Forest species diversity mapping based on clustering algorithm

该研究基于机载激光雷达(LiDAR)和高光谱数据, 从森林物种叶片的生理化学源头探寻生化特征与光谱特征的内在关联, 探讨生化多样性、光谱多样性与物种多样性之间的响应机制, 选择最优植被指数并结合最优结构参数, 通过聚类方法构建森林物种多样性遥感估算模型, 在古田山自然保护区开展森林乔木物种多样性监测。研究结果表明: (1)从16种叶片生化组分中, 筛选出叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、叶片含水量、比叶面积、纤维素、木质素、氮、磷和碳可通过偏最小二乘法用叶片光谱有效模拟(R² = 0.60-0.79, p < 0.01), 并选择有效的植被指数: 转换型吸收反射指数/优化型土壤调整指数(TCARI/OSAVI)、类胡萝卜素反射指数(CRI)、水波段指数(WBI)、比值植被指数(RVI)、生理反射指数(PRI)和冠层叶绿素浓度指数(CCCI)表征相应的最优生化组分; (2)基于机载LiDAR数据利用结合形态学冠层控制的分水岭算法获得高精度单木分离结果(R ² = 0.77, RMSE = 16.48), 同时采用逐步回归方法从常用的森林结构参数中选取树高和偏度作为最优结构参数(R ² = 0.32, p < 0.01); (3)基于6个最优植被指数和2个最优结构参数, 以20 m × 20 m为窗口通过自适应模糊C均值方法进行聚类, 实现了研究区森林乔木物种丰富度(Richness, R ²= 0.56, RMSE = 1.81)和多样性指数Shannon-Wiener (R ² = 0.83, RMSE = 0.22)与Simpson (R ² = 0.85, RMSE = 0.09)的成图。该研究在冠层尺度上获取了与物种多样性相关的生化、光谱和结构参数, 将单木个体作为最小单元, 利用聚类算法直接估算物种类别差异, 无需判定具体的树种属性, 是利用遥感数据进行区域尺度森林物种多样性监测与成图的实践, 可为亚热带地区常绿阔叶林的物种多样性监测提供借鉴。     

不同地形条件下植被盖度信息提取技术研究

为系统地研究特定区域的植被盖度信息提取技术, 在不同的地形条件下, 比较了目前流行的多种高光谱遥感植被盖度提取方法。结果表明: 最优高光谱归一化植被指数(NDVI₁)的建模和验证精度均高于其他两种归一化植被指数(NDVI), 直接采用NDVI建立的回归模型对研究区植被盖度的估测能力低于像元二分模型; 阴坡的最佳模型为基于一阶微分的偏最小二乘回归模型(PLSR模型), 其建模决定系数(R²)为0.810, 均方根误差(RMSE)为6.29, 验证R²为0.773, RMSE为8.85; 阳坡的最佳模型为基于二阶微分的PLSR模型, 其建模R²为0.823, RMSE为6.04, 验证R²为0.801, RMSE为7.35; 平原的最佳模型为全受限的线性光谱混合分解模型(FCLS), 其验证R²为0.852, RMSE为5.86。     

