乡镇尺度森林景观格局特征与影响因素定量分析

为更客观、精细地刻画森林生态系统格局的完整性、稳定性和森林资源健康状况,为森林资源源头保护和合理经营管理提供科学依据和决策支持,以河北省易县森林资源清查数据、DEM数据和社会经济资料为基础,运用景观指数、结构方程模型和统计学方法,分析乡镇尺度森林景观类型、数量与分布,研究自然地理、社会经济和土地开发利用主导下森林景观格局特征差异及其影响机制。结果表明,西部山区乡镇森林景观资源优势明显,东部平原乡镇森林资源则较小,森林资源主要分布于海拔100～300 m浅山丘陵区和海拔500～800 m中山区。在景观和类型水平上,斑块密度(PD)、凝结度(COHESION)对地理环境支配和人类活动干扰的响应更大,低破碎化、高连通性、多样化森林景观与高海拔、高起伏度的地形条件关系密切,乡镇耕地和居民建设用地面积占比(PCLA、PRCLA)越大,林地景观破碎化越强和连通性程度越低。平均坡度(MS)、土层厚度(SD)和高差(ED)作为基础性的控制因素,直接影响耕地、居民建设用地占比等方面,间接作用于森林景观格局。在一定的地形土壤条件下,降低人口数量、耕地数量和居民建设用地占比,可降低森林景观格局破碎化,提升森林景观连通性。     

基于像元尺度耕地质量局部空间自相关的基本农田划定

划定永久基本农田保护区是我国农业可持续发展的战略要求,耕地质量是保护区位置选择的重要依据。以湖北省嘉鱼县为例,引入植被指数信息,完善耕地质量综合评价指标体系,通过网络层次分析法确定指标权重,结合局部空间自相关分析结果,分别对基于耕地质量与莫兰指数的基本农田逐像元补划结果进行了分析。研究结果表明,嘉鱼县耕地综合质量在空间上表现出较强的相关性,全域和耕地范围的局部自相关系数分别为0. 864 5和0. 991 6;基于耕地质量和莫兰指数的划定结果在空间上保持高度的一致性,两种方法均优先将空间上呈HH型聚集的99. 97%的像元划入了基本农田保护区;两种方法互为补充,可以为最终决策提供参考。     

流域尺度下地形属性对土壤质地类型变异的影响——以重庆市彭水县一小流域为例

为探究流域尺度下地形属性对土壤质地类型变异的影响,以西南地区重庆市彭水县的一个流域为研究区,基于成土母质和地形因子,运用分类回归树（Classification and regression tree,CART）模型,对研究区1165个样点数据进行分析。结果表明：成土母质和地形因子均对土壤质地类型有重要影响,相对重要性较高的因子排序：成土母质（PAR） > 风效应（WindEff） > 地形湿度指数（SAGATWI）;不同母质、不同质地之间地形因子存在显著差异,风效应（WindEff）和漫射辐射（DiffuseIns）分别是奥陶系和志留系母质条件下影响土壤质地分类的相对重要性最高的地形因子;流域尺度CART模型解释率为86.3%,说明CART模型对土壤质地分类精度高。研究表明,基于成土母质和地形因子构建的模型解释效果好,影响显著,可为该地区土壤利用区划和管理提供科学依据。     

流域尺度重金属行为模拟及其对不同气象因子的响应特征研究

模拟重金属的流域尺度行为有利于更好地理解重金属对生态系统和人类的潜在不利影响,而探究重金属在不同气象情景下的迁移转化规律有利于流域环境风险分析和环境管理。本研究采用流域重金属迁移转化模型SWAT-HM,该模型考虑了重金属化学反应如吸附和老化反应;陆面重金属迁移过程包括通过水分渗流和蒸发引起的垂向下降上升运动以及通过土壤侵蚀和地表/地下径流的水平迁移;水体中重金属迁移过程包括沉降、再悬浮、扩散和掩埋等过程。本研究选取湖南浏阳河上游流域为研究区,该流域几十年来一直受到采矿活动的影响,重金属污染严重。结果表明,SWAT-HM模型对于流域内重金属锌(Zn)和镉(Cd)的动态模拟结果与监测结果符合较好,94.5%的Zn和94.2%的Cd的模拟浓度与实测浓度在同一数量级内。流域内Zn和Cd的高污染区主要集中在宝山河,当宝山河与大溪河汇合后,由于稀释作用和水沙交互作用,溶解相Zn和Cd浓度显著降低至地表水环境质量Ⅲ类水标准(GB 3838—2002)以下。2009—2014年流域出口Zn和Cd总输出通量的多年均值分别为90.8 t和1.1 t,溶解相重金属和吸附相重金属输出量的大幅提升几乎全部出现在强降水后,吸附相重金属输出量主要由几次暴雨过程贡献。本研究通过气象因子分析方法评价重金属输出量对于降雨和气温变化的敏感性,结果显示溶解相重金属和吸附相重金属输出量对于降雨变化比温度变化敏感,且吸附相重金属对于降雨变化的响应比溶解相重金属强烈。探究不同气象情景下重金属迁移转化响应特征对于环境风险分析和污染控制具有一定意义。     

