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通过样地调查、历史资料分析等研究方法,从旅游气候舒适度、森林植物多样性、森林植物降噪等方面对木兰围场国家森林公园旅游环境特征进行研究。结果表明,公园旅游气候最舒适的月份为6、7、8月份,舒适度和舒适天数的历史变化和未来变化趋势均为上升趋势,公园开展旅游活动的气候适宜性提高;旅游活动对于森林植物多样性具有一定程度的干扰和破坏作用,距离道路越近,干扰和破坏越严重,因此,随着旅游活动的开展,公园应加强对道路两侧植被的人工保护措施;在植物降噪方面与桦树林、落叶松林相比,油松林效果最为明显,因此,为保持公园声环境质量处于良好状态,在旅游活动区周边栽植油松林是一个不错的选择。 相似文献
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根据冬小麦生长发育与土壤水分条件关系的机理研究,建立了田间条件下的土壤水分运动与作物生产耦合机理模型。该模型包括土壤水分运动子模型和作物生长发育子模型,分别模拟了棵间蒸发、根系吸水、生育期、光合、呼吸、同化物分配、根系生长、叶面积增长、产量形成等过程。用1995-10~1996-06的田间试验资料对模型进行验证,结果表明该模型能较好地模拟土壤水分运动与作物生长发育过程的耦合关系。 相似文献
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匍茎剪谷颖是我场近年新生的一种恶性禾本科杂草,1998年在22队首次发现,以后分别在科研所、8队、3队、18队等单位出现。初步调查目前约有133hm2左右发生,约有30~37hm2危害严重,对水稻生长发育及产量影响较大。对此,1999年、2000年我们用多种农药进行防除,其效果都不理想,2001年我们使用必宁特加扑草净防除剪谷颖,收到了很好效果。1匍茎剪谷颖生长特点及形态剪谷颖为禾本科杂草,主要以埋于土中的根茎越冬,第二年春开始再生,耐寒性极强。在旱埂、湿润和水中均可生长繁殖,并在茎节上生根分枝延伸… 相似文献
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以北京奥林匹克森林公园绿地内外近地层大气为研究对象,测定距离道路不同位置的CO_2浓度和δ~(13)C值,利用Keeling plot方程结合Iso Source软件定量区分CO_2来源。结果表明,奥林匹克森林公园中CO_2浓度随远离道路呈下降趋势,距离五环路500 m处绿地为354. 7μmol·mol~(-1),比五环路低约71. 0μmol·mol~(-1)。CO_2浓度的日变化受车流量变化和植物光合呼吸作用的共同影响,五环路在8:00和20:00时较高,绿地系统内在6:00时较高,二者CO_2浓度差在12:00达到最大,约90. 6μmol·mol~(-1)。不同来源δ~(13)C值差异显著,其中,生态系统呼吸(-22. 01‰)大气本底(-22. 90‰)机动车尾气(-28. 13‰)天然气废气(-33. 39‰),7:00—9:00、12:00—14:00和18:00—20:00的3个时段中绿地系统内空气中CO_2的δ~(13)C值均高于五环路,绿地系统内来源于生态系统呼吸的CO_2比例明显高于五环路,来源于机动车尾气和天然气废气的CO_2比例变化则相反。 相似文献
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杨树叶片叶绿素含量高光谱估算模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
以盆栽107号杨树为研究对象,在验证杨树叶片的SPAD值可作为衡量其叶绿素含量指标的基础上,基于最佳指数-相关系数法(OIFC),提取了杨树叶绿素特征波段(中心波长350、715、1 150 nm),建立了以该组合波段原始光谱数据为自变量的杨树叶片叶绿素含量估算模型;利用相关系数法,提取了杨树叶绿素归一化植被指数的计算波段(中心波长705、953 nm)与一阶光谱导数的叶绿素特征波段(中心波长647、691、721 nm),且分别建立了基于归一化植被指数、叶面叶绿素指数、一阶光谱导数为自变量的杨树叶片叶绿素含量估算模型;比较分析所建立的模型精度,筛选出杨树叶片的叶绿素含量最优估算模型。结果表明:化学法测得杨树叶片叶绿素含量与其对应的SPAD值之间具有显著的幂函数关系,R2可达0.902 3。利用OIFC法提取的叶绿素最佳三波段组合的高光谱数据为自变量,与叶片叶绿素含量构建的模型预测值与实测值具有显著的线性关系,决定系数为0.944 5;相比其他模型,该模型的精度最高且均方根误差最小。可见,基于OIFC法构建的杨树叶绿素高光谱模型具有较高的精度,是估算杨树叶片叶绿素含量的最优模型。 相似文献
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高光谱信息量巨大,如何选取最佳组合波段构建高精度光谱模型,是植被参数遥感反演模型研究的重要工作基础。该研究将最佳指数与相关系数通过熵权评价值进行融合,提出最佳指数-相关系数法(optimum index factor and correlation coefficient,OIFC)。基于OIFC法选取了小麦叶片叶绿素含量的最佳组合波段,并利用最佳组合波段的高光谱数据建立小麦叶片叶绿素含量预测模型。结果表明:利用OIFC法所提取的小麦叶绿素最佳组合波段是760、1 860、1 970 nm;对比最佳指数法(optimum index factor,OIF)、最大相关系数法(maximum correlation coefficient,MCC)提取波段以及归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调和植被指数(soil-adjusted vegetation index,SAVI)所建立的叶片叶绿素含量高光谱模型,基于OIFC法构建的模型预测值与实测值具有显著的线性关系,决定系数达0.827,且均方根误差最小(RMSE=5.44)。可见,基于OIFC法构建的小麦叶绿素含量模型具有更高的精度,该结果验证了利用OIFC法提取高光谱特征波段的可行性,并且能够获得更高建模精度的特征波段。 相似文献
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