Model for calculating grassland yields and forage quality in North-East Germany on the basis of site and management characteristics

Starting out from the results of extensive grassland experiments made in 40 years of professional work and from search in the relevant literature, an attempt was made to draw up a yield and quality model for grassland sites in the North-East German lowland area. For this, major influencing factors were evaluated and combined in a module by joining several databases. Validation of the results shows usable agreement between the measured yield and quality data and the calculated ones. The average absolute yield variation between the pairs of variates was 8.4 dt DM?·?ha^?1 (1 dt?=?100?kg), and the variation in quality was 0.4 MJ NEL kg DM^?1 and 19.8?g CP kg DM^?1, respectively. Seven input data (site, climate, nutrient supply, water regime, vegetation type, nitrogen fertilization, intensity of use) for site characterization and intensity of management must be available when using the model.     

重庆四面山植被类型对坡面产流的影响

 为研究长江三峡库区植被类型对坡面产流的影响,在重庆四面山布设针阔混交林、阔叶林、楠竹林、灌丛和农耕地5种不同植被类型的标准径流小区。对天然降雨过程和由降雨产生的地表径流进行观测。结果表明:不同植被类型林地地表径流量的平均值,从大到小依次为农地、灌丛、楠竹林、阔叶林和针阔混交林,分别是6·45、4·12、2·91、2·34和1·57mm。3种以乔木为主的林地地表径流量,均小于农地的地表径流量,不同乔木林地地表径流量差异不显著。不同植被类型林地地表径流量与降雨量存在显著的相关关系,与降雨强度也存在极显著的相关关系,并且都表现为多项式或幂函数关系。在同一降雨条件下,不同植被类型林地(包括农地),地表径流变化趋势存在一定差异,且均是农地地表径流量最大。     

内蒙古草原植被覆盖度时空格局变化及驱动因素分析

植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover,FVC）是定量反映植被生长状况的重要参数,对水土保持、防风固沙等生态系统功能具有重要影响,多被用于监测植被长时间序列变化特征。为系统分析近20年内蒙古草原及不同类型植被FVC时空格局变化及其驱动因素,该研究基于MOD13Q1产品,首先采用像元二分模型反演构建2001-2020年内蒙古草原逐年FVC数据集,随后利用Sen + Mann-Kendall趋势分析探究内蒙古草原植被时空分布与变化特征,最后通过相关性分析和地理探测器方法分析内蒙古草原FVC对气候因子和社会经济因子的响应机制。结果表明：内蒙古草原FVC呈\     

典型退化山地生态系统植被恢复阶段分类——以小浪底库区山地为例

 在调查黄河小浪底山地植物物种多样性指数和海拔、坡度、坡向、土壤状况等环境因素的基础上,采用主成分分析的方法对生态因子进行筛选,根据影响因子的作用大小,采用聚类分析的方法对样地进行群落恢复进程的分类,利用判别分析技术建立各恢复阶段的判别公式。结果表明:1)研究区植物群落可以划分为15种类型,其中乔木群落4个,灌草群落6个,草本群落5个;2)土壤和地形等环境因子、土壤流失等生态因子对多个公共因子都有较大的载荷。多样性指数H′/sup>,D1,P,Jsw,D2等在第1主分量上、石砾含量在第2主分量上、土壤流失程度、土壤厚度以及坡向和土壤类型在第2、第3主分量上都有较大载荷,海拔在3个主分量上载荷都较小;3)黄河小浪底山地植被恢复期可以分为4个恢复阶段:恢复初期阶段,其群落占27%;进展阶段,其群落占40%;恢复中期阶段,其群落占20%;恢复稳定阶段,其群落占13%;4)所建立的判别模型是可靠的,在判识植被恢复阶段有显著效果。     

青藏工程走廊沿线不同植被类型带土壤典型理化特征

为制订科学合理的青藏工程走廊沿线植被恢复策略,掌握沿线土壤的理化特征及其与植被分布的相关关系,本文研究沿线不同植被类型带的土壤典型理化特征,共设置样带27条,测定指标包括有机质、全氮、全磷、全钾、pH值、阳离子交换量和碳酸钙质量分数.结果表明,沿线土壤有机质和全氮质量分数,由北至南均表现出逐渐增高的趋势,并与植被类型密切相关,土壤有机质质量分数多在10.0 ～ 40.0 g/kg之间,全氮则多介于0.4 ～2.0 g/kg之间.线性模型拟合结果表明:有机质和全氮呈明显的线性相关;全磷质量分数多在0.3～0.8g/kg之间,由北至南呈“两端高,中间低”变化趋势;全钾质量分数多介于13.0 ～ 30.0 g/kg,由北至南增高趋势明显;土壤pH值则表现为“北高南低”;沿线阳离子交换量多在6.0～24.0emol(+)/kg之间;碳酸钙质量分数呈现“南北迥异”的变化规律,北部样带多在8.0％ ～15.0％之间,南部样带则多只有1.0％ ～3.0％,这与土壤钙积作用密切相关.综上所述,沿线土壤各理化指标表现出不同的变化规律,部分指标与植被类型存在一定的相关性.     

