基于地理加权回归拓展模型的天然次生林碳储量空间分布

为精准获取区域尺度天然次生林的碳储量及其空间分布格局,以吉林省汪清林业局浪溪林场的天然次生林为研究对象,基于165块局级固定样地,以林分因子、地形因子和土壤因子为影响因子,将普通地理加权回归模型(GWR)作为基础,从空间维度、参数异质性特征和残差空间自相关性3个方面进行改进,构建7类拓展模型,即地理海拔加权回归模型(G...     

林网保护区冬小麦生长过程的数值模拟

给出了一个模拟冬小麦生长过程的产量生态学模式,并对黄淮海平原林网保护区冬小麦的生长过程进行了数值模拟.模型输出变量包括作物的叶面积指数,根、茎、叶、籽等地上和地下器官生物量,以及与作物生长密切相关的土壤水分变化情况、作物水分利用率、光合/呼吸效率等生理生态因子.结果表明,由于林网地区小气候条件的改善,使得农林复合系统较之单作农田有更强的抗旱能力,在干旱的1994年,林网保护下的农林复合系统生产力较单作农田提高11.6%左右.模式输出的小麦地上部分生物量与生长监测资料十分一致.     

基于混合泊松分布的新生突变识别算法

对个体而言,不经父母遗传而后天获得的突变称为新生突变,绝大多数癌症都起自新生突变。构建快速精确的变异识别算法将有助于对癌症的研究。然而,针对前期新生突变识别算法准确率不高,且耗时多等问题,本文引入了基于变异位点的先验概率分布模型,运用基于混合泊松分布的期望最大化（EM）算法对新生突变识别算法进行改进与优化,研究了有亲缘关系的新生突变的识别,并在识别精度与运算速度方面与已有算法进行对比。结果表明,基于混合泊松分布的 期望最大化算法在提高运算速度的同时降低了假阳性比率,具有良好的识别效果。     

基于混合泊松分布的新生突变识别算法北大核心CSCD

对个体而言,不经父母遗传而后天获得的突变称为新生突变,绝大多数癌症都起自新生突变。构建快速精确的变异识别算法将有助于对癌症的研究。然而,针对前期新生突变识别算法准确率不高,且耗时多等问题,本文引入了基于变异位点的先验概率分布模型,运用基于混合泊松分布的期望最大化(EM)算法对新生突变识别算法进行改进与优化,研究了有亲缘关系的新生突变的识别,并在识别精度与运算速度方面与已有算法进行对比。结果表明,基于混合泊松分布的期望最大化算法在提高运算速度的同时降低了假阳性比率,具有良好的识别效果。     

辽东山区次生林物种多样性的空间分布及尺度效应

以辽东山区次生林为研究对象,分析4 hm²样地Gleason丰富度指数、Simpson优势度指数、Shannon多样性指数和Pielou均匀度指数的空间分布特征及其与尺度的关系.结果表明: 4个多样性指数的空间分布均表现出较高的空间异质性;4个多样性指数的方差随尺度的增加其变化趋势有所差异;4个多样性指数的变异系数随尺度的增加呈下降趋势;乔木层的4个多样性指数值高于灌木层,且随尺度增加其变化趋势有所差异.在分析辽东山区次生林物种多样性时应考虑尺度效应.     

基于地理加权回归模型探究环境异质性对秦岭大熊猫空间利用的影响

环境异质性对野生动物分布的影响具有明显的空间不均匀性。传统分析中多采用经典线性回归模型来量化野生动物分布与环境变量之间的关系,难以准确反映物种-环境关系的空间异质特征。地理加权回归(GWR)是近年来提出的一种新的空间分析方法,通过将空间结构嵌入线性回归模型中,以此来探测空间关系的非均匀性。以秦岭大熊猫为例,应用GWR模型分析大熊猫空间分布与环境异质性特征之间的潜在关系,并同经典的全局最小二乘回归法(OLS)进行比较。结果表明,GWR模型的AIC、R²和校正R²均显著优于OLS模型,GWR模型的局部回归系数估计能够更加深刻地揭示大熊猫空间分布与环境变量间的复杂空间关系,且GWR模型能够为物种的科学保护提供更加有效的理论支撑。因此,GWR模型可为探究物种-环境关系的空间异质特征提供一种新的方法,在物种栖息地选择与利用研究中具有一定的应用前景。     

