基于BP神经网络的太阳辐射预测——以兰州市为例

采用常规气象观测资料建立了兰州市太阳总辐射BP神经网络预测模型,利用神经网络释义图和连接权法剔除了模型中的冗余变量,用优化的BP网络模型预测了兰州市1996-2000年的太阳辐射,并用实测数据验证了该模型。结果表明:该方法增加了模型的透明度,提高了模型的可靠性和鲁棒性,模拟结果与实测值非常吻合,模拟值的各项误差指标值均很小,模拟值与实测值的拟合优度R2达到0.987,通过与其他经验模型的模拟结果进行对比,优化的BP网络模型的模拟效果最好,精度明显高于其它经验模型。因此,对于无太阳辐射观测的地区,优化后的BP网络模型是预测当地太阳辐射的一种有效方法。     

基于GIS的雪崩对冰湖风险性评估——以喜马拉雅山科西河流域为例

雪崩是冰湖风险性评估的因子之一,借鉴欧美发展起来的雪崩模型,在冰湖溃决洪水频发的喜马拉雅山地区开展雪崩对冰湖风险性评估研究具有重要意义。基于ICIMOD IKONOS DEM和Landsat-TM数据,利用GIS方法提取了研究区雪崩形成的海拔、平面曲率、坡度和地表覆盖类型等估算因子,根据Av=(Al+Fy)×S×Rg模型估算了研究区潜在雪崩形成区域,并应用GIS方法和α-β模型估算了雪崩的传播路径。结果表明:潜在雪崩不易形成的"低"值多分布在谷底及地表覆盖类型为密林的山坡上,而"高"、"较高"值多分布在坡度为30°~50°、地表类型以裸岩或草地为主的山坡和冰川上,这些分布符合雪崩形成的客观实际;分析判断发现研究区内"高"值区域,也就是潜在雪崩形成区共有98处,其中有10处能够进入冰湖,对这些冰湖的稳定性造成风险,这意味着在分析研究区所有冰湖的溃决风险性时,只有受到潜在雪崩影响的9个冰湖需要考虑雪崩因素,其余冰湖在冰湖溃决诱因筛选中无需考虑雪崩因子。     

25年来额济纳天然绿洲LUCC、ET与VC研究

利用Landsat-TM遥感数据解译了额济纳天然绿洲80年代、1900年和2009年的土地利用/土地覆盖变化(LUCC)及提取了植被覆盖度(VC),并利用SEBS反演了蒸散发(ET)。采用实地验证点7个和Google Earth验证点11个对2009年的影像解译和遥感反演ET的结果进行精度验证;影像解译的精度为77.78%,ET平均相对误差为8.72%。同时,对LUCC、ET及VC的时空分布格局及LUCC对ET和VC的影响做了探讨。ET以及VC的空间分布与LUCC的类型有关,ET的高值区主要在东居延海(苏泊淖尔)、东河(纳林河)、西河(木林河)、东西两河的19条支流、林地、VC较大的灌木及草地,除水体外,这些区域也是VC的高值区;而ET的低值区主要在荒漠、居民地、VC小的灌木、退化严重的草地及少量耕地,这些区域也是VC的低值区;除水体外,ET与VC的高低分布是大体一致的。据此,LUCC空间格局的变化特点基本控制了研究区的ET与VC的空间分布特点。     

应用磁铁拌草的效果观察

<正> (一)目的使用磁铁拌草是为了吸出混在饲草、饲料里的铁钉、铁丝等金属异物,杜绝牛创伤性网胃炎和心包炎等病的发生。(二)磁铁材料选用我场用于做磁化水的     

积石山县农村饮水安全工程的建设与管理

针对积石山县农村饮水现状,分析探讨了农村饮水安全面临的问题,提出了切实加强农村饮水安全工程建设与管理的对策和措施。     

1999-2018年青海省土地退化遥感监测及其驱动力分析

[目的] 分析青海省土地退化的动态变化趋势及主要影响因素，为该省生态环境建设工程以及防治土地退化提供理论依据。[方法] 采用ANUSPLIN插值、趋势分析、Hurst指数、残差分析等方法，利用植被降水利用率（RUE）作为土地退化的监测指标。[结果] ①青海省RUE和归一化植被指数（NDVI）空间上主要分布为西北低，东南高。西部主要RUE小于0.004，所占比例40.77%，西北部NDVI小于0.75，所占比例38%。②青海省1999-2006，2006-2012，2012-2018年土地退化各所占比例5.16%，4.25%，14.57%；空间上主要从中部和西部往西北部偏移。③气温、日照时数、平均风速与RUE有明显的正相关，所占比例64%，91%和73%，通过显著性检验的所占比例24%，61%，32%。人类活动对RUE负干扰所占比例为55%。[结论] 青海省1999-2018年土地退化表现为先减少后增加，持续性较弱，导致青海省土地退化面积减少的影响因子主要有日照、平均风速和温度，人类活动也是影响退化的一大因素。     

贮前热处理对冷藏草莓果实保鲜效应的研究

以草莓（品种：全明星）果实为试材，研究了不同温度、时间、热水处理后于5℃贮存情况下，其腐烂指数、颜色、硬度、风味的变化。结果表明：适宜温度的热处理能显著提高草莓的贮存品质，延长贮存期，但过高的热处理温度及过长的处理时间会使保鲜效果降低，甚至出现热伤害（如烫伤）；模糊综合评判结果表明：38℃30min→50℃10min处理效果最好。     

基于MODIS数据的黑河流域地表温度反演研究

基于MODIS数据,运用毛克彪的劈窗算法反演了具有冰雪、冻土地表类型的黑河流域2009年9月23日的地表温度。结果表明：沙漠和戈壁的温度最高,永久积雪/冰川的温度最低,能够客观地反映黑河流域9月下旬白天的气候特点。将反演结果与流域内9个气象站点的实测数据对比分析,得出反演的地面温度与实测的地面温度平均误差为0.82℃,在当前遥感反演地表温度的误差之内。因此,该算法适合大面积的地表温度快速反演。