农田灌溉对印度区域气候的影响模拟

为满足人类对粮食的需求,全球灌溉农田面积迅速扩张,农田灌溉对区域气候的影响引起广泛地关注。利用区域环境系统集成模式(RIEMS2.0)和最新的土地利用变化资料,选取农田灌溉面积最大的印度区域作为研究区域,进行雨养农田和灌溉农田的对比试验,探讨农田灌溉对区域气候的影响。结果表明:(1)农田灌溉使得印度区域年平均气温降低1.4℃,年平均降水率增加0.35mm/d。农田灌溉对印度区域气候的影响存在明显的季节波动,季风前期及6月份该区域气候对下垫面变化的响应最为敏感;7-9月各气候要素变化较小。(2) 农田灌溉使得印度区域地表净辐射增加,且地表净辐射在潜热通量和感热通量之间的分配发生了较大的改变,潜热通量增加,感热通量减少;对地表起冷却作用;同时由于土壤湿度增加,蒸散作用增强,大气中水汽含量增加,潜热不稳定能量增加,导致对流性降水增加。     

生态环境移动数据采集系统研究与实现

针对快速、实时、有效采集并录入生态环境野外调查大样本量、多源数据的需求,充分应用移动GIS技术、移动智能终端、3G等现代信息技术优势,提出了基于ArcGIS for Mobile的移动数据采集方案,研究解决了包括系统运行机制、数据访问模式、移动数据库技术等面向全国生态环境野外调查的移动GIS关键技术,设计并研发野外调查移动数据采集系统。该系统采用C#和Java语言,以SQL Server 2008 为服务器端的数据库环境,在Microsoft Visual Studio 2008集成开发环境上实现设计开发,并在全国生态环境10年变化遥感调查与评估项目土地覆盖类型地面核查、生态系统参数野外观测等工作中予以应用。实践检验表明：该系统实现了野外调查数据的数字采集、智能校验、实时上传与有效管理,简化了填报程序,规范了填报内容,提高了工作效率,能够为生态环境相关的调查数据采集提供信息化支持。     

2001—2010年黄河流域生态系统植被净第一性生产力变化及气候因素驱动分析

基于MODIS-NDVI遥感数据,利用CASA模型分析黄河流域2001—2010年植被净第一性生产力（NPP）的空间分布格局,并结合同期气温和降水量数据,分别从不同空间和时间尺度上分析了黄河流域6种生态系统类型区域植被NPP的变化趋势,并对其与气候因素的相关关系进行分析.结果表明： 植被NPP空间分布呈西北低、东南高的分布特征,平均NPP年总量为108.53 Tg C,植被NPP的分布与生态系统类型呈现较高的相关性;2001—2010年,植被NPP总体呈上升趋势但波动较大,55.4%的面积呈现增加趋势,不同生态系统类型区域呈现不同的变化趋势;在年际水平上,黄河流域植被NPP变化与气候因素没有显著相关性,但在月际水平上呈现了较高的相关性,降水量和气温对植被NPP变化的影响作用相当;不同生态系统类型对气候因素呈现不同的相关性质以及时滞效应,草地对降水量的响应存在一定程度的时滞效应,荒漠对气温存在时滞效应.     

桂西北喀斯特区域植被变化趋势及其对气候和地形的响应

基于1999—2010年的SPOT NDVI数据,分析了河池市植被变化趋势及空间差异,并结合气象和地形数据分析了植被与气候、地形的关系。结果表明:(1)桂西北喀斯特地区植被变化总体上呈恢复趋势,年均气候因子对植被变化的作用不明显;(2)200—500m的海拔范围内植被恢复显著,但400—500m的海拔范围内有小面积植被退化现象,随着海拔增加,植被变化趋于稳定;(3)6—15°的坡度范围内植被恢复最显著,而2—6°及大于25°坡度范围存在植被退化的现象;(4)不同坡向上的植被恢复差异不明显,但随着坡向由阴坡转阳坡,植被总体恢复呈减小趋势。喀斯特地区人类生态建设取得一定成效,但由于人类活动的负面影响,在海拔400—500m、坡度大于25°的阳坡区域仍存在植被减少的现象。     

基于水文平衡的湿地退化驱动因子定量研究

作为地球上最为重要的生态系统类型之一,湿地与森林、海洋并称为地球三大生态系统。但是,近年来湿地生态系统退化速度远大于其他类型生态系统,开展湿地退化的定量评估分析研究对于湿地生态系统的保护和恢复具有重要意义。选择北京城市湿地为研究对象,利用卫星遥感数据分别提取得到1991年和2007年的湿地面积,基于湿地水量平衡理论和湿地水文方程方法,定量评估分析了导致湿地退化的原因和不同驱动因子的贡献率。结果表明:(1)与1991年相比,2007年北京湿地减少约6275.31 hm2,约占1991年北京湿地总面积的24.46%。显著退化区域主要发生在野鸭湖湿地和密云水库湿地,分别减少了约1377.69 hm2和4654.50 hm2。(2)引起湿地退化的自然驱动因子中,以降水减少、入境地表水减少和蒸发量增加为主,驱动湿地退化的贡献率分别为39.22%、14.05%和11.85%。引起湿地退化的人为驱动因子中,以城市扩展为主,驱动湿地退化的贡献率为3.42%,而技术进步所采取的节水措施等有利于湿地保护,贡献率为25.55%。     

基于智能体模型的青岛市林地生态格局评价与优化

设计并在GIS平台上开发了基于智能体的生态格局评价模型,以青岛市及周边地区林地为研究对象,分析不同林地空间格局及生态网络保护框架对于物种生存与扩散的影响.结果表明,与现状相比,不同等级的生态网络框架对物种种群数量与物种迁移都有明显提升,且等级越高的生态网络框架提升作用越明显.然而仅仅依靠生态网络框架不足以使研究区域林地系统形成功能上的相互连通,因此,在分析研究区域现状土地利用格局基础上,提出与湿地系统结合,在胶州湾周围及大沽河干流地区增加林地的空间布局.通过模型模拟分析,发现优化后的林地空间格局结合生态网络框架能有效提升林地之间的物种扩散.基于模拟结果,为研究区林地生态格局构建提出如下建议:(1)保证现有的规模较大的林地不被破坏;(2)青岛市中部湿地系统可以作为新增林地的理想区域;(3)生态网络框架可作为青岛市建立城市组团间生态间隔的空间参考.     

