庐山银杏光合特性的研究

庐山山地上的银杏（ＧｉｎｋｇｏｂｉｌｏｂａＬｉｎｎ．）,其叶片的光合作用在夏季晴天有明显的午休现象,这可能与气孔关闭和光抑制有关．其光补偿点为２５μｍｏｌ（ｐｈｏｔｏｎｓ）·ｍ－２·ｓ－１左右,光饱和净光合速率为５～７μｍｏｌ（ＣＯ２）·ｍ－２·ｓ－１,表观光合量子需要量约为１９,光合作用的ＣＯ２补偿点大于１０－４,属Ｃ３型植物     

张家界女儿寨小流域植被变化驱动力

选择坡度、海拔、坡向、到道路和河流及居民点的最近距离等作为植被变化的空间驱动因子,分别采用传统Logistic和AutoLogistic回归模型,对比研究湖南张家界女儿寨小流域植被变化的驱动力,并用ROC方法检验这两个模型的解释能力。结果表明:(1)在女儿寨小流域,各类植被变化和空间驱动因子均表现出一定的空间正自相关,且这种空间自相关性随着距离的增加而逐渐减弱。(2)考虑空间自相关性的AutoLogistic模型比传统Logistic模型的精度更高,这说明在分析小流域植被变化的空间驱动力时不能忽略空间自相关性的影响。考虑空间自相关后,显著的空间驱动因子的个数比未考虑空间自相关性的个数少。(3)自然环境和人类活动因子对小流域植被变化的影响力不同:坡度对耕地变化、果园变化、常绿阔叶林变化和针叶林变化等均影响较大;坡向对耕地变化、果园变化、常绿阔叶林变化和灌木林地变化的影响显著;海拔对该小流域各种植被变化类型的影响相对较小;人类活动的影响对落叶阔叶林的变化影响显著。     

降水空间插值技术的研究进展

降水的空间分布信息在水资源管理、灾害预测预警和区域可持续发展研究等方面的地位已越来越重要。然而,空间降水插值却一直是个难题,影响降水的因素很多,如经度、纬度、高程、坡度、坡向、离水体的距离等,建立一个通用的降水插值模型几乎是不可能的。空间降水插值方法很多,优缺点和适用性不同。总体上,降水的空间插值方法有3类：整体插值法（趋势面法和多元回归法等）、局部插值法（泰森多边形法、反距离加权法、克里金插值法和样条法）和混合插值法（整体插值法和局部插值法的综合）。近年来,随着应用数学和人工神经网络技术的发展,很多新方法如BP网络、径向基函数网络等逐渐应用到降水插值中。另外,研究区域和时间尺度的不同决定了所选用的插值方法及模型不同;即使是同一种插值方法,应用于不同的研究区域,所取得的结果也不同。因此,应根据具体的研究区域的自然地理特征,选择不同的插值方法建立不同的插值模型。在各种插值方法中,兼具其它插值方法优点的混合插值法有利于提高降水插值的精度,是未来降水插值研究的一个发展方向。     

南亚热带气候下三种树木径向生长季节节律研究

用带状测树器对南亚热带气候条件下的落叶树柚木（Ｔｅｃｔｏｎａ ｇｒａｎｄｉｓ Ｌ．ｆ．）、喜树（Ｃａｍｐｔｏｔｈｅｃａ ａｃｕｍｉｎａｔａ Ｄｅｃｎｅ）和常绿树火烧花（Ｍａｙｏｄｅｎｄｒｏｎ ｉｇｅｕｍ Ｋｕｒｚ）１６年生（测定开始时年龄）的立木的径向生长进行了６ａ的测定。研究结果表明,所测立木的年均胸围生长量在１．５～２．５ｃｍ（胸径生长量为０．４８～０．８０ｃｍ）之间,年间有一定的差异。年生长     

利用GIS和多变量分析估算青藏高原月降水

随着空间降水信息需求的日益增加,空间降水插值已被广泛应用。降水区域不同,插值方法不同;时间尺度不同,插值方法也不相同。适合于所有地区的通用降水插值模型是不存在的。青藏高原自然地理特征独特,分析高原降水的时空格局意义重要。以青藏高原及其周边地区140个气象站点的月降水信息及其该地区的数字高程数据(DEM)为基础,利用G IS工具,对比分析了五种插值方法在青藏高原不同降水年份(以1998年、1997年分别代表丰水及欠水年份)的干湿季(1998年的干湿季分别以12月份和8月份为代表,1997年的干湿季分别以1月份和7月份为代表)月降水插值中的应用,并对整个高原地区的干季和湿季的月降水进行制图。这5种插值方法分别是:克里金插值法、反距离加权法、样条法、混合插值法Ⅰ和混合插值法Ⅱ,前3种插值方法未考虑海拔高度对降水的影响,而混合插值法则将高程作为降水的重要影响因子。结果表明:①在干季,无论是丰水还是欠水年份,月降水量都比较少,高程对降水量的影响较小,在月降水插值时可不考虑高程的影响,克里金法的月降水插值精度最高。②在湿季,月降水量较多,高程的影响较大,混合插值法比局部插值法及克里金插值法的精度高,尤以混合插值法Ⅱ(多元回归和样条法的综合)的精度最高。③干季,整个高原的月降水很少,西部和北部降水最少,东部和南部相对较多;湿季,高原的月降水较多,空间格局表现为由东南向西北递减。     

落叶收集法测定叶面积指数的快速取样方法

叶面积指数(LAI)是植被冠层结构的一个重要参数,它不仅是许多生态和气候模型的重要输入变量,而且是生态系统动态变化监测的一个重要指标。LAI可通过各种间接和直接的手段来观测,而间接观测的LAI值常常需要直接的观测数据来校验。落叶收集法是一种广泛使用的直接观测LAI的方法,过去的研究还未发现有涉及落叶收集的取样技术及其观测精度的内容。对长白山和北京地区落叶阔叶林的落叶进行了3a的观测,每年一次性收集落叶样品分析,研究结果表明:①不同层次落叶的含水量差异巨大,且落叶含水量的日变化明显。上下层落叶的含水量绝对值差异高达10%以上,日变化绝对值差异高达20%以上。因此,在野外收集落叶样本时,为减小落叶含水量变化所导致的LAI观测误差,应从上到下直到地面进行取样,且尽可能多地收集落叶样本。②在落叶阔叶人工林和天然林里,无论样地的大小(1hm2或30m×30m样地),无论取样单元的大小(1m2或25m2分辨率),林内的LAI分布很不均匀,LAI介于0-15.5(1m2分辨率的1hm2样地)或者2.6-9.1(25m2分辨率的30m×30m样地)。③要准确测定落叶林的LAI,收集落叶的样地面积越大越好,且尽量选择地势平坦的样地。对于1hm2或者30m×30m大小的样地,可随机布设一个10m×10m的小样地来观测,精度分别可达85%、80%。④10m×10m小样地的LAI观测,可将其分为4个相邻的5m×5m小样进行取样。对每个5m×5m小样,快速的取样方法是:Ⅰ.随机布设6个1m2取样,这样取样可以保证在99%概率水平上,100m2、30m×30m和1hm2样地的LAI观测精度分别为90%、75%、70%左右。Ⅱ.随机布设11个1m2取样。可以保证在99%概率水平上,100m2、30m×30m和1hm2样地的LAI观测精度分别为94%、80%、75%左右。