一种基于数码相机图像和群落冠层结构调查的草地地上生物量估算方法

草地地上生物量是影响其生态系统功能最重要的因素之一, 也是草地生态学研究中不可或缺的监测指标。草地地上生物量监测多采用收割法进行, 但这种破坏性取样方法会对研究区域带来巨大干扰, 尤其是面积较小的长期定位监测或者控制实验研究样地, 从而使得地上生物量监测的频次受到很大限制。因此, 通过获取某些原位易测变量, 建立地上生物量的估算方法具有重要意义。该研究依托内蒙古典型草地刈割控制实验平台, 通过数码照片获取不同土地利用方式下的植被覆盖度, 并对样方内的叶面积指数、植被高度、物种多样性等参数进行了测定, 最后利用一元回归模型、逐步回归模型和随机森林模型对地上生物量进行估算。结果表明, 植被覆盖度、叶面积指数、植被平均高度、植被最大高度和物种丰富度是影响地上生物量的主要驱动因素。通过构建适宜于本地的逐步回归模型, 可以实现草地地上生物量的准确预测。在该研究区域中, 预测模型的决定系数(R²) = 0.91, 均方根误差(RMSE) = 35.60 g·m^-2。该研究提供了一种快速、准确且非破坏性测定草地地上生物量的方法, 可作为传统收割法的有效补充。     

深圳市社区公共卫生服务包运行的成本结构分析

目的 了解深圳市社区公共卫生服务包运行成本的总体情况及财政投入的参考标准。方法 在人力成本、基本支持与保障成本测算的基础上,结合社康中心普查资料与统计年鉴,分析服务包运行中各要素成本及其占财政支出的比例。结果 完成服务包基本项目时,按每万服务人口计,服务包运行成本为64.67万元,其中人力成本占70%,此时服务包成本占同年财政一般性的比例约为1%。结论 深圳市有实力也有必要进一步加大对社区卫生服务的投入,特别是保证人员经费的投入。     

深圳市社区公共卫生服务包运行成本测算概述

2007年,深圳市在全国率先设计并试行了”社区公共卫生服务包”。为给政府制定财政投入政策和拟定人员配备标准提供科学的研究证据,参考了国内外成本核算研究的经验,根据深圳市社区健康服务发展的实际情况,将服务包运行成本分为人力成本和基本支持与保障成本2个部分并分别予以测算。前者通过收集服务流程时间,根据有效工作时间和当地行业人均收入折算成货币成本;后者主要包括管理、培训、业务用房租金、设备折旧、水电与维修费几个部分。结果发现保证社区公共卫生服务包的良好运行,政府只需按一般性财政支出约1%的比例拨付维持经费。     

草原沙漠化过程中植物叶面积的变化及其与土壤因子的关系

在自然状态下,对沙质草原沙漠化过程中主要植物叶面积变化及其与土壤因子的关系进行了研究。结果表明:随着沙漠化加剧,羊草和糙隐子草的比叶面积在沙漠化初期(梯度Ⅰ)下降显著(P0.01),菊叶萎陵菜和冰草的比叶面积在沙漠化后期(梯度Ⅲ)下降显著(P0.05),寸草苔比叶面积下降不显著(P0.05),冷蒿比叶面积从沙漠化中、后期开始显著增加(P0.05),扁蓿豆比叶面积从沙漠化初期开始显著增大(P0.01);羊草、糙隐子草和冷蒿的叶面积指数总体上呈显著下降趋势(P0.01),扁蓿豆叶面积指数显著增加(P0.01);羊草、糙隐子草叶面积指数与土壤粘粒、C、N含量、土壤含水量呈显著正相关(P0.01),与土壤C/N比呈显著负相关(P0.01);冷蒿和扁蓿豆叶面积指数与土壤因子的相关性和上述二者正好相反(P0.05);在叶面积指数与土壤因子线性拟合中,糙隐子草叶面积指数与土壤C/N拟合最高(R2=1),其次是羊草叶面积指数与土壤含水量的拟合(R2=0.992),扁蓿豆叶面积指数与土壤C/N拟合最低(R2=0.268)。土壤C/N是影响草原沙漠化过程中共有种叶面积的关键因子(P0.05),其影响大小为糙隐子草羊草冷蒿扁蓿豆。     

