基于ARIMA-ANN模型的生态安全评价及预测——以河西走廊城市群为例

生态安全是社会经济可持续发展的基本保障,研究区域生态安全时空格局历史演变与发展趋势具有重要意义。本文选取河西走廊地区5个地级市为对象,建立基于PSR-EES模型的生态安全评价指标体系,采用综合指数法计量其2008-2017年期间10年生态安全值,进而采用ARIMA-ANN模型预测未来该区域生态安全变化趋势。结果表明:河西走廊地区生态安全呈波动上升状态,演变特征与区域的生态保护规划与政策措施相吻合;各地级市生态安全等级与理想状态存在不同程度的差距;张掖、金昌、酒泉三市存在一定的生态风险;采用ARIMA单项模型、ARIMA-ANN组合模型对河西走廊区域生态安全变化趋势进行预测的平均相对误差、相关系数分别为2.01%、0.8852(ARIMA)和1.09%、0.9665(ARIMA-ANN);ARIMA-ANN组合模型预测河西走廊地区2020年的生态安全值达0.8107,处于V级。本研究证明,ARIMA-ANN组合模型在区域生态安全演变评价和发展趋势预测中获得较高的准确度和精度,对优化区域生态空间布局和安全管理具有实践价值。     

水分驱动下茵陈蒿(Artemisia capillaris Thunb.)地上生物量模型与异速生长特征

构建生物量预估模型,探究生物量在各器官中的分配策略和异速生长关系及其对环境因子的响应,对理解植物群落结构、功能、碳储存和分配机制具有重要意义。本研究以内蒙古荒漠草原常见种茵陈蒿(Artemisia capillaris Thunb.)为对象,在不同水分处理下,利用易测指标,如株高、基径、分枝数、冠幅和生物量等参数建立生物量模型,采用标准化主轴分析法分析其异速生长关系。结果表明:在不同水分处理下,茵陈蒿的最佳生物量预估模型的变量选择不同;不同水分处理下茵陈蒿各器官间、各器官与地上生物量间的异速生长关系不同,但相对于自然降水量,增水和减水50%下均为等速生长,这说明在不同水分条件下茵陈蒿对各器官间的资源配置存在权衡策略,符合最优分配假说;而在极端气候条件下,各器官对资源的竞争会变弱;在荒漠草原中,对草本植物进行生物量模拟,选择预测变量和方程模型时,应考虑生长季降水量。本研究可为荒漠草原草本植物生物量预估模型的建立和异速生长关系对环境因子适应的理解等提供方法支持及理论依据。     

基于稳定氧同位素确定植物水分来源不同方法的比较

利用稳定同位素技术确定植物水分来源,对提高生态水文过程的认识和对干旱半干旱区的生态管理至关重要。目前基于稳定同位素技术确定植物水分来源的方法众多,但不同方法之间对比的研究较少。本研究基于原位样品采集,室内实验测试,利用直接对比法、多元线性混合模型(IsoSource)、贝叶斯混合模型(MixSIR、MixSIAR)和吸水深度模型分析植物水分来源,并对比各方法的优缺点。结果表明:相对于多元线性混合模型(IsoSource)而言,贝叶斯混合模型(MixSIR、MixSIAR)具有更好的水源区分性能,但对数据要求较高,且植物木质部水和潜在水源同位素组成的标准差越小,模型运行结果的可信度更高。本研究中贝叶斯混合模型(MixSIR)为最优解。在利用稳定氢氧同位素技术确定植物水分来源时,可先通过直接对比法定性判断植物可能利用的潜在水源,然后再用多元线性混合模型(IsoSource)、贝叶斯混合模型(MixSIR、MixSIAR)计算出各潜在水源对植物的贡献率和贡献范围,必要时可评估模型性能,选择出最优模型,定量分析植物的水分来源。若植物主要吸收利用不同土层深度的土壤水,可结合吸水深度模型计算出植物吸收土壤水的平均深度。本研究为干旱半干旱地区利用同位素技术确定植物水分来源方法的选择提供了理论依据。     

