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1.
祁连山东段高寒植被类型对土壤理化特征的影响   总被引:1,自引:1,他引:0  
[目的]探讨祁连山东段不同高寒植物的土壤理化特征,为区域水资源合理利用提供理论依据。[方法]对祁连山东段6种灌丛植被和高寒草地的土壤基本性状、土壤持水能力和土壤渗透性进行了相关指标的测定。[结果]①祁连山东段高寒植被的土壤容重随着土层深度的增加而增大,土壤含水量则随着土层深度的增加而降低。②祁连山东段土壤总孔隙度随着土层深度的增加而减小,毛管孔隙和非毛管孔隙无明显的垂直变化规律;③祁连山东段土壤最大持水量随着土层深度的增加而递增,土壤毛管持水量表现为先减少后增加的变化趋势;土壤非毛管持水量变化规律则不太明显。④祁连山东段土壤初渗透率(0.58~2.81 mm/min)高于平均渗透率(0.05~1.26 mm/min)和稳渗透率(0.04~1.31 mm/min),6种高寒植被的土壤初渗透率表现为高寒草地>山生柳>硬叶柳>绣线菊>千里香杜鹃>金露梅>头花杜鹃;平均渗透率表现为绣线菊>金露梅>千里香杜鹃>山生柳>硬叶柳>高寒草地>头花杜鹃;稳渗透率表现为绣线菊>金露梅>千里香杜鹃>山生柳>硬叶柳>头花杜鹃灌丛>高寒草地。[结论]研究区域高寒植物类型的不同会对该区域土壤理化特征产生不同影响,即土壤理化特征与植物之间存在相互联系与相互作用的关系。  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.
  1. The amplitude, duration, frequency, and predictability of runoff and inundation of aquatic habitats are key hydrological characteristics linked to aquatic ecosystem functioning and biodiversity, but they are seldom integrated into analyses of Amazon floodplain ecology. Remote sensing approaches, measurements and modelling of floodplain hydrology provide a basis for this integration.
  2. Effective legislation to protect floodplains and other wetlands depends on operational definitions that require application of hydrological data.
  3. Extent and changes of flooded areas are linked to fish diversity and to presence and growth of flooded forests and floating plants.
  4. Dam construction reduces river system connectivity and modifies the flood pulse, with major negative implications for floodplain ecosystems adapted to and dependent on a natural flood regime.
  5. Trends and variability in climate plus deforestation are altering the Amazon's hydrological cycle, causing changes in discharge and flooded area with concomitant ecological impacts.
  相似文献   
4.
植被盖度是刻画陆地生态系统植被覆盖的重要生态参量。以当雄县Landsat-8OLI为数据源,从10种常用植被指数中筛选出适合反演高寒草地生长季/非生长季草地植被盖度的植被指数,引入像元三分法确定端元特征值,通过不同植被指数基于像元二分模型反演植被盖度的对比分析,确定适合生长季/非生长季植被盖度最优植被指数,根据反演结果分析了研究区草地生长季/非生长季植被盖度的时空变化特征。结果表明:1)由可见光-近红外波段构建的植被指数适用生长季植被盖度反演,由短波红外构建的植被指数适用于非生长季植被盖度反演。2)基于MSACRI的像元二分模型适合非生长季植被盖度反演,基于NDVI的像元二分模型则最适用于生长季植被盖度的反演。3)研究区草地植被盖度随海拔增加呈现先增加后减少的单峰变化格局,草地集中分布于海拔4300~5100 m处。生长季植被盖度主要集中于20%~80%,非生长季绝大部分的草地盖度小于40%。研究结果可为草地生态系统碳存储、植被生产力、土壤侵蚀、生态水文等研究提供参考依据。  相似文献   
5.
吕梁山地区地形垂直差异明显,植被对气候变化反应敏感,研究吕梁山地区植被物候变化,探索植被物候变化与气候的响应关系,旨在为高海拔山区植被物候研究和生态治理提供借鉴。基于2000—2015年MODIS NDVI时间序列数据,通过动态阈值法提取吕梁山地区的植被物候,对气温、降水进行空间插值,并对植被2个关键物候期与气候因素进行偏相关分析。结果表明:(1)植被生长季开始日期(the start of the growing season,SOS)提前的区域约占85.7%,其中16.2%显著提前;植被生长季结束日期(the end of the growing season,EOS)推迟的区域约占90.6%,其中33.3%显著推迟。(2)区内74.8%、87.7%植被SOS分别与气温、降水呈负相关,气温升高或降水增加,植被SOS提前。植被SOS在高海拔山区受4月气温影响显著,而低海拔地区受4月降水影响显著。(3)区内72.6%、65.1%植被EOS分别与气温、降水呈正相关,气温升高或降水增加,植被EOS推迟。植被EOS在北部和西部地区受11月气温影响显著,而高海拔地区受9月降水影响显著。2000—2015年吕梁山地区植被物候发生显著变化,各地区对气温、降水的响应不同,研究结果可为区域物候、气候变化研究和陆地生态治理提供科学依据。  相似文献   
6.
