干旱内陆河流水质预测人工神经网络模型研究

以甘肃省河西走廊西部疏勒河为例 ,建立了干旱内陆河流水质预测的人工神经网络模型。经计算分析 ,得到了满意结果。     

河道流量对疏勒河中下游河岸带植被变化的影响评价

应用多源遥感数据与遥感水文站技术,结合野外大范围水文和植被调查,分析了2015年和2020年疏勒河因生态输水而导致河道流量变化的河岸带植被响应,定量评价了疏勒河流量变化对中下游植被恢复和生长的影响。结果表明:1)主成分分析(PCA)显示,在植物指数、径流要素、地形和人为干扰度等10个指标中,流量是疏勒河河岸带植被生态变化的主要影响因素。2)河岸带植被按流量大小与离岸边距离呈现出2个维度的梯度特征。随着流量减小,河岸带植物种类稳步减少了64.00%,植物数量与多样性分别下降了85.69%与69.29%;随着离岸边距离不断增加,植物数量与多样性则分别下降了68.06%与60.06%。3)建立基于NDVI与VFC的二元线性回归模型,对比2015年与2020年的植被生态恢复效应,该区域植物种类、数量和多样性分别增大了33.42%、95.51%与52.71%。     

GIS支持下辽河中下游土壤侵蚀遥感动态分析

根据宁南山区的气候、土壤、造林树种等,按照林草植被建设的水分需求规律,对不同水土流失区的反坡梯田、水平沟、鱼鳞坑3种整地方式的集流坡面长度进行分析与推算,计算出了不同坡度、植树带宽度下的集流坡长。