导读:本文包含了沟壑密度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:吕梁市,不同分辨率,沟壑密度
沟壑密度论文文献综述
唐庆,王娜娜[1]（2018）在《不同DEM分辨率下的吕梁市沟壑密度分析》一文中研究指出利用ArcGIS10.2软件进行重采样,获取了30m、60m、90m、120m四种不同分辨率下的吕梁市DEM数据。以1000开始200为间距设置阈值,在不同分辨率下进行了水文分析,并计算了沟壑密度。结果表明:随着分辨率降低,沟壑数量、沟壑总长与沟壑密度逐渐减小;吕梁市以吕梁山为分水岭分为西麓直入黄河水系和东麓通过汾河进入黄河水系。对吕梁市沟壑密度的分析可为当地水土保持工作提供有效的数据支持。(本文来源于《绿色科技》期刊2018年18期）
杨晓,黎武,羊秀娟[2]（2017）在《祥云县沟壑密度的提取与分析》一文中研究指出沟壑密度是一个地区地面破碎程度与土壤侵蚀程度的反映。基于空间分辨率为30×30m的ASTER GDEM数据,对祥云县进行沟壑密度的提取与计算来分析该区土壤侵蚀状况。结果显示,随着汇流阈值的增加,沟谷数量、沟谷总长度及沟壑密度呈现持续下降的趋势,阈值为4200时,沟壑密度趋于稳定。研究区河网密集,分为4级,以1级和2级河流为主,分布范围广,占全区总长度的97.1%。研究区总体沟壑密度较小,地面破碎程度较低,土壤侵蚀不严重。(本文来源于《农村经济与科技》期刊2017年17期）
吴秉校,侯雷,宋敏敏,吴发启[3]（2017）在《基于汇流累积计算的沟壑密度分析方法》一文中研究指出沟壑密度是评价地表侵蚀影响,水土流失情况,进行地貌类型分析等的重要指标。文章基于研究区填洼后的DEM,利用地表汇流累积分析原理和栅格重分类方法,通过研究沟道覆盖区栅格数与汇流累积栅格二值化阈值间的关系,选择合适的阈值用于提取地表沟道。然后结合自然地表高程,分析合理的高程和相对高程栅格重分类阈值并进行高程栅格二值化,将二值化结果作为乘积模板并配合栅格细化算法优化沟道提取结果。最终利用1km~2单位面积规则格网对沟道提取结果进行目标栅格数统计计算,得到地表沟壑密度值。结果显示,该方法基于30 m分辨率DEM提取的西安市地表沟壑密度均值为1.29km/km~2。除雁塔区,其余各行政区统计均值与前人研究结果基本吻合。试验结果证明,基于本方法可以高效较精确地计算该市地表沟壑密度,分析结果可以量化研究区沟壑密度特征值以及通过栅格像元灰度变化体现沟壑密度变化趋势。(本文来源于《水土保持研究》期刊2017年03期）
丁琳,刘辉[4]（2016）在《延河流域沟壑密度统计学特征及影响因素分析》一文中研究指出为研究延河流域沟壑密度统计学特征,该文基于延河流域DEM数据及Arc GIS软件,运用水文分析法及均值变点法提取最佳沟谷网络,并在Excel中进行沟壑密度统计分析。结果表明:研究区总沟壑密度为1.16km/km2,各分区沟壑密度趋势为D1区>D2区>D3区>D4区;不同分区,不同等级沟谷的平均长度及沟壑密度均存在较大差异;同一等级的沟谷在不同分区中的空间分布不同,沟壑密度也存在空间分异性;这些沟壑密度特征是地貌因素及土壤性质等耦合作用的结果。本研究将有助于揭示土壤侵蚀的空间差异性,深入理解沟壑密度的影响因素,从而为有针对性地提出水土保持综合防治措施提供理论依据。(本文来源于《安徽农学通报》期刊2016年14期）
