基于GIS/RS的江西省农业气候区划

在农业气候资源研究中,气象观测站点数据的区域化问题是进行资源优化配置和高效利用的一个重要环节。利用江西省84个气象站点,采用SPSS统计软件逐步回归分析方法分别建立江西省年均降水和年均气温与经度、纬度和海拔之间的统计线性关系模型,结合SRTM-DEM、经度和纬度计算江西省每个栅格点上的年均气温和降水。在ArcGIS支持下,利用统计关系模型对月平均温度和降水进行了区域化。并以年均降水量和气温作为气候特征指标进行聚类,将江西省划分为6个农业气候类型区:(1)湖泊气候区;(2)平原气候区;(3)赣西北中低山丘陵气候区;(4)赣东低山丘陵气候区;(5)山地气候区;(6)高山气候区。     

应用农田水量平衡原理计算三种蔬菜的需水量和作物系数

根据田间水分和肥料最优控制下测定的土壤水分，利用农田水量平衡原理分别计算了花椰菜、苋菜和菠菜生长期内的作物需水量。根据作物需水量和气象资料计算的参考作物蒸散量，计算3种蔬菜在不同生育期内的作物系数。结果表明，花椰菜、苋菜和菠菜在整个生长期内的需水量分别为223．8mm,144.9mm和148.1mm；作物系数的平均值分别是0．68，0．94和0．65；除苋菜的作物系数与叶面积指数的拟合关系相关性不显著外，花椰菜和菠菜的作物系数与叶面积指数呈对数函数关系。     

基于MODIS影像估算鄱阳湖泥沙浓度及其时空变化

悬浮泥沙浓度是衡量水质的重要指标之一,估算其泥沙浓度及获得其在空间和时间上的分布信息对于保护与管理湖泊生态系统是有利的。该研究以鄱阳湖区域为例,利用MODIS。感影像,并结合反演模型对鄱阳湖区域的悬浮泥沙浓度进行反演。结果显示：2010年鄱阳湖悬浮泥沙浓度呈明显的时间和空间分布特征。     

水分亏缺指数在全国干旱遥感监测中的应用研究

水分亏缺指数(WDI)是建立在作物水分胁迫指数理论基础上,并假设陆地表面温度是冠层温度与土壤表面温度线性加权及土壤与植被冠层之间不存在感热交换的情况下,结合陆气温差与植被指数得到的区域干旱评价指标。本文利用MODISTerra陆地表面温度和植被指数数据产品,采用NDVITs空间法分别计算了2000年4月上旬和5月中旬气温空间分布的基础上,结合陆气温差和植被指数计算全国范围WDI,并与表层土壤含水量进行对比。结果表明:WDI能够比较合理地用来监测区域干旱,不仅适用于裸地条件,还能够有效地应用于完全植被或部分植被覆盖条件下的干旱监测,克服了CWSI只能应用于郁闭植被冠层的限制。     

1981—2013年桃江流域径流与泥沙模拟研究

[目的]探讨人类活动对桃江流域水文过程的影响,为赣江源区的生态保护与可持续发展决策提供一定依据。[方法]利用1980,2000,2015年3期土地利用数据,结合SWAT模型模拟桃江流域1981—2013年的径流与泥沙,分析土地利用方式对土壤侵蚀的影响,并定量评价居龙滩水电站的拦沙效应。[结果](1)SWAT模型能够较好的模拟桃江的径流与泥沙,其中月径流模拟的Ens为0.92,月泥沙模拟的Ens为0.8;(2)1980—2013年土地利用变化对桃江径流和泥沙的影响很小;(3)桃江流域以轻度侵蚀为主,草地侵蚀模数最大,林地绝对产沙量最大;(4)居龙滩水电站对桃江的泥沙具有较强的拦截作用,2007—2013年预计拦沙量为7.78×10~6 t,约占桃江流域输沙总量的77.5%。[结论]土地利用变化不是引起桃江流域径流和泥沙变化的主要原因,但居龙滩水电站的建设对桃江泥沙影响显著。     

