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1.
城市森林水土流失的研究   总被引:6,自引:3,他引:3  
通过对北京、伦敦的城市森林和河南长江流域山区水土保持林的水流失率、土流失率及水土流失率进行了计算比较,得出了水流失率、水土流失率是考查城市森林水土流失较好的指标。从而可以运用该新指标来考查城市降水流失率和水土流失率。  相似文献   
2.
依据城市森林和城市水土流失的特点,本文提出考查城市水流失率、水土流失率的指标。并对北京、伦敦等城市和河南长江流域山区水土保持林的水流失率进行了计算比较,结果表明水流失率、水土流失率是考察城市地区和一般林地水土流失的较好指标。  相似文献   
3.
生态防护工程对高速公路边坡土壤保持效率的影响   总被引:5,自引:0,他引:5  
研究了郑州市西南绕城高速公路边坡发生土壤流失的规律及不同生态防护工程的影响。结果表明,在植被覆盖度相同时(90%,70%,50%,30%,10%),不同生态防护工程(小拱架,方形网,无生态防护)下的边坡土壤流失量和流失速率各不相同。提出了土壤保持效率的概念和计算方法,建立了3种类型边坡土壤流失量与降雨量,土壤流失速率与降雨强度关系模型,得出3种边坡防护类型土壤流失量与降雨量,土壤流失速率与降雨强度呈较好的幂函数关系;当植被覆盖度为50%~55%时,小拱架、方形网生态防护工程土壤保持效率达到最大值,小拱架生态防护土壤保持效率平均为方形网的1.28倍。  相似文献   
4.
伏牛山区陶湾流域径流泥沙模拟误差分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
以豫西伏牛山区陶湾流域为研究对象,利用该流域2006—2007年22次径流、泥沙数据对分布式AnnAGNPS(Annualized AGricultural NonPoint Source)模型进行校准,2008—2009年31次径流、泥沙数据对模型进行验证。选取R2(决定系数)、E(效率系数)、VE(误差比)等统计参量评估流域径流、泥沙、氮、磷物质输出的模拟精度。结果表明:(1)SCS-CN值是径流模拟精度的主要影响因素,校准期内径流VE=-7.7%(R2=0.95,p0.05),验证期内VE=-6.1%(R2=0.90,p0.05),误差值位于可接受的范围之内,±15%。径流误差相对较低,径流模拟精度也影响泥沙和氮、磷的模拟精度;(2)泥沙模拟误差影响因素较为复杂,植被覆盖率、曼宁粗糙系数等因素最为敏感,还受流域DEM、土壤、土地利用等空间参数精度的影响。校准期内VE=15.1%(R2=0.55,p0.05),验证期内VE=17.0%(R2=0.60,p0.05),泥沙模拟误差较径流要大。泥沙和径流模拟误差趋势相同,对小型降雨事件,模拟值偏高,大型降雨事件模拟值偏低。(3)氮、磷模拟值具有更大的不确定性,氮VE=22.0%(R2=0.69,p0.05),磷VE=24.0%(R2=0.48,p0.05)。AnnAGNPS模型对径流、泥沙、氮、磷模拟均存在有一定的不确定性,模拟误差呈现一定的变化趋势。校准后的AnnAGNPS模型可以用于伏牛山区流域。  相似文献   
5.
研究三峡库区兰陵溪流域0~30 cm层土壤有机碳(SOC)密度的影响因素,建立该地区土壤有机碳密度的回归方程,调整碳汇策略。通过典型样点法选取该流域各土地利用方式0~30 cm土壤样品,测定其SOC密度,调查各取样点海拔、坡度、坡向、土壤理化性质等环境因子,分析SOC密度与环境因子的相关性。结果表明,该流域草地、茶园地、灌木地、林地、农地5种主要土地利用方式的平均SOC密度分别为7.55、3.83、6.04、10.24、2.83 kg/m~2,差异极显著(P0.01);SOC密度与有机质含量(r=0.942)、黏粒含量(r=0.898)、总氮含量(r=0.863)、海拔(r=0.599)等环境因子呈极显著正相关(P0.01);与沙粒含量(r=-0.932,P0.01)和坡度(r=-0.407,P0.05)呈负相关;与土壤p H、总磷含量、总钾含量的相关性不显著。SOC密度与上述环境因子的复相关系数R=0.9860.8,为高度相关,且复相关系数大于任一自变量与因变量之间的相关系数,说明环境因子对SOC密度具有综合影响。  相似文献   
6.
[目的]研究砷(As)在水稻幼苗中的积累转运。[方法]利用琼脂培养基质模拟厌氧的湿地环境,在不同As浓度条件下对水稻幼苗进行培养。[结果]培养基质中的As对水稻根部干重没有显著影响,对地上部干重产生了显著抑制作用。低剂量的As可以促进部分水稻品种干物质的积累。水稻根系对As具有较强的吸收积累能力,As被根系吸收后多数被固定于根部,只有少量被转运至茎叶,二者呈极显著正相关关系。[结论]该结果为进一步研究As在水稻中的积累转运规律提供了重要的理论依据。  相似文献   
7.
