沙地人工小叶锦鸡儿植被根系分布与土壤水分关系研究

采用分层挖取根系方法调查不同年龄人工小叶锦鸡儿固沙植被根系分布,同时测定植被下不同深度土壤的水分含量.结果表明植被根系主要分布在0～100 cm土壤中,占总根系生物量的92.77%以上.地下部与地上部生物量比值以天然植被最高.植被的吸收根系分布对土壤水分具有显著影响,吸收根集中分布区域下层土壤含水量锐减;吸收根集中分布深度的比较发现,天然植被>19年生人工植被>4年生人工植被,成龄人工植被吸收根系分布的浅层化造成降雨无法补充土壤深层水分,植被下土壤形成不透水层,影响主要固沙植被的生长.     

土壤水蚀模型中的融雪侵蚀模拟研究

在季节性或常年积雪地区,春季积雪融化产生的径流及其造成的侵蚀占全年总侵蚀量的比例很大,同时反复进行的冻融过程会影响土壤的物理性质,如团聚体稳定性、水分传导率、抗剪切力、可蚀性等,进而加重土壤侵蚀。因此在这些地区进行融雪侵蚀预报十分必要,它主要包括融雪径流的产生,及其形成的土壤侵蚀量,冻融过程导致土壤性状的变化,以及由此造成的对土壤可蚀性的影响。本研究总结了国内外融雪侵蚀的研究现状,并分析了几个代表性土壤水蚀预报模型中的融雪侵蚀过程,提出我国部分地区土壤侵蚀模型中考虑融雪侵蚀的必要性。     

机械通风温室内部温度模型的试验验证

介绍了一种以温室机械通风和温室内作物冠层蒸发过程为主的温室温度数学模型,该模型具有结构简单、所有过程均为线性表达的特点,特别适合温室的在线适时控制。为了能够验证模型的可行性,进行了两种通风率条件下的试验。试验结果说明:在通风量足够高时,该模型能较好地预测温室内部温度。     

参考作物腾发量主成分神经网络预测模型

为解决采用神经网络模型预测参考作物蒸发蒸腾最Eto研究中预测能力不足的问题,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、气压、水汽压、相对湿度和风速进行主成分分析,提取主成分,建立了基于主成分的三层BP神经网络模型.选取崇川水利科学试验站2001年到2004年的旬气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并以传统BP网络模犁作为对照.结果表明,主成分网络模型能够很好地反映诸多影响因子与Eto之间的关系,尤其对训练样本以外的验证样本,主成分网络模型具有显著优于传统BP网络模型的识别能力,取得更为可靠的预测结果.     

和田地区主要地表类型风蚀研究

为了解沙尘暴多发区和田地区主要地表类型的土壤风蚀量情况,利用集沙仪进行了中、小尺度条件下的沙尘暴实地测定,结果表明:在中尺度下,主要地表类型沙漠、过渡带和绿洲土壤输沙量、降尘量具有显著性差异,并与覆盖度存在明显的相关性。在小尺度下观测的结果表明,不同地表类型输沙量也存在显著差异,相同高度下平均覆盖度82%的农田输沙量不足沙漠输沙量的10%,沙漠观测点下风口输沙量比上风口增长2.39%,弃耕地下风口输沙量比上风口增长7.90%,而覆盖农田下风口输沙量比上风口减少2.24%,说明提高植被覆盖对减少当地土壤风蚀的重要性。     

桂西北喀斯特人为干扰区植被自然恢复与土壤养分变化

为促进桂西北喀斯特退化生态系统的恢复与重建,采用全面调查和样方调查方法,以自然保护区的顶级群落为对照,研究了桂西北喀斯特人为干扰区自然恢复22a后植被的演替规律与土壤养分变化。结果表明,干扰区物种丧失严重,种类仅有自然保护区的26.6%,随着群落由草丛→草灌丛→灌丛→藤刺灌丛→乔灌丛→顶级群落的顺向演替和发展,群落的高度、生物量和物种多样性、土壤有机质、养分、阳离子交换量和硅、铁、铝、钛等矿质全量逐步增加,钙、镁全量显著减少,pH值降低,土壤质量随着植被的恢复呈波折性提高。     

