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1.
汤峪河流域径流小区水土保持监测点主要对气象因子(降水)、径流泥沙、田间管理、土壤含水量和植被覆盖度/郁闭度等进行监测,监测数据能反映宁南陇东丘陵沟壑区的典型特征。在监测点选择5个相同坡度不同治理措施的标准径流小区——人工草、灌乔混交、灌木、乔木和裸地小区,对治理前后小区径流深、径流系数、土壤流失量、雨前土壤含水量和雨后土壤含水量进行对比分析,结果表明,治理后各小区径流深、径流系数、土壤流失量均有明显减少,尤其土壤流失量减少最为明显,减少比例为82.58%~99.46%,而雨前土壤含水量有所增加,雨后土壤含水量则变化不大。  相似文献   
2.
杨洁  金继明  邵进  王玉宝 《农业机械学报》2021,52(5):258-266,257
针对黄土高原植被恢复后水文要素变化和水文要素之间关系不明确的问题,以黄土高原中部半湿润型气候的延河流域为研究对象,利用通用陆面模型CLM5.0,模拟1980—2018年土地覆盖变化对流域关键水文要素和水文要素之间关系的影响。结果表明:延河流域耕地面积从1980年的3277km2减少到2018年的2400km2,减少了26.76%,而林地和草地面积分别增加了244km2和528km2。土地覆盖变化导致延河流域年径流量和年径流系数明显减小,减幅分别为12.34%和11.46%。土地覆盖变化导致延河流域多年平均月径流量和多年平均月径流系数明显减小,其对丰水季径流量影响较小,对枯水季径流量影响较大,并使年内径流分配趋于集中化。本研究可为黄土高原水资源开发利用及科学管理提供参考。  相似文献   
3.
基于1959—2017年赣江流域13个站点逐日降水量数据,采用线性趋势分析、Morlet小波分析、克里金插值法等方法,分析了赣江流域7个极端降水指数的时间和空间变化特征.结果表明:在时间上,大雨日数(R25)均呈下降趋势,暴雨日数(R50)、日最大降水量(Rx1day)、极端降水量(P95)、极端强降水量(P99)、极端降水强度(I95)、极端降水强度(I99)均呈上升趋势.说明近59年来赣江流域虽然大雨发生的频率逐渐减少,但极端降水的强度逐渐增加;赣江流域极端降水事件含有16年和3年2个主振荡周期,且连续性较强;在空间上,赣江流域自西向东,自南向北,极端降水发生的频率在逐渐增加,但其降水强度逐渐减小.  相似文献   
4.
以地面观测降水作为参照,在美国俄克拉荷马州Little Washita River流域,对比分析了TRMM 3B42 V7,GPM-IMERG卫星降水和Stage IV雷达降水的精度,并用这3种降水产品驱动CREST分布式水文模型,评估了其水文模拟效用.研究表明:3种降水产品与地面降水的相关系数均大于0.5,通过了0.05置信水平检验;GPM-IMERG和TRMM3B42 V7卫星降水对无雨和微雨存在低估,对大雨和暴雨存在高估;总体上,Stage IV降水精度最好,其次GPM降水精度优于TRMM 3B42 V7.在水文模拟效用评估中,设定相同率定期,分别使用3种降水产品率定CREST模型参数,得到率定参数集后,在相同验证期对流域日径流过程进行模拟.对比结果表明:Stage IV雷达降水在小流域水文模拟中效果最好,GPM-IMERG次之,TRMM 3B42 V7模拟效果不理想.  相似文献   
5.
【目的】探明农户土地利用行为的主要特征及其主要影响因素,为农村地区推进水环境友好型的土地利用模式提供决策参考。【方法】以沙颍河流域为研究区,利用访谈农户调研获得210份调查问卷,分析农户土地利用的投入行为和种植行为特征,并从农户家庭因素、农业经济因素、环境意识和政策认知因素中选取变量,分别构建农户土地利用的投入行为和种植行为模型,分析各因素对农户土地利用行为的影响。【结果】农户土地利用的投入行为特征表现为农业生产劳动力人数减少、投入农业生产时间缩短、生产资金投入增加。农户学历、农作物总产量、农业收入、土地流转状况与其对土地的劳动力投入负相关;农业劳动时间和耕地质量与其对土地的劳动力投入正相关,耕地面积、家庭总收入、农业收入及其占家庭总收入的比例与其对土地的劳动力和资金投入均正相关。农户土地种植行为特征表现为种植规模有限、种植作物种类以粮食作物为主、土地利用强度大。户主年龄、农业劳动力数量、农业收入、粮食作物产量和价格对农户选择种植粮食作物有正影响;户主学历、农业劳动力数量、油料作物产量、农业是否污染水环境对农户选择种植油料作物有负影响;蔬果作物产量和价格对农户选择种植蔬果作物有正影响。【结论】在耕地面积和劳动力数量有限、农业生产要素价格持续上涨的现实条件下,农业经济因素对农户的土地利用行为影响最大,其次是农户家庭因素,环境意识因素影响较小,政策认知因素没有显著影响。  相似文献   
6.