基于植被指数估算天山牧区不同利用类型草地总产草量

针对天山牧区草地面积广、生长环境差异大等特点,选用MODIS/MOD13Q1数据,生成归一化植被指数、增强植被指数、土壤调节植被指数和差值植被指数4种从不同角度反映牧草长势的植被指数,对4个不同牧草利用类型分区分别建立了4种指数及其组合与总产草量的4类回归方程。利用留一交叉检验法评价各模型精度,最终获得适合不同草地利用类型的产草量遥感估算模型。结果表明:4种植被指数都可用于产草量估算,不同植被指数估算模型的拟合精度有区域差异性。当采用SAVI和二次多项式拟合时,RMSE最大值出现在I区,为5 857 kg/hm2,当采用NDVI和二次多项式拟合时,最小值出现在III区,仅为616.487 kg/hm2。值得注意的是采用差值植被指数、土壤调节植被指数估算产草量需考虑植被覆盖状况。其次,多个植被指数组合有信息互补的优势,采用线性回归模型估产时,多个植被指数组合精度高于单一植被指数。该研究可为天山地区草地总产草量遥感估算提供有意义的借鉴。     

新疆煤矿土地复垦为草地的适宜性评价方法与应用

土地复垦适宜性评价是土地复垦工作的基础,其评价结果直接决定将来土地复垦的方向和类型。该文以新疆15个煤矿为研究背景,选取了土地待复垦单元土地损毁后的地面坡度、损毁土地深度或压占区堆积物平整量、土地损毁后复垦土源保证率、土壤中黏粒含量、土壤有机质含量、覆土厚度和土地复垦单元可用于灌溉的地表径流量等7个因素作为土地复垦适宜性评价因子,构建了适合新疆煤矿土地复垦为草地的适宜性评价指标体系;以15个煤矿的76个待土地复垦单元作为学习样本,首先采用Q型聚类分析方法将76个样本划为4类,将分类结果与以往结合规范分类结果进行对比,其结果唯一,符合实际且更加精确;然后采用判别分析方法对76个样本进行训练,建立了相应的评价模型,采用回代估计方法对样本逐一进行检验,正确率达到98.7%。将该评价模型应用到新疆尼勒克科尔克煤矿和新疆皮里青煤矿,对2个煤矿的11个待土地复垦单元其复垦为草地的适宜性进行评价,评价分类结果与神经网络模型、因子和聚类联合分析的分类结果一致,分类结果符合规范分类结果范围且更加精确和符合实际。该评价指标体系和评价模型可为新疆煤矿土地复垦工作提供参考。     

宁南山区土壤质量对人工植被恢复模式的响应

为了评价人工植被恢复模式对土壤质量的影响,该文以宁南山区7种人工植被恢复模式为研究对象,选取0～10和＞10～20 cm土层全氮、全磷、速效磷、速效钾、有机质、pH值和土壤含水量等指标作为土壤质量评价指标,应用灰色关联模型和聚类分析方法研究植被恢复对土壤质量的影响,确定最优植被恢复模式。结果表明,不同人工植被恢复模式对土壤质量有很大影响,与对照（农地）相比,恢复年限为5、10、15、20 a紫花苜蓿草地和恢复年限为30 a柠条林地均提高土壤质量,其中30 a柠条林地恢复效果最好。随着"退耕还林还草"的开展,在宁南山区,种植紫花苜蓿、建植柠条是较好的生态重建和植被恢复方式。研究结果为宁南山区植被和生态建设提供理论依据。     

基于能值分析的农业土地利用强度

随着城市扩张和人口的剧增,区域土地利用格局变化对农业系统产生影响,需要以一个共同基准对农业土地利用强度进行量化。该研究以北京远郊区县为例,将各种形式的社会经济数据用转换因子（能值转换率）转换到太阳能值,通过主成分分析（PCA）和聚类方法来识别研究区的农业土地利用强度的特征和分类。提取了4个农业投入强度分量和6个产出强度分量,并分别综合成投入强度指数和产出强度指数。通过K-means聚类将农业强度分成6类,其中低投入中产出、低投入低产出类型分别占研究区的34%和27%。研究结果表明,PCA为区域农业土地利用强度的总体评价提供了有效的指标,并且能值方法可以将分析数据统一到一个共同的标准,使得本研究的结果更具有可解释性。     