退化生态系统植被恢复过程中土壤微生物群落活性响应

通过分析退化生态系统中主要植被恢复类型对土壤微生物群落活性的影响,探讨敏感和可靠的微生物群落活性响应指标,揭示适合当地生态条件的植被恢复类型。结果表明,沙米荒地、白沙蒿、柠条、沙冬青和人工乔木林地土壤微生物量C,N,P和微生物商、蔗糖酶、脲酶、过氧化氢酶、碱性磷酸酶均表现出显著差异(P<0.05)。在土壤各层内,除上层人工乔木林地土壤微生物量N相对较高外,柠条恢复草地土壤微生物量C,N,P都相对较高,沙米荒地均较低;土壤微生物商没有明显的趋势;人工乔木林地蔗糖酶和柠条恢复草地脲酶活性相对较高,过氧化氢酶和碱性磷酸酶活性没有明显的变化趋势,沙米荒地的蔗糖酶、脲酶和过氧化氢酶活性以及白沙蒿草地碱性磷酸酶活性较低。方差分析(ANOVA)显示,蔗糖酶、脲酶、过氧化氢酶和碱性磷酸酶与土壤有机质、全氮以及微生物量C,N,P之间呈显著相关关系;主成分分析(PCA)表明,土壤微生物量N,C,P和蔗糖酶、土壤微生物商基本反映了研究区植被恢复中土壤微生物群落活性的响应信息。不同植被恢复类型草地中土壤微生物群落活性的变化表明,柠条和人工乔木林是研究区域内适合当地生态条件的植被恢复类型。     

不同治理措施对流动沙地天然植被恢复效果的影响

流动沙地采取不同治理措施7 a后,天然植被恢复效果不同。①生态垫阻断了天然植被的正常演替规律,植被盖度和物种丰富度只有4.31%和3种。同期营造的人工林中,小叶锦鸡儿和侧柏林地的植被盖度和物种丰富度最高,均大大超过同期封育的流动沙地,新疆杨和欧美杨84林地的植被盖度和物种丰富度最低,沙枣和榆树林地居于中间位置。②新疆杨和欧美杨84林地植被一年生草本占绝对优势,榆树和沙枣林地多年生草本和灌木数量有所增加,侧柏和小叶锦鸡儿林地物种生活型结构已趋于多样化。③集沙观测表明,生态垫、侧柏和小叶锦鸡儿林地均无风蚀现象,欧美杨84和新疆杨林地风蚀较为严重,榆树和沙枣林地风蚀较轻。     

黄土高原水蚀风蚀复合区人工植被土壤水分状况

采用烘干法及WP4水势仪对黄土高原水蚀风蚀复合区人工林下土壤重量含水量及水势进行测定,从土壤水分数量和能量两方面分析该区土壤水分时空分布和动态变化特征,并且通过实测数据对不同树种土壤水分特征曲线进行拟合,旨在为该区今后植被建设及生态用水提供理论参考。结果表明,各树种在0-300 cm土层土壤含水量随深度增加而逐渐降低,并趋于稳定。0-30 cm土层土壤含水量变化剧烈,30 cm以下土层土壤含水量逐渐降低,并趋于稳定在3.00%~5.00%。土壤水分受降雨量及其分配影响显著,观测期内土壤储水量盈余26.7 mm。土壤水势与土壤含水量变化规律一致,土壤水分特征曲线拟合结果较好。在丰水年,降雨只对浅层土壤水分起到补给作用,深层土壤水分亏缺严重,存在土壤干层。在特殊降水年份对该区土壤水分进行研究具有重要意义。     

基于神经网络的混沌时间序列土壤墒情预测预报

土壤墒情预测预报对农业生产、水分循环的研究具有重要的意义。应用混沌理论对具有混沌特性的土壤墒情时间序列进行相空间重构,利用神经网络对土壤墒情时间混沌序列重构相空间中相点的演化过程进行了学习、训练及预测。结果表明,该方法所需的参数较少,简单易行,即只需要土壤墒情时间序列数据。通过对预测预报值与实测数据进行比较,证实了该方法相对误差较小,预测精度高,有一定的可靠性和实用性。