基于MAXENT模型预测西北太平洋秋刀鱼潜在渔场

为了研究海洋环境因子对西北太平洋秋刀鱼渔场的影响机制,利用2013—2014年我国大陆秋刀鱼渔船的渔业统计资料和美国NOAA网站的海洋环境数据建立MAXENT模型,使用受试者工作特征曲线(ROC)验证MAXENT模型的精度,用刀切法(Jackknife)评价海洋环境因子的重要性,Arcgis软件制作秋刀鱼潜在渔场分布图。结果表明:MAXENT模型的预测精度较高,结果可靠。秋刀鱼盛渔期8—10月的主要渔场集中在北海道和千岛群岛东部附近海域,海表温(SST)是影响秋刀鱼渔场分布的最重要因子,对模型的平均贡献百分比为64.3%,叶绿素(Chl.a)的平均贡献百分比为20.6%,盐度(SSS)的平均贡献百分比为15.2%,8—9月叶绿素(Chl.a)比盐度(SSS)对秋刀鱼渔场分布的影响高,10月叶绿素(Chl.a)对秋刀鱼渔场分布的影响比盐度(SSS)低。     

气温对浅层地温的影响研究综述

浅层地温作为土壤环境的重要指标,在研究生物生长、生物繁衍中有重要的地位,在农业生 产中经常用到土壤温度资料。地温对气温的相应是最为直接的,两者存在的密切关系,所以研究气温 对浅层地温的影响具有重要意义。     

毛乌素沙漠地膜\|地布覆盖下土壤温度变化特征

为了研究地膜+地布相结合的覆盖方式对毛乌素沙漠地区土壤温度的影响,在毛乌素沙漠东缘风沙滩区选取试验点,设置地膜+防草地布覆盖(MB)、防草地布覆盖(DB)以及裸地(CK)3个处理方式,开展为期1 a的浅层土壤温度原位监测试验,对比不同覆盖对温度变化规律的影响。结果表明:MB覆盖区地表下5、15、30 cm土层土壤的年均温度比DB覆盖区分别高出0.5℃、0.6℃和0.4℃,比CK分别高出1.0℃、0.8℃和1.0℃;冻融期在同一土层深度处均表现为CK最长、DB次之、MB最短;同一土层深度处3个处理的土壤温度之间存在显著性差异(P0.05),以MB覆盖条件下土壤保温效果最好,CK最差;MB覆盖区在5、15、30 cm土层土壤深度处≥5℃地积温比DB覆盖区分别高4.0%、4.0%和3.0%,比CK分别高8.0%、7.0%和9.0%;降雨前、中、后,同一土层深度处土壤温度日较差以MB覆盖区最大,DB覆盖区次之,CK最小;近地表大气温度与土壤温度呈正相关,同一土层深度处,覆盖条件下其相关性较大,裸地较小。试验表明地膜+地布覆盖处理保温效果明显,适合植物生长。     

金塔县不同固沙模式的防风效益观测研究

采用DES梯度风观测系统对金塔县滴灌生物固沙林、砾石沙障、仿真植物沙障和PLA沙障4种固沙模式的风速进行野外观测,分析不同固沙模式的防风效益。结果表明:1）设置沙障可以明显降低风速,风速降低幅度:PLA沙障＞仿真植物沙障＞滴灌生物固沙林＞砾石沙障。2）滴灌生物固沙林下风向林带边缘和中间林带内10～30 cm高度,风速减弱明显;砾石沙障布设在沙丘顶部对风速减弱较在平整地块强。3）地表粗糙度:PLA沙障＞滴灌生物固沙林＞仿真植物沙障＞砾石沙障。本研究为当地生态环境治理和防沙治沙工程提供一定的理论依据和参考价值。     

灌溉方式对土壤水分运动参数的影响

通过实测和拟合的方法研究了不同灌溉方式对土壤饱和导水率及非饱和土壤水分运动参数的影响。结果表明:膜下滴灌明显改善了土壤导水性能,0-10 cm各土层土壤饱和导水率明显高于地面漫灌,并且两种灌溉方式下土壤饱和导水率都高于裸盐地;不同灌溉方式下,相同含水率所对应的非饱和导水率及非饱和扩散率均不同,0-100 cm各土层都表现为膜下滴灌>地面漫灌>裸盐地。膜下滴灌对土壤水分运动参数的影响,并不是由土壤质地、容重、温度、盐分等因素作用而引起,可能是由于膜下滴灌改变了土壤的团粒结构或土壤中盐分的离子组成而造成的。     

