是理信息系统与基于个体的空间直观景观模型

对空间直观的生态现象进行模拟的方法有多种 ,如反应扩散模型 (reaction- diffusion models) ,斑块模型 (patch models)等。这些方法已被应用到植物种群和群落 [13]以及动物种群 [16]的研究中。此外 ,还有一种方法是基于个体的模型方法 (individual-based models) (IBMs) ,它是一种基于有机体的模型(organism- based models) ,具有模拟个体间的差异和个体间相互作用的能力。模型的建立基于两条基本的生物学原理 ,由于遗传和环境的差异 ,有机体个体在生理和行为上的表现是不同的 ;有机体受与其相邻的周围其它有机体的影响最大。地理信息系…     

空间直观景观模型LANDIS Ⅰ．运行机制

空间直观景观模型是指在异质景观中模拟景观尺度上生态过程的空间直观模型．LANDIS是一个用于模拟森林景观干扰、演替和管理的空间直观景观模型．通过在样地尺度上跟踪以10年为间隔的物种年龄级,半定量化地描述火和风倒,及使用位数组表示物种年龄结构,LANDIS能同时在物种、样地和景观尺度上模拟各种生态过程及其相互关系．详细论述了LANDIS模型对种子传播、火、风倒和砍伐等生态过程的模拟,并讨论了模型中存在的一些不足．     

空间直观景观模型LANDIS在大兴安岭呼中林区的应用

应用空间直观景观模型(LANDIS),研究有采伐和无采伐预案下大兴安岭呼中林区的森林景观的长期变化。用APACK计算每一个物种及各年龄级的分布面积。为了研究物种分布格局的变化,计算了物种分布的聚集度指数。研究结果如下：(1)在无采伐预案下。火干扰模式为低频率大面积高强度火烧;在有采伐预下,火干扰模式为高频率小面积低强度火烧;(2)在无采伐预案下,火会造成各种群分布面积的强烈波动,但是对种群的年龄结构没有很大影响;在有采伐预案下,火对种群分布面积和年龄结构都没有很大的影响;(3)采伐能完全改变各种群的年龄结构。降低种群分布的聚集度,但是对各种群的分布面积并没有很大影响;(4)在有采伐预案下,各种群为增长型种群,增长量通过采伐取走,群落处于演替的干扰顶极状态;在无采伐预案下,各种群为稳定型种群(樟子松和偃松除外),大面积高强度火烧使群落产生较大的波动。结果表明,在呼中林业局,在没有人为干扰情况下,火干扰是森林景观变化的主导因素。自从有了人为干扰,采伐开始逐渐取代火干扰成为影响森林景观变化的主导因素。空间直观景观模型的一个挑战是模型的验证。由于缺乏详细的空间数据及模型模拟中的随机性,很难通过模型模拟结果与实地调查或遥感数据的比较进行验证。通过对火模拟、物种分布和物种组成的生态或生物学实现对模型进行验证。     

空间直观景观模型在呼中林区土壤侵蚀预测研究中的初步应用

土壤通用流失方程(USLE)已被广泛应用于大尺度的土壤侵蚀预测．在以往的土壤侵蚀研究中,由于只能获得静态的植被图,土壤通用流失方程只能用于土壤侵蚀的静态估算．空间直观景观模型能在大尺度上模拟植被动态,为土壤通用流失方程提供动态的植被因子,从而使土壤侵蚀的动态模拟成为可能．本研究结合空间直观景观模型LANDIS和土壤通用流失修正方程,以大兴安岭呼中林区为研究区。动态地模拟未来650年内有采伐和无采伐预案下的土壤侵蚀量;同时以无火无采伐预案下的土壤侵蚀为对比值．结果表明,土壤侵蚀量随时间变化呈周期性的波动,其波动程度在无火无采伐预案下最小,而在有火无采伐预案下最大;采伐对土壤侵蚀的影响没有火对土壤侵蚀的影响在空间上表现得明显,但是其累积效果则比火的影响强;降低采伐所产生的裸露土能有效降低年平均土壤侵蚀量,但是对土壤侵蚀动态变化的影响不明显;虽然采伐增加使平均土壤侵蚀量增加,但是也同时使土壤侵蚀的年际变化更趋于平稳．     

