中国北方农牧交错带植被动态研究进展

通过回顾植被动态研究的历史,简要概述了植被动态的发展。综述了我国北方农牧交错带历年来植被动态的研究现状。研究指出植被动态变化与农牧交错带内气候、自然环境演变、农牧业经营方式的转变及土地利用有着密切的关系。结合前人的研究,根据农牧交错带内存在的生态环境问题,提出应从北方农牧交错带植被动态与生物多样性、生态环境、生态系统健康以及对全球变化响应的关系进行研究,揭示其受损及恢复机理,为农牧交错带受损的生态系统恢复与重建、区域可持续发展提供理论依据。     

封育对北方农牧交错带荒漠化地区植被恢复作用的研究——以宁夏盐池县为例

盐池县位于我国北方的农牧交错带，是我国北方的一个典型的过渡地带，独特的地理位置也使该地区成为我国荒漠化的主要发生区。在分析植被盖度和生物量变化的基础上，采用α多样性指数即Shannon-Wiener指数、Simpson指数、群落均匀度指数Js和β-多样性指数（相似性系数Cs）研究宁夏盐池县人工封育区的植被变化。分析得出农牧交错带实施封育对植被恢复的重要作用。     

西藏高寒河谷流动沙地植被恢复潜力综合评价模型

生境胁迫条件下高寒河谷不同类型沙地植被恢复潜力定量评价,是开展青藏高原退化沙化生态系统植被恢复急需解决的瓶颈问题和决策依据。笔者选择河滩流动沙地、河岸流动沙地和山坡流动沙地3种类型试验样地作为研究对象,结合不同类型沙地的植被演替阶段划分和生境特点,采用层次分析法和模糊综合评价方法,通过构建植被恢复潜力评价指标与标准体系,建立了高寒河谷流动沙地植被恢复潜力综合评价模型。结合2008-2014年的植被恢复试验结果,验证与探讨了该模型的评价精度与适用性。结果表明,山坡流动沙地植被恢复潜力等级为强,河滩流动沙地植被恢复潜力等级为较强,河岸流动沙地植被恢复潜力等级为较弱。气象条件、地形条件和土壤状况决定了生境胁迫条件下植被恢复具备的先天条件,恢复措施则决定了其具备的后天条件。通过强有力的人工促进植被恢复措施即可直接提高寒河谷流动沙地植被恢复潜力,亦可间接改变土壤状况,从而提升植被恢复效果。     

长城沿线农牧交错带生态环境恢复重建SD模型研究

应用系统动力学理论研究建立了长城沿线农牧交错带生态环境恢复与重建SD模型 ,并应用该模型对该区强化治理型、协调发展型和传统经营型 3种典型治理模式进行仿真研究结果表明 ,强化治理模式为农牧交错带生态环境治理最佳模式 ,可使农林牧协调持续发展 ,土壤侵蚀量减少 76 .1% ,生态环境趋向良性循环。     

基于层次分析-熵权法的内蒙古农牧交错带农业用水水平综合评价

在我国北方干旱半干旱地区,农业灌溉是水资源消耗的主要途径,农业水资源利用效率的高低,直接决定着区域可利用水资源量。为探究我国北方农牧交错带农业用水水平,以内蒙古农牧交错带农业灌溉用水为研究对象,在综合分析用水现状的基础上,通过层次分析—熵权法和模糊综合评价相结合的方法,选取体现农牧交错带农业用水特征的代表性指标,构建农牧交错的农业用水水平综合评价体系,对2020年内蒙古农牧交错带农业用水进行综合评价。结果表明：内蒙古农牧交错带各旗县间农业灌溉用水量相差较大,整体呈现东高西低趋势,灌溉水量为582.41～4 905.86 m³/hm²,灌溉水利用效率为51%～84%;各旗县农业用水综合评价得分为2.26～3.67,农业用水水平整体处于中等偏上,29个旗县中较高水平占比44.80%,中等水平占比55.20%;与作物水分利用效率(WUE)对比,构建的综合评价体系可以更真实地反映出农牧交错带农业用水实际情况,对于农牧交错带中农业用水水平处于中等偏下水平的旗县地区,需加大力度发展农业节水措施,提升农业水资源利用效率。     

