Impact of grassland contract policy on soil organic carbon losses from alpine grassland on the Qinghai–Tibetan Plateau

Carbon storage in the soils on the Qinghai–Tibetan Plateau plays a very important role in the global carbon budget. In the 1990s, a policy of contracting collective grasslands to smaller units was implemented, resulting in a change from the traditional collective grassland management to two new management patterns: a multi‐household management pattern (MMP: grassland shared by several households without enclosures) and a single‐household management pattern (SMP: grassland enclosed and used by only one household). In 2016, 50 MMP and 54 SMP winter pastures on the Qinghai–Tibetan Plateau were sampled to assess the differences in soil organic carbon (SOC) between the two management patterns. Results showed that average SOC was significantly greater under MMP than under SMP, with an estimated 0.41 Mg C/ha/yr lost due to SMP following the new grassland contract. Based on the government's grassland policy, four grassland utilization scenarios were developed for both summer and winter pastures. We found that if the grassland were managed under SMP, likely C losses ranged between 0.31 × 10⁷ and 6.15 × 10⁷ Mg C/yr across the Qinghai–Tibetan Plateau relative to MMP, which more closely resembles pre‐1990s grassland management. Previous estimates of C losses have only considered land use change (with cover change) and ignored the impacts driven by land management pattern changes (without cover change). The new data suggest that C losses from the Qinghai–Tibetan Plateau are greater than previously estimated, and therefore that the grassland contract policy should be reviewed and SMP households should be encouraged to reunite into the MMP. These findings have potential implications for land management strategies not only on the Qinghai–Tibetan Plateau but also other grazing regions globally where such practices may exist.     

Assessing the potential impacts of alternative landscape designs on amphibian population dynamics

An individual-based, spatially explicit population model was used to predict the consequences of future land-use alternatives for populations of four amphibian species in two central Iowa (midwest USA) agricultural watersheds. The model included both breeding and upland habitat and incorporated effects of climatic variation and demographic stochasticity. Data requirements of the model include life history characteristics, dispersal behavior, habitat affinities, as well as land use and landcover in geographic information systems databases. Future scenarios were ranked according to change in breeder abundance, saturation, and distribution, compared to baseline conditions. Sensitivity of simulation results to changes in model parameters was also examined. Simulated results suggest that while all four species modeled are likely to persist under present and future scenario conditions, two may be more at risk from future landscape change. Although the study species are all widespread generalists regarded as having a low conservation priority, they depend on wetlands and ponds, increasingly endangered habitats in agricultural landscapes. Broader conservation strategies in the region would ensure that these currently common organisms do not become the endangered species of the future.This revised version was published online in May 2005 with corrections to the Cover Date.     

未来中高排放情景下松嫩平原农业气候资源变化分析

基于松嫩平原地区基准时段（1961−1990年）的观测数据,应用统计方法对模型模拟的未来30a(2021−2050年)温度、降水、辐射的逐日数据进行偏差订正,同时采用五日滑动平均法计算≥10℃积温,分析研究区域相对于基准时段,未来30a农业气候资源指标的时空变化特征。结果表明：在RCP4.5和RCP8.5两种排放情景下,未来30a松嫩平原大部分地区平均温度在4～8℃,较基准时段升高2.5～2.8℃,且北部地区的增温幅度大于南部地区;此外,大部分地区≥10℃积温介于3000～3700℃·d,两种情景下分别增加500～550℃·d和600～670℃·d,其中南部部分地区增幅超过670℃·d;大部分地区年降水量在460～580mm,增量为50～90mm不等,降水增量在空间分布上表现为南多北少,其中南部地区增量超过90mm,而北部地区年增量则不足50mm,两种情景在相同区域的降水增量表现为RCP4.5多于RCP8.5;相较于基准时段,年辐射量减少85～100MJ·m−2,生长季内辐射量减少10～40MJ·m−2,变化趋势均不明显。综上所述,未来松嫩平原地区农业气候资源表现为整体提升趋势,农作物可种植期相对延长,因此,应适当种植生育期更长的作物,避免因未来气温升高,造成现有作物生育期缩短,导致产量降低的情况发生;同时研究结果对调整种植结构、改变种植措施和选育作物品种等具有指导意义,有利于充分利用气候资源,提高作物产量。     

