中国大陆沿海地区互花米草生长特征及其对环境因子的响应

本研究实地调查了中国大陆沿海地区天津汉沽至广东雷州37个样地的互花米草生长特征,采用回归分析、地理探测器以及冗余分析,探究自然状态下中国大陆沿海地区互花米草生长特征及其对环境因子的响应。结果表明：互花米草生长特征存在显著的纬度梯度差异,株高随纬度的增加先升高后降低(P<0.001),21.44°N株高最低(54cm),36.12°N株高最高(250cm);种群密度和地上生物量随纬度的增加均呈先降低后升高趋势;互花米草具有较高的可塑性,年平均气温、一月最低气温、七月最高气温以及海水盐度是影响互花米草生长特征的主要环境因子;海水盐度在与纬度交互作用下对互花米草空间分异解释力最高(q>0.65)。自然状态下互花米草受多种环境因子调控,较强的可塑性是互花米草成功入侵的关键因素。     

基于GF-1与Landsat8 OLI影像的作物种植结构与产量分析

作物种植结构监测和估产是精准农业遥感的重点领域,其研究对于指导作物种植结构和制定农业政策具有重要意义。该文以黑龙江省北安市为研究区,以2015年的Landsat8 OLI和多时相GF-1为遥感数据源,基于物候信息和光谱特征确定的农作物识别关键时期和特征参数,构建面向对象的决策树分类模型,开展作物种植结构监测研究;综合植被光谱指数和地面采样数据,采用逐步回归方法建立产量遥感估算模型。结果表明:多源与多时相的遥感数据可以反映不同农作物的季相特征,应用本文所构建的决策树分类模型,作物分类效果较好,总体精度达87.54%,Kappa系数为0.8115;2015年,北安市的主要作物类型为大豆、玉米、水稻和小麦,面积分别为2204、1955、122和19 km~2,其中大豆的种植面积最大,占作物种植面积的51.24%。基于NDVI、EVI和GNDVI构建的多元回归模型为北安市大豆和玉米产量估算最优模型(R~2=0.823 7,均方根误差135.45 g/m~2,精度80.55%);北安市玉米高产区集中分布在西部,大豆的高产区主要分布在东部;2015年北安市玉米和大豆的单产分别为8 659、2 846 kg/hm~2,总产量分别为16.93×10~8、6.27×10~8 kg。利用作物关键物候期的多源多时相遥感数据能够精确高效地提取作物种植结构,构建的产量估算多元回归模型,为精准农业科学发展提供参考。     

基于模糊综合评价法的延吉市滨水景观评价

布尔哈通河流域景观建设是延吉市城市建设中重要的一部分,本文根据延吉市的区域特点,确立滨水景观的评价体系,采用层次分析法与模糊综合评价法进行综合分析。基于公众对于延吉市滨水景观的熟悉程度,分别进行总体评价与景观分区评价。据分析结果,延吉市居民认为延吉市滨水景观属于一般层次;将评价结果进行横向分析,得到影响差异的关键因素为滨水植被与休闲娱乐设施。本研究得到公众的客观评价,并提出了完善延吉市滨水景观的建议,对今后延吉市滨水景观的发展具有指导性意义。     

图们江干流区间流域径流变化特征

以图们江干流区间为研究对象，应用Mann-Kendall非参数检验法分析干流区间4个水文站点径流年际与年内变化趋势。在此基础上，采用R/S分析方法分析年径流、季节径流和月径流变化趋势在未来的可持续性，利用Mann-Kendall突变检验方法分析各水文站点年径流、季节径流和月径流发生突变的年份。结果表明：图们江干流区间各水文站径流年际和年内变化趋势均与干流径流变化趋势一致，呈下降趋势，非汛期径流下降的贡献主要来自春季和冬季径流的下降；Hurst指数表明，上游径流变化趋势的持续性最强，下游的持续性相对较弱；1985年是图们江干流区间年径流发生突变的年份，且降水量也发生了变化，可以推测降水量可能是径流不断减少的重要因素。     

1990－2013年东北地区耕地时空变化遥感分析

为揭示1990－2013年东北地区耕地变化规律,以Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像为数据源,采用面向对象与目视解译相结合的分类方法,提取东北地区1990年、2000年和2013年耕地信息,辅以气候、地形、社会经济等数据,分析耕地时空变化特征及其驱动因素。结果表明：面向对象分类与目视解译相结合的方法能够快速、准确地完成耕地空间分布信息提取,总体分类精度达93%以上;2013年东北地区现有耕地4.17×105 km2,占东北地区土地总面积的33.51%,其中旱田比例为86.24%;1990－2013年耕地总量增加,2000－2013年比1990－2000年耕地增加速度减小,空间上,耕地呈现南减北增的趋势,新增耕地重心逐渐北移,建设用地侵占耕地速度加快,以省会城市为中心,向东北部蔓延;对湿地、林地、草地开垦减弱,对裸地和海面的农业开发增强,退耕还湿、还草、还林效果明显,耕地变化活跃区处于年降水量在500～700 mm、年均气温在2～4℃、坡度小于3°、高程小于200 m的地理环境中;旱田改为水田规模扩大,旱田质心变化不显著,水田质心向东北移207.41 km。23 a间,虽然气候变化对东北地区耕地变化有一定影响,但政策调控、经济发展、科技进步、人口增长、城市扩张等人文因素仍然是耕地变化和时空分异特征的主要驱动因素。农业发展转型、提高单位面积产量和劳动生产效率,将是未来东北地区耕地发展的必由之路。     