像元尺度上不确定性对空间景观直观模型模拟的影响

LANDIS模型是模拟自然和人为干扰下森林景观变化的空间直观景观模型。模型把景观概念化为由相同大小的像元或样地组成的格网。在每一个像元上,模型要求输入物种和年龄组信息。但是,由于研究区一般由成千上百万个像元构成,不可能通过实际调查获取每一个像元上的物种和年龄组信息。因此,采用了一种基于小班的随机赋值法从森林调查数据中获取每一个像元的物种和年龄组信息。该方法是一种基于概率的方法,会在LANDIS模型模拟的物种和年龄组信息的输入中引入不确定性。为了评价由基于小班的随机赋值法所引入像元尺度上的不确定性对模型模拟结果的影响,用蒙特卡罗模拟法进行不确定性分析。对LANDIS模型模拟的每一个物种,用众数年龄组发生频率来定量化单个像元上年龄组信息的不确定性,用所有像元上的众数年龄组平均发生频率来定量化年龄组信息在像元尺度上总的不确定性。平均发生频率越高,不确定性越低。为了评价基于小班的随机赋值法对景观尺度上模型模拟结果的影响,计算了每一个物种在整个研究区内的面积百分比和聚集度指数。变异系数越大,不确定性越高。对所有物种,年龄组信息不确定性在模型模拟的初期是比较低的(平均发生频率大于10)。种子传播、建群、死亡和火干扰使模型结果的不确定性随模拟时间增加而增加。最后,不确定性达到稳定状态,达到平衡状态的时间与物种寿命接近。此时,初始的物种和年龄组信息不再对模型结果有影响。在景观尺度上,物种分布面积百分比和由聚集度指数所定量化的空间格局并未受像元尺度上不确定性增加的影响。因为LANDIS模型模拟研究的目的在于预测总的景观格局变化,而不是单一的事件,所以,基于小班的随机赋值法可用于LANDIS模型的参数化。     

太湖流域景观空间格局动态演变

基于2000、2010和2015年的土地利用数据集,利用景观格局指数、动态变化模型、景观转移矩阵及CLUE-S模型预测的研究方法,对太湖流域景观空间格局动态演变进行分析.结果表明: 2000—2015年间,流域景观类型始终以耕地、建设用地为主,景观破碎化程度加强,分布呈现均匀趋势.从动态转移变化来看,耕地和建设用地变化显著,分别以2.1%和8.4%的速度减少和增加了6761和6615.33 km²;由景观转移可见,耕地减少部分主要转变为建设用地,有7866.30 km²的耕地转变成建设用地,占耕地变化量的91.6%,对建设用地增加的贡献率达到96.5%.各县市的耕地、建设用地变化趋势与整个太湖流域相同,其中,上海市中心城区、浦东新区、临安市、宝山区、闵行区、嘉定区和常州市的耕地和建设用地面积变化尤为突出.结合总量变化与CLUE-S模型模拟2030年景观格局动态演变表明,自然发展情景下耕地和建设用地的变化幅度最大;在生态保护情景下草地面积猛增,动态度达到54.5%;在耕地保护情景下耕地和建设用地的变化幅度骤减.     

黄土区农业景观空间格局分析

景观空间格局分析是景观生态学研究的核心问题之一。本文用地理信息系统,分维分析和统计分析相结合,以１∶１万土地利用现状图为基础,选取斑块大小、分维数、斑块伸长指数、多样性、优势度、相对丰富度、破碎度等指标,陕北米脂县泉家沟流域农业景观的空间格局。结果显示,乔木林地、坡耕地、果园、草地和梯田农地的分维数较低,坝地、水库、灌溉农田、居信用地和灌木林地的人维数较高,斑块形状较为复杂。随着斑块面积的增加,农     