刈割、围封、放牧三种利用方式下草原生态系统的多功能性与植物物种多样性之间的关系

随着全球变化对生物多样性的影响不断加剧, 生物多样性与生态系统功能之间相互关系(BEF)的研究显得极为重要。过去的20多年, BEF的研究大多集中在对物种多样性与单一或少数生态系统功能之间关系的探讨, 但生态系统最为重要的价值是同时维持多种服务和功能的能力, 基于此, 该文首次在国内引入近年来不断完善的生态系统多功能性(multifunctionality)的概念, 并对目前主流的评价方法进行了改进, 从而对内蒙古三种利用方式(刈割、围封、放牧)下的草地群落进行了多功能性评价, 并探讨了多功能性与物种多样性之间的关系。结果显示本研究改进的方法和目前主流方法评价得出的多功能性指数在样方和样地尺度上都有很高的相关性(R² = 0.6956, p < 0.0001; R² = 0.9231, p < 0.0001), 表明该文作者改进后的方法是可靠的。重度放牧的草地群落物种多样性水平最低, 绝大多数土壤功能指标较差, 表现出退化特征; 7年的围封和刈割群落均有较高的物种多样性水平和改善的土壤功能指标; 三者的多功能性指数为刈割(0.2178) >围封(0.0704) >放牧(-0.8031)。植被样方主要沿水肥梯度分布; 多样性指数中, 均匀度指数(Pielou index)和丰富度指数(Margelf index)对多功能性的影响作用最大, 均为样方尺度(R² = 0.1871, p < 0.0001; R² = 0.1601, p < 0.0001)小于样地尺度(R² = 0.5921, p = 0.0093; R² = 0.7499, p = 0.0007), 有尺度依赖性; 多功能性在样方和样地尺度上均与物种均匀度呈线性正相关关系, 而与物种丰富度呈单峰曲线关系。该文研究结果表明, 相对于重度放牧和围封, 刈割更有利于维持该地区生态系统的多功能性; 物种丰富度适中且物种分布均匀的生态系统可能有更好的多功能性。     

基于Sentinel-2A数据的东北森林植物多样性监测方法研究

植物多样性监测是开展生物多样性评估, 制定生物多样性保护政策的基础。传统的森林植物多样性监测以实地调查为主, 难以快速获取森林植物多样性的空间分布及其动态变化信息。遥感技术的发展为评估区域尺度森林植物多样性提供了重要工具。该研究选取凉水、丰林和珲春3个国家级自然保护区, 利用Sentinel-2A卫星影像和野外实测数据, 探讨了基于像元和聚类的光谱多样性直接估算方法, 以及基于随机森林回归的森林植物多样性反演方法。研究结果表明: (1)在像元尺度, 基于凸包面积计算的光谱多样性指数对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度(R² = 0.74)优于基于变异系数的方法(R² = 0.60); (2)基于像元的光谱多样性估算方法对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度优于聚类分析方法(R² = 0.59); (3)基于6个特征变量, 利用随机森林回归算法对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度最高(R² = 0.79); (4)上述方法均不能精确估算Simpson多样性指数和物种丰富度。研究发现基于Sentinel-2A卫星影像能较好地反演Shannon-Wiener多样性指数, 为下一步能在大尺度上进行森林植物多样性估算提供了参考和依据。     

温带-亚热带栓皮栎种子形态的变异及其与环境因子的关系

在区域尺度上(25.14°-40.25° N, 99.87°-122.07° E), 采集20个栓皮栎(Quercus variabilis)种群的种子样品, 测定种宽、种长, 并计算宽长比形态指标, 探讨了区域尺度上种子形态变异特点及其与环境因子的关系。结果表明, 栓皮栎种子的宽度和长度变化幅度分别为1.21-2.18 cm和1.20-2.96 cm; 宽长比的变化幅度为0.57-1.10。栓皮栎的种宽与种长呈显著的正相关关系。单因素方差分析表明, 种宽、种长和宽长比在种群间差异显著(p < 0.001)。种长与等效纬度呈负线性(R² = 0.18; p = 0.05), 与经度呈凸型的变异关系(R² = 0.43; p = 0.009)。种宽和种长与最热月平均气温呈极显著正相关(R² = 0.35; p = 0.006; R² = 0.30; p = 0.012), 而与最湿季降水量呈显著负相关(R² = 0.28, p = 0.019; R² = 0.24, p = 0.017)。种子宽长比没有明显的变化趋势, 大致趋于恒定(0.88 ± 0.08)。     

