中国东北城市地带性植被预测模型及其城市森林生态建设模式

利用主成分分析法 (PCA)和多组判别分析法 (MGDA)研究了东北地区城市地带性植被类型判别模型 :①以东北地区 2 10个城市 (镇 ) 7个气象因子为变量 ,组成 2 10× 7矩阵 ,用PCA方法进行分类和排序 ,其结果明显划分 7个城市 (镇 )地带性植被类型 ;②影响城市 (镇 )地带性植被类型分布的气候因子 ,主要是热量和水分条件以及二者的综合状况 ;③采用MGDA法建立了东北地区城市地带性植被类型判别函数模型 ,预测城市地带性植被类型 ;④确定城市(镇 )地带性植被类型 ,并提出了 3种城市森林生态建设模式 ,为城市森林生态建设提供科学依据。     

植被制图色彩和符号设计原则与全国植被图图例方案

植被图通常采用不同的颜色并结合符号来区分不同的植被类型, 以期更加直观、清晰地将植被类型信息传达给读者。如何通过色彩和符号的合理搭配来区分不同的植被类型是植被制图中的关键步骤, 尤其是对于植被类型较丰富的区域, 植被图的色彩和符号设计更为复杂。植被图图例系统建立在植被分类系统之上, 近10余年来我国的植被分类系统得到了进一步的发展和完善, 因此, 非常有必要在最新的植被分类系统基础上, 提出一套植被制图色彩和符号设计方案, 用以指导当前的植被制图工作。该研究整理了地图学、植被图以及其他专题地图色彩和符号设计的要求, 提出了植被制图的色彩和符号设计原则。在最新的植被分类系统基础上, 采用颜色三属性(色调、明度、饱和度)及符号的基本视觉变量(形状、尺寸、方向、色彩、密度、亮度)的变化及其组合, 依据色彩和符号设计的系统性、科学性、象征性等原则, 对中国植被分类系统高级分类单位中的植被亚型, 进行了标准化配色和符号设计, 旨在为植被制图工作者及新一代1:50万植被图编研提供理论依据和参考, 提升植被制图的效率和质量。     

融入植被结构因子的生态单元制图法在城市生物多样性信息采集中的应用

以前所使用的生态单元制图模型中没有涉及植被时间和空间结构因子,然而一些研究结果显示植被的时空结构对于生物多样性有着重要的影响。因此,设计一个融入植被结构因子的改良城市生态单元制图模型,并且将其应用于瑞典赫尔辛堡市的绿色空间个案研究中,以期能够获得有关生物多样性方面的信息。这个改良的制图方法基于一个生态单元分类系统,此分类系统融入了4个植被结构因子,分别是:植被覆盖的连续性因子、优势乔木种的年龄因子、横向结构因子以及竖向结构因子。公共绿色空间信息的采集借助于全彩色航空照片的分析以及实地调查,生态单元图谱的绘制基于各个层级的生态单元分类重点。通过使用原生林地指示种或林地连续性指示种(AWIS)鉴定林地的连续性以及观测不同的植被结构下动物的分布情况得出,一些含有AWIS的生态单元是长连续性的林地,并且其含有较高的或潜在高的生物多样性;同时,植被的横向和竖向结构以及树木的年龄结构影响着鸟类和哺乳动物的分布、丰富度和多样性。得出融入植被时空结构的生态单元制图法是一个重要的调查城市生物多样性的方法,图谱能够显示出各个生态单元含有生物多样性价值的信息,基于此可以对今后的城市生物多样性保护和提高提出相应的策略。     

卫星影象目视解译方法在湖区植被制图中的应用——以湖南洞庭湖区水域、洲滩植被图为例

植被(包括天然植被、人工植被)作为一种可更新资源始终是遥感应用专家们热心研究的课题。植被分类是植被研究的重要方面之一。利用卫星影象进行植被分类,国内外学者都进行了许多有意义的探索。本文以洞庭湖水域、洲滩植被为对象,试用卫星影象进行植被分类。本文从植被与环境相互依赖关系及在影象上的综合反映出发,提出了影象的景观生态学分析方法;即把影象上色调、形态特征与群落生态学规律结合起来分析,并以此作为植被目视解译的方法。在此基础上,将洞庭湖水域、洲滩划分成五个景观生态模型,17个基本植被类型。     

