La meseta de Loess a mediados de norte de China es bien conocida por su profunda del suelo, erosin severa y resultando geomorfologa nica, deposicin alarmante de aguas abajo del ro Amarillo, y como la cuna de muchas civilizaciones chinas antiguas.Sin embargo, existen diferentes definiciones sobre la extensin de la meseta de Loess, debido a la falta de claridad de la distribucin de la tierra amarillenta.Durante 1955-1958, el primer Agua y Conservacin del Suelo Expedicin en min-Secuencia del ro Amarillo, organizado por la Academia China de Ciencias (CAS), definen la meseta de Loess como las reas se extendan desde el monte Taihanga Riyue Mt.en direccin este-oeste, y entre Qinling Mt.y la Gran Muralla en direccin sur-norte.Esto es bsicamente una definicin geomorfolgica.Unos treinta aos despus, otra expedicin ms grande se inici en 1984, a saber, la Encuesta Integrada de la Ciencia en la meseta de Loess Regin, organizado tambin por el CAS y se dirigi por el profesor Zhang Youshi, subdirector de la antigua Comisin de Encuesta Integrada de los Recursos Naturales (CISNAR), CAS.Ms de 50 institutos, universidades y agencias gubernamentales acadmicos participaron en esta expedicin, y ms de 500 personas hicieron sus contribuciones.Este proyecto dur seis aos y termin en 1990. Este puede ser la ms gran jams expedicin cientfica en la meseta de Loess Regin.A diferencia de la expedicin de 1955, la expedicin de 1984 fue ms aplicacin orientada, influenciado por entonces popular "gestin territorial".Como resultado, la extensin de la encuesta era ms amplia.A excepcin de la distribucin amarillento suelo, tres factores efectuarse la finalizacin del rea de estudio: en primer lugar, la erosin de los suelos en el norte de la Gran Muralla fue tan grave como que, en la meseta de Loess;segundo, algunas regiones cercanas de meseta de Loess tambin era rica en carbn y que se deben considerar como un sistema para una mejor gestin;tercero, para los estudios inter-disciplinarios eficaces entre los sectores naturales y socio-econmicos, y tambin para la futura toma de decisiones, la unidad ms pequea de la zonificacin debe ser condado.Finalmente, se seleccionaron 285 condados en 7 provincias (regin autnoma) por encuesta, geogrficamente, que se extenda desde el monte Taihanga Riyue Mt.en direccin este-oeste, y desde Qinling Mt.a Yinshan Mt.en direccin sur-norte.Para evitar confusiones con el 1955 expedicin, la expedicin 1984 nombrado esta zona como "la meseta de Loess Regin (LPR)".Teniendo en cuenta las condiciones tcnicas en 1984, no haba conjunto de datos digital para la frontera de LPR.Como resultado, las diferentes reas totales de LPR se pueden utilizar en diversas unidades de investigacin aunque cada unidad de investigacin considera los mismos 285 condados como su medida de investigacin comn.Por ejemplo, el rea total de LPR publicada por un grupo era 63.2x104km2, y 62.3777 x104Km2 por otro grupo.Para evitar confusiones, la actual frontera LPR fue desarrollado utilizando los 285 condados calificados por 1.984 expedicin y el 1: 1M condado conjunto de datos (shapefile) publicados por la Administracin Nacional de Topografa, Cartografa y Geoinformacin de China en 2010. La superficie total de LPR basa en este criterio es 624641km2.2.1.Meseta de LoessLa meseta de Loess, con una superficie de unos 626.000 kilometros2, se encuentra en el curso medio del ro Amarillo.La elevacin de la meseta de Loess va desde 1000 m hasta 1600 m sobre el nivel del mar [16].La meseta de Loess se extiende desde 101 E a 114 E y 34 N a 41 N, que cubre toda la zona de la Regin Autnoma de Ningxia Hui y la provincia de Shanxi y partes del Shaanxi, Gansu, Henan y provincias de Qinghai y Mongolia Interior Autnoma Regin (Figura 1).La meseta de Loess alberga una poblacin de unos 86 millones de habitantes en su mayora rurales [17].Las capitales de provincia ubicados en la meseta de Loess incluyen Hohhot, Lanzhou, Taiyuan, Xian, Xining y Yinchuan.La meseta de Loess cuenta con un gradiente climtico noroeste-sureste.La media de incremento anual de precipitaciones de 300 mm en el noroeste a 700 mm en el sureste [18].La temperatura media anual oscila entre aproximadamente 4 C en el noroeste a 14 C en el sureste [18].

