优化后最大熵模型在模拟驼鹿适宜栖息地分布中的应用

以大兴安岭根河地区驼鹿分布数据为例,综合考虑样本选择偏差、独立训练集与验证集划分、模型复杂度,模拟了冬季驼鹿适宜栖息地分布。结果表明:最大熵模型默认设置下模型存在严重的过拟合,通过小样本赤池信息准则(AICc)选择的最优特征类型与正则化乘数组合,训练集受试者操作曲线下面积(AUC)虽有下降,但测试集AUC显著提高,模型过拟合情况得到显著改善;使用AICc最小模型拟合驼鹿分布发现,冬季驼鹿主要分布在远离人为干扰(城镇)、坡度低、靠近河流、林间道路、沼泽灌丛的地方;根河林业局驼鹿冬季适宜栖息地面积为1371hm2,真实统计技能(TSS)值为0.54。最大熵模型的应用,应根据不同的物种出现数据特点及研究目的,选择合适的参数设置。     

多尺度模型在城镇土地扩张分析中的模拟与预测——以扬州市邗江地区为例

综合分析了区域条件、城镇规划及区域发展战略、宏观社会经济发展等因素对城镇土地扩张的影响作用,构建了多尺度综合分析模型,并对扬州市邗江区开展了模型的实证分析。结果表明,该模型能够对研究区城镇土地扩张进行较准确的分析,模型的变化机理容易理解。     

冬季黄喉貂在次生林中的生境选择研究

应用资源选择函数对冬季黄喉貂在次生林中的生境选择进行研究,并拟合出黄喉貂在次生林中的生境资源选择函数。结果表明,影响黄喉貂生境选择的重要因子为植被类型、水源距离、居民区距离、乔木林距离以及山体坡位、坡向和雪深。冬季黄喉貂对生境选择是在易于搜寻、捕获猎物和保存自身能量的基础上的。     

大兴安岭紫貂冬季生境选择研究

2013—2015年冬季,在黑龙江省大兴安岭新林林区对紫貂(Martes zibellina)的生境选择进行了野外调查研究。通过大兴安岭紫貂冬季对海拔、坡度、坡向、距水源距离、距道路距离、距针叶林距离、距阔叶林距离、距混交林距离、距灌木距离、距沼泽距离、距居民点距离、隐蔽级、郁闭度、雪深、植被类型、优势乔木共16种生境因子的选择研究,发现新林林区冬季紫貂更偏爱海拔较高、距离水源较近、距离道路和居民点较远、距离混交林较近、郁闭度更高的生境。通过对生境因子进行逻辑斯蒂回归筛选,建立了紫貂生境选择的资源选择函数模型,该模型的选取变量也支持了海拔、距道路距离、距水源距离的差异。这表明该林区紫貂偏爱海拔较高的生境,活动在水源较近的区域,回避人为干扰,选择郁闭度较高的生境。     

混合语义下的不完备多尺度决策系统及其最优尺度选择

现有不完备多尺度信息系统的定义存在局限性,即只考虑了遗漏型未知属性值并且认为对象在某个属性下缺失则在所有尺度下全部缺失.本研究从未知属性值的两种语义解释出发,定义混合语义下的不完备多尺度信息系统.为保持混合语义下的不完备多尺度信息系统尺度间的偏序关系,根据粒信息转换函数填补数据并扩展特征关系模型.研究在不同尺度下信息粒度的表示及其相互关系,并进一步定义基于扩展后特征关系的集合的上、下近似,讨论了它们的性质.在混合语义下的不完备多尺度决策系统中构建序贯三支决策模型,并基于该模型给出最小化不确定性的最优尺度选择方法.实验结果验证了数据填补和特征关系模型扩展的有效性,并且表明通过序贯三支决策模型能够选择不确定性最小的尺度作为最优尺度.     

基于SRP模型的多尺度生态脆弱性动态评价 ——以江西省鄱阳县为例

[目的]为科学认知、评价鄱阳县生态环境脆弱性,合理调控保护生态环境,顺利开展生态修复分区和国土空间规划工作.[方法]基于生态敏感性—生态恢复力-生态压力度(SRP)概念模型,分别选取高程、坡度、地形起幅度、景观多样性指数等15个指标,采用熵权法对层次分析法修正确定指标权重,结合全局Moran's I指数和LISA聚类图...     

