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土壤团聚体有机碳研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤有机碳是衡量土壤肥力的重要指标,对于促进土壤养分循环、增加养分有效性有重要作用。土壤团聚体是土壤的重要组成部分,是组成土壤结构的最小单元,受到自然因素和人为因素的影响,其形成转化过程与土壤固碳过程息息相关,因而研究团聚体和有机碳的关系及团聚体有机碳影响因素对于土壤结构的改善和土壤质量的提升具有重要意义。本文通过对文献的总结,明晰了土壤团聚体和有机碳的关系,阐述了土壤类型、施肥方式、土地利用和矿区复垦对土壤团聚体有机碳的影响,并从生物质炭的长期定位研究和复垦矿区的土壤修复两方面对土壤团聚体有机碳的研究进行展望,研究结果可为合理的农业生产提供科学依据。 相似文献
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指出了人口老龄化是社会发展的必然趋势,也是当前中国面临的重要社会问题之一,国家和地方各级政府出台了一系列政策,切实保障老年人的权益。森林公园除保护其范围内自然环境和自然资源外,为人们的游憩、疗养、避暑和文化娱乐等提供了良好的环境,逐渐成为老年人休闲娱乐生活的选择。选取浙江丽水白云国家森林公园为研究对象,通过实地踏查、问卷调查和随机访谈等方法,深入调查了老年人个人基本资料及背景、活动状况和使用情况,对3类典型空间和4类景观元素进行了详细地分析,针对不足之处提出了相应的优化建议,以期为相关公园绿地的适老性规划设计提供建设思路。 相似文献
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【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。 相似文献
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Impact of grassland contract policy on soil organic carbon losses from alpine grassland on the Qinghai–Tibetan Plateau 下载免费PDF全文
J. Cao Y. Gong E. T. Yeh N. M. Holden J. F. Adamowski R. C. Deo M. Liu J. Zhou J. Zhang W. Zhang S. Zhang D. Sheng S. Yang X. Xu M. Li Q. Feng 《Soil Use and Management》2017,33(4):663-671
Carbon storage in the soils on the Qinghai–Tibetan Plateau plays a very important role in the global carbon budget. In the 1990s, a policy of contracting collective grasslands to smaller units was implemented, resulting in a change from the traditional collective grassland management to two new management patterns: a multi‐household management pattern (MMP: grassland shared by several households without enclosures) and a single‐household management pattern (SMP: grassland enclosed and used by only one household). In 2016, 50 MMP and 54 SMP winter pastures on the Qinghai–Tibetan Plateau were sampled to assess the differences in soil organic carbon (SOC) between the two management patterns. Results showed that average SOC was significantly greater under MMP than under SMP, with an estimated 0.41 Mg C/ha/yr lost due to SMP following the new grassland contract. Based on the government's grassland policy, four grassland utilization scenarios were developed for both summer and winter pastures. We found that if the grassland were managed under SMP, likely C losses ranged between 0.31 × 107 and 6.15 × 107 Mg C/yr across the Qinghai–Tibetan Plateau relative to MMP, which more closely resembles pre‐1990s grassland management. Previous estimates of C losses have only considered land use change (with cover change) and ignored the impacts driven by land management pattern changes (without cover change). The new data suggest that C losses from the Qinghai–Tibetan Plateau are greater than previously estimated, and therefore that the grassland contract policy should be reviewed and SMP households should be encouraged to reunite into the MMP. These findings have potential implications for land management strategies not only on the Qinghai–Tibetan Plateau but also other grazing regions globally where such practices may exist. 相似文献
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气候变化下,森林生物量遥感监测是当前研究的热点,机载LiDAR作为重要的遥感信息源,其采样大小对生物量估测精度有着一定的影响。以机载LiDAR数据为信息源,以44块30m×30m的方形橡胶林实测样地数据为基础,对机载激光雷达数据进行不同尺寸采样(共21个采样尺寸,边长从10m至30m,间隔为1m),提取不同采样尺寸下的激光雷达参数,并与橡胶林地上生物量建立PLSR模型,就机载激光雷达采样大小对橡胶林地上生物量估测精度的影响进行研究。研究表明:当采样尺寸小于18m时,估测精度随着采样尺寸的增大而增大;而当采样尺寸大于18m时,估测精度随着采样尺寸的增大而减小,进而趋于平缓。结果虽然呈现出一定的规律性,但是差异并不是很明显。当采样尺寸为18m时估测效果最佳,模型决定系数(R^2)为0.718,均方根误差(RMSE)为17.830 t/hm^2;交叉验证精度P和RMSEcv分别为82.741%和18.874t/hm^2。相较于实际样地(30m)尺寸下的估测结果,18m采样尺寸下的R^2提高了1.989%,RMSEcv降低了2.611%。因此,生物量的估测精度受机载激光雷达数据采样尺寸大小的影响,在生物量估测过程中需结合研究对象和研究区的实际情况对采样尺寸进行选择,从而提高生物量估测精度。 相似文献