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1.
吕海深 《水文》2020,40(1):13-17
大孔隙流是土壤优先流的一种,在植被发育区土壤大孔隙比较常见,对径流形成过程产生重要的影响。介绍了大孔隙流的研究方法,系统总结了近50年植被发育区土壤大孔隙对降雨入渗过程及径流形成过程的影响:从水分入渗的角度,大孔隙可以加快降雨入渗过程;由土壤大孔隙流与山坡产流的关系,大孔隙促进了边坡雨水的运动进而引起了快速产流;世界范围内的研究都表明土壤管流或大孔隙流是径流组分重要贡献者。  相似文献   
2.
岳辉  刘英 《干旱区地理》2019,42(2):314-323
利用2000—2014年MODIS/NDVI时间序列数据,采用栅格像元趋势分析、稳定性评价的方法,研究了陕西省近15 a植被的时空变化特征和规律;利用Hurst指数对陕西省植被未来变化趋势进行了预测;并利用相关性分析法分析了NDVI与年均温度和降雨量的关系。结果表明,2000年、2015年陕西省NDVI均值分别为0.4273、0.4942, 15 a来增加了0.067,增长了16.0%,其中陕北地区NDVI增加明显,关中部分地区出现负增长,陕南地区NDVI总体依旧维持在较高水平。陕西省植被变化趋势具有明显的空间差异性,全省植被未变化的占52.0 %,改善部分占44.27 %,退化部分占3.73%,说明15 a间陕西省植被覆盖改善面积大于退化面积,植被状况有所改善;其中陕北地区植被呈明显改善区域面积较大,关中地区植被覆盖面积有所减少,陕南地区植被变化幅度较小。陕西省植被稳定区域占50%以上(0 0.2),说明15a间陕西省植被较为稳定,变化程度不大;其中陕西省植被最稳定地区主要集中在陕南、延安南部,榆林部分、西安、渭南少部地区变化幅度较大。Hurst指数分析表明陕西省44.54%面积的植被未来有可能面临退化,主要分布在陕北和关中地区的北部,植被未来有可能退化也有可能改善的面积占49.78%,主要分布在延安和陕南地区。陕西省近15 a气温和降水量总体呈增加趋势,增加速率分别为0.48 ℃·(10 a)-1和69.5 mm ( a)-1;相关性分析结果表明,年均降雨量是影响NDVI的主要气象因子,同时陕西省植被变化也受到了退耕还林还草、防沙治沙、生态政治等人为因素的影响。  相似文献   
3.
2017年2-11月,对河北省秦皇岛市山海关、海港和北戴河潮间带大型海藻的组成、分布和季节演替情况展开了调查研究工作。调查结果显示:此次共采集到隶属3门23属的41种大型海藻,其中红藻门13属20种,褐藻门7属9种,绿藻门3属12种,分别占总采集种数的48.78%,21.95%和29.27%;海港大型海藻种类最多为35种,其次是北戴河20种,山海关最少为19种,分别占总采集种数的85.37%,48.78%和46.34%;春季优势种类为长石莼(Ulva linza)、多管藻(Polysiphonia senticulosa)、裙带菜(Undaria pinnatifida)、绳藻(Chorda filum)、酸藻(Desmarestia viridis)和海黍子(Sargassum muticum),夏季优势种类为长石莼、孔石莼(U.Pertusa)、刺松藻(Codium fragile)、海黍子、小石花菜(Gelidium divaricatum)、亚栉状蜈蚣藻(Grateloupia subpectinata)和假根羽藻(Bryopsis corticulans),秋季优势种类为长石莼和裂片石莼(U. fasciata),冬季优势种类为长石莼。优势种类生物量测定结果表明,优势种类生物量在不同采样点、不同季节表现出明显差异,如海港春季的裙带菜生物量最大(4 110.8 g·m-2),绳藻的生物量最小(92.32 g·m-2)。  相似文献   
4.
本文基于MODIS-NDVI遥感数据反演计算了我国陆地2001—2015年地表植被覆盖度的空间分布,讨论了植被覆盖度的时空变化规律,分析了影响植被覆盖度近十几年来动态变化的主要驱动因素。研究结果表明:我国陆地植被覆盖度从2001—2015年,植被覆盖度总体上呈增加趋势,其中淮河流域、华北平原地区、以及黄土高原地区增加趋势显著。根据植被覆盖度在时间序列上的变化特征,可将其变化类型分为持续增长型、先减小后增长等六种类型,其中农业种植区基本为一直增长型,而主要森林覆盖区,特别是西南地区的植被覆盖度在研究时段内表现出波动性的变化特征。降水是驱动华北平原北部,内蒙古,以及西北大部分区域植被覆盖度动态变化的重要因素,东北、青藏高原等地区植被覆盖度受温度的影响较大,而在中国东南沿海地区,光照条件是影响该区域植被覆盖度的主要因素。  相似文献   
5.
