喀斯特槽谷区的顺/逆层坡面对水动力学参数的影响

喀斯特槽谷区不仅存在地上/地下双层空间结构,还存在典型顺/逆层坡两种特殊的地质构造,因此研究喀斯特槽谷区两翼坡面水流移动规律具有重要意义。根据野外调查结果,在喀斯特槽谷区临界坡度25°条件下进行人工模拟降雨试验,采用顺/逆层坡岩层倾角(30°、60°和90°)和3种雨强(30、60和90 mm·h~(-1))作为变量因子,并以裸坡作为对照因子,研究喀斯特槽谷区顺/逆层坡面水动力参数特征。结果表明:喀斯特槽谷区顺/逆层坡主要以薄层浅流为主,顺层坡的岩层倾角越大则坡面流速越小,逆层坡则以岩层倾角60°为临界点,裸坡的流速均大于顺/逆层坡。对于喀斯特槽谷区顺层坡而言,其雷诺数Re和佛汝德数Fr均大于逆层坡而小于裸坡,阻力系数f均小于逆层坡而大于裸坡。雷诺数Re和阻力系数f两个参数呈显著的幂函数正相关关系。地表累积径流量分配比例大小排序为裸坡顺层坡逆层坡,地下累积径流量分配比例为逆层坡裸坡顺层坡。本研究可为喀斯特槽谷区顺/逆层坡的坡面的土壤侵蚀预报模型提供科学依据。     

模拟降雨条件下不同植被覆盖度/格局的坡地土壤铵态氮流失特征

尽管采取各种措施控制农业氮素污染,但大量氮素的流失仍然成为农业非点源污染的主要来源之一。采用室内模拟降雨的方式,选用了3种植被覆盖度(25%,50%和75%)、9种不同的植被格局,对21°坡面铵态氮随径流和泥沙流失迁移规律进行了研究。结果表明:径流和泥沙流失的控制关键期在初期产流阶段。植被覆盖度25%时,铵态氮流失规律不明显。植被覆盖度50%时,在中期和后期产流阶段径流和泥沙携带的铵态氮流失量分别占累计流失量71.2%~82.8%,应加强中期和后期产流阶段铵态氮流失量控制。植被覆盖75%时,初期产流阶段是铵态氮流失控制的关键时期。径流与径流结合态铵态氮流失量呈幂函数关系,两者呈显著正相关(p0.05),泥沙与泥沙结合态铵态氮流失量均呈幂函数关系,并具有极显著正相关性(p0.01)。径流和泥沙流失是坡面铵态氮流失的两种途径。从削减水沙和养分流失量角度来看,坡下植被格局最强,坡上植被格局次之,坡中植被格局最弱。     

黄土区不同植被类型条件下土壤分离速率变化特征及其影响因素

为比较土壤理化性质与根系特征对土壤分离速率的影响强度,采用模拟冲刷试验与室内分析相结合的方法,探究了黄土区不同植被类型在3种处理下（含根系、含冠层、含结皮）土壤分离速率变化特征及其影响因素。结果显示:（1）不同植被类型间,狼牙刺群落下土壤分离速率最小,显著低于达乌里胡枝子;不同处理下,含结皮土壤分离速率最大,含根系土壤次之,含冠层土壤最小。（2）土壤分离速率与容重呈显著正相关关系（p<0.05）,与有机质、团聚体呈显著负相关关系（p<0.05）。只考虑土壤理化性质对土壤分离速率的影响时,影响狼牙刺、白羊草群落下土壤分离速率的主导因素是容重;影响铁杆蒿、达乌里胡枝子群落下土壤分离速率的主导因素为有机质。（3）根系特征也是影响土壤分离速率的因素,土壤分离速率与根系生物量密度、根长密度、根系表面积密度、根体积密度呈负相关关系。只考虑根系特征对土壤分离速率的影响时,影响狼牙刺、铁杆蒿、白羊草群落下土壤分离速率的主导因素是根长密度;影响达乌里胡枝子群落下土壤分离速率的主导因素是根系表面积密度。（4）本研究中,土壤分离速率回归方程D_r=0.086-0.035X₁+1.367X₂,（R²=0.767,N=36,p=0.000;X₁为土壤有机质,X₂为土壤容重）,土壤理化性质对于分离速率的作用强于根系的作用;不考虑植被类型时,土壤有机质、土壤容重是影响土壤分离速率的主导因素。     

