基于Landsat的重庆市生态环境质量动态监测及其时空格局演变分析

长江流域是我国重要的生态屏障之一,重庆市作为长江上游最后一道关口,研究其生态质量发展对于有效保护长江流域生态环境具有重要指导意义。基于2011—2021年间的Landsat影像等数据,计算遥感生态指数(Remote sensing based ecological index, RSEI),并采用Sen(Theil-Sen median)趋势分析法和MK(Mann-Kendall)检验研究其变化趋势以及利用Hurst指数模型分析RSEI的持续特征。利用空间转移矩阵和重心迁移模型研究其在空间上分布特征的变化情况,最后使用降水、风速、近地表气温、海拔等辅助数据为影响因素,结合地理探测器进一步探究RSEI变化驱动力,探讨重庆市2011—2021的RSEI空间分布及演变趋势。结果表明：(1)重庆市多年平均RSEI为0.593,使用等间距法将其划分的等级为差、较差、中等、良、优的面积占比分别为2.48%、8.28%、38.32%、41,87%、9.05%。从整体来看重庆市生态质量水平较高,重庆市年际RSEI以显著趋势波动增长。(2)RSEI等级为差的地区空间上主要集中于重庆西部;较差等级主要围绕...     

基于MaxEnt模型预测气候变化下杉木在中国的潜在地理分布

为研究杉木在中国的分布特征及其对气候变化的响应模式,本研究基于现有分布记录,应用最大熵(MaxEnt)模型和地理信息系统方法,结合气候、地形等环境要素,预测杉木在当前和未来气候变化下的潜在适生区。结果表明: 影响杉木分布的最主要因素是年平均降水量,在当前气候下,杉木适生区合计面积328万km²,占全国陆地总面积的34.5%,低、中和高适生区分别占18.3%、29.7%与52.0%。在未来气候情景下,杉木生长的适宜性在我国总体上呈上升趋势,适生区面积随气候变化增大,且明显向北扩张,南方湿润亚热带地区形成集中连片高适生区。模型经受试者工作特征曲线检验,训练集平均受试者工作特征曲线下面积为0.91,可信度高。     

基于MaxEnt 模型的藏雪鸡在中国适宜生境的研究

藏雪鸡是国家II 级保护动物, 研究其在中国的适宜生境有利于为其保护提供科学的依据。基于藏雪鸡在中国境内的111 个实际分布数据及27 个环境特征变量, 利用MaxEnt 生态位模型和GIS 技术, 我们对其适宜生境及主导影响因子进行了定量分析, 并划定了四大主要保护区域。研究结果: (1)藏雪鸡在全国的适宜生境总面积约147.37 万km²,而且主要集中分布于西藏、青海、四川、甘肃、新疆、云南等地; (2)海拔高度(46.2%)、距居民点的距离(20.4%)、等温性(9.5%)、距道路的距离(5.3%)、温度变化方差(4.6%)是影响藏雪鸡分布的5 个主要环境因子; (3)根据适宜生境初步划定西藏南部、青海东-甘肃西部、川西-青海东南-云南西北部、新疆东南-青海西部为四大保护区。该研究结果对合理有效的保护该物种及其生境具有重要意义。     