基于遥感和PSR模型的城市景观生态安全评价

通过使用"压力—状态—响应(press—state—response,PSR)"概念模型构建了以许昌市为主要研究区域的城市景观生态安全评价模型。结合遥感数字图像处理技术、GIS空间分析技术和景观生态学理论,得到了2013年许昌市城市景观生态安全综合指数分布图。并对研究结果进行了评价,以达到了解许昌市城市景观生态安全现状,把握生态安全等级分布规律。评价结果表明:许昌市城市景观生态安全整体较好,在以后发展过程中应继续走可持续发展道路,做好土地利用规划,保护耕地,退耕还林还草,对工矿用地生态问题及时治理,以保持生态系统安全的稳定性。     

基于多尺度特征提取深度残差网络的水稻害虫识别

【目的】在水稻生产过程中,针对不同虫害需要采用不同的防治方案,水稻害虫的准确识别分类是制定针对性防治方案的前提。【方法】采用深度学习结合机器视觉的方法,基于Res2Net结构提出了一种多尺度特征提取的深度残差网络,通过准确地提取害虫特征实现复杂自然背景下的水稻害虫识别;采用改进的残差结构,使用等级制的类残差连接取代了原本的3×3卷积核,增加了每个网络层的感受野,可以更细粒度地提取多尺度特征。【结果】本网络训练的模型能够有效地识别自然背景下的水稻害虫,在自建的包含22类常见水稻害虫的图像数据集上,平均识别准确率达到了92.023%,优于传统的ResNet、VGG等网络。【结论】本文提出的模型可应用于水稻虫情自动监测系统,为实现水稻害虫虫情的机器视觉监测提供参考。     

西藏原始林芝云杉林空间结构参数分布特征

以藏东南波密岗乡自然保护区原始林芝云杉林为研究对象,应用空间结构参数角尺度、混交度和大小比数,建立空间结构参数的三元分布,揭示林分的空间结构特征。结果表明,从一元分布看,林木整体属于随机分布,林分强度混交,树种的优劣程度参差不齐,整体处于中庸状态;在混交度和角尺度分布中,以随机分布和强度混交林木株数最多,大小比-角尺度组合中,均以随机分布轴线和中庸轴线两侧基本对称;三元结构参数组合为强度混交、随机分布、亚优势状态林木分布较多。主要树种的混交程度较高,呈现强度和极强度混交状态;其中林芝云杉和华山松为该群落的优势树种随机分布,其他主要树种都为轻度聚集分布;树种间大小比数差异明显,其中林芝云杉最低,<0.252,处于亚优势状态。全面分析原始林芝云杉林的空间结构,为林芝云杉林结构优化调整提供重要参考,为藏东南天然林可持续发展提供科学依据。     

辽西地区适宜机械化生产酿造高粱品种综合评价

为了筛选适宜辽西地区机械化生产的酿造高粱品种,以引进的19个酿造高粱品种为试材,用灰色关联度分析方法测得各品种各性状的权重和加权关联度。结果表明,参试酿造高粱品种各性状的权重大小依次为株高＞经济产量＞穗长＞生育期＞千粒重＞茎粗＞单穗粒重＞单穗重,在进行机械化酿造高粱品种的引进筛选时,应首先考虑株高,其次为经济产量。各参试品种加权关联度大小依次为‘辽杂19号’＞‘平试13号’＞‘济粱2号’＞‘吉杂124号’＞‘吉杂137号’＞‘吉杂142号’＞‘吉杂145号’＞‘吉杂127号’＞‘白杂12号’＞‘吉杂138号’＞‘辽杂37号’＞‘通杂108号’＞‘白杂11号’＞‘机糯粱1号’＞‘通杂127号’＞‘白杂14号’＞‘吉杂136号’＞‘白杂13号’＞‘吉杂140号’,综合生产性能排在前3位的依次为‘辽杂19号’、‘平试13号’和‘济粱2号’。灰色关联度分析评价结果与生产实践一致,可用于酿造高粱品种综合评价。     

关于农田尺度下土壤有机质的空间变异研究

本文将空间分析技术与地统计学方法相结合,以某流域的土壤白土及乌栅土的各三层 土壤样本开展了数据处理及系统化分析,深入探讨了土壤有机质含量所存在的空间变异特征, 望能为此领域研究有所帮助。     

小区和田块尺度下水稻不同灌溉模式的节水减污效应分析

【目的】研究平原河网区不同尺度下水稻不同灌溉模式的节水和减污效应。【方法】于2017年在浙江平湖灌溉试验站选取水稻常规灌溉、节水灌溉、蓄雨节水灌溉3种模式在试验小区和田块2种尺度下开展对比试验,记录田间水量平衡过程并检测排水和渗漏水样中的TN、TP、NH_4^+-N、NO_3^--N的质量浓度变化。【结果】无论试验小区还是田块尺度,蓄雨节水灌溉的节水效果最好,较常规灌溉和节水灌溉减少了43.4%～87.7%的灌溉量,同时减污效果也最明显,TN排水负荷减少了22%～90%。不同尺度对比中,试验小区的田间管理水平更高,产量略高于田块尺度;小区田间水分控制更精确,灌排次数和水量较田块更多,蒸发蒸腾量和渗漏量则略少于田块。在减污效果上,单位面积下同种灌溉模式的田块的排水污染物负荷比试验小区低37%～57%,渗漏负荷比试验小区高4%～61%,由于排水污染物负荷要远大于渗漏污染物负荷,在总的污染物负荷上田块要小于小区。【结论】本试验中蓄雨节水灌溉模式取得了较好的节水减污效果,但是要注意蓄雨时间和高度,长时间的淹水可能会对水稻产量造成不利影响。