南京市绿色基础设施网络格局与连通性分析的尺度效应

以南京市为研究区,基于ArcGIS、Erdas、GuidosToolbox和Conefor等软件平台,采用形态学空间格局分析(MSPA)和景观连通性分析方法,通过在MSPA中设置不同的粒度、边缘宽度和在景观连通性分析中设置不同的扩散距离阈值,对2013年南京市绿色基础设施网络格局变化的尺度效应、边缘效应与距离效应进行评价.结果表明: 基于MSPA获取的景观类型构成存在明显的尺度效应和边缘效应,且边缘效应对MSPA景观类型的影响较尺度效应更为明显.不同扩散距离对景观连通性的影响很大,对于南京市来说,2 km或2.5 km是关键的扩散距离阈值.当输入数据选择粒度30 m、边缘宽度30 m时,可以得到南京市城市绿色基础设施(UGI)网络更为详尽的景观信息.基于MSPA与景观连通性方法,分析尺度效应、边缘效应、距离效应对研究区UGI网络景观类型的影响,有助于选择合适的粒度、边缘宽度及扩散距离,并更好地理解UGI网络的空间格局和与生态过程相关的尺度效应和距离效应,从而使得UGI网络时空格局变化分析时的参数设置更为科学合理.研究结果可为中尺度范围内UGI景观网络时空格局分析时的参数设置提供重要的参考和依据,对其他地区UGI景观网络的分析也具有一定的借鉴意义.     

基于集合卡尔曼滤波同化方法的农田土壤水分模拟

引入实际土壤水分观测数据,运用基于集合卡尔曼滤波的数据同化方法,利用改进的生态机理模型BEPS(boreal ecosystem productivity simulator)模拟了江苏省徐州农业试验站2000-2004年冬小麦生长季的根层土壤水分动态,结果表明:经过引入观测数据进行同化后由BEPS模型得到的土壤水分模拟结果与观测值之间的决定系数、均方根误差和平均绝对误差分别为0.626 ～O.943、0.018～0.042和0.021～0.041,模拟精度较同化前有显著提高,验证了利用数据同化算法提高模型对土壤水分模拟精度的可行性.单点试验结果表明,输入变量的误差、观测值的误差、引入观测数据的频率以及引入观测数据的深度等因素对利用集合卡尔曼滤波进行同化后得到的土壤水分模拟结果有较大影响.     

马占相思的日光合作用和日碳固定总量研究 (英文)

 马占相思（Acacia mangium）是一种具有较高经济价值和生态效益的热带速生树种。为了研究其光合作用对一天内光强、温度等环境因子变化的响应,揭示其迅速生长的生理生态机制,在叶片水平上测量了马占相思在24 h内的净光合速率(Pn)、蒸腾速率、气孔导度(Gs)、胞间CO2浓度(Ci)、每日固定碳的总量、夜间消耗碳的总量以及日间光合系统Ⅱ光化学效率(Fv/Fm)的变化。结果显示：其净光合速率在正午降低了14.5%;其较高的蒸腾速率和气孔导度有助于保持叶片日间较高的碳固定速率;光合系统Ⅱ对于高光强和高温有较强的忍受度;每日固定碳的总量为502 mmol CO2·m-2,夜间碳的损失为54 mmol CO2·m-2。研究结果在一定程度上揭示了马占相思在热带高光强和高温条件下迅速生长的生理机制。     

基于潜力-约束模型的冀中南区域建设用地适宜性评价

区域建设用地适宜性评价是区域规划空间布局的重要前提和基础,是区域土地资源合理利用的重要依据.基于GIS软件平台,采用区域综合实力与空间可达性分析方法对冀中南区域发展潜力进行了空间定量分析,采用生态环境敏感性方法对研究区发展的生态约束进行定量评价,进而借鉴损益分析法,构建了由发展潜力和生态约束构成的潜力-约束模型,并通过相互作用判别矩阵,得到不同发展理念下的建设用地适宜性情景方案.结果表明： 研究区综合实力与空间发展潜力均呈首位分布,且点轴发展模式明显;生态环境敏感性总体上呈西高东低的分布格局;区域经济发展理念对区域生态安全格局和城市建设用地增长空间规模具有重要影响.潜力-约束模型重新构建了区域用地发展适宜性的评判原则与方法,能够较为科学地实现区域综合发展潜力的空间栅格化,获取研究区未来用地的发展趋势和空间布局,可以为城市与区域规划提供科学依据,是实现区域“精明增长”与“精明保护”的有效途径.     

Exploring the influence of soil types underneath the canopy in winter wheat leaf area index remote estimating

Aims Remote sensing is an effective and nondestructive way to retrieve leaf area index (LAI) from plot, regional and global range. Soil background is one of the confounding factors limiting remotely estimating LAI. And soil type contains a large proportion of soil background information, which can influence the optical properties of vegetation canopy and soil. However, our knowledge on the effects stemmed from soil types underneath the canopy on LAI remote estimating have been in shortage. Thus, this study aims to explore the influences of soil types underneath the canopy on winter wheat LAI remote estimating. Methods We analyzed the sensitivity variation of eight spectral indices, named normalized difference vegetation index (NDVI), modified soil-adjusted vegetation index (MSAVI), modified chlorophyll absorption ratio index 2 (MCARI₂), red edge inflection point (REIP), red edge amplitude (Dr), red edge area (SDr), red edge symmetry (RES), normalized difference spectral index (NDSI), to LAI in different soil types, and then we identified some spectral intervals or parameters that were insensitive to soil type variations underneath the canopy. We also compared the accuracy of two commonly used regression models, partial least squares regression (PLSR) and random forest regression (RFR), in estimating LAI for different soil types. We also explored the problems arising from applying the regression model developed in single soil type area to complex soil types area in retrieving LAI. Important findings This paper demonstrates the effects of soil types underneath the canopy on LAI retrieving. 1) The sensitivity of spectral indices to LAI is significantly different due to the soil type variation, but REIP has the least effects from soil type variation among the eight spectral indices. Meanwhile, the band selection algorithm of lambda-by-lambda not only chooses the most sensitive spectral interval for LAI, but also provides a feasible way to construct the spectral index that exhibits strong resistances to the effects of soil types underneath the canopy. 2) The accuracy of LAI estimation by regression models differs under soil type considered or not. So we suggest that in small scale researches, especially in a field scale, the ability of regression models in explaining variables is the priority consideration, while the PLSR is superior to RFR in this respect. Under the premise of unknown priori knowledge of land surfaces, the RFR is more suitable for retrieving LAI than PLSR, but land surface priori knowledge is still necessary. These findings provide the theoretical basis and methods for developing remotely sensing estimating LAI models adapted to various land surfaces. Further analysis is needed in applying the findings in more crop types, cultivars and growth stages.     

