祁连县天然草地地上生物量及草畜平衡研究

论文利用2013—2014年的MOD13Q1数据、草地地上生物量鲜重实测数据、多年降水数据和统计年鉴数据,建立了祁连县草地地上生物量与牧草鲜重的遥感监测模型以及不同季节放牧草场的理论载畜量模型,分析了天然草地草产量年内动态变化与载畜量平衡状况并对草畜调控进行模拟。结果表明：MODIS增强型植被指数EVI的指数函数可以较好地模拟祁连县草地地上生物量鲜重,精度达到71%;年内牧草生长呈单峰曲线,7月草地可食产量达到峰值 2 322.61 kg/hm²,12月最低,为702.06 kg/hm²;祁连县冷暖季平均可食鲜草产量分别为1 728.14和1 604.70 kg/hm²,年可食鲜草总量分别达到7.74×10⁸和7.82×10⁸ kg;暖季、冷季和全年的理论载畜量分别为1.517 8、0.637 0和0.931 4羊单位/hm²,暖季、冷季和全年的超载率分别为101.70%、261.19%和149.22%;保持现有的家畜数量,需在暖季草场和冷季草场分别补饲牧草0.36×10⁸ 和7.17×10⁸ kg;保持现有草场,则暖季草场和冷季草场分别需要减6.68×10⁴和53.64×10⁴羊单位;暖季不进行补饲,冷季草场家畜在减少40%的情况下,依旧需要补饲1.17×10⁸ kg。     

太湖流域安吉县城绿地系统水生态服务功能

论文对太湖流域上游区域安吉县城绿地系统的水生态服务功能进行了系统研究。在资料收集和实地调查的基础上,研究将安吉绿地分为居住区及单位附属绿地、公园绿地、道路绿地和防护绿地。研究表明安吉县城绿地系统具有明显的减少地表径流和净化水质的水生态功能。2008年,安吉县城绿地系统共减少地表径流400.3×10⁴ m³;削减雨水径流污染物COD 16.0 t、TN 7.91 t、NH₄-N 0.22 t和TP 0.29 t。绿地系统的水生态服务功能与绿地面积以及植被组成相关,在安吉县城绿地系统中,总截留降水和去除污染物最多的为居住区及单位附属绿地,其次为公园绿地、道路绿地和防护绿地。     

退耕还林工程对黄土高原土地利用/覆被变化的影响——以陕西省安塞县为例

退耕还林工程(Sloping land conversion program, SLCP)可快速改变土地利用/覆被格局。论文以黄土高原典型沟壑区--陕西省安塞县为例,利用MSS/TM/ETM+卫星遥感影像,获取研究区6个时期土地利用/覆被的时空信息,通过统计模型,定量分析了研究区SLCP对土地利用/覆被格局的影响。草地、耕地及林地为研究区三大主要土地利用/覆被类型,研究区土地利用/覆被变化整体处于不平衡态势;整个研究时段内,耕地先增后减,整体减少38.4%;林地先减后增,整体增加4.36%;灌木林地和草地减少,而未成林造林地快速增加;SLCP显著加强了耕地的递减趋势,并大幅增加了未成林造林地面积,至2010年未成林造林地面积显著大于天然林地的面积。这些变化可能具有降低土壤侵蚀与产流量、改善土壤结构、增加土壤碳吸收等效应;SLCP能提高农民收入,且大部分农民支持SLCP;但其负面效应亦不可忽视。研究将有助于对SLCP效应的全面理解,并可为该区生态恢复工程的规划与决策及生态环境保护提供参考。     

盐池北部风沙区土地利用变化的社会经济效应

以盐池北部风沙区为研究区域,利用1996—2007年土地利用变更调查与社会经济统计数据,借助典型相关分析,提取沙区农村土地利用变化对社会经济发展影响的主要方面。结果表明：（1）研究区土地利用变化对农村经济总体水平、经济结构、社会发展具有显著影响;（2）种植业、林业、牧业产值与粮食总产量是衡量研究区农村经济总体水平的重要指标,耕地、林地、居民点、沙地组成对其影响显著;（3）人口产业结构与居民收入结构反映了研究区农村社会发展、劳动力就业情况,受林地和沙地组成影响较大;（4）林地和沙地组成对地区农业结构,尤其是林业产值比重影响较大。沙区土地利用变化的社会经济效应分析,为土地利用结构调整方向提供依据,目的是促进沙区种植业结构调整、林牧业发展、农村劳动力合理分配。     

山西省太谷县农业水环境地域划分研究

采用D8算法的典型方法,使用ArcGIS对DEM进行一系列数据分析,对太谷县水环境地域划分进行了研究。首先科学判断并纠正DEM数据,其次计算无洼地水流流向、汇流累积量,再次提取河网和分析特征。结果得出了太谷县29类集水区,并划分了7类农业水环境地域分布区：高集水区、较高集水区、一般集水区、较低集水区、低集水区、空集水区、非集水区,进而可划分出太谷县五大特色农业地域布局。     

基于可持续发展的西北少数民族贫困县主体功能区划分初探

西北贫困县中,少数民族县占了很大比例。这些少数民族贫困县大都地处偏远、生态环境脆弱、资源承载能力较弱,可持续发展水平低。进行主体功能区规划是增强可持续发展能力、促进区域协调发展的重要手段。本研究依据国家和省级主体功能区规划的要求,结合西北少数民族贫困县现状,构建主体功能区划分指标体系;以新疆木垒哈萨克自治县为例,在整个...     