新疆植被生产力与叶面积指数的变化及其对气候的响应

利用美国探路者卫星遥感资料AVHRR LAI和全球生态模式CASA给出的植被净初级生产力资料(NPP)对新疆地区1982~2000年的植被时空变化进行了定量分析,结果表明新疆地区的LAI和NPP的空间分布严格受水分的制约,与气温呈负相关,表现出干旱内陆地区植被受降水控制的地带特征。相对于20世纪80年代,90年代整个新疆出现了变暖的趋势,降水基本也呈现增加的趋势,在42°N以北地区暖湿转型尤其明显,与这种气候型相对应,植被出现了明显的增加趋势,NPP最大增幅可达45gCm-2a-1。但植被对气温和降水的年际变化响应不一样,降水主要是影响植被峰值的起落,而植被在总体演变趋势上却主要受气温控制,3个分区1984~2000年的气温明显上升,而降水变化趋势不明显,植被受气温控制出现了显著的上升趋势(P<0.01)。     

基于分类知识利用神经网络反演叶面积指数

叶面积指数（LAI,Leaf Area Index）是陆面过程中一个十分重要的输入参数,其遥感反演方法研究一直是国内外遥感应用研究的热点问题。基于统计的遥感反演方法由于缺乏物理基础,其可靠性和普适性差。基于物理的冠层反射模型的LAI反演方法克服了上述弊端,但是由于反演过程是病态的,模型反演结果一般不唯一。神经网络算法的介入可在一定程度上改善这一问题,但是模型反演的病态问题至今仍无法很好地解决。在PROSAIL模型敏感性分析的基础上提出了一种基于影像分类的神经网络反演方法,引进了土壤反射指数用于替代原模型中难以确定的土壤背景反射参数,分别针对不同植被类型建立各自的神经网络,对经过大气纠正后的Landsat ETM＋影像进行了模拟实验并同野外实测LAI数据进行比较。结果表明,对于LAI小于3的植被区该方法的反演精度比较可靠,而LAI大于3的植被区,反演的LAI偏小,原因归结为密植被的冠层反射在LAI大于3以后趋于饱和而无法敏感地表征LAI的变化所导致的。     

广西桉树人工林叶面积指数的估测及其校正

叶面积指数(Leaf area index, LAI)是森林生态系统重要的结构参数,通过遥感技术可反演区域LAI,但其可靠性需要地面准确的实测数据进行验证。选取广西国有高峰林场不同林龄的桉树(Eucalyptus robusta)人工林为对象,以异速生长法(Allometry)为对照,综合利用植物冠层分析仪法(LAI-2200)、跟踪辐射和冠层结构分析仪法(TRAC)、半球摄影法(DHP)以及地基激光雷达法(TLS)等间接法估测样地的LAI,并考虑木质成分以及聚集效应影响,进行相应的校正处理,为地面快速、准确测量桉树人工林LAI提供参考。结果表明：桉树人工林的比叶面积为125.37±13.38 cm~2/g,通过Allometry获得的LAI变化范围在1.65—3.84,平均为2.73,不同林龄间的差异均显著(P<0.05),随着林龄的增加呈现先增加后减少的趋势。在未校正情况下,LAI-2200、TRAC、DHP、TLS估算的LAI存在显著差异(P<0.05)。与对照相比,LAI-2200在幼龄林和过熟林中估算误差最小,TRAC在成熟林中估算误差最小。相对于完全去除法,利用...     

