A Surface-Induced Asymmetric Program Promotes Tissue Colonization by Pseudomonas aeruginosa

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基于光纤测温技术的城市地表温度精细化分析

城市景观空间构型与热岛效应关联性较强,研究高时空分辨率的城市不同下垫面地表温度变化,可以更加精细地掌握城市热环境的时空特征。光纤温度传感系统具有实时在线、测温精度高和不受电磁干扰等优点,具备实时、在线、连续开展城市地表温度在线监测的能力。在北京市通州某园区内,选择有太阳辐射的4个时段,对多种类型下垫面的地表温度进行了时间间隔为1 min、空间间隔为1 m的连续4 h、总长度为100 m的实时在线监测。通过对监测时间段内不同类型下垫面地表温度的变化分析,发现这种分布式光纤测温系统能够有效辨识小尺度下地表温度的时间变化性和空间变化性,能有效区分透水和不透水地面,并监测和评估沥青马路地表温度的升温速率以及遮荫效果对地表温度的降温作用。同时,这种监测模式获取的数据能够对地表温度空间序列开展自相关分析,进一步验证了地表温度空间序列在较小尺度上仍然具有自相关性,且距离越近,相关性越大。研究同时表明,光纤测温技术能直接地获取城市热环境的现场真实数据,可以有效应用于小尺度城市热环境的观测与研究。     

干旱荒漠区生态环境质量遥感动态监测——以古尔班通古特沙漠为例

利用遥感生态指数(RSEI)对区域生态变化进行评价,可以快速、高效、客观地获取研究区生态环境变化状况.本研究以两期Landsat数据为数据源,计算研究区绿度、湿度、热度、干度4个生态因子的遥感生态指数,并基于主成分分析法确定其权重,对古尔班通古特沙漠2006—2017年间的生态环境时空格局进行定性和定量评价.结果表明: 湿度和绿度对古尔班通古特沙漠生态环境质量起正面作用,而热度和干度对生态环境质量起负面作用,其中代表绿度指标的归一化植被指数(NDVI)的贡献最大.2006—2017年间,古尔班通古特沙漠的RSEI有所下降,其均值从0.294下降至0.243,降幅达20.1%,研究区的生态环境状况呈现整体变差的趋势.古尔班通古特沙漠中部生态环境较为稳定,东北部植被覆盖密集区及南缘灌溉区生态环境质量变好,沙漠南部及西北部区域生态环境质量变差.     

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。     

气候变化背景下近30年祁连山高寒荒漠分布时空变化

高寒荒漠作为青藏高原植被带谱的顶端类型广泛分布于祁连山高海拔地区, 其生长和分布条件与周边区域差异明显, 对气候变化的响应更为敏感, 且研究较少。该文利用1990年以来的Landsat TM、OLI数据, 采用决策树分类和人工目视解译方法, 提取了祁连山高寒荒漠的分布范围。结合气候变化情况, 综合分析了气候变化背景下近30年祁连山高寒荒漠分布的动态变化及其时空差异。结果表明: (1)近30年增温气候变化过程中, 祁连山高寒荒漠分布范围呈萎缩趋势, 萎缩速率约为348.3 km ²·a ^-1, 萎缩变化幅度表现为西段>中段>东段, 局部地段上存在扩张现象。上述现象导致高寒荒漠下界平均海拔以每10年约15 m的平均速率向更高海拔推进, 向上推进幅度为西段>东段>中段; (2)受水热条件控制, 近30年祁连山高寒荒漠分布动态变化集中分布在低坡度地区。由于水热背景条件的空间差异, 祁连山东段和中段阳坡上高寒荒漠分布动态变化大于阴坡, 而在祁连山西段表现相反; (3) 1990年以来, 祁连山增温显著, 降水量微弱增加。在气候变化以及区域地形限制共同影响下, 祁连山高寒荒漠分布变化时空差异明显, 且过渡带上归一化植被指数与气温相关性高于降水量。以上结果表明, 气候变化影响祁连山高寒荒漠分布动态变化及其空间差异, 但气温是主要的影响因子, 增温促进了高寒荒漠下接植被带主体高寒草甸的生长。     

基于多源遥感数据的植物物种分类与识别: 研究进展与展望

物种分类与识别是生物多样性监测的基础, 明确物种的类别及其分布是解决几乎所有生态学问题的前提。为深入了解基于多源遥感数据的植物物种分类与识别相关研究的发展现状和存在的问题, 本文对2000年以来该领域的研究进行了总结分析, 发现: 当前大多数研究集中在欧洲和北美地区的温带或北方森林以及南非的热带稀树草原; 使用最多的遥感数据是机载高光谱数据, 而激光雷达作为补充数据, 通过单木分割及提供单木的三维垂直结构信息, 显著提高了分类精度; 支持向量机和随机森林作为应用最广的非参数分类算法, 平均分类精度达80%; 随着计算机技术及机器学习领域的不断成熟, 人工神经网络在物种识别领域得以迅速发展。基于此, 本文对目前基于遥感数据的植物物种分类与识别中在分类对象复杂性、多源遥感数据整合、植物物候与纹理特征整合和分类算法技术等方面面临的挑战进行了总结, 并建议通过整合多时相监测数据、高光谱和激光雷达数据、短波红外等特定波谱信息、采用深度学习等方法来提高分类精度。     

Low‐tech riparian and wet meadow restoration increases vegetation productivity and resilience across semiarid rangelands

Restoration of riparian and wet meadow ecosystems in semiarid rangelands of the western United States is a high priority given their ecological and hydrological importance in the region. However, traditional restoration approaches are often intensive and costly, limiting the extent over which they can be applied. Practitioners are increasingly trying new restoration techniques that are more cost‐effective, less intensive, and can more practically scale up to the scope of degradation. Unfortunately, practitioners typically lack resources to undertake outcome‐based evaluations necessary to judge the efficacy of these techniques. In this study, we use freely available, satellite remote sensing to explore changes in vegetation productivity (normalized difference vegetation index) of three distinct, low‐tech, riparian and wet meadow restoration projects. Case studies are presented that range in geographic location (Colorado, Oregon, and Nevada), restoration practice (Zeedyk structures, beaver dam analogs, and grazing management), and time since implementation. Restoration practices resulted in increased vegetation productivity of up to 25% and increased annual persistence of productive vegetation. Improvements in productivity with time since restoration suggest that elevated resilience may further enhance wildlife habitat and increase forage production. Long‐term, documented outcomes of conservation are rare; we hope our findings empower practitioners to further monitor and explore the use of low‐tech methods for restoration of ecohydrologic processes at meaningful spatial scales.