浙江海岛盐生植被研究Ⅱ──天然植被类型及开发利用

天然盐生植被是海岛盐生植被的主体,类型丰富,分布广泛,在海岛植被的研究及开发利用中占据重要地位。目前,天然盐生植被的分类尚无统一标准与系统。本文根据作者1990～1993年在浙江海岛用样方法(Ｈ.ＶｏｎＰｏｓｔ,1851;陈彦卓,1965)测定的样地数据,参照《中国植被》的分类方法,根据群落的外貌与结构、生态地理、动态和种类组成等特征进行分类,其中对群系级单位侧重于种类组成,并采用建群植物的重要值(Ｊ.Ｔ.ＣｕｒｔｉｓａｎｄＲ.Ｐ.ＭｃＩｎｔｏｓｈ,1951)作为分类的定量指标。据此,浙江海岛天然盐生植被可划分为3个植被型、8个群系组、18…     

青岛市南区建筑类型及空间分布特征

城市建筑空间分布的研究对城市合理规划、建筑合理布局和生态城市建设等有着重要的意义。本文以青岛市南区2012年建筑物三维信息为基础数据,对建筑进行了分类,采用一般统计学方法和地统计学方法,分析了2012年市南区及10个街道办建筑类型的空间分布与构成特征。结果显示:2012年市南区以居住、商业、多层、中高层和高层建筑为主;各类建筑在空间上并非均匀分布,各街道办建筑类型构成差异显著。建筑类型空间分布差异与区域功能和发展规划具有高度的一致性。     

卫星景象目视解释方法在湖区植被制图中的应用——以湖南洞庭湖区水域、洲滩植被图为例

植被(包括天然植被、人工植被)作为一种可更新资源始终是遥感应用专家们热心研究的课题。植被分类是植被研究的重要方面之一。利用卫星影象进行植被分类,国内外学者都进行了许多有意义的探索。本文以洞庭湖水域、洲滩植被为对象,试用卫星影象进行植被分类。本文从植被与环境相互依赖关系及在影象上的综合反映出发,提出了影象的景观生态学分析方法;即把影象上色调、形态特征与群落生态学规律结合起来分析,并以此作为植被目视解译的方法论。在此基础上,将洞庭湖水域,洲滩划分成五个景观生态模型,17个基本植被类型。     

基于生态单元制图的宝鸡市城区生物多样性保护规划研究

为探寻适合我国城乡生物多样性保护的有效措施和方法,以宝鸡城区为研究对象,通过实地调研和室内制图相结合的研究方法,创建一套融入植被结构因子(植被水平结构因子、植被优势种的年龄因子、植被垂直结构因子、林木类型因子)的生态单元分类系统,将研究区域内的城市绿地现状以图谱形式表示。通过对不同植被结构的绿地中维管束植物物种丰富度的对比,以检验此分类系统在城乡生物多样性信息采集中的有效性。基于制图信息和检验结果,分析研究区域内绿地空间结构存在的问题并针对宝鸡市城乡生物多样性保护提出相应策略,以期为今后我国城乡生物多样性保护提供理论依据和实践方法。     

根据花粉模拟的中国植被及6000aBP植被制图的初步探讨

通过建立现代植物花粉与植被的类比关系,运用花粉植被化模拟技术进行植被类型模拟和制图。首先利用中国表土花粉资料,设计了以生态学原理为基础的功能型植物,并组合成植被型,以运行植被模型。该实验能够模拟出中国现代的主要植被类型,其地理分布与实际植被有较好一致性。进一步对中全新世花粉资料运行,初步模拟了１１２个花粉样点上的植被类型,并做出了中全新世的植被分布图。该图能够与已有的研究成果相对比,它为恢复古植被提供了一个较客观地制图法。它的精度可以随着资料密度和花粉类型的增加而不断提高。该研究对国际性的全球古植被制图和对比气候模型驱动的植被模型有着较大的参考价值。     

