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1.
以下辽河平原为研究对象,选取1980年、2010年和2018年Landsat TM/ETM+OLI卫星图像进行解译,得到3期土地利用数据,定量分析下辽河平原近40年土地利用时空变化特征.结合地形、交通通达度及限制转化因子采用FLUS(Future Land Use Simulation)模型对流域未来土地利用变化情景及景观格局进行了预测.结果表明:1980-2018年水田、林地、草地、沼泽面积均减少,其中水田面积减少量最大,占比减少了8.59%,旱地、水域和城镇的面积均有所上升,旱地的增长面积最大,占比增加了6.19%;水田、林地、水域转入为旱地面积最大,旱地转出为建设用地面积最大;1980-2018年景观格局发生了较大变化,景观的破碎化程度降低,斑块之间的连通度、聚集程度升高,土地利用的集约化程度增大;2018-2040年,下辽河平原建设用地和水田的变化面积最大,城市化过程更加显著,景观的多样性及空间异质性降低,人类对环境的干扰能力变大.  相似文献   
2.
自然界中有机质分布广泛、类型多样且性质各异,不论在水体还是在沉积物(岩)中都扮演着重要的角色。因此,探讨各类型有机质聚集和沉积过程的差异性,对深化认识有机质沉积特征和演化规律具有重要的意义。生物体在生长过程中产生了许多有机质,包括生物体自身、生物残体、动物排泄物以及生物分泌的有机分子等,各类型有机质的性质差异极大。由于研究方法的不同,可将海洋中有机质划分为颗粒有机质(particulate organic matter,POM)和溶解有机质(dissolved organic matter,DOM),而DOM又可划分为胶体有机质(colloidal organic matter,COM)和真溶解有机质;从聚合体形式上看,又有海雪和悬浮体等存在形式。进一步分析发现有机质的形态包括生物体、生物残体、排泄物和有机质聚合体等,并且各类型有机质与无机矿物以不同的形式共存。此外,DOM与POM间存在一定的转化关系。这些性质和特征架起了不同类型有机质间聚集和沉积的桥梁。在沉积物(岩)中通过粒度或密度分级分离及孢粉相分析,也发现不同类型的有机质,如生物体、生物残体和无定形等,它们常与特定的无机矿物共生,如无定形多富集在黏粒级颗粒中,而生物体和生物残体多富集在粗颗粒中。进一步溯源发现沉积物(岩)中的各类有机质与生物有机质或海洋中有机质的类型极具相似性,这些特征展现各类型有机质在沉积过程中的差异性。综合有机质的形态、性质以及与矿物共生关系,认为有机质可通过机械沉积、化学沉积和生物沉积等3种不同的方式沉积保存,其中机械沉积的有机质以惰性的生物残体为主,化学沉积的有机质以活性极强的无定形为主,生物沉积有机质以活性较强的微生物和粘附物为主。有机质沉积方式及有机质特征、矿物—有机质间关系和保存条件的差异,决定了有机质的演化命运的不同,进而对有机质生烃以及碳循环产生重要的影响,因而应引起人们的高度关注。  相似文献   
3.
本研究利用遥感和GIS技术,分析盐城自然保护区1983–2018年的景观格局变化,建立了基于区域自然-社会-经济复合生态系统安全格局的评价指标体系,分析了生态安全变化的空间特征和成因。结果表明,1983–2018年由于人类活动加剧,研究区内景观格局变化强烈,从以自然景观为主发展到自然景观与人工景观并存。在整体生态安全方面,目前保护区的生态安全状况不容乐观,从保护区丹顶鹤的生存状态看,保护区总体上还是适宜丹顶鹤栖息的,但由于人类活动的增加以及政策的调整,丹顶鹤的栖息地呈现破碎化并向核心区和缓冲区等局部区域聚集。我们应从管理、政策制定以及当地居民的环境保护意识上增加宣传和投入,并相应减少保护区内人类活动的强度。  相似文献   
4.
张晓雨  周宝同  明弘 《中国岩溶》2020,39(5):705-713
文章借鉴Niccolucci的三维生态足迹模型,通过计算“国家公顷”,更新均衡因子和产量因子,添加污染物账户,改进传统生态足迹模型,并利用改进模型分析重庆市2008-2017年生态足迹的历时性。在此基础上,构建可持续发展能力综合指数,以研究重庆市可持续发展能力的动态变化。结果表明:(1)存流量指数除2008年、2012年、2013年及2014年之外,其他年份均小于1,说明重庆市存量资本的消耗有所下降;(2)生态资源利用效率指数整体呈逐年降低状态,重庆市资源利用效率逐年提高;(3)生态多样性指数整体呈阶梯式上升,重庆市生态系统的稳定性增强;(4)可持续发展能力综合指数总体上升了13.85%,重庆市可持续发展能力总体增强;(5)生态压力指数介于1.51~2.00之间,生态环境尚处在很不安全状态,存量资本依然在被占用,重庆市尚处于非可持续发展状态,且2017年可持续发展能力综合指数出现小幅度下跌,故应牢固树立绿色发展理念,及时采取措施警惕其继续下滑。   相似文献   
5.