基于元胞自动机模型的土地利用情景模拟与驱动力分析

土地利用格局的形成过程比其最终形成的结果更为重要。本文以哈尔滨市双城区为例,利用不同时期的土地利用数据,在土地利用变化关键驱动因素分析的基础上,选取了对土地利用变化影响较大的距离变量、邻近土地利用类型数量、单元自然属性、社会经济因素等4方面14个驱动力因子,建立了基于元胞自动机(CA)与人工神经网络(ANN)相结合的土地利用空间格局模拟模型。在此基础上,对研究区自然禀赋、社会经济快速发展、基本农田保护及土地利用规划等不同情景驱动机制下的土地利用空间格局进行了时空模拟,以此解析土地利用变化过程与驱动力因素的响应关系。模拟结果显示：自然禀赋情景下,各地类变化趋势与现在保持一致;在社会经济快速发展情景下,建设用地面积增加明显,主要由旱地和其他用地转入;在基本农田保护情景下,耕地面积比较稳定,各地类变化趋势较为缓和;在土地利用规划情景下,各地类变化较为合理,兼顾耕地保护和经济发展。研究结果显示,该方法对哈尔滨市双城区土地利用格局变化的驱动机制具有较好的解释作用。     

猪舍场景下的生猪目标跟踪和行为检测方法研究

针对猪舍内光照情况复杂、目标与背景颜色较为接近、相机视角与参数不佳等环境与硬件条件的不足,导致生猪跟踪过程中精度低、稳定性差的问题,充分结合实际场景,提出了一种优化特征提取的压缩感知跟踪算法。优化跟踪窗口为椭圆形,以接近生猪体态;并结合灰度和纹理特征,优化传统压缩感知算法特征提取过程;划分猪舍区域,依据生猪所处位置来判断其当前行为。随机选取猪舍内不同场景、不同光照强度、不同生猪品种的多段视频进行实验,实验结果表明：中心点均方根误差均值为25.44,分别是传统压缩感知算法、模板更新跟踪算法和Camshift跟踪算法的60.32%、33.33%、32.57%;中心点均方根误差方差为70.26,分别是传统压缩感知算法、模板更新跟踪算法和Camshift跟踪算法的7.13%、47.62%、17.16%;跟踪速度达到19.3帧/s。     

RCPs气候情景下三江平原典型流域耕地动态模拟

选取三江平原典型流域挠力河流域为研究区,以1990、2002和2014年3期Landsat影像、DEM数据和社会经济统计资料等多源数据为基本信息源,结合3S技术,运用FLUS模型定量模拟代表性浓度路径情景系列(RCPs)下耕地动态变化特征。结果表明:24 a间挠力河流域的旱地面积变化幅度较小,水田面积持续增加,1990—2002年水田扩张剧烈,2002—2014年扩张速度趋于缓和;3个时点的旱地均沿东北-西南轴方向进行分布,主轴沿顺时针缓慢旋转,空间变化稳定,分布范围逐渐减小。水田沿东北-西南走向分布,1990—2002年其主轴逆时针旋转,后顺时针旋转至45.31°,整体分布较为离散,极化特征不明显;通过对比不同空间分辨率及时间尺度下模拟精度,确定最优模拟空间分辨率为200 m,最优模拟时间点为2038年;MESSAGE气候模式下,未来挠力河流域的旱地面积先减少后增加,水田继续维持扩张态势,2029年后面积将以2%速度逐年下降,其分布将更加聚集,主轴沿顺时针旋转,重心逐渐向东北方向进行偏移;AIM气候模式下,气候波动对水田的影响程度大于旱地,旱地面积持续缓慢增加,水田面积在波动中下降,空间分布的极化特征突出。     

全球变暖背景下江淮地区气候变化趋势预估

利用政府间气候变化委员会（IPCC）提供的20多个最新一代气候模式的预测结果,分析了中等排放SRESA1B情景下我国江淮地区2011～2100年的气候变化趋势。结果表明,在全球变暖的背景下,未来江淮地区年平均气温将不断上升,增温幅度由东南向西北逐渐升高,到21世纪末年平均气温将上升3.3℃;年平均降水量持续增多,降水增幅随纬度的升高以及随时间的推进而加大,且将在2041年后显著增强。     