申家朋,张文辉,李彦华,何景峰,张辉[5]（2015）在《陇东黄土高原沟壑区刺槐和油松人工林的生物量和碳密度及其分配规律》一文中研究指出【目的】基于陇东黄土高原沟壑区刺槐人工林和油松人工林样地调查数据,分析其生物量、碳含量、碳密度及其分配规律,为该地区人工林碳效益估算提供基础数据。【方法】以陇东黄土高原沟壑区12年生刺槐人工林和12年生油松人工林为研究对象,采用样地调查与生物量实测的方法,研究刺槐人工林和油松人工林乔木不同器官、灌草层和枯落物层生物量,以及刺槐人工林和油松人工林乔木层、灌草层、枯落物层和土壤层碳储量及其分配特征。【结果】刺槐人工林乔木层平均碳含量(468.44 g·kg-1)低于油松人工林乔木层平均碳含量(512.77 g·kg-1);刺槐林乔木各器官碳含量为458.00~496.96 g·kg-1,不同器官碳含量表现为干>枝>叶>根>皮,油松人工林乔木各器官碳含量为503.83~536.27 g·kg-1,不同器官碳含量依表现干>叶>枝>皮>根;刺槐林草本层、灌木层及枯落物层平均碳含量分别为390.52,398.72和402.82 g·kg-1,油松林草本层、灌木层及枯落物层平均碳含量分别为413.17,436.85和414.03 g·kg-1;随着土壤深度增加,刺槐林和油松林土壤碳含量依次降低,0~10 cm土层土壤含量显着高于10~20,20~30和30~50 cm土层;刺槐林0~50 cm土层土壤平均碳含量(4.96 g·kg-1)高于油松林(4.45 g·kg-1);刺槐林植被层生物量为54.80 t·hm-2,乔木层、草本层和灌木层分别占95.88%,2.65%和1.46%;油松林植被层生物量为24.37 t·hm-2,乔木层、草本层和灌木层分别占93.43%,5.17%和1.40%;刺槐林枯落物层生物量和碳密度分别为1.36和0.55 t·hm-2,分别是植被层的2.48%和2.12%,油松林枯落物层生物量和碳密度分别为0.92和0.39 t·hm-2,分别是植被层的3.78%和3.09%;刺槐林和油松林土壤层碳密度分别为31.15和24.35 t·hm-2,0~10 cm土壤层碳密度较高,分别占0~50 cm土层土壤碳密度的40.19%和38.73%;刺槐林植被层生物量(54.80 t·hm-2)高于油松林植被层生物量(24.37 t·hm-2);刺槐林和油松林生态系统总碳密度分别为57.60和37.38 t·hm-2,且均表现为土壤层>植被层>枯落物层。【结论】刺槐林和油松林植被层生物量表现为乔木层>草本层>灌木层,乔木层生物量均以树干占比最大,分别为40.02%和37.29%;2种人工林生态系统碳密度主要分布在土壤和植被中,且刺槐人工林生态系统具有较高的固碳能力。(本文来源于《林业科学》期刊2015年04期）
郭兰勤,丑述仁[6]（2011）在《基于DEM不同路径算法的沟壑密度提取》一文中研究指出沟壑密度是评价小流域沟蚀程度的重要指标,同时也是反映地表破碎程度的因子。采用合理的汇流阈值设置方法,在黄土高原县南沟流域,通过基于坡向流量分配的多流向算法(DEMON)和传统的单流向算法D8实现沟壑密度的提取。结果表明:多流向算法和单流向算法都能提取较合适的沟壑密度,其中多流向算法提取的结果更好一些。因此,本研究对地表破碎程度的描述和当地地形地貌的反映有重要的意义。(本文来源于《地下水》期刊2011年06期）
张秀平,许小华,钟发牯,张生[7]（2011）在《基于DEM的鄱阳湖区沟谷网络提取及沟壑密度分析》一文中研究指出利用鄱阳湖区1:250 000比例尺的数字高程模型(DEM)数据,采用水文分析方法提取了鄱阳湖区沟谷网络,并以提取的沟谷网络数据为基础,计算出了鄱阳湖区沟壑密度,分析了沟壑密度空间分布规律,由此而得出了鄱阳湖区河谷分布密集的特征,为鄱阳湖区的水利工程设计和水土保持工作提供依据.(本文来源于《江西水利科技》期刊2011年02期）
