不同面积小流域山洪泥石流预报模型研究——以北京市密云县为例

针对北京市密云县境内密云水库上游山洪泥石流发生特点,以系统科学为基本思想,将Bayes判别分析法引入山区小流域山洪泥石流预报模型建立之中。通过对北京市密云县境内密云水库上游影响山洪泥石流发生的系统内部要素和其外部环境条件进行综合分析,选择影响山洪泥石流发生的前15d实效降雨量和当日降雨量作为预报模型因子,分别建立了三种不同流域面积范围的山洪泥石流预报模型,所建立的山洪泥石流预报模型适用的流域面积范围分别为0.30～2.00 km2、2.00～5.00 km2和5.00～15.42 km2。经检验,三组预报模型的正确率分别为86.4%、92.9%和83.3%,均满足了Bayes判别分析法所规定的其验证正确率的要求,表明模型可以应用于研究区域不同流域面积范围的山洪泥石流预报。预报模型的建立为北京市密云县境内密云水库上游山洪泥石流的即时预报提供了一种简捷易行方法。     

重庆紫色土区不同森林恢复类型对土壤质量的影响

为了探讨不同森林恢复类型对土壤质量的影响,对南方紫色土区4种主要森林恢复类型及对照地土壤物理和化学特性进行了比较研究。结果表明：4种森林类型的土壤质量均高于长期干扰下对照的土地,天然次生林土壤质量又高于人工林,5种不同状况下土壤质量综合指数由大到小为：天然次生林（0.97）、石栎（Lithocarpus glaber）×木荷（Schima superba）阔叶混交林（0.77）、枫香（Liquidambar formsana）×木荷×石栎×香樟（Cinnamomum camphora）阔叶混交林（0.67）、杉木纯林（0.41）、对照（0.04）。导致人工林和对照地土壤质量相对较低的主要原因是：周期性的森林抚育使土壤结构较差、凋落物量较低和土壤养分流失严重。研究表明,在植被恢复初期阶段,自然恢复是最大限度发挥森林功能的有效途径。