基于长时间序列Landsat影像的南方人工林干扰与恢复制图分析

基于1986年到2011年的Landsat影像,以南方人工林分布区域广东省佛冈县为例,运用Landsat生态系统自适应处理系统(LEDAPS)预处理生成标准的地面反射率数据构建Landsat时间序列堆栈(LTSS)用于Land Trendr算法监测人工林森林干扰与恢复的长时间序列变化,分析了连续24a森林干扰的年份变化、干扰量以及干扰持续的时间,验证了算法识别干扰的精度,并探讨了人工林干扰的驱动力。结果表明佛冈县的森林干扰较为剧烈,一般都在1000 hm~2。而1987、2002、2004、2005、2006、2007和2009年的干扰面积均超过2000 hm~2,其中1987、2007年两年的干扰面积达到6000 hm~2以上。相比森林干扰的变化,佛冈县的森林恢复面积随时间的变化相对平稳。通过对佛冈县森林干扰和恢复面积的趋势分析,发现20世纪80年代末到90年代森林干扰和恢复的面积基本少于2000年以后的变化面积,变化趋势比2000年以后的显得平缓;从2000年开始,森林干扰面积逐渐上升,总体面积变化趋势高于森林的恢复,但森林的恢复面积仍有所提升。其中,佛冈县的森林干扰持续1a时间的面积比例约38%,持续2a时间约28%,持续3a时间约25%,持续4a时间约7%,主要为短期急剧的干扰事件。另外,持续时间为4a以上的森林干扰和恢复的面积在佛冈县不超过100hm~2。2000年之前持续干扰和急剧干扰面积相当,变化比较平缓;到2000年之后,急剧干扰的面积远大于持续干扰,最高约达2800 hm~2,但两者都呈现波动上升的变化趋势。在选取的两个4km~2的样方中,基于影像光谱识别以及通过比对干扰资料的可视化验证方法表明算法结果与真实地表的解译信息较吻合,误差约为0.1km~2。利用长时间序列遥感影像进行森林干扰的自动化监测十分必要,导出的定性、定位与定量信息,一方面为可持续的森林经营奠定基础,另一方面为评价森林生产力与森林碳储量提供有效的数据支撑。     

基于InTEC模型的塔河森林净初级生产力影响因子定量分析

森林净初级生产力(NPP)是反映森林碳源/汇能力的重要参数,其时空变化同时受气象变化(大气温度、降水等)、大气成分变化(CO₂浓度、N沉降)和各种森林干扰的影响.然而,目前影响森林NPP变化的关键因子尚不明确.为了探究这一问题,本研究在综合考虑InTEC模型的干扰和非干扰因子的基础上,重新模拟了不同立地指数下的NPP-林龄关系,并嵌入1987—2015年林火数据,模拟1901—2015年塔河森林平均NPP变化特征,设计9种模拟情景定量分析1961—2015年不同影响因子对塔河森林NPP变化的贡献,并探究塔河森林NPP年际以及年代变化的主要影响因子,为森林经营提供指导性策略.结果表明: 1901—1960年,塔河森林NPP的变化趋势较为平稳,1960年以后NPP随干扰因子变化趋势显著.林火和立地指数(SCI)的引入,均在不同时间对NPP的分布特征产生了不同影响.1960年以后,塔河森林NPP大幅变化的主要原因是森林年龄和林火的干扰,其年际平均贡献率为-49%,其次是降水和CO₂,分别为-28%和17%,气温和氮沉降的平均贡献率分别为5%和1%.     