内蒙古植被降水利用效率的时空格局及其驱动因素

植被降水利用效率(precipitation-use efficiency, PUE)是评价干旱、半干旱地区植被生产力对降水量时空动态响应特征的重要指标。该研究利用光能利用率CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算了2001-2010年内蒙古地区植被净初级生产力(net primary productivity, NPP), 结合降水量的空间插值数据, 分析了近10年内蒙古地区植被PUE的空间分布、主要植被类型的PUE,及其时空格局的驱动因素。结果表明: 2001-2010年内蒙古地区所有植被的平均PUE为0.94 g C·m^-2·mm^-1, 且在105-120° E地带性规律明显,PUE上升速率为每10° 0.55 g C·m^-2·mm^-1。各植被类型间PUE差别较大, 其中灌丛PUE最高, 荒漠PUE最低。在不同的降水量区域, 植被PUE的空间分布与气候因子的关系有较大差别, 0-75 mm降水量区间内, PUE随降水量、气温的升高显著下降(R² = 0.226, p < 0.05); 175-300 mm降水量区间内, 植被 PUE的空间变化与降水量和气温呈极显著相关关系(R² = 0.878, p < 0.001), 且随降水量的增加显著上升( R² = 0.94, p < 0.001), 变化速率约为每100 mm降水0.57 g C·m ^-2·mm^-1; 在降水量大于475 mm的区域, 植被PUE的空间分布与降水量、气温的相关性显著(R² = 0.19, p < 0.05), 且随着气温的上升、降水量的下降而增加, 其中气温的贡献是降水量的8.61倍。在不同的降水量区域, 植被 PUE的年际波动与气候因子的关系也有较大差别, 对于年降水量0-220 mm的地区, PUE的年际波动与降水量呈正相关性、与气温呈负相关性; 在年降水量为220-310 mm的地区, PUE的年际波动主要受降水量的控制, 受气温影响较小; 在年降水量>310 mm的地区,PUE的年际波动与降水量、气温均呈正相关关系, 但在降水量越高的地区, PUE的年际波动与降水量的相关性越弱, 与气温的相关性越强。植被覆盖度与PUE的空间分布极显著相关(R² = 0.73, p < 0.001), 且与 PUE的年际波动也存在线性相关关系(R² = 0.11, p < 0.001); 叶面积指数( LAI)与PUE的年际波动呈线性相关关系(R² = 0.42, p < 0.001), 而当 LAI < 3.15时, PUE的空间分布随LAI增加而呈线性增加。     

利用高光谱参数反演水稻叶片类胡萝卜素含量

为了探讨快速、准确预测水稻(Oryza sativa)叶片类胡萝卜素(Car)含量的敏感光谱波段和光谱指数, 通过实施涉及不同年份、不同生态点、不同施氮水平和不同品种类型的4个田间试验, 于主要生育期同步测定了水稻顶部4张叶片的光谱反射率及Car含量, 系统分析了350-2 500 nm范围内任意两波段组合而成的比值(SR (λ1, λ2))、归一化(ND (λ1, λ2))及已报道的对Car敏感的光谱指数与水稻叶片Car含量间的定量关系。结果表明, 不同Car含量水平下水稻叶片光谱反射率存在着明显变化, 以绿光及红边波段对水稻叶片Car含量变化最为敏感。723 nm附近的波段与近红外波段的比值组合以及713 nm附近的波段与近红外波段的归一化组合可以较好地预测水稻叶片Car含量, 以SR (723, 770)和ND (770, 713)表现最好, 线性拟合R²分别达到0.897和0.898。基于独立的试验资料的检验表明, 预测值和实测值的拟合R²分别为0.856和0.858, 均方根差RMSE均为0.072, 平均相对误差RE分别为11.9%和12.0%, 表明SR (723,770)和ND (770, 713)可有效地估算水稻上部叶片的Car含量。     

