基于GIS与神经网络的黄土丘陵区土壤水分模型研究

土壤水分不足是黄土高原丘陵区植被建设的主要限制因子,土壤水分的空间分布受外界气象因子、土地利用与复杂地形等的影响,关系比较复杂。本研究利用黄土丘陵区纸坊沟流域的土壤水分试验资料,建立了基于GIS的BP神经网络模型,模型中同时考虑了多个因子对土壤水分空间分布的影响,利用实测资料对网络进行训练后对整个流域进行了预测,预测结果与实际情况较为一致,表明应用GIS与BP神经网络研究区域复杂地形下的土壤水分分布规律是可行的。     

基于MODIS的郑州市夏玉米LAI反演研究

根据实测玉米高光谱数据和遥感影像数据,以郑州市为研究区域,分别利用原始光谱反射率、光谱反射率一阶导数以及植被指数(NDVI)建立了LAI回归模型,比较拟合效果以确定精度最高的模型,充分挖掘高光谱的优势,提高夏玉米LAI遥感估算精度.结果表明,夏玉米LAI的最佳回归模型为利用波长439.31nm处的光谱反射率一阶导数数据进行回归分析建立的三次多项式回归模型,其决定系数R2为0.761.     

黄河中游严重水土流失区土壤粒径分布规律研究

通过野外考察和室内分析计算，在利用水文站实测悬移质颗粒级配组成和淤地坝取样资料分析的基础上，探讨总结了研究区粗颗粒泥沙、平均粒径以及中数粒径的变化规律，提出了黄河中游严重水土流失区土壤粒径由南向北颗粒逐渐变粗的趋势。     

陕北农牧交错带不同人工植被下的土壤质量研究

以陕北农牧交错带为研究对象，通过对不同人工植被下的土壤机械组成、土壤养分、土壤微生物、土壤酶活性的变化进行分析，得到不同植被对土壤质量的影响结果。结果表明：随着人工植被的建立与生长，土壤质量总体趋于好转．但不同样地随着植被盖度和植被种类的不同，土壤质量差异很大；多年生乔木林改良土壤质量的潜力最高．耕作粗放的农地土壤质量有所下降。     

土地资源信息系统数据库的设计研究——以乾县试区为例

建立土地资源信息系统可以为合理开发土地资源提供信息来源与最佳方案,而数据库的设计是建立土地资源信息系统最关键部分。以乾县试区为例,应用Visual FoxPro与ARC/INFO建立基于Windows平台的黄土高原区土地资源信息系统数据库,并在此基础上设计了数据库管理系统,为建立水土流失严重、生态环境脆弱区的土地资源信息系统奠定基础。     

土地资源信息系统数据库的设计研究 --以乾县试区为例

建立土地资源信息系统可以为合理开发土地资源提供信息来源与最佳方案，而数据库的设计是建立土地资源信息系统最关键部分。以乾县试区为例，应用Visual FoxPro与ARC／INFO建立基于Windows平台的黄土高原区土地资源信息系统数据库，并在此基础上设计了数据库管理系统，为建立水土流失严重、生态环境脆弱区的土地资源信息系统奠定基础。     

小流域土地资源形成评价研究

在野外考察和遥感制图的基础上，深入分析了研究区土地形成的环境条件和分异过程，从农业生产和生态环境建设的角度，对土地资源进行类型划分与质量评价，全面阐述了各种土地类型的形态特征、利用状况、质量差异和存在的主要问题，提出了土地资源的开发方向和应采取的措施。     

基于GIS的湟水河(西宁段)流域土壤侵蚀危险性评价

以湟水河流域（西宁段）为研究区,根据研究区地理与生态特点,选择降雨侵蚀力、坡度、土壤可蚀性、植被覆盖度作为土壤侵蚀危险性的评价指标,在ArcGIS支持下生成单因子危险性分布图,在此基础上基于ArcGIS的空间叠加分析功能,对土壤侵蚀危险性进行综合评价。结果表明:研究区域内土壤侵蚀中度和高度危险区域占大部分,达到71.4%;轻度危险区域和不敏感区域较少,分别为1.37%和27.08%;极危险区面积仅占0.15%。但是,对土壤侵蚀危险性较高的地方主要集中在人口密度较大的区域,主要为环西宁市区和湟水河河谷区域。     

1956-2009年皇甫川流域不同历时最大暴雨量周期性和趋势性分析

以皇甫川流域为研究对象,采用年最大构建法以“小时”为单位进行滑动选样摘取不同历时年最大暴雨量,以GIS为平台,利用泰森多边形统计流域不同历时最大暴雨量,采用自相关系数和方差谱密度来表达水文序列内部线性相依性质和水文系列的振动现象,进而分析水文系列的周期性,采用周期模型进行趋势性预测。研究结果表明:不同时段最大暴雨量随年代变化的趋势基本一致,均表现为20世纪70年代前暴雨量最大,80年代最小,90年代居中,近10 a仅次于20世纪70年代之前;与20世纪70年代之前相比,80年代以来随着降雨历时的延长最大降雨量减少的幅度达到5.1%～19.1%,皇甫站最大24 h降雨量存在3 a、7 a和15 a的变化周期,未来仍会出现大暴雨的可能性。     

2000-2015年黄河流域植被净初级生产力时空变化特征及其驱动因子

黄河流域区域性差异显著,生态系统环境脆弱敏感,研究植被NPP对其生态环境生产能力的了解具有重要意义。基于MOD17A3 NPP数据、气象数据和土地利用/覆盖类型数据,采用偏差分析、趋势分析、相关性分析及马尔科夫转移模型对黄河流域2000—2015年植被NPP的时空格局、变化趋势及驱动因子进行了研究。结果表明:（1）2000—2015年黄河流域植被年NPP均值为228.2 g C/（m²·a）,变化范围为179.6～258.1 g C/（m²·a）,整体上呈现微小波动增加趋势,植被NPP偏差值呈现先减少后增加的趋势;上中下游植被NPP年均值呈明显的梯度分布,即上游<中游<下游,说明中上游区域生态环境相对脆弱。（2）黄河流域植被NPP具有较强的空间分异性,呈南向北带状递减分布;上中下游植被NPP总量差异显著,其中中上游植被NPP总量约占整个流域的96%,可见中上游对整个黄河流域生态环境的影响举足轻重,故加强对中上游区域生态环境建设与保护至关重要;流域大部分地区植被NPP以增加为主要趋势。（3）流域植被NPP受气候因素中降雨影响较大,以气候因素强驱动的区域主要分布在川西高原、鄂尔多斯高原及华北平原等地区。农用地转建设用地及草地转荒漠是黄河流域植被NPP损失的主要方式,可见城市加速扩张以及过度开垦、放牧等人类活动是植被NPP损失的主要驱动力,近几年林地、草地面积有所增加,植被NPP整体上损失程度有所减小,可见实施退耕还林还草政策已见成效。