闽南三市绿地景观格局与地表温度的空间关系

深入探索绿地景观格局对热环境的影响机制,对于改善城市生态环境具有重要意义。基于厦门、漳州、泉州三市的Landsat遥感数据,应用景观生态学与空间自相关理论,探讨了绿地景观与地表温度的空间分布特征,并用双变量空间自相关与空间自回归模型分析两者之间的空间关系。结果表明:闽南三市绿地与地表温度均具有显著的空间自相关性;内陆的高海拔地区,绿地分布密集,地表温度较低,而城区、乡镇及大片的耕地,绿地分布较少,地表温度较高;漳州、泉州绿地景观格局对地表温度的影响更显著,厦门最弱;绿地的景观类型比例、最大斑块指数、聚集度指数、平均斑块面积与地表温度呈负相关,斑块密度与地表温度呈正相关;边缘密度、平均形状指数与地表温度的关系存在不确定性;空间滞后模型与空间误差模型能更好地解释绿地景观格局与地表温度的空间关系。     

物种分布模型在大型真菌红色名录评估及保护中的应用: 以冬虫夏草为例

我国大型真菌资源丰富, 由于受气候变化和人类活动等的影响, 近年来很多物种受到不同程度的威胁, 亟待保护。红色名录评估是物种保护的第一步, 为有效保护我国大型真菌多样性, 2016年生态环境部和中国科学院联合启动中国大型真菌红色名录评估项目。合理的评估依赖于完善的物种地理分布、种群数量规模及其动态变化信息。大型真菌评估信息较少, 需要引入新的方法解决评估信息不足的问题。冬虫夏草(Ophiocordyceps sinensis)是一种重要的食药用菌, 具有较高的经济价值, 受到全世界的广泛关注, 评估信息相对充足, 此次被评为易危物种。利用物种分布模型对冬虫夏草未来分布区变化的预测在评估过程中发挥了重要作用。为了将物种分布模型分析方法引入大型真菌的受威胁等级评估, 本文以此前我们利用物种分布模型预测冬虫夏草的潜在分布区及其对气候变化响应的研究为例, 介绍了应用物种分布模型预测大型真菌的潜在分布区、未来气候变化情景下分布区变化趋势的方法和流程, 以及在应用中可能存在的问题和解决方案。通过本文的分析, 我们认为物种分布模型在大型真菌的红色名录评估和保护中具有重要的应用潜力, 值得推广应用。     

气候变化和经济发展对肾综合征出血热发生的影响

肾综合征出血热(hemorrhagic fever with renal syndrome, HFRS)是一种啮齿动物传播的自然疫源性疾病, 危害严重, 已成为全球重要的公共卫生问题。本研究采用数理统计模型及小波分析方法, 对陕西省西安市鄠邑区1984-2016年HFRS的发生与鼠类、气候和经济因素的关系进行分析, 探讨气候和经济因素对HFRS发生的影响。小波分析结果表明, 该地区的HFRS暴发史可能分为两个时期, 推测每个时期具有不同的主要宿主, 在2002年褐家鼠(Rattus norvegicus)可能取代黑线姬鼠(Apodemus agrarius)成为HFRS疫源地的主要宿主。广义可加模型模拟结果表明, HFRS的发生与1984-2001年黑线姬鼠密度间存在极显著非线性效应(F_2.06,9.02 = 102.415, P < 0.01), 两者间显现为正相关; 与2002-2016年的褐家鼠密度间呈正相关(F_1.67,9.02 = 73.929, P < 0.01); HFRS主要宿主的这种变化可能与当地气候变化和经济发展有关: HFRS的发生与年平均温度存在极显著的非线性效应(F_2.93,9.02 = 12.164, P < 0.01), 两者间呈负相关; 同样, HFRS的发生与上一年的国内生产总值(GDP)也存在显著非线性效应(F_1.70,9.02 = 2.917, P < 0.05), 两者间也呈负相关。结构方程模型通过直接和间接的影响途径证明了这种转移机制, 发现温度对HFRS发生有显著的直接负向影响以及通过褐家鼠的间接正向影响; GDP对HFRS发生有直接的负向影响。本研究表明HFRS的发生与气候变化和经济发展相关, 两者均能影响HFRS的暴发, 该结论有助于今后更好地对HFRS疾病进行预防和控制。     

