RS与GIS支持下的土壤侵蚀自动判别模型——以武威市凉州区为例

在分析土壤侵蚀成因和一般规律的基础上,选择土壤类型、植被覆盖度、地形、土地利用等最主要的土壤侵蚀影响因子,记录它们的匹配关系,建立知识库,并在ERDAS Imagine环境下建立基于栅格数据的土壤侵蚀判别模型．以甘肃省武威市为例,利用TM遥感影像、DEM及其它专题数据提取土壤侵蚀主导因子信息,利用模型对土壤侵蚀的类型和强度进行计算,并以2000年土壤侵蚀数据为参照进行精度检验,结果表明位置精度为75．46％以上,各类侵蚀强度的面积误差不超过16．08％．模型操作方便、运算快速,判别结果能够总体反映土壤侵蚀的空间分布.     

粗集料接触参数对沥青混合料力学性能影响分析

为了揭示骨架结构粗集料接触参数对力学性能的影响规律,采用SAC方法设计12种级配,分析其对应不同粗集料接触状态混合料的力学性能.首先提出颗粒接触主力链配位数(npfc)计算方法;其次,基于抗压、抗拉及抗剪试验结果,分析npfc对其影响规律,并通过灰熵分析研究传统指标参数、贝雷法中的CA比、主骨架干扰因子和npfc对力学...     

西北五省区不同土地覆被类型近地表ρ(NH3)时空特征分析

利用红外大气探测干涉分光仪NH3柱浓度数据产品耦合化学传输模型和高斯拟合方法反演2008-2016年西北五省区近地表ρ(NH3),对反演结果进行反距离加权插值提高分辨率;使用空间分区统计方法分析不同土地覆被类型的近地表ρ(NH3)时空变化特征和原因.结果 表明,卫星反演结果跟实测数据相比略有偏大,整体比较一致;西北五省...     

低恒温和低变温弱光对辣椒光合作用的影响

在人工控制环境下,利用叶绿素荧光和光合气体交换测定技术,研究了15℃恒温、5℃恒温和15℃/5℃(昼/夜)变温对辣椒光合作用的影响.结果表明:在PFD为100μmol/(m2·s),光周期12 h/12 h(昼/夜)下处理15 d,5℃恒温和15℃/5℃变温处理使F0显著升高,Fm,Fv/Fm显著下降,辣椒叶片PSⅡ反应中心遭到破坏,5℃恒温的破坏程度大于15℃/5℃变温的,15℃恒温未引起光合机构破坏.低温弱光处理均引起φPSⅡ,F'v/F'm和叶绿素质量分数显著下降,下降幅度随温度降低显著增大.15℃恒温处理使辣椒叶片的净光合速率和光合能力显著下降,5℃恒温和15℃/5℃变温处理检测不到辣椒叶片净光合速率.5℃恒温处理使辣椒叶片细胞膜透性和MDA浓度急剧增加,15℃恒温和15℃/5℃变温处理的细胞膜透性和MDA浓度增加不显著.     

参数广义凸向量优化的最优性充分条件

在Banach空间中,定义了含参变数的映射的Adjacent导数及不变类凸、拟不变类凸和伪不变类凸.给出了参变数优化问题的向量Lagrange函数和向量Kuhn-Tucker条件.提出了参数优化问题的几个最优性充分条件.     

结合植被指数与纹理区分天然绿洲与人工绿洲——以甘肃省酒泉市金塔绿洲为例

以位于黑河流域北大河下游的金塔绿洲为例,以LandSat TM为数据源,在确定绿洲NDVI(normalizeddifference vegetation,INDV)阈值,对影像进行主成分分析并计算基于灰度共生矩阵的纹理指数的基础上,运用决策树分类法,进行了天然绿洲和人工绿洲的区分,并将区分结果与单纯使用INDV和最大似然分类结果进行了比较.结果表明,结合纹理与植被指数区分天然绿洲与人工绿洲的总精度为62.50%,Kappa系数k=0.416;与只用INDV区分的方法相比,总精度提高1.50%,k提高2.60%;与最大似然法相比,总分类精度提高0.90%,k提高2.20%.说明将纹理特征与植被指数相结合的方法可以在一定程度上提高天然绿洲与人工绿洲的区分精度.     

短期饥饿处理对卵形鲳鲹鱼肉品质的影响

目的:分析在循环水养殖系统中短期饥饿处理对商品规格卵形鲳鲹鱼肉品质的影响.方法:取平均体质量(535. 04±36. 33) g的卵形鲳鲹,在循环水养殖系统中饥饿处理0(S0)、5(S5)、10(S10)和15d(S15),测定饥饿对形态、生化组成、品质构成和营养成分的影响.结果:肥满度(CF)、脏体比(VSI)和肝体比(HSI)随饥饿时间延长呈显著降低趋势(P 0. 05),水分和灰分质量分数显著升高(P 0. 05),粗蛋白和粗脂肪呈降低趋势,肌肉硬度显著降低(P 0. 05),凝聚性和弹性指数呈升高趋势(P 0. 05),精氨酸质量分数显著升高(P 0. 05),∑(n-3)/∑(n-6)脂肪酸比值从0. 418 9升高至0. 736 2.结论:饥饿处理15d从多个方面提升了商品规格卵形鲳鲹鱼肉品质.     

基于综合高光谱指数的区域土壤盐渍化建模——以平罗县为例

为建立综合高光谱土壤盐渍化模型,以干旱区典型的土壤盐渍化区域宁夏回族自治区平罗县为研究区,以植被和土壤的实测高光谱数据和土壤含盐量测量结果为基础数据,对高光谱数据进行平滑(S-G方法)和数学变换(倒数、对数和一阶微分等),并将其与土壤盐分数据进行相关分析,筛选对土壤含盐量响应最敏感的光谱波段,计算并选取最优高光谱植被指数和土壤盐分指数,采用多元线性回归方法建立高光谱土壤盐渍化模型.结果表明,以实测光谱反射率的对数一阶变换结果与土壤盐分指数和高光谱植被指数相结合作为自变量,土壤含盐量为因变量,所构建的多元线性回归模型效果最佳.该模型的预测值和实测值的相关性较好, R²=0.827 9,通过99%的显著性检验;均方根误差为0.236 g/kg,相对分析误差为2.029,表明样本实测值与预测值之间的偏差较小,在一定程度上可以预测土壤含盐量.