基于MaxEnt模型的道路对朱鹮繁殖地的影响

道路对野生动物适宜繁殖地影响的定量研究是目前道路生态学领域有待深入的内容之一.本文以国家一级保护动物朱鹮为研究对象,利用物种分布模型(SDM)中MaxEnt模型,通过对影响朱鹮繁殖地的环境变量进行自相关分析,剔除自相关系数大于0.8的环境变量,最终选择了10个环境变量为朱鹮繁殖地的影响因子,分别为最冷季度平均气温、景观类型、归一化植被指数、坡度、坡向、距水体距离、距水田距离、距高等级公路(县级及以上道路)距离、距低等级公路(乡镇和林间道路)距离、距居住地距离.通过对环境变量的贡献率进行分析表明: 最冷季度平均气温、景观类型以及距水田距离、距高等级公路距离是影响朱鹮筑巢的主要因子.分别研究了含道路变量(情景Ⅰ)、不含高等级公路(情景Ⅱ)以及不含低等级公路(情景Ⅲ)3种情景下朱鹮繁殖地适宜区分布.结果表明:道路对朱鹮繁殖地干扰影响显著,高等级公路的影响比低等级公路大,高等级公路和低等级公路的存在分别使朱鹮繁殖地适宜区的面积减小了66.23和35.69 km².朱鹮筑巢对高等级公路有明显的回避效应,平均回避距离为1500 m.本研究对未来制定朱鹮的保护管理措施具有重要意义,同时可为工程建设项目对野生动物的环境影响定量评价提供应用示范.     

落叶阔叶林冠层光合有效辐射分量的遥感模拟与分析

冠层绿色叶片(光合组分)的光合有效辐射分量(绿色FPAR)真实地反映了植被与外界进行物质和能量交换的能力,获取冠层光合组分吸收的太阳光合有效辐射,对生态系统生产力的遥感估算精度的提高具有重要的意义。研究以落叶阔叶林为例,基于SAIL模型模拟森林冠层光合组分和非光合组分吸收的光合有效辐射,研究冠层FPAR变化规律以及与植被指数的相关关系。结果表明,冠层结构的改变会影响冠层对PAR的吸收能力,冠层绿色FPAR的大小与植被面积指数及光合组分面积比相关;在高覆盖度植被区,冠层绿色FPAR占冠层总FPAR的80%以上,非光合组分的贡献较小,但在低植被覆盖区,当光合组分和非光合组分面积相同时,绿色FPAR不及冠层总FPAR的50%;相比于NDVI,北方落叶阔叶林冠层EVI与绿色FPAR存在更为显著的线性相关关系(R~20.99)。     

西藏昆仑针茅草原的基本特征

正昆仑针茅(Stipa roborowskyi)是青藏高原特有的寒旱生多年生密丛型禾草,广泛分布于藏南喜马拉雅山北坡和雅鲁藏布江谷地、阿里地区、羌塘高原中南部和昆仑山地,以及印度和克什米尔地区(Wu et al.,2006;中国科学院中国植被图编辑委员会,2007)。昆仑针茅草原是西藏重要的草原类型之一,但分布较为零散,没有像紫花针茅(S.purpurea)草     

2000-2010年黄河流域植被覆盖的时空变化

黄河流域位于干旱、半干旱和半湿润地区,生态环境脆弱,近年来,在气候变化和人类活动影响下,植被覆盖状况发生了变化。因此需要对黄河流域植被覆盖的变化进行监测,进而掌握流域植被的动态变化特征。在此背景下,利用2000-2010年的250 m分辨率的MOD13Q1数据来研究黄河流域植被覆盖区域的NDVI时空变化特征。采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验来研究NDVI的变化趋势特征,通过对Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验的结果和Hurst指数的结果的叠加,来研究NDVI的可持续特征。研究表明：1）从空间分布上看,黄河流域NDVI呈现出西部和东南部高,北部低的特征;2）从时间变化特征上看,2000-2010年植被覆盖区域年均NDVI均值在0.3-0.4之间波动,其中2000-2004年NDVI波动较大,但自2005年以来NDVI呈现快速增长的趋势;3）从变化趋势上看,2000-2010年黄河流域植被改善的区域远远大于退化的区域,改善的区域占植被覆盖区域总面积的62.9%,退化的区域占27.7%,9.4%的区域NDVI稳定不变;4）从可持续性来看,86.0%的植被覆盖区域NDVI呈现正向可持续性,即NDVI的可持续性较强;由变化趋势与Hurst指数的耦合信息得出,持续改善的面积占植被覆盖区域总面积的53.7%,持续稳定不变的区域占7.8%,持续退化的区域占24.5%,另外14.0%的区域未来变化趋势无法确定,持续退化和未来变化趋势无法确定区域的植被变化状况需要研究人员继续关注。