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互花米草入侵对闽江河口裸滩湿地土壤有机碳的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
为揭示互花米草入侵对裸滩湿地土壤有机碳的影响,选取闽江河口裸滩湿地和被互花米草入侵的裸滩湿地为研究对象,测定其不同土层土壤的有机碳和活性有机碳质量分数,同时对土壤的各种理化性质进行测定分析。结果表明:裸滩和互花米草湿地0~60 cm土层土壤有机碳质量分数变化范围分别为0.95~12.43 g/kg和1.45~10.04 g/kg,平均质量分数分别为4.03和4.35 g/kg;互花米草湿地0~60 cm土层土壤微生物量碳、可溶性有机碳和轻组有机碳平均质量分数分别增加12.76%、40.86%和12.62%,土壤易氧化有机碳平均质量分数基本不变。研究结果表明互花米草入侵裸滩在一定程度上增加了土壤有机碳及不同活性有机碳质量分数,但影响并不显著。 相似文献
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了解林火最主要的驱动因子并对林火进行预测,能为当地森林火灾的预防与管理提供科学依据。基于2011—2020年的历史火灾数据集,以及气象、地形、人为活动和可燃物载量等数据构建Logistic回归模型和机器学习模型来探究广西林火发生最主要的驱动因子,同时选择最优模型对研究区内森林火灾发生概率进行预测。研究表明:月平均降雨量、月平均相对湿度和林区建筑物数量是影响广西森林火灾发生最显著的因子;Logistic回归模型和机器学习模型均取得了较好的拟合效果,AUC值均在0.85以上,机器学习模型的精度要优于Logistic回归模型,随机森林模型精度最高(SAUC=0.92)。通过随机森林模型对全区林火发生概率进行预测,结果显示桂西北、桂北、桂西南地区的林火发生风险最大,预测结果契合广西实际,能够为广西的林火预测预报提供参考。今后,应加强对野外火源的管控力度并提高对极端天气的预警防范能力,以降低森林火灾发生的风险。 相似文献
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