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1.
干旱是干旱半干旱地区由气候变化和人类生产活动而引起的环境问题之一。区域环境干旱化趋势的研究对该区域生态环境、水资源管理及农业生产有着重要意义。在植被温度条件指数(VTCI)的基础上对克里雅河流域进行干旱监测。结果表明:2005-2010年研究区整体上向干旱化方向发展,由北向南干旱趋势依次增强。其中,南部山区2005年VTCI值为0.696 4,到2010年VTCI值为0.486 4,其变化相差-0.210 0,旱化趋势较为严重;研究区中部的VTCI相差值分别为0.071 3和0.042 6,表现为有轻微干旱程度减弱趋势,变化不明显;北部地区即克里雅河下游地区的VTCI值从2005年的0.121 0减少到2010年的0.075 4,VTCI相差-0.045 6,呈轻微旱化趋势。  相似文献
2.
通过GIS技术,以及1990年、2000年、2010年克里雅河流域Landsat-TM影像数据和中巴资源卫星数据,分析了克里雅河流域近20a土地利用/覆被变化并对其生态环境状况进行评价,结果显示:(1)克里雅河1990—2010年的20a里各土地利用类型变化显著,其中耕地、水域湿地、建设用地和林地呈不断增加趋势,变化幅度分别为29.62%,16.64%,11.28%,2.9%。草地、沙地和未利用地面积不断减少,变化幅度为-3.65%,-0.6%,-0.33%;(2)1990—2010年流域新增耕地主要由3.11%的草地、0.3%的沙地和0.35%的未利用地转移而来,新增水域湿地主要由0.15%的沙地和0.29%的草地转移而来,新增建设用地主要由0.02%的沙地和0.15%的耕地转移而来,新增林地则主要由0.18%的沙地和0.03%的草地转移而来;(3)对流域生态环境状况进行评价可知在近20a里克里雅河流域生态环境状况无明显变化,但是流域耕地面积的不断扩张对流域生态环境良性发展产生一定隐患,因此合理利用流域水土资源对流域生态环境安全十分重要。  相似文献
3.
克里雅河绿洲在空间分布上几乎与于田县行政区划中的人居区域相吻合。利用于田县经济增长和生态环境数据,构建绿洲经济增长和生态环境的指标体系,运用熵权法得到绿洲经济增长综合指数和生态环境综合指数,通过相关系数分析和耦合协调度模型对绿洲经济增长与生态环境耦合协调进行分析。结果表明:1)克里雅河绿洲经济增长和生态环境综合指数都呈上升的趋势,但经济发展综合指数的增长趋势大于生态环境综合指数的增长趋势。2)克里雅河绿洲经济增长和生态环境综合指数的关系相对密切,经济增长和生态环境的协调度C围绕起均值0.4954上下波动,调和指数T和耦合协调度D总体呈上升趋势。3)耦合协调度变化量ΔD和环比增长率r在小波动中呈现增长趋势。  相似文献
4.
以新疆克里雅河流域于田绿洲为研究靶区,运用压力—状态—响应(PSR)模型,从时间尺度上对1999—2010年绿洲生态安全状况进行评价并进行影响因子分析。结果表明:于田绿洲生态安全综合指数大致上呈现递增趋势,1999—2005年处于不安全状态、2006—2010年由临界安全状态向较安全状态转变。限制性因子分析表明:影响于田绿洲生态安全的主要限制因子是第三产业占GDP比重、单位耕地农业总产值、人均粮食产量、境内公路里程、农牧民人均纯收入、城镇化程度、耕地面积比重。研究表明于田绿洲生态安全现状良好,评价结果将为维持及进一步改善生态状况提供科学依据。  相似文献
5.
在干旱半干旱地区,土壤盐渍化是常见的土地退化问题之一。本研究选取于田县克里雅河上游边缘典型盐渍化区域作为研究靶区,通过EM38大地电导率仪实测土壤表观电导率,提取不同系数下的土壤调节植被指数(SAVI),分析了SAVI指数与土壤电导率间的相关性,并利用同时期WorldView-2影像的敏感波段建立了基于高分辨率影像数据的土壤盐渍化偏最小二乘回归(PLSR)模型并进行了精度验证。结果表明:①从遥感影像提取SAVI指数时,在系数(L)调节范围内选取固定系数值,系数值(间隔为0.1)从0.1变化到1.0的过程中,相应提取的SAVI指数与土壤电导率的相关性明显提升,相关性系数(r)从0.30提高到0.50,并通过显著性检验(P0.01)。②选取的SAVI1.0、B6、B7、B8四种变量中,以SAVI1.0+B6+B8为变量组合所建立的PLSR模型为最优,该模型较其他变量组合建模的决定系数(R2p)提高了0.11,因此,在研究区该模型具有更好的预测能力,模型精度为RMSEC=0.77dS/m、RC2=0.68、RMSEP=0.79 dS/m、RP2=0.66、RPD=2.2。  相似文献
6.
针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)和BP人工神经网络(back propagation artificial neural networks, BP ANN)方法建立定量反演该流域土壤含盐量模型并做出研究区高空间分辨率土壤含盐量分布图。结果表明:1)利用实测高光谱数据和影像数据分别建立的2种模型中BP神经网络模型预测精度都高于PLSR模型,其中基于影像数据建立的6:8:1结构的3层BP神经网络模型决定系数R2、均方根误差RMSE、相对分析误差RPD分别为0.851、0.979、2.337,模型的稳定性和预测能力都优于PLSR模型(R2、RMSE、RPD分别为0.814、1.139、2.007)。2)利用WorldView-2影像提高了土壤含盐量制图的空间分辨率,归一化植被指数NDVI和比例植被指数RVI较有效降低了植被覆盖与土壤水分对预测精度的影响。本文建立的考虑植被覆盖与土壤水分定量反演土壤含盐量的模型不需要复杂的参数,一定程度上满足了干旱、半干旱地区的盐渍化监测需求,可以促进WorldView-2等高空间分辨率卫星在盐渍化监测中的进一步应用。  相似文献
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