基于地理加权模型的南设得兰群岛北部南极磷虾渔场空间分布影响分析

结合南极磷虾渔业科学观察员收集的渔业数据和海洋环境数据,本研究利用地理加权回归模型(GWR),分析了具有空间属性的虾群深度和离岸距离两个因子,以及海水表温对南设得兰群岛北侧水域南极磷虾渔场空间分布的影响.结果表明:各年南极磷虾渔业单位捕捞努力量渔获量(CPUE)在空间上的分布无显著的集聚性;2010和2013年,3个因子之间存在空间自相关性(正相关),而2012和2016年则无自相关性.GWR模型结果显示,3个因子对CPUE的空间分布具有不同程度的影响,影响程度大小依次为虾群深度>离岸距离>温度.拟合结果发现,南设得兰群岛东、西两侧水域中表温对CPUE空间分布的影响与其他两个因子具有相反的趋势.虾群深度和离岸距离对CPUE的空间效应主要表现为负相关,但存在着年际和区域性差异.本研究结果可为南极磷虾渔场形成机制研究提供方法上的参考.     

基于GWR模型的伊河流域土壤有机碳空间分布特征及影响因素分析

土壤有机碳作为陆地碳库主体,其分布特征及与驱动因素的空间关系对土壤碳周转过程有重大影响。通过野外调查、采样和室内分析,基于地理加权回归（GWR）模型结合9个环境和土壤变量,建模分析伊河流域土壤有机碳空间分布状况,以及影响其分布的主要因素。研究发现,流域表层土壤有机碳在3.37-38.34 g/kg之间,上、中、下游有机碳分布存在空间差异,其中上游差异最大,下游差异最小。相关分析表明,有机碳与土壤理化性质相关性显著,与年平均气温以外的环境因子相关性不显著。GWR模型较好地预测了伊河流域土壤有机碳空间分布,局部决定系数在0.49-0.64之间,自下游到上游,决定系数逐步升高,对上游的预测精度最高。分析发现,在海拔较高的中上游区域,土壤有机碳含量主要受立地环境、成土母质和地表覆盖的影响;在中上游低山丘陵区,人类活动和环境因素共同影响了土壤有机碳含量;在中下游平原区农业活动和化肥投入是造成土壤有机碳含量较高的主要因素。研究揭示了各因素对有机碳影响的空间分异特征,可为伊河流域土壤生态系统的合理发展和管理提供依据。     

空间误差模型在黑龙江省森林碳储量空间分布的应用

基于黑龙江省2010年一类调查数据和重点公益林检测样地（5075块）数据以及同期黑龙江省、吉林省和内蒙古自治区59个气象站的气象数据,以森林碳储量为因变量,以胸径、每公顷株数、海拔、坡度及降雨与温度的乘积因子作为自变量,利用GeoDA软件构建空间误差模型,用全局Moran I 来描述不同空间尺度下模型残差的空间自相关性,计算最佳带宽（25 km）下的局域Moran I来表现模型残差的空间分布,计算组内方差来解释模型残差的空间异质性,最后将模型的预估结果生成黑龙江省森林碳储量的空间分布图.结果表明： 黑龙江省森林碳储量的分布具有空间效应;本文所选林分因子、地形因子及气象因子都显著影响森林碳储量的空间分布,胸径是最主要的因子.空间误差模型可以很好地解决模型残差的空间自相关性及空间异质性.由模型的预估结果可以看出,森林碳储量的空间分布存在很大差异,张广才岭、小兴安岭及大兴安岭地区是森林分布较密集的区域,松嫩平原地区的森林碳储量分布较少,完达山地区处于中等水平.
     

