湿热岩溶山区植被覆盖度与地形因子的相关性研究r——以广西红水河流域为例
右江区湿地维管植物资源调查
右江区湿地维管植物资源调查右江区位于广西壮族自治区北部，是广西壮族自治区辖区内的一个县级市。
该区地处丘陵和山地交错带，有着丰富的湿地资源。
湿地是地球上生态系统中的重要组成部分，有着非常重要的生态、生物多样性和经济价值。
湿地资源的保护和利用是区域可持续发展的关键问题之一，本文通过对右江区湿地维管植物资源的调查，旨在了解该区湿地生态环境的现状和发展趋势，为湿地保护和可持续利用提供参考。
一、调查区域介绍1．地理位置右江区位于广西北部，因境内右江而得名，地处22°18′～23°41′N、107°25′～108°11′E之间，东界钟山县，南连贺州市，西毗灵山县，北靠八步区和平果镇，是广西壮族自治区钦州市辖区内的一个县级市。
2．气候条件右江区属亚热带季风气候区，有着典型的南亚热带季风气候特征。
主要特点是气温适宜、雨量充沛、湿度大、日照时间长。
年均气温在21℃左右，1月份最冷，平均气温为10℃左右，7月份最热，平均气温为28℃左右。
年平均降雨量为1200～1600毫米。
3．地形地貌右江区是地势南高北平的丘陵山地地貌区，地形由西北向东南倾斜，平均海拔为200～500米。
区内主要有龙胜山、刘母山、百丈山等山脉，河流较多，以右江为主，其它支流和小河流也很多。
二、调查方法本次调查对右江区境内的湿地进行了逐一走访，利用现场调查和文献资料查阅相结合的方式，记录了湿地维管植物的种类、数量、分布状况及生态环境等情况，并进行了初步的归纳和统计分析。
三、调查结果1．维管植物种类丰富经过对右江区境内的湿地维管植物进行调查，共记录到湿地维管植物近200种，分布于湿地低洼地、河岸湿地、湖泊湿地、沼泽湿地、沿海湿地等不同环境中。
其中，芦苇、香蒲、鸭嘴草等常见植物种类分布广泛，占据湿地面积较大。
此外，水杉、杜鹃、龙胆等亚热带常见的植物也分布于湿地环境中。
2．湿地类型多样在对右江区境内的湿地进行调查时，发现湿地类型非常多样。
大环江流域土壤侵蚀敏感性评价研究
评价 。结果表 明 ： 大环 江流域 土壤 侵 蚀 以 中度敏 感 及 其 以 下级 别 为主 ， 所 占面积 比 重 为 ７ ３ ． ６ １ ％， 其 中极敏 感 区 占
１ ． １ 研 究 区概 况
体。 ２ 土壤 侵 蚀敏 感性 评价 研究 方法 本 研 究根 据 大 环 江 流 域 的 自然 特 点 ， 结合 Ｕ Ｓ Ｌ Ｅ
大环江流域 地处云 贵高原 向广 西丘 陵区过渡地 中所包含的影响土壤侵 蚀的降雨侵蚀力 （ 尺 ） 、 土壤可 带， 地 理 位置 介 于 东 经 １ ０ ７ 。 ５ ４ ３ ６ 一１ ０ ８ 。 ２ ３ ２ ４ ” 、 北 纬 蚀性 （ Ｋ） 、 地形 （ ） 、 植被覆盖 （ Ｃ） 、 农业措施 （ Ｐ） 因
性 的影 响 因素 及其 在 区域 内的空 间分 布规 律 。本 研究 遥感 影像 图 （ 分辨率为 ３ ０×３ ０ ） 、 行 政 区划 图 、 降 雨数
选取大环江流域为研究区 ， 依据美国通 用土壤 流失方 据 、 Ｄ Ｅ Ｍ、 土地利 用 现状 数 据 、 １： ５万 环 江 县 及 １： ２ ５ 程（ Ｕ Ｓ Ｌ Ｅ ） ， 选择降雨侵蚀力 （ Ｒ ） 、 土壤可蚀性 （ ） 、 地 万荔 波 县土 壤 图及 相 关 土 壤 资料 、 土 壤 侵蚀 敏感 性 分 形（ Ｌ Ｓ ） 和植被覆盖（ Ｃ ） ４个 自然因子作为土壤侵蚀敏 级对照表。将原始数据进行 几何校 正及投影变换 ， 采 感性评价的指标 ， 建立评价指标分级标准 ， 旨在揭示大 用 的投影 系统为 Ｋ ｒ ａ ｓ ｏ ｖ ｓ ｋ ｙ 一 １ ９ ４ ０ 一 Ａ ｌ ｂ ｅ ｒ ｓ 等 面积 双 纬 线 中央经线 为 １ ０ ８ 。 Ｅ， 双 标 准 纬 线 分 别 为 环江流域土壤侵蚀敏感性的空间分布规律 ， 为流域水 割 圆锥 投 影 ：
全国土壤侵蚀普查野外调查单元分布(广西) - 广西水土保持信息网
第一次全国水利普查全国土壤侵蚀普查野外调查单元分布地形图图幅号（广西壮族自治区）第一次全国水利普查领导小组办公室水土保持专项普查工作组二〇一〇年十二月说明一、全国土壤侵蚀普查野外调查单元分布全国土壤侵蚀普查野外调查单元是进行土壤侵蚀野外调查的空间单元，在平原区，调查单元为1km×1km网格所确定的范围；在丘陵区和山区，调查单元为0.2～3km2的闭合集水区（微小流域）。
野外调查单元位置选取在1︰10000地形图的中心位置。
根据土壤侵蚀的主导外营力，将全国划分为水力、风力、冻融和复合等侵蚀类型区。
综合考虑各类型区特点，采取分层抽样与系统抽样相结合的方法，水力侵蚀区按1%基础密度抽样，风力侵蚀区和冻融侵蚀区按0.25%基础密度抽样。
鉴于水利普查总体上时间紧张、任务量大，为减轻基层水利普查机构的工作量，根据县域面积、土地利用及地形状况，适当调整野外调查单元的数量与分布，面积较大县份的野外调查单元总数控制在50个以内，平原区、林区和城区按照0.0625%或0.25%的密度抽样，冰川、永久雪地、沙漠、戈壁、沼泽、大型湖泊和水库等区域不布设野外调查单元。
第一次全国水利普查共布设土壤侵蚀野外调查单元33966个，其中水力侵蚀野外调查单元32364个，风力侵蚀野外调查单元2928个，冻融侵蚀野外调查单元1602个（野外调查单元个数按照地理位置统计，当在同一个野外调查单元同时调查水力、风力、冻融侵蚀时，不重复统计野外调查单元个数）。
广西壮族自治区只有水力侵蚀野外调查单元。
由于使用的县级行政区划图版本较早，某些县份的名称可能与目前实际名称不相符。
野外调查单元的地理位置具有唯一性，县份名称的差异并不影响野外调查单元的数量与分布，在实际普查的任务分解和安排时，可以根据本次普查规定的行政区划统计野外调查单元在目前行政区划单位的数量与分布。
二、全国土壤侵蚀普查野外调查单元分布表格说明县级行政区划：据2001年中华人民共和国行政区划简册制定。
高考地理知识点复习《自然地理环境的整体性》十年真题练习
高考地理知识点复习《自然地理环境的整体性》十年真题练习（2023·浙江卷）在“双碳”目标背景下，湖泊湿地的生态修复是个重要的固碳举措。
下图为湖泊湿地碳循环示意图。
完成下面小题。
1．植物多样性增加对湖泊湿地固碳作用的影响是（）A．土壤碳含量降低B．根系吸碳量减少C．碳净排放量降低D．微生物活性减弱2．下列对湖泊湿地生态修复的措施，合理的是（）A．减少湖滨植物，清除入湖污染物B．放生外来物种，增加生物多样性C．降低湖面水位，重建微生物群落D．改变湿地地形，建设生态缓冲岛（2023·浙江卷）下图为广东某丹霞地貌景观图，该地貌主要发育于白垩纪的红色地层。
该地质时期，当地主要受信风、副高控制。
完成下面小题。
3．该地貌景观的物质组成是（）A．砂砾岩B．石灰岩C．石英岩D．花岗岩4．该红色地层形成时期的气候特征为（）A．冷湿B．暖湿C．冷干D．暖干（2023·北京卷）图为青海省海南藏族自治州图。
读图完成下面小题。
5．该州（）A．中部地势高，地形起伏和缓B．黄河沿岸多种植玉米、水稻C．南部为荒漠，草场退化严重D．地热资源丰富，温泉分布广6．图中（）A．河流为外流河，属于黄河水系B．龙羊峡水库有灌溉、发电功能C．青海湖水位较高，补给倒淌河D．沙珠玉河自东向西流，流速慢7．京藏高速（G6）穿过该州（）A．促进贵南纺织和印染工业发展B．改善沿线城镇大气环境质量C．加强共和与其他城镇之间联系D．导致区域人口分布重心西移（2023·全国乙卷）新西兰南岛上的南阿尔卑斯山脉（约42°S-45°S）位于板块边界附近，呈东北—西南走向，其形态受板块运动和以流水为主的外力作用共同影响。
某科研团队对该山脉东西向剖面形态进行研究，观测到目前该山脉仍在升高并向西扩展；模拟研究表明未来该山脉升高速度逐渐放缓，高度将趋于稳定。
据此完成下面小题。
8．推测目前该山脉仍在升高并向西扩展是由于（）A．板块挤压B．火山不断喷发C．板块张裂D．岩浆持续侵入9．假设不受内力作用，在外力作用下，该山脉（）A．西坡侵蚀强烈，山脊线东移B．西坡侵蚀强烈，山脊线稳定C．东坡侵蚀强烈，山脊线西移D．东坡侵蚀强烈，山脊线稳定10．未来该山脉高度将趋于稳定，是由于随山体升高（）A．板块运动逐渐加强B．板块运动逐渐减弱C．外力作用逐渐加强D．外力作用逐渐减弱（2023·全国甲卷）下图为某区域的典型剖面示意图，该区域的山坡受流水侵蚀，谷地持续接受沉积。
