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881.
近42年雅鲁藏布江中游四季气温变化特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用 1957~ 1998年雅鲁藏布江中游拉萨、日喀则、泽当、江孜 4个站各月平均气温资料 ,通过线性趋势估计和多项式函数拟合分析了该流域春、夏、秋、冬 4季气温长期趋势变化和周期变化 ,并利用滑动T检验等方法讨论了气温突变的问题。结果表明 :在过去 4 2年里 ,雅鲁藏布江中游地区各季气温均有明显的上升趋势 ,其中冬春季增温显著 ,80年代初沿江四季气温除秋季外都出现了明显的增温突变 相似文献
882.
883.
鄂尔多斯盆地石炭系厚 0~ 6 0 0m ,属潮坪三角洲相。从鄂尔多斯沉积特征出发 ,由地表露头结合井下剖面讨论了该盆地石炭系层序地层特点。识别出两类层序界面。依层序界面特征划分出两个层序 ,分属于本溪期及太原期 ,每个层序由海进体系域和高水位体系域组成 ,缺失低水位体系域。讨论了凝缩段及体系域的分布。 相似文献
884.
珠三角村镇建成区的空间型态:特征、类型和产业影响因素 总被引:1,自引:1,他引:0
改革开放以来,珠三角地区的工业迅速发展,村镇土地利用快速非农化,其中以东莞、中山、佛山3市最为典型。论文以3市为案例,探讨2010年来珠三角村镇建成区空间型态。研究数据主要包括广东省2015年土地利用现状数据和2009—2015年间3市的土地利用数据。首先,通过斑块密度、空间离散度、空间均匀度、平均斑块面积、分形维数、景观破碎度、缓冲区分析、Moran's I指数这8个指标,分析建设用地的空间形态特征。其次,分析工业用地与非工业建设用地、建设用地与交通道路的空间分布关系,比较并总结3市的村镇建成区空间类型。最后,基于灰色关联分析法,探讨影响空间类型的产业发展因素。研究发现,东莞村镇建设用地呈现高度破碎均匀分布型,佛山呈现团状离散型,中山介于二者之间,为中度碎化分散型;3市的产业发展能较大程度上影响其形成不同的建成区空间型态。未来,基于产业经济作为村镇建成区空间特征变化的主因,珠三角可以结合粤港澳大湾区规划建设,通过调整产业结构、布局以及交通和土地利用,优化村镇空间布局。 相似文献
885.
深入开展乡村地域土地利用变化和聚落发展规律的研究对于探究乡村地域系统优化、推进城乡融合与乡村可持续发展具有重要意义。论文以延安市碾庄流域为例,基于ENVI和GIS等软件技术,结合Landsat卫星影像、马尔科夫链模型和实地调查,从土地利用转移与交换变化、建筑用地空间转移、社会响应等角度探讨了黄土丘陵沟壑区典型村域土地利用变化特征以及对区域乡村发展转型的影响。研究表明:① 在一系列生态工程措施作用下,碾庄流域生态覆被发生明显改观,主要表现为大量的坡耕地及稀疏生态用地转化为林地,其中,林地面积占比由32.34%(2009年)增加至50.88%(2018年);② 在社会经济发展和延安新城“边缘效应”的影响下,碾庄建设用地呈现向流域的东南和西南方向拓展的趋势,10 a间建设用地面积增加了近75%;③ 在人类活动的主导作用下,黄土丘陵沟壑区的乡村正在朝着生态化和集约化的方向转型发展。研究结果有望为深入理解黄土丘陵沟壑区乡村地域系统结构和优化提供新参考。 相似文献
886.
黑河上游山地土壤容重分布特征及影响因素 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤容重不仅可用作计算土壤持水力和导水性,也是估算土壤养分和碳储量的重要变量。野外测定土壤容重一般费时费力,特别是在地形复杂的山区,因此山地土壤容重在国内外大多数清查数据库中缺失。本文以黑河上游山地为例,基于野外调查的124个土壤剖面,研究了山地土壤容重的空间分布特征及影响因素。结果表明:黑河上游山地0~10 cm和0~60 cm土壤容重分别为0.91±0.02 g·cm^-3 和1.04±0.01 g·cm^-3;不同植被类型下,高山寒漠容重最大,山地森林最小。随着土壤深度的增加,容重呈幂函数递增;随着土壤有机质含量的增加,容重呈指数递减。区域上,黑河上游从西北到东南,容重呈递减趋势,从高海拔到低海拔,容重呈先减小后增大趋势。主成分分析(PCA)和一般线性模型(GLM)表明,与土壤容重相关的环境因子中,海拔是影响土壤表层容重的第一主成分,土壤有机质含量是第二主成分,黏粒含量和大于2.0 mm砾石含量分别为第三、四主成分。第一、二、三、四主成分分别解释土壤容重空间变异的24.00%、29.40%、0.01%、6.20%。 相似文献
887.
