简介：根据秦岭南北54个气象站1960—2011年逐日数据,采用周广胜—张新时模型、Penman-Monteith模型、气候倾向率、相关分析和Spline插值等方法分析近52a气象要素的时空变化特征及其对植被净初级生产力的影响。结果表明：1）秦岭南北多年平均植被净初级生产力由北向南逐步上升,排序为巴巫谷地〉汉水流域〉秦岭南坡〉秦岭以北,各子区植被净初级生产力变化趋势不一,植被净初级生产力上升的站点占本区站点总数的比例顺序为汉水流域〉秦岭南坡〉巴巫谷地〉秦岭以北,秦岭以南地区增加更为明显,生态区23个站点中植被净初级生产力年际波动并不大,介于1.34～1.89之间;2）植被净初级生产力与湿润指数、降水量和相对湿度呈显著水平（P〈0.01）的正相关关系,相关系数排序为降水量〉湿润指数〉相对湿度,降水的增多会促进植被净初级生产力的累积,水分是主要制约因素;3）植被水分利用效率由南向北递减,排序为巴巫谷地〉汉水流域〉秦岭南坡〉秦岭北坡,绝大部分地区呈现不显著的上升趋势,近52a来,水分利用效率普遍呈上升趋势,但并不显著,整体上维持相对稳定水平。
简介：土壤侵蚀过程复杂，很难直接应用土壤侵蚀预报方程进行定量计算。作为一种新的机器学习算法，支持向量机在样本有限的情况下，采用结构风险最小化准则，把学习问题转化为一个二次规划问题，从而得到唯一的全局最优解。首次尝试将最小二乘支持向量机技术用于土壤侵蚀预测，并与BP神经网络的方法进行了对比，取得了较好的预测精度。
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