钟山县山洪地质灾害风险评估与预警

为研究山洪地质灾害的智能评估与预警,以亚热带典型地区中国广西壮族自治区钟山县为研究对象,以遥感影像和实地调查为数据源,在ENVI和ArcGIS平台上处理遥感影像、光谱数据和DEM数据,全方位获取研究区的地形坡度、植被覆盖指数、土壤松散系数、山谷山脊类别、降雨量等数据。量化数据作为输入因子,以山洪灾害风险等级为输出因子,建立钟山县山洪地质灾害风险等级评价的广义回归神经网络模型。模型经过历史数据训练后,具有较强的自学习功能,通过实例验算,模型计算出的风险等级与实际风险等级吻合较好,所建模型适用于钟山县全境的山洪地质灾害风险等级评价。通过无线传输技术输入GPS定位的经纬度到模型中,自动匹配该点的神经网络输入数据,再经模型运算输出灾害风险等级,在用户终端上输出警示信息,从而实现对山洪地质灾害的实时智能预警,在钟山县具有较好的应用效果。     

西宁黄土丘陵区初雨后土壤水分地理变异与植被分异规律

2016年冬春季节在青海西宁北山公园布置了典型黄土丘陵样地,连续测试了样地的土壤温度和含水率等数据。结果显示:植物根区土壤含水率在1—2月份与土壤温度紧密相关,土壤含水率由大到小的顺序为阳坡西南坡、阳坡正南坡、阳坡台地、阴坡。当土壤升温到0℃以上时,阴坡和阳坡台地涵养降水能力增强,土壤含水率急剧上升。4月份是植被尤其是乔木树种萌发需水的重要时期,15%是衡量春季植被(乔木)萌发的重要指标和依据,该时期不同地理单元土壤含水量差异显著。阴坡是该区域植被恢复的最佳地理单元,可实现植被的自然恢复;阳坡平坡加以适当的人为干预(平整、环形围闭、灌水)后,植被恢复能力与阴坡陡坡较为接近;阳坡陡坡不适宜人工恢复,应以自然恢复模式为主。