中分辨率遥感像元尺度生物土壤结皮覆盖与植被及土壤间的交互关系

生物土壤结皮（Biological soil crust,BSC）作为干旱、半干旱地区健康生态系统的重要组成部分,具有固碳、固氮、降低土壤水分蒸发、减少土壤径流等多种生态功能,这些功能与BSC的发展阶段及覆盖度密切相关,使其在维系荒漠自然生态系统的稳定性中扮演重要角色。因此,结合遥感数据尺度定量研究影响BSC分布的环境因素是评估沙区生态系统稳定性并以此为依据进行沙化土地治理的重要基础性研究。影响BSC覆盖度的环境因子较为复杂,现有研究方法存在两方面局限,其一是多为小尺度定性分析,其二是多侧重于孤立地分析BSC与环境因子间的单向关系。利用结构方程模型（Structural Equation Modeling,SEM）中的非递归路径分析（Nonrecursive Path Analysis,NPA）对遥感30 m分辨率像元尺度BSC覆盖度、植被覆盖度、土壤pH值、盐度、有机质与粒度进行路径分析,旨在使用综合性方法从整体上阐明大尺度BSC分布与植被、土壤间的交互关系。结果表明：（1）在毛乌素沙地,BSC覆盖度受各环境因子综合影响,无法用单一变量说明。BSC覆盖度与植被覆盖度、土壤有机质、平均粒径和细颗粒占比呈极显著正相关（P<0.01）,与粗颗粒占比呈极显著负相关（P<0.01）。（2） BSC覆盖度与植被覆盖度通过有机质相互影响,BSC覆盖度对植被覆盖度有较大的正向直接影响,路径系数（Path Coefficient,PC）=0.43（P>0.05）,植被覆盖度对BSC覆盖度有交大的负向影响（PC=－0.22;P>0.05）。（3）土壤平均粒径和细颗粒占比均正向影响BSC的覆盖度,其中,平均粒径对BSC覆盖度的总体影响较大（PC=0.67;总效果值=0.590）,细颗粒占比对BSC覆盖度的间接影响较大（间接效果值=0.052）。（4）盐度对BSC覆盖度呈显著负向直接影响（PC=－0.41;P<0.05;总效果值=－0.398）,pH值对BSC覆盖度有极小的正向影响（总效果值=0.072）。上述研究结果可为遥感探测BSC、制定有效的荒漠生态系统保护与修复政策措施提供科学依据。     

基于遥感与实地调查对潜在可造林区乔木林和灌草地的比较

气候变化引起祁连山东部地区可适植被类型改变,探究植被类型转换的效果对生态环境可持续发展十分重要,但其转换方式及效果仍有待研究,此外传统植被调查的方法有诸多局限性,不能满足大尺度持续的监测,而遥感监测可以弥补这一劣势。基于遥感和样地调查以祁连山生态交错区甘沟小流域为研究地点,对原有灌草地和植树造林的乔木林进行比较,探究二者土壤理化性质、草本植物多样性及植被归一化指数（NDVI）,增强植被指数（EVI）,植被水分指数（NDMI）,水分胁迫指数（MSI）,叶绿素红外指数（CI）,陆地叶绿素指数（MTCI）的差异。结果表明仅有水分相关指标有显著性差异,其中造林造成浅层土壤水分显著降低（P<0.01）,4-5月份MSI和NDMI造林区植被水分高于灌草地（P<0.01）,7-8月份两种植被类型水分指数以及其余指数无显著性差异,另外造林后的土壤有机质出现了轻微下降（P>0.05）。遥感指数和样地调查指标相关性分析中,土壤有机质和Shannon多样性指数与CI成正相关（P<0.05）,植被覆盖度与NDMI成负相关（P<0.05）,由于覆盖度较低的灌草地EVI和NDVI被高估,覆盖度和EVI与NDVI相关性不显著。综合遥感指数和实地调查分析,短时间造林时间内乔木林牺牲了部分土壤水分,提高了植被盖度,且目前造林并未对当地环境产生胁迫,但对生态环境的改善并不明显。基于遥感和样地调查揭示了潜在植被类型转换区原有灌草地和植树造林区的差异,并探讨遥感在小尺度范围内植被监测上的适用性,为植被建设和遥感监测植被状况提供借鉴。     

