基于地形梯度的岩溶槽谷土地利用变化特征

揭示岩溶槽谷土地利用变化特征,为地区退耕还林和生态保护提供参考。以印江、思南、石阡等5县区为研究区,选取DEM数据和土地利用数据,探究岩溶槽谷土地利用时空分异特征和地形分异特征。结果表明:(1)2000—2018年间,研究区土地利用类型以耕地、林地及草地为主,水域及建设用地其次,其中林地面积分布最多。(2)2000—2018年间,研究区耕地和草地面积有所减少,林地、水域与建设用地面积有所增加,其中建设用地面积增长迅速。(3)2000—2018年间,研究区耕地、林地峰值分布在海拔700—900 m,草地峰值分布在500—700 m或700—900 m;2018年水域和建设用地峰值分别为500—700 m、700—900 m。(4)各土地利用类型在0o—25o地区均有分布, 25o以上地区以林地为主,耕地及草地次之,建设用地主要分布在25o以下。(5)2000—2018年间,研究区耕地、林地及草地在半阴坡和半阳坡分布较多;2018年建设用地在阳坡分布最多。文章结果可为地区生态保护、土地政策制定、武陵山生态脱贫等提供实际借鉴和理论参考。     

黄土丘陵沟壑区生态风险动态变化及其地形梯度分析——以陕西省米脂县为例

以黄土丘陵沟壑区陕西省米脂县为研究区,综合考虑区域农耕生态背景与社会经济发展状况,建立了以农耕生态风险概率与自然—社会复合系统损失度耦合的综合生态风险评价体系,分析了2009年、2015年土地利用生态风险的时空分异,并依托地形分布指数探究了生态风险与地形起伏度的关系,得出如下结论:米脂县土地利用变化明显,主要表现为耕地减少,林地与荒地增加;米脂县2009年、2015年综合生态风险指数分别为0.1466、0.1607,农耕风险胁迫增大,风险高值区片状分布于米脂县中部,研究期间有向川道集聚的趋势;低风险优势分布于起伏度高值区,高风险则优势分布于起伏度低值区,研究期间风险向较高地形起伏度迁移明显,同时高风险区域在起伏度低值区上的分布也更加集聚。     

台风“布拉万”对东北近天然落叶松云冷杉试验林的影响

台风是重要的森林干扰因子之一,会对森林生态系统的结构和功能产生较大的影响。2012年的台风"布拉万"对我国东北地区局部森林造成了严重的破坏。以受灾最重的吉林省汪清林业局的近天然落叶松云冷杉林为对象,采用方差分析和相关分析方法,研究林分结构和地形条件对林木株数损伤率的影响。结果表明:(1)林木损伤类型可分为折断、连根拔起、搭挂、压弯4种,其中连根拔起为最主要的损伤类型,占总损伤株数的52%,台风灾害造成的林木株数损伤率平均为14.09%。(2)径级大小对林木株数损伤率的影响显著。损伤主要发生于径级较小林分处,径级越大,其株数损伤率越小。(3)林木株数损伤率随林分密度的增加有减小的趋势,但在统计学上它们的关系不显著。(4)不同树种间的林木株数损伤率差异显著,落叶松、冷杉等针叶树种损伤株数最多。(5)林分的树种多样性指数与林木株数损伤率无显著的相关性。(6)海拔、坡度和坡位对林木株数损伤率的影响不显著,但坡向的影响显著,东北坡向林分的林木株数损伤率最大。研究结果可以为灾后森林恢复和减少风灾影响的森林培育措施提供依据。     

植被科学与多元向量分析

提出植被分析的新数学方法－－多元向量分析法。植被群落是由多种植物组成的。植被状态可以用多维物种空间的点,或连接空间点和原点的多元向量来,向量同时具有量值和方向。向量的量值（长度）表示植被所含物质,能量,信息的总量,而方向表示这个总量在各物种间的分配。在射影空间里,同一射线上的点表示成分相同的植被（或代表相同植被的点组成射线）。用余弦表示的向量方向是植被数量化,进而施行植被成分分析的关键。向量分析既可以用来进行植被分类,也可以用于植被动态监测。     

钱塘江中游流域不同空间尺度环境因子对底栖动物群落的影响

溪流底栖动物群落结构受不同空间尺度环境因子的共同作用。基于2010年钱塘江中游流域60个样点的大型底栖无脊椎动物和环境变量数据,寻找与研究流域底栖动物群落结构变化密切相关的关键环境变量,解析流域尺度和河段尺度的环境因子对底栖动物群落的相对影响。PCA分析表明该区域的主要环境梯度是流域内的土地利用类型及其引起的溪流物理生境退化程度和水体营养状态。CCA分析发现影响底栖动物群落的流域尺度的关键环境变量是纬度、海拔、样点所在流域大小、森林用地百分比,河段尺度是总氮、总磷、钙浓度、二氧化硅浓度和平均底质得分。偏CCA分析得到两种尺度环境因子对底栖动物变异的总解释量为26.4%,流域尺度和河段尺度变量分别为总解释量的50%和31%;方差分解结果表明研究区域大型底栖无脊椎动物受到两种尺度环境因子的综合影响,且流域尺度环境因子较河段尺度环境因子更为重要,体现了其在溪流生态系统保护、恢复、监测和评价中的重要参考价值。     

