晋北地区土地沙化的环境特征及时空格局研究

发布时间：2018-02-27 15:29

  本文关键词： 晋北地区 土地沙化 环境特征 时空格局　出处：《山西大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：山西省是风蚀沙化问题严重的地区,尤其是典型半干旱农牧交错区的北部和西北部。本文分析了30多年来晋北地区土地沙化气候环境的突变、时空特征,以及10多年来该区域的植被时空变化及土壤质地的分布特征,揭示气候、地表环境与沙化土地的相互关系。在此基础上,提出了以沙丘活动指数、植被指数NDVI和土壤可蚀性因子为主的晋北地区沙化指数及等级划分体系,分析10多年来沙化土地的空间分布、面积大小以及动态变化特征；并将BP人工神经网络应用于沙化指数的模拟与验证,实现对沙化土地有效快速地监测。研究结果表明：(1)研究区的平均气温倾向率为0.48℃/10a,整体气温呈缓慢上升趋势,且研究区东部和南部部分边缘地区的上升趋势较强烈；气温的突变检验表明各气象站点均存在明显的增温突变特征；从年均温的空间分布来看,存在明显高低值区,高值区主要分布在晋西北地区,低值区主要分布在右玉和五寨等地。(2)研究区的降水变化没有明显线性趋势,波动性较大；降水的突变检验表明各气象站点的降水突变特征均不十分显著；降水量的分布表现为较显著的地域差异,呈由东向西逐渐增加的趋势。(3)研究区风速的分布呈现由西向东逐渐增大的趋势；除大同外,其余地区均存在突变特征；晋西北边缘地区包括河曲、保德、偏关为风速增加区域,其余大部分地区风速呈减小趋势。(4)研究区20世纪80年代的风沙活动最强烈,且整体呈现由西向东逐渐增加的趋势；除保德、河曲等地外,大部分地区的沙丘活动指数倾向率为负值,表明30多年来风沙活动呈减弱趋势。(5)研究区10多年来的植被状况向变好的方向发展,NDVI值在空间上存在较为明显的区域差异,由西北向东南逐渐减小；植被活动变化率表明有91.04%的区域呈增加趋势,其中晋西北沙区最为明显,植被活动减弱的区域则主要位于南部的代县、繁峙县。春、夏、秋各季节的植被活动均表现为增加趋势,其中秋季的NDVI增加趋势最为显著,这与NDVI月均值的变化趋势也是一致的。(6)晋北地区土壤以褐土、潮土、栗钙土等为主,还分布有极易发生风蚀的黄绵土、风沙土、火山灰土等,土壤可蚀性因子的分布表明以黄绵土为主的晋西北地区是最易发生土壤侵蚀的。(7)晋北地区的沙化土地主要分布在西北部和中部,2001-2012年间,晋北沙化土地呈现一个持续逆转的态势；呈“明显逆转”和“逆转”的沙化土地主要集中在晋西北和左云县、怀仁县、大同县、阳高县等地,呈“发展”和“严重发展”的沙化土地则主要集中分布在大同的南郊区和天镇县。(8)将BP人工神经网络法应用于沙化指数的模拟和验证中,表明本文构建的沙化指数具有一定可行性,并且BP模型可以有效的提取土地沙化信息。
[Abstract]:Shanxi Province is a region with serious problem of wind erosion and desertification, especially in the north and northwest of the typical semi-arid agricultural and pastoral ecotone. In this paper, the abrupt change, temporal and spatial characteristics of the climate and environment of land desertification in the north of Shanxi Province over the past 30 years have been analyzed. The spatial and temporal variation of vegetation and the distribution characteristics of soil texture in the region during the past 10 years reveal the interrelation among climate, surface environment and sandy land. On the basis of this, the index of sand dune activity is put forward. Vegetation index (NDVI) and soil erodibility factor (NDVI) were used to analyze the spatial distribution, area size and dynamic change of sandy land in North Shanxi. The BP artificial neural network is applied to the simulation and verification of desertification index to realize the effective and rapid monitoring of desertification land. The results show that the average temperature tendency rate of the study area is 0.48 鈩，

本文编号：1543245