森林景观恢复过程中景观要素空间分布格局及其动态研究

在ARC/INFO支持下,应用空间趋势面分析法,采用统一网络样点取样法,通过对关帝山天然次生林区从1959年到1992年4个时期景观要素空间分布趋势的定量化分析,从高度异质和变化的复杂景观中,揭示了一些不随时间发生根本变化的森林景观空间分布格局及其主要控制因素,研究结果表明,以海拔,坡向和坡度为主要因素形成的立地条件空间格局和人为干扰的空间格局,共同控制着森林景观恢复过程及其空间格局;高海拔带上的森林恢复过程主要受立地条件格局的控制,景观要素的生态潜力高,而较低海拔和沟谷地段的森林恢复过程受人为活动的影响较强,景观要素生态潜力较低;不同海拔带上,坡度和坡向的作用有明显差异;总的来说,研究范围内随着海拔的降低,坡向的作用增强,但在低海拔带上由于人为干扰的作用增强,植被类型分布格局的变化较复杂。坡度对植被类型空间分布的作用以中高海拔带上最强,高海拔带上的作用不明显,中海拔带上的作用也有所下降,而在低海拔带上,由于坡度对人为干扰格局的显著作用和坡度对坡向效应的加强,出现坡度大森林植被分布多的情况,控制人为干扰的强度和曼延是森林景观恢复和建设规划中不容忽视的重要内容。     

喀斯特森林植被自然恢复过程中土壤可矿化碳库特征

2011年9月,采用空间代替时间方法,研究了茂兰自然保护区喀斯特森林自然恢复过程中土壤可矿化碳库的特征.结果表明: 研究期间,喀斯特森林自然恢复过程中不同深度土壤的总有机碳含量、可矿化碳含量和矿化速率随土层加深而减少,随恢复的进程而增加;累积矿化排放量及其速率随恢复的进程增加,其速率随培养时间延长而减小;矿化率随恢复的进程增加,而随土层加深的变化不明显;qCO₂值随恢复的进程和土层加深而递减;土壤可矿化碳与凋落物现存量及其分解质量损失率分别呈负相关(r=-0.796)和正相关(r=0.924);土壤生境由早期干扰强烈转向中后期日趋稳定,土壤的固碳能力由早期差、潜力大转向中后期强、潜力小.     

中国典型森林生态系统土壤水分时空分异及其影响因素

森林土壤水分作为物质与能量循环的载体影响林木生长与发育,并通过影响水分在陆气之间的循环与分配影响区域气候。基于我国不同气候带的9个森林生态系统定位观测站的长期观测数据,探究了2005-2016年中国典型森林生态系统土壤水分的空间分异及其时间动态,并进一步分析了影响其时空分异的环境因素。主要研究结论如下：（1）9个森林生态系统的土壤水分多年均值介于12.45%-36.30%之间,空间上呈现中温带、亚热带、热带土壤水分较高,暖温带土壤水分较低的分布特征。降水蒸散差（降水与蒸散的差值）可以解释我国森林生态系统土壤水分空间分异的62%（P<0.05）;（2）我国北部与东部季风区森林区域土壤水分呈上升趋势,降水上升是主因,其中暖温带北京、南亚热带鼎湖山与鹤山森林土壤水分上升趋势显著,增幅分别为0.67%/a、1.72%/a与0.69%/a;西南地区森林生态系统土壤水分呈下降趋势,该趋势由降水下降与蒸散上升共同导致,其中中亚热带贡嘎山及哀牢山森林生态系统土壤水分下降趋势显著,降幅分别为-1.77%/a与-0.94%/a;土壤水分时间分异与降水蒸散差的相关性最高（R=0.59,P<0.01）;（3）土壤水分呈下降趋势的森林生态系统中,春季土壤水分变化主导了年际变化,土壤水分上升的森林生态系统中,年际变化则是由秋、冬季主导。（4）与ERA-interim土壤水分再分析数据比较得出,两者在空间格局与变化趋势上均具有较高的一致性。CERN土壤水分观测数据反映了无人为干扰的自然条件下森林土壤-植被-气候之间的反馈作用,可为基于模型的土壤水分研究提供长时序的验证数据。     

