呼中林区火烧点格局分析及影响因素

林火是森林生态系统景观格局、动态和生态过程的重要自然驱动力,理解林火发生空间格局与影响因素对于林火安全管理具有重要的作用。采用点格局分析方法,以黑龙江大兴安岭呼中林区1990-2005年火烧数据为研究案例,分析了火烧点空间格局及其影响因素。结果表明,火烧点在空间上的分布是不均匀的,呈现聚集分布,存在一些火烧高发区和低发区。呼中林区火烧概率是0.004-0.012次/(km² · a),平均火烧概率为0.0077次/(km² · a)。人类活动因子、地形因子和植被因子对林火的发生均具有重要作用。应用空间点格局分析方法表明,距离居民点和道路的距离、高程、坡度和林型是影响林火发生的显著因子。因此在进行森林防火管理时,仅仅通过控制人类活动对于降低林火火险的效果是有限的,地形和林型也是林火防控时重点要考虑的因素。     

林窗模型及其在全球气候变化研究中的应用

林窗模型是基于个体的广泛应用于森林长期动态变化的模拟与预测的模型,是研究森林生态系统对气候变化响应的有效工具。本文把林窗模型的发展与演变过程概括为3个阶段:萌芽阶段、飞速发展阶段和提高阶段;展望了林窗模型的未来发展趋势;简要阐述了在全球气候变化背景下应用模型研究森林与气候间关系的可行性与必要性;对国际上相关的研究热点和前沿问题进行了探讨;综述了国内的研究现状,指出国内林窗模型的预测研究应以改进现有模型、构建新模型、耦合多模型作为未来的发展方向。     

火干扰对大兴安岭呼中林区地上死木质残体碳储量的影响

基于野外样点实测数据,分析了不同烈度火烧对大兴安岭呼中林区地上死木质残体碳储量的影响.结果表明:不同烈度的火烧会对地上死木质残体碳储量产生显著影响.兴安落叶松林和针阔混交林(落叶松与白桦)中死木质残体碳储量大小为重度火烧>轻度火烧>未火烧,而白桦林中死木质残体碳储量大小为重度火烧>未火烧>轻度火烧.火干扰能显著改变森林中死木质残体碳储量的组成百分比.随着火烧烈度的增加,枯立木比重显著增大,枯落物比重显著减小,而不同火烧烈度下倒木和树桩的碳储量比重变化不显著.不同烈度的火烧对死木质残体碳储量特征的影响不同,轻度火烧下死木质残体碳储量的空间变异性最高,重度火烧下空间变异性最弱.不同火烧烈度下大兴安岭森林死木质残体碳储量差异显著,在进行森林死木质残体碳储量估算时,需要充分考虑这种差异性.     

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。     

高山林线形成机理研究进展

高山林线是郁闭森林与高山植被之间的分布界限,作为重要的生态过渡带,对全球和区域性气候变化的反应极为敏感,被认为是气候变化的理想监测器.高山林线研究从最初的形态描述到林线成因假说都是为了寻找高山林线形成的原因.迄今出现的高山林线成因假说都能够在局地尺度解释高山林线成因,但仍然缺乏可以普遍解释全球高山林线现象的假说.温度是林线分布的限制因子,低温限制了林线树种的生存及生长,但是低温影响了哪一个生化过程仍不明确,其影响机理还需进一步探讨.本文对高山林线形成机理,特别是对低温对高山林线植物光合特性、养分特征、非结构性碳水化合物和抗氧化系统的影响等研究进展进行综述,并提出了未来林线研究应该关注的问题.     

岷江上游森林景观边界效应

应用地理信息系统和遥感技术对岷江上游森林景观在景观尺度上的边界效应进行了分析.结果表明:人工形成的林-农边界较清晰、其植被过渡明显,林地边缘的生物量低于林地内部,影响域为60m,农田边缘的生物量高于农田内部,边界效应范围为60～90m;自然形成的林-草边界过渡缓和,林地边缘的生物量低于林地内部,而草地边缘的生物量高于草地内部,边界效应对林地的影响范围为60m、对草地的影响范围为45～75m;林-灌边界的边界效应类似林-草边界,对林地影响域为60m,对灌木林地的影响域在45～75m之间.     