改变凋落物输入对杉木人工林土壤呼吸的短期影响

从2007年1月至12月, 在长沙天际岭国家森林公园, 通过改变杉木林凋落物输入, 研究杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林群落去除凋落物、加倍凋落物土壤呼吸速率及5 cm土壤温、湿度的季节变化。结果表明: 去除和加倍凋落物对土壤温度和湿度产生的差异不显著(p>0.05), 对土壤呼吸全年产生的差异接近显著(Marginal significant)(p=0.058)。按植物生长期分别分析, 去除和加倍凋落物对土壤呼吸产生的差异, 在生长旺盛期差异显著(p=0.003), 在生长非旺盛期差异性不显著(p=0.098)。去除凋落物年均土壤呼吸速率为159.2 mg CO₂·m^-2·h^-1, 比对照处理土壤呼吸速率(180.9 mg CO₂·m^-2·h^-1)低15.0%, 加倍凋落物的土壤呼吸为216.8 mg CO₂·m^-2·h^-1, 比对照处理高17.0%。去除和加倍凋落物土壤呼吸季节动态趋势与5 cm深度土壤温度相似, 它们之间呈显著指数相关, 模拟方程分别为: y=27.33e^{0.087 2t}(R²=0.853, p＜0.001), y=37.25e^{0.088 8t}(R²=0.896, p＜0.001)。去除和加倍凋落物的Q₁₀值分别为2.39和2.43, 均比对照2.26大。去除和加倍凋落物土壤呼吸与土壤湿度之间关系不显著(p>0.05)。这一结果使我们能够在较短时间内观察到改变凋落物输入对土壤呼吸的影响, 证明凋落物是影响土壤CO₂通量的重要因子之一。     

不同参考温度取值对三温模型反演植被蒸腾精度的影响

参考温度的参数化过程一直是三温模型反演蒸散发及其蒸发、蒸腾组分的关键和难点。该研究基于典型城市草坪的波文比与热红外观测数据, 对三温模型植被蒸腾子模型中涉及的输入变量进行敏感性分析和误差分析, 确定对三温模型反演植被蒸腾精度最为关键的变量, 而后量化和对比输入变量参数化方法对三温模型计算草坪蒸腾的影响, 由此确定最佳的参考温度取值。结果表明: 1)参考叶片温度选择为整个纸片温度的最大值时反演效果最好(R² = 0.91, 均方根误差(RMSE) = 0.078 mm·h^-1); 2)采用植被冠层温度的最大值为参考温度时, 直接假定了植被最高温度冠层蒸腾为0 (实际存在一定的蒸腾速率), 所以容易低估实际蒸腾量, 造成三温模型反演精度略低于取值参考叶片温度最大值的方法, 但反演效果仍然较好(R² = 0.87, RMSE = 0.080 mm·h^-1)。因此, 考虑到参考叶片设置的局限性, 如果在实际应用中无法或者没有实际测量参考叶片温度时, 使用植被最大温度为参考温度也可达到较好的反演效果。     

普洱季风常绿阔叶林乔木物种多样性高分辨率遥感估测

季风常绿阔叶林是我国南亚热带典型的地带性植被,也是云南省普洱地区重要森林类型。季风常绿阔叶林乔木物种多样性遥感估测对研究区域尺度生物多样性格局及其规律具有重要作用。根据光谱异质性假说和环境异质性假说,首先使用1m空间分辨率的机载高光谱数据和激光雷达数据提取了光谱多样性特征和垂直结构特征。然后利用基于随机森林算法的递归特征消除方法选择对研究区森林乔木物种多样性指数具有较好解释能力的遥感特征,并对Shannon-Winner物种多样性指数进行建模、制图。研究结果表明：(1)基于机载LiDAR数据提取的垂直结构特征和机载高光谱数据提取的光谱多样性特征均对研究区森林乔木物种多样性具有较好的解释能力,随机森林模型估测结果分别为R²=0.48,RMSE=0.46和R²=0.5,RMSE=0.45;两种数据源融合可以进一步提高遥感数据的森林乔木物种多样性估测精度,随机森林估测模型R²和RMSE分别为0.69和0.37。(2)机载激光雷达数据对研究区针阔混交林乔木物种多样性的估测能力优于机载高光谱数据。(3)机器学习方法有助于从高维遥感...     

Canopy closure estimation in a temperate forest using airborne LiDAR and LANDSAT ETM+ data

