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采用高寒草甸、高寒草原、高寒沼泽化草甸和温性草原4种西藏高原典型草地类型地上生物量定点观测数据,分析其地上生物量季节动态变化特征和生长规律。结果表明,高寒沼泽化草甸地上生物量最高,其中围网草地年均地上生物量达384.45 g·m-2,比无围网草地地上生物量高73%,且是温性草原类草地生物量的6倍,是高寒草甸和高寒草原类草地的12~14倍,与自由放牧相比,围栏禁牧措施可以明显提高草原地上生物量,是改良退化草地最有效的措施之一;温性草原草地生产力大于高寒草甸和高寒草原,城市附近山地草地生物量明显大于远离城市的地区,表明城市化进程降低了天然草地放牧强度,是恢复退化草地生产力的有效途径之一;属半干旱气候类型的西藏高原中部,降水是制约草地植被生长的主要因子;草地地上生物量的绝对增长速率和相对增长速率季节动态均在生物量达到高峰期前为正增长,之后为负增长。区域水热条件差异及其季节性变化导致了不同草地类型或同一类型不同区域的草地最快生长期出现的时间存在一定差别。 相似文献
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西藏地区地面温度的时空分布及其异常类型研究 总被引：3，自引：0，他引：3
利用1980-2004年地面温度月平均资料,分析了近25年西藏地区地面温度空间分布的基本气候特征。同时,依据EOF(REOF)经验正交函数展开,讨论了全年及各季节地温异常空间特征和时间演变,并对地温异常类型进行了区域划分。 相似文献
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全球气温变暖和高温事件的频繁出现,水稻遭受高温热害而造成严重损失的概率随之增加。笔者基于星-地结合的方法研究水稻高温热害监测模型,模型利用遥感的手段提取水稻种植区、反演水稻抽穗开花期、估算最高气温和平均气温,同时结合自动气象站的数据与遥感估算气温重构更精确、更完整、更客观的最高、平均气温的数据,最终根据水稻高温热害指标判断水稻高温热害并完成模型的构建。此模型能实现水稻抽穗开花期高温热害的定性、定量、程度的监测。对2017年安徽省高温热害的监测和检验结果显示,模型达到了较好的使用效果。 相似文献
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近5年草原生态补偿项目的实施,那曲地区的植被长势发生了一定的变化.利用1981-2014年 GIMMS、MO-DIS-NDVI及同期气象、社会统计资料分析了那曲地区植被时空变化及气象因子、人类活动对其的影响.结果表明,近34年来,那曲地区植被年际变化呈不显著波动变化(P>0.05);年代变化呈显著的周期性波动上升趋势(P<0.05).34年来那曲地区植被整体趋于稳定态势,局部有减少和改善趋势,研究区57.82%的区域植被呈稳定状态,32.84%的区域呈轻微改善趋势,轻微退化区占14.06%,显著退化和改善区约占7%,退化区主要集中在那曲东部和东南部各县,稳定区在中西部和北部各县、部分区域甚至有所改善.降水量、气温及牲畜数量的变化是引起那曲地区植被趋于空间分布不均的主要原因. 相似文献
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西藏那曲县草地状况及其生物量的观测分析 总被引：2，自引：2，他引：0
选择那曲县不同类型草地,实地调查了草地基况以及牧草生长期（2007年5-8月）内具有代表性的6种优势牧草的产量和品质。调查内容包括：草地覆盖度、草地地上生物量、牧草与土壤含水量、草地退化程度以及鼠害情况。同时,选取草地植株样品以及010 cm表层土壤样品进行牧草品质和土壤养分分析。结果表明,藏嵩草Kobresia tibetica生长状况和地上生物量明显优于其他品种的草地;各样点土壤含水量、土壤养分、毒草所占的比重、鼠害、草地退化状况存在明显差异;从草地地上生物量与气象条件的关系来看,生物量分别与降水量、气温、地温之间均存在显著的正相关关系。从牧草品质来看,在综合考虑含氮量、粗蛋白、粗脂肪等因素的情况下,小嵩草K. pygmaea的品质要优于藏嵩草,点地梅Androsace umbellata品质最差。 相似文献
