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相似文献
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1.
在Arcgis空间分析功能和SPSS数理统计功能支持下,利用隶属度模型、层次分析法、综合指数模型、障碍度诊断模型、叠加法等方法,分析黑龙江省耕地土壤养分贫瘠化状况与区域生态问题,诊断识别耕地土壤养分障碍因子与最佳量化表征性指标,空间表达土壤养分障碍类型区。结果表明:(1)全省70.58%耕地处于轻度及以上土壤养分贫瘠程度,从西南到东北逐渐减弱,其中重度贫瘠区主要分布在松嫩平原西部,占耕地面积的2.95%,农田生态问题是土壤沙化严重,中度贫瘠区主要分布在松嫩平原中部构造上属于断陷的中央凹陷区、三江平原西北部处于山前平原向平原的过渡带,占耕地面积的41.09%,农田生态共性问题为易积水,其中松嫩平原还存在土壤盐渍化问题,轻度贫瘠区主要分布在松嫩平原东部、东北和东南地区,少量分布在三江平原西部、西北和西南部,占耕地面积的26.54%,农田生态问题是水土流失;(2)有机质和全氮是区域土壤养分贫瘠化的主要障碍因素,累积占比达88.37%;(3)有机质是耕地土壤养分贫瘠化指数及养分因子含量最佳量化表征性指标;(4)区域47.92%的耕地存在中度及以上障碍因子,障碍类型区共计14类,以双因素MC-MN,三因素MC-MN-MP、MC-MN-MK占比最大,累积占比率为39.84%。  相似文献   

2.
基于对黄土塬区旱灾风险成因的深入分析,选取“灾害胁迫—社会脆弱性—暴露”的自然灾害风险评价体系及相应的遥感数据和社会经济数据作为干旱灾害风险数据源,通过层次分析法构建旱灾风险评估模型,并运用GIS技术分别对3项指标因子进行空间叠加分析,最后利用自然断点法对庆阳地区旱灾风险进行等级划分与评估。计算结果表明:(1)整体而言,庆阳地区干旱灾害风险有显著的空间差异,呈“北高南低、西高东低”的特点,这主要是由于降雨时空分布不均造成的。(2)庆阳地区高、次高、中、次低、低风险等级面积分别占研究区总面积的11.30%、24.90%、30.96%、18.54%、14.3%。(3)高风险区主要集中在环县北部以及庆阳市中心地区;次高风险区主要分布在环县中部、华池县北部以及镇原县北部地区;中风险区主要分布在镇原县南部、庆城县南部、华池县南部、正宁县西部以及宁县南部地区;次低风险区主要分布在宁县东部以及合水县南部;低风险区主要集中在庆阳市东部,即华池县东南部、合水县东部、宁县东部以及正宁县大部分地区。  相似文献   

3.
基于环境因子和白喉乌头(Aconitum leucostomum)在中国地理分布记录,结合最大熵(Max Ent)模型与Arc GIS,预测了白喉乌头在我国的潜在分布区,并采用接受者操作特征曲线(ROC)分析法对预测结果进行了验证。训练数据(training data)和验证数据(testing data)的AUC都为0.996,表明预测结果较好。结果表明,最冷月的低温、最冷季平均温度、最干季平均温度、昼夜温差与年温差比值是影响白喉乌头分布的主要环境因子。根据适生值的大小,高危区和适生区主要分布在新疆西北地区、甘肃东南部、宁夏大部、陕西中部北部、山西东部北部、河北北部、内蒙古西南部东南部地区。  相似文献   

4.
基于改进遥感生态指数模型的锡林郭勒草原生态环境评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
气候变化和人类活动的不断加剧,引发了生态环境质量问题,快速准确的评价区域生态环境的历史和现状,对实现人与自然的可持续协调发展具有重要意义。本文基于遥感技术分别反演出绿度因子、湿度因子、干度因子和热度因子,使用主成分分析法构建了改进遥感生态指数(MRSEI)。利用相关性分析,分析MRSEI的代表性,建立基于MRSEI的锡林郭勒草原生态环境评价模型,对锡林郭勒草原近26 a的生态环境进行了总体评价。结果表明:MRSEI可集中4种生态因子信息,能够准确的对生态环境进行评价;锡林郭勒草原从1991—2017年生态环境质量呈现出先好转后恶化的趋势; 1991年研究区上游的生态环境质量优于下游,生态环境质量东部优于西部; 2004年,研究区整体生态环境质量空间差异较1991年变化较大,上游大多数地区生态环境质量提升,但下游明显降低;至2017年,整个研究区生态环境质量全面降低,仅在锡林河上游两岸与流域的南部和东南部保持良和优良。  相似文献   

