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1.
赣江流域土地利用方式对河流水质的影响   总被引:13,自引:0,他引:13  
王鹏  齐述华  陈波 《生态学报》2015,35(13):4326-4337
赣江是鄱阳湖的最大支流,是鄱阳湖水污染物的主要来源,查明流域土地利用方式对赣江水质的影响和鄱阳湖的水环境保护具有重要意义。基于2012年对赣江7个主要支流NH+4-N、TP、CODMn和DO浓度的每月测定结果,通过不同空间尺度和土地类型等级划分,利用相关分析和冗余分析研究土地利用方式对赣江流域河流水质的影响。研究结果表明,子流域的土地利用方式对TP的影响大于缓冲区;对CODMn的影响在丰水期大于缓冲区,在枯水期小于缓冲区;对NH+4-N的影响在丰水期与缓冲区接近,在枯水期小于缓冲区;DO受土地利用方式的影响较小。水田中的丘陵水田是赣江水体TP和丰水期CODMn的主要来源;平原水田是枯水期CODMn的主要来源。居民建设用地中的城镇用地是赣江水体TP、NH+4-N和丰水期CODMn的主要来源,农村用地是CODMn的主要来源。水域中的水库坑塘是赣江水体TP和丰水期NH+4-N、CODMn的主要来源。  相似文献   
2.
湿地生态健康评价对于掌握湿地的健康状况、理解人类活动干扰对其影响及实施生态预警等有重要意义。鄱阳湖对于维持其流域甚至长江中下游的生态平衡十分重要,目前尚未建立起其较完善的生态健康评价指标体系。大型底栖无脊椎动物完整性指数(benthic macroinvertebrate-based index of biotic integrity, B-IBI)是广泛应用的湿地生态健康评价方法。基于30个采样点(7个参照点,23个受损点)的大型底栖无脊椎动物采样数据,构建鄱阳湖湿地的B-IBI指数,采用自然断点法划分非常健康、健康、一般、差和极差5个健康等级标准,据此评价湿地生态健康状况。研究表明:(1)基于B-IBI指数的鄱阳湖湿地生态健康评价结果为一般;(2)就采样点B-IBI分值而言,呈现出西部健康状况优于东部的格局,其中国家级自然保护区内状况较好,而工业区、城镇、农田及河流入湖口附近状况较差;(3)B-IBI指数与前期构建的景观发展强度指数(LDI)、栖息地环境质量指数(QHEI)以及植被完整性指数(V-IBI)具有显著相关性,表明基于不同指数的评价结果较为一致。本研究构建的B-IBI指数能为鄱阳湖湿地的生态健康评价和监测提供重要方法。  相似文献   
3.
基于底栖生物完整性指数的赣江流域河流健康评价   总被引:4,自引:0,他引:4  
底栖生物完整性指数(B-IBI)是最为广泛应用的水生态系统健康评价指数之一。根据2009—2010年期间赣江流域60个采样点的底栖动物数据(15个参照点,45个受损点),对17个生物参数进行分布范围、判别能力和Pearson相关性分析,确定了B-IBI指数体系由总分类单元数、甲壳和软体动物分类单元数、甲壳和软体动物%和BI指数构成。采用比值法统一各生物参数量纲,将各个生物参数分值加和得到B-IBI指数值。根据参照点的B-IBI值的25%分位数值最终确定赣江流域河流健康评价标准。评价结果表明,赣江流域60个采样点中19个为健康,19个为亚健康,14个为一般,8个较差。综合来看,赣江流域河流处于健康-亚健康状态:上游各支流中绵水、贡江、上犹江和桃江为健康状态,章水、濂水、梅江和平江为较差状态;中游各支流健康评价结果多为健康-亚健康状态,而乌江为较差状态;下游各支流为健康-亚健康状态;赣江干流上健康评价的结果均为健康。  相似文献   
4.
