Canopy closure estimation in a temperate forest using airborne LiDAR and LANDSAT ETM+ data

Aims　Forest canopy closure is one of the essential factors in forest survey, and plays an important role in forest ecosystem management. It is of great significance to study how to apply LiDAR (light detection and ranging) data efficiently in remote sensing estimation of forest canopy closure. LiDAR can be used to obtain data fast and accurately and therefore be used as training and validation data to estimate forest canopy closure in large spatial scale. It can compensate for the insufficiency (e.g. labor-intensive, time-consuming) of conventional ground survey, and provide foundations to forest inventory.Methods　In this study, we estimated canopy closure of a temperate forest in Genhe forest of Da Hinggan Ling area, Nei Mongol, China, using LiDAR and LANDSAT ETM+ data. Firstly, we calculated the canopy closure from ALS (Airborne Laser Scanning) high density point cloud data. Then, the estimated canopy closure from ALS data was used as training and validation data to modeling and inversion from eight vegetation indices computed from LANDSAT ETM+ data. Three approaches, multi-variable stepwise regression (MSR), random forest (RF) and Cubist, were developed and tested to estimate canopy closure from these vegetation indices, respectively.Important findings The validation results showed that the Cubist model yielded the highest accuracy compared to the other two models (determination coefficient (R²) = 0.722, root mean square error (RMSE) = 0.126, relative root mean square error (rRMSE) = 0.209, estimation accuracy (EA) = 79.883%). The combination of LiDAR data and LANDSAT ETM+ showed great potential to accurately estimate the canopy closure of the temperate forest. However, the model prediction capability needs to be further improved in order to be applied in larger spatial scale. More independent variables from other remotely sensed datasets, e.g. topographic data, texture information from high-resolution imagery, should be added into the model. These variables can help to reduce the influence of optical image, vegetation indices, terrain and shadow and so on. Moreover, the accuracy of the LiDAR-derived canopy closure needs to be further validated in future studies.     

光合作用中水氧化放O_2的预备反应的探讨

许多学者利用强而短的闪光来研究绿色植物放O_2动力学过程以来,发现放O_2既需要光又需要暗的预备反应,即从H_2O到放O_2之间存在着放氧前体,并且认为放O_2的预备反应为PSⅡ所敏化。Joliot等(1969)与Kok等(1970)在继续研究放O_2动力学过程中分别观察到,开始两个闪光(第一、二闪光)的放O_2量几乎等于零,第三闪光产量最大,     

寄生被子植物的种子生理及其与寄主的相互关系

介绍了近年来有关寄生被子植物在种子萌发、吸器形成以及生长发育过程中与奇主的相互关系的研究进展情况。     

内蒙古大青山华北落叶松人工林乔木层碳密度年增量与气象因子的关系

以内蒙古大青山华北落叶松人工林为研究对象，通过树木年轮法和异速生长方程法，计算华北落叶松人工林生物量、碳密度及其年增量的年际变化，并分析碳密度年增量与气温、降水、湿度等气象因子的关系。研究发现：华北落叶松人工林碳密度随着林龄增加的变化曲线可用逻辑斯谛生长方程拟合，在1979—2016年，碳密度由1.05 t/hm~2增加到76.83 t/hm~2。华北落叶松人工林碳密度年增量存在显著的年际差异，总体上呈波动性的“慢-快-慢”趋势，碳密度年增量最高达到3.72 t hm^-2 a^-1,多年平均为2.05 t hm^-2 a^-1。华北落叶松人工林碳密度年增量与上年6月和当年6—8月的降水量显著正相关，与上年11月降水显著负相关；与上年11—12月、当年2月和12月的温度和大气相对湿度分别呈正、负相关；与上年7月、9月及当年8—9月的温度保持显著或极显著正相关。研究表明，温度、湿度和降水主要通过生长季的长短和土壤可利用水分及冬季的雪害冻害影响华北落叶松人工林的碳汇潜力，在未来该地区升温增湿的气候变化趋势下华北...     

基于长时间序列landsat数据的科尔沁沙地土地利用演变分析

以科尔沁沙地沙丘-草甸过渡带区域主要土地覆被类型为研究对象，以1987-2017年多时相Landsat TM/OLI遥感影像解译分类为基础，参考生态学植被演替研究方法，系统分析研究区30年来的土地利用/覆被动态演变规律，研究结果表明：（1）决策树法在复杂下垫面不同覆被类型的同步识别效果较好，所有影像分类精度均达到88%以上，分类效果较好，其中2017年分类精度最高为95.24%，达到了分类研究的要求；（2）研究区存在着"半灌丛-草甸地-灌丛"的植被结构特征，且整体表现为"南进北退"的变化趋势。结合土地利用动态度分析结果表明人类活动干涉下，研究区整体上遵循了半干旱区植被条件改善的一般规律，侧面反映该研究区域生态环境的持续不稳定性和脆弱性；（3）研究区覆被类型发生变化的总面积达到2623.59 hm²，总变化强度为63.76%。其中正向演替的比例为52.61%，以半灌丛面积的持续减小与沙地草甸面积的持续扩张为主要变化特征。但同时，半灌丛转为沙地的面积为184.95 hm²，表明以放牧为主的研究区同时发生着局部的逆行演变；（4）质心迁移结果反映了1987-2017年间，除人为影响较大的林地、草地以及耕地向北迁移外，其他植被类型的质心都有很明显的南迁，主要植被类型重心迁移距离依次由大到小为耕地 > 半灌丛 > 灌丛 > 沙地草甸 > 湿地草甸 > 林地。研究通过记录科尔沁沙地连续扩展的时空模式，展示了遥感-生态和时间序列影像在30 m分辨率下跟踪土地利用/覆被变化的潜力，为提高干旱半干旱区土地利用情况的动态监测效率，开展土地利用/覆被动态演变研究提供参考。     