基于灰色三角白化权集对分析模型的喀斯特山区农业生态环境脆弱性评价

生态脆弱性一直是全球变化与可持续发展研究的热点问题,研究农业生态环境脆弱性问题有利于合理利用区域农业资源,提出有效的农业生态环境保护措施。针对农业生态环境脆弱性评价未考虑不同评价级别内各指标之间同、异、反关系,本研究基于灰色三角白化权集对分析(SPA)模型,从生态环境外在脆弱性方面选择人口密度、人均耕地面积、人均造林面积等11个评价指标,对喀斯特山区农业生态环境脆弱性进行评价。结果表明: 研究区农业生态环境比较脆弱,以极度、高度和中度脆弱度为主;极度、高度、中度、轻度和微度农业生态环境脆弱区比例分别为32.4%、14.1%、17.7%、23.6%和12.2%;评价结果与研究区域农业生态环境脆弱性实际状况相符。说明以灰色三角白化权SPA模型评价农业生态环境脆弱性具有可行性,可为农业生态环境脆弱性评价提供一种新的方法和思路。     

基于不同可加性方法的黑龙江省红松人工林林分生物量模型

大尺度估算森林生物量一直是人们关注的焦点,而构建林分水平的生物量模型是一种估算森林乔木层生物量的方法。本研究基于聚合法1、聚合法2、平差法、分解法构建红松人工林林分生物量模型,并对比分析4种可加性方法的预测精度,为黑龙江省红松人工林的生物量预测提供科学依据。各模型均使用权函数来消除各模型的异方差,并以留一交叉验证法(LOOCV)作为各模型的检验方法。结果表明: 平差法的整体预测能力略优于聚合法1、聚合法2和分解法,预测精度排序为平差法>聚合法1>聚合法2>分解法;分别对比不同林分断面积的预测能力时,4种可加性方法的预测精度不一致。当红松人工林的林分断面积分布于0～10或50～60 m²·hm^-2区间时,建议采用分解法的参数估计值,而林分断面积分布于其他区间时,建议采用平差法的参数估计值。     

我国林火发生预测模型研究进展

通过文献回顾,总结了国内林火发生预测模型的研究现状,并从林火发生驱动因子、林火发生概率预测模型、林火发生频次预测模型和模型检验方法等方面进行归纳分析。得出以下结论: 1)气象、地形、植被、可燃物、人类活动等因素是影响林火发生及模型预测精度的主要驱动因子;2)林火发生概率模型中,地理加权逻辑斯蒂回归模型考虑了变量之间的空间相关性,Gompit回归模型适宜非对称结构的林火数据,随机森林模型不需要多重共线性检验,在避免过度拟合的同时提高了预测精度,是林火发生概率预测模型的优选方法之一;3)林火发生频次模型中,负二项回归模型更适合对过度离散数据进行模拟,零膨胀模型和栅栏模型可以处理林火数据中包含大量零值的问题;4)ROC检验、AIC检验、似然比检验和Wald检验方法是林火概率和频次模型的常用检验方法。林火发生预测模型研究仍是我国当前林火管理工作的重点,预测模型的选择需要依据不同地区林火数据特点。此外,构建林火预测模型时需要考虑更多的影响因素,以提高模型预测精度;未来,需要进一步探索其他数学模型在林火发生预测中的应用,不断提高林火发生预测模型的准确度。