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沙棘植物柔性坝坝体变形初步分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于2005年在内蒙古准格尔旗西召沟小流域对已植的沙棘柔性坝进行野外调查,从植物生长角度对沙棘柔性坝坝体进行了纵向、横向、垂向(即沙棘柔性坝坝长、坝宽、坝高)的变形分析。对于沙棘柔性坝的坝长变化,主要从沙棘根系蘖苗萌生出发,分析得出其每年扩展约1m;柔性坝坝宽受沟宽限制,其发展趋势为扩展至满沟;柔性坝坝高变化采用三次函数和Logistic型函数两种具有“S”形特征的曲线进行拟合分析,经对比其变化过程服从Logistic型生长函数,并结合Logistic函数对沙棘植物柔性坝坝高的变化进行了具体意义的探讨。 相似文献
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基于"三线"统筹的省域永久基本农田布局优化规则与实证研究 总被引:7,自引:7,他引:0
统筹永久基本农田保护红线、生态保护红线、城镇开发边界来优化永久基本农田空间布局能够更好地保住优质耕地资源、保障国家粮食安全。该研究应用文献研究法和归纳总结法,系统梳理了永久基本农田保护红线、生态保护红线 、城镇开发边界(以下简称"三线")划定的政策法规,建立了"三线"统筹下的省域永久基本农田布局优化规则,并以广西壮族自治区为例进行了验证。结果表明:1)选择耕地国家利用等和集中连片程度进行了永久基本农田"三线"统筹划定,退出了生态保护红线核心区内所有永久基本农田7 413.46 hm2,并将5 073.05 hm2优质连片的永久基本农田以"开天窗"的形式保留在了生态保护红线一般区和城镇开发边界内;2)广西全区退出永久基本农田1 426 540.77 hm2,主要是标注为工程恢复和未标注的非耕地,补划了永久基本农田525 614.37 hm2,主要是生态保护红线和城镇开发边界外优质连片的耕地,布局优化后的永久基本农田保护率高达85.62%;3)布局优化后的永久基本农田全为耕地且与生态保护红线、城镇开发边界之间无交叉重叠,集中连片的永久基本农田达到95.08%,无重度和极重度污染损毁、石漠化和25°以上坡耕地,永久基本农田国家利用等提高了0.06等。建立的永久基本农田布局优化规则实现了"保护优先、布局优化、优近劣出、质量提升、三线统筹"的目标,能够为各省份指导市县统筹三条控制线划定永久基本农田保护红线提供思路借鉴。 相似文献
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联合SBAS-InSAR和PSO-BP算法的高山峡谷区地质灾害危险性评价 总被引:2,自引:2,他引:0
近年来,高山峡谷区地质灾害频频发生,给人民生命和财产安全带来严重威胁。针对现有地质灾害评价方法存在地质灾害数据时效性差、不准确以及需进行大量评价因子权值计算等弊端,该研究提出一种联合SBAS-InSAR(Small Baseline Subsets- Interferometric Synthetic Aperture Radar)和PSO-BP(Particle Swarm Optimization-Back Propagation)算法来对高山峡谷区地质灾害危险性进行评价的方法。首先利用SBAS-InSAR技术获取得到研究区升降轨形变量,引入高分辨率影像等作为辅助识别,得到研究区地质灾害数据;然后,选取高程、坡度、升降形变速率等12个评价因子与是否为高危险区构建PSO-BP模型,对模型进行训练、验证并保存模型;利用保存好的模型得到研究区的地质灾害指数,通过ArcGIS自然间断点分级法结合专家参与进行危险性分级,最终得到研究区地质灾害危险性评价结果。试验结果表明:利用升降轨结合的方式对高山峡谷地质灾害进行识别,避免了单一轨道存在SAR成像几何畸变造成部分地质灾害不能识别或识别结果不全面等问题;利用SBAS-InSAR技术并结合高分辨率影像等辅助信息,可有效识别出活跃的泥石流、滑坡、崩塌和潜在地质灾害,解决了现有地质灾害点数据源时效性差、不准确等弊端;利用PSO-BP算法能跳过大量评价因子权值计算等弊端;为验证该研究方法的有效性,选择信息量法和组合赋权法进行定量和定性比较,结果表明,该研究方法有效的提高了地质灾害危险性评价的准确度,信息量法、组合赋权法和该研究方法的AUC(Area Under The Curve)值分别为0.694、0.721、0.785,准确率为73.3%、76.2%、79.8%。利用该方法能更为有效的对高山峡谷区地质灾害进行危险性评价,为防灾减灾事业及政府部门决策提供参考。 相似文献
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半干旱区坡耕地抗旱保水技术集成对大豆水分利用效率的影响 总被引:3,自引:1,他引:2
黑龙江省西部半干旱区属典型的东北黑土区,为我国重要的商品粮生产基地。然而,由于地形地貌、气候条件的复杂多变,降水的时空分布不均,以及人类的长期干预造成的生态环境的改变,致使该区连年干旱。干旱及水土流失已成为制约该区经济发展的主要因素。根据黑龙江省西部半干旱区的自然特点,选取了坐水播种和苗期补灌2种抗旱节水技术和垄向区田保水技术,在甘南县国家863试验基地研究了该3项技术的集成对WUE的影响。结果表明,该项技术可以显著的提高大豆的WUE值。 相似文献