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高原内陆湖泊以其对气候变化敏感的指示作用,常用于分析区域气候变化趋势,为气候预报预测、生态气象服务等提供科学的数据支持。笔者基于1975年郭扎错地形图、1992—2018年TM/ETM+和GF1-WFV等卫星遥感影像资料,对郭扎错湖泊信息进行提取,并分析该湖近40年时空异质性以及面积变化与气候响应之间的关系,主要得出以下结论：（1）40年来郭扎错湖泊面积波动式萎缩,萎缩了3.22 km2,萎缩率为1.30%,其中2006—2019年间萎缩最为明显,从空间上来看主要变化区域在甜水河和崇测河入湖口处;（2）湖泊面积和年平均气温变化综合反映出20世纪90年代以前该区域气候趋势表现为暖湿化,随后趋于暖干化;（3）年平均气温是湖泊萎缩的主要影响因素,年平均降水量滞后性影响冰川,从而间接作用于湖泊面积变化,年平均蒸发量对湖泊面积剧变响应较为明显。 相似文献
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基于卫星遥感和自动气象站数据反演稻田气温——以安徽省为例 总被引：1，自引：1，他引：0
随着全球气温变暖和高温事件的频繁出现,水稻遭受高温影响的概率也随之增加。稻田气温是研究水稻遭受高温热害及其影响的数据基础。因此,大范围地反演稻田气温,有助于相关部门短时间内获取大范围的稻田气温数据并进行水稻高温热害的研究和决策部署。本文利用MOD09A1 8天合成数据对安徽省水稻种植区域提取,水稻种植区内的自动气象站气温数据与MOD11A1、MYD11A1 4个LST值进行多元逐步回归,得到遥感估算最高气温和平均气温方程最优,R2分别为0.728和0.825,均方根误差分别为(RSME)2.21、1.54,平均绝对误差(MEA)分别为1.73、1.15,最终完成基于卫星遥感信息和自动气象站气温数据反演稻田气温的方法的开发。将该方法应用于2017年安徽省水稻种植区的提取和气温的反演得到了很好的应用。 相似文献
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新遗传资源林芝猪调查 总被引：4，自引：0，他引：4
调查了林芝猪的地理分布、产区自然环境与生态条件 ,按系统内典型群随机抽样方法以正规畜牧学和生化遗传学工艺检测了林芝猪的外貌特征、体尺体重、繁殖性能、胴体性状、肉质、肌肉保鲜特性和编码酶 -蛋白质的19个结构基因座上的基因频率分布 ,根据藏、汉、英文史籍、史料、藏学文献、民间口头记事分析了林芝猪的起源 ;拜询喇嘛教高僧、藏医、本人或亲友曾接受治疗的农牧民 ,记录归纳了林芝猪产品作为藏药材的应用。结果肯定 ,林芝猪具有潜在重大的经济价值和文化价值。 相似文献
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土壤有机质(soil organic matter, SOM)是陆地生态系统的重要组成部分,在土壤元素的生物地球化学循环中扮演重要角色,植物源、微生物源和动物源有机残留物的微生物和物理化学转化导致了SOM化学成分的复杂性和多样性,进而使得解析SOM结构和组成具有一定的挑战性。近年来,热裂解气质联用 (pyrolysis-gas chromatography/mass spectrometry,Py-GC/MS)技术被广泛用于测定SOM的结构和化学组成,实现了对SOM化学成分的定性和半定量分析。本研究在分析SOM组成及来源的基础上,综述了目前基于Py-GC/MS技术研究SOM化学组成的研究成果,主要包括SOM化学组成和其来源的前体物质及特殊SOM化学成分解析,评估SOM的稳定性,探讨土壤物质循环过程,研究SOM对气候变化和土地利用方式的响应机制。研究表明:①不同生态系统SOM的化学组成存在一定差异,这是由于不同植物来源的化合物在土壤中的积累过程和初始凋落物的化学成分直接影响着SOM化学组成,②SOM化学组成和外界环境条件密切相关,影响SOM含量和动态过程的最重要因子是气候,它通过影响植被类型分布、光合作用物质生成量和土壤微生物活性调节SOM的化学组成,土地利用方式、野火、耕作方式等也影响着SOM的含量和组成。基于Py-GC/MS技术从SOM的本质,也就是SOM化学成分和化学组成角度揭示土壤生态过程及其对气候变化和人类活动的响应机制是未来的研究方向。图1参107 相似文献