1982~2001年间中国干旱发生时空特征的遥感分析

利用1982～2001年NOAA-AVHRR旬合成的光谱植被指数和NOAA-AVHRR第4和第5通道亮温计算的陆地表面温度资料,利用水分亏缺指数（WDI）作为干旱评价指标,分析了全国近20 a干旱时空分布特征,并对近20 a来各月份发生干旱的频率进行了分析.提取全国雨量观测站点的水分亏缺指数和20 a干旱发生频次,分析了它们与降水量的关系.研究结果表明：（1）我国地域辽阔,气候类型多样,干旱发生具有明显的时空差异.四川盆地属于冬春旱型;西北为常年干旱型;黄淮海平原为春夏旱型;西南青藏区为常年湿润型;华南为冬春旱型;（2）在年降水量少于500mm时,20 a平均降水量与20a平均水分亏缺指数和20a总干旱发生频次都呈明显线性关系,但在年均降水大于500mm时,水分亏缺指数及干旱发生频次与降水量关系都不显著,表明WDI可以很好地评价干旱胁迫的程度,但并不适宜评价湿润程度.     

赣南6县稀土矿区分布及其植被恢复的遥感动态监测

稀土资源的开采在促进地方经济发展的同时对矿区生态环境带来了不良影响,为此有必要开展稀土矿区的分布动态及矿区植被恢复的监测。以江西省赣州市安远、龙南、定南、全南、信丰和寻乌6县为研究区,利用Google Earth平台的高分辨率影像,目视解译稀土矿分布范围,然后以多时相Landsat遥感数据来计算归一化植被指数和植被覆盖度,通过回溯法确定1990—2015年稀土矿开采范围的变化及矿区植被恢复状况。结果表明:稀土矿区总面积为58.23 km~2,其中定南和寻乌县的开采面积分别为18.23和16.27 km~2,分别占开采总面积的31.31%和27.94%;稀土矿开采的工艺以堆浸法为主,对地表植被破坏大;稀土开采在1990—2000年呈快速扩张趋势,在国家采取矿区管控措施后,稀土矿无序开采得到一定程度的遏制,2000—2005年开采面积减少,2010—2015年开采面积减少到9.21 km~2;以原地浸矿法为主开采稀土的龙南县,矿区植被恢复效果较好,其他各县的矿区植被恢复效果不明显。     

山区地形因子尺度依赖性及其对水土流失评价的影响研究 ——以江西省崇义县为例

坡长因子(L)和坡度因子(S)是CSLE模型等区域土壤侵蚀模型中的重要因子.利用不同比例尺地形数据计算的地形因子存在较大的差异,从而对水土流失评价结果产生影响.以山地特征明显的崇义县为例,利用1:1万、1:5万和ASTER GDEM 30 m空间分辨率的地形数据分别计算L、S和土壤侵蚀模数,探讨山区条件下地形因子的尺度...     

基于Google Earth Engine的江西省植被覆盖度时空变化特征分析

基于Google Earth Engine云计算平台,收集了江西省2017—2019年Landsat OLI卫星影像,用最大值合成法获得12个月的NDVI值,然后用像元二分法计算了江西省2019年12个月的植被覆盖度,并分析其时空变化特征。结果表明：基于Google Earth Engine云计算平台,可以实现用Landsat影像估算大面积研究区的月尺度植被覆盖度;2019年江西省的植被覆盖度为65.69%,处于中高覆盖度水平;夏季7月的植被覆盖度最高(74.18%),冬季1月的植被覆盖度最低(60.00%),与植被的生长周期基本一致;从空间分布上看,植被覆盖度在东、西、南三面较高,在北部和中部较低。鄱阳湖湖滨区和五河尾闾区需加强沙地植被建设,赣中地区应注重城市发展对植被的破坏和关注林下水土流失问题,赣南应加强崩岗侵蚀区的植被恢复和特色经果林开发的植被保护。