运用Price生态方程解析森林受损响应机制与恢复过程

东北地区绝大多数原始天然林由于不合理采伐和严重破坏退化成次生林;搞清次生林向顶级群落恢复演变的过程中,树种丰富度变化效应、树种组成效应等相对影响大小,对于次生林经营实践具有重要指导意义.本文基于吉林蛟河大样地数据,以树种空间关系为出发点对Price生态方程进行多种划分,研究划分方法间关系及各效应随时间的变化.研究结果发现,不同划分方式间存在可加性;随着群落恢复时间的变化,树种丰富度引起的直接效应与间接效应占比基本持平,维持在0.4952～0.5048;树种丧失直接效应与共有树种效应是其余效应3倍以上.因此,在林业生产经营中不仅要关注经人为干扰后的树种数量变化,更要关注丧失与新增树种的影响,对应不同的森林恢复阶段采取不同的经营方式,避免破坏森林的生态系统功能.     

长江三峡库区土地利用/覆盖的长期变化

了解土地利用/覆盖的时空变化有助于揭示气候变化和人类活动对生态系统的影响,是开展生态系统管理的重要前提.长江三峡库区是我国重要的生态脆弱区,环境变化影响的复杂性显著,但目前对此仍缺乏系统了解.本文通过解译Landsat时序遥感影像,获取三峡库区土地利用/覆盖数据,研究土地利用/覆盖构成结构及其分布的长期时空变化特征,以揭示三峡库区土地利用/覆盖的演变规律,为深入了解生态脆弱区生态系统变化复杂性和区域生态系统管理提供科学依据.结果表明: 1990—2015年间,三峡库区土地利用/覆盖结构的空间异质性和变化显著,农田面积比例由66.2%降至40.4%,林地面积比例由31.3%增至53.5%,库区由农业景观转变为以森林、灌木林等为主的林地景观,建设用地和水体逐渐增加;林地逐渐向库区中部扩张,建设用地点状扩张;海拔500～1000 m和坡度15°～25°区域林地面积比例增长最明显,针叶林、针阔混交林和灌木林等植被类型增长最快.研究期间,三峡水库建设和各类生态恢复工程的实施促使区域土地利用/覆盖结构呈阶段性变化,总体表现为生态恢复趋势.积极的生态恢复措施有助于消减工程建设对区域生态环境的负面影响.     

干扰强度对亚热带米槠人促更新林土壤呼吸及其组分的影响

研究轻度干扰和重度干扰对亚热带米槠人促更新林土壤总呼吸、异养呼吸的影响.结果表明:与轻度干扰米槠林相比,重度干扰林的土壤呼吸及其各组分均下降,其中,自养呼吸(R_A,1.75 t C·hm^-2·a^-1)下降了40%.与轻度干扰林相比,重度干扰林土壤有机碳储量、细根生物量和凋落物量均显著降低.土壤温度可以分别解释轻度干扰林土壤呼吸(R_S)、异养呼吸(R_H)、自养呼吸(R_A)的84.7%、68.3%、5.1%,可以解释重度干扰林的84.4%、54.6%、21.7%.轻度干扰林和重度干扰林R_S、R_H、R_A的Q₁₀值分别为1.75、1.93、1.27和2.46、2.34、1.65.随着干扰强度的增加,森林生态系统碳储量降低,土壤呼吸下降,且土壤呼吸及其各组分对外界环境变化的响应更明显,生态系统表现出脆弱性,重度干扰下森林生态系统在短时间内难以恢复.     