高艳鹏[8]（2010）在《半干旱黄土丘陵沟壑区主要树种人工林密度效应评价》一文中研究指出本文以山西省方山县峪口镇土桥沟流域内的人工林(刺槐林、白榆林、油松林、侧柏林、油松—刺槐混交林)为研究对象,通过野外调查、定性与定量分析相结合的研究方法,分析了不同树种、不同密度的林分结构特征和生长特点,对林下植物群落特征、枯落物水文效应以及土壤理化性状做了较深入系统的研究,并且运用主成分分析方法首次对该区的人工林密度效应进行评价,为黄土丘陵沟壑区选择高效的人工林密度配置方式和低效低质残次林改造提供理论依据。结果表明：(1)林木生长特征。在密度相同时,阔叶林的平均胸径大于针叶林。利用Weibull分布函数对所有林分直径进行拟合,结果表明密度为475株/hm2的刺槐林、925株/hm2的刺槐林、925株/hm2的白榆林、1600株/hm2的油松林、550株/hm2的油松—刺槐混交林、1850株/hm2的油松—刺槐混交林不符合Weibull分布,林木直径分布特征数分析结果表明林木直径分布规律性较差,分布曲线均存在偏离正态分布的现象；树高分布主要有单峰或双峰不对称山状分布以及近正态分布。(2)生物多样性。所有草本层物种丰富度和多样性明显高于灌木层。针阔混交林草本层丰富度指数、多样性和均匀度指数最好,其次为刺槐林、油松林,最差的为白榆林、侧柏林；进行聚类分析表明,草本层可分成猪毛蒿(Artemisia scoparia)群系,长芒草(Stipa bungeana)群系,赖草(Leymus scalinu)群系,铁杆蒿(Artemisia gmelini)4个群系；针阔混交林林下物种数量最多,其次是油松林和刺槐林,白榆林生境条件最差；密度相同时,油松—刺槐混交林林下干生物量明显大于其它同密度的林分。(3)枯落物水文效应。不同林分类型枯落物蓄积量的范围为2.36～8.08t/hm2；针阔混交林枯落物蓄积量大于阔叶林,而阔叶林又好于针叶林；针阔混交林枯落物层的最大持水量好于纯林,油松林好于刺槐林、白榆林,最小的为侧柏林；林下枯落物的持水量与浸水时间可以用公式W=klnt+b来拟合,t为时间；林下枯落物吸水速率与浸泡时间可以用公式V=ktn来拟合,t为浸水时间；流域内各林分类型有效拦蓄水深为0.29～1.22mm；针阔混交林枯落物水文效应要好于纯林。(4)土壤物理性质。刺槐林、油松林、侧柏林、油松—刺槐混交林等土壤机械组成的分形维数都比农田小,密度为1150株/hm2和1850株/hm2白榆林分的土壤机械组成的分形维数大于农田；林地土壤容重较农田均有所降低,不同林分类型土壤容重均随深度的增加而增大；刺槐林、油松林的土壤孔隙度和通气度都要好于农田,密度为1150株/hm2和1850株/hm2白榆林、1600株/hm2和1850株/hm2侧柏林、550株/hm2的油松—刺槐混交林孔隙度较差；在刺槐林分中,最大持水量和毛管持水量都好于农田；在白榆林中,密度为925株/hm2林分持水量最好；油松林、侧柏林持水量好于农田；密度相同时,针阔混交林的土壤改良作用好于纯林。在所有林分内,密度为1600株/hm2刺槐林分土壤饱和含水量最大,密度为925株/hm2白榆林分土壤非毛管持水量最高,不同林分土壤涵蓄降水量不同,密度为925株/hm2白榆林分最大,密度为1600株/hm2油松林分有效涵蓄量最大,为383.83mm。(5)土壤化学性质。土壤有机质、全氮、速效氮、速效钾的含量随土壤深度的增加有减小的趋势,有明显的表聚现象；不同的林分,土壤化学性质差异性较大；密度相同时,油松—刺槐混交林的土壤有机质含量、速效磷、速效钾的平均含量>刺槐林>油松林>侧柏林>白榆林,针阔混交林较纯林好；土壤全氮和速效氮平均含量,刺槐林>油松—刺槐混交林>油松林>侧柏林>白榆林。密度为1600株/hm2的刺槐林分土壤质量最好,密度为875株/hm2油松—刺槐混交林次之；最差的林分为密度为1850株/hm2的白榆。(6)密度效应评价。1600株/hm2的刺槐林分密度效应综合评价指数最高,密度为875株/hm2的针阔混交林次之；密度为1150株/hm2和1850株/hm2的白榆林与侧柏林密度效应较差；在林分密度相同时,针阔混交林密度效应综合评价指数要好于纯林。(本文来源于《北京林业大学》期刊2010-10-01）
