＩ）及其与土壤水发的关系进行了研究，并分析了了ＣＷＳＩ和ＳＷＳＩ的影响因素和在旱情监测中的实用性。     

南方红壤区植被覆盖因子估算模型构建与验证

研究红壤区植被覆盖因子变化规律、构建植被覆盖因子计算模型可为该区域水土流失防治及动态监测提供科学依据。该研究基于广东省五华县水土保持试验推广站200余场降雨试验观测数据,分析了影响水土流失的各关键因子与次降雨土壤侵蚀模数(Individual Rainfall Event Soil Erosion Modulus,ISEM)间定量关系,基于中国土壤流失方程计算了系列次降雨事件不同植被覆盖度对应植被覆盖因子值,构建了植被覆盖因子值与植被覆盖度间数学模型,从点、面2个尺度对模型计算精度进行了验证。结果表明:1)ISEM随植被覆盖度增加而降低;ISEM与雨前土壤表层含水率间存在显著正相关对数关系;ISEM随坡度增加呈先增后减的变化规律;ISEM随次降雨量、次降雨侵蚀力和次降雨径流深呈显著正相关线性变化关系。2)构建了植被覆盖因子值与植被覆盖度间二阶指数衰减模型,该模型决定系数和纳什系数分别达0.947和0.876。点尺度验证结果表明90%样本模型计算值与观测值相对误差均小于0.30;面尺度验证结果表明,70%～80%的植被覆盖因子计算值相对误差不超过0.1。总体而言,该模型计算精度较为理想,但由于研究对象典型的时空尺度特征,仍需要更多观测数据对该模型进行完善和验证。研究成果可为深入理解红壤区土壤侵蚀规律、水土流失动态监测提供有益参考。     

BP神经网络在不同植被产流产沙分析中的应用

以甘肃省西峰市南小河沟小流域径流场为研究对象，利用BP神经网络对4种植被类型的径流小区（农田、林地、人工草地和天然荒坡）进行了产流产沙量模拟和预测。其模拟产流量的相对误差分别为0．2％～5．7％，0．1％～2．5％，0．7％～2.9％和0．1％～3％；模拟产沙量的相对误差分别为0．1％～3．2％，0．2％～3．1％，0．6％～4．2％和0．2％～2．7％。预测农地、林地、草地和天然荒坡产沙量最大相对误差分别为-11％，14％，-14．6％，18％，产流量最大相对误差分别为10．9％，27．3％，15％，26．3％。结果表明，BP神经网络预测产流产沙的效果较好，对径流小区运用神经网络进行蓄水拦沙指标分析是可行的。     

黄土高原植被恢复与建设的理论和技术问题

黄土高原地区植被恢复与建设是我国重大的生态工程,有巨大的战略意义。主要论述了植被恢复与建设中存在的科学理论和技术问题,以期在植被恢复与建设实践中,能用理论做科学指导,使技术得以充分持续地推广和应用,使植被恢复与建设产生明显的效果。     

四川省植被变化及其与气象因子的相关性分析

[目的]分析四川省植被的变化特征及其与气象因子的相关性,为该区域的可持续发展提供理论依据。[方法]采用一元线性回归方法,利用MODIS NDVI数据按不同植被类型对GIMMS NDVI数据进行模拟拓展,并采用变异系数、趋势分析和偏相关等方法进行变化分析和相关性分析。[结果](1)近30a四川省植被NDVI以基本无变化和减小为主,减小的区域主要位于盆周山地、川东北的中海拔山地和川西北高原湿地,增长变化的区域较小,主要位于四川盆地中北部和川西高原西部;(2)植被受气温影响较大的区域主要分布在以灌丛和高山植被覆盖为主的甘孜西南部、西北部以及四川盆地的西南部,以针叶林和水稻种植为主的成都平原、四川盆地中部以及川东北的广元则对降水更敏感。[结论]过去32a间四川省年最大NDVI变化具有明显的阶段性特征,整体上呈现下降趋势;植被NDVI的变化与降水和气温具有显著的线性相关关系,且气温和降水对植被变化的影响具有明显的区域差异。     

论厚层客土喷播技术的植物群落目标设定和植物种选配

 为建立稳定、高效的人工植物群落,必须对厚层客土喷播技术中的植物选择与植物群落的目标进行科学的确定。认为植物群落目标的设定应以遵循保证坡面稳定性的前提,实现与周围景观相协调,并且维护管理量小等原则。在此基础上,综合分析不同群落类型的生态稳定性以及影响因素,认为植物选择要以乡土植物为主,并按照恢复目标合理确定初期密度。坡面自身稳定性以及客土喷播层的质量,也是影响恢复植物群落能否顺利向设定目标群落方向演替的重要因素。     

基于四维变分和集合卡尔曼滤波同化方法的冬小麦单产估测

为了通过数据同化方法提高冬小麦的估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,采用标定的CERES-Wheat模型模拟8个典型样点冬小麦整个生育期的叶面积指数(LAI),通过四维变分(4DVAR)和集合卡尔曼滤波(En KF)2种同化算法同化CERES-Wheat模型模拟的LAI和遥感数据反演的LAI,获得单点尺度的LAI同化数据,将单点尺度的LAI同化值扩展到区域尺度,对两种同化方法的单点尺度和区域尺度的同化结果进行对比与分析。结果表明,两种同化方法均能综合遥感反演LAI和模型模拟LAI的优势,使LAI同化值更符合冬小麦LAI的实际变化规律;在单点尺度和区域尺度上,En KF-LAI均更能反映关中平原冬小麦的实际生长状况。采用En KF-LAI构建关中平原冬小麦估产模型估测2008年和2014年的冬小麦单产,通过实测单产对估产模型进行验证,结果表明,2008年样点估测单产与实测单产的相对误差均小于15%,部分县估测单产与实测单产的相对误差均小于10%;与2014年模拟单产与实测单产间的相对误差相比,估测单产与实测单产间的相对误差降低0.57%~9.30%,RMSE降低217 kg/hm2,其中,8个样点的估产精度达到94%以上,表明组合估产模型的估产精度较高。     

乌兰布和沙漠东北部天然植被动态及生态用水量研究

乌兰布和沙漠东北部的不同地类导致该地区天然植被生境差异，进而形成了有不同顶级植物组成的天然植物群落。本文在不同时期卫星影像解译的土地利用类型基础上，分析了乌兰布和沙漠东北部天然植被生境动态变化。结果表明，该地区固定半固定沙地面积均有所减少，流动沙地扩大，同时盐碱地大大萎缩。在此基础上，用间接推求方法估算了该地区天然植被的生态用水量，其中柠条群落的生态用水量占整个研究区域生态用水总量的50．01％，油蒿＋白刺＋沙冬青群落占41．03％，梭梭群落占7．38％，盐碱地柽柳群落占1．58％。