气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被NDVI变化相对作用
第29卷第3期2022年6月水土保持研究R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .29,N o .3J u n .,2022收稿日期:2021-04-16 修回日期:2021-05-22资助项目:广西自然科学资助项目 气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被覆盖变化相对作用研究 (2020G X N S F B A 297160);广西空间信息与测绘重点实验室资助课题(191851016);桂林理工大学科研启动资助项目(G U T Q D J J 2019172);2021年大学生创新创业训练计划项目(202110596006,202110596785) 第一作者:徐勇(1988 ),男,湖南省益阳市人,博士,讲师,主要从事气候变化和植被N D V I 反演的研究㊂E -m a i l :y o n gx u @g l u t .e d u .c n 气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被N D V I 变化相对作用徐勇1,2,黄雯婷2,卢梦缘2,欧昱贤2,张占奕2,李明杰2,郭振东2,马瑞雪2(1.桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林5410062.桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541006)摘 要:定量厘定气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被N D V I 变化的相对作用,可为揭示喀斯特地貌区植被N D V I 时空演变特征及其驱动机制提供依据㊂以MO D I SN D V I ㊁S R TM D E M ㊁基于站点的气象数据为数据源,建立T h e i l -S e n M e d i a n 斜率估计㊁残差分析㊁相对作用分析等多数学模型,分析了2001 2019年西南喀斯特地貌区气候变化和人类活动对植被N D V I 变化的相对作用,揭示植被N D V I 与降水㊁气温㊁相对湿度和日照时数的相关性㊂结果表明:研究时段内西南喀斯特地貌区植被N D V I 总体上呈上升态势,植被N D V I 变化趋势呈现明显的空间异质性,植被N D V I 增加的区域面积远大于减少的区域面积;研究区植被改善和植被退化均受人类活动的主导㊂研究时段内西南喀斯特地貌区植被N D V I 与降水㊁气温以及相对湿度整体呈正相关,相关程度依次递减,与日照时数呈负相关㊂综上可知,研究时段内西南喀斯特地貌区植被覆盖呈改善态势,人类活动可被认为是影响西南喀斯特地貌区植被N D V I变化的主要驱动力,植被N D V I 与降水㊁气温㊁相对湿度和日照时数的相关系数在空间上呈现明显的异质性㊂关键词:西南喀斯特地貌区;植被N D V I;气候变化;人类活动;相对作用中图分类号:Q 948 文献标识码:A 文章编号:1005-3409(2022)03-0292-08V e g e t a t i o nC o v e rC h a n g e a n d t h eR e l a t i v eR o l e o fC l i m a t e C h a n ge a n dH u m a nA c t i v i t i e s i nS o u t h w e s tK a r s tA r e a s X U Y o n g 1,2,HU A N G W e n t i n g 2,L U M e n g yu a n 2,O U Y u x i a n 2,Z H A N GZ h a n y i 2,L IM i n g j i e 2,G U OZ h e n d o n g 2,MA Ru i x u e 2(1.G u a n g x iK e y L a b o r a t o r y o f S p a t i a l I n fo r m a t i o na n dG e o m a t i c s ,G u i l i nU n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ,G u i l i n ,G u a n g x i 541006,C h i n a ;2.C o l l e g e o f G e o m a t i c s a n dG e o i n f o r m a t i o n ,G u i l i nU n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ,G u i l i n ,G u a n gx i 541006,C h i n a )A b s t r a c t :S t u d y i n g o nv e g e t a t i o n c o v e r c h a n g e a n d t h e r e l a t i v e r o l e o f c l i m a t e c h a n ge a n d h u m a n a c t i v i t i e s c a n p r o v i d e ab e t t e r u n d e r s t a n d i n gf o r s p a t i o t e m p o r a l v eg e t a t i o nv a r i a t i o na n d th ed ri v i n g me c h a n i s mof c l i m a t e c h a ng e a n dh u m a na c ti v i t i e s t ov e ge t a t i o nv a r i a t i o n i ns o u t h w e s t k a r s t a r e a s ,C h i n a .B a s e do n t h em o d e r a t e r e s o l u t i o n i m a g i n g s p e c t r o r a d i o m e t e r (MO D I S )n o r m a l i z e dd if f e r e n c e v eg e t a t i o n i n d e x (N D V I )t i m e s e r i e s ,d i g i t a l e l e v a t i o nm o d e l d a t a (D E M ),i n s i t u c l i m a t e d a t a u s i n g Th ei l -S e nM e d i a n a n a l y s i s ,M a n n -K e n d a l l s i g-n i f i c a n c e t e s t ,r e l a t i v e a n a l y s i s ,a n d s o o n ,w e a n a l y z e d t h e r e l a t i v e r o l e o f c l i m a t e c h a n ge a n dh u m a n a c t i v i -t i e so nv e g e t a t i o nv a r i a t i o n ,e x p l o r e dt h ec o r r e l a t i o nc o ef f i c i e n t sb e t w e e n N D V Ia n dc l i m a t ev a r i a b l e s i n s o u t h w e s t k a r s t a r e a s ,C h i n a f r o m2001t o 2019.T h e r e s u l t s s h o w e d t h a t f r o m2001t o 2019,t h e v eg e t a t i o n c o