基于3S技术的图们江中游湿地生态安全评价与预警研究

以图们江中游湿地生态安全为出发点,基于景观生态学原理,采用压力-状态-响应模型,选取能充分反映图们江中游湿地的生态安全的10项指标,构建了图们江中游湿地生态安全评价指标体系。以3s技术为分析工具,对TM／MSS影像进行解译并获取1976、1990、2000和2010年4个年份的指标数据,并运用AHP确定指标权重;使用逻辑斯蒂增长曲线模型对各个指标进行单指标评价,用综合评价法对图们江中游4个年份的湿地生态安全进行评价,得到1976年生态安全值为0．665,湿地生态系统较安全,而1990、2000、2010年生态安全值依次为0．570、0．432、0．333,系统处于预警状态,应及时采取措施保护该区湿地生态系统。在此基础上,基于灰色预测模型建立了湿地生态安全预测模型。经验证,模型精度较高,可对图们江中游湿地生态安全进行预测研究。最终预测了图们江中游未来40年的湿地生态系统变化趋势,预测值分别为0．3011、0．2856、0．2136、0．1865,表明湿地生态系统处于中度预警及严重预警状态,生态安全面临的威胁越来越严重．急需对该区域湿地生态系统进行保护与管理。     

基于遥感的吉林省中西部耕地数量和质量空间格局变化分析

耕地数量和质量变化直接关系到国家粮食安全和社会稳定,研究粮食主产区耕地数量和质量变化具有重要的现实意义。该研究利用2000年、2013年Landsat TM/ETM+/OLI遥感数据和2351个样点土壤实测数据,对吉林省中西部耕地分布的空间变化和由此引起的不同质量等级耕地的时空特征进行分析。结果表明:2000—2013年期间,吉林省中西部耕地总量稍有增加,面积由5.61×104 km2增加到5.64×104 km~2,其中旱田面积增加645 km2,水田面积减少350 km~2。研究区耕地分布表现出明显的西部增加、东部减少的趋势;新增耕地最主要来源于湿地(66.04%)和草地(21.12%),传统耕作区(主要为城市周边)耕地大面积减少,其中45.08%转化为人工表面,28.85%和22.61%转化为林地和湿地;水田与旱田之间的相互转化比较剧烈。2000—2013年期间,研究区耕地质量总体呈下降趋势,净减少的耕地为一、二等地,其中一等地净减少305 km~2,长春市占96%,净增加的耕地是三、四和五等地,分别为235、148和218 km~2,主要分布在白城市和松原市。城市化占用和耕地保护政策的实施是该区域耕地数量和质量变化的主要驱动因素,研究时段内吉林省中西部优质耕地流失严重,存在突出的占优补劣问题。     

基于GIS和RS的延龙图土地利用动态变化研究

根据2000年和2009年的两期遥感图像,通过遥感和地理信息系统空间分析方法,研究了延吉市、龙井市和图们市的土地利用动态变化情况,并与延龙图整个区域的土地利用类型动态变化进行比较.结果表明,延吉市的农用地年变化量最大,水域变化最显著;龙井市和图们市农用地和绿地年变化量较大,龙井市的水域变化最显著,而图们市的农用地变化最显著。延龙图整个区域的土地利用类型中,唯有绿地的面积在减少,分别转化为其它3种土地利用类型,尤其转化为农用地的面积最多。     

基于Maxent模型的互花米草潜在生境适宜性分析

明确影响互花米草(Spartina alterniflora)的主导环境因子及其潜在适生区对防控管治互花米草具有重要意义。本文以中国大陆滨海地区为研究区域，综合考虑气候、地形、土壤及海洋环境因子，利用生态位模型(Maxent)预测互花米草潜在适生区。结果表明：互花米草的分布受海拔影响最为显著，其主要分布于-2～5 m范围内。此外，当年平均气温介于14.0℃～23.5℃、土壤可交换钠盐含量介于26.4%～46.0%、气温极差介于14.2℃～26.3℃或海水盐度介于23.0%～28.3%及33.5%～33.8%时，互花米草存在概率均达到60%以上。互花米草高度适生区主要分布于江沪浙闽四省市以及莱州湾地区，该区域内适宜互花米草生长的海拔、年平均气温、气温极差、海水盐度分别为-1～0 m, 17.9℃,23.0℃及27.5%。因土壤可交换钠盐含量空间异质性差异较小，故在该区域内对互花米草分布影响不明显。此外，大丰麋鹿、厦门珍稀海洋物种及漳江口红树林国家级自然保护区面临较高的互花米草入侵风险。     

基于光谱变换的滨海湿地土壤全氮含量建模预测

基于133个滨海湿地土样的全氮（TN）含量和光谱反射率（R）及其对数（lgR）、对数的一阶微分（（lgR）''）、倒数（1/R）、倒数的一阶微分（（1/R）''）、一阶微分（R''）、平方根（√R）、一阶微分的倒数（1/（R）''）变换，采用偏最小二乘回归（PLSR）、随机森林回归（RFR）和支持向量机回归（SVR）3种算法分别建立土壤TN含量估测模型。结果表明：①土壤TN含量与光谱变换形式相关性由高到低为：（1/R）''> R''> （lgR）''> 1/R > lgR > 1/（R）''> √R > > R，经光谱变换，土壤TN含量与变换光谱的相关性均高于R，其中与（1/R）''的Pearson相关系数最大为0.746。②PLSR和SVR基于R''、（1/R）''、（lgR）''和1/（R）''变换构建的模型、RFR方法构建的所有模型R²均大于0.732，均可用于滨海湿地土壤TN含量的估算。③基于1/（R）''建立的SVR模型预测精度最高，其R²为0.987，RMSE为0.057 g/kg，MAE为0.050 g/kg，是预测滨海湿地土壤TN含量的最优模型，可为准确获取滨海湿地土壤TN含量提供稳定方法。