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41.
重庆市万州区紫色土侵蚀潜在危险度的影响因素 总被引:1,自引:0,他引:1
在选择典型地段野外调查的基础上,利用GIS技术实现了重庆市万州区紫色土侵蚀潜在危险度的分级,并提出土壤侵蚀潜在危险度指数(SEPDI),分析了1990年和2005年两个不同时期SEPDI值,对该区紫色土的侵蚀潜在危险度进行了综合评价.评价结果表明,按照水利部颁布的标准,该区紫色土的土壤侵蚀潜在危险度分为3级--无险型、轻险型和危险型;土壤侵蚀潜在危险度指数SEPDI值从1990年到2005年没有显著的变化,1990年的SEPDI值为2.05,2005年为2.07.分析了两个时期土地利用类型、植被盖度、土层厚度、坡度等因素对土壤侵蚀潜在危险度的影响,综合评价了其空间分布特征,总结出研究区造成土壤侵蚀的原因主要是自然地理因素、大规模移民搬迁和水土保持治理措施的不合理. 相似文献
42.
刘洋 《水土保持应用技术》2019,(2):1-4
以辽宁省营口市站前区新兴社区为例对平原区洪涝灾害调查评价方法进行研究。在分析平原区洪涝灾害调查评价原理、特点及方法的基础上,采用灾害场次频率分析法和实测水面线反推法从低洼易涝和外洪威胁两个方面进行评价,确定告知预警和警戒预警雨量及水位预警指标;通过绘制地势图及H-F-V关系图,根据危险区划分标准确定新兴社区为洪涝灾害一般危险区。 相似文献
43.
秸秆覆盖对冬小麦农田土壤有机碳及其组分的影响 总被引:3,自引:1,他引:3
通过对黄土高原旱塬区冬小麦地4种覆盖方式下(无覆盖对照处理(CK)、全生育期9 000kg/hm~2秸秆覆盖(M1)、全生育期4 500kg/hm~2秸秆覆盖(M2)和夏闲期9 000kg/hm~2秸秆覆盖(SM))土壤的田间定位试验和室内分析,探讨不同秸秆覆方式对冬小麦地土壤有机碳及其组分含量以及各组分之间相关性的影响。结果表明:(1)较CK(无覆盖对照)处理,M1(全生育期9 000kg/hm~2)、M2(全生育期4 500kg/hm~2)和SM(夏闲期9 000kg/hm~2)处理,均显著增加0—10cm和10—20cm土层的土壤有机碳、微生物量碳、潜在矿化碳和颗粒有机碳含量(p0.05),而20—40cm土层差异不明显,其中M1(全生育期9 000kg/hm~2)处理效果最佳,SM(夏闲期9 000kg/hm~2)处理作用相对较弱。(2)不同覆盖方式影响土壤微生物量碳、潜在矿化碳和颗粒有机碳在总有机碳中的分配比例,土壤微生物量碳、潜在矿化碳和颗粒有机碳的相对含量变化范围分别为1.96%~3.31%,2.83%~3.78%,18.13%~37.25%。(3)各覆盖方式下土壤有机碳及其组分含量都随着土层的逐渐深入而下降,且土层越深,变化越趋于缓慢。(4)不同覆盖方式下的土壤有机碳及其组分含量两两之间均达到了极显著正相关关系(p0.01),颗粒有机碳、微生物量碳和潜在矿化碳与土壤有机碳的相关系数依次为:0.847,0.700,0.614,可见微生物量碳、潜在矿化碳、颗粒有机碳含量在一定程度上决定于土壤有机碳的贮存量。综上所述,秸秆覆盖对土壤有机碳及其组分含量具有增加效应,全生育期9 000kg/hm~2秸秆覆盖方式实际运用价值较高。颗粒有机碳和微生物量碳的动态变化更能反映土壤有机碳的早期变化,是土壤肥力变化更加敏感的指标。 相似文献
44.
45.
陈正进摘译 《柑桔与亚热带果树信息》2009,(12):31-31
非洲香蕉及大蕉生产目前正面临香蕉枯萎病和香蕉束顶病两种病害的严重威胁。如果这两种病害得不到有效控制.非洲香蕉产业必将遭受重创,继而对以香蕉和大蕉为主食的成百上千万非洲人的粮食安全构成极大威胁。 相似文献
46.
47.
从广东汕尾一鲍鱼养殖厂的患病黑稚鲍中分离筛选到56株菌,并对之进行致病毒力因子(胞外酶及溶血作用)的分析.结果表明,在56株菌中有16株具有较强的分泌胞外蛋白酶、明胶酶、磷脂酶、脂肪酶和淀粉酶的能力,占总菌株数的28.6%;而有溶血现象的仅有6株,占总菌株数的10.7%,且溶血能力不强.其中,8株具有很强的产胞外蛋白酶的能力,3株具有很强的产胞外明胶酶的能力,21株具有产胞外磷脂酶的能力,5株具有产溶血素的能力.此外,同时可分泌4种以上胞外产物的菌株为22株,占39.3%;同时分泌6种胞外产物的菌株为3株.综合考虑每种胞外产物的潜在致病作用以及菌株分泌多种胞外产物的能力,初步确认16株菌为潜在的致病菌. 相似文献
48.
49.
该文通过对北京市湿地资源现状分析,对比2018年湿地与2007年湿地的变化情况,分析北京市湿地资源面临的威胁,提出了保护与管理建议。 相似文献
50.
刺蒺藜草在我国的适生区预测 总被引:1,自引:0,他引:1
本研究基于MaxEnt模型,依据气候、海拔、人类活动等不同层面的12个环境变量建立刺蒺藜草适生性预测模型,模型AUC值高于0.9,表明模型结果可靠。预测显示:我国刺蒺藜草非适生区占73.66%;低度适生区占18.24%;中度适生区占5.11%;高度适生区占2.99%。其中广东、广西、海南几乎全境,福建、台湾、云南的大部分地区为中、高度适生区,具有最大的传入定殖风险。通过预测模型可以看出,bio_11(最冷季度平均温度)、hf_v3geo(人类足迹)、bio_18(最暖季度降水量)和bio_04(温度季节性变化标准差)等4个环境变量对刺蒺藜草在某地适生产生重要影响。 相似文献