土壤蒸发和植被蒸腾对三江源退化高寒草甸蒸散的影响

蒸散（ET）主要由土壤蒸发（E）和植被蒸腾（T）组成,然而难以把E与T从陆地生态系统ET中区分开。为阐明位于青海省境内的三江源区（89°24''—102°23''E,31°39''—36°16''N）高寒草甸E和T对生态系统ET的影响,利用小型蒸渗仪和微气象系统定量研究了三江源退化高寒草甸ET、E和T的变化,以及植被和环境因子对其的影响。结果表明：2017和2018年的ET分别为467.7 mm和479.2 mm,其中生长季（5—9月）约占72%,且E对生态系统ET的贡献（56%）大于T（44%）,年降水量（P）的90%以上通过ET返回大气（ET/P > 90%）。根据生长季中不同植被覆盖度的蒸渗仪观测结果发现,ET随植被覆盖度的降低而增加。逐步回归分析表明,净辐射（R_n）是驱动生态系统ET、E、T最主要的因子;另外,E对饱和水汽压差（VPD）的响应更敏感,而T受空气温度（T_a）的影响更大;土壤含水量（SWC₅）对蒸散的影响相对较小,可能由于研究区降水相对较多的原因。结果说明,草甸退化将加剧土壤蒸发,进而导致生态系统散失更多的水分。     

基于水量平衡原理的黄土高原林草植被覆盖度恢复潜力评估

为了科学评价黄土高原林草措施的可持续性，基于林草生态系统蒸散发（ET）与降雨补给之间的水量平衡动态关系，开展林草植被覆盖度恢复潜力研究具有一定的现实意义。利用实测水文气象要素数据和PML_V2 ET、GRACE和MOD13 A1 EVI等遥感产品，阐明了增强型植被指数（EVI）与ET的时空变化特征，构建了ET和EVI的定量响应关系，定量估算了不同降雨情景下黄土高原林草植被覆盖度恢复阈值与恢复潜力。研究结果表明：（1） PML产品基于通量站点观测值与水量平衡公式验证的误差分别为4.5 mm/8d、34.3 mm/a，产品精度优于MOD16 A2 GF。黄土高原2000-2018年多年平均ET为445.36 mm，多年平均EVI为0.17；黄土高原林草植被ET和EVI的增长速率分别为5.08 mm/a和0.0026/a。（2）利用多元逐步回归方法逐像元构建了ET与气象要素和EVI的最优响应关系模型，平均均方根误差（RMSE）为44.5 mm。（3）丰水年、平水年、枯水年不同降雨情景下黄土高原林草植被覆盖度平均恢复阈值为（71.5±37.3）%、（55.6±35.9）%和（22.4±26.0）%；平均恢复潜力为（9.4±30.4）%、（-6.4±23.8）%和（-39.7±26.2）%，平均RMSE为5.7%。（4）林草植被覆盖度恢复潜力存在空间异质性。不同历史降雨情景对干旱指数2.5-4区间的林草植被恢复潜力影响最为剧烈。若未来黄土高原经历长时期平水或枯水年时段，林草植被将会存在不同程度的退化风险。     

典型矿区植被覆盖度时空分布特征及影响因素

植被状况可以直接或间接地反映采煤对生态环境的影响。以长河井工煤矿、离柳井工煤矿、平朔露天煤矿3个典型矿区为研究区域。以Landsat数据为数据源，基于地形调节植被指数的像元二分模型提取植被覆盖度；采用趋势分析、线性回归斜率、稳定性分析方法，分析了3个典型矿区2001-2016年植被覆盖度的时空变化特征；运用"以时间换空间"的方法，采用相关分析方法对植被覆盖度变化的自然影响因素进行了分析。结果表明：（1）近16年3个典型矿区植被覆盖度呈增加趋势，长河、离柳、平朔矿区的增长速率分别为0.09%/10 a、0.10%/10 a、0.08%/10 a（P > 0.05）。（2）空间上，长河、离柳、平朔矿区植被覆盖度变化不明显比例分别占到66.63%，59.90%，62.25%，呈增加趋势的比例仅分别占28.14%、32.55%、27.81%，而呈减少趋势的比例分别占到5.23%、7.55%、9.94%。长河矿区明显改善的区域位于自然植被和耕作区的北部和东北部，离柳矿区明显改善的区域位于以低植被覆盖度为主的北部，平朔矿区明显改善的区域位于复垦的中西部。（3）不区分植被类型时，3个矿区的植被覆盖度变化与高程、高程与温度的交互作用表现出显著相关性（P < 0.01），与各自然因素的相关性总体表现为长河 > 离柳 > 平朔矿区；区分植被类型时，草地与坡度的相关性不显著（P > 0.05），与降雨量、高程存在显著正相关（P < 0.05）；灌木林与温度相关性不显著，与高程和降雨量的交互作用存在显著正相关；旱地与高程、高程与温度的交互作用存在显著相关性；疏林地与坡向、降雨量与坡向坡度的交互作用均没有表现出相关性；有林地与高程降雨量的交互作用表现出显著正相关性。探讨不同植被类型对自然因素的响应，可为矿区植被结构的选择，矿区复垦提供参考依据。     

