林地叶面积指数遥感估算方法适用分析

叶面积指数是与森林冠层能量和CO2交换密切相关的一个重要植被结构参数,为了探讨估算林地叶面积指数LAI的遥感适用方法和提高精度的途径,利用TRAC仪器测定北京城区森林样地的LAI,从Landsat TM遥感图像计算NDVI、SR、RSR、SAVI植被指数,分别建立估算LAI的单植被指数统计模型、多植被指数组合的改进BP神经网络,获取最有效描述LAI与植被指数非线性关系的方法并应用到TM图像估算北京城区LAI。结果表明,单植被指数非线性统计模型估算LAI的精度高于线性统计模型;多植被指数组合神经网络中,以NDVI、RSR、SAVI组合估算LAI的精度最高,估算值与观测值线性回归方程的R2最高,为0.827,而RMSE最低,为0.189,神经网络解决了多植被指数组合统计模型非线性回归方程的系数较多、较难确定的问题,可较为有效的应用于遥感图像林地LAI的估算。     

基于多时相中巴资源卫星影像的冬小麦分类精度

中巴资源卫星2号星（CBERS-02）具有较高的空间分辨率和较丰富的光谱信息,对植被有较强的探测能力.利用2006—2007年北京地区冬小麦生育期早期的5景CBERS-02卫星影像,计算了各时相和不同时相组合的主要地物类型及冬小麦的光谱可分性距离,进行了监督分类,同时,结合高分辨率航空和卫星遥感影像,构建了训练样本和验证样本,对利用CBERS-02卫星提取的生育早期的冬小麦进行了时相分析和精度评价,并与同期TM影像提取结果进行对比.结果表明：时相是影响冬小麦分类的主要因素,不同光学传感器的遥感影像也会影响分类精度;多时相组合有利于提高冬小麦的提取精度,与单时相冬小麦提取的最高精度相比,最佳时相组合的制图精度提高了20.0%、用户精度提高了7.83%;与TM数据相比, CBERS-02卫星影像的冬小麦分类精度略低.     

气候变暖背景下青藏高原草本植物物候变化空间换时间预测

气候变暖背景下的植物物候变化广受关注, 然而常用的植物物候变化预测模型未充分考虑植物对环境的适应性, 给预测结果带来了较大的不确定性。该文基于2002-2011年青藏高原10个站点的地面物候观测资料以及年平均气温数据, 对空间换时间模型预测车前(Plantago asiatica)和蒲公英(Taraxacum mongolicum)各主要物候事件(展叶始期、开花始期和黄枯普遍期)变化的可行性及其在升温背景下的变化规律进行了分析。首先利用不同海拔高度的气温和物候事件分别与地理因子(经度、纬度和海拔)建立多元线性回归模型, 然后在此基础上剔除经度和纬度的影响, 单独考察海拔变化所引起的气温与植物物候变化, 最后以海拔高度作为桥梁来考察物候变化与温度变化的关系。结果表明, 采用各站点对应的海拔高度来模拟年平均气温空间差异的R²均大于0.89, 表明海拔梯度可以用来反映时间尺度下的年际温度变化; 车前和蒲公英各物候事件发生日期拟合值均与海拔高度变化关系显著, R²均大于0.70, 表明海拔变化是影响它们各物候事件变化的主要地理因子; 在物候事件发生日期拟合值和年平均气温拟合值的回归方程中, R²均大于0.93, 说明基于不同海拔高度模拟得到的年平均气温变化可以对时间尺度上车前和蒲公英的物候事件变化进行预测。空间换时间预测表明, 温度每升高1 ℃, 车前展叶始期和开花始期分别提前5.1和5.4 d, 而黄枯普遍期推迟4.8 d; 蒲公英展叶始期和开花始期分别提前6.5和7.8 d, 而黄枯普遍期推迟6.7 d。     

用遥感和地理信息系统研究传染病时空分布

和其他物种迁移或生物入侵过程类似, 传染病的时空传播与流行伴随着人类活动的全球化而加剧. 以血吸虫病时空传播流行定量模拟为例, 提出一种对已知传染源→媒介→宿主传播关系前提下的疾病传播的时空动态概念模型. 用西昌郊区血吸虫病流行区为例, 证明这类概念模型的可行性. 展示了遥感和地理信息系统在这类模型中具体的应用方法. 利用建立的模型, 模拟给不同村居民服药所达到的不同效果, 证明这类模型在传染病防治和控制中可以起到空间决策支持的作用. 本文介绍的模拟方法对鼠疫、肾综合征出血热、莱姆病等传染病有直接借鉴意义; 遥感和地理信息系统方法对其他有关的传染病, 甚至生物入侵过程的研究有所帮助.     

中国人类遗传资源共享利用的标准化研究

中国人类遗传资源平台是国家自然资源科技共享平台的一部分。为规范我国人类遗传资源的收集、整理、整合、保存及共享利用, 在我国相关法律法规的支持下, 作者参照国内外资源整合成功的经验, 对我国人类遗传资源的整理整合及共享利用的标准化进行了研究, 文中简要报道人类遗传资源整理整合、数据库建设及共享利用的标准化研究结果。     

利用模拟退火算法优化Biome-BGC模型参数

生态过程模型建立在明确的机理之上,能够较好地模拟陆地生态系统的行为和特征,但模型众多的参数,成为模型具体应用的瓶颈。本文以Biome-BGC模型为例,采用模拟退火算法,对其生理、生态参数进行优化。在优化过程中,先对待优化参数进行了选择,然后采取逐步优化的方法进行优化。结果表明,使用优化后的参数,模型模拟结果与实际观测更为接近,参数优化能有效地降低模型模拟的不确定性。文中参数优化的过程和方法,可为生态模型的参数识别和优化提供一种实例和思路,有助于生态模型应用区域的扩展。     

