黄土高原羊圈沟小流域土地利用时空变化的土壤有机碳效应

土地利用变化是影响土壤有机碳储量和分布变化的重要驱动因素,为进一步探讨土地利用变化对土壤有机碳的影响,根据土壤样点数据、土地利用类型图,分析了黄土丘陵沟壑区羊圈沟小流域2006—2011年土地利用变化及其对表层土壤有机碳密度和储量的影响,主要结论如下:(1)小流域土地利用发生较大变化,主要集中在乔木林地和灌木林地面积的增加,分别为39.697、46.404 hm2;以及草地面积的减少,为64.030 hm2;(2)土地利用方式的变化会导致土壤有机碳密度及储量的变化,其中转变用地类型的土壤有机碳储量增加587.25 kg,以荒草地转出类型增加的土壤表层有机碳储量最多,为441.64 kg;灌木林地转出类型减少的土壤表层有机碳储量最多,为-21.01 kg。草地-灌木林地、草地-乔木林地、坡耕地-草地、坡耕地-灌木林地、坡耕地-乔木林地、坡耕地-坝地、梯田-草地、梯田-灌木林地、梯田-乔木林地、梯田-坝地、坝地-草地、坝地-灌木林地、坝地-乔木林地等转换用地类型的表层土壤碳密度增加值高于保持用地类型碳密度的增加值,说明这些地类的转换有利于表层土壤有机碳储量的增加,即有利于表层土壤碳汇的形成;而其他地类转换造成了表层土壤的碳排放,应该引起足够的重视;(3)土壤固碳应着眼于长期效应,频繁的土地利用类型转化可能会降低土壤碳截流效果,黄土丘陵区植被重建的长期利用和保持更有利于土壤有机碳的积累。     

江苏北部某村农民高血压的危险因素及控制情况分析

目的:研究江苏北部某村农民高血压的危险因素及控制情况,为农村高血压疾病的防控提供更多的参考依据。方法:选择2018年1月~2018年12月江苏北部某村124名农民高血压患者作为观察组,124名非高血压人群作为对照组,通过应用单因素和多因素分析方法分析其高血压发病的主要危险因素,并统计其血压控制情况。结果:单因素分析结果显示超重或肥胖(OR=6.038,P<0.001)、高盐饮食(OR=6.167,P<0.001)、高油饮食(OR=9.626,P=0.002)、家族史(OR=8.008,P<0.001)、缺乏体育锻炼(OR=4.202,P<0.001)、吸烟(OR=3.067,P<0.001)等因素与该村农民高血压发生显著相关。多因素分析结果显示超重或肥胖(Exp(B)=3.931,P<0.001)、家族史(Exp(B)=6.212,P<0.001)、高盐饮食(Exp(B)=2.257,P<0.001)、缺乏体育锻炼(Exp(B)=3.393,P=0.007)、吸烟(Exp(B)=2.513,P=0.018)是该村农民高血压发生的危险因素。124例高血压患者的血压控制率为47.58%(59/124),不同性别和年龄段农民高血压患者的血压控制率比较无统计学差异(P>0.05)。结论:高血压发病是遗传因素和生活习惯共同作用的结果,超重或肥胖、高盐饮食、缺乏体育锻炼、吸烟是农村地区高血压发病的危险因素。农村高血压的控制情况一般,需引起重视。     

基于辅助环境变量的土壤有机碳空间插值——以黄土丘陵区小流域为例

利用普通克里格法(OK)、反距离加权法(IDW)、径向基函数法(RBF)、基于土地利用类型修正的普通克里格法(OK_LU)4种插值方法,对黄土丘陵羊圈沟小流域的土壤有机碳含量进行空间插值。预测结果的准确性通过Pearson相关系数(R),平均绝对误差(MAE),均方根误差(RMSE),准确度(AC)来评价。研究结果表明:(1)在前3种常规空间插值方法中,OK对刻画区域土壤有机碳的空间分布趋势效果最佳,其预测MAE值和RMSE值均为最小,Pearson相关系数(R)和准确度(AC)最大,说明其预测结果的准确性最好、预测的极端误差也最小;其次为RBF;IDW预测的效果最差。(2)OK_LU在空间特征表达方面能够更好地反映复杂地形区的局部变异,其插值结果的精度相比OK有一定程度的提高,其平均绝对误差(MAE)从0.900%降到了0.567%,均方根误差(RMSE)从1.101%降到了0.777%,Pearson相关系数(R)从0.4026提高到0.5589,准确度(AC)从0.9081提高到0.9505。综合比较,在黄土丘陵地区,OK_LU能使插值结果的精度有较大提高,是土壤有机碳空间制图的有效途径。