内蒙古地区草地表层土壤容重空间格局分析

本文以内蒙古地区草地表层土壤容重调查测定数据为基础,结合遥感和气候多重数据,进行草地土壤容重与海拔、年均气温、年均降雨、≥10℃积温、湿润度和NDVI等6个生态要素之间的回归分析。根据回归拟合方程,借助ArcGIS平台进行单因素插值,并通过插值预测结果与实测数据的拟合程度进行各因素对土壤容重影响的权重分析,加权叠加并综合插值出内蒙古草地土壤容重1 km×1 km栅格的空间分布图。结果表明：内蒙古地区草地土壤容重平均值为1.45 g·cm^-3,其中温性荒漠类草地的土壤容重最大,为1.58 g·cm^-3,温性草甸草原类土壤容重最小,为1.27 g·cm^-3;空间格局上,草地表层土壤容重自东向西方向呈现由低到高逐渐递增的趋势。综合插值得到的内蒙古草地表层土壤容重空间格局图,通过预测值与实测值之间的复相关性检验,其复相关系数R²=0.6739,均方根误差（RMSE）为0.1424 g·cm^-3,总体偏差为9.77%,平均预测精度达90.23%。综合空间插值结果较好地反映了内蒙古地区土壤容重空间分布情况,与土壤类型和草地类型的分布基本吻合。     

新疆伊犁地区草地植被地上生物量遥感反演

本文以伊犁地区146个草地样地调查数据为基础,结合遥感及气象数据,进行草地植被地上生物量与NDVI、EVI、海拔、年均降水、年均气温、积温、干燥度、湿润指数等因子的回归分析。并通过各因子对地上生物量影响权重参数分析和加权融合,运用ArcGIS软件,反演分析了新疆伊犁地区草地植被地上生物量的空间分布特征。结果表明,新疆伊犁地区草地平均产草量约为704.96 kg/hm²,与20世纪80年代全国草地调查数据相比,产草量有所下降。草地植被地上生物量与各项因子具有较好的相关性,反演结果与伊犁地区的地形、地貌、气候特征基本吻合,反映了伊犁地区草地植被的空间分布特征。地上生物量反演结果得到验证,预测值与实测值之间相关系数(R²)为0.8532;均方根误差(RMSE)为216.559 kg/hm²,偏离度为22.92%,可以为新疆伊犁地区草地资源合理利用与评价提供参考。     

内蒙古草地地下生物量空间格局分析

本文以内蒙古地区198个草地样地地下生物量调查测定数据为基础,结合遥感及气象数据,进行草地地下生物量与海拔、年均气温、年均降雨、≥10℃年积温、湿润度和NDVI等6个生态因子间的回归分析。根据回归拟合方程,借助ArcGIS平台进行单因素插值,并通过插值预测结果与实测数据的拟合程度赋予各因素不同的权重,加权叠加估算,并综合插值出内蒙古草地地下生物量1 km×1 km栅格的空间分布图。结果表明:内蒙古地区草地地下生物量平均值为1364.06 g/m²,其中温性草原类草地的地下生物量最大,为1916.64 g/m²,温性荒漠类最小,为80.39 g/m²;草地地下生物量与年均气温、年均降雨、≥10℃年积温、湿润度和NDVI均有着极显著的相关性;空间格局上,自东北向西南方向草地地下生物量呈现由高向低过渡的趋势,呼伦贝尔盟和锡林郭勒盟东部地区的地下生物量最高,阿拉善盟大部分地区地下生物量较低;内蒙古草地植被地下生物量空间插值数据通过了检验,预测精度为66.62%。     

