伊犁河中下游近40年土地利用与覆被变化

针对跨界流域土地利用/覆被变化(LUCC)信息十分有限,无法满足对环境变化评估需要的现状,本文以跨界流域——哈萨克斯坦境内伊犁河中下游为研究区,利用20世纪70年代的MSS、90年代的TM、2000年和2007年的ETM卫星遥感影像,采用目视解译与决策树相结合的分类方法,可较高精度提取研究区LUCC的时空信息,通过一套数理统计模型,定量分析了区域LUCC的过程和趋势。近40年来,高覆盖度林草地、中覆盖度林草地和耕地始终是伊犁河中下游地区所占比例最大的3种土地利用/覆被类型。整个研究时段内,耕地、水库坑塘和未利用地先增加后减少,其中耕地总体呈现减少的趋势,但减少幅度逐渐减小,水库坑塘和未利用地面积总体趋于增加。高覆盖度林草地和河流呈现出持续减少的态势,而建设用地面积持续增加。中覆盖度林草地、湖泊和沼泽先增加后减少,总体呈现增加趋势。低覆盖度林草地经历了减少—增加—减少的变化过程,总体呈现减少趋势。耕地和林草地相互转换频繁,其中耕地与高覆盖度林草地之间的转换和高、中覆盖度林草地之间的转换为区域内最主要的四种变化类型。1970-2007年间,伊犁河中下游地区土地利用始终处于准平衡状态,但有向不平衡状态发展的趋势。20世纪70年代卡普恰盖水库的建立和90年代初期的政策变化改变了原有变化的随机性和平稳性,使区域内相关土地利用/覆被发生显著变化

JUNO Sensitivity on Proton Decay p→νˉK+p\to \bar\nu K^+ Searches

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this paper, the potential on searching for proton decay in $p\to \bar\nu K^+$ mode with JUNO is investigated.The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits to suppress the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar\nu K^+$ is 36.9% with a background level of 0.2 events after 10 years of data taking. The estimated sensitivity based on 200 kton-years exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel