景谷县森林蓄积量遥感估测及其动态变化分析

以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究。结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变更数据结果相比较,随机森林法估测值接近真实值,估测精度较高。     

生态公共服务视野下城市森林生态-经济系统的协同机理研究

在生态公共服务视野下,尽管当前我国的城市森林发展较为迅速,但对其森林生态经济系统的协同机理研究仍然还是一个新课题。本文结合海南国际旅游岛建设的相关实践,从治理机制、市场机制、利益分配机制、合作机制、扶持机制5个方面,对海南城市森林进行研究,以促进海南城市森林资源的优化利用和社会经济的可持续发展。     

水肥一体化施肥对山地果园‘油㮈’生长及果实品质的影响

以福建特色水果‘油㮈’为试材,在等肥料成本条件下,进行水肥一体化施肥和常规施肥下‘油㮈’树枝梢生长长度和粗度、果实品质、产量表现及施肥成本的比较研究,以期为山地水肥一体化施肥提供参考。结果表明,水肥一体化施肥可在一定程度上促进当年枝梢长度和粗度的增长,提高果实可溶性糖、可溶性固形物及Vc含量,降低可滴定酸含量,提高果实平均单果重、可食率、产量。等价施肥条件下,水肥一体化施肥节省人工成本1104.0元/hm²。建议结合降水量等气候条件及山地土壤特点、生态环境等对水肥一体化施肥技术进行优化。     

Effect of farm management on topsoil organic carbon and aggregate stability in water: A case study from Southwest England,UK

There are few reliable data sets to inspire confidence in policymakers that soil organic carbon (SOC) can be measured on farms. We worked with farmers in the Tamar Valley region of southwest England to select sampling sites under similar conditions (soil type, aspect and slope) and management types. Topsoils (2–15 cm) were sampled in autumn 2015, and percentage soil organic matter (%SOM) was determined by loss on ignition and used to calculate %SOC. We also used the stability of macroaggregates in cold water (WSA) (‘soil slaking’) as a measure of ‘soil health’ and investigated its relationship with SOC in the clay‐rich soils. %SOM was significantly different between management types in the order woodland (11.1%) = permanent pasture (9.5%) > ley‐arable rotation (7.7%) = arable (7.3%). This related directly to SOC stocks that were larger in fields under permanent pasture and woodland compared with those under arable or ley‐arable rotation whether corrected for clay content (F = 8.500, p < .0001) or not (F = 8.516, p < .0001). WSA scores were strongly correlated with SOC content whether corrected for clay content (SOC_adj R² = .571, p < .0001) or not (SOC_unadj R² = 0.490, p = .002). Time since tillage controlled SOC stocks and WSA scores, accounting for 75.5% and 51.3% of the total variation, respectively. We conclude that (1) SOC can be reliably measured in farmed soils using accepted protocols and related to land management and (2) WSA scores can be rapidly measured in clay soils and related to SOC stocks and soil management.     

宽甸地区林业资源及其特色产业发展研究

综述宽甸地区自然条件和林业资源概况,介绍林业特色产业的规划布局和建设现状。基于生态文明的发展理念,根据林业资源的特点和优势,提出进一步发展特色林业产业的可行性建议,为充分发挥宽甸地区林业资源潜力提供借鉴。     

基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别

由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。     

青冈栎林分空间结构对林下更新的影响

林分空间结构会显著影响其林下幼树更新。为明确其影响林下幼树更新的关键因子,以湖南省青羊湖国有林场青冈栎林天然次生林为研究对象,测量幼树株数密度、树高、地径和冠幅,计算混交度、大小比数、开敞度指数以及聚集指数代表林分空间结构,评价林下幼树更新情况,并用灰色关联度分析方法探究两者间的相关关系。结果表明,青羊湖国有林场13块青冈栎林样地林下更新幼树有6种,分属于4科5属,分别是青冈栎、苦槠、多脉青冈、南酸枣、黄檀、马尾松,青冈栎在更新幼树中占明显优势,是优势树种,幼树重要值为63.09%。青冈栎林各林分空间结构指数与林下更新指数均大于0.5,关联度较高,综合所有林分空间结构指数对林下更新指数关联度的均值来看,对林下更新的影响由大到小为大小比数>开敞度>聚集指数>混交度,大小比数对青冈栎林下更新影响最为显著。在促进青冈栎天然次生林林下更新时,应以调整林木大小分化程度为主,综合考虑林木空间分布格局的调整方案。     

吕梁山地区植被物候变化及对气候的响应

吕梁山地区地形垂直差异明显,植被对气候变化反应敏感,研究吕梁山地区植被物候变化,探索植被物候变化与气候的响应关系,旨在为高海拔山区植被物候研究和生态治理提供借鉴。基于2000—2015年MODIS NDVI时间序列数据,通过动态阈值法提取吕梁山地区的植被物候,对气温、降水进行空间插值,并对植被2个关键物候期与气候因素进行偏相关分析。结果表明：（1）植被生长季开始日期(the start of the growing season,SOS)提前的区域约占85.7%,其中16.2%显著提前;植被生长季结束日期(the end of the growing season,EOS)推迟的区域约占90.6%,其中33.3%显著推迟。（2）区内74.8%、87.7%植被SOS分别与气温、降水呈负相关,气温升高或降水增加,植被SOS提前。植被SOS在高海拔山区受4月气温影响显著,而低海拔地区受4月降水影响显著。（3）区内72.6%、65.1%植被EOS分别与气温、降水呈正相关,气温升高或降水增加,植被EOS推迟。植被EOS在北部和西部地区受11月气温影响显著,而高海拔地区受9月降水影响显著。2000—2015年吕梁山地区植被物候发生显著变化,各地区对气温、降水的响应不同,研究结果可为区域物候、气候变化研究和陆地生态治理提供科学依据。     

2003—2018年中国森林火灾时空分布格局研究

基于2003—2018年的中国森林火灾统计数据,全面分析了森林火灾发生的时空分布格局,定量分析了其统计学规律,旨在为森林火灾预测、管理和风险决策提供基础支撑。分析结果表明,森林火灾的发生具有极强的随机性和离散性,通过森林火灾总次数、火场面积和受害森林面积的平均数来反映森林火灾发生风险将会导致评估结果偏高。森林火灾发生次数较多的为湖南、贵州、广西等省,而森林火场面积和受害森林面积较多的为黑龙江、内蒙古、云南、湖南、广西等省。按照森林火灾发生的格局,运用K均值聚类分析将31省分为4类。