5.
金荞麦的潜在分布区及生态特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了解我国金荞麦Fagopyrum dibtrys(D.Don)Hara的潜在分布区及生态特征,基于38个环境因子以及金荞麦在我国的153个地理分布记录,应用最大熵模型(MaxEnt)与地理信息系统(GIS)对金荞麦进行生态适宜性区划,并采用自然间断法对金荞麦的潜在区域进行划分。结果显示,金荞麦的潜在分布区主要位于我国西南地区东部、华中地区、华东地区和华南地区(22 N°~35N°),总面积约为250.99×10~4km~2;将金荞麦的潜在分布区划分为适生区、低适生区与边缘适生区,其中适生区主要集中在长江流域,总面积为88.00×10~4km~2。影响金荞麦地理分布的主要生态因子有最冷月最低温、最暖季降水量、高程、最干季降水量等9个因子,其中气候因子对金荞麦的地理分布影响最大。表明金荞麦应在云南、贵州、四川等省扩大种植面积,陕西、山西等省可考虑引种。  相似文献   

6.
中国生态省建设水平评价研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
依据国家环境保护部2008年修订的生态省建设评价指标体系,运用AHP法、熵值法计算评价指标的权数及相应数值的"标准量化值",通过权数与指标量化值构建综合评价指数模型,对我国16个生态试点省2013年生态省建设水平进行评价。结果表明:1)我国生态省建设存在地区差异,表现为东部地区生态建设优于中部地区,中部地区优于西部地区;2)东部地区的经济和社会系统建设优于中部地区,中部地区经济和社会系统建设优于西部地区;3)西部地区生态系统建设优于中、东部,东部地区生态建设稍好于中部地区,但差别不大;4)中部地区环境系统建设优于东部和西部,西部要优于东部。因此,建议东部地区进一步提高环保产业比重和环保投资占GDP的比重,降低地下水超采率和基尼系数,促进生态省各子系统的协调发展。中部地区需要提高资源利用效率,推进新型城镇化战略和生态文明建设。西部地区以保护脆弱生态环境为目标,进一步提高环境污染的治理能力。  相似文献   

7.
气候变化背景下埃及吹绵蚧在中国的适生区预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘洋  石娟 《植物保护》2020,46(1):108-117
基于埃及吹绵蚧分布点的经纬度数据,利用最大熵模型MaxEnt软件对埃及吹绵蚧在中国当前和未来(2050年和2070年)的适生区进行了预测,为林业和海关检疫部门对埃及吹绵蚧当前与未来的防控与检疫工作提供重要参考依据。在本研究中,梳理并筛选了埃及吹绵蚧在国内外的分布点,通过优化MaxEnt生态位模型,预测了在当前气候和未来气候下埃及吹绵蚧在中国的潜在分布,通过统计软件计算了各种气候条件下的适生区面积,并对影响埃及吹绵蚧分布的环境因子进行了筛选和统计。预测结果显示,基于当前气候,埃及吹绵蚧在我国的潜在分布区包括华南全部地区、华中和西南部分地区,主要集中在我国经度98°E~123°E、纬度20°N~30°N的地区。未来气候条件下的适生区范围呈现增大的趋势;刀切法(Jackknife)显示,对埃及吹绵蚧分布影响较大的环境要素主要为降水量,同时模型计算了埃及吹绵蚧定殖所需的四项环境要素的适宜范围。结合实际踏查数据和文献资料,MaxEnt模型预测结果可信度高,精确预测了影响埃及吹绵蚧分布的环境因子及其适生区范围,对埃及吹绵蚧的研究具有重要意义。  相似文献   