灌溉因素订正的北方农牧交错带界定

我国北方农牧交错带为典型生态脆弱带,对其科学合理的界定对基于资源利用的区域可持续发展具有重要意义。北方农牧交错带界定的最基本条件是水分条件,但是前人的界定均以降水作为水分条件,均没考虑灌溉对农牧交错带形成的影响。本研究在传统界定方法的基础上,增加了灌溉条件订正,以订正后的水分条件作为界定指标,并结合水分变率和干燥度指标,运用模糊综合评判法,对北方农牧交错带进行界定,并进一步结合行政边界进行农牧交错带县域的划分。结果显示,我国北方农牧交错带呈东北—西南走向的带状分布,总面积65.90万km~2;北方农牧交错带县(市、旗)共有123个,总面积66.08万km~2,分布于北方的9个省(自治区),农牧交错带县数量以内蒙古自治区、山西省和青海省居多,农牧交错带县总面积以内蒙最大。本研究的界定结果在位置上比农业部指定范围略向西北方向偏移,范围上分别向东北和西南扩展,增加了黑龙江、吉林、青海3个省份,去掉了辽宁省;在县域总数上有所减少,黑龙江、吉林、内蒙古、青海的农牧交错带县域(市、旗)总数有所增加,而河北、山西、陕西、甘肃、宁夏的农牧交错带县域(市)总数有所减少;部分位于内蒙河套灌区和宁夏河套灌区的县域被划入。由对农牧交错带水热条件的分析可知,农牧交错带大部分地区的年积温为2000～3500℃,空间上呈中间高,东北、西南低的趋势;大部分地区的水分条件(降水和灌溉)为300～450mm,空间上沿东南—西北方向递减;大部分地区的表层土壤有机碳含量为0～1%,空间上呈中间低,东北、西南高的趋势。本研究将灌溉指标纳入农牧交错带的界定指标系统,弥补了传统气候界定方法的缺陷,是对农牧交错带界定工作的科学补充和发展,得到的县域尺度的农牧交错带结合农牧交错带水热条件分布研究,可为农牧交错带区域农牧结构调整和精准可持续发展提供科学借鉴。     

岩溶区公路建设对植被的稳定性评价研究

随着岩溶区公路建设项目的不断开展,公路建设已成为对岩溶区自然植被产生破坏和影响的重要因素,公路建设对岩溶植被影响的预测和评价已尤显其重要。本文采用模糊综合评价法对岩溶自然植被及其生境的综合代表—地貌植被组合进行稳定性评价。研究中发现,不同的植被类型以及同一植被类型的不同小生境条件下,自然植被对公路建设干扰的承受能力以及其自我恢复能力都有较大差异。     

基于Web的煤矿废弃地土地复垦决策支持系统设计与实现

为了克服现有煤矿废弃地土地复垦与植被恢复试验法费时费力的缺陷,根据土壤基质和气候相似性原理,采用模糊综合评价一灰色关联优势分析、基于距离的相似算法、基于规则的推理等多种数学方法,分别从植被恢复潜力评价、适生植物品种选择、土地复垦方案选择3个方面建立了相关数学模型,解决了煤矿废弃地恢复潜力的分级、先锋植物选种和土地复垦方案的确定等问题,从而为煤矿废弃地的植被恢复提供了一系列的决策支持.并使用ASENET 等编程语言结合MS Access数据库设计并开发了基于web的煤矿废弃地植被恢复的决策支持系统,该系统能为煤矿废弃地植被恢复工作提供新的研究模式和手段,并已经在辽宁省阜新矿区得到应用,结果表明系统所采用的方法科学、合理、可行.     