植被类型对黄土坡地产流产沙及氮磷流失的影响

植被类型影响黄土坡地径流、土壤侵蚀和和养分迁移过程。该研究通过野外水流冲刷试验,对比分析了6种植被条件下坡面产流产沙及氮磷流失特征。研究结果表明,大黄花拦蓄径流作用最为明显,而大豆最弱;产沙量随时间的变化会出现峰值特征,其中苜蓿控制土壤侵蚀作用要优于其他植被;径流中硝态氮和水溶性磷的浓度在放水初期随时间迅速衰减,而后趋于稳定,幂函数比指数函数能更好的描述径流中硝态氮和水溶性磷浓度变化过程;泥沙中的硝态氮含量随时间迅速衰减,而有效磷的含量则随着时间逐渐波动减小,二者的最高含量均发生在苜蓿地。养分的富集率与土壤侵蚀量成反比;径流硝态氮流失总量的大小关系为谷子苜蓿柠条玉米大豆大黄花,水溶性磷流失总量的大小关系为谷子玉米柠条大豆大黄花苜蓿,谷子、玉米、柠条、大豆、大黄花各自硝态氮和水溶性磷的流失总量基本相同(P0.05);土壤剖面硝态氮含量随着深度增大呈现出峰值特征,且峰值存在的深度不同,土壤有效磷主要积聚在表层5 cm以上,5 cm以下含量极低。综上可知,野外草本植被在拦截径流、减少土壤侵蚀和控制养分流失方面要优于农田作物,在植被恢复中应广泛采用农地撂荒的方式进行恢复。     

山东省不同植被类型土壤有机碳及其组分分布特征研究

为了研究山东省不同植被类型森林土壤有机碳及其组分分布特征,选取山东省黑松林、柏木林、针阔混交林3种植被类型下的森林土壤为研究对象,比较分析不同土层(0－20cm、20－40cm)的土壤有机碳(SOC)、可溶性有机碳(DOC)、易氧化有机碳(EOC)和颗粒有机碳(POC)的含量变化。结果表明:(1)0－40cm土层黑松林、柏木林和针阔混交林的SOC含量变化依次为4.35－15.04 g·kg-1、5.72－34.87 g·kg-1和3.71－10.72 g·kg-1,各土层中柏木林的SOC含量最高;(2)土壤有机碳及其组分在不同植被类型下存在一定差异,SOC和POC含量表现为柏木林＞针阔混交林、黑松林,DOC含量在上、下土层间表现为柏木林＞针阔混交林＞黑松林,EOC含量表现为针阔混交林＞柏木林、黑松林;(3)除黑松林的DOC和EOC外,其余各植被类型的SOC、EOC、EOC、POC含量均表现为随着土层深度的增加而减少;(4)SOC与POC存在极显著正相关关系(P＜0.01),其余各碳组分之间关系不显著,冗余分析表明土壤碳组分受土壤理化因子影响较大,全氮对土壤碳组分的影响极显著(P<0.01),速效钾、全钾和pH对土壤碳组分的影响显著(P<0.05)。黑松林、柏木林、针阔混交林土壤的有机碳及其活性组分之间存在差异性,总体上柏木林的有机碳含量最高,说明SOC及其组分受到植被类型和土层深度的影响。     

草原植被盖度与物候智能监测系统研制

针对目前草原植被盖度和物候期监测中存在的连续工作能力差、自动监测能力弱和精确度较低问题,将固定监测、移动监测和云平台结合,研制了一种草原植被盖度与物候智能监测系统。该系统主要由固定监测子系统、移动监测子系统以及草原物候智能监测云平台组成。固定监测子系统主要由物候相机、供电模块、通信模块、边缘计算控制器和支撑立杆等组成,移动监测子系统主要包括手持机和应用程序。草原物候智能监测云平台基于浏览器/服务器模式架构设计,具有信息查询、数据分析、数据显示和数据共享等功能。固定监测子系统和移动监测子系统可实现草原植被图像数据的采集和上传,然后通过云服务器部署的图像处理程序自动提取草原植被指数和植被盖度并存入数据库。在此基础上,通过拟合植被指数的时间序列获得植被生长曲线,并利用TIMESAT软件提取物候参数。经测试,提出的利用过绿指数（excess green index,EXG）结合最大类间方差法分割草原植被图像进而实现草原植被盖度识别的方法获得了90%的精确度,满足草原植被盖度自动化和批量化提取需求。并且,本研究在提取相对绿度指数（green chromatic coordinate,GCC）、EXG与归一化红绿差分指数（normalized green red difference index,NGRDI）植被指数的基础上,采用Double Logistic函数拟合的植被生长曲线可以准确反映植被生长周期。试验结果表明,该系统为草原植被数智化监测和管理提供了可靠的技术和数据支撑。     

