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1.
结合博斯腾湖1960—2018年水位、出入湖径流以及气象站点实测资料,采用集合经验模态分解(Ensem?ble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、水量平衡和气候弹性方法,对近60 a博斯腾湖水位变化及其影响因素进行了详细分析。结果表明:(1)1960—2018年博斯腾湖水位总体呈下降态势,具体表现为“下降-上升-下降-上升”四个阶段。(2)在年际尺度上水位存在准3~4 a、准8~9 a的周期性振荡,而年代际尺度上表现出准29~30 a和准33~34 a的周期性变化。(3)1960—2018年降水、气温和潜在蒸散发对开都河、黄水沟和焉耆径流的累积贡献率分别达85.1%、42.1%和23.8%,而下垫面、其他气象变量和人为等因素累积对径流的贡献率分别约为14.9%、57.9%和76.2%。(4)对不同阶段博斯腾湖水位变化原因分析:1960—1987年水位急剧下降的主要原因同入湖径流减少和湖面蒸发量大有关;气温升高和降水量增加导致入湖水量增加是1988—2002年水位显著升高的主要原因;入湖径流减少和出湖水量增多,导致2003—2014年水位显著下降;博斯腾湖入湖水量的显著增加及对出湖水量的严格控制是2015—2018年水位明显上升的主要原因。 相似文献
2.
作物物候期识别是农情遥感监测的重要内容,及时准确识别作物物候期,对有效评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平有重要意义。提出了基于时间序列全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)数据结合决策树模型的油菜物候期识别方法。首先,采用3种极化分解方法提取PolSAR极化参数,并分析各极化参数对油菜物候期的动态响应规律;其次,基于各极化分解方法提取的参数建立决策树模型,并对油菜物候期进行分类识别;最后,采用基于混淆矩阵的方法对油菜物候期识别结果进行精度评价。采用5期Radarsat-2 PolSAR数据和地面物候观测数据进行实验验证。结果表明:提取的PolSAR参数中对物候期变化较为敏感的参数有H/A/alpha分解中的散射角(Alpha)、特征值(L2、L3)、伪熵(P2)、目标方位角(Beta1)参数,Freeman-Durden分解中的地面散射(Ground)和奇次散射(Odd)参数,Yamaguchi分解中的奇次散射(Odd_Y)和螺旋体散射(Helix)参数;决策树模型对油菜物候期识别结果较为准确,识别结果中组合3种极化分解方法提取参数建立的原始决策树模型分类总体精度最高,达94%。总体上,PolSAR极化分解参数对油菜物候期变化比较敏感,决策树模型能有效识别油菜物候期。 相似文献
3.
[目的] 诊断农村社区环境建设绩效水平及其制约因素,为提高农村社区环境建设绩效水平提供参考依据。[方法] 采用PSR模型、物元分析法和改进的熵值法诊断了江苏省农村社区环境建设绩效水平。[结果] 2006—2019年江苏省农村社区环境建设绩效水平不断提高,农村社区环境建设绩效水平等级经历了“较差—良好”的演变历程,但2019年“良好”等级关联度很弱;环境卫生投入占市政公用设施投入比例、节能环保公共财政支出、对生活污水进行处理的行政村比例、化肥施用强度、农药使用强度、农用塑料薄膜使用强度、单位GDP能耗等是农村社区环境建设绩效水平提升的关键制约因素。[结论] 为有效提高农村社区环境建设绩效水平,应进一步健全农村社区环境建设多元化投入机制,加强农村生活污水治理,有效改善农业生态环境,推进化肥农药减量增效,加强农用塑料薄膜污染治理,统筹推进高质量发展,合理提高能源资源利用效率,有效降低单位GDP能耗等。 相似文献
4.
浚县是一个典型的农业县,每年可生成100多万t秸秆。秸秆已成为浚县大气污染的潜在危险。为了实现秸秆综合利用,变废为宝,笔者根据自己多年的工作实践,总结出一套秸秆综合利用技术,现介绍如下。一、秸秆深耕还田作有机肥料技术(一)概况秸秆深耕还田作有机肥料技术是在小麦、玉米收获后用秸秆粉碎机将农作物秸秆就地粉碎,均匀抛撒在地表,随即翻耕入土或在地表,使之自然腐烂分解。 相似文献
5.
种子萌发和幼苗定居是植物生活史中最为脆弱的两个阶段。为了探明高寒草地狼毒(Stellera chamaejasme)种苗定居的生境选择,本研究在其原生境下通过人工控制试验,研究凋落物覆盖对土壤微环境(温、湿度)的影响以及狼毒种子在不同生境条件下的出苗和定居表现。结果表明:凋落物覆盖总体上能够降低土壤温度,提高土壤含水量,且能显著降低表层土壤温度和含水量的日振幅;与对照(土壤裸露)相比,凋落物覆盖显著降低狼毒种子的出苗率和成苗率,但对其越冬存活率的影响并不显著;土壤埋深对狼毒种子的出苗产生显著影响,埋植于表层土壤(< 0.5 cm)的狼毒种子其出苗率和越冬成活率均显著高于深层土壤(2 cm和4 cm)的种子。分析表明,高寒草地凋落物的存在或种子埋植太深均不利于狼毒种苗的定居;因此,草地裸露或促使土壤浅表化的扰动均可促进狼毒种群建立,是导致退化草地狼毒种群扩散的主要生态因素。 相似文献
6.
