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广西不同石漠化等级下SPAC水势梯度及其环境效应 总被引:1,自引:0,他引:1
以野外观测为基础,对广西不同石漠化等级(无石漠化、轻度石漠化、中度石漠化和重度石漠化)下土壤-植被-大气连续体(Soil-Plant-Atmosphere Continuum,简称SPAC)系统中的水势日变化、气象因子日变化过程进行了研究。结果表明:随着石漠化程度的增加,大气水势降低,大气水势对不同石漠化程度的反应敏感。岩溶区石漠化等级下植物和土壤水势较低,不同石漠化条件下的植物叶水势在-7.79±0.43~-2.68±0.11 Mpa之间,土壤水势在-4.00±0~-0.08±0.04 Mpa之间,重度石漠化等级下植物处于萎蔫状态。植物在正午受到的水分亏缺程度为:重度石漠化中度石漠化无石漠化轻度石漠化。无石漠化下植物叶片水势与大气温度呈正相关关系,与大气相对湿度呈负相关关系,轻度石漠化、中度石漠化和重度石漠化下植物叶片水势与大气温度呈负相关关系,与大气相对湿度呈正相关关系。水分在SPAC系统中运移,其能量消耗主要集中在叶片-大气的过程。叶-气水势差差值大小为:中度石漠化重度石漠化轻度石漠化无石漠化。随着石漠化程度的增加,SPAC水势梯度提高,各介质层水势差的增大,提高了水分循环和能量交换的强度。 相似文献
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本文探讨了大数据技术在煤矿安全生产管理中的应用。利用大数据相关性来分析目前尚未明确发生规律的煤矿事故并建立预警模型,该模型比较简单可靠,而且物联网在煤矿生产中的普及,使生产各个环节、生产参数、环境参数、设备设施参数等都可以监控监测,数据量极大增长。数据之间的关系需要挖掘,通过统计分析2012~2016最新五年的煤矿安全事故数据,找出了近五年事故发生起数和死亡人数占比较多的事故,探讨了大数据在煤与瓦斯突出、顶板、水害、火灾等事故预警方面的应用,依据相关的数据建立预警模型为各种险情和事故处理提供监控和响应,降低损失和伤亡。由此,提出通过大数据打造"智慧矿井"的概念。 相似文献
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