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121.
选取田东县1954—2010年的气温、风、相对湿度、特殊天气等4个因子,对其气候特征及人体舒适性进行分析。结果表明,田东县雨水充沛,光照充足,气候宜人;全年综合舒适指数总体平均为次舒适以上,气候舒适度高,舒适期长,为适宜旅游观光之地。本研究可以为旅游部门合理开发旅游资源提供参考性建议,以进一步推进田东县旅游业的发展。  相似文献   
122.
在全球变暖的气候背景下,近年来干旱频发且不断加剧,对人类的生产生活造成了严重的影响。目前,干旱监测已成为全球气候变化研究的一个热点课题。遥感技术以其客观、及时、经济、覆盖范围广、数据连续等优点,已被证明是干旱监测中最具前景的技术手段。本文基于遥感原理,介绍了归一化植被指数、温度状态指数、标准化降雨指数和标准化降雨蒸散指数等几种常见的干旱指数,综述了运用不同指数干旱监测的主要应用。最后针对目前研究中存在的问题,对今后研究的主要方向作出了展望。  相似文献   
123.
本文为探讨冬小麦的施磷方法及磷肥对小麦产量和养分吸收的影响,进行不同磷肥用量的模拟试验和田间试验。通过室内模拟试验测得磷肥指数PFI=2.16 mgP/kg或11.31kgP2O5/hm2,通过田间试验测出磷肥临界值K=28.2mg/kg,得出施磷量(kgP2O5/hm2)公式为:Q1=2.25×2.16×(28.2-P0) ×2.29或Q2=11.31×(28.2-P0),测定土壤基础有效磷的含量P0,根据公式计算施磷量。田间试验考察结果表明:随施磷量的增加,产量、穗数呈先增后减趋势,粒数先增加后平稳,千粒重则是从平稳到下降,对植株养分含量及养分吸收无多大影响。同时测得小麦对磷肥的利用率很低1.9-9.9%。  相似文献   
124.
基于增强回归树的杉木人工林林分断面积模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】林分断面积是森林生长收获预估中的重要变量。构建基于增强回归树的林分断面积模型,并分析不同林分密度指标和不同立地指标及其交互作用对模拟的影响,为采用增强回归树模拟林分断面积提供一定的参考。【方法】研究以江西省崇义县的杉木人工林为对象,采用增强回归树构建了林分断面积模型,通过交叉验证分析了交互深度、收缩参数和回归树数量的变化对增强回归树预测的影响,并对比分析了2种立地指标(地位级指数和地位指数)、2种密度指标(每公顷株数和林分密度指数)及其交互作用对林分断面积的影响,以此筛选出林分断面积模型中最适的立地指标和密度指标。【结果】(1)经过参数优化的增强回归树能较好的模拟林分断面积,最优模型的MAB为0.504 7 m~2/hm~2,RMA为2.29%,RMSE为0.900 8 m~2/hm~2;(2)基于林分平均高的地位级指数对林分断面积的模拟效果优于地位指数,因此可在缺少优势高数据时采用地位级指数描述立地质量;(3)林分密度指数对林分断面积的模拟效果明显优于每公顷株数,说明包含了林木大小信息的密度指标能有效的模拟林分断面积;(4)立地和密度的交互作用能在一定程度上提升林分断面积模型精度。【结论】增强回归树能较好的模拟林分断面积,但需要对参数调优,且在需要精确预估林分断面积时,建议考虑立地和密度的交互作用。  相似文献   
125.
126.
为明确气候变化条件下甘肃省不同时间尺度的干旱特征,选用1951-2015年甘肃省33个气象站点逐日气象数据,计算了不同时间尺度的标准化降水蒸散指数SPEI,同时结合Mann-Kendall突变检验、复小波分析、经验正交函数分解、旋转经验正交函数分解等方法,对甘肃省65 a来干旱时空格局特征进行了分析。结果表明:在年际变化趋势方面,甘肃省干旱情势为由干变湿再变干,近年干旱趋势逐渐加重;四季均呈现由干变湿然后变干的趋势,近年春季变干趋势显著;干旱强度在全省范围内主要为轻旱和中旱等级,并表现为局域性轻旱和全域性中旱。在周期性变化方面,甘肃省的干旱时间周期性强弱依次为39、13、7、22 a尺度,但不同时间尺度表现出了不同的干湿震荡规律。在空间格局方面,甘肃省整体上呈西北部干旱缓解、东南部干旱加剧的趋势;春季干旱加剧最明显,冬季次之,夏季和秋季干湿状况基本相似。按照干旱区域敏感性强弱可将甘肃省分为东南地区东部(Ⅰ区)、西北地区(Ⅱ区)、中部地区(Ⅲ区)和东南地区西部(Ⅳ区),其中Ⅲ区呈干旱缓解趋势,其他地区基本呈干旱加剧的趋势。  相似文献   
127.
128.
毛乌素沙地不同林型下土壤肥力综合评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   
129.
县域尺度下景观指数的粒度效应   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
  目的  尺度的合理确定是景观格局和生态研究过程的关键。研究县域尺度下景观指数的粒度效应,并计算景观指数的适宜粒度范围对分析景观格局变化具有重要意义。  方法  以2017年安徽省宿松县的景观分布图为数据源,从类型和景观水平分析了各个景观指数在20~500 m粒度范围内的粒度效应,并选取适宜的粒度范围;通过拟合函数揭示不同景观格局指数随粒度增大的变化特征;结合景观面积损失精度评价模型确定宿松县景观格局变化的最适宜空间粒度值。  结果  景观指数具有一定的空间粒度效应性,其中大部分景观指数的可预测性强,但景观总面积、平均面积分维数、平均形状指数、Simpson多样性、Simpson均匀度指数对空间粒度响应不敏感;景观指数的粒度效应曲线可分为单调递减、单调递增、无变化、复杂变化4种类型;景观指数的拐点主要集中在70和200 m;在景观水平下景观指数粒度效应曲线拟合后的函数主要为幂函数,且拟合程度高。  结论  宿松县景观格局变化的适宜粒度为100~110 m,最佳粒度为100 m。图3表1参27  相似文献   
130.
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