基于熵权物元模型的沂蒙山区土地生态安全动态变化及其影响因素研究 总被引:4,自引:0,他引:4
采用“经济-环境-社会(EES)”模式建立指标体系,运用熵权物元方法构建土地生态安全评判模型,对沂蒙山区土地生态安全的时空变化及其影响因素进行实证研究。结果表明:(1)从时间变化上来看,1995、2000和2005年沂蒙山区土地生态安全为Ⅳ级,2010和2015年该地区土地生态安全为Ⅲ级,呈现逐步提高的态势,高土地生态安全水平的县域数量增加,低土地生态安全水平的县域数量减少;(2)从空间变化上来看,除个别县域出现了小幅波动现象外,沂蒙山区县域土地生态安全水平呈现逐渐改善的趋势,但各县域的提升速度并不一致,绝对差异波动上升,相对差异波动下降,县域土地生态安全的空间分布不均衡,西部强于东部,南部高于北部,但东部地区的提升速度快于西部地区;(3)森林覆盖率等10项指标对沂蒙山区土地生态安全水平的提升有重要贡献,人口自然增长率等5项指标对土地生态安全水平变化的影响较小,而GDP增长率等5项指标是制约土地生态安全水平提高的主要因素。熵权物元模型对土地生态安全评价具有实际应用价值和可操作性。 相似文献
7.
【目的】土壤中存在着大量的分解秸秆的微生物。研究秸秆分解过程中细菌群落组成的演化规律,对了解和调控农田微生物群体组成以促进秸秆分解具有重要意义。【方法】试验于2014年10月至2015年10月在河南省农业科学院原阳试验基地进行,将成熟期玉米秸秆(茎和叶)烘干,剪成长1~2 cm、宽0.3~1 cm的碎片,称12 g样品(相当于8 t/hm^2)装入15 cm×10 cm的尼龙网包(孔径0.04 mm)内,于10月5日冬小麦出苗后埋置在小麦垄间。分别于埋置后0、1、2、4、7、10和12个月收集秸秆包和土壤样品。测定秸秆样品干物质量和碳氮含量,选择埋置了0、2、4、7和12个月的秸秆及其土壤样品分析细菌丰度及群落组成。【结果】秸秆埋入土壤后的前2个月内分解最快,然后逐步减慢,在1、2、4、7、10和12个月后分别降解了总生物量的19.2%、32.9%、44.2%、52.2%、66.8%和73.8%。秸秆埋入土壤后,秸秆和土壤中细菌丰度均显著增加,分别于第4和7个月达到最高后开始下降。秸秆细菌的丰度指标OTUs、ACE、Chao1和多样性指标Shannon随试验时间的延长逐步增加,而Simpson指数随试验时间延长逐步降低,而土壤中这些指标在试验过程中没有显著变化。与刚埋置秸秆时相比,埋置2个月后的秸秆细菌Bacteroidetes门相对丰度明显增加,主导细菌群为Bacteroidetes和Proteobacteria门。Actinobacteria丰度在埋置2个月后明显降低,然后又随试验时间延长逐步增加。Planctomycetes、Saccharibacteria、Verrucomicrobia、Acidobacteria、Chloroflexi和Gemmatimonadetes丰度在原始秸秆中较低,埋入土壤后随试验时间延长逐步增加。Sphingobacteriia、Gammaproteobacteria、Alphaproteobacteria和Flavobacteriia主导前期细菌纲组成,而Actinobacteria、Anaerolineae和Bacilli纲丰度在后期逐步增加。秸秆分解速率主要受其碳含量影响,秸秆细菌群落组成前期与秸秆碳含量相关,后期与秸秆氮含量相关。随着试验的进展,秸秆细菌群落组成与土壤中的细菌群落组成趋同。【结论】秸秆埋入土壤后前2个月的分解速率最高,随后逐步降低。秸秆分解前期细菌群落由富营养型组分Bacteroidetes和Proteobacteria门和Sphingobacteriia、Gammaproteobacteria、Flavobacteriia和Alphaproteobacteria纲主导,随后被逐步增加的贫营养型组分Actinobacteria、Acidobacteria、Chloroflexi、Saccharibacteria门和Deltaproteobacteria、Actinobacteria纲等代替。秸秆碳氮含量变化是影响秸秆分解及其过程中细菌群落演化的主要原因。 相似文献
8.
介绍了巴彦淖尔市养殖戈壁红驼的物学特性及生态适应性、主要分布及群体数量、发展养驼业的具体意义,对当地养驼业存在的主要问题进行了分析,并提出了具体解决方法。 相似文献
9.
森林资源核算是森林资源管理的基础,森林资源是数量与质量的统一体,全面的森林资源实物量核算应该综合考虑数量和质量2个方面。文中提出森林资源物量这一概念作为森林资源数量与质量的融合,进一步提出以“标准森林单位”为核算森林资源物量的基本单位,通过将质量参差不齐的各种森林折算为标准森林单位来核算森林资源物量;最后,基于中国第7和第8次全国森林资源连续清查乔木林省域汇总数据进行了试算。结果显示:乔木林资源物量最高的省份为黑龙江、内蒙古、云南等,最低的省份为上海、天津、宁夏等;第7和第8次森林资源清查间隔期间乔木林资源物量增幅最高的省份为江苏、天津、北京等,物量出现下降的为湖南和江西;根据森林资源清查各省份汇总数据计算的乔木林资源物量之和与根据全国汇总数据计算的乔木林资源物量相差不大,表明我们所建立的乔木林资源物量核算体系具有较强的一致性与稳定性。 相似文献