Archimedean Copulas在降水变异概率分布特征研究中的应用——以新疆福海县为例

探究二维情况下变异不同步,也就是一个变量发生变异,而另一个变量不发生变异的情况,对Copula联合分布的影响.在气温变化的环境下,降水过程发生了显著变异,而年降水量和年总降水天数的联合分布对长期旱涝情况有重要意义.以Copula函数为基础,计算新疆福海站年降水量和年总降水天数联合分布,用传统变异分析方法进行变异分析.针...     

上海崇明县植被覆盖度动态变化遥感监测研究

植被覆盖度是用于描述和评价生态系统的重要参数。基于1989、2001、2006年的TM/ETM+遥感数据,以上海市崇明县为研究区域,利用改进的像元二分模型,估算出不同时期内崇明县的植被覆盖度,并对其变化进行了定量分析。结果表明:1989-2001年,植被覆盖度负向变化地表约10.17%,正向变化约20.58%,乡镇和湿地区域正向变化的面积大于负向变化,农场区域则相反;2001-2006年,负向变化约29.1%,正向变化约12%,农场和湿地区域正向变化的面积大于负向变化,乡镇区域则相反,并且随着城市化进程的深入,各土地用地类型的植被覆盖度变化在一定程度上都呈现出生态退化的趋势。     

福建省龙海市土地利用空间分布影响因子的尺度效应分析

土地利用在不同的规模尺度上具有不同的特征,某个研究尺度上的影响因子可能在其它尺度上并不发生作用。论文运用统计方法与GIS技术从自然环境、社会经济以及基础设施条件各方面分析福建省龙海市土地利用空间分布影响因素及其尺度效应。综合考虑9种主要的土地利用方式和23个候选影响因子,其中土地利用数据来自2000年11∶0000土地利用详查数据,地形数据来自15∶0000DEM,而社会经济统计数据如人口分布来自以乡镇为统计单元的统计年鉴,因此必须根据其空间分布与影响因子的关系进行空间化处理。采用的基本研究单元为100m×100m,在此基础上生成200m×200m,300m×300m～2000m×2000m多个空间尺度序列数据图层。通过分别构建不同聚合规模上的土地利用空间分布驱动模型,探讨了福建省龙海市土地利用空间分布影响因子的尺度规模效应。研究表明,不仅模型的解释能力会随聚合规模发生变化,影响因子本身及其影响系数也随研究尺度发生不同程度的变化,呈现出显著的尺度依赖性规律。龙海市主要地类受坡度、海拔高程等地形条件的严格限制,而地形因素是不容易随时间发生改变的,因此自然条件优越的地区适合多种用地类型,因而将是用地矛盾的焦点。     

The biogeochemistry of selenium in Sunan grassland,Gansu, Northwest China,casts doubt on the belief that Marco Polo reported selenosis for the first time in history

In order to clarify the historic academic problem of whether or not livestock poisoning in ancient Suzhou of Northwest China, recorded by Marco Polo in 1295, was selenosis, this study deals with the biogeochemistry of selenium in Sunan County in the Hexi Corridor, which is part of ancient Suzhou in China. It was found that quite a number of farm animals had suffered from intoxication and died as a result of grazing poisonous grasses, mostly Oxytropis DC, Stellera chamaejasme, and Achnatheru inebrians. Toxic symptoms of livestock grazing on Oxytropis DC are similar to those of selenium toxicity, for instance, hair loss and hoof lesions as described by Marco Polo. Therefore, we thought that toxic grass, probably Oxytropis DC, led to the intoxication of livestock recorded by Marco Polo. Average Se concentrations in two members of this species were 0.112 +/- 0.038 mg/kg for the root of Oxytropis glabra, 0.102 +/- 0.027 mg/kg for the stem and leaf of Oxytropis glabra, and 0.066 +/- 0.009 mg/kg for Oxytropis ochrocephala. The average soil selenium concentration was 0.205 +/- 0.127 mg/kg on grassland producing Oxytropis glabra and 0.152 +/- 0.024 mg/kg on grassland producing Oxytropis ochrocephala. The average Se concentration in other plants was 0.076 mg/kg in the root of Ephedra monosperma Mey, 0.029 mg/kg in the root of Rheum palmatum, 0.031 mg/kg in the root of Stellera chamaejasme, 0.037 mg/kg in Achnatherum inebrians, and 0.067 mg/kg in forage grass (Achnatherum splendens ohwi). Selenium concentrations in soils and plants in Sunan County are far less than the thresholds causing selenium toxicity in livestock. As a result, this study concludes that the livestock poisoning recorded by Marco Polo in 1295 might not have been selenosis.