基于碳收支的中国土地覆被分类系统

生态系统的碳收支是影响全球变化的重要环节,而土地覆被变化改变了生态系统碳收支的现状、速率。提出了面向碳收支的中国土地覆被分类系统,服务于生态系统碳收支估算和国家生态环境监测。分类系统由一、二级土地覆被类型、三级土地覆被辅助特征构成。通过物质组成、结构、排列、季节特征等19个指标,将土地覆被划分38个二级类型,反映生态系统的碳储量现状。三级土地覆被辅助特征利用9个指标补充了二级土地覆被类型的属性。其中5个环境指标主要反映生态系统碳储备的潜力和强度,土地利用方式指标反映植被演替过程植被碳收支中的人为扰动影响,植被覆盖度、植被生育期、物种特征指标用于进一步细化植被类型。二级类型与三级特征为分层组织的土地覆被产品,有利于产品管理和应用。分类系统已应用到面向全国生态系统碳收支的30m格网的中国土地覆被制图中。     

《中国植被志》研编内容与规范

植被志是基于植被(或植物群落)调查资料, 全面记叙植被的外貌、物种组成、结构和功能, 以及地理分布和生境条件等特征, 并对同类植被进行归纳和总结的志书。《中国植被志》是第一部对中国植被进行全面记述的志书, 预计完成约48卷110册。在借鉴《中国植被》(1980)(简称“80方案”)植被分类基本原则的基础上,《中国植被志》将对中国植被分类系统的高级分类单位(植被型组、植被型和植被亚型)进行归纳和总结, 对中级和低级分类单位(群系组、群系、亚群系, 群丛组、群丛)进行详细描述。植被高级分类单位的描述具有概括性质, 是在中国植被分类系统中级和低级分类单位描述的基础上, 对其在全球和中国境内的地理分布、自然环境、群落外貌、植被类型及多样性、优势种或共优势种、生物多样性保育价值以及资源现状等进行概述, 并对“80方案”相关内容进行修订和拓展, 将提供对中国植被基本特征客观、准确的记述。在植被中级和低级分类单位中, 群系组描述的内容包括地理分布、自然环境、群落外貌、植被类型以及价值与保育等内容; 群系描述的主要内容包括地理分布、自然环境、生态特征、物种组成、群落结构、群丛组和群丛的分类与描述、优势种的生物学特性、生物量与生产力、植被动态与演替以及价值与保育等方面。作为植被志研编的核心内容, 群丛组和群丛的分类与描述主要基于植被调查资料, 采用数量分类方法, 根据群落结构和物种组成的差异划分出不同的植被类型, 并对其基本特征进行定量描述和归纳。其中, 群落的层片结构、特定植被分类单元的特征种或特征种组的筛选与甄别是植被类型划分的关键环节; 而群落外貌, 群落结构, 物种组成, 各类物种的生长习性、生境的偏适性等是群丛组和群丛描述与归纳的重点内容。该文提出了中国植被中级和低级分类单位的命名方案, 其特点在于植被类型的科学名称中同时体现了植被分类单元特征种或优势种的名称及其所属的高级植被分类单位(植被型组或植被型)的名称, 兼顾了植被名称的规范性与实用性。《中国植被志》的研编工作由文献整编、群落调查、数据分析与整理、文本撰写等环节组成。该文对植被样方的调查与收集, 文献收集与整编, 气候、土壤、地形等相关数据的来源及其整理方法, 植被分类方法, 植被命名, 植被分类单元描述的内容, 植被志章节编写大纲、体裁及撰写等多个规范进行了详细的阐述或示例。     

Vegetation mapping using hierarchical object‐based image analysis applied to aerial imagery and lidar data

Aims: The primary objective of this study is to map the distribution and quantify the cover of vegetation alliances over the entirety of San Clemente Island (SCI). To this end, we develop and evaluate the mapping method of hierarchical object‐based classification with a rule‐based expert system. Location: San Clemente Island, California, USA. Methods: We developed and tested an approach based on hierarchical object‐based classification with a rule‐based expert system to effectively map vegetation communities on SCI following the Manual of California Vegetation classification system. In this mapping approach, the shrub species defining each vegetation community and non‐shrub growth forms were first mapped using aerial imagery and lidar data, then used as input in an automated mapping rule set that incorporates the percent cover rules of a field‐based mapping rule set. Results: The final vegetation map portrays the distribution of 19 vegetation communities across SCI, with the largest areas comprised of California Annual and Perennial Grassland (35%) and three types of coastal sage scrub and maritime succulent scrub, comprising a combined 53% of the area. Map accuracy was assessed to be 79% based on fuzzy methods and 61% with a traditional accuracy assessment. The accuracy of tree identification was assessed to be 81%, but species‐level tree accuracy was 45%. Conclusions: Semi‐automated approaches to vegetation community mapping can produce repeatable maps over large spatial extents that facilitate ecological management efforts. However, some low‐statured shrub community types were difficult to differentiate due to patchy canopies of co‐occurring species including abundant non‐native grasses characteristic of complex disturbance histories. Species‐level tree mapping accuracy was low due to the difficulty of identifying species within poorly illuminated canyons, resulting from sub‐optimal image acquisition timing.     

