云南纵向岭谷区道路网络对生态系统影响的尺度效应

云南纵向岭谷区具有复杂的生态系统,其生物多样性在全球中具有重要地位,但是由于人类活动的影响,尤其是道路网络的发展及其导致的土地利用变化,使得该地区生态系统退化日益严重.选取2km×2km、4km×4km、6km×6km、… \,20km×20km网格进行多尺度相关分析和方差分析,研究云南纵向岭谷区道路网络与生态系统分布的相关性及其独立和交互作用,分析道路网络对生态系统影响的尺度效应.然后又进一步研究了道路网络和地形因子(比如海拔、坡度和坡向等)对生态系统的独立和交互作用.研究结果表明,道路网络与生态系统分布的相关性与路网等级有关,其相关程度与路网等级呈反比,随着尺度的变化,道路网络与生态系统分布的相关性表现为增强型、减弱型、质变型和无尺度效应这4种类型.在大多数尺度下,道路网络和地形因子对生态系统分布既有独立作用,也有交互作用.其中,高等级路网的独立作用比较显著,而低等级路网的独立作用不太显著.但是,随着尺度的增大,县乡路网、乡村路网和小路网对生态系统分布的独立和交互作用均显著,且表现出高度的相似性,表明地形对低等级道路具有明显的干扰或屏蔽效应.     

啮齿类取食的物种偏好与时空格局

通过强烈消耗土壤种子库,动物取食种子对植物种群更新和群落动态产生深远的影响。一般认为种子被食概率的空间格局取决于种子密度和离母树的距离,而环境（如地形）异质性的影响则一直没有得到足够的关注,与此相关的机制及其影响程度亦不清楚。研究设计在野外埋放种子以模拟种子扩散后的情形,监测啮齿类对种子的取食,以检验种子取食受埋藏生境、时间及动物对种子种类的偏好等因素的影响。结果表明,经过1a实验,8种落叶阔叶树种子的累计取食概率为0～48．25％,平均值为20％;山顶部位的取食概率大致是其它部位概率的3倍;埋放在凋落物层中的种子被食概率大约为埋放在土壤层中概率的2倍。利用logistic回归模型进行统计分析表明,种子被食概率变化的45％可以被上述因素解释。其中,物种偏好是影响种子被取食概率的首要因素,其后依次是地形、埋藏时间和深度。啮齿类明显喜好较大的种子;其取食行为在山脊部位明显较其它部位更频繁和剧烈;对埋藏种子的取食从3月份开始加剧,到7月份以后平息下来。种子埋放深度对啮齿类的取食概率有显著影响。     

长白山不同演替阶段森林植物功能性状及其与地形因子间的关系

植物功能性状是近年来生态学研究的热点。不同种群功能性状的差异决定竞争优势,导致群落结构和性质发生改变,进而演替。以长白山森林演替过程中4个阶段的典型群落为研究对象,分析了长白山地区森林不同层次优势种的茎叶功能性状之间的关系、功能性状与地形因子的关系,并对不同演替阶段群落功能性状进行了比较。结果发现,比叶面积(SLA)与叶氮浓度(LNC)和茎磷浓度(SPC)正相关,与叶干物质质量(LDMC)负相关;叶厚度(LT)与LDMC负相关;LNC与LPC、SNC和LDMC呈正相关;茎氮浓度(SNC)与茎磷浓度(SPC)正相关;茎组织密度(STD)与LNC、SNC正相关。通过灰色关联度分析发现,海拔对SLA、LNC、LPC、STD、SPC影响最大;坡向对于LT、LDMC影响最大;坡位对SNC影响最大。各演替群落间的乔木层功能性状均有显著差异,灌木层的功能性状无显著差异,而草本层除了LDMC、LPC、SNC有显著差异外,其它指标均无显著差异;SLA、STD、LNC随演替的进行呈现明显增加趋势,LDMC、LPC随演替呈减少的趋势。LDMC和SLA是能体现群落演替差异的主要功能性状。     