内蒙古放牧草地土壤碳固持速率和潜力

放牧是典型草地最重要的利用方式,弄清放牧对草地碳固速率的影响,将为我国内蒙古地区草地碳汇管理提供重要的科学依据。通过在平坦草地和斜坡草地设置相同的放牧梯度实验 (放牧强度0、1.5、3.0、4.5、6.0、7.5、9.0 羊/hm²),探讨了放牧和地形对草地土壤碳固持速率的影响。实验结果表明:轻度放牧草地表现为碳固持,重度放草地表现为碳流失;对放牧草地而言,存在碳源/碳汇的转化阈值(或放牧强度),且坡地阈值低于平地。为了实现草地碳增汇目的,平坦草地的放牧强度应低于 4.5羊/hm²(放牧期6-9月),斜坡草地应低于3 羊/hm²。地形因素(平地VS斜坡)使准确评估放牧草地土壤的碳固持速率变得更加复杂。总之,内蒙古地区放牧草地具有较大的碳固持潜力,通过控制放牧强度是实现其碳固持潜力的重要途径之一。     

四川羚牛春季地形选择特征的初步研究

地形是动物栖息地中非常稳定的环境因素。了解有蹄类特殊时期对地形的偏好,既有助于揭示动物行为策略形成的机制,又有助于我们实施保护和管理。本文对羚牛(Budorcas taxicolor tibetana)春季地形选择特征进行了初步探讨,数据来自于4只佩戴GPS无线电颈圈的羚牛3月中旬至4月中旬的定位数据。通过对羚牛活动位点与可选择地形的7个地形因素(坡度、坡向、坡位、海拔、地形起伏度、距峭壁距离、距山脊距离)的比较分析,发现羚牛在春季对地形存在选择。通过因子分析发现,影响羚牛春季地形选择的因素可以分为地形复杂度因子(坡度、地形起伏度),反捕食因子(海拔、距峭壁距离)和坡位因子(坡位)三类因素。与可供选择地形相比,羚牛利用的地形更偏离峭壁或陡坡、坡度更缓、海拔更低、明显偏离山脊、地形起伏程度较低。羚牛显著倾向于选择平坡和中位坡,且主要选择阴坡和阳坡。雌雄个体在7个地形因素的偏好上存在显著的差异,但雌性在距离峭壁和距离山脊的距离以及坡位的选择上与可供选择地形均无显著的差异。     

大兴安岭北坡火烧迹地森林郁闭度恢复及其影响因子

1987年发生在大兴安岭北坡的特大森林火灾,总过火面积达1.33×106 hm²,形成了各种火烧强度区与未火烧区构成的异质镶嵌体。火烧强度、地形以及火后人类的恢复干预都不同程度地对火后森林恢复产生了影响。研究目的有二：一是为了揭示火后森林恢复状况;二是探寻火烧强度、地形以及火后更新措施等因素对火后森林恢复的影响程度。选取了位于火烧区的图强林业局中部的育英和图强两林场为研究区,选取反映森林景观质量的郁闭度指标作为研究对象,利用地理信息系统软件,将1987年火前与2000年的郁闭度等级分布图叠加,分析火后森林质量的恢复状况;利用多元线性回归法对火烧强度、海拔、坡度、坡向、坡位等地形因子以及各种更新方式对郁闭度恢复的影响程度进行了定量研究。结果显示,2000年郁闭度等级与火前相比发生了明显变化,2000年各林型郁闭度优势等级均由较高的等级4,5降为等级3;而等级1的比重也有所降低。表明,火后森林总体生长状况良好,无林地比重降低,但由于恢复时间较短,具有较高郁闭度的森林所占比重仍较低。多元线性回归显示,各因子均对火后郁闭度恢复产生了显著性影响。其中,海拔影响最大,与郁闭度等级呈正相关;其次是火烧强度,呈负相关;其它地形因子以及更新方式影响较小。     

贺兰山油松和青海云杉交错区的物种丰富度研究

对贺兰山东坡的油松(Pinus tabulaeformisCarr.)和青海云杉(Picea crassifoliaKom.)交错区进行了野外群落调查和数据分析。结果表明,该交错区跨越2 100~2 500 m海拔范围,油松林和青海云杉林的海拔分界线为2 300~2 350 m。地形是该交错区群落物种丰富度的主要影响因子,阳坡群落的物种丰富度高于阴坡。中等坡度样地的物种丰富度较低;平缓或陡峭样地的物种丰富度较高。海拔升高,物种的丰富度也有所增加。当群落中油松和青海云杉的优势度基本相等时,为典型的油松与青海云杉交错区,在该交错区内,随着油松优势度的降低和青海云杉优势度的升高,土壤条件有所改善,物种丰富度增加。     

内蒙古草原残遗白Qian的树木年轮气候学研究

运用树木年轮气候学的方法研究了内蒙古锡林河流域典型草原上残遗白Qian（Picea meyeri Rehd.et Wils.）的生长与气温要素间的关系。每年5月份的平均温度（P＜0.05）和平均最高温度（P＜0.01）与白Qian的生长关系密切,而近40年来的年平均气温以及高于5℃、10℃的积温与白Qian的生长间无显的相关关系。另外,5,6月份的极端最高温度对树木的生长也具明显的负效应（P＜0.05）。从1954年至1994年来,锡林河流域典型草原增温明显,其中以10年段资料的相关分析则表明,随气温的升高,白Qian的生长对温度的敏感度有下降的趋势,揭示的这一现象,对于更准确地预测未来环境变化对森林分布和生产力的影响,以及环境模式参数的优化等均具一定的指导意义。