不同放牧强度对草原生态系统N2O和CH4排放通量的影响

用密闭箱法原位观测了不同放牧强度时草原生态系统Ｎ２Ｏ（Ｎ２Ｏ－Ｎ）和ＣＨ４（ＣＨ４－Ｃ）的排放通量，研究了以轮牧为放牧方式低度放牧率、中度放牧率和重度放禾率对草原生态系统Ｎ２Ｏ和ＣＨ４排放通量的季节变化和日变化的影响，得出放牧强度对于草原生态系统Ｎ２Ｏ和ＣＨ４的排放有一定影响，不放牧率的影响结果各不相同。低度放牧，中度放牧和重度放牧以及对 场Ｎ２Ｏ通量季节变化范围１．６４￣９．６９、０．０７￣１８     

基于GIS的河北省雪灾致灾危险性评价

为了解河北省雪灾致灾风险水平,通过气候概率分布模式和GIS技术,研究了不同重现期下雪灾致灾强度大小及分布特征,以评估河北省雪灾致灾因子危险性.结果表明:河北省大部分地区积雪深度≥5 cm的年平均日数为6~8 d.全省年平均最大日积雪深度总体表现为西北高、东南低,张家口东北部及承德局部地区可达8.6 cm以上.河北中部地区的年均最大日降雪量相对较低,而北部张家口和承德地区则超过9.1 mm.在张家口—承德交界以及唐山地区,30年一遇积雪深度达44 cm,50年一遇高达66 cm,降雪强度跨度区间为暴雪、大暴雪和特大暴雪,其中特大暴雪高危险区主要在保定以北地区.随着重现期的增加,积雪深度与降雪量的强度与影响范围增大,致灾因子高危险区主要分布在地势较高的河北西部山区和北部张家口承德地区,相对平原而言,山区或坝上等地区气温偏低,持续低温不利于积雪融化.     

不同放牧强度对典型草原雪的水文效应

采用冬季野外直接观测法,研究不同放牧强度对降雪、拦截雪、积雪的影响.结果表明,随放牧强度的增加,典型草原积雪深度和积雪量都呈现下降的趋势;冬季典型草原立枯物的高度和盖度与积雪深度和积雪量之间具有显著的正相关性;随植被(枯落物)盖度的增加,雪的风蚀量逐渐降低;在其他条件都相同的条件下,积雪深度和积雪量对典型草原的返青时期土壤含水量和植被盖度具有正向的影响,而对土壤容重具有负向的影响.     

异步并行非线性多分裂Newton-GAOR方法的收敛性

本文首先给出了解非线性方程组的Ｎｅｗｔｏｎ－ＧＡＯＲ方法．在此基础上，我们得到了异步并行非线性多分裂Ｎｅｗｔｏｎ－ＧＡＯＲ（简记为ＡＰＮＭ－Ｎ－ＧＡＯＲ）方法，证明了方法的局部收敛性，给出了其Ｒ１收敛因子，并得出了多步ＡＰＮＭ－Ｎ－ＧＡＯＲ方法比一步方法收敛更快的结论，文［１］［４］可看作本文的特例     

用 N_2 背面保护焊接奥氏体钢管

研究了采用ＴＩＧ焊技术焊接１Ｃｒ１８Ｎｉ９Ｔｉ钢管子时，以Ｎ２代替Ａｒ背面保护焊缝的组织和性能，分析了根部焊缝表层中的Ｎ和Ｏ元素的分布，测量了焊缝中的δ－铁素体、Ｎ和Ｏ的含量．研究结果表明：Ｎ２可以代替Ａｒ背面保护１Ｃｒ１８Ｎｉ９Ｔｉ钢焊缝，焊缝表层的Ｎ，Ｏ的分布和焊缝中的δ－铁素体、Ｎ和Ｏ的含量无明显变化，焊接接头性能良好．     

