立地因子对柠条生物量动态变化的影响

灌木为我国西北干旱半干旱地区主要的植被类型,对其生物量进行动态预测有助于对该地区灌木林初级生产力和碳储量进行评价。以灌木树种柠条(Caragana korshinskii)为研究对象,基于Logistic理论生长方程,分析以立地因子及其交互作用为哑变量对模型的影响,构建柠条生物量动态预测模型,探索立地因子影响下灌木生物量动态变化规律。结果表明,坡度和坡向均对柠条生物量影响极显著,坡度的影响大于坡向,海拔的影响不显著;以单个立地因子为哑变量时,各模型的预测精度均表现为参数c>参数b>参数a;坡向与坡度交互作用哑变量引入参数b处时,模型表现最优(adj-R^(2)=0.8875)。研究结果揭示了柠条生物量动态变化对立地条件的响应机制,可为研究区柠条生物量预测提供参考。

基于立地因子及其交互作用的柠条生物量模型研究

森林碳汇是实现碳中和目标的重要路径之一,精确计算森林碳储量具有十分重要的意义。生物量模型是估测森林生物量、计算森林碳储量的重要手段。以宁夏白芨滩林场的典型灌木树种柠条为研究对象,通过样地调查及样本采集,利用非参数双因素方差分析坡向、坡度2个立地因子及其交互作用对柠条各类(总、地上、茎、叶、根)生物量的影响,并基于哑变量模型,构建了立地因子及其交互作用的生物量模型。结果表明,除坡向与坡度的交互作用对柠条叶生物量影响不显著外(P=0.399),坡向、坡度及其交互作用对柠条其余各类生物量影响均显著(P<0.01);在柠条各类生物量模型中,以总基径(D)平方和与平均高(H)的乘积(D_(t)^(2)H)为自变量、以f_(i)(x)=a+bx i为基本形式建立的生物量模型拟合精度较高(总、地上、茎、叶、根生物量模型的adj-R 2分别为0.6452、0.6710、0.6232、0.6000、0.5020);以坡向、坡度及其交互作用作为哑变量能够显著提高模型的预估能力,其中,对于叶生物量,以坡度为哑变量表现最优(adj-R^(2)=0.6290),对于其他生物量,以坡向和坡度的交互作用为哑变量表现最优(总、地上、茎、根哑变量生物量模型的adj-R^(2)分别为0.7759、0.7851、0.7723、0.6944)。研究结果可为精确估测柠条灌木生物量提供依据。

用有限元法研究降雨对青海云杉林边坡稳定性的影响

为研究降雨强度和降雨历时对贺兰山青海云杉林边坡稳定性的影响,通过三轴压缩、饱和渗透等土工试验获取青海云杉林边坡根土复合体的土力学参数,在此基础上建立基于有限元的贺兰山青海云杉林边坡稳定性计算模型。利用该模型分析了青海云杉林边坡与无林边坡(对照)的安全系数和破坏时间随降雨强度、降雨历时、边坡坡度的变化规律,拟合了降雨强度与边坡破坏时间的回归模型。通过降雨条件下青海云杉林边坡和无林边坡破坏时的最大位移、最大塑性应变的分析,量化了贺兰山青海云杉林增强降雨边坡稳定性的程度。研究结果表明:贺兰山青海云杉林与无林边坡的安全系数随降雨历时、降雨强度、边坡坡度的增加而减小。降雨条件下,青海云杉林边坡的破坏时间要显著高于无林边坡(平均高出48.61%),降雨强度与破坏时间的回归关系满足幂函数;青海云杉林的固土护坡作用随降雨强度的增加(从10 mm/h增加到25 mm/h)而减弱(从53.20%降低到45.70%),青海云杉林可以明显提高边坡破坏时的最大位移(提高224.42%)和最大塑性应变(提高95.28%)。综上,青海云杉林显著增强了降雨边坡的稳定性。

基于边坡稳定的黄土梯田优化设计

为研究降雨条件下黄土丘陵地区梯田的稳定性及影响因素,并对黄土梯田进行优化设计以减少滑坡灾害,在实地调研、室内土工试验的基础上获取了黄土梯田的断面和土力学参数,并在此基础上采用ABAQUS建立降雨条件下的黄土梯田稳定性分析有限元仿真模型。利用该模型计算水平梯田、隔坡梯田、原始边坡(对照)在不同降雨条件下的安全系数并进行多因素协方差分析;利用正交试验设计和计算田坎坡度、地面坡度、田面宽度3个水平梯田设计参数的极差,并结合灰色关联法对极差进行2次改正。研究结果表明降雨条件下:1)影响黄土梯田稳定性的主要因素排序为:降雨历时>地面坡度>降雨入渗强度>梯田类型,水平梯田和隔坡梯田的稳定性显著高于原始边坡,但水平梯田和隔坡梯田的稳定性差异不显著;2)3个设计参数对安全系数的敏感性排序为:地面坡度(0.081)>田面宽度(0.007)>田坎坡度(0.001);3)在该文的设计参数水平下,梯田优化设计方案为:地面坡度18°、田坎坡度65°、田面宽度9 m。综上得出:降雨是影响黄土梯田稳定性的重要因素,在降雨条件下进行水平梯田设计,地面坡度越小越好,而田面宽度和田坎坡度的取值要进行极差分析后才能确定最佳组合;在无法改变地面坡度时,要特别注意田面宽度的设计,才能使黄土梯田更加稳定。

基于Google Earth Engine与机器学习的黄土梯田动态监测

【目的】梯田是黄土高原最重要的水土保持措施和农业生产措施,高效、准确地获取长时间序列黄土梯田分布信息,对黄土高原的水土保持监测和评价十分重要。【方法】在Google Earth Engine(GEE)的支持下,以宁夏回族自治区固原市为研究区,使用遥感影像监督识别技术,对比随机森林(RF)、决策树(CART)、支持向量机(SVM)等3种机器学习算法的识别精度,探讨LandTrendr算法在长时间序列动态监测中的优化应用,最终获取固原市近30 a梯田分布信息。【结果】(1)3种算法识别精度从大至小依次为随机森林、决策树、支持向量机。(2)使用随机森林算法识别梯田,基于样点检验总体精度达94.10%,Kappa系数达0.87,基于实地斑块检验总体精度达93.33%,Kappa系数达0.80。(3)LandTrendr算法能有效校正时间序列中的错误值。(4)1988-2019年,固原市梯田面积减少了45.90%。(5)固原市西部的梯田使用时间较东部更长。【结论】采用本研究方法在GEE云平台可以高效、准确地遥感监测长时序、大尺度的黄土梯田。固原市近30 a梯田农业比例逐渐下降,促进了生态环境持续向好发展。图4表3参22。

试论基建工程档案的规范化管理

基建工程档案规范化、标准化是基建档案管理的重要环节,基建工程档案是指从建设项目酝酿、立项、设计、施工到竣工阶段全过程中形成的应归档保存的文件材料。本文从遵循档案管理的标准是基建工程档案规范化管理的前提、基建档案的收集是档案规范化的基础、基建档案的竣工验收是档案规范化的关键环节及基建档案的现代化管理等六个方面,阐述了基建工程档案的规范化管理。