【目的】研究噬菌弧菌Bacteriovorax sp. N1在一个投放周期内对淡水和海水养殖环境中细菌、弧菌总数及细菌群落结构的影响。【方法】自市售微生态制剂分离蛭弧菌N1并进行分子鉴定,测定其裂解效果,制备高浓度N1菌液分别投放至淡水红鲤鱼(red carp)和海水仿刺参(Apostichopus japonicus)养殖水体,采用细菌平板计数法及PCR-变性梯度凝胶电泳(PCR-DGGE)技术分析48 h内水体环境中细菌、弧菌总数及细菌群落结构变化。【结果】经鉴定蛭弧菌N1为噬菌弧菌,其对大肠杆菌(Escherichia coli)、溶藻弧菌(Vibrio alginolyticus)、黄海希瓦氏菌(Shewanella smarisflavi)、灿烂弧菌(Vibrio splendidus)、哈氏弧菌(Vibrio harveyi)和金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)均有裂解效果。将噬菌弧菌N1投放进淡水和海水养殖环境的12~24 h,其能显著降低两种环境中弧菌含量(P 0.05)。DGGE分析显示添加噬菌弧菌N1后淡水组优势菌群弧菌属(Vibrio,a1)和不可培养杆菌属(Uncultured bacterium, a5)在12 h以后含量有明显的减少,假单胞菌属(Pseudomonas, a3)和红杆菌科Shimia属(Shimia, a6)菌含量增加。海水组优势菌群不可培养杆菌属(c2)菌在12 h时变成非优势菌群,而白杆菌属(Albirhodobacter,c1)增加成为优势菌群。噬菌弧菌N1在水中含量在24 h时降至最低。【结论】噬菌弧菌N1对海水和淡水环境中的弧菌属和不可培养杆菌属菌群有明显的裂解作用导致其含量下降,但也使假单胞菌属(Pseudomonas),红杆菌科Shimia属和白杆菌属(Albirhodobacter)菌群含量增加,但生物效应不明。为维持噬菌弧菌N1对弧菌的控制,需要24 h左右重新补充投放。  相似文献   
6.
地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明:不同岩性、不同地形地貌的地形因子(组合)之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数(MTI)以及微观曲率指数(MCI)对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。  相似文献   
7.
分别构建广州主建成区垂直比例尺为1﹕2 000、1﹕1 000和1﹕500的3个建筑物模型,利用大型边界层风洞,在西北和东南两风向下,基于中性流模拟分析了复杂城市地形下湍流度随高度的变化及其对宏观地形的依赖。结果表明:风廓线指数α与不同高度的湍流度之间的关系密切,利用现有模型,根据4类粗糙度边界层和不同垂直比例尺,可确定相应的湍流度随高度变化模型的主要系数,预测精度高。城市地形下最大湍流度面发育在0~0.2 h之间狭窄的范围内。用湍流度形态指数β来表征湍流度随高度的变化,无论城市屋脊还是平坦地形,随着风程区的延伸,廓线的指数α升高,湍流度形态指数β降低。表明同一高度湍流度值具有由迎风区、丘顶区向背风区增高,沿风程逐渐增大的规律,对地形部位和风程的依赖性强,与来流翻越简单地形时的特征一致。  相似文献   
8.
9.
10.
目的:分析2019新型冠状病毒肺炎(COVID-19)首次临床和CT特征价值。方法:回顾性分析90例临床确诊COVID-19患者的首诊症状、一般炎症指标和胸部CT,包括13例重型/危重型和77例轻型/普通型,并由两名经验丰富的影像诊断医师进行分析和比较。结果:相对于轻型/普通型COVID-19患者,重型/危重型最重要的临床特征为年龄较大,一般炎症指标上升,胸部CT显示肺部炎症指数(PII)更高。受试者工作特征曲线(ROC)显示C-反应蛋白(CRP)、PII区分重型/危重型和轻型/普通型COVID-19患者的灵敏度分别为69.2%、69.2%,特异度分别为83.1%、87.0%,曲面下面积(AUC)分别为0.775[95% CI (0.649,0.901);P=0.002]、0.770[95% CI (0.621,0.920);P=0.002],其联合的AUC为0.785[95% CI (0.644,0.927);P=0.001]。结论:重型/危重型和轻型/普通型COVID-19患者的临床症状、炎症指标和胸部CT特征具有显著性区别,结合年龄、CRP和PII的检查,有助于早期识别重型/危重型COVID-19和评估其预后。   相似文献   
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