桃金娘科引鸟植物在华南地区园林绿地的生态景观营造研究

桃金娘科园林植物形态种类丰富,能吸引鸟类、蜂类、蝶类等,对部分桃金娘科引鸟植物的生态效益和景观营造进行评估。结果表明：桃金娘科植物花色艳丽,果实硕大,可作动物食源,能有效吸引具有生态景观价值的野生鸟类如暗绿绣眼鸟、白头鹎、红嘴蓝鹊、红耳鹎、珠颈斑鸠、黑脸噪鹛、乌鸫、领雀嘴鹎等。结合花期吸引传粉昆虫及果期引鸟效果,提出相应的生态景观营造策略,有利于食物网的完善构建,进一步完善绿地生态系统建设。     

珠海海洋温泉旅游度假村的树种选择研究

种植设计的前期工作——树种选择的学术研究不多,实践中也被轻视。以珠海海洋温泉旅游度假村为例,探讨种植设计中树种选择的程序与方法。提出了需要进行相关的主题和专题研究,以及权衡各因子后的综合排序,形成一份苗木备用表。     

阿尔泰山森林景观格局的稳定性

[目的]定量分析阿尔泰林场的森林景观稳定性,为科学合理地规划建设阿勒泰林场森林景观提供依据。[方法]以2016年Landsat 8OLI影像作为数据源,运用主成分分析法构建研究区森林景观稳定性评价模型,利用Kriging插值分析整个研究区的森林景观稳定性状况。[结果]灌木林地和乔木林地是研究区的优势森林景观,分布比较广泛,苗圃地和林业辅助用地景观类型面积较小,但分布比较集中;森林景观呈现出较高的景观异质性;森林景观稳定性差异较大,其稳定性大小依次为:灌木林地乔木林地苗圃地宜林地疏林地林业生产辅助用地。[结论]2016年森林景观稳定性整体处于较高水平,分布区域差异比较均衡,西南部山区生态环境良好,森林景观结构完整,东部和东北部山区最差,应加强生态环境保护力度,同时维持西南部的保护力度,从而促进森林景观结构更加合理。     

生态景观林10种林分枯落物的水文效应

[目的]对北京市大兴区生态景观林主要造林树种林下枯落物层的持水能力进行定量研究,为森林生态建设和水土保持工作的开展提供理论依据。[方法]以研究区生态景观林中10种不同林分的枯落物层为研究对象,采用室内浸泡法对其水文效应特征进行分析研究。[结果]该区枯落物总蓄积量在2.37~5.33t/hm~2之间,顺序依次为:毛白杨油松千头椿刺槐国槐银杏金叶榆元宝枫旱柳紫叶李;最大持水量为5.56~24.92t/hm~2,最大持水率为208.64%~481.62%,最大拦蓄量为5.37~24.24t/hm~2,有效拦蓄量为4.54~20.51t/hm~2;10种林分不同枯落物层的持水量与浸泡时间呈较显著的对数函数关系,其吸水速率与浸泡时间则存在着较显著的幂函数关系。[结论]综合比较10种林分枯落物的持水性能,认为毛白杨的持水能力较好,能够较好地涵养水源。     

基于泰森多边形的南京市PM2.5时空特征及其与土地利用的相关性研究

[目的]分析南京市PM2.5时空分异规律,探讨PM2.5浓度变化与土地利用的关系,为南京市生态保护和空气污染治理决策提供依据。[方法]基于南京市2013年12个月的日均PM2.5浓度数据以及2013年土地利用数据,利用泰森多边形将南京市划分为9个研究区域,以月、季、年为时间尺度,对各个研究区内的PM2.5浓度的时空特征以及与土地利用的关系进行分析。[结果]时间上,南京市PM2.5浓度冬季呈现最高,达到129.93μg/m^3,夏季最低,达到44.65μg/m^3。空间上,迈皋桥和瑞金路监测区片年均浓度最高,达到78.90和78.56μg/m^3,仙林大学城和中华门监测区片年均PM2.5浓度最低,为72.09和72.64μg/m^3。在与土地利用类型的相关性分析中,与水域用地的相关性较强,春夏秋呈现正相关,冬季呈现负相关;年均PM2.5浓度与5种土地利用类型成不同程度的负相关。[结论]南京市PM2.5浓度具有明显的时空分异规律,土地利用类型对PM2.5浓度变化具有重要影响。     