科尔沁沙地典型固沙人工林地土壤水分时空特征及其对环境因子的响应

土壤水分时空动态特征对于干旱地区人工林的可持续经营与管理起着至关重要的作用。以位于科尔沁沙地南缘的樟子松和柠条固沙人工林为对象，于2018年11月-2019年11月连续观测了林地0-200 cm土壤剖面的含水量、温度及微气象因子，系统分析了土壤水分的时空变化特征及其对环境因子的响应。研究期内，两种林地土壤水分的季节变化可分为冻结期、补充期、消耗期和稳定期；依据土壤剖面的水分特征可分为易变层、活跃层和稳定层，但两种林地的分层深度有一定差异。在生长季内（5-10月），土壤含水量对大气降雨的响应随着土层深度的增加而减弱；降雨对樟子松人工林0-20 cm层土壤水分的影响极显著（P<0.01），对柠条人工林0-10 cm层的影响极显著（P<0.01）、20-60 cm层显著（P<0.05）。在土壤冻融周期内（2018年11月-2019年4月），两种林地的土壤均表现为"单向冻结"和"双向融化"的特点；土壤温度是影响冻融期内土壤含水量的关键因素，两者呈极显著的指数函数关系；樟子松和柠条人工林土壤的最大冻结深度分别为170 cm和190 cm，前者10 cm土层解冻时间要比后者晚11 d，可能与乔木树冠的遮阴作用有关。潜在蒸散与柠条林0-60 cm层、樟子松林0-20 cm和200 cm层的土壤水分呈极显著相关（P<0.01），而与樟子松林60 cm和160 cm层呈显著相关（P<0.05），这与树木蒸腾和土壤蒸发等综合作用有关。研究表明，由于两种人工林的树种组成、树冠大小、郁闭程度和根系分布等结构特征不同会导致林地土壤水分时空特征的异质性及其对环境因素响应的差异。     

Preliminary studies on leaf beetle, Galeruca daurica on grassland

沙葱萤叶甲Galeruca daurica Joannis是近年来严重危害葱属(AUium)植物建群草场的重要食叶害虫.该虫在内蒙古地区一年发生1代,以卵越冬.本文介绍了该虫生活史、生活习性、发生范围、发生面积、危害症状、生境特征、危害损失,并提出了防治策略.     

沙冬青AmNAC3转录因子基因在抗旱性和抗寒性中的功能鉴定

为了研究强抗逆植物沙冬青Am NAC3转录因子基因在抗旱性和抗寒性中的功能,首先利用半定量RT-PCR方法对该基因进行了表达分析。结果表明,在室内培养的沙冬青幼苗中,Am NAC3有一定量的基础表达,在干旱胁迫下其转录水平明显上调,而在低温胁迫下其表达上调较弱。然后利用5'RACE技术获得该基因的5'端序列及全长cDNA序列,并利用RT-PCR方法克隆到其全长编码区(846bp)。将编码区片段构建到植物表达载体上,利用农杆菌介导法获得转基因拟南芥。进一步分析表明,转基因拟南芥对于干旱和低温胁迫的抗性表型与野生型无明显差异,但其离体叶片的失水率和气孔开度均大于野生型。此外,转基因幼苗中气孔开闭相关基因ABI1和ABI2的表达量降低。这些结果表明,Am NAC3可能主要在响应干旱胁迫和调节气孔开闭及叶片保水性中发挥功能,而在抵抗低温胁迫中无明显作用。     

红花尔基不同龄级天然樟子松外生菌根真菌群落结构特征

红花尔基被誉为樟子松Pinus sylvestris var. mongolica的故乡,樟子松是我国北方主要的造林树种之一,也是典型的菌根依赖型树种。研究樟子松根围外生菌根真菌（ectomycorrhizal fungi,ECMF）群落结构特征对红花尔基沙地樟子松生态系统的保护具有重要意义。本研究以红花尔基天然樟子松根围土壤为研究对象,采用Illumina MiSeq测序技术研究了4个龄级（<10、11-20、21-30和31-40年,分别称作Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ龄级）天然樟子松根围土壤ECMF群落结构特征。结果表明：（1）测序共获得87 516条ECMF序列,划分为177个OTUs（operational taxonomic units,OTU）,隶属于2个门,4个纲,12个目,26个科,43个属。（2）Ⅳ龄级中Ace丰富度指数和Shannon-Wiener多样性指数均显著高于Ⅰ龄级（P<0.05）。（3）不同龄级根围ECMF优势属占比不同,Ⅰ龄级中占比最大的为Inocybe（42.55%）;Ⅱ和Ⅲ龄级中占比最大的均为Tricholoma,分别为31.64%和27.69%;Ⅳ龄级中占比最大的为Cortinarius（28.80%）。（4）冗余分析表明,土壤pH值对ECMF的影响程度最大,其次为速效钾和碱解氮;同时,不同理化因子对群落中优势属的影响也存在差异。