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21.
为探明植被恢复对乌兰布和沙漠土壤风蚀可蚀性的影响,以乌兰布和沙漠内不同沙地固 定阶段的 8 种典型植物群落及群落内表土作为研究对象,对土壤物理因子(可蚀性颗粒含量、土壤 含水量、有机质含量)、土壤结皮因子、植被因子 3 类土壤风蚀可蚀性因子指标进行监测,分析土壤 风蚀可蚀性因子在不同植物群落类型间、沙地固定阶段间的差异。结果表明:(1)在乌兰布和沙漠 典型植物群落中,沙蓬、沙生针茅、盐爪爪等草本植物群落的土壤风蚀可蚀性最强,白刺、梭梭、沙 冬青等灌木植物群落土壤风蚀可蚀性弱于草本植物群落,说明灌木林能显著降低土壤风蚀作用。
(2)随着沙地的不断固定,土壤结构不断发育,土壤可蚀性不断降低,土壤风蚀可蚀性强弱表现为 固定沙地<半固定沙地<流动沙地。(3)土壤可蚀性颗粒含量、土壤有机质含量、土壤含水量、土壤结 皮、植被因子与植被类型及沙地固定阶段具有显著相关关系。因此,在沙区生态建设工程中,为了 减少土壤风蚀量,不仅要考虑物种的选择,还要促进人工生态系统的演替和恢复,从而有效降低土 壤风蚀可蚀性。研究结果可为乌兰布和沙区植被生态系统服务功能的科学评价、防沙治沙工程的 建设与管理提供一定参考。 相似文献
23.
基于无接触的泥石流次声信号的有效波形特征提取识别不同类型的泥石流及预警泥石流规模、危害是国内外泥石流研究的新方向。本研究利用室内实验采集到的65次稀性、过渡性和粘性泥石流次声信号数据,采用集成经验模式分解(EEMD)对次声信号进行分解,提取本征模态函数(IMF)主分量,对比分析了原始信号和主分量信号STFT分布的时频特性差异,计算了主分量IMF盒维数值,并将其作为特征值输入最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器进行训练和分类,初步实现了基于次声分形特征指标识别泥石流类型。研究表明:(1)通过对EEMD重构的主IMF分量信号进行短时傅立叶变换(STFT)时频分析后,主分量信号具有优良的时频聚焦性能,提升了信号识别的准确性和精度;(2)稀性、过渡性和粘性泥石流的原始次声信号盒维数值分别为1.625、1.578和1.519,利用次声盒维数值可以识别泥石流的类型;(3)通过LS-LSVM模型训练测试,正确识别率达87%,其中稀性和过渡性泥石流为80%,粘性泥石流为100%。本研究利用次声特征指标无接触判识了泥石流类型,为次声自动识别、监测和预警泥石流灾害做了积极探索。 相似文献
24.
文章通过对黄茅海底质沉积样品中的介形类生态类型进行研究,探讨其空间分布特征。研究结果显示:研究区内出现的介形类可划分为4种生态类型,总体表现为以近岸广盐型分子占主导地位,优势度极高;浅海多盐 真盐型分子次之;而广海真盐型和淡水 微盐型分子丰度很低。根据黄茅海河口湾的水体条件,可大致将研究区划分为5种亚环境区,各区内的介形类生态类型组成也存在较大差别,表现出不同的空间分布特征。介形类分布受海水盐度控制最大,其次为水动力条件。在水体盐度小、水动力条件强的河流入海口及其影响区域,介形类丰度小,且生态类型单一;而在黄茅海河口湾南部海域,由于海水底层盐度全年在15‰以上,水动力条件适宜,介形类丰度总体较高,生态类型增多。 相似文献
25.
26.
环渤海地区GPS台站时间序列分析 总被引:2,自引:1,他引:1
环渤海区域环境和气候复杂多变,随着地区和区域的不同,地质、地貌间的差异较大。探究该地区GPS台站时间序列的变化规律和台站的主要噪声类型、频谱规律显得尤为重要。本文基于该区域内所积累的连续数年运行的GPS测站数据,采用GAMIT/GLOBK软件进行解算和平差,获得每一个台站的坐标时间序列,并使用Lomb周期图法分析了该区域台站的频谱特性和周期特性。最后通过对频率和功率谱线性拟合分析研究了台站的噪声类型。此方法对台站时间序列去除噪声和进一步研究测站的运动规律提供了理论依据。 相似文献
27.
道路场景中路灯数量大、类型多,大场景中路灯详细信息获取是一项繁重的工作。本文提出先验样本集辅助的、基于骨架线缓冲区判别的路灯点云提取及种类识别算法:先根据路灯在车载LiDAR点云中的表达特征,构建路灯模型,并构建路灯先验样本集;再依据数学形态学的理论和方法,提取车载LiDAR点云场景中的杆状地物,在路灯模型及语义规则约束下,得到候选路灯;然后根据候选路灯的参数信息,及已获取路灯的统计信息,从样本集中筛选候选样本;最后基于最小二乘理论的匹配算法,对路灯先验样本与候选路灯点云进行匹配筛选,并基于路灯骨架线信息构建的双重缓冲区,对候选路灯进行判别分析,实现路灯的提取和种类识别。试验表明,该算法对于遮挡少、数据相对完整的路灯提取准确度为95.2%,对于遮挡严重、点云密度低、数据完整性差的路灯提取准确度为78.0%,验证了该算法对大场景中路灯详细信息提取的稳健性。 相似文献
28.
基于阜新市的土壤多样性与土地利用类型关联性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以阜新市为研究对象,将土地利用动态演变的模拟和预测以及关联分析测度方法应用于土壤多样性和土地利用类型关联性分析的研究中。选取1985—2015年间8个时期的遥感影像进行土地利用分类,并基于土壤矢量数据,对阜新市土壤和土地利用的多样性进行初步分析和定量化研究,探究了土壤与土地利用之间的关联性。研究结果表明:对阜新市土壤多样性指数影响因子的关联度从大到小依次是城镇、农用地、林地、水域、其他,关联度值分别为0.850 6、0.747 7、0.779 5、0.803 3、0.641 9,选取城镇、农用地、林地和水域这4个因子作为多元线性回归模型中的自变量参数,对土壤多样性指数进行预测,得到相关系数R=0.990,因此,4个因子对土壤多样性指数影响具有较强的关联性。由此可见,大规模土地利用变化是引起土壤多样性变化的一个首要驱动因子。 相似文献
29.
30.
为科学识别云南省16个州市最严格水资源管理区域类型,提出最优觅食算法(OFA)-投影寻踪(PP)识别模型。从最严格水资源管理用水总量控制红线、用水效率控制红线、纳污控制红线3个方面分别构建指标体系和分级标准,利用2015年云南省各州市指标数据及分级标准阈值分别构建基于"三条红线"的投影指标函数,采用OFA分别搜索最优投影向量,并计算各州市综合投影值和各分级标准阈值投影值,利用分级标准阈值投影值对各区域最严格水资源管理类型进行识别。结果表明,OFA-PP识别模型具有较好的识别效果,识别结果可为云南省实行最严格水资源管理制度提供参考。 相似文献