岷江上游林农边界效应对植被生物量的影响

边界效应是当前生态学领域的研究热点之一,但对于生物量的边界效应关注很少。生态系统尺度上的边界效应研究,多采用野外样线法获取数据。以岷江上游林农边界为例,对生物量的边界效应进行了分析。通过在野外布设样线获取边界上的生物量数据,同时应用地理信息系统从遥感影像中提取边界上的植被NDVI,运用地面调查数据对NDVI值进行验证的结果表明,用NDVI来反映植被生物量具有可信性。对两种数据进行初步统计分析,并应用移动窗口法对生物量的边界效应进行了定量判定,研究结果表明:1)在林农边界上,林地边缘的生物量低于林地内部的生物量,边界效应范围为60/m到65/m,农田边缘的生物量高于农田内部,边界效应范围为60/m到90/m;2)基于野外数据和基于NDVI的边界效应判定结果基本一致,用NDVI作为生物量的指标进行边界效应分析是可行的;3)在分析生物量的边界效应时,研究范围取200~300 m较为合适,研究粒度取30 m较10 m效果更佳。     

岷江上游景观变化研究--以汶川县为例

运用3S技术分析了岷江上游地区的景观变化,发现该区的景观是在逐年的破碎化,有林地是唯一一种减少的景观类型,草地、灌木林地、经济林、耕地和居民用地的面积在逐年的增加,而河流、湖泊和冰雪,裸岩的面积没有变化。在此基础上分析了景观变化的原因,认为人文因素是其变化的主要原因,人口的增长,加上片面追求地方经济的发展,森林资源的不合理、过度的开采,草地资源过度放牧和超载,导致了该区的生态环境受到巨大的破坏,森林面积减少,覆盖率降低,草场退化,水土流失严重。     

基于Google Maps API的地理CAI课件设计与实现

以Authorware为平台,设计、开发基于Google Maps API的强交互性的地理CAI课件,用以辅助地理课堂教学.该课件具有海量地理空间信息查询检索、显示分析的功能,并且实现代码简单,不需安装任何插件即可运行使用.以高中地理教材"城市空间结构"一课的课件设计为例,说明此课件在增加课堂教学容量、激发学生学习兴趣方面的优势.     

浅谈Google Earth的应用

Google Earth的腾空出世,给使用者带来了震撼的视觉效果,也给很多行业带来了新变化,作为一门新技术,Google Earth的应用范围很广。本文对Google Earth的应用进行了总结,并对它的应用前景和方向进行了展望,希望对有关人员提供有益的参考。     

岷江上游景观变化研究——以汶川县为例

运用3S技术分析了岷江上游地区的景观变化,发现该区的景观是在逐年的破碎化,有林地是唯一一种减少的景观类型,草地、灌木林地、经济林、耕地和居民用地的面积在逐年的增加,而河流、湖泊和冰雪/裸岩的面积没有变化。在此基础上分析了景观变化的原因,认为人文因素是其变化的主要原因,人口的增长,加上片面追求地方经济的发展,森林资源的不合理、过渡的开采,草地资源过渡放牧和超载,导致了该区的生态环境受到巨大的破坏,森林面积减少,覆盖率降低,草场退化,水土流失严重。     

基于BehavePlus的草地火行为模拟研究

基于春季和秋季防火期的野外调查数据，利用BehavePlus林火行为预测系统，分别对长白山风倒区春季和秋季防火季的火行为进行了模拟，研究了长白山风倒区火行为特征.结果表明：风倒区4个重要火行为指标(火蔓延速率、火线强度、火焰长度和火蔓延距离)的模拟结果春季都明显高于秋季；火行为与坡度关系较小，与风速关系较大；春季火灾非常容易达到重度火势，难以进行扑救，春季防火期火灾预防尤为重要.结合保护区的实际情况，从扑救人员和扑救物资的合理布局，改善现有扑救装置和促进风倒区林地演替等方面提出了火灾预防和扑救的建议.