江西省森林净初级生产力动态变化特征及其驱动因子分析

亚热带森林生态系统具有巨大的固碳潜力。净初级生产力(NPP)在碳循环过程中具有重要的作用, 受到气候变化、大气成分、森林扰动的强度和频度、林龄等因子的综合影响, 然而目前上述各因子对亚热带森林NPP变化的贡献尚不明确, 需要鉴别森林NPP时空变化的主要驱动因子, 以准确认识亚热带森林生态系统碳循环。该文综合气象数据、年最大叶面积指数(LAI)、参考年NPP (BEPS模型模拟)、林龄、森林类型、土地覆盖、数字高程模型(DEM)、土壤质地、CO₂浓度、氮沉降等多源数据, 利用InTEC模型(Integrated Terrestrial Ecosystem Carbon-budget Model)研究亚热带典型地区江西省森林生态系统1901-2010年NPP时空动态变化特征, 通过模拟情景设计, 着重讨论1970-2010年气候变化、林龄、CO₂浓度和氮沉降对森林NPP动态变化的影响。研究结果如下: (1) InTEC模型能较好地模拟研究区NPP的时空变化; (2)江西省森林NPP 1901-2010年为(47.7 ± 4.2) Tg C·a^-1 (平均值±标准偏差), 其中20世纪70年代、80年代、90年代分别为50.7、48.8、45.4 Tg C·a^-1, 2000-2009年平均为55.2 Tg C·a^-1; 随着森林干扰后的恢复再生长, 江西省森林NPP显著上升, 2000-2009年NPP增加的森林面积占森林总面积的60%; (3) 1970-2010年, 仅考虑森林干扰因子和仅考虑非干扰因子(气候、氮沉降、CO₂浓度)情景下NPP分别为43.1和53.9 Tg C·a^-1, 比综合考虑干扰因子和非干扰因子作用下的NPP分别低估7.3 Tg C·a^-1 (低估的NPP与综合考虑干扰因子和非干扰因子作用下NPP的比值为14.5%,下同)和高估3.6 Tg C·a^-1 (7.1%); 气候因子导致平均NPP减少2.0 Tg C·a^-1 (4.7%), 氮沉降导致平均NPP增加4.5 Tg C·a^-1 (10.4%), CO₂浓度变化及耦合效应(氮沉降+ CO₂浓度变化)分别导致平均NPP增加4.4 Tg C·a^-1 (10.3%)和9.4 Tg C·a^-1 (21.8%)。     

东北林区不同尺度森林的含碳率

准确估算森林生态系统碳储量对整个陆地生态系统碳循环及全球变化研究具有至关重要的作用.本研究利用2007、2008年东北林区(大兴安岭林区、小兴安岭林区、张广才岭和长白山林区)标准地调查数据及同一时期的一类样地清查数据,采用地面乔、灌、草生物量模型及实验室Multi N/C 3000分析仪测定的林木含碳率,计算不同尺度上森林生物量及碳储量,分析不同尺度森林含碳率的变化及稳定性.结果表明: 东北林区林木不同器官的含碳率差异明显,其平均含碳率为树叶(0.4448)＞树枝(0.4422)＞树皮(0.4398)＞树干(0.4351).张广才岭和长白山林区针叶林的含碳率高于阔叶林,而大、小兴安岭林区阔叶林的含碳率高于针叶林.研究区域森林的含碳率相对稳定,东北林区森林总含碳率为0.44.     

Forest disturbance and recovery in Peruvian Amazonia

Amazonian forests function as biomass and biodiversity reservoirs, contributing to climate change mitigation. While they continuously experience disturbance, the effect that disturbances have on biomass and biodiversity over time has not yet been assessed at a large scale. Here, we evaluate the degree of recent forest disturbance in Peruvian Amazonia and the effects that disturbance, environmental conditions and human use have on biomass and biodiversity in disturbed forests. We integrate tree-level data on aboveground biomass (AGB) and species richness from 1840 forest plots from Peru's National Forest Inventory with remotely sensed monitoring of forest change dynamics, based on disturbances detected from Landsat-derived Normalized Difference Moisture Index time series. Our results show a clear negative effect of disturbance intensity tree species richness. This effect was also observed on AGB and species richness recovery values towards undisturbed levels, as well as on the recovery of species composition towards undisturbed levels. Time since disturbance had a larger effect on AGB than on species richness. While time since disturbance has a positive effect on AGB, unexpectedly we found a small negative effect of time since disturbance on species richness. We estimate that roughly 15% of Peruvian Amazonian forests have experienced disturbance at least once since 1984, and that, following disturbance, have been increasing in AGB at a rate of 4.7 Mg ha⁻¹ year⁻¹ during the first 20 years. Furthermore, the positive effect of surrounding forest cover was evident for both AGB and its recovery towards undisturbed levels, as well as for species richness. There was a negative effect of forest accessibility on the recovery of species composition towards undisturbed levels. Moving forward, we recommend that forest-based climate change mitigation endeavours consider forest disturbance through the integration of forest inventory data with remote sensing methods.     