溴酸钾氧化孔雀绿催化光度法测定痕量NO_2~－

本文研究了在稀磷酸介质中，ＮＯ２－催化溴酸钾氧化孔雀绿褪色的指示反应，建立了催化光度法测定ＮＱ２－的新方法．ＮＯ２－量在０—４５０ｎｇ／２５ｍｌ范围内与ｌｎ（Ａ０／Ａ）成线性关系，用于水样和蔬菜中ＮＯ２－的测定取得满意结果．     

应用CF和Logistic回归模型编制滑坡危险性区划图

根据地理信息系统(GIS),以滑坡发生确定性系数(CF)和Logistic回归模型编制贵州省滑坡灾害区划图,其主要步骤为:应用历史滑坡灾点面积和滑坡致灾单因子子集面积计算CF,由此确定主要的滑坡致灾因子;应用Logistic回归模型、地理信息系统(GIS)空间分析工具和统计软件SPSS寻求最合适的模型描述灾害是否发生(因变量)与致灾因子(自变量)之间的关系;计算研究区域内各单元的滑坡概率,划分危险性等级,绘制基于GIS的贵州省滑坡灾害区划图;最后,用历史灾害分布数据检验滑坡灾害区划图.研究结果表明:根据区划图,贵州省可分为4个区域,即低危险区、中等危险区、高危险区和极高危险区;对贵州省的危险性分区合理,结合CF与Logistic回归模型编制滑坡灾害区划图的方法有效.     

模拟污水中氮,磷对水稻劝苗过氧化氢酶和乙醇酸氧化酶…

以水稻为材料，研究了不同深度的模拟污水中Ｎ、Ｐ对幼苗过氧化氢酶（Ｃａｔａｌａｓｅ，ＣＡＴ，ＥＣ１．１１．１．６）、乙醇酸氧化酶（Ｇｌｙｃｏｌａｔｅｏｘｉｄａｓｅ，ＧＯ，ＥＣ１．３．３．１）、过氧化和物酶（Ｐｅｒｏｘｉｄａｓｅ，ＰＯＤ，ＥＣ１．１１．１．７）和叶绿素含量的影响。结果表明：低浓度Ｎ、Ｐ浓度分别超过８．５６ｍｍｏｌ．Ｌ＾－１和０－０．２ｍｍｏｌ．Ｌ＾－１范围）可诱导ＣＡＴ活性增大，而后下     

高效液相色谱法测定1－硝基蒽醌和1－氨基蒽醌

探讨了１－硝基蒽醌（１－ＮＯ＿２ＡＱ）和１－氨基蒽醌（１－ＮＨ＿２ＡＱ）同时测定和分别测定的色谱条件，提出了在Ｓｈｉｍ－ｐａｃｋＣＬＳＳ－ＳＩＬ色谱柱上，以正庚烷－１，４二氧六环－乙酸乙酯（６５：３５：５（Ｖ／Ｖ）为流动相，流量为１．５ｍｌ／ｍｉｎ，柱温４０℃，以分光光度检测器于２５４ｎｍ处检测时，４ｍｉｎ内使１－ＮＯ＿２ＡＱ与１－ＮＨ＿２ＡＱ分离；５ｍｉｎ使１－ＮＨ＿２ＡＱ与杂质分离；７ｍｉｎ可使１－ＮＯ＿２ＡＱ与杂质分离的高效液相色谱分析法。其绝对检出下限１－ＮＯ＿２ＡＱ为０．０１２μｇ，１－ＮＨ＿２ＡＱ为０．０２６μｇ，变异系数分别为１．１％和０．９６％，回收率分别为９９．７％和１００．２％。     

