【摘 要】
:
溯源侵蚀是沟谷地貌发育的主要侵蚀方式之一,也是我国当前发生最为频繁的沟谷发育方式,与土壤侵蚀产沙与地貌发育关系密切。骊山-横岭-白鹿塬地区地貌类型多样,有黄土台塬、
论文部分内容阅读
溯源侵蚀是沟谷地貌发育的主要侵蚀方式之一,也是我国当前发生最为频繁的沟谷发育方式,与土壤侵蚀产沙与地貌发育关系密切。骊山-横岭-白鹿塬地区地貌类型多样,有黄土台塬、黄土丘陵、河流川地和土石低山丘陵等。该区域沟头的溯源侵蚀作用强烈,且不同地貌类型的溯源侵蚀特征也不尽相同。因此,深入研究该地区沟头溯源侵蚀量化特征和地域性特征,不仅有助于揭示该地区沟头发育演化特点,而且对于区域水土保持治理、土地资源保护利用均具有重要的价值。本文在总结前人的研究成果和经验的基础上,依据地貌学、水文学和空间统计学等相关学科知识,综合运用GIS技术主导下的数字地形分析、地统计分析方法,遥感影像分析解译等室内实验方法,结合沟头实地调查等野外工作方法,以ArcGIS软件为主要技术平台,研究分析了骊山-横岭-白鹿塬地区的沟头溯源侵蚀地域差异性和空间分异特征。本文首先详细介绍了沟头的相关理论,结合沟头的地貌学特征,对其范围下了定义,并发展了基于5米分辨率DEM数据的侵蚀沟头提取方法,随后对研究区进行侵蚀沟头提取实验,得到了较好的效果。接着选取了表征沟头溯源侵蚀强度、残余量和潜能的4个量化指标,其中,沟头频度指标表征溯源侵蚀强度,逼近度指标表征溯源侵蚀残余量,相对高程和沟头的平均坡度指标表征溯源侵蚀的潜能。通过对上述4个指标进行实验样区的提取并分析发现,选取的量化指标能够很好的反映研究区内不同地貌类型的沟头溯源侵蚀特征。最后,通过对骊山-横岭-白鹿塬地区均匀分布的28个实验样区的沟头溯源侵蚀量化指标进行空间分异规律分析,发现研究区内处于不同地貌发育阶段的沟头溯源侵蚀具有一定的分布规律:沟头频度指标在研究区内由南至北呈现递增的趋势;逼近度指标则呈现递减的趋势;该两项指标的变化趋势与研究区内不同地貌特征和沟头溯源侵蚀特征相符合,反映了两项指标与地貌发育程度的关系密切。相对高程和沟头的平均坡度指标则呈现出骊山地区和白鹿塬地区稍高,中间横岭地区稍低的分布规律,也与研究区内不同地貌特征和沟头溯源侵蚀特征密切相关。本次研究是对沟头提取和沟头溯源侵蚀量化研究的一次大胆的尝试,虽然存在一些不足之处,但是对于进一步揭示沟谷地貌发育与沟头溯源侵蚀的定量关系具有一定的参考价值。
其他文献
人类基因组计划的顺利完成,新的高效的实验技术的广泛应用,产生了海量的基因序列信息,生命科学方面的研究也正式步入了后基因组时代。蛋白质参与到生命活动的方方面面,蛋白质
近年来,随着激素替代治疗的广泛应用,关于激素替代治疗对绝经后女性心脑血管疾病的影响备受关注。研究证实激素替代治疗能够调节血脂水平,改善血脂谱,进而延缓动脉粥样硬化的发生。而氧化低密度脂蛋白是评估动脉粥样硬化发生风险的一个重要指标,目前针对激素替代治疗对绝经后女性氧化低密度脂蛋白的影响研究较少。目的:通过监测绝经后女性激素替代治疗过程中氧化低密度脂蛋白及颈动脉内中膜厚度的动态变化,探讨激素替代治疗对
本论文的研究内容主要包括两个部分:格子Boltzmann方法的基本理论研究(Lattice Boltzmann Method,简称LBM);格子Boltzmann方法在致密砂岩渗流模拟中的应用——基于格子Boltzm
大量的工程实践表明,利用纤维增强复合材料(Fiber Reinforced Polymer,简称FRP)对钢筋混凝土(RC)构件进行加固能够显著提高结构或构件的承载力和耐久性。近年来,FRP加固技术
本文依托国家现代化测绘基准体系建设一期工程项目“坐标框架的稳定性分析”的需求,结合当前国际范围内普遍缺乏对区域性参考框架稳定性系统全面的评估的现状,开展了一系列关
随着科技发展的日新月异,随着AR、VR、AI、5G等越来越多前沿技术出现在我们每个普通人的生活中,这些都显示出物理与科学、技术、社会、环境的关系密不可分。了解物理学与这些方面的联系就显得尤为重要,即本文所提到的STSE。面对新时代的人才培养需求,全球教育发达地区都在强调科学技术的社会意义,物理教育必然应担起这样的责任和使命,提高每一位公民的科学素养,实现立德树人的根本任务,培养德智体美劳全面发展的
中国房地产市场日趋成熟化,房地产企业之间竞争的激烈程度比以前更加严重。在这种大环境下,如何获得可观的利润,是房地产企业面临的最主要问题。除紧跟市场动向,推出更符合消费者需求的房源外,严格控制开发成本,无疑成为房地产企业的必要选择。基于上述,本文针对房地产行业成本管理问题进行了分析论述。论述中,本文主要运用了案例分析的方法,运用成本管理理论知识对A房地产集团公司成本管理存在的问题及改进措施进行了研究
企业员工离职会给企业增加招聘成本、运营成本和经济损失,针对于此,提出利用机器学习构建员工离职预测模型。基于二叉树的CART算法和多叉树的C5.0算法有直观的分类规则,而SVM能够处理非线性特征之间的相互作用,其预测的准确度达到82%、85%和86%。但传统单棵树模型和SVM算法无法在不平衡数据场景中有效应对,对于不平衡样本,在原始数据不改变的情形下,通过增加对少类样本的学习权重,改变训练数据的权值
蛋白质是生物体关键的组成成分,存在于细胞中不同区域的蛋白质它们的功能也不一样。所以,预测蛋白质在细胞中的位置能更好的了解它们的功能。我们建立了一个新的单定位凋亡蛋