景观空间动态模型研究现状和应重点解决的问题

分析了景观空间动态模型研究的现状及今后的重点发展方向。论文重点介绍了随机景观模型、邻域规则模型和景观过程模型(包括渗透模型、个体行为模型和空间生态系统模型)3类景观空间模型的发展现状、存在的主要问题以及对这些模型途径进行完善的有关工作,并从确证性分析、有效性分析与敏感性分析等3个方面阐述了模型检验技术的发展现状。最后,总结了未来景观空间动态模型发展中应重点解决的主要问题,即模型算法的优化、尺度转换、模型的复杂化与简化、模型检验与评价,通用模型的建立以及传统模型与社会经济因素衔接问题。     

生态模型的灵敏度分析

灵敏度分析用于定性或定量地评价模型参数误差对模型结果产生的影响,是模型参数化过程和模型校正过程中的有用工具,具有重要的生态学意义．灵敏度分析包括局部灵敏度分析和全局灵敏度分析．局部灵敏度分析只检验单个参数的变化对模型结果的影响程度;全局灵敏度分析则检验多个参数的变化对模型运行结果总的影响,并分析每一个参数及其参数之间相互作用对模型结果的影响．目前,在对生态模型的灵敏度分析中,越来越倾向于使用全局灵敏度分析的方法．但国内仍多采用局部灵敏度分析方法,很少采用全局灵敏度分析方法．文中详细论述了局部灵敏分析和全局灵敏度分析的主要方法(一次变换法、多元回归法、Morris法、Sobol’法、傅里叶幅度灵敏度检验法和傅里叶幅度灵敏度检验扩展法),希望能为国内生态模型的发展提供一个比较完善的灵敏度分析方法库．结合国内外的灵敏度分析发展现状,指出联合灵敏度研究、灵敏度共性研究及空间直观景观模型的灵敏度分析将为生态模型灵敏度分析研究中的热点和难点．     

兴安落叶松老头林对大兴安岭森林景观变化的影响研究

采用空间直观景观模型LANDIS ,以大兴安岭呼中林业局为研究区 ,研究对老头林进行采伐和不进行采伐预案下的森林景观变化动态。结果表明 ,在对老头林不进行采伐预案下 ,各物种的过熟林分布面积要高于进行采伐预案下的分布面积。老头林的存在能使森林景观组分和格局具有更高的稳定性 ,对采伐等干扰具有更大的抗性。因此 ,保护老头林对于大兴安岭森林的可持续发展具有重要的生态学意义。     

Species-area relationships from a spatially explicit neutral model in an infinite landscape

We use recently developed technical methods to study species–area relationships from a spatially explicit extension of Hubbell's neutral model on an infinite landscape. Our model includes variable dispersal distances and exhibits qualitatively different behaviour from the cases of nearest-neighbour dispersal and finite periodic landscapes that have previously been studied. We show that different dispersal distances and even different dispersal kernels produce identical species–area curves up to rescaling of the two axes. This scaling property provides a straightforward method for fitting the model to empirical data. The species–area curves display all three phases observed empirically and enable the exponent describing the power law relationship for species–area curves to be identified as the gradient at the central phase. This exponent can take all values between 0 and 1 and is given by a simple function of the speciation rate, independent of all other model variables.     

A spatially explicit model of patchy stomatal responses to humidity

Stomata of leaves can exhibit either temporally stable, spatially homogeneous behaviour or complex spatial and temporal dynamics, depending on environmental and physiological conditions. To test the ability of accepted physiological mechanisms to describe these patterns, we developed a simple, spatially explicit model of stomatal responses to humidity that incorporated hydraulic interactions among stomata. Model results showed qualitative agreement with experimental evidence for a number of phenomena: (1) at high humidities, whole-leaf steady-state conductance is a monotonic function of humidity; (2) the initial stomatal response following a perturbation in humidity is in the direction opposite to the final response, and (3) spatial dynamics include patch formation and self-organization similar to that observed in actual leaves. These comparisons do not eliminate other explanations, but do suggest that novel mechanisms need not be invoked to explain the diversity of spatial and temporal patterns of stomatal behaviour in leaves.     