锡林河流域不同植被带土壤绿菌门微生物群落的空间分布特征

[目的] 为了探究锡林河流域中游不同植被带土壤绿菌门（Chlorobi）成员的空间分布特征及驱动因子。[方法] 本文选择典型河滨带环境为研究对象,沿河流中心至河流阶地（陆向）方向,在无植被带（BC）、水莎草沼泽（BS）、灯芯草沼泽化草甸（LF）、鹅绒委陵菜草甸（HF）、河流阶地羊草草原（LT）、丘陵坡地大针茅典型草原（HT）中分别采集0-10 cm土壤样品。基于16S rRNA基因高通量测序分析土壤绿菌门微生物群落的组成、丰度及空间分布特征;结合土壤理化因子分析绿菌门微生物群落空间异质性的驱动因子。[结果] 在属水平上共检测到来自绿菌目（Chlorobiales）和Ignavibacteriales目的9个类群。Chlorobiales1、2、6及Ignavibacteriales7、9类群的最高相对丰度低于0.40%;Ignavibacteriales3、4、5、8类群的最高相对丰度介于0.54%-1.06%。Chlorobiales1、2类群在HF、LT和HT的相对丰度显著高于BS（P<0.05）,Chlorobiales1类群的相对丰度与pH和总有机碳含量呈极显著正相关（P<0.01）;Chlorobiales2类群的相对丰度与粉黏粒含量呈极显著正相关（P<0.01）;Ignavibacteriales3、5、7、9和Ignavibacterium4类群在LF的相对丰度显著高于BC（P<0.05）,与含水量呈极显著正相关（P<0.01）;Chlorobiales6和Ignavibacteriales8类群在BS的相对丰度显著高于其他植被带（P<0.05）,与氨态氮含量呈极显著正相关（P<0.01）。变异权重分析表明,土壤含水量解释了绿菌门微生物群落空间变异的65.7%。[结论] 锡林河流域不同植被带土壤绿菌门微生物群落存在明显的空间异质性;土壤含水量是不同植被带绿菌门微生物群落空间异质性的主要驱动因子。     

高原河谷城镇化对植被覆盖度的影响

以典型的高原河谷城市——西宁市为例，定量分析了2000-2015年研究区景观格局及植被覆盖度的时空演变，揭示了高原河谷地区的城镇建设对植被覆盖度的干扰过程及生态环境质量的影响。结果表明：（1）2000-2015年间，西宁市城镇面积增幅为25.99%，总体城镇化率为4.76%，各区县城镇化水平差异较大；（2）西宁市平均植被覆盖度呈增加趋势但不显著（P < 0.57）。植被覆盖度以中高和高植被覆盖度为主，空间上呈现"东西低-南北高"的分布特征，退耕（牧）还林（草）区的植被覆盖度显著增加（P < 0.01），说明生态恢复工程效果显著；（3）区县尺度上，城镇化速率与中高覆盖植被面积变化呈显著负相关（P < 0.01），区县内生态质量有所下降，城镇发展程度和区位条件的差异是影响中高覆盖度植被变化的主要因素；（4）格网尺度上，建成区及其周边区域的低覆盖植被面积呈显著增加趋势（P < 0.01），表明城镇内部区域生态质量有所改善。研究结果对保护和提高西宁市生态环境质量及合理推进城镇建设等方面具有重要意义。     

长白山次生杨桦林优势更新幼苗空间分布及环境解释

为了解长白山次生杨桦林中优势更新幼苗的空间分布及其与环境因子之间的关系,以5.2 hm²（200 m×260 m）固定样地更新幼苗的全面定位调查和环境因子调查本底数据为基础,对样地内个体数量排序前5的优势更新幼苗进行分析。结果表明：在中小距离尺度上,水曲柳（Fraxinus mandshurica）（0-90 m）、色木槭（Acer mono）（0-60 m）、紫椴（Tilia amurensis）（0-60 m、90-150 m）和假色槭（Acer pseudo-sieboldianums）（0-90 m）更新幼苗的空间分布关系为显著正自相关,呈聚集性分布;群落水平上,环境变量和空间变量对5种优势更新幼苗的空间分布变异解释能力为61%,其中,纯粹空间变量的解释度为56%,而纯粹环境变量的解释度不足1%;种群水平上,环境因子对更新幼苗的空间分布有一定影响,其中,水曲柳幼苗的空间分布与土壤有机质、土壤全钾和土壤水分显著相关,色木槭幼苗的空间分布与土壤有机质和土壤全磷显著相关,紫椴幼苗的空间分布与土壤全磷显著相关,假色槭幼苗的空间分布与土壤水分显著相关;簇毛槭（Acer barbinerve）幼苗的空间分布与环境因子未表现出显著的相关性。长白山次生杨桦林中优势更新幼苗多为聚集性分布,环境因子对其分布有一定影响。     

水分梯度下荒漠植物多样性与稳定性对土壤因子的响应

荒漠生态系统多样性的研究对维持荒漠区群落稳定性有着重要意义。以艾比湖流域荒漠植物群落为研究对象,基于野外样方调查数据及实验分析,探讨不同水分梯度下植物多样性与稳定性的变化规律及土壤因子对二者的影响。结果表明：（1）随土壤水分含量下降,Shannon-Wiener多样性指数（H）、Simpson多样性指数（D）、Pielou均匀度指数（J）、Margalef丰富度指数（R）和种群密度稳定性（ICV）指数均呈下降趋势,且当土壤含水量低于4.65%时,荒漠植物多样性与群落稳定性总体显著降低（P<0.05）;（2）不同水分梯度下影响艾比湖流域植物多样性的土壤因子具有差异性,高水梯度为硝态氮与有机质,中水梯度下影响植物多样性的因子为pH,低水梯度为全氮和有机质;（3）仅在环境适宜的情况下,土壤因子（土壤含盐量与有机质）才能对群落稳定性产生显著影响（P<0.01）;（4）三种梯度下,物种多样性均对群落稳定性有显著性影响（P<0.001）,植物多样性与群落稳定性存在正相关关系。     

2006-2016年岷江上游植被覆盖度时空变化及驱动力

基于MODIS NDVI遥感数据,采用像元二分模型估算岷江上游植被覆盖度,运用一元线性回归分析和稳定性分析方法,研究2006-2016年岷江上游植被覆盖度时空变化格局及稳定性,并分段讨论2008年"5.12汶川地震"对岷江上游植被的破坏程度以及震后植被恢复情况,利用地理探测器模型对岷江上游植被覆盖度影响因子及影响力进行探测,分析岷江上游植被覆盖度变化驱动力。结果表明：（1）2006-2016年岷江上游植被覆盖整体状况良好,植被覆盖总体情况较为稳定,多年平均植被覆盖度为0.79,植被覆盖度大于0.8的区域占整个岷江上游地区面积的69%。（2）2008年"5.12汶川地震"给整个岷江上游植被造成了严重的破坏,植被覆盖度退化区域面积为14013.41 km²,占整个岷江上游面积的57%,2008-2016年岷江上游植被恢复状况良好,植被覆盖度改善区域面积为17390.69 km²,占整个岷江上游面积的71%,岷江上游植被覆盖度已经超过震前水平。（3）岷江上游植被覆盖度主要受海拔、气温、土壤类型、降水4个因子的影响,其解释力均在40%以上;地貌类型、植被类型的解释力在20%-40%之间;坡度、坡向的解释力均小于1%。     