基于过程模型的长白山自然保护区森林植被净第一性生产力空间尺度转换方法

净第一性生产力(Net Primary Productivity,NPP)是反映林分和生态系统结构特征的最重要的参数之一,其空间分布可为自然资源管理和可持续发展提供高度综合的信息,是全球变化和碳循环研究中的一个非常重要的组成部分。为了得到NPP的空间尺度转换算法,利用改进的北部生态系统生产力模拟模型(Improved Boreal Ecosystem Productivity Simulator,IBEPS),分别采用高分辨率(30m)的ETM 和低分辨率(1km)的MODIS遥感数据,模拟了长白山自然保护区不同分辨率森林植被的净第一性生产力。对模拟得到的30m分辨率的NPP结果,采用尺度上推(upscaling)的方法将其转换为1km分辨率的NPP结果(分布式的NPP,Distributed NPP),并将转换后的NPP与直接利用1km分辨率的遥感数据计算得到的NPP结果(聚合式的NPP,Lumped NPP)进行比较,以分布式模式计算的结果为基准,对聚合式的计算结果进行尺度效应校正。在对NPP进行尺度效应校正时,根据不同分辨率下土地覆盖类型(Land cover)的亚像元面积比信息,采用基于结构的分析方法对模拟的NPP结果进行校正,结果表明经过尺度效应校正后NPP的模拟精度要比原始的NPP计算精度有所提高,相关系数从校正前的0.898提高到0.960,标准偏差由校正前的49.84gC/m2减小到41.02gC/m2。采用这种方法可以很好的解决大尺度遥感应用的需要,为定量遥感分析和应用提供理论基础。     

锡林郭勒盟煤电基地开发生态脆弱性评价

内蒙古锡林郭勒盟国家大型煤电基地的建设,对我国华北和华东区域能源安全具有重要的作用。但随着锡盟大型煤电基地的开发,其对锡林郭勒盟这一具有重要生态屏障功能的典型草原区的生态环境造成不利影响。通过对区域生态敏感性、生态弹性及生态压力的系统研究,建立了基于生态敏感性、生态弹性及生态压力的生态脆弱性评价模型,对该区域生态脆弱性进行了评价。结果表明,锡盟地区总体生态环境质量较好,但呈现由东北向西南递减的特征。研究为锡林郭勒盟国家大型煤电基地的开发建设,区域协调发展与生态环境保护提供理论支持。     

2001-2019年中国自然保护区生态环境质量时空变化特征及其驱动力

自然保护区对维护生物多样性,改善生态环境质量具有重要作用。然而,我国自然保护区生态环境质量变化及其对自然因素与人类活动的响应规律还不清晰,理解这些规律对我国的生态文明建设以及生物多样性的保护具有重要意义。基于2001—2019年中国历史高分辨率生态环境质量数据CHEQ数据集以及自然因素,利用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验以及多元回归残差分析等方法,探究了2001—2019年中国自然保护区的生态环境质量时空变化特征及其对自然因素与人类活动驱动因素的响应。结果表明：(1)我国自然保护区的CHEQ指数呈现多阶段波动变化,总体呈小幅度下降趋势,平均趋势率为-0.54×10^-3/a;在空间上,中国自然保护区CHEQ变化趋势值呈“南高北低,东高西低”的分布格局;(2)自然因素与人类活动的共同作用是我国自然保护区生态环境质量恶化的主要原因,且恶化区域主要分布在自然保护区的实验区和缓冲区。其中自然因素对我国自然保护区生态环境质量变化的影响在-3×10^-3/a—0/a之间,人类活动的影响在-1×10^-3     

淮河流域暖季极端高温干旱复合事件的演变特征及其与气候和植被的关系

使用淮河流域1981年至2020年的149个气象站点的气温和相对湿度数据,分析了流域暖季极端高温干旱复合事件(Compound Drought and Heat Events,CDHEs)的时空演变特征,并通过趋势分析和相关分析法探讨了CDHEs与气候和植被的关系。结果表明:①CDHEs的发生日数在年代际尺度上呈现明显的增加趋势,并且范围扩大,频发区逐渐向淮河流域中西部移动;②在年际尺度上,CDHEs随时间序列呈显著的波动上升趋势,空间分布上以西北部为中心向四周递减。连续CDHEs事件呈年际变化,最大2至4天的连续事件存在波动,2019年达到高峰,并且在流域内零散或成片出现;③在月际尺度上,CDHEs的发生日数在6月最多,其次是5月、7月、9月和8月。淮河流域入汛前的旱情和入汛后的旱涝急转都容易导致CDHEs发生,而且随着月际变化向南移动;④CDHEs对水热条件和大气环流具有特别的敏感性。在850hPa反气旋和500hPa显著高压异常的控制下,高温、低湿、高蒸发和降水少的气候背景有利于淮河地区CDHEs的形成,尤其是在淮河中西部地区。因此,CDHEs的发生与气候变化密切相关;⑤CDHEs与植被生长也存在显著关系。CDHEs与GPP呈显著的负相关,而与NDVI呈显著的正相关,显著地区的土地类型以耕地和城乡、工矿、居民用地为主。GPP和NDVI的不同步可能是因为多种因素的非线性相互作用,而不仅仅是单一因素的影响。此外,对于GPP和NDVI来说,土壤含水量至关重要。总之,本文对淮河流域CDHEs的时空分布特征进行了深入研究,并探讨了其与气候和植被的关系。研究结果可以为该地区的气象灾害防御和生态环境保护提供科学依据和参考。