Aims　Forest canopy closure is one of the essential factors in forest survey, and plays an important role in forest ecosystem management. It is of great significance to study how to apply LiDAR (light detection and ranging) data efficiently in remote sensing estimation of forest canopy closure. LiDAR can be used to obtain data fast and accurately and therefore be used as training and validation data to estimate forest canopy closure in large spatial scale. It can compensate for the insufficiency (e.g. labor-intensive, time-consuming) of conventional ground survey, and provide foundations to forest inventory.Methods　In this study, we estimated canopy closure of a temperate forest in Genhe forest of Da Hinggan Ling area, Nei Mongol, China, using LiDAR and LANDSAT ETM+ data. Firstly, we calculated the canopy closure from ALS (Airborne Laser Scanning) high density point cloud data. Then, the estimated canopy closure from ALS data was used as training and validation data to modeling and inversion from eight vegetation indices computed from LANDSAT ETM+ data. Three approaches, multi-variable stepwise regression (MSR), random forest (RF) and Cubist, were developed and tested to estimate canopy closure from these vegetation indices, respectively.Important findings The validation results showed that the Cubist model yielded the highest accuracy compared to the other two models (determination coefficient (R²) = 0.722, root mean square error (RMSE) = 0.126, relative root mean square error (rRMSE) = 0.209, estimation accuracy (EA) = 79.883%). The combination of LiDAR data and LANDSAT ETM+ showed great potential to accurately estimate the canopy closure of the temperate forest. However, the model prediction capability needs to be further improved in order to be applied in larger spatial scale. More independent variables from other remotely sensed datasets, e.g. topographic data, texture information from high-resolution imagery, should be added into the model. These variables can help to reduce the influence of optical image, vegetation indices, terrain and shadow and so on. Moreover, the accuracy of the LiDAR-derived canopy closure needs to be further validated in future studies.     

黑河上游植被总初级生产力遥感估算及其对气候变化的响应

定量描述植被总初级生产力(GPP)对于全球碳循环和全球气候变化研究具有重要意义。针对MODIS MOD_17 GPP (MOD_17)产品在通量站点低估的现象, 通过3个实验依次改进了模型输入参数(气象数据和吸收的光合有效辐射吸收比例(fPAR))和模型本身的参数(最大光能利用率), 分析了各个参数对模拟结果的不确定性影响, 结果表明各参数对模拟结果都有不同程度的影响。在阿柔草地站, 最大光能利用率的重新标定对结果影响最大, GPP估算结果的提高最为明显; 在关滩森林站利用广义神经网络算法得到的GLASS fPAR代替原始MODIS fPAR产品, 比其他参数的改进效果更明显, GPP的值更接近涡动通量观测值。利用改进的MOD_17模型重新估算了黑河上游2001-2012年间植被GPP, 通过趋势分析得出该研究时段内GPP以9.58 g C·m^-2·a^-1的平均速率呈上升趋势。同时计算了气候因子(温度、降水和饱和水汽压差(VPD))与时间序列GPP的偏相关性, 分析了植被GPP对气候变化的响应情况, 2001-2012年平均温度和VPD与年GPP大部分区域呈正相关, 体现了温度和VPD对植被生长的促进作用; 2001-2012年的降水量与年GPP无明显相关, 且大部分区域呈负相关。     

海南尖峰岭热带山地雨林林冠层树种功能多样性特征

以海南尖峰岭热带山地雨林3块1 hm²样地为研究对象,利用11个林冠功能性状结合样地地形及林冠乔木树种样地清查数据,分别基于单维性状和多维性状比较物种多度加权对群落功能离散度指数——平均成对距离(MPD)和平均最近类群距离(MNTD)的影响;同时分析林冠层功能丰富度(FRic)与物种丰富度之间的关系,最后利用零模型探讨不同生境类型下标准化效应MPD和MNTD(经过物种多度加权且剔除群落物种丰富度差异影响)的变化,进而评价林冠层群落水平功能多样性格局及其对局域生境异质性的响应.结果表明: 功能性状维度和物种多度对MPD的影响强烈,不同维度功能性状多度加权前后MPD相关性较弱(R=0.359～0.628);但对MNTD的影响相对较弱,不同维度功能性状多度加权前后MNTD相关性较强(R=0.746～0.820);未经物种多度加权的MPD和MNTD均普遍高估了林冠层的功能离散度.林冠层功能丰富度与物种丰富度基本呈指数相关关系(F=128.20;R²=0.632;AIC=97.72;P＜0.001),且功能丰富度很有可能存在一定的物种丰富度阈值.基于不同维度功能性状的林冠层功能多样性格局及其生境响应存在一定的差异性.在生物竞争激烈的低沟生境中,林冠层功能多样性倾向于比预期零模型随机产生的功能多样性高,林冠树种功能性状表现出离散分布;而在其他生境类型中,林冠层功能多样性倾向于接近或低于随机产生的功能多样性,林冠树种功能性状随机或聚集分布.     