土壤水分遥感监测研究进展

土壤水分是陆地表面参数化的一个关键变量。土壤水分含量随时空的转换而变化,在地-气界面间物质、能量交换中起着重要的作用,是农作物生长发育的基本条件和农作物产量预报的重要参数。遥感技术具有大面积同步观测,时效性、经济性强的特点,为大面积动态监测土壤水分提供了可能。总结了近年来国内外遥感监测土壤水分理论、方法的发展和应用,介绍了目前几种比较成熟和广泛应用的土壤水分遥感监测方法与模型,对比分析了各种监测方法的优缺点,指出了土壤水分遥感监测方法存在的不足,指明了今后发展的方向,展望了土壤水分遥感监测方法的发展趋势。     

阿克苏河流域土壤湿度反演与监测研究

以新疆阿克苏河流域为研究区,以GF-1 WFV和Landsat8 OLI两种高分辨率遥感影像为数据源,结合102个不同深度层的土壤湿度实测数据,选择垂直干旱指数(PDI)、改进型垂直干旱指数(MPDI)和植被调整垂直干旱指数(VAPDI),对土壤湿度指数反演的效果进行比较和验证。结果表明,两种数据源下的PDI、MPDI、VAPDI与土壤湿度实测含水量的决定系数较高,尤其是0—10 cm的相关性最强,平均决定系数达到0.68,说明基于光学遥感影像近红外和红光波段反射率构建的反演指数对近地表层土壤湿度信息更敏感,但对地下较深层次的土壤湿度反演精度略低;MPDI和VAPDI能够在一定程度上克服混合像元对土壤湿度光谱信息的影响,反演的精度要比PDI高,尤其是高植被覆盖度区,采用垂直植被指数(PVI)修正的VAPDI反演精度最佳;基于两种遥感数据源的土壤湿度空间异质性基本一致,但空间分辨率较高的GF-1 WFV模拟的土壤湿度空间分异更加精细和明显。研究结果可为"一带一路"背景下干旱半干旱地区大范围和动态监测土壤湿度、开展定量节水灌溉等提供理论基础和实践参考。     

2008-2014年新疆艾比湖流域土壤水分时空分布特征

传统的土壤水分模拟研究难以从土壤水分变化的时空双向出发表达其连续演变的过程,存在时空尺度效应问题。借助SWAT模型模拟的长时间序列优势,结合高分辨率卫星影像和遥感技术,力图在时空尺度效应问题上取得突破。并利用长时间序列的模拟结果分析流域土壤水分的空间格局和不同维度时空异质性。结果表明：（1）2008-2014年间艾比湖流域土壤水分主要受气温、降水及人类活动影响,呈波动变化,总体偏低且具有逐年减小趋势。（2）受降水、地形及土地覆被影响,土壤水分分布呈现出由山区向两侧平原减少的特点,且林地 > 农用地 > 草地 > 稀疏植被。（3）近10年间土壤水分低值区由原来的北部山区及平原向东部、东南部平原区及南部山区迁移,东部减少最为明显。（4）流域四季土壤水分变化差异显著。其中,春季主要受融雪影响;夏季、秋季主要受降雨量和气温影响;冬季主要受固态降雪和气温影响;且不同年份、相同季节、相同子流域土壤水分变化趋势表现一致。     

土壤水分遥感反演研究进展

土壤水分精确反演对于理解和解决农业生产、生态规划以及水资源管理中的科学与实际问题至关重要。目前,大量的反演算法被广泛用于土壤水分估算,全球土壤水分遥感反演产品不断发布,反演算法与产品数据集的应用前景亟待系统梳理。基于不同谱段遥感探测技术中的土壤水分反演方法存在各自的特点、优势和局限性。除反演方法研究外,土壤水分遥感反演研究热点可被归纳为遥感土壤水分产品评估、在相关领域的应用、数据同化3个方面。大量研究表明土壤水分遥感反演产品在生态、水文、干旱等研究中表现出巨大的潜力,且在部分研究中已经得到应用。但目前土壤水分的遥感观测与应用需求仍存在一定的差距,因此最后对土壤水分遥感反演在探测的精度和准确度两个方面及其解决方案进行了总结与展望。     