基于FLUS和InVEST模型的南京市生境质量多情景预测

为评估城市扩张对生境质量的影响,以江苏省南京市为例,基于2009、2014年和2018年3期土地利用数据,采用CAMarkov和FLUS耦合模型对南京市2025年和2035年土地利用进行多情景预测,并运用InVEST模型评估其生境质量状况。结果表明,2009—2018年,南京市城镇用地呈不断扩张趋势,面积共增加223.65 km²,主要转入来源为耕地和农村居民点。2009、2014年和2018年市域的平均生境质量呈持续下降趋势,分别为0.448 1、0.441 1和0.433 4。4种模拟预测情景中,生境质量均值的排序为生态优先情景>协调发展情景>自然增长情景>经济发展情景,而生境质量等级分布差别较大的区域主要是南京市的北部、南部以及中心城区。具体来说,在自然增长情景下,2025年和2035年南京市生境质量将保持下降趋势,低值区面积占比较2018年分别增加1.40个百分点和2.87个百分点;在经济发展情景下,中心区域、南部及北部生境质量较自然发展情景下进一步下降,到2025年和2035年,低值区面积占比将分别增加2.67个百分点和4.76个百分点;在生态优先情景下,2025年和2035年南京市生境质量高值区面积占比较2018年分别增加0.40个百分点和1.04个百分点;而协调发展情景下,城镇用地规模将得到有序控制,林地的空间分布在原有基础上向外延伸,使得市域生境质量逐步提升,故2025年和2035年南京市生境质量高值区面积占比分别增加0.17个百分点和0.80个百分点。基于此,为进一步减缓南京市生境退化趋势,改善区域生境质量和生态环境条件,应合理控制城镇用地规模,采取适当的生态保护政策,同时有序开展国土空间整治与生态修复工作。     

丹顶鹤春迁期觅食栖息地多尺度选择——以双台河口保护区为例

双台河口保护区是世界濒危鸟类丹顶鹤大陆种群西线群体不同生活史阶段的重要栖息地。2008-2010年3-4月,采用定点观察法、二维坐标法、方差分析、因子分析等方法对保护区内春迁期丹顶鹤觅食栖息地的多尺度选择进行了监测分析。研究结果表明：(1)春迁期,该保护区丹顶鹤觅食栖息地选择包括2个尺度3个选择,即大生境尺度内觅食生境类型选择和小生境尺度内觅食区选择、觅食微生境选择;(2)觅食生境类型偏好选择芦苇沼泽(90.00%),也偶选玉米地、泥滩、草甸等生境;(3)觅食区选择通过宏生境因子和干扰因子来判定,宏生境因子包括明水面、堤坝和火烧地,距离均在30m以内;干扰因子包括居民区和油田等强干扰因子和道路等弱干扰因子,均采取远离的方式进行回避,居民区保持在1km以上,油田保持在2km以上,道路保持在300-500m;(4)觅食微生境选择通过微生境因子来判定,包括植被高度、植被密度、植被直径等,选择盖度小(<5%)且植被高度小于喙长的区域觅食。     

陆面模型的网格尺度在春季土壤墒情数值模拟中的优化选择

陆面模型为区域农田土壤墒情监测提供了很好的途径,优化选择模型的网格尺度可以最有效地的利用空间输入信息,提高计算效率。本研究以海河平原内的1°×1°(115.5～116.5°(E),38～39°(N))为研究区,运用陆面模型CLM3.0分别在(1/120)～1°的14种不同网格尺度上对2003年3—5月的土壤墒情进行了独立模拟,分析在一定精度的空间输入数据条件下,陆面模型的网格尺度在该区域春季土壤墒情模拟中的优化取值。研究表明,结合模型输入数据的空间分辨率选择合适的网格尺度,可有效地减少计算机浮点计算取舍引起的误差;网格的无限精细并不能提高模拟效果,需要依据土壤砂粒百分含量数据的精度、变程及模拟目的优化选择陆面模型的网格尺度。当仅需要获得区域的土壤墒情平均值时,网格尺度的优化取值在土壤砂粒百分含量数据变程的1.4倍附近;当需要获得区域的土壤墒情空间变异特征时,网格尺度的优化取值在土壤砂粒百分含量数据变程的28%附近;当需要获得区域的土壤墒情空间变异特征及极大值时,网格尺度的优化取值在土壤砂粒百分含量数据变程的19%附近;当需要获得区域的土壤墒情的所有空间统计特征时,网格尺度的优化取值在土壤砂粒百分含量数据的空间最小尺度附近。     