v e r p r e s e n t e d a nu p w a r d t r e n d i n s o u th w e s t k a r s t a r e a s .T h e s p a ti a l p a t t e r no f v e g e t a t i o nv a r i a t i o n e x h i b i -t e do b v i o u s s p a t i a l h e t e r o g e n e i t y a n d t h e a r e a sw i t h v e g e t a t i o n i m pr o v e m e n tw e r e g r e a t e r t h a n t h e a r e a sw i t h v e g e t a t i o nd e g r a d a t i o n .F u r t h e r m o r e ,t h er e l a t i v er o l eo fh u m a na c t i v i t i e so nv e g e t a t i o ni m pr o v e m e n ta n dv e g e t a t i o nd e g r a d a t i o nw a s h i g h e r t h a n t h e r e l a t i v e r o l e o f c l i m a t e c h a n g e o nv e g e t a t i o nv a r i a t i o n.T h e v e g e-t a t i o n c o v e rw a s p o s i t i v e l y a n dm o s t s i g n i f i c a n t l y a s s o c i a t e dw i t h p r e c i p i t a t i o n,f o l l o w e db y t e m p e r a t u r e a n d r e l a t i v eh u m i d i t y b u tn e g a t i v e l y a s s o c i a t e d w i t hs u n s h i n ed u r a t i o ni ns o u t h w e s tk a r s ta r e a sf r o m2001t o 2019.T h e s e r e s u l t s i n d i c a t e d t h a t b o t h t h e v e g e t a t i o n i m p r o v e m e n t a n d v e g e t a t i o nd e g r a d a t i o nw e r e d o m i n a-t e db y h u m a n a c t i v i t i e s,a n d t h e c o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t b e t w e e nN D V I a n d c l i m a t e v a r i a b l e s e x h i b i t e d s i g n i f i-c a n t r e g i o n a l d i f f e r e n c e s i n s o u t h w e s t k a r s t a r e a s i n t h e s t u d yp e r i o d.K e y w o r d s:s o u t h w e s t k a r s t a r e a s;N D V I;c l i m a t e c h a n g e;h u m a na c t i v i t i e s;r e l a t i v e r o l e喀斯特地貌区作为中国四大生态环境敏感区之一,地质构造复杂㊁地貌类型多变,加上受区域气候和人类活动的双重作用,部分地区生态环境日益恶化,石质荒漠化已经成为制约区域经济发展和生态文明建设的重要因素[1-3]㊂因此,在喀斯特地貌区开展生态环境监测及生态质量评价,对推动喀斯特地貌区的生态恢复具有重要现实意义㊂植被作为生物圈的重要组成部分,可以有效地反映区域的生态状况,对生态环境变化具有良好的指示作用[4-9]㊂传统的植被生长监测主要为地面实测法,但该方法通常需要大量的人力物力,且易受时间空间限制,难以进行大尺度植被生长监测㊂20世纪以来,得益于遥感产业的蓬勃发展,海量的遥感数据为大面积植被生长监测提供了多源数据支持,遥感监测成为全球和地区生态环境监测的重要技术手段之一[10-12]㊂归一化植被指数(N o r m a l i z e dD i f f e r e n c eV e g e t a t i o n I n d e x,N D V I)常被用来反演植被的覆盖程度,能在不同的时间和空间尺度上反映植被状况,因而被广泛应用于植被覆盖格局时空演变特征研究及植被生长监测中[13-18]㊂近年来,已有许多国内外学者使用遥感技术在不同时空尺度上对植被覆盖动态变化及影响因素方面进行了研究,气候变化作为影响植被生长和空间分异的驱动力受到广泛关注[19-25]㊂随着学者对植被覆盖动态变化及其驱动力研究的不断深入,针对西南喀斯特地貌区植被覆盖动态变化及其驱动力方面的研究也取得了一系列成果,肖建勇等[26]研究表明喀斯特地区植被空间分异受气候变化和人类活动的影响强于非喀斯特地区,丁文荣等[27]研究发现滇东南喀斯特地貌区植被改善受气候变化和人类活动的双重作用,且表现出较强的地域分布差异㊂张凯选等[28],吕妍等[29],也对西南喀斯特地貌区植被覆盖变化及其成因进行了分析,发现除了气候变化外,植被覆盖还受非气候因子的影响㊂在已有研究中,对气候变化的影响研究较多,且主要集中于降水和气温两种气象要素对植被生长的驱动,没有考虑日照时数和相对湿度等气象因子对区域植被生长状况的影响,在一定程度上降低了研究结果的精度;对人类活动和植被生长之间的响应机制的研究大都停留在定性描述层面,人类活动对喀斯特地貌区植被N D V I变化的驱动机制尚不明确,且并未定量厘定各驱动力对植被覆盖变化的影响㊂因此,本文基于2001 2019年MO D I S N D V I时间序列㊁S R T M D E M数据㊁降水㊁气温㊁相对湿度和日照时数时间序列,通过建立T h e i l-S e n M e d i a n斜率估计模型㊁M a n n-K e n d a l l显著性检验模型㊁残差分析模型和相对作用分析模型等,厘清气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被N D V I变化的影响,进一步明晰西南喀斯特地貌区植被覆盖在气候变化和人类活动驱动下的时空演变机制,研究结果对喀斯特地貌区生态环境评估和保护㊁资源的合理开发和利用以及石漠化研究和防治具有重要的现实和科学意义㊂1数据来源及研究方法1.1研究区概况研究区位于中国西南部,区域范围在20ʎ54' 34ʎ19'N,97ʎ21' 112ʎ04'E㊂在行政区划上,包含 西南三省一区一市 ,即四川省㊁云南省㊁贵州省㊁广西壮族自治区以及重庆市,总面积为137.63万k m2㊂研究区内最高海拔为6304m,最低海拔为-20m,地势起伏较大(图1)㊂研究区内地貌类型复杂,从西部青藏高原向东部丘陵平原地区过渡,喀斯特地貌分布广泛㊂气候类型主要包括热带季风和亚热带季风气候,大部分地区冬暖夏热,年平均气温在-3~24ħ,年日照时数在752.6~ 3504.9h;年均降水量在340~2300m m,自东南向西北递减,雨热同季期,降水充沛,为植被的生长提供了有利条件㊂此外,该地区经济发展较为缓慢,是 西部大开发战略 的重要发展区域之一㊂1.2数据来源与处理本研究采用的N D V I时间序列来自美国国家航空航天局发布的MO D13A C6产品数据集,数据的时间分辨率和空间分辨率分别为1月和1k m,本研究采用2001年1月至2019年12月逐月MO D I S392第3期徐勇等:气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被N D V I变化相对作用N D V I 