高时空分辨率植被覆盖获取方法及其在土壤侵蚀监测中的应用

土壤侵蚀是全球性生态问题,准确监测区域土壤侵蚀状况是评估区域生态质量和生态保护成效的基础。准确获取高时空分辨率植被覆盖信息并与降水动态匹配是土壤侵蚀准确监测的关键。然而,受卫星传感器限制,大区域高时间分辨率与高空间分辨率遥感数据无法同时获取,高空间分辨率植被动态遥感监测面临巨大挑战。为解决这一问题,本研究提出了一套多源遥感数据融合的高时空分辨率绿色植被覆盖度(半月尺度,空间分辨率2 m)获取方法,并与半月尺度的降水因子匹配应用于CSLE开展了天津市蓟州区的土壤侵蚀监测。研究结果表明:1)降雨和植被覆盖度因子在一年之内变异较大,半月降雨量的平均值为43.32 mm,变异系数可达150%,绿色植被半月植被覆盖度的平均值为54.74%,变异系数为18%。考虑土地覆盖类型的高时空分辨率绿色植被覆盖度融合方法,可以获取合理的高空间分辨率绿色植被覆盖度动态,为高空间分辨率土壤侵蚀监测提供了一个有效手段;2)土壤侵蚀发生范围与强度与降水及植被因子在年内的动态匹配高度相关,土壤侵蚀发生范围最大为10月上半月,发生面积为137.55 km~2,土壤侵蚀发生强度最为严重为7月下半月,25 t/hm~2以上土壤侵蚀发生面积为12.70 km~2;3)高时空分辨率植被与降水因子耦合下的土壤侵蚀监测结果与地面一致性较好(判定系数可达0.88),明显好于仅用一期高空间分辨率植被因子的土壤侵蚀监测结果(判定系数仅为0.097),采用高时空分辨率植被与降水因子耦合的土壤侵蚀监测方法可以大幅度提高土壤侵蚀监测的准确性,本研究为其他区域准确开展土壤侵蚀监测提供了一套有效的方法。     

基于遥感的广州市城市绿地生态服务功能评价

利用TM卫星影像数据和野外观测数据,运用遥感定量反演模型和知识,提取影响广州市城市绿地生态服务功能的地表参数,如叶面积指数、植被指数、土壤水、地表反照率、地表温度等,然后利用神经网络技术实现对单一因子的城市绿地生态服务功能的评价与分级;在此基础上,利用模糊聚类法对广州市城市绿地生态服务功能进行综合评价。结果表明:广州市城市中心绿地生态服务功能偏弱;绿地在各区分布差异较大,空间布局不够合理。生态服务功能一级的城市绿地面积为2.1km2,仅占研究区域总面积的0.4%,生态服务功能二级、三级和四级的绿地面积占研究区域总面积的比例分别为2.4%、5.0%和2.9%。     

太行山南麓山区不同植被恢复类型土壤理化和细根结构特征

在干旱半干旱地区,由于水分匮乏、土壤贫瘠等因素,将形成一定的裸地斑块,而这些斑块极易造成水土流失、滑坡等灾害,而具有不同植被覆盖的林地则能有效的保持水土。为完善干旱半干旱地区不同植被恢复类型下土壤理化和细根特征,选择太行山南麓山区具有代表性的裸露地、草地、荆条地、侧柏地、栓皮地和刺槐地等植被恢复类型,比较了各植被恢复类型下的土壤养分、粒径及细根状况等差异。研究表明:1)相对于裸露地,有植被覆盖的植被恢复类型拥有良好的土壤及细根状况。2)在不同植被类型中,刺槐林的有效氮转化速率较高;侧柏林有较高的细根参数;草地能够提高土壤中可吸收的磷组分。3)林地类型和土层均对土壤中含水率、黏粒、细根生物量和比根长产生极显著影响(P0.001)。4)各植被类型的对于土壤斑块的利用能力不同;不同植被类型中土壤及细根状况变化量具有一定的相似性,研究为生态恢复中植被类型的合理布局提供了新思路。     

