丹江湿地国家级自然保护区及其内外区域2000—2015年土地覆被变化分析

为研究2000—2015年丹江湿地国家级自然保护区及其内外生态状况变化和保护成效,基于高分1号数据生产的2m高分辨率遥感影像数据对丹江湿地国家级自然保护区2015年人类活动状况进行分析,基于30 m分辨率的4期TM遥感影像生产的土地覆被数据和基于Modis遥感影像生产的植被覆盖度数据,对淅川县、丹江湿地国家级自然保护区及其核心区的土地覆被状况、土地覆被转类指数及其土地覆被转类途径的主导程度和3个相关区域范围内的生态系统质量以及不同区域土地覆被变化的主要变化原因进行分析。结果表明,保护区核心区的格局和质量在该区域处于最优,且土地覆被变化状况也以核心区转类指数最高;丹江湿地国家级自然保护区内的主要人类活动影响为耕地,其次包括居民点、采石场、养殖场; 15年间,保护区内外土地覆被均呈现转好趋势,但是保护区内变化优于保护区外,保护区核心区优于整个保护区,且转好的主导因素均是耕地变为湿地; 15年间植被覆盖度变化较小。     

西气东输管线对新疆野驼自然保护区影响的初步调查已基本结束

根据新疆维吾尔自治区环保局对西气东输管线穿越野双峰驼自然保护区具体情况的要求 ,2 0 0 2年 7月 4— 9日在自治区阿尔金山 -罗布泊野双峰驼自然保护区管理中心张永山主任的带领下 ,该中心的工作人员沿野双峰驼保护区北缘沿线至罗布泊嘎顺戈壁直达西气东输改线处进行了现场踏勘 ,就沿线所掌握的环境现状及西气东输的进展情况同当地环保部门及西气东输项目部的同志进行了广泛的交谈 ,提出了建设性意见及合理化建议 ,为政府决策部门提供了科学依据 ,为制定科学合理的改线方案奠定了基础西气东输管线对新疆野驼自然保护区影响的初步调查已基…     

三峡库区几种林下苔藓的保水功能

通过对三峡库区三种森林类型(松栎混交林、栓皮栎纯林、马尾松纯林)林下苔藓储量调查分析及其持水特性试验，得到不同森林类型林下苔藓储量、最大持水量、吸水速率等水文特征参数。结果表明，马尾松纯林林下苔藓储量最大(12．93t／hm^2)，松栎混交林和栓皮栎纯林林下苔藓储量相同(9．47t／hm^2)。松栎混交林林下苔藓最大持水量为5．36mm，栓皮栎纯林为5．73mm，马尾松纯林为6．26mm。研究结果还表明，三峡库区林下苔藓持水量随时间变化过程与森林类型无关。在只有苔藓覆盖情况下，不同森林类型林内不产生水分下渗和地表径流时的最大降雨量和最大降雨雨强分别为：松栎混交林林地5．36mm，5．820mm／h；马尾松纯林林地6．26mm，7．420mm／h；栓皮栎纯林林地5．73mm，6．060mm／h。     

神州绿网

云南：植树交钱引发争议;重庆：计划建设“森林城市”；湖南：启动“湿地使者行动”；四川：重建环保能力；珠三角空气联防机构欲“破茧”.     

我国新增17个国家级自然保护区

2005年8月5日国家环保总局宣布，经国务院批准，我国在河北、内蒙古等12个省、市、自治区新建了17处国家级自然保护区。至此，我国的国家级自然保护区已达243个，总面积8944．1万公顷，约占我国陆地国土面积的9．2％。新建国家级自然保护区有：柳江盆地地质遗迹国家级自然保护区、阿鲁科尔沁国家级自然保护区、哈腾套海国家级自然保护区、大布苏国家级自然保护区、     

我国自然保护区工作的成就,问题及对策

自然保护区是为了保护典型生态系统、拯救珍稀濒危野生生物物种、保存重要自然历史遗迹而依法建立和管理的特别区域.自然保护区能为人类提供生态系统的天然"本底",是各类自然生态系统和野生生物物种的天然贮存库.自然保护区不仅是科学研究的基地,也是向广大公众进行自然保护宣传教育的理想场所.由于自然保护区对于保护自然环境、保护物种等自然资源和维护生态平衡具有重要意义,在国民经济建设和未来社会发展中具有战略地位,因此加强和发展自然保护区事业也是当前我国环境保护工作的一项重要而紧迫的任务.一、我国自然保护区的成就自1956年我国建立第一个自然保护区以来,自然保护区巳经过了30多年的发展历程,在改革开放后的十几年中更有了长足进展,取得了令人瞩目的成就.1. 自然保护区数量、面积增长很快.     

基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究

以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法（RF）对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络（LSTM）的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差（MAE）分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据.