新疆伊犁地区草地土壤全碳含量空间格局分析

为了研究伊犁地区草地土壤碳库的空间分布规律,本研究基于146个草地样地的土壤全碳含量实测数据,结合遥感及气象数据,并利用地理学相关分析方法,构建土壤全碳含量空间化模型,分析了伊犁地区草地不同土壤深度全碳含量空间格局特征,并对影响土壤全碳含量分布的主要因素进行探讨。结果表明,1)伊犁地区草地不同土壤深度(0-10、10-20、20-30、30-40cm和4个土层均值)的全碳含量与海拔、年均气温、≥10℃年积温和8月份NDVI极显著相关(P0.01),与年均降水和湿润度显著相关(P0.05),以这6个生态要素建立土壤全碳含量空间化模型,反演得到空间分辨率1km的不同草地深度土壤全碳含量空间格局分布数据,检验结果表明空间化结果精度较高。2)伊犁地区草地0-40cm土层土壤全碳平均含量为4.251 9%,并随着土层深度的增加,草地土壤全碳含量呈下降趋势。3)伊犁地区空间化结果反映不同深度土壤全碳含量空间格局存在差异,土壤全碳含量最小值出现在伊犁河沿岸两侧及特克斯河与伊犁河交汇处人类活动密集的区域,最大值均出现在南、北天山两侧,并沿着伊犁河向两侧高海拔区域逐渐增加。4)伊犁地区草地不同深度土壤全碳含量空间分布规律与草地类型分布规律一致;人为活动干扰(过度放牧、盲目开垦)对草地土壤全碳含量影响较大。     

新疆北疆荒漠草地土壤容重空间分布格局及其影响因素

针对我国荒漠草地土壤容重清查数据库严重缺失问题,以新疆北疆426个荒漠草地野外实测数据为对象,结合气象数据及“3S”技术,探讨土壤容重空间变异特征及其主要影响因素。结果表明:0~100cm各土层土壤容重变化范围为0.66~2.17g/cm 3,平均值为1.45g/cm 3,砾砂质、盐土、沙质、土质、砾石质荒漠亚类土壤容重均值依次为1.46、1.31、1.55、1.34、1.54g/cm 3。土壤容重随土层深度增加均呈增加趋势,表现出幂函数关系。荒漠土壤容重变异系数为10.06%~20.81%,呈现中等变异强度,其中砾砂质、砾石质和沙质荒漠土壤容重显著高于盐土与土质荒漠,且在空间分布上自东北向西南呈现降低趋势。荒漠草地土壤容重与经度、纬度、海拔、年均降水量、≥10℃年均积温、年均气温均极显著相关,且主成分分析将6个生态因子指标转化为3个复合指标,累计贡献率达到79.42%,其中年均降水量、≥10℃年均积温是北疆荒漠草地土壤容重空间变异的主要影响因子。     

基于空间插值数据支持下新疆伊犁地区草地类型判别与分类研究

在遥感和地理信息系统技术支持下,我国草地类型学研究有新的进展。本研究在伊犁地区草地群落高度、盖度、地上生物量、地下生物量、草地表层土壤容重、土壤全碳、土壤有机碳、土壤全氮、土壤全磷等空间分布数据的基础上,通过对不同草地类型不同指标的特征值分析,研究确定各草地类型不同指标的阀值范围,采用决策树分类法,实现新疆伊犁地区草地类型自动判别。研究结果表明,利用伊犁地区不同草地类型在群落高度、盖度、地上生物量、地下生物量、草地表层土壤容重、土壤全碳、土壤有机碳、土壤全氮、土壤全磷9个指标的特征值作为草地类型划分的依据,可以简单直观地反映各类草地的空间分布面积和分布范围,与20世纪80年代草地调查数据比较,分布趋势一致,结果可靠。同时,本研究为伊犁地区草地资源利用管理提供基础,为伊犁地区草地资源监测和信息管理平台建设提供依据,对于指导新疆伊犁地区草地畜牧业生产具有现实意义。     