Remote sensing estimation of gross primary productivity and its response to climate change in the upstream of Heihe River Basin

AimsQuantifying the gross primary productivity (GPP) of vegetation is of primary interest in studies of global carbon cycle. This study aims to optimize the MODIS GPP model for specific environments of a fragile waterhead ecosystem, by performing simulations of long-term (from 2001 to 2012) GPP with optimized MOD_17 model, and to analyze the response of GPP to the local climatic variations.Methods The original MODIS GPP products that underestimate GPP were validated against two years (2010-2011) of eddy covariance (EC) data at two sites (i.e. an alpine pasture site and a forest site, respectively) in the upstream of Heihe River Basin. Three comparative experiments were then conducted to analyze the effects of input parameters derived from three sources (i.e. meteorological, biome-specific, and fraction of absorbed photosynthetically active radiation (fPAR) parameters) on the model behavior. After refining the model-driven parameters, long-term GPPs of the study area were estimated using the optimized MOD_17 model, and the Least Absolute Deviation method was applied to analyze the partial correlations between interannual GPPs and climatic variables (temperature, precipitation and vapor pressure deficit (VPD)). Important findings The uncertainties in the original MODIS GPP products are attributable to biome-specific parameters, input data (e.g. meteorological and radiometry data) and vegetation maps. At the pasture site, the light use efficiency had the strongest impact on the GPP simulations. The refined fPAR calculated from the leaf area index (LAI) products of Global Land Surface Satellite (GLASS) greatly improved the GPP estimates, especially at the forest site. The GPPs from the optimized MOD_17 model well matched the EC data (R² = 0.90, root mean squared error (RMSE) = 1.114 g C·m^-2·d^-1 at the alpine pasture site; R² = 0.91, RMSE = 0.649 g C·m^-2·d^-1 at the forest site). The time series of GPPs displayed an up trend at an average rate of 9.58 g C·m^-2·a^-1 from 2001 to 2012. Examination of the partial correlations between interannual GPPs and climatic variables showed that the annual mean temperature and VPD generally had significant positive impacts on GPP, and the annual precipitation had a negative impact on GPP.     

海南热带雨林国家公园不同植被类型的大型真菌多样性

为揭示海南热带雨林国家公园大型真菌多样性及不同植被类型对真菌群落的影响, 本研究于2020年和2021年湿季对海南热带雨林国家公园内7个管理局辖区开展了大型真菌多样性调查, 比较了不同植被类型(山地雨林、低地雨林、低地雨林次生林、人工林)的大型真菌生活型(共生型、腐生型)组成差异。从设置的58条1 km长的样带内采集到1,869份子实体标本, 根据子实体形态与ITS rDNA序列分析, 从中鉴定出562种真菌, 涉及17目64科174属, 其中80%以上的物种由伞菌目、牛肝菌目、红菇目、多孔菌目、鸡油菌目、锈革孔菌目和炭角菌目构成。大型真菌的营养型以腐生型(占48.2%物种)和共生型(44.8%)为主。每条样带的平均物种丰富度和多度以中海拔的山地雨林最高, 分别为28 ± 5种和33 ± 6个, 而人工林最低, 分别为11 ± 1种和11 ± 2个。植被类型主要影响共生型大型真菌物种丰富度(P = 0.026)和子实体多度(P = 0.019)及Shannon-Wiener多样性(P = 0.028), 但对腐生型大型真菌的影响并不显著。多响应置换过程(multiple response permutation procedure, MRPP)检验结果表明, 不同植被类型对共生型与腐生型大型真菌群落物种组成均有显著影响(腐生型: P = 0.004, 共生型: P = 0.041)。冗余分析(redundancy analysis, RDA)的结果表明, 植被类型对腐生型和共生型真菌群落物种组成差异的解释度均较低(共生型: R² = 0.068, P = 0.004; 腐生型: R² = 0.067, P = 0.004)。海拔仅对腐生型真菌群落物种组成产生微弱影响(R² = 0.029, P = 0.001), 而对共生型真菌影响不显著(R² = 0.024, P = 0.072)。在不同保护地之间, 共生型(R² = 0.148, P = 0.001)与腐生型(R² = 0.123, P = 0.002)真菌物种组成均具显著差异; 基于样带‒真菌矩阵的网络图显示, 海南热带雨林国家公园内尖峰岭、霸王岭、五指山等国家级自然保护区的山地雨林是共生型大型真菌多样性较高区域, 应作为共生型真菌与宿主的优先保护区域。     