基于1992~2016年4个时相的遥感数据, 对盐城滨海川东港至梁垛河口岸段进行景观分类, 分析湿地植被类型及分布, 借助转移矩阵法探究滨海湿地植被的时空演变。结果表明: 茅草、芦苇、碱蓬, 米草为川东港至梁垛河口段主要湿地植被类型。1992~2016年植被总面积减少, 其中茅草几近消失殆尽; 芦苇、碱蓬面积持续缩减; 米草面积大幅增长。1992~2000年植被面积快速缩减, 大面积的茅草碱蓬地被开发为耕地; 2000~2009年养殖塘侵占湿地植被, 规模剧增。2009~2016年, 米草向海方向扩张的同时靠陆侧转变为养殖塘。川东港至梁垛河口的植被演变是自然和人为共同作用的结果。一方面受淤积型海岸影响, 另一方面受政策引导下的各类滩涂开发活动, 及互花米草的引种所带来的快速扩散的影响。本文研究结果为盐城滨海湿地管理与可持续发展提供理论参考。  相似文献   
6.
地表温度(Land Surface Temperature,LST)是研究区域尺度和全球尺度上地表能量和水平衡物理过程中不可缺少的参数。祁连山LST的时空变化规律及其影响因素模式未知。通过采用趋势分析法和相关性分析法,探讨2000—2017年间祁连山LST〖WTBZ〗的时空变化特征及与植被的相互关系,分析各植被类型下地表温度的时空分异特征。结果表明:(1) MODIS LST产品的精度能够满足祁连山地表温度时空变化分析的要求。(2) 祁连山LST时间序列呈 “上升—下降—上升—下降”的波动变化,整体呈小幅上升趋势,以0.17 ℃·(10 a)-1的速率波动上升,冬季LST上升趋势最显著(63.37%),变化率为0.22℃·(10 a)-1;空间上呈西北降低东南升高的变化趋势,显著上升面积(14.89%)远大于下降面积(0.90%)。(3) 祁连山年均LSTNDVI呈负相关,显著相关区域占22.56%,夏季NDVILST的调控作用较显著(25.45%);荒漠NDVILST的影响大于其他植被类型。(4) 海拔对各植被类型LST有强烈的影响,相关性依次为荒漠>林地>草甸>耕地;然而,夏季LST与海拔的相关性因植被覆盖增加而显著降低。(5)祁连山LST上升是NDVI、海拔以及植被类型综合影响的结果。  相似文献   
7.
基于甘肃省清水县汤峪河径流小区2015—2017年的观测数据,研究不同植被恢复模式条件下坡面次降雨入渗、产流产沙特征。结果表明:不同植被恢复模式条件下的土壤入渗量与降雨强度呈二次函数关系,存在入渗量达到最大值的临界降雨强度。入渗速率与降雨历时可以用幂函数关系表达,符合考斯恰可夫入渗模型。不同植被恢复模式条件下的产流率在0.003 3~0.003 6 mm·min-1之间,相对裸地的减流率为54%~58%。产流率与降雨强度之间呈二次函数关系(R2>0.88),产流率的主要影响因素是降雨强度。径流含沙量平均值乔灌混合区(3.13 g·L-1)>灌木林(2.95 g·L-1)>乔木林(2.79 g·L-1)>草地(2.58 g·L-1),径流含沙量与降雨强度呈线性递增函数关系。裸地的产沙量显著高于各植被小区(P<0.05),是各植被小区的43~57倍,各植被小区的减沙率在93%~94%之间,减沙效益高于其减流效益。各植被坡面土壤流失量与降雨侵蚀力呈线性递增函数关系;产流率与侵蚀产沙率之间呈极显著正相关关系(P<0.01),二者间可采用二次函数关系表达。本研究成果可为黄土高原丘陵沟壑区水土保持优化配置提供理论依据。  相似文献   
8.
9.
刘妍君 《地理教学》2020,(1):F0002-F0002,F0003
神仙居位于浙江省台州市仙居县,古名天姥山,又称韦羌山,拥有目前世界上规模最大的火山流纹岩地貌集群。云雾飘渺、奇峰险崖、绝壁天坑、流泉飞瀑,神奇的山体景观令人叹为观止,李白在《梦游天姥吟留别》里描绘的“霓为衣兮风为马,云之君兮纷纷而来下。虎鼓瑟兮鸾回车,仙之人兮列如麻”等大量的神幻景象尽在其中。神仙居的云海景观以秋冬季节为盛,这里生物品种丰富多样,生态植被良好,群山林海间水气充沛,雨过天晴后,谷底水汽凝成云雾,弥漫山谷,沐浴松林,形成壮美的云海。  相似文献   
10.
新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏,给荒漠化监测等相关工作带来很大不便,开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究,对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍,利用无人机遥感提取(光合)植被信息,并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应,获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度,然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系,建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法,可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因,所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低,有待于今后进一步的工作加以改进。  相似文献   
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