神农架米心水青冈-曼青冈群落的地形异质性及其生态影响

地貌单元和地形的局部变化严重制约着光照、温度、水分甚至土壤资源的再分配 ,从而对植被的分布产生影响。以永久性监测样地为基础 ,利用数字高程模型模拟 0 .96 hm2样地的地形表面 ,在地理信息系统的支持下分析了米心水青冈 -曼青冈群落的地形异质性状况 ,并结合群落调查的结果探讨了地形因素对群落组成的影响。结果表明研究范围内样方的平均坡度在 18.2～ 74 .6°之间。坡向可以分为南坡、西南坡及东南坡 3部分 ,坡度及坡向差异显著。对坡度、坡向等地形因素及群落的物种组成进行半方差分析 ,发现三者的空间异质性尺度分别为 2 85 .8m,2 80 .5 m及 6 .1m。地形因素的变化尺度远大于植被组成的变化 ,说明小尺度下地形因素不是影响群落内种群分布格局的唯一因素。坡度和坡向因子的块金值分别为 2 1.8及 4 98.0 ,说明两者在小尺度下的某些过程不能忽视。植物与地形因素的相关分析表明不同的种对地形的适应性不同 ,群落中的 2 4种主要植物可以分为 4个生态种组。因此 ,群落的物种组成变化受到多种因素的影响 ,这种影响可以在地形变化中得到反映。     

我国水青冈属植物的地理分布格局及其与地形的关系

利用我国水青冈属（ＦａｇｕｓＬ．）植物的地理分布资料和１∶１００万地形图资料,利用Ｋｒｉｇｅ空间统计方法对我国分布较广的４种水青冈,即长柄水青冈（Ｆ．ｌｏｎｇｉｐｅｔｉｏｌａｔａＳｅｅｍ．ｅｔＤｉｅｌｓ）、亮叶水青冈（Ｆ．ｌｕｃｉｄａＲｅｈｄ．ｅｔＷｉｌｓ．）、米心水青冈（Ｆ．ｅｎｇｌｅｒｉａｎａＳｅｅｍ．）和巴山水青冈（Ｆ．ｂａｓｈａｎｉｃａＹａｎｇ）的空间分布格局及其与地形的关系进行了研究。结果表明,我国水青冈属植物显示出南北变化较小、东西变化显著,一些区域出现较周围地区较高或较低分布的“岛屿化”现象的空间分布格局。这与我国的地形特征以及水青冈的生态特性等有关。沿不同经向剖面,分析水青冈的分布高度与地形平均高度之间的关系显示,随地形高度的增加,水青冈分布上限的高度也逐渐增加,其趋势可用对数或直线拟合,但不同种对地形高度变化的反应存在差异。这些结果不仅从较大尺度上定量说明了我国水青冈分布高度的山体效应现象,也揭示了物种间山体效应的差异。这种差异可能与物种的生态适应性和生态幅度有关。     

气候和地形对植被覆盖动态演化的影响研究

基于MODIS NDVI 遥感数据, 结合气象和DEM 等资料, 采用线性回归分析、稳定性分析、R/S 分析和相关性统计等数理方法, 反演了2001-2010 年贵州省植被覆盖时空演变趋势, 研究不同因素对植被时空格局变化的驱动作用。研究表明:(1)2001-2010 年贵州省植被覆盖呈增加趋势, 增长率为6.25%, 植被改善区域占比例为77.7%; (2)贵州省植被覆盖变异指数介于0.01-0.16 之间, 总体较稳定; 从持续性来看, 植被持续恢复是主旋律, 反持续性主要集中在西部和东北地区。(3)贵州地区降雨量和温度空间分布格局较为明显, 温度是影响该地区植被覆盖的主导因素, 不同区域对气候因素的响应存在差异性。(4)各等级海拔植被覆盖均有上升, 其中高海拔地区上升最为显著; 中海拔地区是植被的主要分布区域, 所占比例为72.2%且该海拔范围内NDVI 均值差异不大。     

