气候变化情景下河北省3个优势树种适宜分布区预测

【目的】探究河北省3个优势树种分布与气候因子的关系,并进行适宜分布区预测,以期为评估气候变化的影响及制定适宜未来气候变化的森林经营策略提供理论依据。【方法】依据河北省森林资源调查数据,选取华北落叶松、蒙古栎和油松这3个主要树种,采用ClimateAP气候模型生成当前及未来(2040—2069年和2070—2099年)与降水和温度相关的10个气候因子,利用MaxEnt生态位模型和基于3个气候变化情景(温室气体最低排放,RCP2.6;中度稳定排放,RCP4.5;高度排放,RCP8.5)的一致性预测,模拟3个树种当前和未来的潜在适宜分布区,并采取响应曲线分析主要气候因子对3个树种适宜分布区的影响。【结果】3个树种MaxEnt模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC值)都大于0.85,具有较好的预测能力;当前3个树种主要适宜分布在燕山和太行山地区;影响3个树种分布的主导气候因子存在差异,华北落叶松主要受小于0℃年积温和湿季降水量的影响,蒙古栎则主要受最热月平均气温、Hargreaves水分亏缺和湿季降水量的影响,而最热月平均气温、湿季降水量、大于5℃年积温和年均气温是影响油松分布的主要气候因子;一致性预测表明,在2040—2069年,河北省华北落叶松分布面积明显扩大,蒙古栎分布面积变化较小,而油松分布面积显著缩小;在2070—2099年,3个树种的适宜分布面积都显著缩小,幅度均超过3%。【结论】随着气候变化,3个树种均有向高海拔地区迁移的趋势,但在经纬度方向上的分布变化不大。在未来3个树种的适宜分布区,采取人工手段(如造林)辅助树种扩散以适应气候变化,有利于提高森林生产力,构建健康稳定的森林生态系统。     

玉米典型叶部病害高光谱识别及其烈度分类

[目的/意义]近年来,玉米叶部病害发生日趋加重且呈现混发现象,严重威胁玉米产量和品质。但目前鲜有研究对叶部病害种类识别及其烈度分类进行结合,无法满足实际场景中玉米不同病害及不同烈度混发下的病害防控需求。[方法]提出一种基于高光谱技术实现玉米典型叶部病害种类识别及其烈度分类的方法,通过挖掘玉米大斑病、小斑病和南方锈病3种叶部病害的光谱特性,优选敏感特征构建基于病害发展全阶段(包含病害所有烈度)和病害单一烈度下的病害种类识别模型;进一步地,针对玉米叶部单一病害构建烈度分类模型,以期实现对不同叶部病害的全过程识别与病害烈度分类。[结果和讨论]3种玉米叶部病害在550～680 nm的可见光、740～760 nm的红边、760～1 000 nm的近红外和1 300～1 800 nm的短波红外处其光谱变化显著。基于此提取的光谱特征能够有效捕捉病害特异性信息。基于病害发展全阶段构建的病害种类识别模型最优总体精度(Overall accuracy,OA)达77.51%,MacroF₁达0.77;而基于病害单一烈度下的病害种类识别模型精度随着病害烈度的增加而升高。在病害发展阶段处于...