福建三都澳游泳动物种类组成及群落结构稳定性

利用2012-2013年三都澳渔业资源的定置张网调查资料, 应用物种多样性指数、数量生物量比较曲线(ABC曲线)及鱼类分类多样性指数等方法分析三都澳游泳动物种类组成特征和群落结构的稳定性。调查中共出现游泳动物195种, 隶属于17目64科125属, 其中鱼类143种, 甲壳类47种, 头足类5种。大黄鱼(Larimichthys crocea)在三都澳4个航次的调查中都是最主要的优势种类, 其他优势种类还包括叫姑鱼(Johnius belengerii)、白姑鱼(Argyrosomus argentatus)、虾虎鱼类和一些甲壳类。大黄鱼多为养殖群体, 其他优势种类的共同特征是个体小, 繁殖周期短, 生物量季节或年际间波动剧烈。物种多样性分析表明, 三都澳游泳动物群落平均Shannon-Wiener多样性指数为2.61, 9、10月高, 1、5月低。ABC曲线分析表明, 4次调查中群落结构存在明显的变化, 繁殖群体的补充、个体生长、捕捞、伏季休渔等是影响群落结构稳定性的因素。本次研究表明, 大黄鱼生物量的比例与Shannon-Wiener多样性指数呈极显著负相关(P < 0.01, R = -0.890), 与种类数呈显著负相关(P < 0.05, R = -0.563)。结合近年来的调查数据, 统计得到三都澳的现存鱼类约224种, 其平均分类差异指数(△⁺)为59.5, 分类差异变异指数(∧⁺)为260.8。相对于中国沿海其他海域, 三都澳鱼类群落分类学范围较小, 且群落间的分类地位关系极不均匀, 群落抗干扰的能力较差。     

长白山落叶阔叶混交林的物种多样性、种群空间分布格局及种间关联性研究

根据在吉林省蛟河实验管理局1 hm²落叶阔叶混交林样地调查结果,对落叶阔叶混交林的群落结构、物种多样性、主要树种的空间分布格局以及树木种群的种间关联进行了研究.结果表明,树木种群优势程度不明显;乔木、灌木、草本的均匀度指数、生态优势度指数都较低.对5个主要乔木种群的空间格局均呈现聚集分布;15个主要树种之间有14个种对存在着显著的种间关联,一个种独立;树种之间正关联的种对少,关联强度低,而负关联多且较高,群落结构组成不稳定,处于软阔叶林向硬阔叶林直至红松阔叶林过渡的阶段.     

基于神经网络的马尾松叶绿素含量高光谱估算模型

分析不同生长期的马尾松冠层反射光谱特征与相应叶绿素含量的相关关系.利用36个红边参数逐一筛选,最终确定7个与叶绿素含量相关性较高的红边参数作为光谱特征参数,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型;同样,筛选出4个植被指数作为光谱特征参数,同时,将对原始光谱进行主成分分析降维后的前4个主成分作为BP神经网络的输入变量,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型.结果表明: 将红边参数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的决定系数(R²)分别为0.5205、0.7253,均方根误差(RMSE)分别为0.1004、0.0848,相对误差分别为6.3%、5.7%.将植被指数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的R²分别为0.5392、0.7064,RMSE分别为0.0978、0.0871,相对误差分别为6.2%、6.0%.基于主成分分析的BP神经网络模型的预测效果最好,R²为0.7475,RMSE为0.0540,相对误差为4.8%.