云南松混交林火烧迹地更新早期草本层物种多样性的空间格局

云南松(Pinus yunnanensis)林是我国西南地区最为广布的针叶林。火烧是云南松林常见的一种自然(或人为)干扰, 但对云南松林火后更新群落的物种多样性特征很少研究。该研究以云南禄丰县勤丰镇2013年“4.13”火灾后云南松混交林火烧迹地更新早期群落草本层为研究对象, 设置了47条1000 m²样带进行群落和环境因子调查, 探讨火烧后更新早期群落草本层的物种构成与丰富度的空间格局及其影响因素。结果表明: 火后更新草本层按物种构成可分为4个群落类型; 草本层物种丰富度受地形和火前群落冠层的影响显著, 与立木生物量和地形坡度正相关, 而与坡位和海拔负相关, 但与火烧强度没有显著的相关性。样带内草本群落β多样性与火前立木胸面积及火烧强度显著正相关, 而与海拔和坡位负相关。总体上, 生境地形特征、火前冠层和火烧强度构成了火烧后早期群落草本层物种构成与丰富度变化的主要控制因子。此外, 一年生和多年生草本物种的更新格局及其对环境的响应存在显著差异。     

基于地形梯度特征的福州市景观格局演变

地形是土地景观格局变化的重要因素.为揭示不同地形梯度下景观格局的时空特征和变化规律,以1995、2005和2015年3期福州市遥感影像和数字高程模型(DEM)数据为基础,运用地形位指数、土地利用分布指数、地学信息图谱分析和景观指数等方法,探讨景观格局的地形梯度效应以及形成原因.结果表明: 研究期间,研究区林地主要位于中低、中高和高等级地形位,农地、水体、建设用地和未利用土地主要集中位于低等级地形位.1995—2015年,福州市林地、农地和未利用土地面积减少,建设用地和水体面积增加.景观类型变化以稳定型为主,主要分布于中低、中高及高等级地形梯度区域;景观格局在地形梯度上变化差异明显,低地形位区域景观类型主要转向建设用地,而在中低及中高地形位区域,主要发生农地与林地的交替转变.研究区景观格局破碎化、景观异质性和景观多样性等属性逐年上升,随着地形梯度升高而降低.     

基于机器学习的风景园林智能化分析应用研究

机器学习使实现数据的智能化处理及充分利用数据中蕴含的知识与价值成为可能。探索基于机器学习在风景园林领域智能化分析应用的途径,开展3个实验。其中2个与数据分析研究相关,提出基于调研图像色彩聚类分析的城市色彩印象和基于图像识别技术的景观视觉质量评估与网络应用平台部署实验。最后1个实验与数字化设计创作相关,提出用于设计方案遴选的地形生成方法,包括2个子项目：应用深度学习生成对抗网络（GAN）的地形生成和建立遮罩、预测未知区域的高程。3个实验应用到机器学习中分类、聚类和回归3个主要方向中的算法以及深度学习的生成对抗网络,对传统的研究问题提出了基于机器学习新的研究方法。因此,在应用机器学习风景园林领域,可以有效地从多源数据中学习相互增强的知识,发现问题,并提出解决问题的新方法。     

车八岭山地常绿阔叶林冰灾后林木受损的生态学评估

从植物生态学的角度对2008年初南方冻雨冰雪灾害对典型的亚热带山地常绿阔叶林造成的损害情况做了研究。对12个优势种和亚优势种的受灾情况做了对比分析, 对不同径级和不同地形因子下林木抵抗冻雨灾害的差异做了对比。统计检验结果显示林木受损程度存在显著的种间差异、径级差异和地形级差异。优势种米槠(Castanopsis carlesii)比多数亚优势种受害更严重; 各树种抗冻雨灾害能力以山茶科和樟科的种较强, 而壳斗科的多个种, 如米槠、栲(C. fargesii)受灾较为严重; 林木的受损比例随着胸径(diameter at breast height, DBH)增加而增大; 在未受灾的各级林木中, 超过70%的个体集中在最小一级径阶(1-5 cm)。χ²检验显示坡度、坡向、坡位等地形因子对林木受损状况有显著的影响, 随着坡位上升, 林木受损程度逐渐加重, 上坡位的林木受损比例最大, 下坡位最小, 这可能与随着坡位升高, 迎风面降温效果更迅速有关。对于坡向和坡度而言, 位于半阳坡的林木受灾比例显著高于半阴坡, 位于坡度级III (15°-25°)、IV (25°-35°)、V (35°-45°)上的林木受灾最严重。该研究结果对于亚热带常绿阔叶林的保育和应对未来可能再次发生的冰雪灾害有重要意义; 同时对于森林恢复和演替、乡土阔叶树种的选育及森林经营等方面的研究和应用也有重要的参考价值。