龟裂碱土对植被冠层光谱特征及长势预测的影响

为了通过统一土壤背景来量化龟裂碱土对其上覆植被冠层光谱的影响,通过野外原位测定,系统分析了龟裂碱土上覆植被在自然和覆盖条件下5个典型生育期冠层光谱特征、光谱反射率与叶片叶绿素值和叶面积指数（leaf area index,LAI）之间的关系,进而建立了不同条件下2个生理指标的预测模型。结果表明：覆盖条件下向日葵三对叶期冠层光谱反射率较自然条件下在400～520和1 027～1 130 nm平均降低了0.10,在521～1 026 nm平均降低了0.18;其他生育期覆盖条件下冠层光谱反射率较自然条件下在可见光波段下降,在近红外区域增加（其中七对叶期在720～1 050 nm平均增幅为11.29%）。自然条件下三对叶期冠层光谱反射率与叶绿素值和LAI平均相关系数分别为0.68和0.47,开花期、乳熟期光谱反射率与叶绿素值和LAI与三对叶期相关性相似;其他2个生育期冠层光谱反射率自然条件下在可见光波段与2个生理指标平均相关系数分别为-0.27和-0.52,在近红外区域分别为0.53和0.69,覆盖条件下相关系数明显高于自然条件。三对叶期建立的叶片叶绿素值和LAI预测方程决定系数最小,现蕾期最大。除三对叶期外,其他时期对2个生理指标的预测模型的拟合度都较高（RSPAD为0.61～0.88,RLAI为0.72～0.92）,预测能力也较强;引入土壤pH值可以增强模型的稳定性和预测能力。研究结果可为该地区龟裂碱土上覆植被长势估测提供理论依据。     

应用地表温度与植被指数梯形空间关系估算陆面蒸散量

提出了以Priestley-Taylor方程为基础,综合利用地面气象观测数据与卫星遥感观测数据的陆面蒸散量估算方法。其基本思路是:基于地表能量平衡原理,利用遥感观测与地面气象观测数据,计算给定气温条件下全植被覆盖与祼土地面在极湿、极干状况下的地表温度,构建每个像元的地表温度(Ts)与植被指数(VI)的理论梯形空间,进而根据该象元Ts-VI坐标点在该梯形中的位置,计算其Priestley-Taylor系数,并利用Priestley-Taylor方程估算像元的蒸散比。利用美国一个半干旱地区的地面观测数据进行了精度验证,结果表明该方法具有较理想的精度,蒸散量估算的平均绝对误差约为35.5%。     

封育对退化草原植被恢复及土壤理化性质影响的研究进展

封育是退化草原生态系统恢复的有效措施之一。在梳理现有封育研究成果的基础上,归纳封育对植物多样性、生物量、植被演替、土壤物理与化学性状的影响效应,发现:受地理区域、气候条件及封育前退化程度等本底条件的影响,封育条件下植被多样性呈现出显著增加、基本稳定和明显下降3种结果,生物量则表现为围封初期增加,围封时间过长不利于维持较高生物量的变化趋势;封育使得种群拓殖能力与群落资源冗余,土壤种子库结构改善、密度增长,退化草原呈正向演替,并可能出现3种演替模式。封育消除了土壤紧实层,改善了土壤结构与性状,但对土壤养分的影响效应不一致。基于研究现状,提出今后应深入研究的6个内容与方向,对丰富封育条件下退化草原恢复效应具有指导意义。     

基于线性光谱混合模型的荒漠草地覆盖度估测

为了解决草地混合像元对草地植被覆盖度监测的影响,该研究以Landsat TM为数据源,探讨线性光谱混合模型进行混合像元分解的关键问题,分析混合光谱模型获得的不同组分分量与植被覆盖度之间的关系,以期建立适合天山北坡荒漠草地覆盖度监测模型。结果表明:通过光谱混合模型获得植被、沙丘以及盐碱化土壤3个基本组分,其中植被组分与覆盖度拟合效果较好(R2=0.62),与植被指数法估测草地覆盖度相比,决定系数R2均高于比值植被指数、归一化植被指数、土壤调节植被指数及修正土壤调整植被指数MSAVI。通过对所获模型精度检验,均方根误差RMSE为1.28,结果较为理想。因此,利用线性光谱混合模型解析混合像元估测天山北坡荒漠草地覆盖度具有可行性。     