西南山区天然气长输管道填埋区植被恢复效果评价研究

对植被恢复效果进行评价是植被恢复工程综合管理的重要内容,结合熵权法与多级模糊综合评价法,针对西南山区天然气长输管道填埋区的植被恢复,从土壤和植被角度出发,建立了管道填埋区植被恢复效果的综合评价模型,并在国家管网集团重庆天然气管道有限责任公司南川—涪陵天然气长输管道填埋区进行了实践应用,评估结果与实际情况较为相符,可为西南山区天然气长输管道工程填埋区的植被恢复工程管理提供必要支持。     

基于SPOT-VGT NDVI时间序列的农牧交错带植被物候监测

为了分析中国农牧交错带植被典型物候期(生长开始日期,生长结束日期和生长季长度)的变化趋势,利用2001-2010年SPOT-VGT NDVI(SPOT-VEGETATION normalized differential vegetation index)数据,基于Savitzky—Golay滤波和动态阈值法,提取了中国北方农牧交错带植被物候期,探讨研究区植被物候期的空间差异和时间变化。研究表明,农牧交错带植被的生长季一般从4月中旬到5月下旬开始,9月下旬至10月下旬结束;从西南部到东北部,植被物候表现出明显的空间差异;农田植被物候期与自然植被略有不同;对研究区10a物候期线性拟合,得出研究区大部分植被覆盖区域生长季开始日期呈现提前趋势,提前日期大约为1～10d左右;除部分地区外,2001-2010年农牧交错带植被生长季结束日期没有明显变化趋势;10a间研究区大部分草地生长季延长,也有一部分地区的生长季出现缩短趋势。研究提取结果与已有的相关研究结果较为一致,可为农牧交错带生态环境评价和保护提供一定的参考。     

北方农牧交错带界线变迁区的土地利用与景观格局变化

交错带是相邻生态系统的边缘交汇带,是陆地生态系统对全球变化和人为干扰响应较为敏感的地段。在全球气候变化和人为干扰的影响下,北方农牧交错带的地理位置和界线不断变迁,界线变迁区的土地利用和景观格局也处于快速的变化之中。该文基于气象和土地利用数据,利用遥感、GIS技术和景观生态学方法,界定了北方农牧交错带及界线变迁区的地理位置,并分析了1986-2000年界线变迁区的土地利用和景观格局时空变化特征。结果显示:(1)北方农牧交错带的西北界、东南界缓冲区土地利用结构变化、不同地类之间的相互转化及土地利用动态度变化存在明显区域差异;(2)西北界、东南界缓冲区景观重心迁移的距离和方向、景观格局变化呈现出不同的特征。     

北方农牧交错带气候变化与旱涝响应特征

依据北方农牧交错带1961-2012年46个气象站气温、降水数据,采用气候倾向率、Mann-Kendall检测及Kring插值法,对该区气候变化及旱涝时空特征进行了分析。结果表明:(1)近52 a,北方农牧交错带气候呈现暖干化趋势,1986年后暖干化趋势有所加强。(2)不同区域不同时段,气温、降水表现出不同的变化特征。(3)全区及3个子区旱涝等级均呈上升趋势,不同区域旱涝等级变化趋势差异显著。(4)北方农牧交错带大涝呈"片状"分布,大旱呈"斑点状"分布。全区整体相对较易发生大旱,东北段相对更易发生大涝,华北段更易发生大旱。     

农牧交错区天然草地植被的波动

为北方农牧交错区荒漠化评价提供参考方法,选择宁夏盐池天然草地植被为研究对象,调查了2003-2009年植被的特征值（包括盖度、群落高度、密度和生物量）。采用专家权重法构建植被波动强度公式,以此分析北方农牧交错区植被变化情况。结果表明:正向波动以2004年最大,波动强度为1.52,是植被生长最好的一年;负向波动最大的是2008年,波动强度为-1.76,是植被生长最差的一年。同时结合前期降雨量数据,发现植被波动强度曲线与降雨量曲线基本一致,表明植被波动曲线确实能较好的反映研究区的植被生长情况。而对植被波动强度公式中权重的确定,需要进一步研究和探讨。     