农田土壤重金属空间变异多尺度分析——以北京顺义土壤Cd为例

为了揭示土壤重金属的空间分异性及其空间结构特征,对2007年北京市顺义区农田土壤采样数据中Cd含量进行多尺度分析,采用半方差分析法和尺度方差分析法定量刻画了土壤Cd空间变异的空间等级结构和特征尺度。结果表明:顺义区土壤Cd含量的变异系数为44.9%,达到中等强度变异,土壤Cd含量具有较强的空间自相关性,且存在空间多尺度结构,3.5、9.6 km左右为土壤Cd的两个特征尺度,其在小尺度上受土地利用强度的影响,大尺度上主要受土壤类型的影响。多尺度分析方法可定量化解析农田土壤重金属空间变异,有效识别不同尺度上的主导因素。     

基于InVEST模型的生境质量评估--以横断山小江流域为例

[目的]评估横断山小江流域生境质量,为改善流域生态环境和优化土地利用现状提供理论支持。[方法]采用In VEST模型,利用道路、农田、城市、乡镇及土地利用等数据,从生物多样性的角度,对横断山区小江流域的生境质量进行了量化评估,并分析其空间分布特征和区域差异。[结果]1受人类活动的影响,小江流域生境质量普遍偏低,流域中部区域退化严重。2土地利用类型和覆被对生境质量有很大的影响作用,还林还草政策可有效的缓解流域生境恶化现象。3小江流域生境质量具有明显的垂直空间异质性,生态环境的保护和社会经济的发展要因地制宜。[结论]该研究可为小江流域的生态保护和可持续发展提供科学依据和规划指南。     

区域空间结构演变多尺度研究——以鄱阳湖生态经济区为例

从不同的尺度结合外贸依存度、首位城市度、城市联系强度、聚类分析和分形理论,对环鄱阳湖生态经济圈的空间结构及其相互作用的演变进行分析,发现环鄱阳湖经济圈进出口额和外贸依存度逐年上升,但仍与发达城市群差距明显;城市体系不够完善,中小城市发达缺乏大城市,产业结构不合理需要整合优化;各市县经济联系强度差异明显,针对各市县经济联系的层次性可实施统一协调和梯次发展战略。     

基于MGWR模型的天目-怀玉山区生境质量 对土地利用变化的响应

基于1980年、1990年、2000年、2010年和2018年土地利用变化数据,借助InVEST模型评估天目-怀玉山区生境质量时空分布特征,并采用多尺度地理加权回归模型（MGWR）,对研究区耕地、林地、草地和建设用地的变化与生境质量变化的空间关系进行显式化分析,结果显示：（1）1980—2018年间,天目-怀玉山区耕地持续减少,林地和草地先增加后减少,水域面积增加幅度最大,建设用地变化较小,土地利用转移主要以耕地向林地、草地和建设用地转换、林地向建设用地转换和草地向林地转换为主。（2）1980—2018年间,天目-怀玉山区生境质量水平波动较小,且常年处于较高水平,总体上先增加后减少。（3）MGWR模型计算结果显示1980—2018年间,耕地、林地、草地和建设用地在812、194、1 166和512的较大尺度上影响着生境质量,而1990-2000年间,则在51、45、43和123的局部尺度上影响着生境质量。模型回归系数显示,1980—2018年间,林地和草地的变化与生境质量的变化呈现正相关关系,耕地和建设用地的变化与生境质量变化呈现负向关关系;1990—2000年间,4种土地利用类型的变化对生境质量的影响呈现较为明显的两极化空间格局,其主要取决于土地利用类型转换的方向。研究结果将为天目-怀玉山区土地资源合理利用和生态环境保护提供可靠的理论依据。     

TRMM降水数据在省级尺度的应用研究——以辽宁省为例

利用1998年1月~2010年12月空间连续分布的TRMM卫星3B43月降水量资料,借助气候倾向率指数和GIS空间分析技术,以辽宁省为例,对TRMM数据在省级尺度的适用性进行验证,并对辽宁省近13年来降水时空分布及其变化特征进行定量化分析。结果表明,TRMM降水数据与观测数据之间的线性相关性很高,数据具有较高的精度;辽宁省年降水量主要为425~1 082 mm,且总体上表现为由全区东南向西北依次递减的趋势;年内降水主要集中在5~9月,该时期的降水量占全年降水总量的70%以上,其中,7月份的降水量最大,为全年降水量的20%,而2月份最小,不足全年降水量的2%,季节性变化明显;近13年间,辽宁省平均年降水量总体上呈增加趋势,但在夏季降水量呈现减少的趋势,其中辽西区和辽中区尤为明显,说明近13年来这些地区春夏连旱的现象比较严重。     

