岷江上游干旱河谷农林边界影响域的研究

对岷江上游农林边界的影响域进行研究,以提高该区管理农田和林地的水平．共调查3种类型农林边界10条样带,采用移动窗口法对植物多样性的数据进行分析,结果表明,当窗口宽度达到6～10时。SED曲线的变化趋向稳定,并且在曲线上有一或两个峰值出现．不同类型边界的影响域是不同的,但均在距边界50m内．各类型边界的影响域多在12～30m之间．6条林地样带只有M2和M6样带林地的影响域被确定,而4条农田样带的影响域均被确定．影响域的大小取决于边界两侧斑块类型和地形以及小气候等因子,但坡向对其影响不大;移动窗口法能有效地刻画边界动态,是一种分析边界简单而有力的工具．这些结果有利于进一步理解干旱河谷区农林间的相互作用．     

梅花山生物多样性信息系统简介

以梅花山国家级自然保护区生物多样性管理信息系统的建立和应用为例,论述了在自然保护区中建立生物多样性信息系统的意义、目的及实现的功能,提出了自然保护区生物多样性信息系统的组成和具体结构。     

小兴安岭针叶树种在不同尺度上对环境因子的敏感性分析

 小兴安岭地区是我国重要的林区之一,预测该地区针叶树种的分布,在不同尺度上查找针叶树种分布最敏感的环境因子,是不同层次的林业部 门制定森林恢复和植树造林方针的重要科学依据。该文以坡度、坡向、综合地形指数、海拔、坡位指数、年平均温度和年平均降水量作为环境 因子,利用Logistic回归模型对红松（Pinus koraiensis）、兴安落叶松（Larix gmelinii）、冷杉（Abies nephrolepis）、红皮云杉 （Picea koraiensis)、鱼鳞云杉(P. jezoensis)和樟子松（Pinus sylvestris var. mo ngolica）的分布进行了预测。并且采用相对运行特征 (Relative operating characteristic, ROC）,对模型进行了精度评价。其取值范围为0～1, 如果ROC小于0.7,认为模型具有低精度;如 果大于0.7且小于0.9,则模型具有较好的模拟精度;如果大于0.9,认为模型具有很高的预测精度。对每个树种的模型验证表明只有冷杉的ROC 大于 80%,红松、兴安落叶松和云杉的ROC在70%～80%之间,而樟子松的为67.9%。之后,把预测模型应用到丰林保护区,揭示局域尺度上树种 分布最敏感的环境因子。经过树种分布预测图与环境因子之间的相关分析发现,在区域尺度（整个研究区）上,红松、冷杉、云杉和樟子松对 年降水量最为敏感,而兴安落叶松对坡度最敏感。在局域尺度（丰林保护区）上,红松分布对坡度最敏感,冷杉和云杉对海拔最敏感,兴安落 叶松对坡位最敏感。在不同尺度上,树种最敏感的环境因子的转移,引起了在不同尺度上树种分布类型的变化。红松在区域尺度上聚集分布 （ROC=78.6%）,而在局域尺度上其聚集程度有所减弱（ROC=74.4%）,红松的分布范围增加。在区域尺度上,云杉和冷杉聚集分布,但在局域 尺度上,它们的分布接近随机分布类型（ROC<60%）,它们在丰林保护区内分布面积较大。与以上3个树种相反,兴安落叶松的ROC从71.7%增加 到了82.0%,在区域尺度上聚集分布的兴安落叶松,在局域尺度上更加聚集,其分布范围局限于某个特定环境（谷底）。总的来说,在区域尺度 上,多数树种分布对气候因子最为敏感,在局域尺度上,对地理因子最为敏感。不同树种对不同环境因子的敏感性,揭示了树种空间分布格局 和分异规律。     

呼中林区火烧点格局分析及影响因素

林火是森林生态系统景观格局、动态和生态过程的重要自然驱动力,理解林火发生空间格局与影响因素对于林火安全管理具有重要的作用。采用点格局分析方法,以黑龙江大兴安岭呼中林区1990-2005年火烧数据为研究案例,分析了火烧点空间格局及其影响因素。结果表明,火烧点在空间上的分布是不均匀的,呈现聚集分布,存在一些火烧高发区和低发区。呼中林区火烧概率是0.004-0.012次/(km² · a),平均火烧概率为0.0077次/(km² · a)。人类活动因子、地形因子和植被因子对林火的发生均具有重要作用。应用空间点格局分析方法表明,距离居民点和道路的距离、高程、坡度和林型是影响林火发生的显著因子。因此在进行森林防火管理时,仅仅通过控制人类活动对于降低林火火险的效果是有限的,地形和林型也是林火防控时重点要考虑的因素。     

基于文献计量的森林和草原可燃物含水率研究

伴随着全球气候变化,世界范围内森林、草原火灾频发,在破坏自然生态系统的同时,也带来一系列的经济损失,甚至危及生命安全。探究森林和草原可燃物含水率能够预测火的发生和蔓延,从而规避火灾风险。以Web of Science数据库核心合集中相关文献为数据源,基于CiteSpace 5.7.R2对获取的题录信息进行计量分析。研究表明：(1)研究历程可分成3个阶段,缓慢发展阶段、快速发展阶段和波动增长阶段;这一方向是生态学、地理学、环境科学等多学科的交叉领域,具有一定的空间维度和实际应用性;美国的研究实力在世界各国中最强,我国则有较大的进步空间。(2)森林和草原可燃物含水率相关研究在研究方法上以遥感反演为主流研究方法,气候变化是最常见的研究视角,植被或枯落物的可燃性是研究的核心内容,美国西部是研究最多的区域,火灾科学是最主要的应用领域。(3)当前的研究前沿主要有3个方面,大尺度的全球火险预测研究、对可燃物可燃性的多维度分析、基于MODIS反演可燃物含水率。     