植被覆盖和降雨因子变化及对东北黑土区土壤侵蚀的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的] 研究东北黑土区植被覆盖和降雨侵蚀力因子对土壤侵蚀时空变化的影响程度,为该区水土流失治理和可持续发展提供科学依据。[方法] 运用修正后的通用土壤流失方程(RUSLE)得到了2000—2018年东北黑土区土壤侵蚀分布特征,并探究土壤侵蚀模数与因子时空分布变化规律,得出侵蚀模数对于植被覆盖和降雨侵蚀力因子变化的敏感性。[结果] 黑土区土壤侵蚀变化与植被覆盖与管理因子和降雨侵蚀力因子的变化相关。研究期间侵蚀模数从1 175.20 t/(km2·a)下降至822.07 t/(km2·a),并且全区主要以微度侵蚀和轻度侵蚀为主,空间上呈现西南向东北逐渐降低的空间分布特点。[结论] 东北黑土区东南部和西南部的植被覆盖与管理因子(C)敏感系数分别为0.95和1.00,是强度敏感区域,提高植被覆盖度将成为有效治理手段;西北与西南降雨侵蚀力因子(R)敏感系数分别为0.45和1.00,为中度敏感和强度敏感的区域,降低降雨的影响对治理侵蚀最为有效。  相似文献   
7.
HE Qian 《干旱区科学》2020,12(5):865-886
Soil erosion in the Three-River Headwaters Region (TRHR) of the Qinghai-Tibet Plateau in China has a significant impact on local economic development and ecological environment. Vegetation and precipitation are considered to be the main factors for the variation in soil erosion. However, it is a big challenge to analyze the impacts of precipitation and vegetation respectively as well as their combined effects on soil erosion from the pixel scale. To assess the influences of vegetation and precipitation on the variation of soil erosion from 2005 to 2015, we employed the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) model to evaluate soil erosion in the TRHR, and then developed a method using the Logarithmic Mean Divisia Index model (LMDI) which can exponentially decompose the influencing factors, to calculate the contribution values of the vegetation cover factor (C factor) and the rainfall erosivity factor (R factor) to the variation of soil erosion from the pixel scale. In general, soil erosion in the TRHR was alleviated from 2005 to 2015, of which about 54.95% of the area where soil erosion decreased was caused by the combined effects of the C factor and the R factor, and 41.31% was caused by the change in the R factor. There were relatively few areas with increased soil erosion modulus, of which 64.10% of the area where soil erosion increased was caused by the change in the C factor, and 23.88% was caused by the combined effects of the C factor and the R factor. Therefore, the combined effects of the C factor and the R factor were regarded as the main driving force for the decrease of soil erosion, while the C factor was the dominant factor for the increase of soil erosion. The area with decreased soil erosion caused by the C factor (12.10×103 km2) was larger than the area with increased soil erosion caused by the C factor (8.30×103 km2), which indicated that vegetation had a positive effect on soil erosion. This study generally put forward a new method for quantitative assessment of the impacts of the influencing factors on soil erosion, and also provided a scientific basis for the regional control of soil erosion.  相似文献   
8.
基于无人机多时相植被指数的冬小麦产量估测   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过无人机搭载多光谱相机,对不同水分亏缺条件下冬小麦多个生育期进行遥感监测,采用不同种类多光谱植被指数表征冬小麦的生长特征,分析了植被指数与冬小麦产量的相关关系,并利用多时相植被指数构建产量估测数据集,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归和随机森林回归3种机器学习算法进行冬小麦产量估测。结果表明,随着冬小麦的生长,多个植被指数与产量的相关性不断增强,灌浆末期相关系数达到0.7,植被指数与产量的线性回归决定系数也达到最大。多时相植被指数反映了冬小麦生长的变化特征,进一步提高了冬小麦产量估测精度,采用开花期和灌浆初期的多时相植被指数进行估产比采用单个生育期的植被指数估测产量的精度高,采用偏最小二乘回归模型的估测精度R2提高约0.021,支持向量机回归模型R2提高约0.015,随机森林回归模型R2提高约0.051。采用灌浆末期的多时相植被指数,3种模型均有较高的估测精度,偏最小二乘回归模型估测精度最高时的R2、RMSE分别为0.459、1 822.746 kg/hm2,支持向量机回归模型估测精度最高时的R2、RMSE分别为0.540、1 676.520 kg/hm2,随机森林回归模型估测精度最高时的R2、RMSE分别为0.560、1 633.896 kg/hm2,本文数据集训练的随机森林回归模型估测精度最高,且稳定性更好。  相似文献   
9.
甘肃省高寒草甸植被覆盖度反演及其时空变化研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
本研究以甘肃省高寒草甸为研究区,基于2000—2019年遥感数据和2014年实测数据,采用经验回归模型法构建植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)估算模型,并研究了过去20年高寒草甸FVC时空变化规律、稳定性及变化原因,以期为FVC动态监测提供科学依据。结果表明:在6种植被指数(vegetation index,VI)中除比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)外,其余VI与FVC相关系数均大于0.65(P<0.01);模型精度检验发现高寒草甸FVC最佳反演模型为归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)二项式模型:y=-0.65x2+1.97x—0.23(R2=0.81,RMSE=7.33);甘肃省高寒草甸FVC呈现南高北低的格局,20年FVC均值处于较高水平,年均FVC呈现波动上升趋势,平均增速0.15%·a-1,其中FVC增加的面积占52.76%,稳定的面积占27.58%,下降的面积占19.66%,FVC变异系数小于0.15的面积占86.57%。综上所述,2000—2019年甘肃省高寒草甸FVC整体上呈现增加趋势,并且稳定性较高。  相似文献   
10.
基于水槽试验,系统的研究了在5种流量、3种植被组合和3种覆盖密度情况下的坡面流的水力参数、水力因子间的关系和阻力规律。结果表明,坡面流一般为湍流,植被的存在增强了坡面流的湍流强度。平均流速与单宽流量幂函数相关,且拟合结果良好。柔性植被对流速的减缓作用大于刚性植被。柔性植被坡面和刚性植被坡面的阻力系数均随雷诺数的增加呈幂函数递减。  相似文献   
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