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滇中高原常绿阔叶林对天然降雨雨滴动能的影响   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
曹光秀  赵洋毅  段旭  薛杨 《水土保持学报》2018,32(3):146-151,159
为探究滇中高原优势群落常绿阔叶林植被对降雨雨滴动能的影响,于2016年和2017年5—9月,在天然降雨条件下运用自计雨量计和滤纸色斑法,通过定位监测磨盘山常绿阔叶林林外降雨和林内穿透雨特征及其雨滴特性,针对不同降雨条件研究了常绿阔叶林对雨滴动能等特征的影响。结果表明:林外的雨滴个数比林内降雨的雨滴个数多61.7%;随着雨量的增大,雨滴直径分布规律也呈逐渐增大的趋势;在小雨条件下,0.5mm林外降雨雨滴直径数量占总雨滴数的40.85%,而同径级雨滴林内仅占总数的12.22%,且以0.5~3.5mm的雨滴数量所占比例较大;当林外降雨雨滴直径超过4.5mm,雨滴终点速度稳定在9.34m/s;林内降雨雨滴直径超过4.1mm,雨滴终点速度稳定在7.05m/s;同一雨滴径级下,暴雨条件下的雨滴动能比小雨时的动能大98.29%,且随降雨量的增大而增大,林内累积雨滴动能的峰值达到林外降雨的20.68%。随着雨滴直径的增大,穿透雨势能、降雨总势能及林冠截留势能均呈逐渐增大的趋势,缓冲势能比穿透雨势能大46.59%,占总势能的65.18%。林冠层对小雨具有截持和增大林内降雨雨滴直径的作用,且造成林内降雨的滞后性,林冠对天然降雨的降雨速度、势能及动能起到明显的缓冲作用。  相似文献
2.
于2016年和2017年的5—9月期间收集研究区磨盘山国家森林常绿阔叶林的26场降雨数据,并对其林冠截留和降雨分配过程进行分析,结合研究期间的气象数据和林地调查资料,运用修正的Gash模型对其降雨截留过程进行模拟。结果表明:研究期间大部分为低雨强、低历时、中雨级的降雨;大气降雨量、穿透雨量、树干茎流量、林冠截留量分别为994.07,562.90,16.90,406.40mm。根据修正的Gash模型得出穿透雨量、树干茎流量、林冠截留量相对应的模拟值为548.63,21.75,403.28mm,与实测值相比,三者的相对误差分别为2.60%,22.29%,3.34%。总体来说,修正的Gash模型适用于拟合中亚热带地区常绿阔叶林降雨截留过程。对模型中出现的相关参数(c、P_t、S、S_t、、)进行敏感性分析,得出6个参数对林冠截留量模拟结果的影响顺序为cSS_tP_t。  相似文献
3.
采用“3414” 氮磷二元二次肥料试验方案设计田间小区试验,应用便携式高强度光度计对玉米鲜样第三、第六位叶肉和叶鞘硝态氮、铵态氮及可提取磷进行田间现场快速联合测定。结果表明,同一叶位叶肉与叶鞘之间硝态氮、铵态氮及可提取磷含量差异很大,经 t 检验,差异均达极显著水平。不同叶位相同部分氮、磷元素含量也有一定差异,经 t 检验,第三位与第六位叶肉硝态氮、铵态氮和叶鞘铵态氮的含量差异不显著,而叶肉和叶鞘可提取磷、叶鞘硝态氮的含量差异均达极显著水平;不同叶位各部分对应的硝态氮、铵态氮与施氮量和全氮呈正相关;可提取磷与施磷量和全磷也呈正相关关系,且第三位叶鞘相关性最好,均达极显著水平,该部位具有作为氮、磷营养状况诊断部位的可能性。硝态氮从反映土壤氮素水平和试剂成本上比铵态氮更适合作为诊断玉米植株氮营养状况的指标。  相似文献
4.
[目的] 研究钛矿开采对周边植被物种多样性和分布格局的影响,为废弃钛矿区生物多样性保护和植被恢复提供基础数据。[方法] 以海南省文昌市废弃钛矿区为例,利用方差分析、冗余分析(RDA)研究钛矿区土壤因子与乔木、灌木和草本物种多样性差异及分布格局影响。[结果] 文昌市废弃钛矿区辐射区域仅有植物28科37属45种,其中乔木类13种,灌木11种,草本21种。钛矿开采不仅对矿区植被产生破坏,同时对辐射区域200 m范围内的植被群落结构也有明显影响;废弃钛矿区物种α多样性指数除Pielou均匀度指数外都以草本最高,显著高于乔木和灌木。随着辐射区域距离的增加,物种多样性指数逐渐递减;通过土壤环境因子与物种多样性RDA排序得出,土壤pH值、土壤含水率、有效磷、有机质和铵态氮是影响物种多样性差异的主要环境因子,它们分别解释了废弃钛矿辐射区物种多样性42.6%,12.4%,8.5%,8.2%和7.9%的差异。[结论] 钛矿周边植物物种多样性和分布格局受土壤pH值、土壤含水率等多个环境因子共同影响。矿区周边物种多样性是否受土壤重金属的影响,尚待进一步研究。  相似文献
5.
风电机组关键位置载荷预测对风电机组安全、经济运行具有重要意义。通过建立SCADA数据与载荷间的近似关系对风电机组关键位置载荷进行预测。采用BP神经网络建立SCADA数据和载荷的关系模型,利用SCADA数据与载荷间的相关性来筛选模型输入参量,采用试错法确定BP神经网络的层数与神经元数量。针对某2.5 MW风电机组的7处关键位置进行了载荷实测。研究表明,在不采用风速作为输入参量的情况下,模型的预测结果与实测结果具有良好的一致性,相对误差的均值在1.28%到15.6%之间,决定系数R2在0.951到0.882之间;与试错法选择输入参量相比,基于相关性计算的输入参量选择方法能够更高效地筛选出更多恰当的SCADA参量,从而进一步提高预测准确度。因此,基于BP神经网络建立SCADA数据与载荷的近似关系可作为风电机组关键位置载荷预测评估的有效手段。  相似文献
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