8.
乌兰布和沙漠植被数量分类及环境解释   总被引:1,自引:0,他引:1  
植被与环境的关系研究一直是植被生态学研究的热点问题。应用双向指示种分析(TWINSPAN)方法对乌兰布和沙漠植物群落进行分类,应用典范对应分析(CCA)方法建立植物群落与地理位置、气候和土壤因子间的对应关系,以明确乌兰布和沙漠主要植物群落类型及影响群落变化和分布的主要环境因子。研究表明;乌兰布和沙漠天然植被由51科161属318种植物组成,可划分为30个群落类型。海拔、降水量以及土壤水分、粒度和养分是影响沙漠植被物种组成及其分布的主要因子。梭梭(Haloxylon ammodendron)、沙冬青(Ammopiptanthus mongolicus)、白刺(Nitraria tangutorum)、沙蒿(Artemisia desertorum)、沙米(Agriophyllum squarrosum)等主要植物群落生境对应较高沙粒含量,分布范围广;盐爪爪(Kalidium spp.)、马蔺(Iris lactea)、柽柳(Tamarix spp.)和芦苇(Phragmites australis)群落生境对应较高的土壤水分、盐分和粘粒含量,属于小生境群落;油蒿(Artemisia ordosica)、沙生针茅(Stipa glareosa)群落生境对应较高的降水量,分布于沙漠东部。因此,在乌兰布和沙漠生态保护与固沙植被建设中,应加强对土壤生境的保护,并针对不同区域的生境特点选择适宜的固沙植物及其恢复管理措施。  相似文献   

9.
为明确胸窗萤Pyrocoelia pectoralis在北京市的潜在适生分布情况,利用MaxEnt模型结合25个与胸窗萤生存相关性强的环境因子对其潜在适生区进行分析预测。结果表明:北京市胸窗萤的高适生区面积(适生值>0.5)为2 444.42 km~2,占全市总面积的14.90%。高适生区主要在昌平区的北部和西部,海淀区的西南部,石景山区、门头沟区的东部和南部,房山区的西南部以及平谷区的中部。测试集AUC值为0.977,表明预测结果准确可靠。刀切法分析结果显示最湿季度降雨量、最热季度均温和最湿季度均温对胸窗萤的分布状况影响最大,贡献率分别为29.21%、25.54%和13.56%;夜间灯光和植被类型也有一定的影响,贡献率分别为9.00%和8.16%,累计贡献率为85.45%,通过核密度分析可识别出胸窗萤保护的热点区和空缺区。  相似文献   

10.
苋属4种外来有害杂草在中国的适生区预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
郑卉  何兴金 《植物保护》2011,37(2):81-86
[目的] 明确反枝苋(Amaranthus retroflexus)、凹头苋(A. lividus)、刺苋(A. spinosus)、皱果苋(A. viridis)4种有害杂草在中国的适生区,为有效制定检疫措施和防治决策提供依据。[方法]基于4种苋属杂草已有的分布点数据,使用GARP和Maxent两个生态位模型对其在中国的适生区进行预测。[结果] 对4种苋属植物适生区影响最大的环境因子主要为雨日频率、海拔、极端低温、水汽压、坡度。模型评价表明,Maxent和GARP两模型对4种杂草的分布均能较好地进行预测,Maxent的结果稍好于GARP。以Maxent为主,GARP作参考,得出苋属4个种在中国的适生区主要集中在华东地区、华北的部分地区、西北和东北的少数地区、除西藏和四川西部以外的西南地区以及中南的大部分地区。[结论] 建议相关部门对4种杂草适生区域及其周边做好相应的预警和治理工作。  相似文献   

11.
香蕉细菌性枯萎病菌在中国的潜在适生区域   总被引:5,自引:1,他引:4  
青枯菌2号小种引起的香蕉细菌性枯萎病(moko disease)是香蕉生产上最具毁灭性的病害之一.为指导香蕉细菌性枯萎病的预防控制和制定相关的检疫政策,该研究根据EPPO公布的香蕉细菌性枯萎病在全球范围内的分布资料,分别采用GARP和MAXENT两种预测模型对其在中国的潜在适生区域进行分析预测.结果显示,GARP和MAXENT的预测结果基本一致,均表明香蕉细菌性枯萎病菌在中国的潜在适生区域集中分布于东南部的云南、广西、广东、海南、福建、台湾、江西、湖南、贵州、四川、重庆、浙江、湖北等13个省(市、自治区),其中高风险适生区域包括广东、广西、台湾、海南、福建和云南省.  相似文献   