沉积岩中的微量元素对沉积环境水介质的变化较为敏感,是研究沉积物沉积时古气候、古环境的有效手段。选取了对沉积环境介质较为敏感的锶(Sr)、钡(Ba)、铜(Cu)、铀(U)、钒(V)、镍(Ni)、钍(Th)等元素作为判别指标,对柴达木盆地西部上新统油砂山组、狮子沟组和更新统七个泉组三套富锶岩层的古气候和古沉积环境特征进行了研究。结果表明,柴达木盆地西部从油砂山组到七个泉组沉积时总体上为干旱的气候环境;湖盆水体的盐度较高,表现为咸水环境,且从油砂山组到七个泉组随着地层变新,盐度有逐渐增大的趋势;油砂山组、狮子沟组和七个泉组沉积时湖盆水体均表现为中等分层、湖水循环较为顺畅的氧化环境。 相似文献
888.
为了解经济迅速发展背景下格尔木河流域水体中痕量元素分布、水环境质量现状和生态风险,对格尔木河9个采样点水样21种痕量元素的分布及相关性进行了分析,以Cu、Zn、Hg、Cd、Cr和Pb为目标重金属,评估了格尔木河水质现状及生态风险。结果表明:重金属Pb浓度在所有水样中均低于检出限,其它痕量元素浓度在0.001(Cd)~6297.013(Sr)μg·L~(-1)范围变化。根据相关性分析,推测格尔木河水体中Li、Sc、Ti、V、Cu、Ge、Rb、Sr、Mo、Cd来源可能相同。采样点水样6种重金属浓度均达到地表水环境质量I类的标准。采用5种方法评价了格尔木河水质现状,研究区水质处于无污染的理想状态。格尔木河重金属引发的潜在生态风险处于低风险水平(生态风险指数变化范围为0.35~0.68)。 相似文献
889.
Land use and cover change(LUCC) is an important indicator of the human-earth system under climate/environmental change,which also serves as a key impact factor of carbon balance,and a major source/sink of soil carbon cycles.The Heihe River Basin(HRB) is known as a typical ecologically fragile area in the arid/semi-arid regions of northwestern China,which makes it more sensitive to the LUCC.However,its sensitivity varies in a broad range of controlling factors,such as soil layers,LUCCs and calculation methods(e.g.the fixed depth method,FD,and the equivalent mass method,ESM).In this study,we performed a meta-analysis to assess the response of soil organic carbon(SOC) and total nitrogen(TN) storage to the LUCC as well as method bias based on 383 sets of SOC data and 148 sets of TN data from the HRB.We first evaluated the calculation methods and found that based on the FD method,the LUCC caused SOC and TN storage to decrease by 17.39% and 14.27%,respectively;while the losses estimated using the ESM method were 19.31% and 18.52%,respectively.The deviations between two methods were mainly due to the fact that the FD method ignores the heterogeneity of soil bulk density(BD),which may underestimate the results subsequently.We then analyzed the response of SOC and TN storage to various types of the LUCC.In particular,when woodland and grassland were converted into cultivated land or other land types,SOC and TN suffered from heavy losses,while other LUCCs had minor influences.Finally,we showed that increasing the depth of the soil layers would reduce the losses of SOC and TN storage.In summary,we identified a series of controlling factors(e.g.soil layer,the LUCC and calculation method) to evaluate the impact of the LUCC on SOC and TN storage in the HRB,which should be considered in future research. 相似文献
890.
The formation mechanism and influencing factors identification of soil erosion are the core and frontier issues of current research. However, studies on the multi-factor synthesis are still relatively lacked. In this study, the simulation of soil erosion and its quantitative attribution analysis have been conducted in different geomorphological types in a typical karst basin based on the RUSLE model and the geodetector method. The influencing factors, such as land use type, slope, rainfall, elevation, lithology and vegetation cover, have been taken into consideration. Results show that the strength of association between the six influencing factors and soil erosion was notably different in diverse geomorphological types. Land use type and slope were the dominant factors of soil erosion in the Sancha River Basin, especially for land use type whose power of determinant(q value) for soil erosion was much higher than other factors. The q value of slope declined with the increase of relief in mountainous areas, namely it was ranked as follows: middle elevation hill> small relief mountain> middle relief mountain. Multi-factors interactions were proven to significantly strengthen soil erosion, particularly for the combination of land use type with slope, which can explain 70% of soil erosion distribution. It can be found that soil erosion in the same land use type with different slopes(such as dry land with slopes of 5° and above 25°) or in the diverse land use types with the same slope(such as dry land and forest with a slope of 5°), varied much. These indicate that prohibiting steep slope cultivation and Grain for Green Project are reasonable measures to control soil erosion in karst areas. Based on statistics of soil erosion difference between diverse stratifications of each influencing factor, results of risk detector suggest that the amount of stratification combinations with significant difference accounted for 55% at least in small relief mountain and middle relief mountainous areas. Therefore, the spatial heterogeneity of soil erosion and its influencing factors in different geomorphological types should be investigated to control karst soil loss more effectively. 相似文献