Evaluation of vegetation and soil characteristics during slope vegetation recovery procedure

为了加快建设工程损毁立地植被群落正向演替,探究土壤特性与植被生长效果的响应关系,选取北京市延庆县上辛庄水土保持科技示范园20个典型绿化护坡小区为评价单元,运用主成分分析及聚类分析法在求得各护坡小区综合评价得分的基础上,将20个护坡小区划分为3类。采用Margalef指数、Pielou指数、Simpson指数和Shannon-Wiener指数评价了3类护坡小区植被群落年际分异特征,并构建了5种模式的植被-土壤环境耦合度及其预测模型。结果表明：1）坡面植被恢复过程中以土质边坡为主的护坡小区植被恢复效果普遍优于岩质边坡组成的护坡小区。2）随着年份的增加,3类护坡小区物种多样性指数增大,变异系数减小,植被演替愈加剧烈。3）植被恢复5 a后,植被-土壤耦合协调程度不是十分理想,以土质边坡为主的护坡小区处于中级协调发展阶段,岩质边坡组成的护坡小区仅处于初级协调发展阶段。该研究可为建设工程损毁立地边坡植被恢复提供参考依据。     

坡面植被恢复过程中植被与土壤特征评价

为了加快建设工程损毁立地植被群落正向演替,探究土壤特性与植被生长效果的响应关系,选取北京市延庆县上辛庄水土保持科技示范园20个典型绿化护坡小区为评价单元,运用主成分分析及聚类分析法在求得各护坡小区综合评价得分的基础上,将20个护坡小区划分为3类。采用Margalef指数、Pielou指数、Simpson指数和Shannon-Wiener指数评价了3类护坡小区植被群落年际分异特征,并构建了5种模式的植被-土壤环境耦合度及其预测模型。结果表明:1)坡面植被恢复过程中以土质边坡为主的护坡小区植被恢复效果普遍优于岩质边坡组成的护坡小区。2)随着年份的增加,3类护坡小区物种多样性指数增大,变异系数减小,植被演替愈加剧烈。3)植被恢复5a后,植被-土壤耦合协调程度不是十分理想,以土质边坡为主的护坡小区处于中级协调发展阶段,岩质边坡组成的护坡小区仅处于初级协调发展阶段。该研究可为建设工程损毁立地边坡植被恢复提供参考依据。     

矿山恢复治理区植被物候与健康状况遥感监测

矿山恢复治理区植被物候与植被健康状况可以定量评价恢复治理工程实施效果,以往矿山恢复治理遥感监测多侧重于监测植被覆盖变化,忽略了对恢复治理区域植被物候特征和健康状况的评估.该研究使用时间序列哨兵2号影像,基于Savitzky-Golay滤波、动态阈值、曲率曲线等方法,以黑龙江省七台河市一玄武岩采石场及周边区域为例,分别提...     

用多辐射校正水平遥感数据提取植被叶面积指数的精度分析

选用南京市SPOT5 HRG图像的地物反射率(PAC)、表观反射率(TOA)、星上辐射率(SR)和灰度值(DN)影像,提取了2种植被指数(VI),即归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),与地面实测的植被叶面积指数(LAI)进行了相关分析,并建立了157个LAI-VI关系模型。结果显示:LAI与VI呈显著的正相关关系(r=0.303~0.927,p0.01),对应不同植被的优选模型自变量包括了3个辐射校正水平的2种植被指数,可见基于不同辐射校正水平的植被指数在LAI遥感反演中具有一定的应用潜力。这些优选模型为:阔叶林:LAI=-3.345+5.378RVISR+7.329NDVISR(R2=0.818,RMSE=0.527),针阔混交林:LAI=1.696+17.076NDVIDN+137.684(NDVIDN)2-288.240(NDVIDN)3(R2=0.919,RMSE=0.440),灌木:LAI=-0.065+19.112NDVISR-113.820(NDVISR)2+184.207(NDVISR)3(R2=0.900,RMSE=0.448),草地:LAI=-5.905+6.446RVISR+9.477NDVISR(R2=0.944,RMSE=0.378),植被总体:LAI=-1.615+7.199NDVIDN+2.640NDVISR+2.105RVIPAC(R2=0.801,RMSE=0.668)。研究表明,基于不同植被类型、不同辐射校正水平影像的LAI遥感估算有利于充分挖掘遥感影像信息,进而提高LAI估算的精度。