安吉毛竹林碳水通量及水分利用效率的日动态研究

利用涡度相关技术研究了2011 年6-9 月浙江省安吉县山川乡毛竹林碳水通量变化特征, 结合降水、净辐射、饱和水汽压差等气象数据, 分析了毛竹主要生长期内碳水通量耦合关系。结果表明: 毛竹林碳水通量变化白天呈现较高一致性, 变化曲线分别呈“U”型、单峰型。日尺度水分利用效率早晨较低, 正午前后达到最大, 后又下降, 呈现多个小峰的变化趋势; 月尺度9 月曲线波动较复杂, 有多个峰值, 8 月较平缓, 6、7 月份曲线较相似, 大小关系为9 月(8.58 mgCO2g–1H2O)>6 月(6.98 mg CO2g–1H2O)＞7 月(5.34 mg CO2g–1H2O)＞8 月(5.12 mg CO2g–1H2O)。水分利用效率与净辐射显著正相关, 与饱和水汽压差极显著负相关。6-9 月7:00-17:00 净生态系统生产力与水汽通量极显著正相关, 非线性的对数拟合(R2=0.6947)比线性拟合(R2=0.5947)有更好的相关性, 表明亚热带毛竹林碳水的耦合关系会因气候环境的变化而解耦, 原因可能是水热资源具有一定程度上分布不一致的特点, 不利于水资源的高效利用。     

内蒙古草原植被覆盖度遥感估算

以内蒙古锡林浩特市南部中国科学院草原生态系统定位研究站周围的草场为研究对象, 分析比较了统计模型和亚像元分解模型进行草地植被覆盖度(vegetation coverage, VC)遥感估算的适用性。结果表明, 根据Landsat-5 TM影像数据计算的比值植被指数(simple ratio vegetation index, SR)与观测的VC的相关性最高(R² = 0.761); 统计模型和亚像元分解模型生成的VC空间分布特征相似, 但亚像元分解模型得到的VC平均值比统计模型的结果高0.091; 在VC的低值和高值区, 两种方法得到的VC结果相似; 但在VC的中值区, 亚像元模型得到的结果较统计模型的结果偏高。     

浙江省1991—2006森林火灾直接碳释放量的估算

森林火灾是自然生态系统重要的干扰因子,在燃烧过程中释放大量的温室气体.随着全球温度持续升高,林火有更频发的趋势.根据1991—2006年浙江省森林火灾统计资料和浙江省各种森林类型地上生物量数据,采用排放因子法和排放比法,分析浙江省年均森林火灾温室气体排放量.结果表明:浙江省森林火灾平均每年释放CO₂、CO、甲烷(CH₄)和非甲烷烃(NMHC)分别为127930、7672.8、3098.7和1475.5 t;年均消耗生物量和碳损失量分别为86148.1和38766.7 t,对区域碳平衡有一定影响.     

不同植物类群物种丰富度垂直格局分形特征的比较

格局和过程一直是生态学的核心问题,该文应用“非布朗运动随机分形”模型,在北京东灵山远离人为干扰地区的阴坡设置了两条宽2 m的样带,描述和比较了暖温带落叶阔叶林区乔木、灌木、草本以及总的植物物种丰富度在不同尺度上沿海拔梯度变异特征,以及相关的生态过程。研究结果表明:1)直接梯度法刻画了植物物种丰富度在海拔梯度上的总体变化趋势,并不能从中获得更多的信息。“非布朗运动随机分形”模型揭示了不同尺度上物种丰富度的空间变化并能和生态过程相联系,研究表明该模型适合对乔木、灌木和草本植物物种丰富度的垂直梯度格局特征进行描述,但对总的植物物种丰富度有一定的局限性。2)乔木物种丰富度在海拔梯度上的变化主要受两种生态过程的控制,小尺度上分形维数接近于2,主要受独立的不具有长程相关的生态过程控制,呈近随机分布;大尺度上分形维数接近于1,主要受自相关范围大、具有长程关联特性的生态过程控制,随海拔上升呈近似单调下降的趋势。灌木和草本物种丰富度在海拔梯度上的变化主要受3种生态过程的控制,小尺度和大尺度上的特征与乔木相似;但在中等尺度上,分形维数接近于1.5,它们以近似布朗运动的形式变化。虽然乔木和灌木物种丰富度在海拔梯度上变化的尺度范围相似,但决定它们的主要生态过程完全不同,或相同的生态过程以截然不同的方式作用于两种不同的植物类群。总的植物物种丰富度在整个尺度范围内呈现标度不变性,这可能是由于决定其变化的生态过程作用尺度紧密相关,也可能因为该文研究范围的局限性。