以文峪河流域为研究对象,分析流域2000—2018年景观格局数量动态的面积、转移及速度特征。从斑块类型尺度与景观尺度2个层面选取景观指数分析流域近18年的景观格局动态,并在流域尺度上沿城市—林区梯度线分析沿线景观格局指数的梯度分布,基于数量统计模型对景观格局动态驱动力进行研究。结果表明,流域耕地、林地、草地面积有所减少,向其余地类支出面积,水域、建设用地、未利用地面积增加,向其余地类吸收面积,不同地类土地转移、变化速度情况不同。不同景观类型的格局动态不同,流域整体景观破碎化程度增加,连通性下降、景观规则度下降、景观核心面积下降,不同景观指数的梯度分布特征不同。自然驱动因子、社会驱动因子对流域景观格局变化均具有驱动作用,文峪河流域的景观动态在过去18年间经历了快速、复杂的变化,社会经济驱动因子是景观格局演变的主要驱动力量,经济与人口发展、产业结构及工业化进程是文峪河流域景观格局演变的重要驱动力量。  相似文献   
7.
为研究全球气候变化影响下的赣江流域降水量时空分布特征,基于赣江流域及其周边的27个气象站1966-2015年逐日降水量数据,采用Mann-kendall、累积距平法及Morlet小波分析等方法研究了不同时间尺度降水量变化特征。结果表明:赣江流域年、汛期、夏季和秋季降水量呈不显著的增加趋势(p>0.05),而春季和冬季呈不显著的减少趋势(p>0.05);不同时间尺度降水量均具有明显的阶段性特征,且进入21世纪00年代后降水量多为枯水阶段;赣江流域降水量变化主周期多在8~10 a,20~22 a,26~30 a。赣江流域全年和春季降水量呈南少北多的分布格局,汛期和夏季降水量空间分布较均匀,无明显的空间差异,秋季降水量呈南北两端少、中部相对较多的分布格局,而冬季降水量呈由北向南递减的变化趋势。  相似文献   
8.
为了了解杞麓湖流域农田、水体的营养状况,于流域内湖泊周边蔬菜地采集耕层土壤样品以及相应位置的水体样本,测定了土壤养分状况和水体富营养化参数,并对各个参数间的相关性进行了分析.结果表明:杞麓湖流域的土壤TNS、TPS、SOM含量极丰富,均值均处于1级丰富度;但就区域分布而言,杞麓湖的东部和北部农田养分含量较低,而西部和南部的养分含量较高;杞麓湖水质参数TNW含量、TPW含量和COD的均值都达到了地表水劣Ⅴ类水平;土壤的SOM含量与TNS含量呈显著正相关,水体中的TNW含量与TPW含量呈显著正相关关系.根据杞麓湖流域的土壤及水体养分特征,提出了相应的种植及截污对策.  相似文献   
9.
以砚瓦川流域为研究对象,利用遥感影像数据,分别从土地利用空间变化、土地利用程度、土地利用变化方向等3个方面研究砚瓦川流域2008—2018年土地利用情况。结果表明:2008—2018年砚瓦川流域最主要的土地利用类型由耕地转化为林草地,土地利用总体特征表现为耕地面积减少,林草地、建设用地、交通运输用地和水域及水利设施用地面积增加,其他土地面积减少;2008—2018年耕地和其他土地的单一土地利用动态度0,面积减少;林草地、建设用地、交通运输用地和水域及水利设施用地的单一土地利用动态度0,面积增加;砚瓦川流域土地利用程度越来越高,区域内的土地资源受人类活动的影响越来越大,土地利用处于发展阶段;2008—2018年耕地是变化最剧烈的土地利用类型,其减少面积主要转化为建设用地和林草地。  相似文献   
10.
归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是反映森林植被变化的重要参数,分析滇池流域NDVI的变化趋势及其影响因素,对准确评估该流域近年来植被覆盖及变化情况,分析气候驱动力因素具有重要意义。采用两种数据集:中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台2000—2015年的全国合成产品;美国国家航空航天局2020—2021年的MOD13A2产品。使用趋势分析法分析滇池流域NDVI的年际和年内变化。在中国气象数据网下载1999—2015年滇池流域降水和平均气温的数据,结合NDVI数据,分别分析NDVI与降水、温度的相关关系。研究结果表明,2000—2015年间滇池流域年际和年内的春季、秋季及冬季NDVI均呈增长趋势,而年内夏季NDVI呈下降趋势。但2020年滇池流域NDVI较小,且在年内呈季节性变化趋势。滇池流域不同区域植被空间分布差异明显,整体上呈现由南向北,由西向东逐渐增大的变化趋势。NDVI较高的地区集中在流域上游,而水体及其周围地区植被覆盖较低,且水体及其周围的NDVI呈减小的趋势。滇池流域的降水量和平均温度均呈波动性变化,且2000—2015年的降水量呈明显的下降趋势。通过相应的偏相关分析发现,降水量和平均气温对NDVI均表现出正相关关系,并且相关性最强的是前期(气象因素相比于NDVI提前一个季度的时间)情况的平均气温和NDVI。总体上,2000—2015年滇池流域的NDVI在时空上呈增长趋势,但2020年滇池流域的NDVI较小;在气候响应方面,3个月前的平均气温变化对NDVI的变化起主要影响作用。   相似文献   
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