冠层—气温差监测和诊断冬小麦农田水分

以农田生态系统为研究单元，以ＳＰＡＣ的理论为基本原则，深入探讨了冠层－气温差与冬小麦农田土壤和作物水分状况的关系。在比较精确和连续的大田试验基础上，得出了冠层－气温差监测０￣５０ｃｍ土层相对含水量的模型及诊断冬小麦水分状况的指标，该模型和指标可直接用于指导灌溉。     

夏玉米田蒸散的计算

依据ＳＰＡＣ原理，通过田间水热耦合运移的数值模拟，对夏玉米田蒸散进行了研究，提出了整休冠层阻力的经验表达式，并对蒸散模式中的其它两个阻力参数进行了详细的分析和讨论。验证结果表明，本文提出的模型和模拟计算方法是有效而实用的。     

黄土高原人工林草地“土壤干层”问题初探

“土壤干层”是黄土高原一种特殊的土壤水文现象。依据调查资料,分析了“土壤干层”特征、成因、危害和树草种特点,认为“土壤干层”不是黄土高原恢复植被的必然产物,但是“土壤干层”的不良影响是严重而持久的,应给予高度重视。现有人工植被虽然有“土壤干层”,但在保持水土、促进天然植被恢复和演替方面仍然具有极为重要的意义。     

土地利用方式对黄土丘陵土壤CaCO_3含量及分布的影响

本文以具有典型黄土丘陵特征的砖窑沟流域为例,对该流域梁峁地主要土壤类型上不同土地利用方式下0～200cm层土壤剖面CaCO3含量进行了分析。结果表明:土壤CaCO3含量耕地>林地>荒草地;耕地土壤CaCO3有明显的累积层,累积深度约在20～100cm之间;林地累积层深度约在20～60cm之间;而荒草地无明显累积层。这种现象与一般干旱半干旱地区不同。     

基于多层感知器神经网络对遥感融合图像和TM影像进行土地覆盖分类的研究

８０年代以来，人工神经元网络（ＡＮＮ）技术的应用不断向广度和深度发展．用不同空间分辨率的ＴＭ和ＩＲＳ遥感图像进行融合，综合了不同传感器数据所提供的信息，增强了图像的清晰度，改善了解译效果。用多层感知器神经网络对遥感融合图像进行分类，分类精度达９５％，比用多层感知器神经网络对ＴＭ图像进行分类（分类精度达７３％）效果要好．     

基于多层模型的区域地理空间基础框架建设

基于多层模型区域地理空间基础框架建设是以区域内的基础地理信息为基础，结合专业数据、知识规则，开发的具有空间统一基准的应用系统。从多层模型的角度出发，对框架的整体结构、多源数据组织、应用模型及其关键技术进行了探讨。     

麦草与地膜覆盖对玉米田间生态环境及产量的影响

通过田间试验研究了麦草与地膜覆盖栽培措施对玉米田间生态环境及产量的影响。结果表明,麦草与地膜二元覆盖可降低作物冠层温度1～2℃,显著减少玉米田间土壤水分蒸发,对土壤具有一定的保温作用,并能明显提高玉米产量和水分利用效率。     

西南某电站引水线路滑坡特征及成因机制分析

西南某水电站引水线路靠近厂房段为三叠系须家河组和雷口坡组构成的顺层坡。现场调查发现,浅表层存在一个由四个滑坡组成的滑坡群,从南到北滑坡编号依次为A、B、C和D。滑坡A、B主要由块碎石土组成,滑坡C主要由块碎石土夹保持原岩层序的岩块（假基岩）组成,滑坡D基本由假基岩组成。这些滑坡属滑移-拉裂、滑移-弯曲、倾倒变形破坏机制。岩层中的软弱层面及有效临空面是滑坡发育的基本条件;降雨或地震是重要的诱发因素。     

基于三层结构的基本农田信息管理与辅助决策系统研究

按照基本农田建设和管理的要求,通过选取评价指标,引入背包算法建立耕地入选基本农田的模型。在此基础上,采用C#、Mapinfo MapXtreme 2004和SQL Server2000三者结合开发基于三层结构的基本农田信息管理与辅助决策系统,使GIS技术与空间决策模型有机结合,实现了数据管理、耕地入选基本农田决策模型和用户管理等功能。实例表明,该系统具有较高的灵活性和可扩充性。     

基于SPAC系统的作物腾发量模型的试验研究

通过田间试验对河北省2004年和2005年棉花、冬小麦和夏玉米不同生育期的冠层温度、地表温度和叶面积指数进行测定,根据能量平衡方程和空气动力学方程,结合当地气象资料推导出作物腾发量模型,并与棉花、冬小麦和夏玉米不同生育期实际腾发量比较发现:作物腾发量模型计算值不仅反映了这3种作物不同生育期腾发量的变化规律,而且与实际腾发量平均值的相对误差2004年分别为8.46%、4.76%和12.85%,2005年分别为3.42%、1.65%和0.84%,因此可以利用作物腾发量模型来计算作物腾发量,该研究为监测土壤墒情和确定作物缺水指标提供了理论依据.