温带草原区气候变化及其对植被影响的研究进展

为了深入研究温带草原区气候变化及其对自然-社会-经济系统的影响、系统响应及适应,回顾了温带草原区气候主要要素（如温度、降雨）与旱灾的变化及未来区域气候趋势预测等方面的研究进展,重点总结了气候变化对温带草原植被影响的最新研究成果。研究发现,温带草原区呈现总体气温明显升高,降水区域差异显著,干旱年份增多、旱灾增加的变化趋势。受此影响,植物物候、生理特征、生产力、覆盖度等发生明显的变化。最后指出,在气候变化核心要素预测、研究的时空尺度等方面还不完善,今后应重视开展大尺度气候变化的时空格局,微地形下气候变化的时空异质性等方面研究,同时加强气候变化对草原植被的影响与生态系统响应以及气候变化适应等方面的研究。     

基于随机森林回归的玉米单产估测

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以条件植被温度指数(VTCI)和上包络线S-G滤波的叶面积指数(LAI)为特征变量,通过随机森林回归确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,构建加权VTCI和LAI与玉米单产的单变量和双变量估产模型。结果表明,基于随机森林回归的双变量估产模型精度最高(R~2=0. 303),达极显著水平(P 0. 001)。将随机森林回归双变量估产模型用于研究区域2012年各县(区)玉米单产估测,结果表明,53个县(区)玉米估测单产与实际单产的平均相对误差为9. 85%,均方根误差为824. 77 kg/hm~2,模型精度较高。基于随机森林回归双变量估产模型逐像素估测研究区域2010—2018年玉米单产,结果表明,玉米单产在空间上的分布特征为西部地区最高、北部和南部次之、东部地区最低,年际间的分布特征为在波动中呈先减少后增加的趋势。     

基于条件植被温度指数的夏玉米生长季干旱预测研究

为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站点所在像素的VTCI时间序列数据,选取不同长度时间序列建立ARIMA模型,并分析时间序列长度与预测精度间关系,以期为时间序列长度选择提供依据;然后选择理想长度的VTCI时间序列数据,分别建立ARIMA模型和SARIMA模型,用于研究区域2017年夏玉米生长季VTCI预测,并分析评价两模型预测精度;最后采用性能较好的ARIMA模型逐像素建模预测,得到2016-2018年9月上旬至下旬VTCI预测结果。结果表明:基于ARIMA模型的VTCI预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系,但随时间序列长度增加,模型预测精度逐渐趋于稳定;ARIMA模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型,其1步、2步、3步VTCI预测结果均方根误差较SARIMA模型分别降低0. 06、0. 07、0. 09;ARIMA模型在不同年份夏玉米生长季VTCI1~3步的预测精度稳定性较好,2016-2018年1步、2步和3步VTCI预测结果绝对误差绝对值大于0. 20的像素平均百分比分别为5. 84%、6. 38%、8. 72%。     

黑土区田块尺度下地形影响作物长势机理分析

为揭示作物长势及水肥运移的空间分异规律,探究田块尺度内作物长势与地形变化的关系,以东北典型黑土区东兴农机合作社为研究区,沿南北垄向提取高精度数字高程模型(Digital elevation model,DEM)与归一化植被指数(Normalized differential vegetation index,NDVI)信息,构建地形指标,分析NDVI的空间变异性。结果表明,坡型凸凹程度越明显,NDVI的空间变异性越大;同类坡型中阴坡NDVI的空间变异性与坡型凸凹程度呈负相关;坡度在±0.03范围内,作物长势好,空间变异性低;以坡度绝对值高于0.04的坡度均值与其对应直线距离所占整条直线的比值作为自变量,构建多元逐步回归模型,进行回归分析,可以解释大豆NDVI决定系数为0.965 2、高粱NDVI决定系数为0.888 3的空间变异性。不同地理空间的地形与成土母质差异显著,通过分析研究区内地形对作物长势的影响规律,可为田块尺度地形的分析提供借鉴,有助于指导农户合理地进行水肥分配。     

基于遥感的疏勒县植被覆盖时空变化研究

【目的】评价疏勒县生态环境质量及生态环境演变过程。【方法】基于Landsat遥感影像数据,利用归一化植被指数NDVI、像元二分模型、中心迁移模型等方法分析了1996-2017年疏勒县植被覆盖时空演化。【结果】①疏勒县植被覆盖分布总体以高植被覆盖为主成大面积片状分布,中、低植被覆盖主要以盖孜河和克孜河为轴线,相对围绕高植被覆盖分散分布;②1996-2017年疏勒县植被覆盖面积和覆盖度均呈增加趋势。2017年的植被覆盖面积比1996年增加了456.4 km²,增加率为38.3%;③疏勒县植被覆盖空间变化上存在一定的区域性和时段性差异。区域上,南部乡镇覆盖度明显增加;时段上,2009-2013年植被覆盖面积增加最明显;④1996-2017年疏勒县植被覆盖中心整体往东南迁移;⑤气候变暖对疏勒县植被覆盖度变化有一定的影响,但短期内人类活动影响更大。灌区改造高效节水、耕地开垦、农作物的种植及林带面积的增加是植被覆盖面积增加的主要因素。【结论】综上可知,气候变暖和生态治理工程等人类活动因素可能是疏勒县植被覆盖面积与覆盖度呈增加的主要原因,这表明疏勒县生态环境保护与治理是科学合理的。     

含植被坡面水动力学特性的实验研究

基于水槽试验,系统的研究了在5种流量、3种植被组合和3种覆盖密度情况下的坡面流的水力参数、水力因子间的关系和阻力规律.结果表明,坡面流一般为湍流,植被的存在增强了坡面流的湍流强度.平均流速与单宽流量幂函数相关,且拟合结果良好.柔性植被对流速的减缓作用大于刚性植被.柔性植被坡面和刚性植被坡面的阻力系数均随雷诺数的增加呈幂...     