岷江上游干旱河谷景观变化及驱动力分析

基于遥感和地理信息系统,应用景观格局分析软件,研究了岷江上游干旱河谷1974-2000年的景观变化,并对其驱动因子进行了分析.结果表明,岷江上游干旱河谷的面积在不断扩大,灌木林地面积占景观面积的60%以上,为景观基质.在景观类型面积比例的变化中,耕地的变幅最大.干旱河谷的整体形状较简单,1974-1995年破碎化程度和异质性程度持续增加,1995-2000年表现为降低趋势,而斑块内部的连通性先降低后增加,具体表现为斑块密度、多样性指数先增大后减小,蔓延度指数先减小后增大,而边界密度和分维数持续减小.人口增长和国家政策是导致岷江上游干旱河谷景观变化的主要驱动力.     

生态足迹改进方法及其在区域可持续发展研究中的应用

生态足迹法是一种度量可持续发展程度的有效方法。本文选用传统生态足迹法及其改进方法——"实际土地需求法",结合遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术对岷江上游地区1982—2000年的可持续发展状况进行了时间动态分析。结果表明:研究区的人均消费生态足迹在研究时间段内呈缓慢上升趋势;实际土地需求法计算结果小于生态足迹法。1982—1998年,研究区每年向外输出大量木材,木材足迹与消费足迹计算结果相似。虽然生态承载力大于实际土地需求,但其呈明显下降趋势,表明研究区的资源利用方式并不合理,生态环境一直朝着不可持续的方向发展。1998年开始实施的"天然林保护工程"的生态作用对研究区生态承载力的作用尚未显现,应进行进一步的跟踪研究。     

不同烈度林火干扰下呼中国家级自然保护区森林各碳库储量的动态变化

本研究通过FireBGCv2模型,模拟不同烈度林火干扰下未来100年呼中自然保护区森林各碳库的动态变化特征,以探究森林不同碳库对火干扰的响应规律,为保护区森林可燃物的管理提供科学依据。结果表明: 林火干扰显著降低了保护区森林碳储量,且林火烈度越大,碳储量降低越多。火干扰影响森林各碳库储量的变化,也改变了森林总碳库的分配特征。林火干扰对各碳库碳储量的影响表现为:林火干扰使活立木、半腐殖质层碳储量降低,使粗木质残体碳储量在模拟前、中期增加,在模拟后期降低,灌草碳库碳储量在模拟后期增加。林火烈度越大,活立木、灌草碳库碳储量越低,枯立木和粗木质残体碳库碳储量越高。林火干扰对总碳库分配的影响表现为:林火干扰后,灌草、枯立木、粗木质残体和土壤碳库占比增加,活立木、半腐殖层碳库在总碳库中的占比减小。林火烈度越大,灌草碳库占比越小,粗木质残体碳库占比越大,烈度对其他碳库占比影响较小。枯落物的周期性变化规律为: 20年达到高值,然后10年内降到低值,这一发现为确定森林可燃物处理的时间间隔提供了有力的依据,建议在大兴安岭地区每隔20年进行一次计划火烧,以合理保护该地区的森林资源。     

土地利用模型时间尺度预测能力分析——以CLUE\|S模型为例

模型模拟是生态学中的重要方法,特别是当实验不可进行时.在不同预案下基于模型的土地利用预测对于土地利用规划和政策制定具有十分重要意义.然而,很多研究没有对模型在研究区的时间尺度预测能力加以分析,从而可能导致模拟结果的不可靠.以岷江上游地区为例,采用Kappa指数系列对CLUE-S模型在研究区的时间尺度预测能力进行研究.结果表明CLUE-S模型在岷江上游地区时间尺度上的最大预测能力为22a,超过时间预测能力的预测结果不可靠.研究为土地利用模型模拟时间尺度确定提供了一种有效的方法.     

大兴安岭呼中林区地表死可燃物含水量及其环境梯度分析

森林地表死可燃物含水量与林火行为密切相关,理解森林地表死可燃物含水量及其与环境因子之间的关系对于林火管理有重要意义。本文对大兴安岭呼中林区的不同植被类型内的地表死可燃物含水量,依据1 h、10 h和100 h分类标准进行了对比,结果表明：杨桦林和钻天柳林等2种阔叶林地表死可燃物含水量最高,而其他植被类型比阔叶林内地表死可燃物含水量低,且之间无显著性差异;对兴安落叶松不同林型内的地表死可燃物含水量进行比较,发现越桔兴安落叶松林内地表死可燃物含水量最高,其他林型比越桔兴安落叶松林低,且之间没有显著性差异。此外,利用除趋势典范对应分析对地表死可燃物含水量的环境梯度进行分析。结果表明：第1排序轴反映了坡位与海拔梯度,即热量因素,沿着第1轴从左到右海拔和坡位逐渐降低;第2轴反映了坡向和林分密度梯度,即水分因素。总体来说,坡位与海拔是影响森林地表死可燃物含水量的主要环境因子,二者综合作用表达了该地区森林地表死可燃物含水量的空间生态梯度。