长汀红壤侵蚀区不同郁闭度马尾松林水土流失规律及预测模型研究

声明

前言

1 国内外研究进展

1.1 红壤侵蚀区水土流失规律研究

1.2 红壤侵蚀区马尾松林水土流失治理研究

1.3 红壤侵蚀区马尾松林水土流失预测研究

2 研究方法

2.1 试验地概况

2.2 试验设计

2.3 试验方法

2.3.1 土壤调查方法

2.3.2 植被调查方法

2.3.3 水土流失观测方法

2.3.4 降雨因子观测方法

2.3.5 指标测定方法

2.3.6水土流失预测模型构建及验证方法

2.4 数据处理方法

3 结果与分析

3.1 不同郁闭度马尾松林土壤理化性质比较

3.1.1 不同郁闭度马尾松林土壤物理性质

3.1.2 不同郁闭度马尾松林土壤养分含量

3.1.3 不同郁闭度马尾松林土壤养分化学计量比

3.2 不同郁闭度马尾松林植被群落特性比较

3.2.1 不同郁闭度马尾松林林下植物种类

3.2.2 不同郁闭度马尾松林物种多样性

3.3 不同郁闭度马尾松林水土流失规律比较

3.3.1监测期间降雨情况

3.3.2 不同郁闭度马尾松林径流量变化规律

3.3.3 不同郁闭度马尾松林泥沙流失量变化规律

3.3.4 不同郁闭度马尾松林养分流失量变化规律

3.4 不同郁闭度马尾松林水土流失与降雨因子的相关性

3.4.1 不同郁闭度马尾松林降雨事件选择

3.4.2 不同郁闭度马尾松林径流与降雨因子的相关性

3.4.3 不同郁闭度马尾松林泥沙流失量与降雨因子的相关性

3.5 不同郁闭度马尾松林水土流失预测模型

3.5.1 基于多元回归模型的水土流失预测模型

3.5.2 基于神经网络的水土流失预测模型

3.5.3 不同水土流失预测模型的验证

4 讨论

4.1 红壤侵蚀区马尾松林水土流失规律

4.2 不同郁闭度马尾松林水土流失预测模型研究

5 结论

参考文献

在读期间发表学术论文

致谢

附件1：神经网络BLP模型径流量预测模型

附件2：神经网络BLP模型泥沙流失量预测模型