无锡惠山三种城市游憩林内细颗粒物(PM2.5)浓度变化特征

在2011年秋、冬季和2012年春、夏季的游憩时段内(5:00—19:00),对无锡惠山香樟林、湿地松林和栓皮栎林3种游憩林内PM_2.5质量浓度进行实时监测,并同步观测气象因子,分析了游憩林内PM_2.5浓度的时间变化规律及其影响因素.结果表明: 惠山3种游憩林内PM_2.5浓度年均值低于道路,湿地松林和香樟林内PM_2.5浓度年均值低于栓皮栎林;3种游憩林和道路的PM_2.5年均浓度低于无锡市背景值.游憩林内PM_2.5浓度的季节变化规律为夏季最低,秋季次之,春季最高;PM_2.5浓度在春、夏、冬季最低的是湿地松林,秋季最低的是香樟林,栓皮栎林在各季节的PM_2.5浓度都较高.PM_2.5浓度在四季的日变化近似于“单峰单谷”型,7:00—9:00和15:00—19:00各出现最大值和最小值.4个季节的湿度和温度与PM_2.5浓度均极显著相关,光照仅在冬季显著影响PM_2.5浓度,较小风速对PM_2.5浓度的影响不大.     

北方温带森林不同海拔梯度土壤碳矿化速率及酶动力学参数温度敏感性

采集长白山脉龙岗支脉老秃顶子南坡3个不同海拔梯度森林(岳桦林、针阔混交林、红松林)土壤,进行室内温度梯度培养试验,研究土壤碳矿化速率(C_min)和土壤β-1,4-葡萄糖苷酶(β_G)动力学参数及温度敏感性.结果表明： 海拔和温度对C_min均有显著影响,3种森林土壤C_min均随着培养温度升高而增加,且岳桦林土壤C_min最高.3种森林土壤碳矿化速率温度敏感性\[Q₁₀(C_min)\]大小为岳桦林>红松林>针阔混交林,但差异不显著.3种森林土壤β_G动力学参数最大反应速率(V_max)和米氏常数(K_m)均随培养温度升高而增加,V_max的温度敏感性\[Q₁₀(V_max)\]为1.78～1.90,K_m的温度敏感性\[Q₁₀(K_m)\]为1.79～2.00.岳桦林Q₁₀(V_max)/Q₁₀(K_m)值显著高于红松林和针阔混交林,表明高海拔岳桦林土壤有机碳水解酶动力学参数受温度升高影响最大.     

Temporal fragmentation of a critically endangered forest ecosystem

Landscape change and habitat fragmentation is increasingly affecting forests worldwide. Assessments of patterns of spatial cover in forests over time can be critical as they reveal important information about landscape condition. In this study, we assessed landscape patterns across the Mountain Ash (Eucalyptus regnans) and Alpine Ash (Eucalyptus delegatensis) forests in the Central Highlands of Victoria between 1999 and 2019. These forests have experienced major disturbance over the past 20 years through a major fire (in 2009) and extensive industrial logging. We found that around 70% and 65% of the Mountain Ash and Alpine Ash forest areas, respectively, were either disturbed or within 200 m of a disturbed area. Inclusion of planned logging increased these disturbance categories to 72% and 70%, respectively. We also found that the isolation of Mountain Ash core areas (patches of undisturbed forest >1000 ha) increased significantly (P < 0.05) over our study period, with the proximity between disturbed areas conversely increasing significantly (P < 0.05). This means that continued and planned disturbance through industrial logging will have an amplified adverse effect on remaining undisturbed ash forest patches, which will become smaller and more dispersed across the landscape.     