时间序列,数据集不需要进行大气校正等预处理,发布的产品数据集已经消除了水㊁云㊁重气溶胶和云影等对数据带来的偏差㊂图1 研究区高程及其气象站点空间分布气象数据共选取了研究区及其周围155个气象站点的逐日气象数据㊂气象数据来自中国气象数据网(h t t p :ʊd a t a .c m a .c n ),数据经过严格的精度控制,质量良好㊂为了减少地理位置信息对气象数据插值精度的影响,选用A N U S P L I N 插值软件引入D E M 作为协变量对气象数据进行空间内插,D E M 数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心,数据的空间分辨率为1k m ,投影系统与气象因子数据集一致㊂1.3 研究方法1.3.1 T h e i l -S e n M e d i a n 斜率估计和M a n n -K e n d a l l 显著性检验 T h e i l -S e n M e d i a n 斜率估计常用来探究某长时间序列变量随时间的变化态势㊂本文采用T h e i l -S e n M e d i a n 斜率估计[30]探究研究时段内西南喀斯特地貌区植被N D V I 的变化趋势,揭示其在时间尺度上的变化特征㊂T h e i l -S e n M e d i a n 趋势分析计算公式如下:βN D VI =M e d i a n (N D V I j -N D V I i j -i ),1ɤi <j ɤn (1)式中:i 和j 代表年份;N D V I i 代表在第i 年的植被N D V I 值;N D V I j 代表在第j 年的植被N D V I 值;βN D V I 代表研究时段内植被N D V I 的变化斜率;当βN D V I >0时,说明研究时段内植被N D V I 呈上升趋势,植被覆盖有所改善,当βN D VI =0时,说明研究时段内植被N D V I 保持不变,植被覆盖较为稳定,当βN D V I <0时,说明研究时段内植被N D V I 呈下降趋势,植被覆盖有所退化㊂为定性区分研究时段内植被N D V I 变化趋势,使用M a n n -K e n d a l l 显著性检验法进行判别[27,30]㊂对于给定显著性水平α,当|Z |>Z 1-α/2,代表植被N D V I 时间序列在给定显著性水平α上变化显著,反之,则认为其在给定显著性水平α上变化不显著㊂本文定义变化斜率在给定显著性水平α=0.05下显著时,为显著变化;在α=0.01下显著时,为极显著变化㊂1.3.2 多元线性回归分析和残差分析 植被群落的时空演变受区域气候条件和人类活动强度的共同影响,本研究通过构建多元回归分析模型和残差分析模型,定量厘定气候变化和人类活动对植被N D V I 变化的影响[11,31]㊂首先,基于研究时段内植被N D V I观测值(N D V I O b s ,下同)㊁降水㊁气温㊁相对湿度和日照时数时间序列,构建多元一次线性回归模型,获得单独气候变化影响的植被N D V I 预测值(N D V I P r e ,下同)时间序列;然后,基于植被N D V I O b s 与植被N D V I P r e 时间序列,构建残差分析模型,获得单独人类活动影响的植被N D V I 残差值(N D V I R e s ,下同)时间序列;当N D V I P r e >0时,说明气候变化对植被N D V I 的上升起到了积极的作用;当N D V I P r e =0,说明气候变化对植被N D V I 影响甚微;当N D V I P r e <0时,说明气候变化对植被N D V I 的上升起到了抑制作用㊂同理,可得出人类活动对植被N D V I 变化的影响㊂1.3.3 相对作用分析法 本文使用相对作用分析法来定量区分气候变化和人类活动对植被N D V I 变化的相对作用[32]㊂主要思路为:首先,基于植被N D V I O b s 时间序列,获得2001 2019年植被N D V I O b s 的变化斜率,即βN D V I O b s ㊂定义βN D VI O b s 大于0的区域为植被改善区,βN D V I O b s 小于0的区域为植被退化区;接下来,计算植被N D V I P r e 和N D V I R e s 的时间序列的变化斜率即βN D V P r e 和βN D V I R e s ;最后,基于βN D V I P r e 和βN D V I R e s 的取值区间,构建气候变化和人类活动驱动下植被N D V I 变化的6种情境㊂具体如表1所示㊂1.3.4 相关分析 基于相关分析法,得到研究区植被生长与气温㊁降水㊁相对湿度和日照时数的相关性,探究植被N D V I 对各气象因子变化的响应程度㊂具体公式如下[11]:R x y =ðni =1(x i -x )(y i -y )ðni =1(x i -x )2ðni =1(y i -y )2(7)式中:R x y 为x 与y 之间的相关系数,相关系数大,则代表x 与y 存在较强的相关性;n 表示研究时段的总年492 水土保持研究 第29卷数;i表示第i年;x与y分别为n年x和y的平均值㊂为揭示植被N D V I变化和气候变化的最大响应关系,本文通过计算植被N D V I与同期及前1 3月气象因子相关系数,然后选取4个相关系数中的最大值来实现㊂表1不同情景下气候变化和人类活动对植被N D V I变化作用大小的定量分离方法参数βN D V I P r eβN D V I R e s气候变化的相对作用[ˑ100%]人类活动的相对作用[ˑ100%]说明植被改善情境1>0>0ΔN D V I P r eΔN D V I P r e+ΔN D V I R e sΔN D V I R e sΔN D V I P r e+ΔN D V I R e s气候变化和人类活动共同促进植被覆盖改善,以其各自N D V I变化量所占百分比为各自相对作用情境2>0<010气候变化综合作用导致植被覆盖改善情境3<0>001人类活动综合作用导致植被覆盖改善植被退化情境1<0<0ΔN D V I P r eΔN D V I P r e+ΔN D V I R e sΔN D V I R e sΔN D V I P r e+ΔN D V I R e s气候变化和人类活动共同促进植被覆盖减少,以其各自N D V I变化量所占百分比为各自相对作用情境2<0>010气候变化综合作用导致植被覆盖退化情境3>0<001人类活动综合作用导致植被覆盖退化式中:ΔN D V I P r e是t+1时刻气候变化所造成的N D V I P r e与t时刻N D V I P r e的差值;ΔN D V I R e s是t+1时刻人类活动所造成的N D V I R e s与t时刻N D V I R e s的差值㊂2结果与分析2.1植被N D V I时空演变特征由图2可知,研究时段内研究区植被N D V I年平均值在0.757~0.802之间,最大值出现在2018年,最小值出现在2001年㊂研究区植被N D V I整体呈现波动上升趋势,上升速率为0.0025/a㊂由上可知,近19a来,西南喀斯特地貌区植被N D V I整体得到改善㊂但在2011年㊁2014年㊁2016年植被N D V I值出现明显下降趋势,其中以2011年的下降趋势最为显著㊂研究区在2010年㊁2013年㊁2015年均遭受了大范围且程度严重的自然灾害,其中2010年西南地区出现了近50a来最严重的干旱[33-34],极端天气等自然灾害的发生,会对植被活动产生负面影响,是导致西南喀斯特地貌区部分年份植被N D V I下降的主要原因㊂图22001-2019年西南喀斯特地貌区植被N D V I时间变化特征尽管西南喀斯特地貌区植被N D V I状况总体趋于好转且植被N D V I年际差异较小,但植被N D V I 变化存在明显的空间异质性㊂由图3看出,研究时段区域内植被N D V I呈上升态势的区域面积大于呈下降态势的面积,分别占研究区总面积的86.25%和13.75%,其中,极显著上升(p<0.01)的区域约占研究区总面积的35.33%,主要分布在横断山脉以东地区,包括四川东北部㊁重庆东部㊁贵州西部和广西中西部等㊂极显著下降(p<0.01)和显著下降(p<0.05)的区域仅占研究区总面积的1.82%,零星分布在城市中心区和旅游业发达地区㊂近年来,随着经济的快速发展,在城市扩张㊁城市基础设施建设㊁工业化发展和旅游资源开发的综合作用下,以上城市及其周边地区以及各旅游开发区植被覆盖呈下降趋势[26]㊂图32001-2019年西南喀斯特地貌区植被N