Los datos y mtodosDeterminar el efecto de los programas de conservacin grandes en grandes reas no es sencillo.Hay varios factores que juegan un papel en la ubicacin y el xito de estos programas.En este estudio se llev a mltiples lneas de acercamiento pruebas para determinar el efecto de los programas de conservacin a gran escala en la cobertura del suelo con vegetacin en la meseta de Loess.En primer lugar, se determin que la vegetacin est cambiando de acuerdo a datos del ndice de vegetacin de teledeteccin (Seccin 3.1).Luego fuimos a travs de mltiples pasos para atribuir la vegetacin aumenta a una de las siguientes causas posibles: el tiempo (seccin 3.2), el cambio de cobertura terrestre (Seccin 3.3), actividades de conservacin de la vegetacin reportados en los anuarios estadsticos (seccin 3.4), el efecto de GTGP y NFCP en zonas elevadas y las zonas con pendientes pronunciadas (Seccin 3.5), y, por ltimo, investigamos cmo el rendimiento del cultivo ha cambiado como resultado indirecto de los programas de conservacin (Seccin 3.6).Una visin general de los datos utilizados en las siete secciones siguientes se pueden encontrar enla Tabla 1.Tabla 1.Visin general de las fuentes de datos.Haga clic aqu para ver la tabla

Se emple un enfoque gradual en lugar de un procedimiento de regresin mltiple convencional atribuir observados vegetacin aumenta a diferentes factores, porque la disponibilidad de datos fue variable en el espacio y tiempo y, por lo tanto, un enfoque de regresin mltiple unificado no poda utilizarse.Por ejemplo, para cualquier lugar que estbamos interesados en un procedimiento de regresin mltiple sera nos obligan a tener un conjunto completo de variables de respuesta y de prediccin.Sin embargo, los datos de rendimiento de los cultivos y la conservacin de la vegetacin slo cubra una parte limitada de la zona de vegetacin con aumentos observados.3.1.Los cambios de vegetacin medidos por Ajustados-BRDF MODIS Nadir reflectancia de datos y NDVI Mximo Valor CompositesLa reflectancia Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Ajustado-BRDF (MODIS) Nadir (NBAR) de datos [19] a 500 m de resolucin espacial, con resolucin temporal de 16 das (MCD43A4) y cobertura temporal del 24 de febrero de 2000, hasta el 26 de diciembre de 2009, fueron empleado para obtener el ndice de Vegetacin Normalizado (NDVI) como:NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)(1)donde, NIR es la banda MODIS 2 (841-876 nm), el rojo es banda MODIS 1 (620-670 nm).La reflectancia conjunto de datos MODIS est disponible como 10 x 10 azulejos de latitud / longitud y la meseta de Loess est cubierta por cuatro azulejos (h26v4, h25v5, h26v5, h27v5).La reflectancia conjunto de datos MODIS es producida originalmente cada ocho das sobre la base de 16 das de adquisicin.Despus de calcular el NDVI para cada compuesto reflectancia original, generamos 16 das composites NDVI promediando los 8 das rodando compuestos originales NDVI consecutivos.Con una resolucin temporal de 16 das hay un total de 227 compuestos NDVI para el perodo 2000-2009 (20 compuestos NDVI para el ao 2000 y 23 compuestos para cada ao, desde 2001 hasta 2009).Se aplic la prueba de Mann-Kendall (SMK) tendencia estacional para estimar cambios en la vegetacin de los 272 compuestos NDVI entre 2000 y 2009. La estadstica de prueba SMK se calcul con base en el rango de una temporada (en este caso, un perodo de 16 das) dentro de la serie de tiempo de la misma temporada en todos los aos [29].A dos pasos se llevaron a cabo para calcular la estadstica de prueba SMK: (1) la prueba de Mann-Kendall (MK) estadstica de prueba es la suma del nmero de veces que cada estacin tiene un rango superior a la misma temporada en cualquier ao anterior;(2) La estadstica de prueba SMK para toda la serie histrica se calcula sumando la estadstica de prueba MK para cada temporada [29].SMK se corrige entonces para la autocorrelacin entre estaciones.La ventaja de la prueba de Mann-Kendall tendencia estacional sobre la regresin lineal simple en cuanto a la estimacin de los cambios en el NDVI de series de tiempo se discuti previamente por de Beurs y Henebry [29].La prueba de tendencia SMK se aplic a cada 500 m pixel en el conjunto de datos MODIS NDVI.Interpretamos el rea que tiene una estadstica positiva prueba SMK con unp-valor inferior o igual a 0,01 y tasas de datos faltantes anuales inferior o igual al 40% como el cambio altamente significativo vegetacin positivo.El rea que tiene una estadstica de prueba negativa SMK con unp-valor inferior o igual a 0,01 y las tasas de datos faltantes inferiores o iguales a 40% fue interpretado como cambio de la vegetacin negativa altamente significativa.Aparte de la aplicacin de anlisis del cambio SMK, generamos NDVI mensual composites mximo valor para representar el estado general de vegetacin para cada mes.Tambin se calcul NDVI anual acumulada sobre una base de pxeles sumando NDVI para todo el ao utilizando los materiales compuestos de NDVI de 16 das.

CINTHIA EN ESTA PAGINA ENCONTRE BUENA INFO:http://www.mdpi.com/2073-445X/2/4/573/htmSACA LO MAS IMPORTANTE Y HAY QUE REUNIRNOS NUEVAMENTE PARA TERMINAR EL TRABAJO!! PARA TAMBIEN HACER LOS MAPAS DE LOESS ADECUADI SEGN NUESTRA MONOGRAFIA.