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1.
土壤水分不足是黄土高原丘陵区植被建设的主要限制因子,土壤水分的空间分布受外界气象因子、土地利用与复杂地形等的影响,关系比较复杂。本研究利用黄土丘陵区纸坊沟流域的土壤水分试验资料,建立了基于GIS的BP神经网络模型,模型中同时考虑了多个因子对土壤水分空间分布的影响,利用实测资料对网络进行训练后对整个流域进行了预测,预测结果与实际情况较为一致,表明应用GIS与BP神经网络研究区域复杂地形下的土壤水分分布规律是可行的。  相似文献   
2.
黄河中游严重水土流失区土壤粒径分布规律研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过野外考察和室内分析计算,在利用水文站实测悬移质颗粒级配组成和淤地坝取样资料分析的基础上,探讨总结了研究区粗颗粒泥沙、平均粒径以及中数粒径的变化规律,提出了黄河中游严重水土流失区土壤粒径由南向北颗粒逐渐变粗的趋势。  相似文献   
3.
根据实测玉米高光谱数据和遥感影像数据,以郑州市为研究区域,分别利用原始光谱反射率、光谱反射率一阶导数以及植被指数(NDVI)建立了LAI回归模型,比较拟合效果以确定精度最高的模型,充分挖掘高光谱的优势,提高夏玉米LAI遥感估算精度.结果表明,夏玉米LAI的最佳回归模型为利用波长439.31nm处的光谱反射率一阶导数数据进行回归分析建立的三次多项式回归模型,其决定系数R2为0.761.  相似文献   
4.
陕北农牧交错带不同人工植被下的土壤质量研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
以陕北农牧交错带为研究对象,通过对不同人工植被下的土壤机械组成、土壤养分、土壤微生物、土壤酶活性的变化进行分析,得到不同植被对土壤质量的影响结果。结果表明:随着人工植被的建立与生长,土壤质量总体趋于好转.但不同样地随着植被盖度和植被种类的不同,土壤质量差异很大;多年生乔木林改良土壤质量的潜力最高.耕作粗放的农地土壤质量有所下降。  相似文献   
5.
在野外考察和遥感制图的基础上,深入分析了研究区土地形成的环境条件和分异过程,从农业生产和生态环境建设的角度,对土地资源进行类型划分与质量评价,全面阐述了各种土地类型的形态特征、利用状况、质量差异和存在的主要问题,提出了土地资源的开发方向和应采取的措施。  相似文献   
6.
土地资源信息系统数据库的设计研究 --以乾县试区为例   总被引:1,自引:0,他引:1  
建立土地资源信息系统可以为合理开发土地资源提供信息来源与最佳方案,而数据库的设计是建立土地资源信息系统最关键部分。以乾县试区为例,应用Visual FoxPro与ARC/INFO建立基于Windows平台的黄土高原区土地资源信息系统数据库,并在此基础上设计了数据库管理系统,为建立水土流失严重、生态环境脆弱区的土地资源信息系统奠定基础。  相似文献   
7.
建立土地资源信息系统可以为合理开发土地资源提供信息来源与最佳方案,而数据库的设计是建立土地资源信息系统最关键部分。以乾县试区为例,应用Visual FoxPro与ARC/INFO建立基于Windows平台的黄土高原区土地资源信息系统数据库,并在此基础上设计了数据库管理系统,为建立水土流失严重、生态环境脆弱区的土地资源信息系统奠定基础。  相似文献   
8.
以湟水河流域(西宁段)为研究区,根据研究区地理与生态特点,选择降雨侵蚀力、坡度、土壤可蚀性、植被覆盖度作为土壤侵蚀危险性的评价指标,在ArcGIS支持下生成单因子危险性分布图,在此基础上基于ArcGIS的空间叠加分析功能,对土壤侵蚀危险性进行综合评价。结果表明:研究区域内土壤侵蚀中度和高度危险区域占大部分,达到71.4%;轻度危险区域和不敏感区域较少,分别为1.37%和27.08%;极危险区面积仅占0.15%。但是,对土壤侵蚀危险性较高的地方主要集中在人口密度较大的区域,主要为环西宁市区和湟水河河谷区域。  相似文献   
9.
以皇甫川流域为研究对象,采用年最大构建法以“小时”为单位进行滑动选样摘取不同历时年最大暴雨量,以GIS为平台,利用泰森多边形统计流域不同历时最大暴雨量,采用自相关系数和方差谱密度来表达水文序列内部线性相依性质和水文系列的振动现象,进而分析水文系列的周期性,采用周期模型进行趋势性预测。研究结果表明:不同时段最大暴雨量随年代变化的趋势基本一致,均表现为20世纪70年代前暴雨量最大,80年代最小,90年代居中,近10 a仅次于20世纪70年代之前;与20世纪70年代之前相比,80年代以来随着降雨历时的延长最大降雨量减少的幅度达到5.1%~19.1%,皇甫站最大24 h降雨量存在3 a、7 a和15 a的变化周期,未来仍会出现大暴雨的可能性。  相似文献   
10.
回归模型拟合植被指数与生物量的定量关系是植被生物量反演的重要研究方法之一.研究在此基础上,基于环境卫星遥感数据和同步野外实地采样数据,以郑州黄河湿地自然保护区为试验区,比较MLRM(多元线性回归模型)与SCRM(一元曲线回归模型)反演植被生物量的能力,并估算研究区植被生物量,生成研究区生物量分布图.结果表明,文中所建立的MLRM在研究区具有较好的反演精度和预测能力.其模型显著性检验为极显著,相关系数为0.9791,模型拟合精度达到29.8 g/m2,其模型预测结果系统误差为49.9g/m2,均方根误差为67.2 g/m2,预测决定系数为0.8742,比传统的一元回归模型具有更高的精度和可靠性.估算研究区域2010年8月湿生植被生物量约为6.849199 t/hm2,相对误差为4.73%.  相似文献   
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