上海大金山岛植被分类与制图——基于网格化清查方法

网格化清查方法有助于准确诊断一个地区的植被性质,并为探索植被分类方法提供支持。该研究以上海大金山岛为对象,借助航拍影像等间距地将其划分为140个清查网格(40 m × 40 m),按照统计样方法逐网格调查植物群落特征,综合运用列表法和双向指示种法,进行植被分类并绘制现状植被图。按照新修订的植被三级分类系统进行分类:一级单位根据植被型,大金山岛植被划分为落叶阔叶林、常绿落叶阔叶混交林、常绿阔叶林、落叶阔叶灌丛、常绿落叶阔叶混交灌丛、常绿阔叶灌丛和草丛; 二级单位根据优势种和植物区系特征,可划分出15种群丛或群落类型; 三级单位根据群落年龄和外貌可划分为22种群落类型。以上结果表明,大金山岛不仅是上海市物种多样性最高的区域,也拥有华东海岛最典型、最多样的自然半自然森林群落。就植被状态而言,地带性森林群落处于演替中后期,但少数次生植被处于演替前期,且面临着猴群干扰导致的植被发育停滞不前等生态问题。关于植被分类方法,网格化清查方法可充分揭示植物群丛连续性中包含间断性和过渡性群落的现象。     

中国喀斯特植被分类系统

我国喀斯特地貌分布广泛,是全球喀斯特集中分布区面积最大且岩溶发育最强烈的典型区域。喀斯特植被物种组成独特,生物多样性丰富,群落结构复杂,植被类型极其丰富。该文对已发表的喀斯特植被类型和近期的调查资料进行系统整理,依据《中国植被志》的分类原则,在群系尺度上编制了中国喀斯特植被分类系统,包括3个植被型组、13个植被型和554个群系。探讨了喀斯特植被的分类系统与原有分类系统的衔接,并依据相关资料,对喀斯特生境专性群系进行了识别和判定,以期为喀斯特区域的石漠化治理、植被修复提供科学参考。     

Vegetation Mapping of the Mond Protected Area of Bushehr Province (South-west Iran)

Add regions of the wodd occupy up to 35% of the earth's surface, the basis of various definitions of climatic conditions,vegetation types or potential for food production. Due to their high ecological value, monitoring of add regions is necessary and modem vegetation studies can help in the conservation and management of these areas. The use of remote sensing for mapping of desert vegetation is difficult due to mixing of the spectral reflectance of bright desert soils with the weak spectral response of sparse vegetation. We studied the vegetation types in the semiarid to arid region of Mond Protected Area, south-west Iran, based on unsupervised classification of the Spot XS bands and then produced updated maps.Sixteen map units covering t2 vegetation types were recognized in the area based on both field works and satellite mapping. Halocnemum strobilaceum and Suaeda fruticosa vegetation types were the dominant types and Ephedra foliata,Salicornia europaaa-Suaeda heterophylla vegetation types were the smallest. Vegetation coverage decreased sharply with the increase in salinity towards the coastal areas of the Persian Gulf. The highest vegetation coverage belonged to the riparian vegetation along the Mond River, which represents the northern boundary of the protected area. The location of vegetation types was studied on the separate soil and habitat diversity maps of the study area, which helped in final refinements of the vegetation map produced.     