α-萘氧乙酸和β-萘氧乙酸无保护流体室温磷光性质和有机溶剂的影响比较

对比研究了α－ 萘氧乙酸（α－ ＮＯＡ） 和β－ 萘氧乙酸（β－ ＮＯＡ） 的流体室温磷光性质及有机溶剂的影响． 以ＫＩ或ＴｌＮＯ３ 作重原子微扰剂, Ｎａ２ＳＯ３ 作除氧剂, 两者均可在无保护性介质存在下发射强而稳定的室温磷光信号, 可用于分析测定． 不同有机溶剂的引入, 不仅对体系ＲＴＰ强度和ＲＴＰ强度稳定所需光诱导时间的影响不同, 且对重原子微扰剂的选择亦有一定影响． 相同条件下β－ ＮＯＡ的磷光强度比α－ ＮＯＡ 的低, 但检测限相当, 且受有机溶剂的影响比较小．     

高速公路路堑风雪流灾害预测模型与应用

山区高速公路在风雪天气极易出现风雪流灾害,造成雪阻路断,影响正常通行。复杂的地形和路基断面往往是引导风雪流流向和雪粒沉积的关键因素,尤其路堑形式下,路面积雪更为严重。本文针对全路堑、迎风半路堑和背风半路堑三种路堑形式,对风雪流流场进行了数值模拟,分析流场的分布规律和雪害致灾机理。选定路面积雪范围为目标函数, 以山体相对高度、路基与山体横向距离、路堑深度、路堑坡度及风速为主要影响因素,对大量案例进行了正交试验和回归分析,获得了路堑积雪的预测模型。该模型经过了显著性检验,可反应各因素对路面积雪影响程度的大小, 并能体现各因素对路面积雪的耦合作用。最后,结合具体工程实例,对所建立的模型进行了应用与验证分析,发现预测模型与数值模拟结果误差不超过5%,验证了模型的有效性和实用性。     

青海省畜牧业雪灾风险评价研究

利用青海省1986-2005年积雪深度数据和1949-2005年雪灾灾情案例数据,构建畜牧业雪灾风险评价模型,拟合脆弱性曲线,采用GIS技术,评价了不同年遇致灾水平下青海省畜牧业雪灾损失风险.结果表明:(1)青海省雪灾致灾因子高危险性区域分布在祁连山、唐古拉山、巴彦喀拉山和可可西里山一带,多年平均积雪深度在5cm以上;(2)青海省畜牧业雪灾风险呈现南高北低的分布格局,高风险等级区域集中位于玉树藏族自治州的玉树县、囊谦县和果洛藏族自治州的达日县、班玛县,这是青海省雪灾风险重点防范区域.中高风险等级区域主要分布在昆仑山以南,唐古拉山以北的青南高原地区,占畜牧业总面积的65.2%.本研究可以为减轻雪灾损失,保障畜牧业持续发展提供科学参考.     

2008年中国南方低温雨雪冰冻灾害承灾体分类与脆弱性评价——以湖南省郴州市交通承灾体为例

基于灾害系统理论对承灾体进行分类,对于有效防灾减灾具有重要意义。依据北京师范大学民政部/教育部减灾与应急管理研究院的综合风险搜索引擎为灾情数据来源,从产业结构、灾害链和土地利用3个角度对中国南方低温雨雪冰冻灾害的承灾体进行分类,并以郴州市交通承灾体为例,进行了脆弱性评价。研究结果表明:第一产业承灾体种类最多、面积最大,第二产业承灾体集中在电力行业,第三产业承灾体集中在交通运输业;"结构破坏"、"断电"和"交通阻塞"在灾害链节点处的承灾体脆弱性强;土地利用中大面积的林地和园地,线网状的交通网、电网和通讯网用地的脆弱性强;郴州市交通承灾体脆弱性存在着明显的地域差异,京珠高速公路郴州段脆弱性为全市最高。本研究可为灾情评估和减灾工程布局提供科学依据。     

基于VIRR逐日数据区域雪情监测方法研究

VIRR是FY-3卫星上搭载的遥感探测传感器之一.利用VIRR逐日数据进行区域雪情监测,首先对数据作辐射校正、几何校正等相应预处理,然后计算归一化积雪指数(NDSI),并结合通道2、9反射率设定综合阈值进行积雪信息提取,并可利用降雪周期内逐日积雪数据去云处理,实现地区连续降雪最大雪盖统计以便于分析雪情.根据区域地面站实测数据对监测结果进行精度分析验证.研究表明,利用VIRR资料能够有效提取积雪信息,反映地区积雪实情,可推进国产卫星在灾害预警系统中的应用.     