全球气候变暖对中国种植制度可能影响:VI.未来气候变化对中国种植制度北界的可能影响

[目的]气候变化已是一个全球性的问题,中国未来气候将继续变暖,这一变化将对中国的农业生产造成一定的影响.本文旨在研究未来气候变化对中国种植制度北界、冬小麦种植北界、雨养冬小麦-夏玉米稳产种植北界以及热带作物种植北界的影响.[方法]依据全国种植制度气候区划指标、冬小麦种植北界指标、雨养冬小麦-夏玉米稳产种植北界指标以及热带作物种植北界指标,采用经典的农业气候指标计算方法,分析与1950s-1980年相比,未来30年(2011-2040年)及本世纪中叶(2041-2050年)全国种植制度界限北界、冬小麦种植北界、雨养冬小麦-夏玉米稳产的种植北界、以及热带作物的种植北界的变化.[结果](1)与1950s一1980年相比,20112040年和2041-2050年的一年两熟带和一年三熟带种植北界都不同程度向北移动,其中一年一熟区和一年二熟区分界线,空间位移最大的省(市)为陕西省和辽宁省,且2041-2050年种植北界北移情况更为明显;一年两熟区和一年三熟区分界线,空间位移最大的区域在云南省、贵州省、湖北省、安徽省、江苏省和浙江省境内,且2041-2050年种植北移情况更为明显.在不考虑品种变化、社会经济等方面因素的前提下,这些区域由于气温升高种植制度由一年一熟变为一年两熟、由一年两熟变为一年三熟,区域内单位面积周年粮食产量可不同程度提高.(2)与1950s-1980年相比,2011-2040年和2041-2050年的冬小麦的种植北界在辽宁省、甘肃省和宁夏回族自治区都不同程度向北移动,在青海省冬小麦种植界限为西扩明显.在不考虑其它因素影响的前提下,该区域由于冬小麦替代春小麦可带来单位面积产量的提高.热带作物安全种植北界在广西省和广东省境内北移情况比较明显.而未来降水量的增加将使得大部分地区雨养冬小麦-夏玉米稳产种植北界向西北方向移动.[结论]到2011-2040年和2041-2050年,气候变化将会造成全国种植制度界限不同程度北移、冬小麦种植北界北移西扩、热带作物种植北界北移.而未来降水量的增加将使得大部分地区雨养冬小麦-夏玉米稳产种植北界向西北方向移动.     

未来气候变化情景下基于APSIM模型的黄土高原冬小麦适宜种植区域模拟

为探究气候变化对于黄土高原冬小麦适宜种植区域的影响,通过APSIM作物模型与降尺度气象数据集的耦合,模拟了RCP 4.5和RCP 8.5情景下2020-2060、2061-2100年间黄土高原冬小麦的产量及其稳定性,并依据产量及其稳定性分析了黄土高原冬小麦适宜种植范围对于气候变化的响应。结果表明,在RCP 4.5和RCP 8.5情景下,当前黄土高原冬小麦种植范围内产量将显著提高。同时,除RCP 4.5情景的2020-2060年外,其余情景和时间段内黄土高原冬小麦适宜种植范围存在向北扩大趋势,且RCP 8.5情景下种植区域北扩的面积更大。在RCP 4.5情景下,2020-2060年间,小麦适宜种植面积占黄土高原总面积的46.8%,较1981-2010年平均值减少13 095 km~2;2061-2100年间,小麦适宜种植面积占黄土高原总面积的65.2%,较1981-2010年平均值增加101 763 km~2。在RCP 8.5情景下,2020-2060年间,小麦适宜种植面积占黄土高原总面积的56.4%,较1981-2010年平均值增加46 968 km~2;2061-2100年间,小麦适宜种植面积占黄土高原总面积的65.7%,较1981-2010年平均值增加107 671 km~2。     

气候变暖背景下河南省夏玉米花期高温灾害风险预估

为预估未来气候变暖背景下夏玉米花期高温灾害风险,根据河南省19个农业气象观测站夏玉米抽雄期常年观测资料和未来RCPs(representativeconcentrationpathways)气候变化情景数据,构建夏玉米花期高温风险评价指标,开展河南省夏玉米花期高温灾害时空特征及风险演变分析。其中RCPs气候情景数据包括基准气候条件(1951—2005年, RCP-rf)和未来(2006—2050年)RCP 4.5(中)、RCP 8.5(高)两种浓度路径数据。以抽雄普遍期及之后7d确定为夏玉米花期,并内插匹配气候情景格点数据。以花期最高气温≥32℃和≥35℃作为轻度和重度高温灾害发生阈值,根据轻、重度夏玉米花期高温发生频率和高温积害,建立风险评价指标并分级。结果表明, RCP-rf情景下全省夏玉米花期高温发生频率在20.5%～81.0%(≥32℃)和3.9%～51.9%(≥35℃)。与基准条件相比,≥32℃高温发生频率增加9.1%(RCP4.5)和11.0%(RCP8.5),≥35℃高温发生频率增加8.7%(RCP4.5)和8.3%(RCP8.5)。RCP-rf情景下全省夏玉米花期高温积害在48.5～200.9℃·d(≥32℃)和9.8～138.5℃·d(≥35℃)。与基准条件相比,≥32℃高温积害增加25.4℃·d (RCP 4.5)和25.6℃·d (RCP 8.5),≥35℃高温积害增加25.8℃·d (RCP 4.5)和31.4℃·d (RCP 8.5)。由综合风险分析可知, RCP-rf情景下夏玉米花期高温灾害高值风险区主要分布在新乡、郑州、许昌、漯河、周口及其以东以北的地区(商丘除外),约占夏玉米主栽区面积的30.1%;RCP4.5情景下高值风险区扩大至洛阳和南阳以东的大部分地区,约占夏玉米主栽区面积的63.4%; RCP 8.5情景下高值风险区面积进一步向西扩大,约占夏玉米主栽区面积的占76.3%。