中国北方温带草原区土壤容重分层数据重建与空间格局分析

中国北方温带草原区因其地域跨度较大,地理条件复杂,土壤容重空间格局和分层数据情况仍不清楚。基于此,本研究利用中国北方温带草原区土壤容重调查实测数据,对北方温带草原地区表层土壤容重构建土壤传递函数,进行土壤垂直剖面分层容重数据重建与水平空间的土壤容重数据估算。结果表明：中国北方温带草原区土壤容重在空间上呈现中部和西北部高,东部和山区低的现象,草地平均土壤容重为1.50 g·cm^-3。按地理区域划分,土壤容重最高为南疆盆地,平均为1.99 g·cm^-3,阿勒泰山区土壤容重最低,平均为1.03 g·cm^-3。按照草地类型统计,高寒草甸类土壤容重最低,平均为0.76 g·cm^-3;温性荒漠类土壤容重最高,平均为1.80 g·cm^-3。北方温带草原区草地表层（0~10 cm）土壤容重的平均预测误差、均方根误差、相对误差和复相关系数分别为0.018、0.223、16.2%和0.5386。     

青藏高原高寒草原生态系统植被磷含量分布特征及其影响因素

采用野外调查与室内分析相结合的研究方法,对高寒草原生态系统植被磷含量的分布特征及其影响因素进行研究。结果表明：青藏高原高寒草原19个草地型植物叶片磷含量的平均值为1.8489±0.6411 g·kg^-1,变异系数为34.67%,植物根系磷含量的平均值为1.4130±0.3524 g·kg^-1,变异系数为24.94%,植被磷含量总体呈现出东西部高而中间低的态势和斑块状交错分布格局;影响植物叶片磷含量的关键环境因子为：土壤有机质含量> 土壤总有机碳含量> 全氮> 年均气温> 最冷月均气温> 10~20 cm土壤容重> 20~30 cm土壤容重> 土壤水溶性碳含量> 土壤全磷含量> 土壤pH值> 植被高度> 土壤HCO₃^-含量> 6—9月降水率> 土壤速效钾含量> 土壤速效氮含量;影响植物根系磷含量的关键环境因子则为：年均相对湿度> 年均降水量> 10~20 cm土壤容重> 0~10 cm土壤容重> 10~20 cm土壤含水量> 最冷月均气温> 最暖月均气温> 20~30 cm地下生物量> 土壤pH值。     

基于MODIS数据的伊犁地区草地地上生物量反演

为伊犁草地资源监测、保护及合理利用提供参考依据,利用新疆伊犁地区2012年7-8月野外草地地上生物量采样数据和同期的MODIS数据,分析了增强型植被指数(EVI)、归一化植被指数(NDVI)与实测草地地上生物量的一元线性、指数和二次多项式回归模型,并对各种回归模型进行分析比较.利用优选模型的反演结果分析了伊犁地区地上生物量的空间分布.结果表明:各植被指数都与实测生物量有较好的相关性,但以EVI指数建立的二次多项式回归模型(y = 14759x²-4758x + 1346,R²= 0.8402)较优,拟合模型平均估产精度达到 92.19%,可作为该区域草地地上生物量遥感反演模型;伊犁地区2012年平均产草量为1817 kg·hm^-2,总产草量达70.59×10⁸ kg,并且产草量随高程增加呈现先增加后减少的特征.     

土壤容重对野生香根草幼苗根系形态及其生物量的影响

香根草因其具有发达的根系而被许多国家用于水土保持,但紧实土壤影响根系的生长,而土壤容重与土壤紧实度密切相关。为了掌握粤西野生香根草对紧实土壤的适应状况,用人工土柱研究了容重分别为1.20 g/cm³ (D_1.20)、1.35 g/cm³ (D_1.35)和1.58 g/cm³ (D_1.58)的土壤对其根系形态和生物量的影响。结果表明：1）随容重增大,根系和地上部生物量下降,根冠比降低,植株的根表面积、根长密度和根体积密度减小,而平均根直径增大。2）容重影响根系的空间分布,D_1.20和D_1.35处理的根系在上、下层分布较多,中间层分布少,表明粤西野生香根草具有深根型特性;高容重阻止根向下延伸,D_1.58处理的根系主要分布0～6 cm的土层内。3）D_1.20和D_1.35土壤的平均根直径随土层加深减小,而D_1.58的则增加。本实验结果说明粤西野生香根草能耐较紧实（D_1.35）的土壤,高紧实土壤（D_1.58）虽然限制其生长,但对表土层根系的分布影响小。并就容重对粤西野生香根草固土护坡的影响进行了讨论。     