长株潭城市群湿地景观时空动态变化及驱动力分析

针对长株潭城市群的湿地景观面积迅速减少、破碎化程度增加等情况,该文基于时间序列Landsat数据及物候特征参数,采用面向对象方法的随机森林算法获得了长株潭城市群2000-2015年湿地时空格局及变化数据,利用景观格局指数、质心迁移等方法分析了近16 a来长株潭城市群湿地时空格局及变化特征,并通过Logistics回归模型分析了城市群湿地演化的驱动力因素。研究结果表明:1)湿地类型主要为人工湿地水田,其次为河流湿地与库塘湿地,湖泊湿地与苔草沼泽分布面积相对较小;2)2000-2015年研究区湿地总面积呈减少趋势,减少231.12 km~2,减少6.64%,同时湿地的空间转移也十分剧烈。3)研究期间,长株潭城市群湿地景观破碎度在呈增强趋势,且景观形状也趋于复杂。同时,研究区景观连通性在不断降低,而景观丰富度在不断增加。4)研究期间,长株潭城市群5种湿地类型的质心在均发生了不同程度的的迁移,其中河流、库塘和水田的质心迁移相对较大,湖泊的质心位置相对稳定。5)长株潭城市群地区降水量的减少及气温的升高,加之高强度人类干扰是近年来湿地变化的主要原因,其中人类活动加剧了湿地变化的复杂性和差异性。该研究可为长株潭城市群湿地资源的可持续发展提供科学、可靠的数据支持。     

基于景观结构的眉县土地利用生态风险空间特征

在GIS与RS技术支持下,以眉县为研究区域,根据对遥感影像的解译获取2005年、2010年及2015年土地利用类型数据,划分1 km×1 km网格作为研究单元,根据景观扰动指数与景观脆弱指数构建生态系统模型,借助地统计学与GIS软件进行了空间分析,对眉县土地利用变化影响下的生态风险空间分异特征进行了定量评价。结果表明:眉县土地利用类型中建设用地与林地面积逐年增加,耕地与未利用地面积总体减少,土地利用程度提高。空间自相关分析结果显示高值-高值（H-H）聚集区集中分布于北部首善镇、常兴镇附近,低值-低值（L-L）聚集区主要分布于研究区边界。眉县土地利用生态风险等级整体上呈现逐渐提高的趋势,高风险区主要集中在北部首善镇、常兴镇附近,此区域风险等级提高最为显著,南部生态风险普遍较低,形成北高南低的局面,高风险区、较高风险区面积逐渐扩大。研究结果可为区域生态安全格局构建、土地利用的优化布局提供借鉴。     

北京美丽乡村景观设计研究

"乡村振兴战略"为美丽乡村建设带来前所未有的发展机遇.立足当前,放眼未来,以全新视角、全新理念审视,研究北京美丽乡村景观设计原则、景观布局、景观要素配置等具有重要的理论和现实意义.     

基于低影响开发的居住区雨水收集利用景观途径

针对居住区普遍存在的用水需求量大、雨水资源利用率低、排水方式不合理等问题,根据低影响开发理念分析了居住区雨水收集利用的管理目标。探讨了居住区4种常见建筑形态和3种典型布局中雨水收集利用景观的类型和空间组织形式。提出了居住区中住宅建筑、场地和道路及传输功能绿地"可食用景观"、"多功能弹性景观"、"可变化景观"的营造方法。对居住区的海绵城市建设具有借鉴意义。     

Estimating effective soil depth at regional scales: Legacy maps versus environmental covariates

Soil depth reflects the quantity and ecosystem service functions of soil resources. However, there is no universal standard to measure soil depth at present, and digital soil mapping approaches for predicting soil depth at the regional scale remain immature. Using observation of soil profile morphology, we compared the soil depth nomenclatures from the World Reference Base for Soil Resources, Chinese Soil Taxonomy, and Soil Taxonomy. For this study, shallow soils were defined as those with an effective soil depth < 100 cm. Based on legacy data and field soil survey, the spatial distribution of shallow soils in Xinjiang, China, and the main controlling environmental factors were explored. Results showed that shallow soils in Xinjiang are mainly distributed in high altitude regions such as the Tian Mountains. At the regional scale, significant correlations were observed between soil depth and climate factors, as well as between soil depth and vegetation fractional coverage. Contrary to previous conclusions at small spatial scales, terrain attributes could not explain soil depth variation at the regional scale. This study addressed knowledge gaps on soil depth prediction at regional scales while elucidating climate‐vegetation‐soil coevolution.