基于电磁感应成像植被斑块土壤水盐效应研究

土壤水盐过程在植被斑块的形成与演变中起着十分关键的作用,但其与植被斑块间的相互作用关系因研究工具的限制而缺乏深入认识。以青海湖流域芨芨草斑块群落为研究对象,通过采用电磁感应(EMI)产生的表观电导率(ECa)成像解译土壤水分与盐分的时空动态变化,建立芨芨草斑块分布格局与土壤水盐变化过程之间的联系。结果表明:ECa分别与土壤水分、盐分间存在显著相关关系(P0.01),多元回归模型指出,ECa变化的81%可由土壤水分与盐分变化来解释,因此可用ECa变化表征土壤水分与盐分的变化;此外,强降雨事件前后ECa动态变化图指出,芨芨草斑块处土壤水分增加量高于基质区,说明芨芨草斑块能够快速聚集水分;而不论干湿状态或不同季节,芨芨草斑块处土壤水盐含量总是高于基质区,表现出时间稳定性,说明芨芨草斑块是土壤水盐的聚集区。因此,EMI成像可揭示芨芨草斑块土壤水盐空间分布及动态变化过程,为植被斑块的水文过程研究提供快速可靠的方法。     

基于BIOMOD的青海湖流域高原鼠兔分布模拟

随着统计模型及空间信息数据的不断发展和完善,物种分布模型已经成为全球变化背景下研究大尺度物种分布情况的重要工具。高原鼠兔(Ochotona curzoniae)是青藏高原特有的关键物种,在青藏高原生态系统中占有重要地位。通过采集高原鼠兔的分布点数据及环境变量数据,基于R语言中BIOMOD包中的7个模型对其在青海湖流域的分布进行了模拟。结果表明,高原鼠兔主要分布于青海湖西岸和北岸、天峻县周边及布哈河流域上游,影响高原鼠兔分布的主要环境因子为距道路距离、距居民点距离、最暖月最高气温、NDVI标准差、最冷季和最干季降水量。BIOMOD组合模型中,推进式回归树模型(GBM)和最大熵模型(MAXENT)的模拟效果最好,广义线性回归模型(GLM)结果较差。而优化后的结果显示,模拟结果的集成和筛选能有效提高模型的精度和效果。