杨斌,张俊峰,高德政,何政伟,王青[9]（2010）在《图解建模方法在提取沟壑密度中的分析研究》一文中研究指出沟壑密度是反映地表破碎程度的重要因子,在土壤侵蚀、地貌演变等研究中有重要作用。对于沟壑密度的提取方法目前较为复杂,这主要由于在提取过程中所涉及到的因子数目众多,为进一步的空间分析研究设置了障碍。利用图解建模分析方法建立一套沟壑密度提取分析空间数据模型,对沟壑密度的快速提取提供了一套全新的解决方案。最后,以四川省数据为例,采用该分析方法提取出了四川省沟壑密度数据,为进一步研究四川省地形地貌特征奠定了基础。(本文来源于《航天返回与遥感》期刊2010年01期）
潘竟虎[10]（2009）在《基于遥感的黄土丘陵沟壑区人口密度分布模拟——以甘肃省榆中县为例》一文中研究指出基于"面向对象"的人口分配原则,通过扩展的城市人口-面积异速生长模型,以SPOT5遥感影像为基本数据源,提取居民地信息;以榆中县为例,建立居民地分类体系,采取城乡人口分割算法,以人口统计数据为总量控制建立了人口分布的反演模型,模拟了榆中县域人口的空间分布。研究方法可为黄土丘陵沟壑区中尺度人口分布模拟的理论与应用研究提供借鉴。(本文来源于《世界科技研究与发展》期刊2009年06期）
沟壑密度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
沟壑密度是一个地区地面破碎程度与土壤侵蚀程度的反映。基于空间分辨率为30×30m的ASTER GDEM数据,对祥云县进行沟壑密度的提取与计算来分析该区土壤侵蚀状况。结果显示,随着汇流阈值的增加,沟谷数量、沟谷总长度及沟壑密度呈现持续下降的趋势,阈值为4200时,沟壑密度趋于稳定。研究区河网密集,分为4级,以1级和2级河流为主,分布范围广,占全区总长度的97.1%。研究区总体沟壑密度较小,地面破碎程度较低,土壤侵蚀不严重。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
沟壑密度论文参考文献
[1].唐庆,王娜娜.不同DEM分辨率下的吕梁市沟壑密度分析[J].绿色科技.2018
[2].杨晓,黎武,羊秀娟.祥云县沟壑密度的提取与分析[J].农村经济与科技.2017
[3].吴秉校,侯雷,宋敏敏,吴发启.基于汇流累积计算的沟壑密度分析方法[J].水土保持研究.2017
[4].丁琳,刘辉.延河流域沟壑密度统计学特征及影响因素分析[J].安徽农学通报.2016
[5].申家朋,张文辉,李彦华,何景峰,张辉.陇东黄土高原沟壑区刺槐和油松人工林的生物量和碳密度及其分配规律[J].林业科学.2015
[6].郭兰勤,丑述仁.基于DEM不同路径算法的沟壑密度提取[J].地下水.2011
[7].张秀平,许小华,钟发牯,张生.基于DEM的鄱阳湖区沟谷网络提取及沟壑密度分析[J].江西水利科技.2011
[8].高艳鹏.半干旱黄土丘陵沟壑区主要树种人工林密度效应评价[D].北京林业大学.2010
[9].杨斌,张俊峰,高德政,何政伟,王青.图解建模方法在提取沟壑密度中的分析研究[J].航天返回与遥感.2010
[10].潘竟虎.基于遥感的黄土丘陵沟壑区人口密度分布模拟——以甘肃省榆中县为例[J].世界科技研究与发展.2009