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通过建立雪灾定量化评估模型,提供反映雪灾地理分布特征的风险区划,以实现快速、准确地对区域雪灾进行大范围监测和情景分析。根据青海基础地理信息数据,以县级行政为评价单元,提取了91.7 m×91.7 m栅格的坡度、坡向、草地类型等孕灾环境参数值,对雪灾形成的潜在地理条件进行分析;以雪灾规模、频率和密度等为致灾体危险性指标;选取人口密度、经济密度、交通密度以及土地资源丰富度等社会经济背景数据为承灾体易损性评价指标。基于ArcGIS平台,应用数学综合评价法建立了基于空间统计分析的青海牧区雪灾定量化综合风险评估模型,在使用相关基础图件和资料基础上,对属性和图形数据库进行操作,分别得到雪灾的孕灾环境敏感性、灾害危险性、承灾体易损性评价图层,再经过图层叠加、斑块合并以及等级划分等操作,最终得到青海省雪灾风险区划图。研究结果可对牧区越冬前采取有效风险管理以减轻损失,保障草地畜牧业的可持续发展具有重要意义;并且为当地政府及防灾救灾部门制定灾前减灾规划和灾后救助决策提供科学依据,研究方法对于全国其他省区的雪灾风险评估也具有重要参考价值。 相似文献
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为了充分利用黑莓果渣,通过对黑莓果渣营养成分进行检测,研配了黑莓果渣配合饲料和浓缩饲料的生产配方、工艺流程与操作要点,并对配制的两种新型饲料的营养成分进行分析,确定了黑莓果渣在饲料加工中的利用价值。 相似文献
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利用EOS/MODIS植被指数产品（NDVI）、实测草地地上生物量和气象监测资料,结合实测资料和NDVI之间的关系建立了青海省草地地上生物量卫星遥感估算模型,并通过研究青海省气温和降水量变化特征分析了影响草地地上生物量的主要因素。结果表明：在草地生长季,生态监测站草地地上生物量与NDVI之间具有较好的正相关关系（P<0.01）。利用模型估算的青海省草地地上生物量在2003-2017年表现出弱的增加态势,2003年平均草地地上生物量最低,仅为2622 kg·hm-2,2010年最大,达3252 kg·hm-2; 2003-2017年,青海省草地地上生物量变化表现出明显的空间分布特征,从东南向西北逐渐递减;其中,青海省果洛州东南部、玉树州南部、黄南州东南部和海北州东南部草地地上生物量最高;西北部的柴达木盆地最低;2003-2017年青海省绝大多数地区草地地上生物量均呈现保持不变或者趋好的变化特征,其中曲麻莱、都兰以及甘德等地区部分草地地上生物量明显减少。气温升高热量条件充足的背景下,青海省草地受降水量增多带来的水分条件趋好的有利影响,对高寒地区草地植被的生长发育起到了促进作用,最终导致草地NDVI升高,地上生物量增加。 相似文献
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<正>2010年4月,我们开展了"精彩就在我身边!"2010约翰迪尔摄影大赛。截至到10月31日,有许多投稿者给我们发来了作品。 相似文献
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信息化时代,根据不同学生的个性特点和学习需求,以学生为中心,实施层次性、阶段性信息素养教学模式,才能真正提升大学生信息素养。 相似文献
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