北京市绿化树种紫玉兰的蒸腾特征及其影响因素

加快的城市绿化,尤其是干旱和半干旱的温带和热带地区,对水的大量需求给未来水资源的合理利用提出了严峻挑战。了解紫玉兰蒸腾特征及环境和生物因子对蒸腾的调控有助于城市绿化树种的选择和养护。2008.5－2009.5于北京市中心教学植物园内利用热消散技术研究不同时间尺度上15年生紫玉兰（Magnolia liliflora）的耗水特征,环境因子同步监测。本研究分析了紫玉兰小时、日、月和季节尺度上的蒸腾特征。日尺度上,春夏季节紫玉兰树干液流速率呈双峰型曲线,蒸腾午休现象明显;秋季树干液流速率呈单峰型曲线,液流启动时间延后而结束时间提前;冬季树干液流速率日变化格局不明显,夜间液流速率高于白天液流速率。年内尺度上,按月份,从3月开始上升,5月达到峰值后略有下降,9月开始显著降低;按季节,春季>夏季>秋季>冬季;按物候期,从发芽到开花展叶阶段,整树耗水迅速增加,叶速生期达到最大值,休眠期整树耗水显著降低。值得注意的是：紫玉兰蒸腾午休现象明显;春季耗水型树种。一天之中总辐射和水汽压亏缺是影响紫玉兰整树耗水的主要因子;加上大气温度是日尺度和月尺度上影响紫玉兰耗水的关键因子;叶面积指数在开花展叶期是影响紫玉兰耗水的关键因子。由于城市中的适时灌溉和研究期间降水充足,土壤水分对紫玉兰的耗水几乎没有影响。     

4种城市绿化树种叶片PAHs含量特征与叶面结构的关系

用气质联用仪测定了长沙市樟树(Cinnamomu camphora)、广玉兰(Magnolia grandiflora)、桂花(Opsmanthus fragrans)和红檵木(Redrlowered loropetalum)4个主要绿化树种叶片中PAHs含量,同时测定了叶片的气孔密度、气孔长宽比、叶片的宽长比和叶面积等叶面结构特征值,探讨了叶面结构与叶片中PAHs含量的关系。结果表明:红檵木叶片的PAHs含量最高,为11.13mg·kg-1,16种PAHs在4树种叶片中均有不同程度的检出,其中以3环和4环为主,菲的浓度最高。除桂花外,在气温较低的秋冬季节,其余3种植物叶片气孔密度大PAHs含量高。叶面宽长比、气孔长宽比均与叶片PAHs含量呈极显著正相关,而叶面积与PAHs含量呈极显著负相关。表明叶面结构是影响叶片PAHs含量的重要因素。研究结果可为城市绿化树种合理选择与配置提供科学依据。     

帽儿山地区森林冠层叶面积指数的地面观测与遥感反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)是陆地生态系统最重要的结构参数之一,遥感和基于冠层孔隙率模型的光学仪器观测是快速获取LAI的有效方法,但由于植被叶片的聚集效应,这些方法通常只能获取有效叶面积指数(effective LAI,LAIe).本文以东北林业大学帽儿山实验林场为研究区,利用LAI2000观测森林冠层LAIe,并结合TRAC观测的叶片聚集度系数估算了森林冠层LAI,并通过分析基于Landsat5-TM数据计算的不同植被指数与LAIe之间的关系,建立了该区森林LAI遥感估算模型.结果表明:研究区阔叶林的LAI和LAIe基本相当,而针叶林的LAI比LAIe大27%;减化比值植被指数(reduced simple ratio,RSR)与该区LAIe的相关性最好(R2=0.763,n=23),最适合该区LAI的遥感提取.当海拔<400 m时,LAI随海拔高度的上升而快速增大;当海拔在400～750 m时,LAI随海拔高度的上升缓慢增大;当海拔>750 m时,LAI呈下降趋势.研究区森林冠层LAI与森林地上生物量存在显著的正相关关系.