林地土壤水源涵养多因素复合模拟研究——以苕溪流域为例

为了研究不同植被覆盖度、不同林相及不同林种林下土壤水源涵养的特性,以浙江省苕溪流域上游区为例,采用野外不同林种土壤持水能力定时定点实测取样、室内不同植被覆盖度(0,15%,30%,45%,60%,75%,90%)、不同林相(上层覆盖、下层覆盖、上下层覆盖)的物理模型人工模拟降雨试验方法,通过不同深度土壤水分含量测试、产汇流和入渗系数计算,探索了林地不同经营管理方式下土壤涵养水源的特性,结果表明:(1)地表入渗系数随植被覆盖度的增加而增大,随坡长增加入渗系数的增长比率增加,降雨过程中植被覆盖度对入渗系数的影响比坡长的影响大。(2)不同林相的模拟试验结果表明,地表入渗系数排序为上下层覆盖上层覆盖下层覆盖裸地。随着产流历时增加,林下土层的蓄水量呈线型增加,与裸坡比较,累积蓄水量增加百分数为:上层覆盖为23%,下层覆盖为29%,上下层覆盖为37%。(3)通过监测不同林地不同深度土壤含水率的变化,并与裸地进行对比得出不同林地涵养水源能力的强弱。其蓄水能力排序分别为板栗林茶园竹林。研究结果为林地管理、林相培育和林下土壤持水能力的提高具有科学方法论上的支撑和生产实践方面的借鉴。     

地表水热要素在青藏高原草地退化中的作用

在全球气候变暖和频繁的人类活动影响下,青藏高原草地生态系统发生了生产力下降、生物多样性减少及生态功能退化等一系列现象。与传统观测技术相比,遥感技术具有大范围、快速和连续监测等优点,因此被广泛用于区域尺度的草地植被长时间序列监测。以往对青藏高原草原植被影响因子的研究多集中在气温与降水,而相比较于气温和降水,地表温度和土壤湿度直接作用于植物的根部,对植物种子的萌芽和植株的生长也都有着重要影响,所以地表温度和土壤湿度与植被生长的关系更加紧密。基于遥感技术,利用青藏高原草地区域的MODIS和AVHRR数据,选择草地植被覆盖度作为草地退化的遥感监测指标,建立了青藏高原草地退化遥感监测和评价指标体系,并对青藏高原2001-2017年的草地退化状况进行了遥感监测和评价。同时,利用遥感数据获取青藏高原区域尺度的地表温度和温度植被干旱指数数据,用于指示地表水热状况,最后基于回归方法分析了地表水热要素在青藏高原草地退化中的作用。结果表明：从2001-2017年,青藏高原植被退化程度空间差异明显,柴达木盆地和青海湖附近退化较为严重,喜马拉雅山脉北部、昆仑山脉南部、冈底斯山脉北部交汇的地区退化也较严重。在2001-2017年间,青藏高原草地未退化面积从50.60%上升到59.00%,说明青藏高原草地整体上在朝着改善的方向发展。2001-2017年内,青藏高原草地整体上大部分时间处于轻度退化状态,但是2001年和2015年这两个年份青藏高原草地退化整体上达到中等退化水平。通过回归分析发现,土壤湿度主导的对青藏高原草地的影响面积达到14.04%。地表温度主导的影响面积达到草地总面积的约36.61%。但地表温度与植被之间相互影响,且主要呈现负相关关系。其中,在温性草甸地区,当植被覆盖度较低时,地表温度正向影响植被生长。     

1988-2013年基于BP神经网络的植被叶面积指数遥感定量反演

叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）高度综合了植被水平覆盖状况和垂直结构,以及枯枝落叶层厚薄和地下生物量多少,是植被影响土壤侵蚀的主要方面。区域尺度的时间序列叶面积指数揭示了区域土壤侵蚀的演化过程。因此,及时准确地掌握区域尺度上长时间序列的植被LAI,对研究土壤侵蚀动态变化与植被的关系至关重要。选择南京市1988-2013年10期遥感影像,基于反向传播（Back Propagation,BP）神经网络构建LAI反演模型,进行了长时间序列的叶面积指数反演。结合2009和2010年LAI实测值,验证与探讨了该模型的评价精度与适应性。结果表明：（1）该模型拟合度较高,2009和2010年平均相对误差、均方根误差、相关系数分别是0.2395和0.2174,0.2962和0.2581,0.7713和0.6844,各项精度评价指标均较好;（2）统计分析去除耕地后全市LAI变化,低植被覆盖（LAI<2）面积不断增加,高植被覆盖区（LAI>3）面积先减少后增加,耕地面积不断减少,符合南京市的发展变化规律;（3）主城区LAI年际变化与其他学者得到的南京市植被盖度变化趋势一致,反演结果的时序性较高。本文提出的基于反向传播神经网络模型反演长时间序列LAI是可行的,为区域尺度土壤侵蚀定量遥感监测提供新途径。