集成高分辨率UAV影像与激光雷达点云的亚热带森林林分特征反演

该研究集成高分辨率无人机(UAV)影像和激光雷达(LiDAR)点云数据估算亚热带天然次生林林分基本特征变量。首先, 基于LiDAR点云和反距离加权插值法构建林下高精度数字高程模型(DEM); 然后利用UAV影像对序列构建植被冠层上层三维点云, 并借助DEM进行高度信息归一化, 提取高度和冠层点云密度相关的特征变量; 最后, 构建预测模型并估算Lorey’s高、林分密度、胸高断面积、蓄积量。结果表明: 联合提取的特征变量与Lorey’s高的敏感性最高, 蓄积量次之, 林分密度和胸高断面积最低; 利用UAV灵活快速的手段获取森林冠层信息, 辅以高精度LiDAR数据获取的地形信息, 两者互补实现一种可重复的快速、廉价和灵活的林分特征的反演方式。     

功能、谱系多样性在机场鸟类群落研究中的应用——以扬州泰州国际机场为例

随着航空业的发展,野生动物与飞机之间的冲突愈发密集,机场鸟类群落多样性研究引起了大量关注。研究鸟类群落对生境类型的使用状况,可以掌握生境类型与鸟击风险的潜在关系,为机场环境改造提供理论依据。本研究于2019年7月至2021年11月,采用样点法对扬州泰州机场及周边8 km范围内的农田、湿地、林地和城镇4种生境中30个样点的鸟类群落进行调查。利用鸟类群落多样性指数,包括丰富度、多度、香农威纳多样性指数、辛普森多样性指数以及均匀度指数来表征群落的物种多样性,以及功能和谱系多样性,阐明机场周边4种生境的鸟类群落多样性差异。同时,基于多度加权的平均成对功能距离（MFD）和平均成对谱系距离（MPD）来表征群落的功能和谱系结构,探究群落构建机制,量化各多样性指标间的相关性。研究共记录扬州泰州国际机场鸟类88种,分别隶属于14目36科,目、科中数量最多的为雀形目（Passeriformes）和鹬科（Scolopacidae）。谱系和功能多样性在生境间差异显著,功能分散度在农田最高,城镇最低;谱系多样性指数在城镇最高,湿地最低。标准化效应值分析表明,随机生态过程影响了湿地鸟类群落功能和谱系的构建过程,农...     

扬州泰州国际机场鸟类多样性及鸟击防控

鸟类群落多样性研究对机场鸟击防控有重要意义。国内机场现今均采用物种丰富度和均匀度等传统物种多样性指标来评价机场周边地区的鸟类群落, 该方法缺乏物种的生态系统功能和系统发育相关信息。为阐明机场鸟类群落多样性特点, 本文以扬州泰州国际机场为研究区域, 进行为期一年的调查, 从物种多样性、功能多样性、谱系多样性三个层次来研究。本研究共记录鸟类71种, 隶属13目33科, 雀形目鸟类物种数最多, 其次为鸻形目。从居留型看, 候鸟较多; 从区系上看, 广布种鸟类最多, 古北界和东洋界鸟类都较少。春季的FRic高于其他季节, 春、夏季的FEve和FDis高于秋冬季。FDiv在季节间无显著性差异, 群落物种的离散程度差异较小, 季节变化对FRic、FEve、FDis具有显著影响。各生境的FRic、FEve、FDiv无显著差异, FDis在湿地与草坪间存在显著性差异。栖息地类型的交错分布支持多种功能性状的鸟类, 使得各生境的鸟类功能分布无显著差异。谱系多样性分析发现, 鸟类群落呈现谱系发散趋势。结合鸟类多样性指数、分布系数及重要值, 严重危险鸟类有6种, 包括斑嘴鸭(Anas zonorhyncha)、珠颈斑鸠(Spilopelia chinensis)、夜鹭(Nycticorax nycticorax)、喜鹊(Pica pica)、家燕(Hirundo rustica)、八哥(Acridotheres cristatellus)。结合季节和生境的群落多样性特征, 机场需针对性地开展机场生态环境治理, 以应对危险鸟类在机场区域的活动。