河北省森林景观空间格局分析

根据河北省森林景观现状,运用景观多样性指数、分维数、景观破碎化指数等计算方法,分析河北省森林资源空间分布特征和存在问题,指出河北省森林景观保护和发展方向。     

南方红壤区植被覆盖因子估算模型构建与验证

研究红壤区植被覆盖因子变化规律、构建植被覆盖因子计算模型可为该区域水土流失防治及动态监测提供科学依据。该研究基于广东省五华县水土保持试验推广站200余场降雨试验观测数据,分析了影响水土流失的各关键因子与次降雨土壤侵蚀模数(Individual Rainfall Event Soil Erosion Modulus,ISEM)间定量关系,基于中国土壤流失方程计算了系列次降雨事件不同植被覆盖度对应植被覆盖因子值,构建了植被覆盖因子值与植被覆盖度间数学模型,从点、面2个尺度对模型计算精度进行了验证。结果表明:1)ISEM随植被覆盖度增加而降低;ISEM与雨前土壤表层含水率间存在显著正相关对数关系;ISEM随坡度增加呈先增后减的变化规律;ISEM随次降雨量、次降雨侵蚀力和次降雨径流深呈显著正相关线性变化关系。2)构建了植被覆盖因子值与植被覆盖度间二阶指数衰减模型,该模型决定系数和纳什系数分别达0.947和0.876。点尺度验证结果表明90%样本模型计算值与观测值相对误差均小于0.30;面尺度验证结果表明,70%～80%的植被覆盖因子计算值相对误差不超过0.1。总体而言,该模型计算精度较为理想,但由于研究对象典型的时空尺度特征,仍需要更多观测数据对该模型进行完善和验证。研究成果可为深入理解红壤区土壤侵蚀规律、水土流失动态监测提供有益参考。     

BP神经网络在不同植被产流产沙分析中的应用

以甘肃省西峰市南小河沟小流域径流场为研究对象，利用BP神经网络对4种植被类型的径流小区（农田、林地、人工草地和天然荒坡）进行了产流产沙量模拟和预测。其模拟产流量的相对误差分别为0．2％～5．7％，0．1％～2．5％，0．7％～2.9％和0．1％～3％；模拟产沙量的相对误差分别为0．1％～3．2％，0．2％～3．1％，0．6％～4．2％和0．2％～2．7％。预测农地、林地、草地和天然荒坡产沙量最大相对误差分别为-11％，14％，-14．6％，18％，产流量最大相对误差分别为10．9％，27．3％，15％，26．3％。结果表明，BP神经网络预测产流产沙的效果较好，对径流小区运用神经网络进行蓄水拦沙指标分析是可行的。     

黄土高原植被恢复与建设的理论和技术问题

黄土高原地区植被恢复与建设是我国重大的生态工程,有巨大的战略意义。主要论述了植被恢复与建设中存在的科学理论和技术问题,以期在植被恢复与建设实践中,能用理论做科学指导,使技术得以充分持续地推广和应用,使植被恢复与建设产生明显的效果。     

四川省植被变化及其与气象因子的相关性分析

[目的]分析四川省植被的变化特征及其与气象因子的相关性,为该区域的可持续发展提供理论依据。[方法]采用一元线性回归方法,利用MODIS NDVI数据按不同植被类型对GIMMS NDVI数据进行模拟拓展,并采用变异系数、趋势分析和偏相关等方法进行变化分析和相关性分析。[结果](1)近30a四川省植被NDVI以基本无变化和减小为主,减小的区域主要位于盆周山地、川东北的中海拔山地和川西北高原湿地,增长变化的区域较小,主要位于四川盆地中北部和川西高原西部;(2)植被受气温影响较大的区域主要分布在以灌丛和高山植被覆盖为主的甘孜西南部、西北部以及四川盆地的西南部,以针叶林和水稻种植为主的成都平原、四川盆地中部以及川东北的广元则对降水更敏感。[结论]过去32a间四川省年最大NDVI变化具有明显的阶段性特征,整体上呈现下降趋势;植被NDVI的变化与降水和气温具有显著的线性相关关系,且气温和降水对植被变化的影响具有明显的区域差异。     