基于BP神经网络的公路风吹雪雪深预测模型

公路风吹雪雪深预测作为国际雪冰学领域的研究热点和难点问题一直未能很好解决.以白茫雪山防雪走廊段安装的自动气象站和当地气象局提供的气象资料为基础,提取了对公路风吹雪雪深有影响的4种因素(降雪量、大气温度、风速和湿度)的指标值,建立了基于BP(back propagation)神经网络的公路风吹雪雪深预测模型.对研究区5次降雪过程中所记录的199组数据进行训练学习,用20组数据来验证建立的模型,验证结果表明20h累计雪深预测值的误差在10%以内,85%的雪深预测值误差在20%以内,因此所建立的模型具有很强的泛化能力和较高的精度.并对降雪量、大气温度、风速和湿度这4个因素进行了敏感性分析,表明雪深与降雪量成正比,与其他3个因素成反比,其中降雪量对雪深的影响最大,风速次之,湿度最小.     

海南生态环境现状评价与变化分析

遥感和地理信息系统技术的发展为研究区域生态环境变化提供了有效手段,以1987年海南植被类型分布图、1988年河南省土壤侵蚀图和1998年的TM遥感资料为信息源,综合GIS参与监督分类及目视判读的方法,以GIS为工具提取生态因子信息并按景观生态类型进行了评价和分析对比,并以海南西部部分地区为例,进行了海南西部地区土地沙化／土地退化研究,表明海南生态环境质量由中部向外依次降低,森林生态环境好,部分园林和农田生态环境质量较差,土地沙化／土地退化在向着恢复逆转的方向发展。     

基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法

滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation, BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示：研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index, TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线精度分析,结果表明：基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重...     

基于证据权和支持向量机模型的威信县滑坡易发性评价

滑坡易发性评价研究对滑坡灾害防治具有重要意义。多模型耦合在滑坡易发性评价中运用广泛,但将(Weight of evidence,WOE)和支持向量机模型(Support Vector Machine,SVM)模型耦合进行滑坡易发性评价研究较少。以滇东北山区威信县为研究区,选取坡度等12个滑坡评价因子建立滑坡易发性评价指标体系,根据证据权计算得到证据权对比度、滑坡栅格占比和分级栅格占比,对指标因子进行分级,构建WOE-SVM模型计算得到滑坡易发性指数(Landslide susceptibility index,LSI),利用GIS平台得到研究区易发性分级图。结果表明：滑坡极高和高易发区主要分布河流流域和人类工程活动频繁区域,SVM和WOE-SVM模型评价结果与滑坡空间位置分布基本一致,但耦合模型精度高于单一SVM模型,其评价结果也更加合理有效,可为当地滑坡灾害的治理与预防提供一定参考价值。     

青藏高原气候变化风险源综合聚类研究

为了反映青藏高原气候变化风险源的综合特征及其地域差异,构建自组织特征映射人工神经网络,选用暴雨相对强度、干燥度指数、年均积雪深度、年积雪日数以及平均风速等作为聚类指标,运用1971—2008年青藏高原地区91个站点的风险源数据训练网络。研究结果表明:网络聚类结果存在一定的空间规律性,同时结合对各个指标的分析,聚类结果在综合各类指标的同时对某一类指标还有所偏重。通过统计分析和检验,最后将4种类型分别描述为暴雨主导型、积雪主导型、干燥度和平均风速主导型及要素均衡型。进一步的分析表明,这些类型的空间分布特征确实与单项指标的高值区吻合,但综合分析包含了更加丰富和全面的信息,更加接近真实的情况。