D V I变化趋势2.2植被改善区气候变化和人类活动的相对作用大小本文中提到的植被改善区是指βN D V I O b s>0的区域,人类活动对研究区植被改善区的相对作用略大于气候变化,人类活动对植被改善区的相对作用平均值592第3期徐勇等:气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被N D V I变化相对作用为55.13%,气候变化对植被改善区相对作用平均值为44.87%(图4)㊂2001 2019年人类活动是研究区植被改善的主要驱动力㊂以人类活动为主(相对作用大于50%)导致植被改善的区域面积占总改善面积的54.97%,主要分布于四川东南部㊁重庆南部㊁贵州北部和中部㊁广西北部和西南部以及云南东南部和西部;而以气候变化为主导致植被改善的区域占总改善区域的45.03%,主要分布在云贵川三地接壤处㊁广西南部㊁重庆大部分地区以及四川北部㊂从空间分布格局来看,气候变化和人类活动对研究区植被改善区的相对作用在空间上呈交错格局㊂植被覆盖呈极显著上升的地区同样受人类活动的主导㊂图42001-2019年西南喀斯特地貌区气候变化和人类活动在植被改善区域的相对作用2.3植被退化区气候变化和人类活动的相对作用大小气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区大部分地区植被生长具有促进作用,但也导致局部植被活力呈下降趋势㊂与植被改善区相对应,植被退化区是指βN D V I O b s<0的区域㊂2001 2019年人类活动和气候变化对西南喀斯特地貌植被退化区的相对作用分别为54.57%和45.43%(图5),由此可知,人类活动是引起研究区植被退化的重要驱动力㊂气候变化和人类活动共同导致研究区局部地区的植被呈退化趋势,但两者相对作用大小存在较大空间差异㊂以气候变化为主导致植被退化的区域面积占总退化面积的42.96%,主要分布于重庆与四川交汇地区㊁云南中部㊁广西东部和中部;以人类活动为主导致植被退化的区域面积占总退化面积的57.04%,主要分布在四川中西部㊁四川和重庆交界处以及贵州中部和云南中部㊂以人类活动为主导致研究区植被呈退化的面积占极显著下降与显著下降面积的50%以上㊂3讨论3.1气候变化影响下植被N D V I时空演变特征在区域和全球尺度上,植被生态系统时空演变特征及空间分布格局很大程度上受到气候变化的影响㊂通过多元线性回归法,得到研究区植被N D V I P r e时间序列,对西南喀斯特地貌区植被N D V I P r e变化趋势作进一步分析,获得气候变化影响下植被N D V I空间演变特征,结果见图6㊂气候变化影响下,植被N D V I 呈退化态势的面积远小于植被呈改善态势的面积,植被呈改善态势的区域占81.06%,其中呈显著上升和极显著上升的区域占31.90%,主要分布在云贵川三地接壤处㊁广西中部和南部以及四川和重庆北部㊂显著下降和极显著下降的区域仅占2.91%,零散分布于云贵川三省和重庆㊂图52001-2019年西南喀斯特地貌区气候变化和人类活动在植被退化区域的相对作用图62001-2019年西南喀斯特地貌区植被N D V I预测值变化趋势3.2植被N D V I对气候变化的响应关系气候变化通过多种气象因子的动态变化和相互作用影响植被的生长㊂本文通过分析植被N D V I与前0 3月降水㊁气温㊁相对湿度和日照时数的相关系数,然后利用绝对值最大值合成法得到两者之间的最大相关系数,以此得到植被N D V I对各气象因子变692水土保持研究第29卷化的最大响应,揭示各气象因子对植被N D V I变化的驱动㊂总体上,降水㊁气温和相对湿度对研究区植被生长具有正向促进作用,而日照时数对研究区植被生长具有负向抑制作用㊂其中,植被N D V I与气温㊁降水和相对湿度的平均最大相关系数依次降低,分别为0.174,0.171和0.081,与日照时数的平均最大相关系数为-0.046㊂综上可知,气温㊁降水和相对湿度能够促进研究区植被的生长,而日照时数抑制了研究区植被的生长㊂植被N D V I与各气象因子的相关性呈现明显的地域差异㊂研究区大部分地区植被生长受降水㊁气温和相对湿度的正向影响,与之相反,研究区大部分地区植被生长受日照时数的负向影响㊂超过78%的区域植被N D V I与降水呈正相关关系,其中,通过p< 0.05显著性检验的区域占10.51%,如图7A所示,主要分布在重庆北部以及四川东北部㊂超过76%的区域植被N D V I与气温呈正相关关系,其中,通过p<0.05显著性检验的区域占13.23%,如图7B所示,主要分布在四川北部㊁重庆北部㊁云南西南部以及云南㊁四川㊁贵州三省交界处㊂超过60%的区域植被N D V I 与相对湿度呈正相关关系,其中,通过p<0.05显著性检验的区域占9.10%,如图7C所示,主要分布在重庆南部㊁四川南部㊁云南南部㊁贵州北部和广西中南部㊂超过58%的区域植被N D V I与日照时数呈负相关关系(图7D),其中,通过p<0.05显著性检验的区域占3.37%,主要分布在重庆以及四川㊁重庆㊁贵州三省交界处,抑制作用自西向东呈现上升的趋势㊂由相关分析结果可知,2001 2019年西南喀斯特地貌区植被N D V I与降水㊁气温以及相对湿度整体呈正相关,且与气温的相关性最强,而西南喀斯特地貌区植被N D V I与日照时数呈负相关㊂由上可知,西南喀斯特地区气候变化对植被生长既有正向促进作用,又有负向抑制作用,且影响程度呈明显的空间分异特征㊂图7西南喀斯特地貌区植被N D V I与气象因子相关显著性3.3人类活动影响下植被N D V I时空演变特征植被生长与气候变化和人类活动有着密不可分的联系㊂本文利用残差分析得到西南喀斯特地貌区研究时段植被N D V I R e s,并根据时间序列计算得到其变化趋势,得到人类活动影响下的植被变化趋势的空间差异,如图8所示㊂2001 2019年西南喀斯特地貌区植被N D V I R e s的变化趋势表现出明显的空间分异性,呈现出 东南高,西北低 的分布特征㊂植被N D V I R e s呈上升趋势和下降趋势的面积分别占82.86%和17.14%㊂综上所述,区域植被生长受到人类活动正向促进和负向抑制的双重影响,整体上对区域植被生长的正向促进作用占主要地位㊂受人类活动的影响,12.45%的地区植被N D V I呈极显著上升,分布在云南东南部㊁重庆东南部㊁广西北部以及贵州大部分地区,这一定程度上得益于当地森林保护工程的实施以及自然环境的科学保护[35-37]㊂在研究区内,零散的分布着植被N D V I残差变化趋势小于0的区域,有约0.73%的区域呈现显著下降和极显著下降,大多数分布在城市中心地区以及其周边邻近地区㊂3.4植被N D V I对人类活动的响应关系近19a来,随着西南喀斯特地貌区生态保护的推进,西南喀斯特地貌区各省区植被覆盖度都有不同程度的增加,尤其是进入21世纪以来,国家高度重视西南石漠化的防治,把西南喀斯特地貌区的石漠化治理提升到了国家目标高度[38],一系列生态工程的实施对植被恢复起着至关重要的作用㊂广西的林业工程和云南的退耕还林工程,不仅改善了区域植被覆盖,同时还大大改善了区域生物群落生存环境[35,39];西南地区生态林业工程的实施,如天然林资源保护工程和退耕还林工程,在一定程度上增强了土地抵御灾害的能力,有效地降低了区域石漠化程度,提升了区域植被覆盖[40]㊂792第3期徐勇等:气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被N D V I变化相对作用图82001-2019年西南喀斯特地貌区植被N D V I残差值变化趋势与生态工程的正向促进作用相对,人类社会在快速发展中对资源的不合理利用也是影响区域植被整体覆盖状况的重要原因㊂例如,四川省西北部畜牧业的快速发展对当地生态环境造成了一定的破坏,致使部分地区植被严重减少[41],同时,人口密度的不断增长和城市化进程的不断加快,也一定程度上抑制了植被群落的繁衍进程;2002 2019年,云南省人口比重增长超过20%,经济增长和城镇人口的不断攀升致使城镇建设用地面积不断扩大,最终导致部分地区植被覆盖呈下降趋势㊂综上可知,生态林业工程的实施使得植被覆盖整体呈上升态势,但人类在发展经济中的不合理开发对部分地区植被生长的抑制作用同样不可忽略㊂4结论(1)研究时段内西南喀斯特地貌区植被N D V I 整体呈上升态势,且上升态势呈 东南高西北低 的分布格局㊂植被N D V I呈上升趋势的面积远大于呈下降趋势的面积,呈上升趋势的区域主要分布在研究区东南部㊂(2)西南喀斯特地貌区植被改善区和植被退化区受人类活动作用均强于气候变化,其中,人类活动对研究区植被改善和植被退化的相对作用分别为55.13%和54.57%㊂因此,人类活动被认为是驱动西南喀斯特地貌区植被N D V I变化的主导因素㊂(3)植被N D V I和气象因子相关性呈现明显的空间异质性㊂气候变化对研究区植被N D V I变化具有双重影响,研究区植被N D V I与降水㊁气温和相对湿度整体上呈正相关关系,而与日照时数整体上呈负相关关系㊂参考文献:[1]陈洪松,聂云鹏,王克林.