基于遥感的泾河流域植被覆盖格局分析

快速、准确的获取流域植被覆盖状况信息是进行生态恢复与建设的重点。以MODIS遥感影像数据为数据源,应用遥感和GIS技术对泾河流域各个子流域的植被覆盖程度进行了对比评价,在此基础上应用景观生态学方法对各个子流域的植被覆盖格局进行了分析。结果表明：流域北部的环江、东川、蒲河等子流域植被覆盖程度普遍较低,需要重点保护;流域东南部的汭河、达奚河、三水河、城固河、四郎河、干流区等子流域的上游局部山地植被覆盖比较好,但广大的下游黄土丘陵区植被覆盖中等,破碎化严重。且退化植被呈零散状广泛分布,应成为流域植被建设的重点区域。     

乌兰布和沙漠东北部天然植被动态及生态用水量研究

乌兰布和沙漠东北部的不同地类导致该地区天然植被生境差异，进而形成了有不同顶级植物组成的天然植物群落。本文在不同时期卫星影像解译的土地利用类型基础上，分析了乌兰布和沙漠东北部天然植被生境动态变化。结果表明，该地区固定半固定沙地面积均有所减少，流动沙地扩大，同时盐碱地大大萎缩。在此基础上，用间接推求方法估算了该地区天然植被的生态用水量，其中柠条群落的生态用水量占整个研究区域生态用水总量的50．01％，油蒿＋白刺＋沙冬青群落占41．03％，梭梭群落占7．38％，盐碱地柽柳群落占1．58％。     

花江峡谷不同植被类型下土壤水分时空分布特征

花江峡谷是一个严重石漠化的喀斯特峡谷,水分是花江峡谷植物生长发育的主要限制因子,故在花江峡谷区如何选择适当的植被类型是充分利用降水和防止水土流失的一个重要环节。通过研究花江峡谷区不同植被类型下土壤水分的时空分布特征,探讨适合该区生态修复的植被类型,为峡谷区生态建设与水土保持提供依据。研究结果表明:(1)在空间分布上,多年生的柚木对土壤深层水分的影响较大;花椒树(特别是长势好的花椒树木)对土壤水分的保持具有明显作用。(2)在时间分布上,各种植被类型下的土壤含水量均随降雨量的多少而升降,但进入12月份在降雨量最低的情况下,花椒的土壤含水量甚至出现升高的现象,反映了花椒特有的保持水土、涵养水源的作用。研究结果证明大面积种植花椒树有利于提高研究区的生态、经济效益。     

基于分维的多尺度植被空间格局分析

植被是一个地区植物群落的总体，是对于生态环境因素的综合反映。植被在空间上的分布是典型的分维数体，它在空间所有尺度上都有细节。在许多情况下分维数具有某种形式的自相似性，即它不随尺度的增加或缩小而变化，它独立于尺度。因此比较不同尺度上树种的空间格局与其对应的分维数值，可以对不同尺度上的空间格局有一个全面的了解。通过变异函数计算出的格局的分维数值可以描述不同尺度上空间格局的拓扑学性状和自相似性，可以很好地揭示植被的空间异质性。     

玄武湖菹草种群空间格局分析及其环境效应

大型水生植物的分布格局与空间尺度有着密切关系,传统的分析方法只能分析一种尺度下的格局。引入点格局分析,以种群空间分布坐标点图为基础,分析各种尺度下的种群格局。运用点格局分析对玄武湖菹草种群的空间分布格局进行研究,并结合N、P等水质指标探讨其环境效应。结果表明,玄武湖菹草种群分布集群特征明显,且在尺度232-344m内聚集最为明显。从水质监测结果看,菹草种群有利于改善水体环境,无种群区的TN、TP和NO3-N浓度明显高于有种群区;溶解氧（DO）则表现为有种群区高于无种群区。菹草在空间分布上的明显规律性,会进一步导致水质参数的空间异质性。