基于带宽优选地理加权回归模型的深圳市植被碳储量反演

植被碳储量估测是自然资源监测的重要内容,遥感技术结合地面样地进行反演可以获得区域范围内植被碳储量的空间连续分布,弥补了传统人工抽样调查估测的不足。然而,现有的参数和非参数遥感估测模型大多忽略了样地数据的变异与空间自相关关系。研究以Landsat 8 OLI影像为数据源提取遥感变量,结合植被碳储量实测调查数据,利用最小信息准则(AICc)、最大空间自相关距离(MSAD)和交叉验证(CV)分别确定最优带宽,组合Gaussian、Bi-square和Exponential核函数构建地理加权回归(GWR)模型估算深圳市植被碳储量,并与多元线性回归(MLR)进行比较,选择最优模型绘制深圳市植被碳储量空间分布图。研究结果表明,GWR模型整体精度优于MLR模型,GWR模型的决定系数(R~2)均高于MLR模型,且均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)显著降低。带宽和核函数的选择对GWR模型估测结果产生了显著影响。以CV确定带宽、Exponential为核函数组合构建的GWR模型效果最佳,其R~2为0.697,RMSE为10.437 Mg C/hm~2,相比其它模型精度上升了13.87%—32....     

比较逻辑斯蒂与地理加权逻辑斯蒂回归模型在福建林火发生的适用性

林火预测预报是科学有效进行林火管理的前提,是林业管理部门和科研工作者的广泛关注的领域。逻辑斯蒂回归(Logistic Regression,LR)是目前国内外广泛应用于森林火灾预测的模型方法,然而近年来有学者发现该方法没有充分考虑林火影响因子的空间相关性和异质性,从而导致模型拟合结果偏差。地理加权逻辑斯蒂回归(Geographically weighted logistic regression,GWR)模型考虑到了模型变量之间的空间相关性,有效提高的模型的拟合能力。为探讨GWLR模型在福建林火预测上的适用性,本研究应用LR和GWLR两种方法分别建立福建省森林火灾与气象因子的预测模型,通过模型拟合能力对比,判断在GWLR的适用性。研究以2000—2005年福建地区森林火灾卫星火点数据和每日气象因子为基础,将全样本分为60%的建模数据和40%的校验数据,并重复5次,建立5个样本组。选择在5个样本组中3个及以上表现显著的变量进入最终模型。研究结果表明GWLR在模型拟合度、模型残差、空间自相关性以及预测准确率等方面均优于LR模型,说明充分考虑模型变量的空间异质性有助于提高模型的预测精度,同时也验证了GWLR在福建地区林火预测上的适应性。此外,模型参数结果显示,"日最高地表气温"、"日最低地表气温"、"日平均风速"、"24小时降水量"、"日最高本站气压"、"日照时数"、"日最高气温"和"日最小相对湿度"8个因子对福建省林火发生有显著影响,研究结论为福建地区林火预测预报提供了新的方法。     

基于地理加权回归的茶叶种植专业化空间格局及影响因素——以福建省安溪县为例

以专业化茶叶种植大县安溪县为例,通过评估各乡镇茶叶种植专业化水平,结合Pearson相关分析、普通最小二乘法模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),筛选出平均高程、农民人均纯收入、农业从业人口比重、距交通道路距离4个主要影响安溪县茶叶种植专业化程度的因素,并探讨其对茶叶种植专业化影响程度的空间分异规律.结果表明: 安溪县各乡镇茶叶种植专业化程度呈现显著的空间自相关,以县城为中心,茶叶种植专业化程度由近及远呈现出“低-中-高”的形似杜能农业区位模型的圈层结构;GWR的拟合度(0.624)高于OLS(0.595),且前者对空间数据的解释力更高;与杜能农业区位模型的市场距离决定机制相悖,茶叶种植专业化程度受山地自然环境因素的影响明显较社会经济因素更大;茶叶种植专业化程度与平均高程、农民人均纯收入、农业从业人口比重呈正相关,而与距交通道路距离总体呈负相关;茶叶种植专业化程度与平均高程、农民人均纯收入的回归系数主要呈现出“南高北低”的空间分布特征,农业从业人口比重则呈相反的规律,而距交通道路距离则主要呈现“西南低、东北高”的空间特征.     