DSC-NMR多尺度实验方法在水合物研究中的应用

差式扫描量热仪(DSC)、核磁共振波谱仪(NMR)及其衍生的核磁共振成像技术(MRI)作为水合物不同尺度研究的重要手段,可用于水合物成核、生长、分解过程热流曲线的获取,结构信息识别及多相态表征,日益受到国内外学者的广泛关注。阐述了3种方法在水合物研究中的应用现状,介绍了DSC恒压变温和恒压恒温宏观实验方法在水合物热力学和动力学方面的研究进展,总结了MRI在水合物相变过程中微观可视化的研究成果,综述了NMR在水合物结构识别、混合气体水合物中客体分子组成、孔穴占有率及水合数等分子尺度信息获取的应用情况。针对3种方法的优劣和特点,提出了将DSC与NMR结合,进行水合物生成和分解过程多尺度系统研究的建议。     

高食性重叠度对同域物种生境分离的影响——以马鹿和狍为例

2013年和2014年的1月份,在黑龙江穆棱东北红豆杉国家级自然保护区野外调查、采集东北马鹿(Cervus elaphus xanthopygus)与狍(Capreolus pygargus)的粪便,应用粪便显微组织学分析技术对马鹿、狍粪便组成成分对比分析,探讨同域分布的马鹿和狍的生境选择及食性的差异。结果表明:马鹿除采食东北红豆杉外,其余采食植物与狍的完全相同,二者食性重叠度高达84.8%。马鹿与狍采食植物多样性指数都较高,而营养生态位宽度则很低。在高食物重叠性的影响下,马鹿与狍对生境因子选择发生明显的分离。马鹿主要选择人为干扰距离大于1 km,海拔、食物丰富度、隐蔽度较高,阳坡,对于坡位要求并不十分严格的针阔混交林生境;而狍主要选择人为干扰距离小于1 km,海拔、食物丰富度、隐蔽度相对较低,阳坡,中坡位及上坡位的灌丛生境。     

地理信息系统在野生动物生境研究中的应用

野生动物生境研究作为野生动物研究的重要内容,通常涉及到大时空尺度和动态研究。地理信息系统因在数据收集、处理及结果展示中的高效、精确和可视化特点而被广泛应用。阐述了地理信息系统在野生动物生境研究中的应用,并展望了其应用前景与发展趋势。     

濒危野生动物潜在生境空间建模方法——以印度野牛(Bos gaurus)为例

以2002年印度野牛(Bos gaurus)印度次大陆的空间分布图和开放式生态环境数据库的30个环境变量为主要信息源,采用逻辑斯蒂回归(LR)、分类与回归树模型(CART)、基于规则的遗传算法(GARP)、最大熵法(Maxent)4种生态位模型,进行印度野牛印度大陆部分潜在生境预测.结果表明:4个预测模型总体性能相差不大,其中,Maxent模型单项指标、总体平均值均最高;年平均降水量、温度季节性变化、林木覆盖率、标准归一化植被指数、海拔高度、距主要道路距离是影响印度野牛空间分布的主要环境因子;增加林木覆盖率、减少道路修建引起的生境破碎化、保证水源是印度野牛保护的主要措施.     

基于区间值的广义多尺度决策系统及最优尺度组合选择

多尺度决策系统基于多粒度思想对数据进行不同角度、深层次的分析与处理.目前,多尺度决策系统主要处理单值形式的数据,但在许多实际问题中,决策系统中的数据往往以区间值的形式存在.因此,将经典的多尺度决策系统推广到区间值上具有一定的意义.本研究定义了广义多尺度区间值决策系统的概念;基于Jaccard相似率推广了计算多属性下对象之间的相似度,以构造θ-相容关系;讨论了保持4种分布协调性相互等价的θ取值;证明了在不协调广义多尺度区间值决策系统中,任取一个θ值获得的最优尺度组合与取关于θ的某个区间范围获得的最优尺度组合相同.