1982—2020年内蒙古地区极端气候变化及其对植被的影响

内蒙古地处生态环境脆弱区,对气候变化尤为敏感。在全球气候变暖背景下,探究极端气候变化及其影响显得尤为重要。基于内蒙古地区115个气象站点1982—2020年的逐日气象数据,从强度、持续时间、频率3个维度出发计算了18个极端气候指数,在综合分析极端气候的时空变化特征的基础上,运用地理探测器和皮尔逊相关分析方法,定量评估极端气候对该区植被的影响。结果表明：(1)极端暖指数均呈增加趋势,说明1982—2020年期间内蒙古地区极端偏暖现象增多。(2)持续干旱日数与持续湿润日数呈减少趋势,说明39年来内蒙古地区连续性无降水天数和降水天数均减少。(3)极端气候指数与归一化植被指数(NDVI)的相关关系表现出明显的空间异质性,表明内蒙古不同区域NDVI对各极端气候指数的响应程度不同。(4)因子探测器结果表明极端降水指数相对于极端气温指数来说,对内蒙古植被生长变化的影响较大。研究结果可为内蒙古地区防灾减灾与生态修复工程提供一定的科学依据。     

基于高光谱特征的雅氏落叶松尺蠖虫口密度估算

【目的】多年来,蒙古高原典型落叶松害虫雅氏落叶松尺蠖Eeannis jacobsoni发生频繁,使森林生态系统遭到严重破坏。虫口密度可直接描述森林虫害严重程度,进而及时、快速获得害虫虫口密度信息显得极为重要。本研究旨在依据雅氏落叶松尺蠖暴发区的落叶松光谱实测数据和虫口密度数据,构建基于高光谱特征的虫口密度估算方法。【方法】以蒙古国后杭爱省和肯特省4个地点雅氏落叶松尺蠖暴发区为试验区。首先从这4个试验区选取不同程度受害的110株西伯利亚落叶松Larix sibirica样本树,调查虫口密度和测量冠层光谱反射率;其次通过光谱反射率数据获得微分光谱反射率(differential spectral reflectance, DSR)和计算改进型光谱指数(modified spectral index, MSI);再次运用多项式曲线拟合法,分析DSR和MSI对虫口密度的敏感性;然后借助连续投影算法(successive projection algorithm, SPA)提取敏感DSR和MSI;最后利用敏感DSR和MSI,结合多项式回归(polynomial regression, PR)和支持向量机回归(support vector machine regression, SVMR)算法,建立雅氏落叶松尺蠖虫口密度估算模型,并评定了其精度。【结果】DSR的敏感波段主要在黄边和红边波段内,其中572 nm的敏感性最显著(R²=0.5821,P<0.001),MSI的最敏感指数为TVI(R²=0.5386,P<0.001);TVI(R²_CV=0.6323,RMSE_CV=0.1513)比DSR₅₇₂(R²_CV=0.5581,RMSE_CV=0.1649)估算精度高,而多个DSR(R²=0.7309,RMSE_CV =0.1347)比多个MSI(R²_CV=0.6537,RMSE_CV=0.1453)更有估算潜力,其中SVMR模型性能始终优于PR模型,说明SVMR更加适用于虫口密度估算。【结论】MSI和DSR可作为虫口密度估算的敏感指标,多项式曲线拟合法能够挖掘MSI和DSR对虫口密度的敏感性;SPA是虫口密度敏感光谱特征提取的一种有效方法,其提取的DSR敏感指标和MSI敏感指数充分捕捉了针叶叶绿素吸收特征、水分吸收特征以及针叶细胞受损引起的反射特征。该研究不仅为利用航空航天遥感监测森林害虫虫口密度提供实验理论基础,而且为森林虫害遥感监测拓展了新途径。     

基于牧户尺度的草原火灾风险评价——以东乌旗汗敖包嘎查为例

草原火灾给牧区人民生命财产及牧区生境带来了严重的威胁。以牧区村落汗敖包嘎查为例，从牧户微观尺度出发，基于实地调查获取的牧民社会经济数据，并结合气象和遥感数据，运用自然灾害风险指数法、主成分分析法和加权综合法构建了汗敖包嘎查草原火灾风险评价指标体系，获取了汗敖包嘎查草原火灾风险分布图。结果表明：汗敖包嘎查草原火灾风险从中部地区向四周递减，西北部地区风险高于东部、南部地区，中、高风险区占研究区总面积的49.85%。研究结果从微观尺度为草原火灾风险评价提供了新的视角和参考。