12.
为明确我国禁止进境的植物检疫性有害生物——玉蜀黍霜指霉菌Peronosclerospora maydis在中国的适生性以及入侵风险,采用CLIMEX 2.0软件分析其适生性,用ArcGIS 10.2软件确定其适生范围和适生程度,并采用多指标综合评判法量化分析其入侵我国的风险等级。结果表明,玉蜀黍霜指霉菌在我国的适生范围主要分布在长江以南的西南山地丘陵玉米种植区和南方丘陵玉米种植区,高适生区主要分布在云南、贵州、四川、重庆、广东、广西、湖南、江西、福建、海南和台湾等省 (区、市)。玉蜀黍霜指霉菌作为专性寄生菌,可在玉米整个生长季侵染危害,经多指标综合评判法分析并计算得到其风险综合评价值R为2.12,表明该病菌入侵我国的风险等级属高度危险,一旦入侵,势必对粮食安全、农业安全和生态安全带来巨大威胁,建议加强检疫监测,严防该病菌入侵。  相似文献   

13.
水稻黑条矮缩病毒、南方水稻黑条矮缩病毒和水稻锯齿矮缩病毒均可以引起水稻矮缩病。于2011-2012年,利用dot-ELISA和RT-PCR方法对江苏、浙江、江西、广西、海南、云南、贵州、四川、重庆、湖南等省的水稻矮缩病进行调查。检测结果表明,2011年水稻中3种矮缩病的病毒感染率分别为:水稻黑条矮缩病毒10.92%,南方水稻黑条矮缩病毒30.67%,水稻齿叶矮缩病毒4.62%。2012年水稻中3种矮缩病的病毒感染率分别为:水稻黑条矮缩病毒0.40%,南方水稻黑条矮缩病毒48.38%,水稻齿叶矮缩病毒26.32%。检测结果说明2012年的南方水稻黑条矮缩病害、水稻齿叶矮缩病害重于2011年,水稻黑条矮缩病害轻于2011年。水稻黑条矮缩病主要发生于江苏、浙江等省;南方水稻黑条矮缩病主要在广西、海南、云南、贵州、重庆、浙江等省区流行;水稻齿叶矮缩病在广西、海南、云南等地均有发生,且往往与南方水稻黑条矮缩病毒复合感染。  相似文献   

14.
为明确2019年四川省草地贪夜蛾Spodoptera frugiperda的虫源地分布及迁入路径,利用HYSPLIT轨迹分析平台模拟草地贪夜蛾的迁入及迁出轨迹,并利用GrADS气象图形处理软件进一步分析其迁飞期间的天气背景。结果表明,草地贪夜蛾最早于2019年4月下旬迁入川西南及川南地区,其虫源主要来自云南省;5月上中旬进入大规模迁入和向北扩展期,四川盆地大部分地区见虫,最远可达川东北32.087° N;川西南及川南虫源来自我国云南省和缅甸,川东虫源来自我国贵州省,而川西、川中虫源多为川内虫源扩散而至;6月中旬本地的草地贪夜蛾进一步向北迁飞,到达四川盆地西北地区,甚至进入陕西省,除川西高原外,四川省各地均可见虫。草地贪夜蛾在四川省的整体迁飞路径表现为由南向北,再由东北向西北扩展。结合迁飞轨迹与水平风场分析发现,由孟加拉湾而来的西南暖湿气流可为草地贪夜蛾迁飞提供运载气流。  相似文献   

15.
为明确我国热带和亚热带地区蚕豆Vicia faba和豌豆Pisum sativum锈病的病原菌种类,通过致病性测定和ITS序列系统发育分析对来自我国云南省玉溪市的4份豌豆锈菌分离物及云南、广西、重庆和四川省(区、市)的5份蚕豆锈菌分离物进行系统鉴定。结果显示,分离自豌豆的锈菌WX1分离物对蚕豆和豌豆均具有高致病性,在侵染叶片上产生大量锈子器;分离自蚕豆的锈菌CX3分离物仅对蚕豆具有高致病性,能在叶片上产生大量夏孢子,而对豌豆的致病性相对较低,仅产生少量的夏孢子堆;分离物WX1和CX3对小扁豆和鹰嘴豆不具有致病性。基于ITS序列系统发育分析表明,所有不同寄主来源的蚕豆单胞锈菌分离物均聚类于一个系统发育组,但分离自蚕豆和豌豆的分离物分别聚类在不同的亚组。表明分离自云南省玉溪市豌豆上的蚕豆单胞锈菌Uromyces viciae-fabae应为豌豆专化型,定名为U. viciae-fabae ex P. sativaum,而来源于云南、广西、重庆和四川省(区、市)的蚕豆锈病病原菌为蚕豆专化型U. viciae-fabae ex V. faba。  相似文献   