以林相图为基础的不同取样方式对植被排序分析结果的影响

以6种不同方式对林相图中同一样带取样,采用CA、DCA和CCA 3种排序方法,研究了取样方式对排序轴的解释效果、物种与环境因子、环境因子之间、环境因子与坐标轴之间关系的影响.结果表明,样方大小和形状的变化在不同程度上改变了排序结果.大样方和长方形样方都增强了排序轴的解释效果,并对双序图中稀有种、独特种的位置有较大的影响;环境因子中土壤因子对样方的大小和形状都很敏感,坡度、经纬度只对样方大小敏感,坡位、海拔、温度和降水则对样方形状敏感;随着样方面积的增加,海拔、温度和降水的作用降低,而坡向的作用增加.     

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。     

气候变暖对长白山主要树种的潜在影响

应用LINKAGES模型对长白山自然保护区内主要树种在各斑块类型中对气候变化的潜在响应进行了模拟,模拟时选择了目前和未来变暖2种气候条件,对于目前气候状态,模型使用目前气象参数;而对于未来变暖气候,则按温度增加5℃,降水无明显变化作为模拟假设,温度的增加假定各月都相同,即各月均增加5度,模拟结果表明,对于高山岳桦林,气温变暖后岳桦依然扮演重要角色,但落叶松,云极,冷杉等目前这一林带的伴生树种,在气温上升后,其生物量均有较大辐度的增加,部分占据目前岳桦的位置,即目前下部的云冷杉林带有上移的趋势;对于亚高山云冷杉林,其优势种云杉和冷杉在气温变暖后,生物量有较大幅度的增加,落叶松虽有增加的趋势但幅度较小,即云杉和冷杉在未来气温变暖后依然是这一林带的优势种,但生长会加快,阔叶红松林的主要建群种在气温升高后,其生物量只有较小的增加,其它主要伴生种的生物量随气温上升的增加趋势非常相似,表明阔叶红松林在未来气候变暖情况下仍将维持目前的结构状态。     

小兴安岭针叶树种在不同尺度上对环境因子的敏感性分析

 小兴安岭地区是我国重要的林区之一,预测该地区针叶树种的分布,在不同尺度上查找针叶树种分布最敏感的环境因子,是不同层次的林业部 门制定森林恢复和植树造林方针的重要科学依据。该文以坡度、坡向、综合地形指数、海拔、坡位指数、年平均温度和年平均降水量作为环境 因子,利用Logistic回归模型对红松（Pinus koraiensis）、兴安落叶松（Larix gmelinii）、冷杉（Abies nephrolepis）、红皮云杉 （Picea koraiensis)、鱼鳞云杉(P. jezoensis)和樟子松（Pinus sylvestris var. mo ngolica）的分布进行了预测。并且采用相对运行特征 (Relative operating characteristic, ROC）,对模型进行了精度评价。其取值范围为0～1, 如果ROC小于0.7,认为模型具有低精度;如 果大于0.7且小于0.9,则模型具有较好的模拟精度;如果大于0.9,认为模型具有很高的预测精度。对每个树种的模型验证表明只有冷杉的ROC 大于 80%,红松、兴安落叶松和云杉的ROC在70%～80%之间,而樟子松的为67.9%。之后,把预测模型应用到丰林保护区,揭示局域尺度上树种 分布最敏感的环境因子。经过树种分布预测图与环境因子之间的相关分析发现,在区域尺度（整个研究区）上,红松、冷杉、云杉和樟子松对 年降水量最为敏感,而兴安落叶松对坡度最敏感。在局域尺度（丰林保护区）上,红松分布对坡度最敏感,冷杉和云杉对海拔最敏感,兴安落 叶松对坡位最敏感。在不同尺度上,树种最敏感的环境因子的转移,引起了在不同尺度上树种分布类型的变化。红松在区域尺度上聚集分布 （ROC=78.6%）,而在局域尺度上其聚集程度有所减弱（ROC=74.4%）,红松的分布范围增加。在区域尺度上,云杉和冷杉聚集分布,但在局域 尺度上,它们的分布接近随机分布类型（ROC<60%）,它们在丰林保护区内分布面积较大。与以上3个树种相反,兴安落叶松的ROC从71.7%增加 到了82.0%,在区域尺度上聚集分布的兴安落叶松,在局域尺度上更加聚集,其分布范围局限于某个特定环境（谷底）。总的来说,在区域尺度 上,多数树种分布对气候因子最为敏感,在局域尺度上,对地理因子最为敏感。不同树种对不同环境因子的敏感性,揭示了树种空间分布格局 和分异规律。