三峡库区防护林林分结构特征与径流、泥沙输出的关系   总被引:1,自引:0,他引:1  
为揭示三峡库区防护林林分结构与径流、泥沙输出之关系,基于森林资源二类调查数据,把三峡库区秭归县茅坪镇中西部林区马尾松、杉木和针阔混交林等3个优势树种以郁闭度的差异而划分为15个林分类型,调查各林分类型灌木、草本盖度等结构特征以及径流和泥沙的输出量。结果表明:1)马尾松、杉木和混交林分,灌木盖度与郁闭度均呈负指数关系,郁闭度对杉木林灌木盖度的影响最为敏感;草本盖度与郁闭度呈明显的抛物线关系。郁闭度相同的林分,混交林更适合草本植物的生长;马尾松、杉木和混交林林分郁闭度为0.65、0.60、0.61时,具有最大枯落物生物量。2)在4次降雨事件中,马尾松、杉木、混交林分产生的径流量分别为29.9、30.4、32.7mm,混交林径流量最大,与马尾松和杉木差异显著(P0.05),马尾松和杉木差异并不显著。3)4次产沙事件中,马尾松、杉木和混交林泥沙输出量分别为289.0、299.6kg·hm~(-2)和277.3kg·hm~(-2),混交林泥沙输出量最小,杉木输出量最大。马尾松与杉木泥沙输出量差异并不显著,混交林与马尾松和杉木差异均显著。研究结果说明本区域马尾松郁闭度为0.55~0.65、杉木为0.52~0.60、混交林为0.61~0.77时,才能形成较好的灌草结构,发挥良好的水源涵养和水土保持效益。  相似文献   
8.
基于河南省林业发展三级区划方案、森林资源二类调查资料和810个土壤有机碳样点数据,构建河南省三级林区土壤有机碳的空间分布模型,选用Nash-Sutcliffe系数(E)、模拟误差(V)和决定系数(R2)等统计参量评估模型的模拟能力。利用模型分析森林土壤有机碳储量的空间分布特征,并估算不同深度的土壤碳储量。结果表明:所有林区土壤有机碳密度值均随深度的增加而呈指数形式迅速下降;表层(20 cm)土壤有机碳密度受植被类型影响显著,山区表层碳密度值高于平原地区(P0.05)。底层(40cm)土壤有机碳密度受土壤质地影响显著,砂质土壤碳密度值高于粘土(P0.05),砂质土有较深的有机碳分布;表层土壤有机碳密度预测值有偏低趋势,深层预测值可能偏高;所有模型的Nash-Sutcliffe系数均大于0.6、模拟误差低于±15%,模型可以对土壤有机碳密度值进行估算。若考虑0~200 cm的土壤深度,用0~100 cm深度的有机碳密度值来表征总有机碳密度时结果偏低(偏低约19.99%),砂质土的偏低趋势更加突出。  相似文献   
9.
为揭示同一生活型草本植物生长期内C、N、P生态化学计量学特征,在豫西南外方山设置羊胡子草(Carex rigescens)、芒草(Miscanthus sinensis)、野菊花(Dendranthema indicum)样地,测定生长期内叶片C、N、P含量及其生态化学计量比。结果表明:同一生活型种间植物叶片化学计量学特征具有多变性,胡子草、芒草、野菊花等3种植物生长期内叶片C含量平均为447.6 g/kg、448.1 g/kg和459.9 g/kg,N含量为26.8 g/kg、23.5 g/kg和25.6 g/kg,P含量为1.9 g/kg、1.5 g/kg和2.0 g/kg;3种植物综合变异系数排序为P含量(45.0%)C/P值(33.2%)N/P值(30.1%)C/N值(26.0%)N含量(25.3%)C含量(2.0%),C含量最稳定,N含量次之,P含量较不稳定;C含量与N、P含量负相关性均不显著(P0.05),P含量与N含量正相关性极显著(r=0.736,P0.01),N含量与C/N值负相关性极显著(r=-0.700,P0.01),P含量与C/P值负相关性极显著(r=-0.891,P0.01),C/N值与C/P值正相关性显著(r=0.283,P0.05);植物种类对叶片C含量影响显著(P0.05),N含量、P含量、C/N值与C/P值主要受生长期采样时间的影响(P0.05),物种种类与采样时间对N/P值影响不显著(P0.05)。研究区域植物叶片生态化学计量特征时,应考虑植物种类与生长期的影响。  相似文献   
10.
【目的】建立三峡库区兰陵溪流域森林土壤有机碳、有机质与容重之间的回归模型,完善土壤属性数据库。【方法】利用该流域森林土壤调查数据库,确立土壤有机质(SOM)与有机碳(SOC)间的转换系数,构建土壤容重(BD)与SOM(SOC)含量之间的回归模型,并使用决定系数(R2)、Nash-Sutcliffe效率系数(E)、百分误差(Pe) 等统计参量进行检验。【结果】Van Bemmelen转换系数(0.58) 不适合该研究区(R2=0.62,E=0.51、Pe=-31.16%),SOC-SOD转换系数应该为0.455(R2=0.85,E=0.86、Pe=-3.0%),不同深度SOC-SOD转换系数并不相同,随土壤深度的增加迅速降低;其他地区构建的BD-SOM(SOC)回归模型不能直接应用于该区域,BD-SOM模型参数优化后可应用于该区域;BD-SOC模型参数优化后,对数多项式模型可以用于该区域。【结论】BD-SOM回归模型模拟值优于BD-SOC模型,建议使用BD-SOM回归模型进行土壤数据库完善。其中效率最高、误差最小的模型为Federer有机密度模型(R2=0.75,E =0.81,Pe =5.4%),可以在该地区推广应用。  相似文献   
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