不同林分郁闭度与遥感数据的相关性

林分郁闭度与遥感数据的相关性分析是郁闭度遥感估算的基础,郁闭度遥感是林业遥感的重要方向。以四川省石棉县为例,就不同林分探讨了其郁闭度与陆地资源卫星专题制图仪LANDSAT Thematic Mapper(TM,包括其波段1至7,分别表示为TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM6和TM7)数据之间的相关性及其受地形校正的影响。建立了地形数据库和基于1994年调查数据的森林资源数据库;对1994年6月26日成像的LANDSAT TM数据进行了几何校正,并与森林资源数据库配准;分别利用Lambert Cosine Correction(LCC)模型和Sun Canopy Sensor(SCS)模型对TM数据进行地形校正,生成TM-LCC和TM-SCS数据;将TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据分别与森林资源数据叠加统计,得到各小班TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据的均值和标准差,并将其添入数据库中,选取标准差较小的小班共1194个作为样本。按优势树种将样本层化为8个林分层,分别计算其郁闭度与TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据间的相关系数,并分析其在不同林分不同波段上的差异及其受地形校正的影响。研究表明:铁杉、冷杉和云杉等林分郁闭度与TM部分波段数据的相关性在0.01的水平上均为显著;而桦木、栎类、桤木、软阔类和云南松等林分郁闭度与TM数据的相关性在0.05的水平上均不显著;TM的LCC校正提高了冷杉、铁杉和软阔等林分郁闭度与TM4和TM5的相关性,TM的LCC校正还提高了软阔类林分郁闭度与TM7的相关性,TM的SCS校正提高了冷杉林分郁闭度与TM4和TM5的相关性,且在0.01的水平上均为显著。TM的LCC和SCS校正未能明显提高桦木、栎类、桤木、云南松和云杉等林分郁闭度与TM数据的相关性。该研究对林分郁闭度遥感具有一定的科学意义和应用价值。     

川西米亚罗自然保护区森林地上碳储量遥感估算

研究米亚罗自然保护区的森林地上碳储量,有利于掌握高山峡谷区森林植被碳储量的分布特点,对区域森林资源的有效科学管理和维护森林生态环境具有重要意义。通过对保护区内的7个主要树种分别构建模型来初步估测森林地上碳储量,利用实地调查的样地数据与同期Landsat 8遥感卫星影像,得到波段信息、植被指数、主成分分析、纹理特征、地形因子、植被生长六大类共80个因子,用以构建乔木层不同树种地上碳储量的多元线性逐步回归模型,而灌木层的碳储量则由生物量密度法估算得出。研究结果表明:①模型预测值与实测值相关系数在0.675—0.775之间,精度较高,预测结果可靠;②米亚罗自然保护区森林地上碳储量为5.861 Tg,其中乔木层5.632 Tg,灌木层0.229 Tg。云冷杉林是研究区分布最广的林分类型,其碳储量为5.098 Tg,占森林地上碳储量总量的86.98%,在维持区域碳平衡方面发挥着重要作用。③研究区森林平均碳密度为53.138 t/hm~2,其中冷杉的碳密度最高,达到74.467 t/hm~2。④区域内森林地上碳储量以杂谷脑河流域及支流为中心,以一定缓冲距离呈树枝状发散分布,海拔3000—4000 m区域的森林植被碳储量最大,且阴坡的碳储量明显高于阳坡。     

基于Landsat影像的梭磨乡冷杉林地上碳储量估测及其时空动态

森林碳储量研究对森林质量评价、林业资源科学管理及森林生态结构保护具有重要意义。以四川省马尔康县梭磨乡冷杉林为研究对象, 以2010年森林资源调查实测数据和同年Landsat遥感影像数据为基础, 采用逐步线性回归方法, 构建2010年地面冷杉林地上碳储量和遥感因子的多元线性回归模型。然后, 基于伪不变特征原理的相对辐射校正法计算2010年冷杉林地上碳储量估测模型与1995年、2000年、2005年和2015年四期影像数据的相关关系, 分别估测了1995年、2000年、2005年、2010年和2015年研究区冷杉林地上碳储量, 从而揭示出近20年来马尔康县梭磨乡冷杉林地上碳储量的时空动态变化特征。研究结果表明: 从空间分布看, 研究区冷杉林地上碳储量主要分布在贯穿全区东西方向且海拔3000—4000 米的区域; 从时间分布看, 1995—2015年间, 研究区冷杉林地上碳储量总量和碳密度呈持续上升趋势, 森林碳储量结构处于良性发展阶段。该研究结果对高山峡谷地区森林碳储量的后续研究有一定参考价值。