United States Forest Disturbance Trends Observed Using Landsat Time Series

Disturbance events strongly affect the composition, structure, and function of forest ecosystems; however, existing US land management inventories were not designed to monitor disturbance. To begin addressing this gap, the North American Forest Dynamics (NAFD) project has examined a geographic sample of 50 Landsat satellite image time series to assess trends in forest disturbance across the conterminous United States for 1985–2005. The geographic sample design used a probability-based scheme to encompass major forest types and maximize geographic dispersion. For each sample location disturbance was identified in the Landsat series using the Vegetation Change Tracker (VCT) algorithm. The NAFD analysis indicates that, on average, 2.77 Mha y^?1 of forests were disturbed annually, representing 1.09% y^?1 of US forestland. These satellite-based national disturbance rates estimates tend to be lower than those derived from land management inventories, reflecting both methodological and definitional differences. In particular, the VCT approach used with a biennial time step has limited sensitivity to low-intensity disturbances. Unlike prior satellite studies, our biennial forest disturbance rates vary by nearly a factor of two between high and low years. High western US disturbance rates were associated with active fire years and insect activity, whereas variability in the east is more strongly related to harvest rates in managed forests. We note that generating a geographic sample based on representing forest type and variability may be problematic because the spatial pattern of disturbance does not necessarily correlate with forest type. We also find that the prevalence of diffuse, non-stand-clearing disturbance in US forests makes the application of a biennial geographic sample problematic. Future satellite-based studies of disturbance at regional and national scales should focus on wall-to-wall analyses with annual time step for improved accuracy.     

基于机载激光雷达的中亚热带常绿阔叶林林窗特征

机载激光雷达(LiDAR)是一种新型主动式遥感技术,能直接获取多尺度高精度的冠层三维结构信息,将其推广到森林干扰生态学领域,可为林窗研究提供应用支撑.以湖南中亚热带常绿阔叶林为研究对象,利用小光斑LiDAR数据进行林窗识别和几何特征估测.选择合适的分辨率和内插方法生成冠层高程模型,采用计算机图形学方法估测林窗面积、边界木高度和形状指数,并进行野外观测验证.结果表明: 林窗识别率为94.8%,主要影响因素是林窗面积和林窗形成木类型;估测的林窗面积和边界木高与野外观测值呈较强线性相关,R²值分别为0.962和0.878,其中估测的林窗面积平均比野外观测值高19.9%,估测的林窗边界木高度平均比野外观测值低9.9%;区域内林窗密度为12.8个·hm^-2,占森林面积13.3%;林窗面积、边界木高和形状指数的平均值分别为85.06 m²、15.33 m和1.71,区域内多为较小面积、边缘效应不太显著的林窗.
     

基于RS/GIS的重庆缙云山自然保护区植被及碳储量密度空间分布研究

对森林植被类型和碳储量密度空间分布的研究,可以为森林生态系统服务功能和价值的提高、充分发挥"增汇减排"的碳库经营和管理工作提供重要的基础数据。利用缙云山高分辨率影像(WorldView-2)解译植被专题图和1∶10 000地形图生成数字高程模型,结合野外样方调查、文献中植被生物量回归(经验)模型和碳含量数据资料,在ArcGIS支持下对缙云山自然保护区植被和碳储量密度空间分布进行研究。研究显示,缙云山植被以针叶林为主(30%),人为干扰程度较高的灌木林也占有相当大的比例(21%),地带性顶级植被——常绿阔叶林面积较小(6%);碳储量密度为针阔混交林(74.23 Mg/hm2)>针叶林(62.97 Mg/hm2)>常绿阔叶林(62.65 Mg/hm2)>针竹混交林(59.84 Mg/hm2)>慈竹林(48.72 Mg/hm2)>毛竹林(47.88Mg/hm2)>灌木林(10.66 Mg/hm2),平均碳储量密度高于全国和同地区的平均值,达到了50.45 Mg/hm2;在空间分布上,针叶林在中高海拔(>500 m)和斜坡(>15°)以上优势明显,灌木林则相反,针阔混交林、常绿阔叶林的优势随着海拔升高或坡度增大而增加,植被的碳储量密度也随海拔的增高或坡度增大而增势明显。结果表明缙云山积累和存贮了较多的碳,"库"的功能强;而处于演替阶段初期的针叶林及灌木林明显占优,表明其在碳的积累上还有很大的提升空间,具有"汇"的潜能。此外,在较高海拔和较大坡度上的高碳储量密度,与人类的活动频度较小和对植被干扰较轻相关。因此可以推测,随着自然演替和保护区的封育改造、退耕还林及择伐补阔等森林管理措施的进行,将利于森林植被的保护、发育和更新,促使缙云山森林生态系统的碳储量密度进一步增大,碳"汇"潜能进一步增强,生态服务功能和价值得到进一步提高。     

