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。