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为明确不同秸秆还田方式下土壤有机碳组分的变化特征,基于6 a秸秆还田长期定位试验,利用三维荧光光谱技术,对无秸秆还田(CK)、秸秆覆盖还田(FG)、秸秆翻埋还田(FM)处理下土壤有机碳(SOC)含量及水溶性有机碳(WSOC)含量及其结构特征进行分析。结果表明:(1)与CK相比,FM处理0~40 cm土层SOC含量提高7.87%~29.54%,FG处理0~30 cm土层SOC含量增加1.91%~18.61%,30~40 cm土层SOC含量降低7.67%;FM和FG处理0~40 cm土层土壤WSOC含量分别提升13.42%~39.42%和0.28%~26.34%。(2)通过WSOC三维荧光光谱发现,各土层CK(Ex/Em=300/34、Ex/Em=300/340、Ex/Em=240/340、Ex/Em=300/340)处理WSOC荧光特征峰为溶解性微生物代谢产物和类色氨酸蛋白质物质荧光峰;FM(Ex/Em=340/430、Ex/Em=340/430、Ex/Em=340/435、Ex/Em=340/435)和FG(Ex/Em=270/440、Ex/Em=270/435、Ex/Em=340/435、Ex/Em=340/430)处理为类腐殖酸类物质荧光特征峰,腐殖化程度较高,结构较为复杂;荧光区域积分表明,FM和FG处理类腐殖酸类物质(Ⅴ)和富里酸类物质(Ⅲ)的积分百分比分别较CK增加12.18%~27.39%、11.98%~30.72%和3.96%~5.73%、2.99%~5.40%。(3)土壤WSOC包含两个组分,C1(Ex/Em=340/435, 270/435)组分为类腐殖酸类物质,C2(Ex/Em=290/345, 240/345)组分为溶解性微生物代谢产物和类色氨酸蛋白质物质;Fmax值结果表明,0~40 cm土层的C1组分相对含量表现为FM>FG>CK,表明秸秆翻埋还田更有助于土壤中营养物质含量增加和形成更高分子量的有机物。综上,不同秸秆还田方式均可提升SOC和土壤WSOC含量,增加腐殖化程度,加强土壤的供肥能力,翻埋还田处理提升作用更为显著。 相似文献
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为了对典型黑土区小流域沟道分布进行遥感监测,并解析影响其发育的主控因素,选择黑龙江省海伦市光荣村为研究区,通过对遥感影像和地形图的目视解译判读和空间分析,量化汇水区面积、坡长等12个变量,结合对264条切沟与等高线分布关系的地貌学分析、统计分析和野外详查,解译地表径流和机耕道作用等6种情形,对典型黑土区小流域切沟发育主控因素进行探讨。结果表明,研究区林地面积大小不能直接控制切沟发育,林地内活跃沟长占活跃切沟总长的46.2%。小流域汇聚坡是切沟发育的典型地形,沟长占总长的68.1%,汇聚坡导致地表集中径流,沟长占总长的63.0%。汇水区面积和坡长是影响沟长的最主要因素,而小流域坡度是影响沟密度的显著因素。同时,切沟侵蚀多伴生于农田机耕道路一侧,机耕道旁沟长约占其总长的23.3%。研究表明,黑土区切沟侵蚀主要与机耕道促进地表径流的作用密切相关,侵蚀沟综合治理必须考虑小流域景观布局和山水林田湖草综合治理,应将农田机耕道路周边大型活跃切沟防控作为黑土区保护的重中之重。 相似文献
99.
[目的] 明确不同山丘区输变电线路工程水土流失特征,为山丘区水土保持设计、监测和防治提供理论参考。[方法] 以全国不同山丘区(东北黑土低山丘陵和漫岗丘陵区、西北黄土丘陵区、南方红壤丘陵区、青藏高原区、新疆山地区)输电线路工程为研究对象,通过文献查阅、野外调查并结合工程实例,对山丘区输变电线路工程水土流失来源、影响因素及措施体系配置进行归纳和总结。[结果] 输变电线路工程主要水土流失来源分区可分为站区、道路区、临时堆置区、塔基区、牵张场区和弃土弃渣堆置区;输变电线性工程水土流失具有不均衡性,其中站区占水土流失量的比例最高,达总水土流失量的48%~62%,其次为塔基区,其主要来源时段为施工期。[结论] 不同山丘区水土流失影响因素和防治重点差异显著,水土保持设计时须考虑土壤侵蚀形式的差异,并因地制宜地配置水土保持措施。 相似文献
100.
针对奶牛养殖场复杂环境下多目标奶牛嘴部自动跟踪及反刍监测的困难,该研究提出了一种基于嘴部区域跟踪的多目标奶牛反刍行为智能监测方法。在YOLOv4模型识别奶牛嘴部上下颚区域的基础上,以Kalman滤波和Hungarian算法跟踪上颚区域,并对同一奶牛目标的上颚和下颚区域进行关联匹配获取嘴部咀嚼曲线,以此获取反刍相关信息,从而实现多目标奶牛个体的嘴部跟踪和反刍行为监测;为解决奶牛快速摆头运动和棚舍栏杆遮挡引发奶牛标号变化的问题,提出未匹配跟踪框保持及扩大的方法。采集并选择实际养殖场环境下的反刍奶牛视频66段,对其中58段视频采取分帧操作得到图像,制作YOLOv4模型数据集,以其余8段视频验证跟踪方法和反刍行为判定方法的有效性。试验结果表明,YOLOv4模型对奶牛嘴部上颚、下颚区域的识别准确率分别为93.92%和92.46%;改进的跟踪算法可实现复杂环境下多目标奶牛嘴部区域的稳定跟踪,且有效解决了栏杆遮挡、快速摆头运动造成的奶牛标号变化现象,上下颚匹配率平均为99.89%,跟踪速度平均为31.85帧/s;由反刍行为判定方法获取的咀嚼次数正确率的平均值为96.93%,反刍时长误差的平均值为1.48 s。该研究可为实际养殖中多目标奶牛反刍行为的智能监测和分析提供参考,也可供其他群体动物运动部位的跟踪和行为监测借鉴。 相似文献