16.
我国草地贪夜蛾冬繁区和越冬区调查   总被引:3,自引:0,他引:3  
2019年12月-2020年3月初调查结果显示,草地贪夜蛾在我国云南、广东、海南、四川、广西、福建、贵州7省(区)的47个市(州)183个县(市、区)发生,玉米是其冬季主要寄主作物,局部地区可见为害小麦和甘蔗;福建、广东、广西、贵州在幼虫冬繁区以外地区诱到成虫。浙江、湖南、江西、重庆等4省(市)的16个市27个县(市、区)在30个点查到活虫(蛹)。验证了我国草地贪夜蛾冬繁区即周年繁殖区位于28°N以南,即1月份平均温度10℃等温线以南区域;越冬区在28°N-31°N之间,即1月份平均温度6℃等温线到10℃等温线之间。  相似文献   

17.
基于DYMEX和DIVA-GIS的昆士兰果实蝇潜在地理分布预测   总被引:2,自引:2,他引:0  
利用DYMEX软件的地点比较和DIVA-GIS软件的BIOCLIM两种模型,分析昆士兰果实蝇Bactrocera tryoni(Froggatt)在中国及全球的潜在地理分布.结果表明,两种模型均能预测出我国33.3~18.2°N、95.8~122.1°E范围内的地区为昆士兰果实蝇的潜在地理分布区,其中,海南、云南、广西、广东、福建、贵州和江西南部、四川东部、重庆西部及台湾部分地区为高度适生区;全球昆士兰果实蝇的潜在分布区主要包括澳大利亚、南亚、南美洲、北美洲南部沿海地区、地中海沿岸部分地区以及非洲中南部地区.  相似文献   

18.
为评估不同气候条件下玉米根萤叶甲Diabrotica virgifera virgifera在我国的潜在地理分布情况及适生区的空间格局变化趋势,通过筛选影响该虫分布的关键环境变量并基于其在全球的分布数据,运用MaxEnt模型和ArcGIS软件预测其在历史和未来气候情景下的潜在地理分布范围和适生区空间格局变化。结果表明,所构建MaxEnt模型的受试者工作特征 (receiver operating characteristic, ROC)曲线下面积(area under curve, AUC)平均为0.960,说明模型预测结果为优秀,具有较高的可信度。关键气候变量中最冷月最低温对玉米根萤叶甲的潜在地理分布具有十分重要的影响,累积贡献率为44.5%。历史气候条件下,玉米根萤叶甲的总适生区面积占我国陆地总面积的23.78%,高适生区主要分布于我国河南、湖北、陕西、甘肃、重庆、四川和云南等省市。未来气候情景下,玉米根萤叶甲在我国的总适生区面积略有减少,整体上呈现出南部收缩、北部扩张的趋势,原中南部的中、高适生区逐步转变为低适生区或非适生区。玉米根萤叶甲在我国的适生区较为广泛,适生范围涵盖多个重要玉米产区,对玉米安全生产威胁较大,应给予足够的重视,严防该虫传入我国。  相似文献   

19.
外来入侵植物飞机草在中国的适生区预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
飞机草是我国首批外来入侵物种之一。通过阈值依赖和非阈值依赖对MAXENT和Desktop GARP的预测结果进行比较,MAXENT预测结果较好,因此采用MAXENT对飞机草进行适生区预测,结果显示,飞机草在中国的适生区主要集中于南方的海南、台湾、云南、贵州、广西、广东、福建等省,其中云南北部、贵州西南部、广西中东部、广东北部及东部、福建南部将是开展飞机草监测及预警工作的重点区域。  相似文献   

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