开口导管比例对栓塞脆弱性曲线类型的影响

【目的】栓塞脆弱性是木本植物水力学研究的热点,一般通过建立栓塞脆弱性曲线(VC)来评定。离心机法是建立VC的主要方法之一,前人研究普遍认为Cavitron离心机法建立长导管树种VC时,离心枝条内的导管被切开,大量开口导管的存在造成栓塞假象,致使曲线呈现极为脆弱的"r型",显著高估了植物的栓塞脆弱性。本研究拟在种间水平检验脆弱曲线类型是否受开口导管比例的影响,为离心机法评估植物栓塞脆弱性的可靠性提供参考,从而更准确地评估植物抗栓塞能力,为抗旱树种选择提供可靠依据。【方法】选取具不同导管长度的9个树种,根据Cavitron离心机转子直径的大小(27.4 cm),将9个树种分为3类:长导管树种(平均导管长度15 cm:刺槐、桑、紫薇)、中导管树种(平均导管长度10～15 cm:女贞、桃、沙棘)和短导管树种(平均导管长度10 cm:元宝槭、榛、秦白杨)。使用Cavitron离心机法建立VC,采用注气法测定最大和平均导管长度,分析开口导管比例与VC曲线特征的关系。【结果】长导管树种及短导管树种的元宝槭和榛的VC能用单威布尔函数良好拟合,中导管树种和短导管树种秦白杨的VC能用双威布尔函数良好拟合。长导管树种刺槐和桑的VC相似,呈"r型",而紫薇呈"s型";中导管树种女贞、沙棘及短导管树种秦白杨的VC呈2条"s型"曲线组成的双威布尔形,而中导管树种桃的VC更接近于"s型";短导管树种元宝槭和榛的VC均呈"s型"。长导管树种的平均导管长度(L_v)接近20 cm,两端开口的导管比例(F_(27.4))达20%左右,一端开口到离心机转子中心的导管比例(F_(13.7))达60%左右;中导管树种的L_v接近离心机转子半径(13.7 cm),F_(27.4)达10%左右,F_(13.7)达40%左右;短导管树种的L_v在5 cm以下,F_(27.4)均小于0.1%,F_(13.7)最大为2.68%。9个树种的栓塞脆弱性指标P_(12)、P_(50)(分别对应导水率损失12%、50%时的木质部水势)均与开口导管比例(F_(27.4)、F_(13.7))呈显著正相关(P0.05),但P_(88)(导水率损失88%时对应的木质部水势)与开口导管比例不具有显著相关。【结论】在种间水平验证开口导管比例能使Cavitron离心机建立的VC发生类型变化,当开口导管比例极少时,脆弱曲线呈"s型",随着开口导管比例增多可能会造成"r型"曲线及介于"s型"与"r型"之间的"中间型"曲线。此结论能进一步支持开口导管栓塞假象的假说,为Cavitron离心机法测定栓塞脆弱性时的树种选择提供理论依据。     

基于IKONOS高分辩率影像的城市草地信息提取研究

在IKONOS影像图上提取草地信息试用了2种方法进行探索,分别采用植被指数法和基于灰度共生矩阵的纹理量分类法.前者用MSAVI指数分类提取得到的精度为87.48%;后一种方法是通过从近红外波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵,计算并提取理想窗口的最能反映类别差异的纹理量值,试验发现取3X3窗口的CON纹理量可以较好地提取出草地信息,通过精度评估发现具有较高的精度(平均精度达90.56%).研究证明用该法提取草地信息可取得相对理想的精度效果.     

流域下垫面特征对多年平均径流系数的影响

【目的】分析流域地貌结构特征、土地利用/覆盖分类以及土壤物理性质对其多年平均径流系数的影响,确定影响流域多年平均径流系数的重要下垫面因子,为流域土地利用、水利工程建设、防洪减灾、水资源开发利用等人类开发活动提供科学依据。【方法】选取淮河上游23个小流域为研究对象,使用ArcGIS10.3等软件处理得到坡度、面积高程积分、曲率、河网分形维数等流域地貌结构特征因子,使用遥感图像处理软件ENVI5.1处理得到流域土地利用分类结果,并在EXCEL中对流域多年平均径流系数和各下垫面因子进行相关性分析。【结果】在流域地貌结构因子中,多年平均径流系数与平均坡度和面积高程积分关系最好,且均为正相关关系,确定性系数分别为0.485 7和0.478 6。在土地利用/覆盖方面,林地、耕地面积所占比例对多年平均径流系数有较大影响,其中林草地面积占比与流域多年平均径流系数呈正相关关系,耕地面积占比与流域多年平均径流系数呈负相关关系,确定性系数分别为0.292和0.262 3。在土壤条件方面,各因子与多年平均径流系数相关性均较为微弱。【结论】在研究区内众多地貌结构因子中,平均坡度和面积高程积分对多年平均径流系数影响最大,林地、耕地面积所占比例影响较大,土壤物理性质则影响微弱。     

多极化多角度ASAR数据反演裸露和小麦地表土壤湿度

为了更好地监测地表土壤湿度,利用多极化、多角度ASAR-APP影像数据,研究了裸露和小麦地表土壤湿度反演方法。对裸露地表,基于AIEM（advance integral equation model）模型,建立多项式半经验模型反演土壤湿度;对小麦地表,小入射角HH极化ASAR数据与土壤湿度相关性更好,大入射角HH极化ASAR数据与小麦含水率相关性更好。基于水云模型,首先利用大入射角HH极化ASAR数据去除小麦冠层对雷达后向散射的影响,然后利用多角度ASAR数据推导建立小麦地表土壤湿度反演半经验模型;实测数据验证了裸露和小麦地表土壤湿度反演模型的适用性,利用验证数据反演裸露和小麦地表土壤湿度精度（RMSE）分别为3.55%、3.81%。结果表明,该文半经验模型具有较高的反演精度。