陕北安塞退耕恢复15年刺槐林与自然植被的物种组成与群落特征

为探讨陕北黄土丘陵沟壑区退耕恢复15年后刺槐人工林及自然植被的恢复特征,对安塞县三个流域"退耕还林"后栽植的15年左右刺槐林与林下植被及对应的自然恢复植被进行了调查与分析。结果表明:刺槐林下发现植物60种,隶属于27个科,49个属,以禾本科、菊科、豆科、蔷薇科植物居多;自然植被样地发现植物62种,隶属于21科49属,菊科、豆科和禾本科植物最多;无论刺槐林下还是自然植被,生长型多为一年生草本和多年生草本,水分生态型以旱生和旱中生植物为主,生活型方面地面芽植物占据优势地位;刺槐林下以狗尾草、赖草、牻牛儿苗、铁杆蒿、阿尔泰狗娃花及长芒草等为优势群落,而自然坡面以白羊草、达乌里胡枝子、铁杆蒿、阿尔泰狗娃花、长芒草及草木犀状黄耆等为优势群落;在阳坡自然恢复植被的群落盖度、地上生物量及物种多样性指数显著高于刺槐人工林(p0.05),而在阴坡二者差异不显著;认为在黄土丘陵沟壑区,阳坡刺槐林的植被恢复应考虑到林木生长对林下层的抑制作用,对现存郁闭度过高的林分应及时进行间伐管理以促进下层植被生长,合理进行乔、灌、草的配置,丰富群落层次结构,提升刺槐林生态功能。     

2000-2010年福建省植被覆盖度的时空演变特征

运用趋势分析法及Mann-Kendall趋势检验法对福建省2000-2010年植被覆盖度进行了分析,探究福建省植被覆盖度的时空演变过程.结果表明:(1)福建省植被覆盖度以每年0.003 15的速率增加,但在2005年存在一个明显的波动下降,植被在7月,8月,9月份盖度最大.(2)根据我国植被覆盖度分类标准,福建省以高植被覆盖度为主,2000-2010年低、中植被覆盖度向高植被覆盖度转化15.84％.(3)各市区植被覆盖度变化显著,其中莆田市、宁德市、漳州市变化最为明显.通过各区域的趋势百分比可知,福建省各市区植被覆盖度以增加为主,各市区植被覆盖度增加百分比为:宁德市＞漳州市＞福州市＞泉州市=莆田市=厦门市＞龙岩市＞南平市＞三明市.(4)不同植被类型区植被盖度在年际变化尺度呈现稳步增加的趋势,各植被类型盖度均值介于0.596～0.799,此外植被覆盖度的增加量顺序依次为:湿地＞草地＞农作物＞非植被＞阔叶林=针叶林.     

海州露天煤矿排土场复垦区不同土地利用类型土壤入渗特征

为揭示排土场复垦区不同土地利用类型土壤的水源涵养功能,采用野外实地双环入渗试验和室内理化分析方法,系统地研究了海州露天煤矿排土场复垦区不同土地利用类型(乔木林地、灌木林地、农用地、荒草地)土壤入渗特性及其影响因素。结果表明:不同土地利用类型下的土壤初始入渗率、稳定入渗率和累计入渗量均表现为乔木林地灌木林地农用地荒草地;不同土地利用类型下土壤入渗过程的拟合优度存在差异,G-P综合模型、Kastiakov模型、Horton模型的平均拟合优度依次为0.926,0.908,0.905。G-P综合模型相对误差为79.21%~123.69%,更接近排土场复垦区土壤入渗的实际过程,可作为排土场复垦区土壤入渗过程的预测模型;不同土地利用类型下土壤初始入渗率与非毛管孔隙度呈显著正相关,稳定入渗率和累计入渗量与非毛管孔隙度、砾石含量和部分根系特征呈显著正相关;采用主成分分析评价的土壤入渗能力排序为乔木林地灌木林地农用地荒草地,初始入渗率、稳定入渗率、14min入渗率和累积入渗量的主成分方差累积贡献率为99.047%,较好地表达了土壤入渗能力。     

