基于U型神经网络的沙丘-草甸相间地区无人机影像植被覆盖度提取及其影响因素

为了精准监测沙丘-草甸相间地区景观尺度典型地类植被覆盖度动态变化,利用无人机获取的多时相高清RGB正射影像,构建了植被覆盖度提取U型神经网络深度学习模型,并对提取的植被覆盖度进一步分析了其在生长期（5—10月）的变化特征及对环境因子的响应。结果表明：（1）构建的植被覆盖度提取模型精确度较高,训练集准确率为0.82,验证集准确率为0.86,可高效、便捷地提取不同地貌、复杂生境的植被覆盖度;（2）在植被生长期内,半流动沙丘、农田和草甸组合、半固定沙丘、固定沙丘的植被覆盖度随时间呈单峰趋势变化,8月达到峰值,依次为37.51%、76.21%、61.66%、80.57%;（3）降水量、气温与植被覆盖度极显著相关（相关系数分别为0.575、0.602,P<0.01）,降水量是影响沙丘-草甸相间地区植被覆盖度变化的主控因子,气温也是限制其生长、分布的重要环境因子。（4）降水量对植被覆盖度的响应程度从高到低依次为半流动沙丘>半固定沙丘>固定沙丘>农田和草甸组合。利用无人机高清影像精准监测植被覆盖度变化可为大尺度荒漠区植被信息提取提供数据支撑,为荒漠化生态系统的科学环境建设与管理提供理论依据。     

科尔沁沙地1826年以来榆树树轮宽度年表的建立及降水重建

利用10个采样点230个树木年轮样本,通过树轮分析程序,建立了科尔沁沙地区域1826～2008年共计183年长度的榆树树轮宽度年表.通过分析发现,水热条件与科尔沁沙地榆树生长关系密切.以标准年表及年表t+1年和t+2年序列重建了区域1826～2006年年降水.从过去181年来看,年降水重建序列具有2年、12年、18年和...     

海勃湾枢纽对坝后河道冲淤的影响

随着黄河上游控制性水利枢纽相继投入运用,黄河内蒙古段河道冲淤演变格局得到重塑。利用水文站实测数据,系统分析了海勃湾水利枢纽建设运行前后坝后河道水沙变化特征。基于河道断面高程数据,从滩槽冲淤（横向）及沿程冲淤（纵向）两方面定性分析坝后河道形态变迁,采用断面地形法定量计算坝后河道冲淤变化量。结果表明：海勃湾水利枢纽蓄水运用后,坝后河道的水沙搭配条件显著改善,来沙系数、单位径流量的输沙量降幅较大,对坝后河道减淤冲刷作用明显。坝后河道横纵断面变迁以冲刷为主,冲淤演变过程经历了淤积（2004—2012年）、冲淤过渡（2012—2014年）、冲刷（2014—2020年）3个阶段。     

基于多源遥感和机器学习方法的科尔沁沙地植被覆盖度反演

植被覆盖度是监测生态系统及其功能的关键参数,如何提高大区域植被覆盖度的反演精度,对生态脆弱区环境可持续发展至关重要。本研究基于人工神经网络、支持向量回归和随机森林等机器学习方法,利用无人机、Worldview-2与Landsat 8 OLI遥感数据,对科尔沁沙地植被覆盖度进行多尺度反演。结果表明：随机森林模型比人工神经网络、支持向量回归模型表现佳,可在单元（试验区）、区域（研究区）尺度上较高精度地反演沙地的植被覆盖度,反演值与无人机实测值均在线性水平上呈显著相关（P<0.01）;在单元、区域尺度上,构建的植被覆盖度反演模型测试集R²分别为0.84、0.80,MSE分别为0.0145、0.0370,一致性指数d分别为0.9576、0.8991。利用多源遥感数据和机器学习方法,通过局部区域的高精度反演逐步实现低空间分辨率遥感影像的大区域植被覆盖度反演,不仅可有效提高沙地植被覆盖度的反演精度（R²=0.78,大于0.63）,也为区域生态环境监测与生态系统健康评价提供支持。     

科尔沁沙地坨甸相间地区土壤水分空间分布特性分析

 固定沙丘、半固定沙丘、流动沙丘、甸子地等不同地貌的相间分布是科尔沁沙地的主要地貌特征之一。在这种特殊的坨甸相间地貌中，土壤水分的空间分布必定有其特殊性。在科尔沁沙地坨甸相间地区的各种地貌类型区进行了土壤层及植被根系层水分状况的实地调查及室内实验。基于实验结果分析出沙地固定沙丘、半固定沙丘、流动沙丘、甸子地不同地貌类型的土壤水分的空间变异特性，并结合四种不同地貌类型区的土壤水分空间分布特征，按照表层、中间层和底层进一步对比分析了不同地貌土壤水分的变化和分布，这对于了解科尔沁沙地土壤水分的变化规律及其与地貌类型的关系，具有一定的意义。     

气候变化和人类活动对辽河中上游径流变化的贡献

辽河中上游地区腹地是科尔沁沙地, 河流径流是其重要补给源, 研究径流及其变化原因对水资源合理开发利用、生态环境治理有重要的实践意义. 以辽河中上游地区下洼、福山地、乌丹3个典型水文站点为基础, 将气候变化归结为水热条件变化, 通过改进的累积量斜率变化率比较法, 定量分析径流变化、气候变化和人类活动对径流变化量的贡献. 结果表明: 径流量多年来呈减少趋势, 随降水的增加而增加, 随平均气温的升高而减少. 径流量在2000年代最小, 相对1990年代减少了45.89%~82.13%. 径流突变点为1995年和1998年, 1995-2010年(1999-2010年)与1957-1994年(1957-1998年)相比, 下洼、福山地、乌丹站控制流域气候变化对径流减少的贡献率分别为41.57%、60.20%和36.76%, 人类活动贡献率分别为58.43%、39.80%和63.24%.     