青藏高原高寒荒漠区藏羚适宜生境识别及其保护状况评估

藏羚作为青藏高原高寒荒漠区濒危有蹄类动物的典型代表,其生境保护对于维持其种群存续具有重要意义.本文考虑食物、地形、水系等藏羚关键生境因子及道路、居民点等人为干扰因子,基于生境适宜性模型,对青藏高原高寒荒漠区藏羚的潜在及有效生境适宜性进行了模拟分析.同时,基于保护比例及单位面积对适宜生境的捕获效率,评估了研究区内阿尔金山、可可西里和羌塘国家级自然保护区及其各功能分区的保护情况.结果表明： 青藏高原高寒荒漠区潜在和有效适宜生境面积分别为2.84×10⁵和2.08×10⁵ km²,人为干扰造成的生境退化达16.1%.其中,阿尔金山、可可西里和羌塘保护区所覆盖的潜在适宜生境面积分别为2.01×10⁴、3.13×10⁴和1.26×10⁵ km²;考虑道路、居民点等人为干扰因素,其有效适宜生境面积分别为1.75×10⁴、2.81×10⁴和9.95×10⁴ km²,上述干扰因素导致的生境减损率分别为12.9%、10.2%和21.1%,表明羌塘道路、居民点等人为干扰相对较严重.尽管目前该区域3大保护区保护了藏羚2/3以上的适宜生境,体现了良好的保护效率,但仍存在一定游离于保护体系之外的保护空缺.在保护区功能区划水平上,除核心区外,缓冲区和实验区的保护比例和保护效率也不容忽视.为强化对藏羚等濒危有蹄类的保护,有必要在保护区和功能分区水平上对现有保护体系进行优化调整,减少保护空缺、优化功能分区,提高保护体系对生境保护的有效性,并预先保护物种适应气候变化的潜在庇护所.     

无锡惠山三种城市游憩林内细颗粒物(PM2.5)浓度变化特征

在2011年秋、冬季和2012年春、夏季的游憩时段内(5:00-19:00),对无锡惠山香樟林、湿地松林和栓皮栎林3种游憩林内PM_2.5质量浓度进行实时监测,并同步观测气象因子,分析了游憩林内PM_2.5浓度的时间变化规律及其影响因素.结果表明: 惠山3种游憩林内PM_2.5浓度年均值低于道路,湿地松林和香樟林内PM_2.5浓度年均值低于栓皮栎林;3种游憩林和道路的PM_2.5年均浓度低于无锡市背景值.游憩林内PM_2.5浓度的季节变化规律为夏季最低,秋季次之,春季最高;PM_2.5浓度在春、夏、冬季最低的是湿地松林,秋季最低的是香樟林,栓皮栎林在各季节的PM_2.5浓度都较高.PM_2.5浓度在四季的日变化近似于“单峰单谷”型,7:00-9:00和15:00-19:00各出现最大值和最小值.4个季节的湿度和温度与PM_2.5浓度均极显著相关,光照仅在冬季显著影响PM_2.5浓度,较小风速对PM_2.5浓度的影响不大.