新疆荒漠草地生物量估算及影响因素研究

为探究新疆荒漠草地生物量反演模型及其影响因子,基于Terra/MODIS,NOAA CDR NDVI,SPOT/VGT等遥感产品数据及草地地上生物量实测数据,构建研究区荒漠草地地上生物量植被指数反演模型,分析新疆荒漠草地地上生物量时空分布规律,运用趋势分析法和相关性等方法,揭示了生物量演变趋势与气温、降水的关系。结果表明：建立的不同遥感数据源生物量模型中,指数函数反演模型精度最高,决定系数和估算精度分别为0.66和70.93%;基于2000—2019年归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)变化趋势发现,新疆荒漠草地以稳定和改善为主;研究区2000—2019年间荒漠草地地上生物量空间分布格局整体表现为北高南低的趋势,20年间荒漠草地平均地上生物量为38.92 g·m^-2;2000—2019年气温与降水均上升,年平均升温率和降水率达到了0.32℃·(10 a)^-1和2.18 mm·(10 a)^-1,50%以上的地区荒漠草地与气温、降水呈正相关关系,生物量与降水的相关性优于气温。研究结果可为新疆草地保护和改善、生态环境建设提供科学依据和技术支持。     

基于STARFM的草地地上生物量遥感估测研究——以甘肃省夏河县桑科草原为例

遥感数据具有实时、动态、大范围等特点,在草地资源监测与管理研究中获得了广泛应用。然而,单一的遥感植被指数无法同时满足草地地上生物量观测中时空分辨率的需求。因此,本研究基于时间序列Landsat NDVI和MODIS NDVI数据,结合时空融合算法（spatial and temporal adaptive reflectance fusion model, STARFM）,生成了2000-2016年高时空分辨率的植被指数数据集（NDVI_STARFM,时间分辨率为16 d,空间分辨率为30 m）,并基于2013-2016年地面实测草地地上生物量数据,构建了夏河县桑科草原高寒草地地上生物量遥感反演模型,分析了2000-2016年研究区草地地上生物量生长状况和变化趋势。结果表明：1）基于NDVI_STARFM的最优估测模型为乘幂模型,其R²为0.58,均方根误差（root mean square error, RMSE）为795.62 kg·hm^-2,模型的表现能力次于Landsat NDVI最优估测模型（R²=0.76,RMSE=634.83 kg·hm^-2）,而优于MODIS NDVI最优估测模型（R²=0.24,RMSE=937.79 kg·hm^-2）;2）基于NDVI_STARFM最优估测模型对各样区草地地上生物量总产的估测精度优于MODIS NDVI而次于Landsat NDVI,总体精度达84.05%;3）2000-2016年来,夏河县研究区草地地上生物量总体呈现增加趋势,其中90%左右的区域年增量大于30 kg·hm^-2,草地地上生物量呈现减少趋势的区域仅占2.30%。     

Large-Scale Spatial Patterns of Grassland Community Properties in the Inner Mongolia Autonomous Region,China

Mapping large-scale spatial patterns of grassland community properties in the Inner Mongolia Autonomous Region of China and learning how they are affected by environmental factors are vital to understand grassland changes in response to climate change and human activity. We collected data on six grassland community properties across 198 sample plots in the Inner Mongolia Autonomous Region: height, coverage, aboveground biomass (AGB), belowground biomass (BGB), soil bulk density (SBD), and species number (SN). We then analyzed the relationship between these and a range of environmental factors, including elevation, mean annual temperature (MAT), mean annual precipitation (MAP), ≥ 10 C annual accumulated temperature, humidity index, and normalized difference vegetation index (NDVI), using correlation and regression analysis. On the basis of the regression equation, we undertook a multifactor model using ArcGIS, in which different weights were assigned to each factor according to the degree of fitness between the estimated results and measured data. We then mapped the spatial distribution of grassland community properties in Inner Mongolia. We found a significant correlation between all of the grassland community properties and environmental factors measured (P < 0.01). In terms of spatial patterns, SN, height, coverage, AGB, and BGB were positively correlated with the transition from desert grassland to meadow grassland. The community properties model provided good results, with average accuracies of 53.05–90.21% and R² values of 0.40–0.68 (P < 0.01) across the six grassland community properties. The multifactor comprehensive model provides significant correlation between the predicted results and measured data. Therefore, this could be used as a basis for future studies on Inner Mongolia grasslands and to understand temporal and spatial changes of grassland in response to human activity and climate change.     