温带草原区气候变化及其对植被影响的研究进展

为了深入研究温带草原区气候变化及其对自然-社会-经济系统的影响、系统响应及适应,回顾了温带草原区气候主要要素（如温度、降雨）与旱灾的变化及未来区域气候趋势预测等方面的研究进展,重点总结了气候变化对温带草原植被影响的最新研究成果。研究发现,温带草原区呈现总体气温明显升高,降水区域差异显著,干旱年份增多、旱灾增加的变化趋势。受此影响,植物物候、生理特征、生产力、覆盖度等发生明显的变化。最后指出,在气候变化核心要素预测、研究的时空尺度等方面还不完善,今后应重视开展大尺度气候变化的时空格局,微地形下气候变化的时空异质性等方面研究,同时加强气候变化对草原植被的影响与生态系统响应以及气候变化适应等方面的研究。     

基于随机森林回归的玉米单产估测

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以条件植被温度指数(VTCI)和上包络线S-G滤波的叶面积指数(LAI)为特征变量,通过随机森林回归确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,构建加权VTCI和LAI与玉米单产的单变量和双变量估产模型。结果表明,基于随机森林回归的双变量估产模型精度最高(R~2=0. 303),达极显著水平(P 0. 001)。将随机森林回归双变量估产模型用于研究区域2012年各县(区)玉米单产估测,结果表明,53个县(区)玉米估测单产与实际单产的平均相对误差为9. 85%,均方根误差为824. 77 kg/hm~2,模型精度较高。基于随机森林回归双变量估产模型逐像素估测研究区域2010—2018年玉米单产,结果表明,玉米单产在空间上的分布特征为西部地区最高、北部和南部次之、东部地区最低,年际间的分布特征为在波动中呈先减少后增加的趋势。     

基于条件植被温度指数的夏玉米生长季干旱预测研究

为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站点所在像素的VTCI时间序列数据,选取不同长度时间序列建立ARIMA模型,并分析时间序列长度与预测精度间关系,以期为时间序列长度选择提供依据;然后选择理想长度的VTCI时间序列数据,分别建立ARIMA模型和SARIMA模型,用于研究区域2017年夏玉米生长季VTCI预测,并分析评价两模型预测精度;最后采用性能较好的ARIMA模型逐像素建模预测,得到2016-2018年9月上旬至下旬VTCI预测结果。结果表明:基于ARIMA模型的VTCI预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系,但随时间序列长度增加,模型预测精度逐渐趋于稳定;ARIMA模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型,其1步、2步、3步VTCI预测结果均方根误差较SARIMA模型分别降低0. 06、0. 07、0. 09;ARIMA模型在不同年份夏玉米生长季VTCI1~3步的预测精度稳定性较好,2016-2018年1步、2步和3步VTCI预测结果绝对误差绝对值大于0. 20的像素平均百分比分别为5. 84%、6. 38%、8. 72%。     

黑土区田块尺度下地形影响作物长势机理分析

为揭示作物长势及水肥运移的空间分异规律,探究田块尺度内作物长势与地形变化的关系,以东北典型黑土区东兴农机合作社为研究区,沿南北垄向提取高精度数字高程模型(Digital elevation model,DEM)与归一化植被指数(Normalized differential vegetation index,NDVI)信息,构建地形指标,分析NDVI的空间变异性。结果表明,坡型凸凹程度越明显,NDVI的空间变异性越大;同类坡型中阴坡NDVI的空间变异性与坡型凸凹程度呈负相关;坡度在±0.03范围内,作物长势好,空间变异性低;以坡度绝对值高于0.04的坡度均值与其对应直线距离所占整条直线的比值作为自变量,构建多元逐步回归模型,进行回归分析,可以解释大豆NDVI决定系数为0.965 2、高粱NDVI决定系数为0.888 3的空间变异性。不同地理空间的地形与成土母质差异显著,通过分析研究区内地形对作物长势的影响规律,可为田块尺度地形的分析提供借鉴,有助于指导农户合理地进行水肥分配。