岩溶山区水分时空异质性及植物适应机理研究进展[J].生态学报,2013,33(2):317-326. [2]宋同清,彭晚霞,杜虎,等.中国西南喀斯特石漠化时空演变特征㊁发生机制与调控对策[J].生态学报,2014,34(18):5328-5341.[3]李建明,王志刚,王爱娟,等.退耕还林恢复年限对岩溶槽谷区石漠化土壤物理性质的影响[J].农业工程学报, 2020,36(1):99-108.[4] C h e nT,D e J e uR A M,L i uY Y,e t a l.U s i n g s a t e l l i t eb a s e d s o i lm o i s t u r e t o q u a n t i f y t h ew a t e r d r i v e n v a r i a b i l-i t y i nN D V I:Ac a s es t u d y o v e rm a i n l a n d A u s t r a l i a[J].R e m o t eS e n s i n g o fE n v i r o n m e n t,2014,140:330-338.[5] G e r i sJ,T e t z l a f fD,M c D o n n e l l JJ,e ta l.S p a t i a l a n dt e m p o r a l p a t t e r n so fs o i lw a t e rs t o r a g ea n dv e g e t a t i o nw a t e r u s e i nh u m i dn o r t h e r nc a t c h m e n t s[J].S c i e n c eo f t h eT o t a l E n v i r o n m e n t,2017,595:486-493. 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红水河流域面雨量多模式智能预报方法研究
红水河流域面雨量多模式智能预报方法研究发布时间：2022-10-13T07:37:47.348Z 来源：《科学与技术》2022年6月第11期作者：贺春江黄珩韦健黎金玲[导读] 利用ECMWF、日本中分辩率（JMA）、德国（ GERMAN）和GRAPES-MESO网格降水预报产品贺春江黄珩韦健黎金玲广西河池市气象局广西河池 547000摘要：利用ECMWF、日本中分辩率（JMA）、德国（ GERMAN）和GRAPES-MESO网格降水预报产品，采用双线性二次插值的方法把网格预报的数值插入红水河各集雨区实际区域自动站点作为各时段该气象观测站的预报值，用线性回归中的最小二乘法对区域自动站实际数据与各模式的数值预报进行相关系数的计算，通过线性回归的方式确定各模式的权重，利用机器学习的方式，不断的对各模式权重动态调整，建立各流域面雨量预报产品的线性回归方程。
并以2021年4-6月为例，采用平均绝对误差法检验红水河流域各集雨区智能预报面雨量与预报员综合预报面雨量的预报效果，结果表明智能预报的预报能力优于预报员同期制做的综合面雨量预报，有较好的应用前景，能提高流域面雨量定量预报的精度和准确度，发挥气象预报在水库调控、负荷调整及水位控制的作用。
关键词：流域面雨量；多模式智能预报；方法研究1引言红水河是珠江水系的西江干流，水能资源丰富，建设有天生桥一级、天生桥二级、平班、龙滩、岩滩、大化、百龙滩、乐滩、桥巩、大藤峡10个梯级电站，全长1050公里，总落差756.6米。
2017年7月12日随着中国大唐集团广西分公司集控中心正式启用，包括平班、龙滩、岩滩、大化、百龙滩、乐滩等水库实行统一预报、统一调度、统一协调三个统一的梯级调度管理。
为适应当前大唐集控中心调度高标准、严要求的趋势，面雨量精度的提升是水库调度精细化调度的重要保障，是保障各水电厂发电和防洪安全，合理的进行流域梯级调节，避免水电站梯级弃水，水位超限，出力受阻等，为梯级水库优化调度实现效益最大化提供强有力的技术支持。
2023年高考等级考地理一轮复习一题多练(基础+能力+素养)专题 自然环境的整体性与差异性含详解
专题16 自然环境的整体性与差异性洞庭湖区水域与陆地交错，从陆地到水底分布着森林、灌丛、草甸和水生植物等植被类型。
完成小题。
1．洞庭湖区的植被分布，反映了自然地理环境的（）A．垂直分异规律B．地方性分异规律C．纬度地带分异规律D．经度地带分异规律2．影响洞庭湖区植被差异的主要因素有（）①地形①水分①热量①土壤A．①①B．①①C．①①D．①①下图为“甲、乙两山地同纬度的山地垂直带谱示意图”。
读图完成下面小题。
3．两山地属于（）A．昆仑山脉B．秦岭C．祁连山脉D．横断山脉4．两山地的基带植被类型不同，原因是乙山地（）A．基带更高，热量不足B．海拔更高，山谷风强C．基带受焚风作用更强D．基带原生植被遭破坏山地地形影响气候特性，进而使山地景观类型随海拔升高而变化。
太行山区地处华北地区，其间分布有盆地和丘陵；黔桂喀斯特山区岩溶地貌发育，形成了基座相连、异常陡峭的峰丛—洼地集合体。
下图示意两山区各景观类型沿海拔梯度分布的面积占比情况。
据此完成下面小题。
5．与黔桂喀斯特山区相比，太行山区针叶林（ ）A ．垂直分布高差大B ．总分布面积占比小C ．各海拔梯度均有分布D ．面积占比最大处海拔低6．黔桂喀斯特山区较低海拔区针叶林面积占比较高，主要由于该山区（ ）A ．山体陡峭B ．水分充足C ．土壤肥沃D ．热量充足7．两山区农田分布上限存在差异的主要原因是（ ）A ．光照条件不同B ．水热组合不同C ．耕作技术不同D ．耕种历史不同公元399年～412年，僧人法显西行求法，游历三十余国，其旅行见闻《佛国记》是现存最早关于中国与南亚陆海交通的地理文献。
下图为“法显求法路线示意图”。
读图回答下列各题。
8．《佛国记》中有“无冬夏之异，草木常茂，田种随人，无有时节”的记载，其描述的区域是A．印度河上游谷地B．帕米尔高原C．斯里兰卡沿海平原D．塔里木盆地9．法显从耶婆提国乘船返回中国最适合的时间是A．1月～5月B．5月～9月C．9月～12月D．11月～次年3月受热带季风气候影响的薄荷岛，位于菲律宾中部，森林茂密。
2023届重庆市缙云教研联盟高考二模地理试题(解析版)
2023届重庆市缙云教研联盟高考二模地理试题（解析版）考生须知：1.答题前，考生务必用黑色签字笔将自己的姓名、准考证号、座位号在答题卡上填写清楚；2.每小题选出答案后，用2B铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑，在试卷上作答无效；3.考试结束后，请将本试卷和答题卡一并交回；4.全卷共5页，满分100分，考试时间75分钟。
一、选择题（共15小题，每小题3分，满分45分）白山自然保护区内的玄武岩区域河流密布、植被茂密，优质矿泉水储量丰富，开发利用潜力大。
随着国内外对优质矿泉水需求量的增加，一些矿泉水生产企业到当地设厂。
下图为长白山区某处长期观测井记录的年内地下水埋藏深度动态曲线。
据此完成下面小题。
1. 该长期观测井地下水主要来自（）A. 积雪融水和雨水补给B. 冰川融水和雨水补给C. 湖泊水和积雪融水补给D. 湖泊水和雨水补给2. 该地矿泉水资源吸引相关企业在此设厂的优势为（）①温度较低，微生物多②下渗量大，储量丰富③地广人稀，污染较小④地表开采，取水方便A. ①②B. ①③C. ②③D. ③④3. 大量开采矿泉水可能导致该地（）A. 森林火灾的数量增加B. 泥石流灾害愈加频繁C. 生物多样性逐渐增加D. 枯水期河流水位下降【答案】1. A 2. C 3. D【解析】【1题详解】据图可知，地下水量埋深较浅的时段集中在春、夏两季，东北长白山地区地下水的补给类型主要是春季的季节性积雪融水和夏季雨水补给，A正确，BCD错。