Comparing clustered sampling designs for spatially explicit estimation of population density

Spatially explicit capture–recapture methods do not assume that animals have equal access to sampling devices (e.g., detectors), which allows for gaps in the sampling extent and nonuniform (e.g., clustered) sampling designs. However, the performance (i.e., relative root mean squared error [RRMSE], confidence interval coverage, relative bias and relative standard error) of clustered detector arrays has not been thoroughly evaluated. I used simulations to evaluate the performance of various detector and cluster spacings, cluster configurations (i.e., number of detectors arranged in a square grid), sampling extents and number of sampling occasions for estimating population density, the relationship between detection rate and distance to a detector from the animal's center of activity (σ) and base detection rates, using American black bears (Ursus americanus) as a case study. My simulations indicated that a wide range of detector configurations can provide reliable estimates if spacing between detectors in clusters is ≥1σ and ≤3σ. A number of cluster configurations and occasion lengths produced estimates that were unbiased, resulted in good spatial coverage, and were relatively precise. Moreover, increasing the duration of sampling, establishing large study areas, increasing detection rates and spacing clusters so that cross-cluster sampling of individuals can occur could help ameliorate deficiencies in the detector layout. These results have application for a wide array of species and sampling methods (e.g., DNA sampling, camera trapping, mark-resight and search-encounter) and suggest that clustered sampling can significantly reduce the effort necessary to provide reliable estimates of population density across large spatial extents that previously would have been infeasible with nonclustered sampling designs.     

基于个体的空间显性模型和遥感技术模拟入侵植物扩张机制

基于个体的空间显性模型和遥感技术,以互花米草为例,模拟了自1997到2010年的种群扩张动态,揭示了土地利用变化与潮间带高程的影响;并通过全局敏感性分析揭示了种子扩散、成体存活率、有性和无性繁殖等种群统计学特征对互花米草种群扩张的相对重要性。研究结果发现:1)有性繁殖与无性繁殖共同决定互花米草种群快速扩张;2)潮间带高程和土地利用变化显著影响模型预测的精度,对互花米草种群扩张有非常重要的影响;3)成体存活率与种子长距离扩散是影响互花米草种群扩张速度最重要的因素;无性繁殖比有性繁殖对种群扩张的影响更大;种子长距离扩散比本地扩散更为重要,同时,小概率的种子长距离扩散事件对种群扩张有非常重要的影响。为了经济有效地控制外来入侵植物的扩张,应该抑制种子的长距离扩散和移除种子长距离扩散形成的位于入侵前沿的小斑块。     

Temperature and prey quality effects on growth of juvenile walleye pollock Theragra chalcogramma (Pallas): a spatially explicit bioenergetics approach

A bioenergetics model for juvenile age‐0 year walleye pollock Theragra chalcogramma was applied to a spatially distinct grid of samples in the western Gulf of Alaska to investigate the influence of temperature and prey quality on size‐specific growth. Daily growth estimates for 50, 70 and 90 mm standard length (L_S) walleye pollock during September 2000 were generated using the bioenergetics model with a fixed ration size. Similarities in independent estimates of prey consumption generated from the bioenergetics model and a gastric evacuation model corroborated the performance of the bioenergetics model, concordance correlation (r_c) = 0·945, lower 95% CL (transformed) (L₁) = 0·834, upper 95% CL (transformed) (L₂) = 0·982, P < 0·001. A mean squared error analysis (M_SE) was also used to partition the sources of error between both model estimates of consumption into a mean component (M_C), slope component (S_C), and random component (R_C). Differences between estimates of daily consumption were largely due to differences in the means of estimates (M_C= 0·45) and random sources (R_C= 0·49) of error, and not differences in slopes (S_C= 0·06). Similarly, daily growth estimates of 0·031–0·167 g day^?1 generated from the bioenergetics model was within the range of growth estimates of 0·026–0·190 g day^?1 obtained from otolith analysis of juvenile walleye pollock. Temperature and prey quality alone accounted for 66% of the observed variation between bioenergetics and otolith growth estimates across all sizes of juvenile walleye pollock. These results suggest that the bioenergetics model for juvenile walleye pollock is a useful tool for evaluating the influence of spatially variable habitat conditions on the growth potential of juvenile walleye pollock.