基于GIS的祁连山森林景观格局分析

在地理信息系统软件ArcGIS环境下 ,将祁连山区DEM图和坡向图分别同植被图叠加 ,分析研究区各景观组分在空间的分布特征 ;用定量分析景观结构和景观格局程序Fragstats计算景观和各景观组分的相关指数 ,分析其连通性、完整性、破碎化程度及聚集程度。结果表明 :研究区各景观组分分布受海拔高度和坡向的影响非常明显。各景观组分的完整性、连通性和破碎化程度也很不均衡。草地是研究区面积最大、连通性和完整性最好的景观组分 ;青海云杉林呈斑块状或带状分布在阴坡和半阴坡 ,形状最为不规则 ,平均斑块面积小且距离近 ,易受干扰而发生重大变化 ;宜林地和祁连圆柏林相对于农田、疏林地有较强的扩张特征 ;而杨类阔叶林各斑块间相隔距离大 ,斑块之间的邻接性差 ,破碎化程度最为严重。     

Quantifying patch distribution at multiple spatial scales: Applications to wildlife-habitat models

Multiscale analyses are widely employed for wildlife-habitat studies. In most cases, however, each scale is considered discrete and little emphasis is placed on incorporating or measuring the responses of wildlife to resources across multiple scales. We modeled the responses of three Arctic wildlife species to vegetative resources distributed at two spatial scales: patches and collections of patches aggregated across a regional area. We defined a patch as a single or homogeneous collection of pixels representing 1 of 10 unique vegetation types. We employed a spatial pattern technique, three-term local quadrat variance, to quantify the distribution of patches at a larger regional scale. We used the distance at which the variance for each of 10 vegetation types peaked to define a moving window for calculating the density of patches. When measures of vegetation patch and density were applied to resource selection functions, the most parsimonious models for wolves and grizzly bears included covariates recorded at both scales. Seasonal resource selection by caribou was best described using a model consisting of only regional scale covariates. Our results suggest that for some species and environments simple patch-scale models may not capture the full range of spatial variation in resources to which wildlife may respond. For mobile animals that range across heterogeneous areas we recommend selection models that integrate resources occurring at a number of spatial scales. Patch density is a simple technique for representing such higher-order spatial patterns.     

当归茎线虫病田间分布型及抽样技术研究

为提高当归茎线虫病(Ditylenchus destructor)田间抽样的准确度,用7种聚集指标判断了当归茎线虫病的田间分布型.结果表明,当归茎线虫病在田间呈聚集分布,其中奈曼分布(核心分布)的适合率为100%,嵌纹分布(负二项分布)的适合率为77.8%.理论抽样数量约820株.4种抽样方法差异均不显著,在保证抽样数量合理的情况下,4种方法均可采用.     

植物化感作用影响因素的再认识

土壤养分、酶、微生物、本底特性,根茬还田、水分、植物根系、种植体系和种植模式与化感作用的互作关系,表明这些因子可通过对土壤养分有效性、微生物种群结构、土壤酶活性和化感物质浓度的影响而对化感作用产生直接或间接影响,这些可为通过化感作用途径构建高效农田生态系统提供新的思路.     

松嫩平原优势种羊草与其主要伴生种芦苇空间分布格局分析

芦苇是松嫩草地优势种羊草的主要伴生种,两者常常形成物种组成比较单一的混生群落或者与其他物种组成羊草 杂类草群落.选择羊草 芦苇混生群落,羊草群落和芦苇群落的交错区进行羊草、芦苇单物种格局分析.结果表明,1)混生群落和交错区中,羊草和芦苇均是以集聚分布的形式存在;2)羊草在混生群落中的格局强度小于交错区中的格局强度,芦苇在2种类型群落中的格局强度没有显著差异;3)除了考虑物种的生物学特性以外,混生群落种内、种间竞争也是影响羊草集聚分布和格局强度的主要因素,交错区中,环境异质性和种间竞争是影响集聚分布和格局强度的重要因子;4)芦苇在混生群落和交错区中格局强度没有明显差异,由此可以判定芦苇的空间分布格局形成主要受植物本身生物学特性的影响.     

不同程度退化草地生物量的分布模式

以高寒矮嵩草草甸为研究对象,分析了不同程度退化草地地下和地上生物量的变化。结果表明:地下和地上生物量随着草地退化程度的加剧而下降;地下生物量主要分布在0~10cm的范围内,随着草地退化程度的加剧,植物根系有向表层聚集的趋势;植物群落组成中,莎草和禾草地上和地下生物量均呈现下降的趋势,而杂类草则表现出逐渐增加的趋向;轻度和中度退化草地总地上生物量远低于地下生物量,重度和极度退化草地则相差较小,特别是在极度退化草地,地上生物量与地下生物量十分接近。     

0～3周龄北京鸭氨基酸理想模式的研究

依据扣除法原理，根据现有氨基酸需要量标准和目前的研究结果规划出一种氨基酸模式，依次将模式中赖氨酸、蛋氨酸、色氨酸、苏氨酸、异亮氨酸扣除20％，而非扣除的氨基酸量保持不变，来确定扣除某一种氨基酸后对育雏期北京鸭生产性能和血液生化指标的影响，确定出理想的氨基酸比例。试验共设6个处理组，为6种氨基酸模式，每个处理设4个重复。结果表明：北京鸭育雏期氨基酸理想模式为赖氨酸：蛋氨酸：色氨酸：苏氨酸：异亮氨酸=100：42：22：38：48。     

高寒区轮作模式对当归田土壤特性及药材产量的影响

连作重茬造成当归产量逐年下降。采用药用植物秦艽(QJ)、羌活(QH)轮作当归(DG),以当归连作为对照,通过测定土壤和药材产量指标,利用主成分分析确定各指标权重,并结合隶属综合因子分析和聚类分析,旨在揭示不同药用作物轮作当归对土壤环境与药材产量的影响,为筛选适宜当归栽培的轮作模式提供科学依据。结果表明,不同作物轮作对当归田土壤特性和药材产量均具有显著影响,秦艽轮作当归可有效改善土壤特性,使当归成药期土壤磷和钾含量处于较低水平,而有机质维持在较高水平,对土壤水分的季节调控作用更为显著,与当归连作相比较,当归成药率提高94.10%,药材单根鲜重和药材鲜产量分别提高53.46%和125.56%,而羌活轮作当归土壤pH最高,有机质含量最低,当归连作土壤有机质含量虽高,但土壤富集磷和钾,对土壤水分季节性调控作用最小,当归成药率和药材产量均低。不同轮作模式当归成药率和药材产量依次为秦艽-当归>当归-当归>羌活-当归,综合指数大小依次为秦艽-当归(0.8132)>羌活-当归(0.3315)>当归连作(0.2051)。聚类分析将3种轮作模式分为三大类,重复小区亚类间距离均小,说明不同作物轮作对土壤的调控作用不同,高寒产区秦艽轮作当归是优化调控土壤环境,提高当归产出性能的有效轮作模式。