基于地理随机森林模型的放牧强度因子空间化表达及其对土壤风蚀的影响

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    42007429
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    16.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0716.区域环境质量与安全
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2020
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2021-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Soil wind erosion is the key problem threatening the ecological security of arid and semi-arid grass areas in north China. The wind erosion caused by overgrazing is the main way of soil degradation. The spatial-temporal pattern of the influence of the grazing intensity on soil wind erosion is helpful to prevent soil from wind erosion and make reasonable grazing policy. Aiming at the problem that the influence of grazing intensity on soil wind erosion is not yet clear at the fine scale of time and space, we selected the Xilin Gol grassland as the study area. Based on multi-sources data including the remote sensing, weather, social economy, ecological engineering and so on, some technologies such as remote sensing, GIS spatial analysis and machine learning were applied. Using methods of the geographical random forests, revised wind erosion equation, field surveys, we analyzed the dynamic characteristic of the grazing intensity and the soil wind erosion. The spatiotemporal correlation of the grazing intensity and the soil wind erosion were revealed. Coupling the grazing intensity factor to the RWEQ mode, we discussed the influence of grazing intensity on soil wind erosion. This study would not only enhance fine simulation of the grazing intensity, improve simulation accuracy of the soil wind erosion and deepen the understanding of the occurrence process and change rule of soil wind erosion, but also provide dependable theoretical basis for ecological recovery, grassland ecological protection and livestock production.
土壤风蚀是威胁北方干旱半干旱草地区生态安全的重点问题,而长期超载放牧所导致的土壤风蚀是土壤退化的主要途径。揭示放牧强度对土壤风蚀的影响对风蚀防治和合理放牧政策制定具有重要意义。当前放牧强度在时空精细尺度上对土壤风蚀影响尚不明确。选择锡林郭勒草地为研究区,基于遥感、气象、社会经济、生态工程等多源数据,应用GIS空间分析和机器学习等技术,利用地理随机森林模型和野外调查对放牧强度进行定量空间化表达,揭示放牧强度时空精细尺度的演变规律,基于修正风蚀方程(RWEQ)估算草地土壤风蚀并分析其时空动态变化特征,应用空间叠加分析和将放牧强度因子耦合到RWEQ模型中探讨放牧强度对草地土壤风蚀影响的空间差异性及程度。研究不仅有助于增强放牧强度精细化模拟,提升土壤风蚀的模拟精度,加深土壤风蚀发生过程和变化规律的理解,还将为生态恢复、草地生态保护和畜牧业可持续发展提供可靠的理论依据。

结项摘要

放牧活动是北方干旱半干旱草地区最主要的人类干扰方式,而准确揭示放牧强度在时空精细尺度上对土壤风蚀影响机理,对于指导土壤风蚀防治与维护区域生态安全具有重要意义。针对当前放牧强度在时空精细尺度上对土壤风蚀影响尚不明确,选择锡林郭勒盟草原为研究区,基于野外实验数据、气象数据和遥感数据,采用修正风蚀方程(RWEQ)估算自2000年以来草地土壤风蚀并分析其时空动态变化特征;基于年末牲畜存栏量和牧区人口密度、NDVI、降水量、平均气温、居民点和道路等数据,采用地理随机森林算法(GRF)模拟了2000-2020年锡林郭勒盟放牧强度,分析了放牧强度的动态特征;基于上述结果,综合分析了2000-2020年研究区放牧强度对土壤风蚀的影响。研究结果表明:(1)锡林郭勒盟多年平均土壤风蚀量为4.29亿吨,土壤风蚀模数多年平均为21.48 t·hm-2·a-1。土壤风蚀强度以微度和轻度为主,主要集中在植被较好,风蚀力较低,降雨量较高,雪被覆盖地表时间较长的东、中部地区以及南部地区。侵蚀强度为中度以上的侵蚀区集中在苏尼特右旗、正镶白旗和正蓝旗的浑善达克沙地。2000年以来锡林郭勒盟的土壤风蚀强度总体上呈减弱趋势。(2)研究提高了中国北方典型草原地区的放牧强度的模拟精度,研究区放牧强度呈“南部高-西部低”的格局特点,以30~60 SU/km2区域面积最大;其次,放牧强度在0~30 SU/km2和60~100 SU/km2区域面积相当,分别占研究区总面积的18.45%和17.77%;近20年来放牧强度总体呈现先降后升和总体下降、局部有所增强的态势,2000-2010年呈现下降趋势,降幅为20.40 SU/km2;2010-2020年呈现上升趋势,增幅为8.97 SU/km2;近20年来总体呈现下降趋势,降幅为11.43 SU/km2。(3)放牧强度越大,风蚀越重,放牧强度对不同类型草原作用不同程度的影响,且风蚀作用会强化重度放牧对草地退化的影响作用。近20年来随着京津风沙源治理、草原生态补奖、小流域治理、退耕还林还草、造林补贴等生态工程的实施在一定程度上抵消了放牧强度对土壤风蚀的负面影响。研究提高了放牧强度和土壤风蚀的模型模拟精度,进一步揭示了放牧活动对土壤侵蚀的驱动作用,为草原资源的可持续管理和生态保护与修复提供科学参考。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
长时间尺度下自然资源动态综合区划理论与实践研究———以青藏高原为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中国地质调查
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄莉;刘晓煌;刘玖芬;刘晓洁;张海燕
  • 通讯作者:
    张海燕
短期围栏封育后再利用对草地植物群落的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张雅娴;樊江文;李愈哲;项潇智;张海燕;王穗子
  • 通讯作者:
    王穗子

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南极磷虾贮藏过程中氟赋存形态转化与其品质变化的相关性分析
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    10.13386/j.issn1002-0306.2016.16.057
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    2016
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    CT理论与应用研究
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  • 作者:
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其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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