简介:2011年3-10月,基于实地样方采样和实验室测定,调查崇明岛环岛芦苇(Phragmitesaustralis)带中芦苇的生物量和初级生产力,研究芦苇地上部分的固碳能力及其影响因子。结果表明,崇明岛芦苇地上部分年固碳能力为0.28-1.02kg/(m^2·a),平均年固碳能力为(0.67±0.19)kg/(m^2·a),其低于长江口湿地保护区(崇明岛东滩、杭州湾)芦苇的年固碳能力,但高于黄河三角洲保护区湿地芦苇的年固碳能力;芦苇生长的主要影响因子为气象灾害和人为干扰,收割区域的芦苇群落生物量(p=0.021)和茎秆密度(p=4.6×10^-6)显著高于未收割区域;芦苇分布主要受土壤盐度限制;芦苇表现型与人为干扰和土壤盐度密切相关;芦苇生长的中后期是受环境因子影响的关键时期。
简介:通过对照处理和5mg/L、10mg/L、30mg/L、60mg/L、100mg/L和150mg/L6个Pb^2+浓度溶液的水培试验,分析了菖蒲(Acoruscalamus)、芦苇(Phragmitesaustralis)和水葱(Scirpustabernaemontani)的不同生长部位对于Pb^2+的积累效果。结果表明,水葱、菖蒲和芦苇体内地上部分和地下部分的Pb^2+含量均随着水溶液中污染物浓度的增大而增加,表现出显著的正相关关系。在同一Pb^2+浓度处理条件下,水葱、菖蒲、芦苇体内的Pb^2+含量存在显著差异,菖蒲地下和地上部分富集的Pb^2+含量最高,表现出较强的富集能力。水葱地下部分对Pb^2+的富集能力在各个浓度处理条件下均高于地上部分;在对照处理和较低处理浓度下,芦苇与水葱相同,地下部分pb^2+积累浓度高于地上部分,而菖蒲则是地上部分的富集浓度高于地下部分;在较高浓度处理条件下,菖蒲和芦苇地上部分的富集浓度较地下部分高。3种湿地植物在高浓度的Pb^2+处理条件下,均表现出较强的富集能力,可作为植物修复重金属污染水体的遴选物种。
简介:以1976年、1985年、1990年、2000年、2010年和2015年的LandsatMSS/TM/OLI影像为数据源,结合地形图及野外验证点信息,采用面向对象的遥感影像分类方法,提取黄河三角洲滨海地区人类干扰活动用地信息;利用人类干扰活动用地类型转移矩阵、人类干扰强度指数和景观质心模型等方法,分析6个时期研究区不同人类干扰活动用地的变化速度、转移类型与强度及时空演变等特征,并探讨研究区主要人类干扰活动用地的环境影响。结果表明,1976-2015年期间,黄河三角洲滨海地区渔业与养殖业、盐业和居工建设用地面积持续增加,农业用地面积减少,天然生态用地和围而未用地面积减少且波动变化;生态用地和农业用地被大量侵占为渔业与养殖业、盐业及居工建设用地,面积减少的生态用地、农业用地和围而未利用地主要转变为强度系数较高的盐业和居工建设用地,导致研究区人类干扰强度显著增加;渔业与养殖业和居工建设用地的增长极位于东营市和垦利区,农业用地空间格局变化没有明显的消长极,盐业用地的增长极位于寿光市,生态用地的消长极位于垦利区,围而未用地的消长极位于垦利区和昌邑市;受输沙量与径流量等自然因素影响,黄河三角洲湿地萎缩,生态用地面积减少;在水产养殖、围海晒盐和建设用地面积持续扩大的人类活动影响下,研究区人类干扰强度显著增强。
简介:以北京顺义汉石桥湿地自然保护区中水处理厂的潜流湿地为例,选取2014~2015年的水质监测数据,以电导率、溶解性固体总量、氧化还原电位、pH、水温和总输入氮含量为输入层,比较遗传算法优化的BP神经网络模型和广义回归神经网络模型对多处理单元潜流湿地出水中的总氮含量预测能力。研究结果表明,遗传优化的BP神经网络模型的拟合优度R2可达到0.835,平均相对误差百分比为12.89%,说明其对出水中的总氮含量有一定的预测能力,但精度较差;广义回归神经网络模型的平均相对误差百分比为4.46%,精度较高。利用广义回归神经网络模型对潜流湿地出水中的总氮含量进行预测较适宜。
简介:针对2014年7月18日12时至2014年7月19日12时"威马逊"台风先后3次在中国华南沿海地区(海南、广东、广西)登陆所带来的暴雨过程,以中国气象局提供的地面观测站点数据作为参考,使用标准化偏差(NB)、相关系数(CC)、均方根误差(RMSE)、命中率(POD)、误报率(FAR)和关键成功率(CSI)等评价指标,对基于2种不同国际主流卫星降水反演算法GSMaP和IMERG的5套高分辨率遥感降水产品进行了小时尺度上的精度验证与分析。结果表明:遥感降水产品在暴雨事件中均表现出不同程度的低估,但地面校正算法较好地修正了遥感降水产品与地面观测数据间的整体偏差[GSMaP_GAUGE(-6.8%),IMERG_CAL(-0.5%)];遥感降水产品的误差主要来自大于100mm的强降水,降水量超过100mm时,5套产品的误报率(FAR)整体呈现上升趋势,命中率(POD)和关键成功率(CSI)呈现下降趋势;由于校正算法的数据来源是低时空分辨率的地面观测数据,校正后的遥感降水产品也在一定程度上丢失了高分辨率下捕捉到的降水变异特征。