应用遥感-过程耦合模型(GLOPEM-CEVSA),模拟了2000-2006年江西省陆地植被净初级生产力(NPP),分析了其空间格局及其对气候因子的响应.本模型模拟数据与样点实测数据间呈显著的线性相关,复相关系数为0.85 (P<0.001).在全省主要植被类型中,常绿针叶林的NPP最高(1091.38 g C·m-2·a-1),其次是常绿阔叶林(846.09gC ·m-2·a-1)、灌丛(596.62 gC.m-2.a-1)和草地(325.50gC ·m-2·a-1).不同气候梯度上的NPP分布状况分析表明,在降水低于1900 mm的地区,随降水量增加NPP略有增加但幅度较小且波动较为剧烈;在降水量为1900 ~ 1950 mm的地区,降水越多NPP也越高,且增加显著;但在降水高于1950 mm地区,NPP则随着降水的增加而降低.在气温低于17℃的区域,温度越高NPP也较高,而在温度高于17℃的区域,NPP则随温度增加而降低.进一步分析低(<17.25℃)、均(17.25 ~18.55℃)、高(>18.55℃)3个气温区内空间上NPP与降水的关系发现,低温区和均温区主要植被以常绿针叶林为主,NPP较高,而高温区则以农田和灌丛为主,NPP较低且波动较大.  相似文献   
5.
利用2000-2008年的MODIS陆地产品MOD15A2(fPAR)与空间插值的气温和热带降雨观测卫星(TRMM)数据,分析了东南亚地区植被时空动态,主要分析了常绿阔叶林、灌丛草原、热带草丛和农田4种植被fPAR的年际变化、季节变化特征及其与气候的相关性.结果表明:(1)2000-2008年研究区植被的fPAR平均为47.58%,呈由西北向东南递增、沿海高于内陆的空间分布格局.(2)研究区87.34%的区域植被fPAR变化不显著.(3)fPAR能够反映植被时空动态,对气候变化具有较好的响应.fPAR的动态变化表明,不同区域的各植被生长年际变化各有差异,其所受气温和降水的影响程度也不同.  相似文献   
6.
叶辉  王军邦  黄玫  齐述华 《植物生态学报》2012,36(12):1237-1247
植被降水利用效率(precipitation use efficiency,RUE)是反映生态系统水、碳循环相互关系的重要指标.该文利用GLOPEM-CEVSA模型模拟了青藏高原2000-2008年植被净初级生产力(net primary production,NPP),以97个野外草地样点实测地上净初级生产力(above-ground net primary productivity,ANPP)对模拟NPP进行验证,模拟NPP与ANPP线性显著相关(R2=0.49,p < 0.001).利用降水量空间插值数据,分析了近9年青藏高原植被PUE的空间分布、主要植被类型的PUE及其与降水量之间的变化关系.结果表明:2000 2008年青藏高原地区植被年平均PUE沿东南向西北递减,降水量和气温对植被PUE有着重要的影响;PUE在不同植被类型间差异较大,其中农田PUE最高,高寒草甸PUE高于高寒草原.在不同降水区域植被PUE与降水量的关系不同,降水量低于90 mm的区域,植被PUE值最低((0.026±0.190)g C·m-2·mm-1,平均值±标准偏差)、波动最大(变异系数CV=721%),与降水量和气温不相关(p=0.38).降水量为90-300 mm的地区,植被PUE较低((0.029±0.074)gC.m2·mm-1,平均值±标准偏差)、波动较大(CV=252%),与降水量和气温显著相关(p<0.001),降水量和气温能够解释PUE空间变化的43.4%,其中降水量的影响是气温的1.7倍.降水量为300-650mm的区域占整个研究区的45%,主要植被类型为高寒草原,植被PUE较高((0.123±0.191)gC·m-2.mm1,平均值±标准偏差),CV为155%;植被PUE的空间变化与降水量和气温极显著相关(p< 0.001),降水量和气温能够解释植被PUE空间变化的97.8%,但以气温影响为主导,其影响是降水量的1.5倍.降水量为650mm的区域,植被PUE达到最高(0.26 g C.m-2.mm-1).降水量为650-845mm的区域主要是西藏林芝地区,植被以常绿针叶林为主,PUE最高((0.210±0.246)g C·m-2·mm-1,平均值±标准偏差)、波动最小(CV=117%);降水量和气温可解释植被PUE空间变化的93.1%(p<0.001),降水量的影响是气温的3.5倍,但其影响为负.  相似文献   
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