中国西部干旱区植被的遥感分类研究

中国西部干旱区气候、土壤、水文、光热、植被等环境因子有着显著的地域差异,若只依靠单一的植被光谱信息来进行准确分类是相当困难的,需要开展基于先验知识、地理信息和遥感信息的分类方法.本文在使用了多种分类方法后,采用了分区分海拔的方法,即将植物的区系理论和植物的纬向、经向和垂直地带性分布特征通过地理信息系统给予知识化的表达,在这些先验知识的基础上叠加植被的光谱特征进行分类,并在局部地区对分类结果进行了验证,取得了较好的效果,为同类研究提供了一种参考思路和方法

西北干旱荒漠区植物区系地理与资源利用

通过对西北干旱荒漠区植物区系种类组成、区系地理特征的研究，对植物区系特有现象及植物区系区划的研究、对各自然单元植物区系相互关系的定量研究，揭示干旱荒漠区植物区系形成与演化机理，进一步阐明它在亚洲中部区系中的地位和关系，最终探讨在全球变化背景下种子植物区系的起源与演化，建立干旱荒漠区系发生理论。为西北干旱荒漠区植物资源的开发利用、种质资源的保护及可持续发展提供理论依据和查询系统，为干旱荒漠区以植被为骨架的受损生态系统的恢复及重建、维护绿洲农业可持续发展的生态环境建设等提供科学理论依据

四种一年生荒漠植物构件形态与生物量间的异速生长关系[J]

1年生草本植物是古尔班通古特沙漠夏秋季节草本层片的主要组成部分。选择4种藜科1年生草本植物(刺沙蓬、沙蓬、角果藜和对节刺)作为研究对象,对比分析了各物种构件形态特征、生物量分配以及它们之间的异速生长关系。结果表明:沙蓬个体最大,其次为刺沙蓬,角果藜和对节刺个体最小;对节刺具有最大的根冠比(R/S),其次是刺沙蓬,沙蓬和角果藜R/S最小。4种植物构件形态与生物量间均呈显著正相关,表现出强烈的协同变化趋势。R/S与绝大部分指标间呈显著负相关,表明随个体增大地下生物量分配比例逐渐减小。4种植物各构件形态、地上及地下生物量间大部分呈指数<1.0的异速生长关系,但各物种间的异速生长指数绝大部分无显著差异..

1982-2006年新疆不同植被类型植被覆盖度变化特征[C]

地表植被是一定水分、气温及其他要素共同作用下的产物,不同植被类型直接反映了不同水热组合及其差异性.植被覆盖变化是生态环境变化的直接结果,对全球能量循环及物质的生物化学循环具有重要的影响,植被覆盖变化研究在全球变化研究中具有重要意义.新疆地处亚欧大陆腹地,植被具有明显的纬向水平地带性分布规律,植被类型丰富,研究新疆地区植被变化具有重要意义

基于气候、地貌、生态系统的景观分类体系——以新疆地区为例/Landscape classification system based on climate, landform, ecosystem: a case study of Xinjiang area[J]

景观分类是景观生态学研究的重要内容之一,既是景观结构与功能研究的基础,又是景观规划、管理等应用研究的前提条件,目前尚没有具有适普性的景观分类体系.提出了景观生态学的一种发生学分类方法,即景观带——基于气候的一级指标(温度带,反映纬度地带性)、景观区——基于干旱指数的二级指标(干湿区,反映经度地带性)、景观类——基于垂直地貌的三级指标(山地和平原,反映垂直地带性)、景观型——基于自然生态系统和人工生态系统的四级指标(反映自然生态系统特征和人类活动)的四级景观分类体系.并利用该体系对新疆地区进行了景观分类,将新疆地区划分为3个景观带、4个景观区、2个景观类、11个景观型.该分类体系与地理景观学派除在自然景观分类系统不同之外,将人工景观指标引入了景观发生学分类.为研究景观分类提供了一种思路和方法,这种分类方法对新疆地区景观的成因、景观演变规律、景观恢复与修复标准等提供了背景参考

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

JUNO sensitivity on proton decay p → ν K + searches*

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this study, the potential of searching for proton decay in the $p\to \bar{\nu} K^+$ 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 suppression of 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% ± 4.9% with a background level of $0.2\pm 0.05({\rm syst})\pm$$0.2({\rm stat})$ events after 10 years of data collection. The estimated sensitivity based on 200 kton-years of exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, which is competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel and complements the use of different detection technologies