优势种植被分类系统的逻辑分析与示例方案化

逻辑学原理是各种分类系统科学性及规范性的必要检验工具。本文采用逻辑学原理检验基于优势种的《中国植被》的植被分类系统, 结果发现目前常用的植被分类系统存在较多逻辑错误, 需要予以纠正。于是, 在强调植物生活型分类系统和植被分类系统一致性的基础上, 依据逻辑学原理给出建立植被分类系统的步骤和方法, 提出规范的植物生活型分类系统和植被分类系统示例方案。鉴于多建群种植被的客观存在及其存在形式多样, 在分类系统中给出相应的位置——多建群种植被纲。同时, 针对国内植被分类学界从未形成统一的植被命名规则, 且又有多种命名方式并存的现状, 提出了函数命名法。     

Factors determining distributions of tree species and plant functional types

Plant functional types have been identified by the International Geosphere Biosphere Program as functionally similar basic plant types, especially trees, as needed for global ecological modeling. Based to some extent on an earlier set of pheno-physiognomically defined plant types, a Global Biome Model was produced but has not satisfied all the desired functional criteria posed by IGBP physiologists and modelers. This paper asks two questions: what are the main environmental factors which limit terrestrial plant types, especially tree types; and how many types of potential vegetation are needed to cover the world's terrestrial vegetation patterns? Based on the main environmental factors recognized, a model of world potential dominant vegetation types was produced and used to estimate the minimal number of vegetation types needed. The resulting set of 40 potential dominant vegetation types may serve as an initial basis for a structural-functionally based set of world plant functional types.     

遥感和GIS支持下的城市植被生态效益评价

在综合国内外的城市植被生态效益研究的基础上,指出运用遥感和GIS技术将能更有效地进行植被生态效益的评价。文中介绍了美国AMERICAN FORESTS协会在进行城市和区域的植被生态效益研究中所采用的城市生态系统分析法（UEA）,以及在ARC/VIEW地理信息系统软件基础上开发的City-green模块的基本特点及其应用,以期促进遥感和GIS技术在我国城市植被生态效益定量评价中的应用,以及区域的可持续发展和生态建设。     

《中国植被志》的植被分类系统、植被类型划分及编排体系

植被志(vegegraphy)是基于植被调查资料, 全面记叙植被的群落外貌、种类组成、结构和功能、生境条件, 以及地理分布等特征, 并对同类植被进行归纳和总结的志书。“植被志”的英文译为“vegegraphy”, 是本文的新造词, 它是由“vegetation”的词头“vege-”和英文后缀“-graphy” (记叙之意)组成的合成词。《中国植被志》的研编是一项时间紧迫、内容复杂、工作量浩繁的重大科学工程。它的完成将极大提升中国植被科学和生态学的研究水平, 并为中国植被资源的合理利用、生物多样性保护及生态环境治理等提供不可或缺的基础资料。本文首先简述了植被的基本特征(主要包括外貌特征、种类组成、群落结构以及动态变化等)和国内外植被调查的进展情况, 简要回顾了中国植被分类系统的研究历史, 并对以往的分类系统进行了若干修订。在此基础上, 着重讨论并提出了《中国植被志》卷册编排体系和用于《中国植被志》研编的植被类型划分方案。在对植被分类系统的修订方面, 主要对高级分类单位及相对应的英文名称进行了讨论和修订。按照本文修订的分类系统, 中国植被的分类单位及其对应的英文名称分别是: 植被型组(Vegetation Formation Group)、植被型(Vegetation Formation)和植被亚型(Vegetation Subformation)、群系组(Alliance Group)、群系(Alliance)和亚群系(Suballiance)、群丛组(Association Group)以及群丛(Association)。在植被型组中, 划分为9类: 森林、灌丛、草本植被、荒漠、高山冻原与稀疏植被、沼泽与水生植被、农业植被、城市植被及无植被地段。关于《中国植被志》的卷册编排和“植被类型”划分, 首先按高级分类单位——植被型划分相应的“卷”; 在此框架下, 模糊“植被亚型”、“群系组”和“群系”的概念, 确定“植被类型” (Vegetation type), 并将其作为植被志各卷中的“册”。这样处理不仅保证了研编工作的可操作性, 也保持了同一卷册中特定植被类型的完整性。《中国植被志》编排体系中的“植被类型”的划分很重要, 它是指具有相同建群种及相同优势类群(如种、属)的植被组合, 但它不是严格意义上的植被分类单位。“植被类型”的划分遵循“优势类群及生活型的同一性, 生境条件的相对重要性, 植被特征及用途的差异性, 以及突出植被志的应用性”等原则。按该编排体系, 《中国植被志》将由48卷约110册组成。