故选A。
【2题详解】长白山区温度较低，微生物数量少，①错误；该区植被茂密，下渗量大，地下水储量丰富，②正确；长白山区地广人稀，地下水受人类活动干扰小，污染程度低，③正确；该区地表为玄武岩，下渗严重，地表径流较少，主要为地下水开采，④错误。
②③正确，故选C。
【3题详解】大量开采矿泉水，可能导致短期内生物多样性减少，与森林火灾关系不大。
A、C项错误；开采矿泉水与发生泥石流没有直接关系。
B项错误；大量开采矿泉水使地下水位下降，地下水对河流补给变少，导致枯水期河流水位下降，D正确。
基于GIS的喀斯特小区域地貌分区——以贵州省贵阳市为例
基于GIS的喀斯特小区域地貌分区——以贵州省贵阳市为例孙兰;周德全【摘要】本研究以喀斯特发育良好的贵阳为例,基于Arcgis10.1平台,利用1∶5万等高线矢量图为原始数据,构建DEM模型,提取五个地形因子作为地形分析指标,进行空间数字化定量分析,结合形态-成因和空间连续性原则,建立对应分级分类体系,对上述地形因子进行空间叠加分析,将贵阳市划分为Ⅰ西南部-溶蚀-中丘区,Ⅱ南部-溶蚀-中盆区,Ⅲ东南部-溶蚀构造-台地区,Ⅳ西部、东部、东北部-溶蚀侵蚀-中山和溶蚀中丘相间区,V北部、东北部-溶蚀-中山、中丘、盆地相间区,Ⅵ中部-溶蚀侵蚀-中丘区共六大区域.【期刊名称】《贵阳学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(013)003【总页数】8页(P56-63)【关键词】DEM;喀斯特区域;地貌分区;贵州贵阳【作者】孙兰;周德全【作者单位】贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550025;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550025【正文语种】中文【中图分类】P208;P93.51 引言地貌作为地球表层系统中自然地理环境最基本的组成要素之一，是人类合理的利用自然环境和科学的保护自然资源不可缺少的重要途径。
区域作为地貌学与生产实践结合的通路，地貌学的任何应用研究都不能脱离具体的区域[1]。
随着计算机技术在空间数据信息处理分析层面上的迅速发展，DEM成为GIS地理数据集合中最为重要的空间信息资料，而多种尺度的DEM数据则为地貌学定量化的研究提供了强有力的数据支持[2]。
在我国区域地貌研究愈加深入的现实条件下，对DEM的应用普遍集中在地形指标的提取、全国大尺度的地貌基本形态类型的划分[3]和小区域流域单元为主的地貌特征提取与分类这三个方面，对中尺度下特定地貌类型单元自动划分及在此基础上对其成因机制的研究尚还在少数。
贵州省是我国岩溶地貌极其发育的地区之一，贵阳市作为典型的城市岩溶区域，对其进行喀斯特地貌的分区，对该研究区生产布局、资源开发和管理以及环境保护等工作具有非常重要的现实意义。
2022-2023学年广西壮族自治区钦州市第四中学高二上学期期末综合训练地理试题(五)
2022-2023学年广西壮族自治区钦州市第四中学高二上学期期末综合训练地理试题（五）土壤呼吸是土壤产生二氧化碳的过程，它包括植物根系呼吸、土壤动物呼吸、土壤微生物呼吸等。
下图为甘肃省玉门镇饮鸟农场某年7月7日在天气晴好的条件下，裸地、葵花（一年生草本植物，高1～3.5m）、茴香（乔木，高10～15m）、孜然（草本植物，高20～40cm）四种植被土壤呼吸速率的日变化规律示意图。
据此完成下面小题。
1．Ⅱ对应的植被类型是（）A．裸地B．孜然C．茴香D．葵花2．该日不同植被类型土壤呼吸速率的变化主要受控于（）A．土壤水分B．土壤温度C．土壤质地D．土层深度3．土壤呼吸能够（）A．改变大气环流B．形成外力堆积地貌C．影响全球碳平衡D．促进全球水热平衡宁夏吴忠市红寺堡区曾连年大面积种植硒砂瓜（下图左），几年耕作后，硒砂瓜产量骤降，大多数种植户不得不重新选择一块砂石地种植，环境问题凸显，该地今年发布了如下通告（下图右）。
据此完成下面小题。
4．瓜地覆盖砂石对土壤的影响有（）①提高土壤温度②削减地表径流③增加土壤有机质④降低土壤盐渍化A．①③B．②③C．②④D．①④5．种植硒砂瓜导致荒漠化、石漠化蔓延的原因是（）A．大面积种植导致水资源短缺B．长期种植导致土壤肥力下降C．换地种植导致自然植被减少D．砂石覆盖导致空气湿度降低6．下列关于红寺堡区农业可持续发展做法可行的是（）A．引大量黄河水灌溉，增加西瓜种植面积B．改种耐旱作物品种，改良原有废弃砂地C．连茬种耐盐碱作物，改良原有盐碱土地D．禁止一切农业生产，恢复原有草原植被图为“浙江南部地区某地垂直结构完整的红壤剖面示意图”，据此完成下列题。
7．图中土壤各层名称正确的是（）A．甲层是淀积层B．乙层是腐殖质层C．丙层是淋溶层D．丁层是成土母质层8．与东北地区黑土相比，南方地区红壤腐殖质层较薄的主要影响因素是（）A．气候B．成土母质C．生物D．成土时间秸秆还田是制约我国北方秸秆利用与耕地培肥的“卡脖子”技术，长期以来一直没有得到根本解决。
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湿热岩溶山区植被覆盖度与地形因子的相关性研究r——以广西红水河流域为例李史干;周慧杰;朱杰;吴燕婷;周强;刘云东;姜宁【摘要】Based on the data of MODIS Aqua 16d NDVI from 2005 to 2015 and combined with GIS and RS technology, this study monitored the dynamic change of vegetation coverage in Hongshui River Basin's damp hot karst mountainous areas of Guangxi, and obtained the data on the elevation, slope, relief amplitude and other terrain factors of the basin based on the GDEMDEM 30 M resolution digital elevation data, to analyze the relationship between vegetation coverage and terrain factors so as to provide scientific basis for the re-vegetation and ecological construction of the areas. The results showed that the vegetation coverage was up to its maximum in the elevation range from 500-750 m; the vegetation coverage increased and changed sharply in the case of the slop > 6°,while the trend was slower after 2010; and the ratio of each grade vegetation coverage changed gently at the relief amplitude < 0.25, and the high vegetation coverage became significant at the relief amplitude > 0.25.%以广西红水河流域为例,综合运用GIS和RS技术,采集2005、2010和2015年的MODIS Aqua 16 d NDVI合成数据,监测湿热岩溶山区植被覆盖度动态变化.利用GDEMDEM 30 M分辨率数字高程数据,获得广西红水河流域高程、坡度以及地形起伏度等地形因子数据,综合分析植被覆盖度与地形因子的相关性,以期为湿热岩溶山区植被恢复和生态建设提供依据.