The contribution of geographically common and rare species to the spatial distribution of biodiversity

Motivation and aim

Mapping the spatial distribution of biodiversity is critical for understanding its fundamental drivers (e.g. speciation, environmental filtering) as well as for conservation assessment. An important dimension of this topic is how the distributions of subsets of species contribute to the overall distribution of biodiversity. Although studies have previously investigated the role of geographically common and rare species in determining these patterns, their respective contributions appear to vary between studies. Knowing which species contribute disproportionately to the spatial distribution of biodiversity enables the identification of key indicator species for biodiversity assessments across large areas and is important for prioritising areas for conservation actions. An extensive review of the literature was carried out to synthesise research on how geographic rarity contributes to spatial patterns of biodiversity. We identify potential explanations for the discrepancies in findings between studies and identify opportunities for further research.

Results

Many studies on the contribution of geographic commonness and rarity to the spatial distribution of biodiversity focus on species richness. A prevalent view is that common (widespread) species contribute disproportionately, although this is not ubiquitous across studies due to factors such as the geographic extent from which relative rarity is quantified. We identify research pathways that will further improve our knowledge of how geographically common and rare species shape the spatial distribution of biodiversity including the impact of spatial scale on species contributions and the incorporation of biodiversity components beyond taxonomic alpha diversity, that is functional and phylogenetic diversity.

Main conclusions

Future research should incorporate multiple biodiversity components and model scale dependency. This will further our knowledge on the underlying processes that shape the spatial variation of biodiversity across the planet and help inform biological surveys and conservation activities.     

檫树群落主要树种分布格局及其动态分析

采用7种聚集度指标测定方法研究了天然更新檫树[Sassafras tsumu (Hemsl.)Hemsl.]群落4个主要树种在不同取样尺度上的空间分布格局。研究结果表明,4个优势树种的空间分布主要呈聚集分布。在研究种群分布格局时,檫树种群的最适样方面积为100m^2;丝栗栲（Castanopsis fargesii Franch.）和拟赤杨[Alniphyllum fortunei(Hemsl.)Makino]种群的最适样方面积为50m^2;光皮桦（Betula luminifera H.Winkl.）的最适样方面积为25m^2。檫树和光皮桦种群在幼树、中树和大树阶段均为聚集分布;丝栗栲和拟赤杨在幼树及中树阶段为聚集分布,但聚集强度渐弱,到大树阶段即为随机分布。上述结果为调查研究中取样技术的确定提供了理论依据。     

基于GWR模型的土地覆盖与地表温度的关系——以京津唐城市群为例

基于Landsat TM土地覆盖分类数据和MODIS地表温度数据,探讨京津唐城市群不同土地覆盖的地表温度(7日),并采用常用的普通线性回归(OLS)和地理加权回归(GWR)方法分别拟合土地覆盖比例与地表温度的关系.结果表明: 研究区不同土地覆盖类型的地表温度差异明显,人工表面(40.92±3.49 ℃)和耕地(39.74±3.74 ℃)的平均温度较高,林地(34.43±4.16 ℃)和湿地(35.42±4.33 ℃)的平均温度较低;土地覆盖比例与地表温度显著相关,且两者之间的定量关系存在空间非稳定性,地理位置以及周围环境影响的差异是空间非稳定性产生的主要原因;GWR模型的拟合结果优于OLS模型(R_GWR²>R_OLS²),并且GWR模型可以量化土地覆盖比例与地表温度两者关系的空间非稳定性特征.     

百山祖国家公园公益林碳储量及分配特征

探讨区域尺度的碳储量及其空间分布特征,评估优势树种(组)的固碳能力,可为生态系统保护措施的制定提供数据参考.百山祖国家公园保存了我国东南沿海最为典型完整的中亚热带森林生态系统,但百山祖公园碳密度和碳储量的特征还不清楚.本研究以百山祖国家公园公益林为对象,利用森林资源一类清查数据,基于浙江省各优势树种(组)的相容性生物量...