氮添加对内蒙古不同草原生物量及土壤碳氮变化特征的影响

以内蒙古草甸草原、典型草原、荒漠草原3种草原实验区草地植物群落为研究对象, 设置7种氮添加梯度, 分别为CK（0 g N·m^-2·a^-1）、N₁（5 g N·m^-2·a^-1）、N₂（10 g N·m^-2·a^-1）、N₃（15 g N·m^-2·a^-1）、N₄（20 g N·m^-2·a^-1）、N₅（25 g N·m^-2·a^-1）、N₆（30 g N·m^-2·a^-1）,应用单因素方差分析（One-way ANOVA）方法研究不同浓度梯度氮添加下不同草原类型区植被生物量、土壤碳氮差异及其影响因素。结果表明：1）氮添加并未对3种草原类型地下生物量产生显著影响（P>0.05）,但显著提高了草甸草原和荒漠草原地上生物量（P<0.05）,且本研究初步判断在N₃添加时接近饱和阈值, 整体上氮添加使内蒙古草原总生物量平均增加了29.66%,较干旱的荒漠草原对氮添加的响应较为明显。施氮肥使草甸草原的根冠比显著降低（P<0.05）,典型草原根冠比在N₃处理下显著增加（P<0.05）,但对荒漠草原影响不显著（P>0.05）。2）选择不同土层（0~10 cm、10~30 cm）分析氮添加对3种草地类型土壤有机碳、全氮含量的影响, 结果显示氮添加对草甸草原土壤碳氮含量没有显著影响（P>0.05）,对典型草原和荒漠草原土壤碳氮含量存在显著影响（P<0.05）,且0~10 cm土层对施氮的响应更明显。3）施氮条件下地上生物量与土壤C/N、年均降水显著相关（P<0.01）,地下生物量、总生物量均与土壤全氮含量、有机碳含量、土壤C/N、年均温、年均降水显著相关（P<0.01）。总的来说,不同类型的草地生态系统生物量及土壤碳氮含量对施肥的响应存在差异,这意味着草地恢复与管理过程中需要对养分的添加作用进行考虑。     

青海高原草地净初级生产力和降水利用效率时空特征

为了探究青海高原草地净初级生产力（Net primary productivity,NPP）和降水利用效率（Precipitation use efficiency,PUE）的时空特征,基于遥感估算的NPP数据和降水空间插值数据,采用地理空间统计法分析了2001—2017年青海高原草地NPP和PUE的时空特征。结果表明：2001—2017年青海高原草地NPP均值为42.81 gC·m^-2,其中高值区域主要分布在青海高原的东部和南部,低值区域主要分布在青海高原的西北部。2001—2017年青海高原草地NPP年际变化总体较为平稳,以年均速率0.09 gC·m^-2呈微弱的波动上升。2001—2017年青海高原草地PUE均值为0.089 gC·m^-2·mm^-1,其中高值区域主要分布在青海高原的东部和南部,低值区域主要分布在青海高原的西部和西北部。2001—2017年青海高原草地PUE年际变化呈微弱的波动下降趋势,下降速率为年均0.0023 gC·m^-2·mm^-1。2001—2017年青海高原草地PUE年际变化整体上与降水年际变化为负相关。本研究为青海高原草地可持续利用提供了重要理论参考和数据支撑。