Upscaling as ecological information transfer: a simple framework with application to Arctic ecosystem carbon exchange

Transferring ecological information across scale often involves spatial aggregation, which alters information content and may bias estimates if the scaling process is nonlinear. Here, a potential solution, the preservation of the information content of fine-scale measurements, is highlighted using modeled net ecosystem exchange (NEE) of an Arctic tundra landscape as an example. The variance of aggregated normalized difference vegetation index (NDVI), measured from an airborne platform, decreased linearly with log(scale), resulting in a linear relationship between log(scale) and the scale-wise modeled NEE estimate. Preserving three units of information, the mean, variance and skewness of fine-scale NDVI observations, resulted in upscaled NEE estimates that deviated less than 4% from the fine-scale estimate. Preserving only the mean and variance resulted in nearly 23% NEE bias, and preserving only the mean resulted in larger error and a change in sign from CO₂ sink to source. Compressing NDVI maps by 70–75% using wavelet thresholding with the Haar and Coiflet basis functions resulted in 13% NEE bias across the study domain. Applying unique scale-dependent transfer functions between NDVI and leaf area index (LAI) decreased, but did not remove, bias in modeled flux in a smaller expanse using handheld NDVI observations. Quantifying the parameters of statistical distributions to preserve ecological information reduces bias when upscaling and makes possible spatial data assimilation to further reduce errors in estimates of ecological processes across scale.     

荒漠草原植被覆盖对土壤水分的影响

以希拉穆仁草原为研究对象,通过对不同植被覆盖下土壤水分进行测定,研究了荒漠草原植被覆盖对土壤水分的影响,结果表明:植被覆盖度与土壤水分之间具有显著的相关关系,尤其是10 cm深度范围内土壤水分随植被盖度呈二次抛物线性趋势增加(R2=0.904 9);由于根系层分布的差异使得土壤剖面不同深度上对这种影响的水分响应不尽相同,灌丛植被覆盖的土壤水分含量在剖面0～40cm范围内明显大于其他植被类型,以坡顶土壤含水量最低;荒漠草原植被覆盖状况变化不仅影响土壤水分含量大小,而且显著影响土壤水分的空间分布,退化较轻的河滩草甸植被有利于维持相对均匀的土壤水分空间分布.     

Path analysis of spatial predictors of front-yard landscape in an anthropogenic environment

Contagious spatial patterns were shown to exist in the landscape of front-yards in street sections of Hochelaga-Maisonneuve, Montréal. Neighbour mimicry was hypothesized as the mechanism behind this pattern (Zmyslony and Gagnon 1998). To assess the role of spatial environmental factors in structuring this pattern, we carried out a path analysis on the front-yard landscape with five spatial factors: relative distance, street side, width, depth and type of front-yard. We removed all non-significant factors from our model with simple Mantel tests and untangled the common spatial component from the relationship between spatial factors and front-yard landscape with partial Mantel tests. We then used path analysis to evaluate the relative importance of all significant spatial factors in structuring front-yard landscape and to determine the r ² (% of landscape variation explained by spatial factors). Results showed that (1) among all spatial environmental factors, distance (proximity) remained the best predictor of front-yard vegetation – distance alone explained an average of 20% of the landscape variation of a street section, (2) depth, width and type of front-yard also structured the front-yard landscape independently of distance, (3) front-yard landscape expresses greater similarity within the same side of a street section, and (4) in two street sections of Hochelaga-Maisonneuve, spatial factors predicted over 40% of the landscape variation. This suggests (1) that landscape contagion exists also in highly humanized environments and (2) that the mimicry phenomenon was induced not only by proximity, but also by similar environmental conditions in same side street sections and whole street sections. Finally, we suggest that street sections are a very useful and appropriate unit of analysis of urban ecosystems.     

基于多载荷无人机遥感的大豆地上鲜生物量反演

以多载荷无人机获取数据和地面实测的数据为基础,将大豆生殖生长期分段建模,采用植被指数和光谱参数相结合再加上农学参数株高,通过最小二乘法建立多元线性回规模型的方法,来估算大豆开花期和结荚期的鲜生物量,采用高光谱植被指数法估算大豆鼓粒期和成熟期的鲜生物量。结果表明:在大豆开花期和结荚期内,采用混合法构建生物量反演模型利用交叉验证法,验证结果的R~2和RMSE分别为0.714和0.393;在大豆鼓粒期和成熟期内,采用高光谱植被指数法构建生物量反演模型,利用交叉验证法,验证结果的R~2和RMSE分别为0.697和0.386;大豆开花结荚期构建的模型和鼓粒成熟期构建的模型都有比较高的精度和可靠性,利用这两种模型完成了高光谱影像鲜生物量的遥感空间制图,能反映当地当时大豆的真实长势情况。