结果表明:高植被覆盖度在高程为500～750 m的区域达到最大值;当坡度大于6°,高植被覆盖度快速增加,变化趋势显著,而在2010年后趋势变缓慢;当地形起伏度小于0.25时,各等级植被覆盖度占比差异不大,但当地形起伏度大于0.25,高植被覆盖度成为主体,其他各级植被覆盖度所占面积比例逐渐减小.【期刊名称】《湖南农业科学》【年(卷),期】2018(000)001【总页数】5页(P55-59)【关键词】植被覆盖度;地形因子;相关性;广西红水河流域【作者】李史干;周慧杰;朱杰;吴燕婷;周强;刘云东;姜宁【作者单位】北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,广西地表过程与智能模拟重点实验室,广西师范学院地理与规划学院,广西南宁 530001;北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,广西地表过程与智能模拟重点实验室,广西师范学院地理与规划学院,广西南宁 530001;北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,广西地表过程与智能模拟重点实验室,广西师范学院地理与规划学院,广西南宁530001;北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,广西地表过程与智能模拟重点实验室,广西师范学院地理与规划学院,广西南宁 530001;北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,广西地表过程与智能模拟重点实验室,广西师范学院地理与规划学院,广西南宁 530001;北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,广西地表过程与智能模拟重点实验室,广西师范学院地理与规划学院,广西南宁 530001;北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,广西地表过程与智能模拟重点实验室,广西师范学院地理与规划学院,广西南宁 530001【正文语种】中文【中图分类】S17植被覆盖度是指单位面积内植被地上部分在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比，是衡量地表植被与区域生态环境状况的重要指标[1-2]。
归一化植被指数（NDVI）是反映植被覆盖程度的植被指数之一，其数值的大小可以直接反映地表植被的覆盖情况。
基于MODIS NDVI数据，通过计算植被覆盖度进行区域植被变化监测的技术已经较为成熟[3-5]。
例如：成方妍等[6]通过MODIS NDVI数据，分析了广西沿海植被的动态变化并探究其变化的主要驱动因素；吴昌广等[7]采用像元二分模型估算了三峡库区植被覆盖度，并在像元尺度上分析了库区植被覆盖度的时空变化规律及其驱动力。
湿热岩溶山区是我国经济社会发展、资源禀赋与生态环境均比较独特的地域单元，自然资源丰富，但经济发展水平低，生态环境极为脆弱，人地关系矛盾突出。
广西红水河流域是典型的湿热岩溶山区，以该流域为例，基于MODIS NDVI数据，对湿热岩溶山区开展了植被覆盖度时空动态分析，并探究了植被覆盖时空变化与地形因子的相关性，以期为该区域植被生长状况和生态环境保护提供重要的数据支持。
1 材料与方法1.1 研究区概况广西红水河流域位于该省中北部，东经106°14′～110°20′和北纬22°52′～25°27′之间，包括乐业、凌云、天峨、南丹、凤山、巴马、东兰、金城江、大化、都安、马山、忻城、柳江、上林、合山、宾阳、兴宾、象州、武宣、桂平等20个县（市、区），面积51 124.06 km2，地处我国南亚热带向中亚热带过度的中间地带，主体属于中亚热带季风湿润、半湿润气候区，水热条件丰富，年均温度在16.9～21.0℃之间，年降水量在1 244～1 582 mm之间，地貌类型以岩溶山地为主。
2015年广西红水河流域总人口1 039.91万，占广西总人口的18.78%；地区生产总值达1 773.01亿元，占广西地区的10.74%；人均生产总值为17 049.62元，农民年人均纯收入8 003.5元，属于欠发达地区。
1.2 数据来源及其预处理研究采用16 d合成的MODIA NDVI 产品数据，时间序列为2005～2015年，数据格式为EOS-HDF, 空间分辨率为250 m，通过MRT（MODIS Reprojection Tool）软件进行格式和投影转换，再通过研究区边界图掩膜裁剪出广西红水河流域NDVI数据。
地形因子提取的源数据采用GDEMDEM 30M分辨率数字高程数据，通过异常值处理后的DEM数据提取地形因子。
1.3 植被覆盖度估算与分级研究采用李苗苗等[8]改进的像元二分线性模型来估算植被覆盖度，其公式为：式中：FVC是植被覆盖度；NDVI为影像中任意像元的归一化植被指数；NDVIsoil代表裸土的植被指数；NDVIveg为纯植被覆盖下的归一化植被指数。
首先通过公式（2），即近红外波段（NIR）与红波段（R）数值之差和这两个波段数值之和的比值，计算出归一化植被指数NDVI，然后根据两期影像的NDVI值序列，采用0.5%置信度截取NDVI的上下阈值，在置信区间内取最大值和最小值分别近似代替NDVIveg 和 NDVsoil。
式中：NDVI是归一化植被指数，NIR为近红外波段的反射率；R为红光波段的反射率。
1.4 地形因子的提取利用ARCGIS10.3软件对DEM数据进行异常值处理，再提取出广西红水河流域的高程、坡度、地形起伏度等地形因子。
其中，结合广西红水河流域地形的实际情况，考虑湿热岩溶山区的自然规律和经济活动，将高程分为5级[9]；考虑研究区地形及其对植被的影响，参考前人研究[10-11]，以6°作为缓坡和斜坡接线的方法，将坡度划分为5级；该研究在前人研究[12-15]的基础上，通过计算地形起伏度，将地形起伏度划分为5级。
地形分级情况如表1，广西红水河流域高程、坡度、地形起伏度的分级情况如图1所示。
表1 地形因子分级及各等级所占面积百分比等级占比（%）1 ＜250 35.14 ＜2 3.35 ＜0.25 30.62 2 250～500 25.77 2～6 14.88 0.25～0.5 24.24 3 500～750 19.39 6～15 26.41 0.5～1.0 37.26 4 750～1 000 14.62 15～25 24.98 1.0～1.5 7.59 5 ＞1 000 5.08 ＞25 30.39 ＞1.5 0.30高程坡度地形起伏度等级标准（m）占比（%）等级标准（°）占比（%）等级标准（m）2 结果与分析2.1 植被覆盖度的空间分布特征通过式（1）、式（2）分别计算出2005、2010、2015年3个时期的植被覆盖度信息，同时为了更直观地反映研究区植被分布及其变化情况，根据研究区实际情况，以覆盖度10%、30%、45%、60%为界限，将研究区植被覆盖度分成5个植被覆盖度等级区，其中0～10%定义为裸地区，10%～30%为低覆盖区、30%～45%为中低覆盖区，45%～60%为中覆盖区，60%～100%为高覆盖区，得到广西红水河流域3个时期的植被覆盖度等级分布（图2），并统计各个时期各级植被覆盖度所占的面积百分比（图3）。
由图2和图3可以看出，广西红水河流域主要以高植被覆盖度为主，2005、2015和2015年广西红水河流域高植被覆盖度分别占整个流域的59.88%、45.40%、56.56%，高植被覆盖度区主要分布在广西红水河流域西北部，低植被覆盖度区主要分布在东南部。
这一分布特征，主要是由于广西红河水流域西北部的高程较高、坡度较大、地形起伏大，多为岩溶山区，人类活动范围有限，活动强度小，因此西北部植被覆盖度相对而言较高；而东南部地形起伏度较小、高程较低、坡度较小，多为平地，人类活动范围增大，活动强度大，对植被覆盖度影响较大。
图1 广西红水河流域高程、坡度、地形起伏度各等级的分布图2 广西红水河流域2005、2010和2015年植被覆盖度各等级分布图3 广西红水河流域2005、2010和2015年植被覆盖度各等级所占比例2010年高植被覆盖度区面积较2005年减少14.48个百分点，其他各级植被覆盖度区面积均有所增加，裸地面积增加最少，为0.82个百分点；中低覆盖区面积增加最多，为5.14个百分点。