宁夏回族自治区彭阳县地质灾害发育特征与形成条件分析

彭阳县是宁夏回族自治区地质灾害最为发育的县。在充分研究区域自然地质环境资料的基础上,以遥感解译结合地面调查为技术手段,采用点、线、面相结合的调查方式,完成了彭阳县地质灾害详细调查工作。调查研究结果表明,彭阳县地质灾害主要发育类型为滑坡、崩塌及不稳定斜坡,具有黄土地区地质灾害典型特征;从时空分布规律上来看,彭阳县地质灾害具有条带性与集中性;形成条件包括地形地貌、地层结构、降雨和人类工程活动。     

滑雪场项目建设水土流失问题及防治对策——以北京市门头沟区龙凤山滑雪场为例

北京市现有滑雪场10多处,滑雪场的建设破坏大量的山体植被,造成水土流失、生态破坏、加剧水资源短缺,一定程度上与社会和谐发展有所偏差,科学合理的对滑雪场进行水土流失防治,有利于开发建设和社会发展和谐同步,有利于社会的可持续发展。     

微灌系统综合流量偏差率的计算方法

在分析目前水力偏差率以及流量偏差率计算方法的基础上，提出并定义了地面偏差率，确定了地面偏差率的计算方法，并对原有灌水器制造偏差率进行了重新定义；综合考虑制造偏差、水力偏差和地面偏差，分别推导出了不同偏差影响下的流量偏差率计算公式，并推导出了综合流量偏差率和极限综合流量偏差率的计算方法。研究结果为更准确设计微灌系统工程提供技术指导，使微灌系统实际运行指标与系统设计指标保持一致。     

红外光谱指数反演大田冬小麦覆盖度及敏感性分析

植被的覆盖度能反映植被对光的截获、指示植物的生物产量等。常用的红光/近红外构成的植被指数能指示作物覆盖度，但它们易受到不确定因素的影响，估测结果往往偏差较大。该文以冬小麦为例，研究了利用近红外和短波红外光谱指数估测覆盖度的可行性，并评价了这些指数对品种、肥水处理和叶色的敏感性。试验中对冬小麦用数码相机垂直成像获取照片，利用分类算法自动提取覆盖度。根据同步获取的冬小麦光谱特征，构造了56个红外比值和28个红外归一化光谱指数，并选取了8个基于红光近红外的植被指数，利用通用线性模型(GLM)评价它们对覆盖度的预测能力及敏感性分析。结果表明，短波红外光谱指数R1690/R1450，R1450/R1690及(R1450-R1690)/(R1450+R1690)等不易受品种，肥水管理及叶色的影响，能很好地预测大田冬小麦覆盖度。     

基于地面激光雷达点云数据的树种识别方法

为了能够更有效地利用地面激光雷达的点云数据识别树种,以北京林业大学为研究区域,利用FARO Photon 120型地面激光雷达在研究区内获取4个树种、共92棵树木的点云数据。依据点云的三维坐标值提取研究区内立木的胸径、枝下高、树高、冠高、最长冠幅、垂直最长方向冠幅6个测树因子,同时提取由测树因子组合而成具有鲁棒性的6个树形特征参数,包括冠长树高比、胸径树高比、冠高树高比、分枝角、冠长最大冠幅之比、最长冠幅与垂直方向冠幅之比。分别使用测树因子和组合特征参数,采用支持向量机、分类回归决策树和随机森林的方法,对树种进行冠幅自动识别。研究结果表明：使用测树因子树木识别方法,识别平均准确率为0.765,平均召回率为0.778,3种识别方法中,分类效果较好的依次为分类回归决策树、随机森林、支持向量机;使用组合特征参数树木识别方法,识别平均准确率为0.891,平均召回率为0.896,分类效果较好的方法是随机森林和支持向量机,其次是分类回归决策树;总体上来看,不论是对于单个树种还是总体的准确率和召回率,组合特征参数法均高于测树因子法,而对于3种不同的分类方法,随机森林相对最好。研究结果表明,结合地面激光雷达获取的点云和不同机器学习分类方法进行树种识别分类可以达到满意的效果,且能节省大量时间和人力。