科尔沁沙地榆树生长与水文气象因子的关系及气候重建

利用科尔沁沙地通辽市扎鲁特旗鲁北镇附近榆树树木年轮资料,建立了长度为97 a的榆树标准年表,通过标准年表和鲁北地区水文气象资料相关,分析了榆树生长与水文气象因子的关系.结果表明:年轮指数与7月份降水量、年降水量、8月和9月蒸发量之和的相关系数最大,由此,通过标准年表重建了该地区1906-1951年46 a的7月份降水量、年降水量、8月和9月蒸发量之和序列,经验证,重建序列具有较好的可靠性.对比发现,树木年轮指数均值随年降水量均值的增大而增大,沙尘暴发生日数总数随降水量均值的增大而减少,间接说明沙尘暴的发生对榆树的生长可能造成负面影响.     

锡林河流域草原生态系统地上生物量时空分布特征及其影响因子

为系统地量化环境因子之间的协同关系及其对生物量时空格局的调控,以锡林河流域为研究区域,测量了2020年5月—9月典型草原生态系统地上生物量以及气象因子(包括降水量和气温)、地形因子(包括高程)、土壤因子(包括土壤含水量、干密度、有机碳质量分数、全氮质量分数和pH)等三大类共8个环境因子,并通过地理探测器方法定量分析了地上生物量与各环境因子之间的关系。结果表明:1)时间维度上,研究区地上生物量在生长季初期稳定增长,在水热条件最好的7月,植被地上生物量增长最为迅速,在9月3日地上生物量达到峰值,此时流域上、下游地上生物量分别为209.12、147.19 g/m²;空间维度上,上游地上生物量显著高于下游(显著性水平p<0.05),地上生物量空间分布格局呈现从东南向西北整体减小的趋势。2)整个生长季中,气象因子(降水量和气温)是地上生物量空间格局的关键驱动因子,其对地上生物量分布格局的解释率在60.0%以上;生长季末期,除气象因子外,土壤pH也成为影响研究区地上生物量分布格局的主要驱动因子。3)生长季各阶段,各环境因子对地上生物量的交互作用均呈现出非线性增强和双因子...     

基于Hydrus-1D模型的科尔沁沙地沙丘-草甸相间区土壤水分动态模拟

土壤水分是干旱半干旱地区生态环境的主要限制性因子,研究科尔沁沙地流动沙丘和草甸地土壤水分动态规律有助于荒漠化地区的生态恢复和保护。以2018年5月25日至10月31日为研究期,利用土壤各项实测参数和气象数据,评价Hydrus-1D模型在科尔沁沙地的适用性,并揭示科尔沁沙丘-草甸相间区土壤水分分布特征,重点分析研究区流动沙丘200 cm剖面和草甸地80 cm剖面土壤水分的动态规律。结果表明:研究区典型土地类型流动沙丘和草甸地土壤水分模拟值和实测值的决定系数均高于0.76,均方根误差0.01~0.02 cm³·cm^-3;在土壤剖面上具有明显的分层结构,流动沙丘分为3层,即0~20 cm为干沙层,20~120 cm为活跃层,120~200 cm为稳定层,其中40 cm土壤水分波动性最大;草甸地分为2层,即0~40 cm为活跃层,40~80 cm为稳定层,主要受降雨、蒸散发和地下水位影响;流动沙丘和草甸地降雨与表层土壤水分呈极显著相关,降雨量与地下水位变化仅草甸地呈显著正相关;在整个研究期内,流动沙丘土壤水分储量变化量为12.6 mm,土壤实际蒸发量为105.9 mm,200 cm深层渗漏量为173.9 mm,占总降雨量的59.5%;草甸地土壤水分储量变化量为8 mm,80 cm深层渗漏量为-27.2 mm(地下水补给量),土壤实际蒸发量为67 mm,植被蒸腾量为244 mm,地表径流量为0 mm。     

寒旱区草地不对称增温现象对蒸散发的影响分析

选取1981—2020年海拉尔河流域及周边地区气象站点观测资料, 结合水文数据, 利用适用于植被稀疏下垫面的BTOP(Block-wise use of TOPMODEL)分布式水文模型估算区域蒸散发量, 进而在不对称增温现象影响下, 分析其对蒸散发的影响特征。结果表明: ①流域内1981—2020年不对称增温现象显著, 主要表现为因夜间温度升幅较大为主的昼夜不对称增温及地表温度升幅较大为主的地气不对称增温; ②影响蒸散发的主要气象因子依次为相对湿度、风速、地气温差、地表温度和昼夜温差, 且相对湿度、昼夜温差及地气温差与蒸散发量变化趋势相反, 其中相对湿度及风速影响强度年际变化平稳, 温度因子影响强度则逐年增强; ③不对称增温对于流域蒸散发量的影响逐年增强, 地表增温速率的增强是造成地气不对称增温的主要原因, 在此影响下, 区域蒸散发呈现减小趋势, 故在探究蒸散发量变化原因时, 温差变化不可忽视。