大型煤矸石山植被重建的土壤限制性因子分析

煤矸石是我国第一大固体废弃物,巨量煤矸石堆积压占了大量土地,并影响矿区及周边水土环境,煤矸石山的植被重建是解决上述问题的经济而有效的途径。国内外研究与实践表明,表层土壤特性是矸石山植被重建成功与否的决定性因素。由于表层物料组成以及所处地域等因素,目前对煤矸石山各限制性因子及其重要性看法有所不同,从而影响了措施设计及植被效果。本文以抚顺西露天煤矿等煤矸山为例,对大型煤矸石山植被恢复的诸多限制性因素进行了分析论述,认为表层风化物的主要限制性因子依次为质地、水分、养分、pH、盐分、表层温度、重金属等,这与以往研究有所不同,体现了该煤矸石山的区域特色。研究结果可为制定适宜的煤矸石山及其类似废弃物堆场的植被恢复措施提供依据。     

基于Web-GIS和RS的煤矿废弃地植被恢复空间决策支持系统

该文采用Web-GIS(网络化地理信息系统)和RS(遥感)技术,集成了煤矿废弃地植被恢复潜力评价模型,植物适生品种的选择模型、土壤成分预测模型、植被恢复成本核算模型和土地整理方案选择模型,开发了煤矿废弃地植被恢复空间决策支持系统。该系统在IIS(Internet信息服务)、ArcIMS、ArcSDE和MS SQL Server平台下构建了B/S(Browse/Server)"瘦客户"模式,采用ASP.NET(C#)核心技术开发而成。该系统为矿业废弃地植被恢复网络化和数字化研究提供了依据,为国家、地方政府和矿山企业开展矿业废弃地动态监测和植被恢复管理工作提供了一种便捷的网络化、智能化、形象直观的决策支持方式。     

谈喷射护坡绿化技术

喷射护坡绿化方法是近年来传入我国的新技术,具有机械化程度高、生产能力大的优点,在短短几年时间里,迅速推广应用。首先回顾了喷射护坡绿化方法的发展历程,对其进行了归纳总结,随后根据喷射混合料的状态、配方以及与其他绿化方法和材料配合情况探索了喷射护坡绿化技术的分类,同时规范了喷射护坡绿化技术专业术语。     

典型农牧交错区土地利用变化驱动力分析

农牧交错带土地利用/覆被变化的驱动力研究是生态环境演化内在规律的重要组成部分,可以科学指导该地区的可持续发展。该文以农牧交错带的典型区域——内蒙古翁牛特旗为例,从土地利用变化过程的空间角度,基于GIS以及相关数理统计软件,使用Logistic模型分析了土地利用/覆被变化的内部和外部驱动力。结果表明模型中耕地变化的主要解释变量是到农村居民点的距离和农业气候区;草地变化的主要解释变量是到农村居民点的距离、土壤表层有机质含量和到乡镇中心的距离;林地变化的主要解释变量是到农村居民点的距离和海拔;空间异质性和土地利用变化过程的时间变量共同影响使用logistic回归模型来进行推断的能力;通过对草地logistic回归模型拟合度的检验,验证了不同土地利用类型变化的主要驱动力可以用空间统计模型来解释。     

典型农牧交错区土地利用变化驱动力分析

农牧交错带土地利用/覆被变化的驱动力研究是生态环境演化内在规律的重要组成部分,可以科学指导该地区的可持续发展。该文以农牧交错带的典型区域——内蒙古翁牛特旗为例,从土地利用变化过程的空间角度,基于GIS以及相关数理统计软件,使用Logistic模型分析了土地利用/覆被变化的内部和外部驱动力。结果表明模型中耕地变化的主要解释变量是到农村居民点的距离和农业气候区;草地变化的主要解释变量是到农村居民点的距离、土壤表层有机质含量和到乡镇中心的距离;林地变化的主要解释变量是到农村居民点的距离和海拔;空间异质性和土地利用变化过程的时间变量共同影响使用logistic回归模型来进行推断的能力;通过对草地logistic回归模型拟合度的检验,验证了不同土地利用类型变化的主要驱动力可以用空间统计模型来解释。