以小时为步长的大兴安岭兴安落叶松林地表可燃物含水率预测模型

应用时滞平衡含水率法(包括Nelson和Simard两种)及气象要素回归法,以小时为步长对大兴安岭地区阳坡上部落叶松林下地表细小死可燃物进行动态含水率测定,分析了不同郁闭度林分的预测误差.结果表明:以小时为步长的可燃物含水率预测方法适用于大兴安岭地区的典型落叶松林分,Simard法预测平均绝对误差为1.1%,平均相对误差为8.5%,低于Nelson法和传统的气象要素回归法,接近同类研究的误差范围;同一坡度、坡位上,不同郁闭度下的可燃物含水率变化差异较大,使用以小时为步长的可燃物含水率预测方法,应根据不同地区林分和地点选择合适的平衡含水率模型,或建立基于林分的可燃物含水率模型.     

以小时为步长的大兴安岭典型林分地表死可燃物含水率模型预测及外推精度

地表死可燃物含水率是火险天气和火行为预报中的重要指标.本研究基于时滞平衡含水率法(Nelson和Simard方法)及气象要素回归方法,于2010年9—10月对黑龙江省大兴安岭地区盘古林场不同郁闭度的山杨-白桦混交林、红皮云杉纯林,以及采伐迹地(原1∶1樟子松-白桦混交林)地表死可燃物含水率进行以小时为步长的连续测定,建立其预测模型,得到预测误差,并使用相应的模型对其他林分地表死可燃物含水率进行外推精度分析.结果表明:采用Nelson平衡含水率法构建的地表死可燃物含水率变化模型的平均绝对误差、平均相对误差和均方误差根(0.0154、0.104和0.0226)低于Simard法(0.0185、0.117和0.0256)和气象要素回归法(0.0222、0.150和0.0331).在外推效果方面,气象要素回归法的平均绝对误差、平均相对误差和均方误差根(0.0410、0.0300和0.0740)低于Simard法(0.610、0.492和0.846),但前两者均高于Nelson法(0.034、0.021和0.0660),说明以小时为步长的时滞平衡含水率法,尤其是Nelson法适用于大兴安岭地区所测林分.外推虽不能降低误差,但有助于提高现有模型应用至不同林分条件或大尺度范围内的地表死可燃物含水率预测精度和利用率.模型建模和外推误差与不同树种和郁闭度条件差异有关,研究时应根据不同林分和地点选择合适的平衡含水率模型.     

平地无风条件下蒙古栎阔叶床层的火行为Ⅱ.火焰长度和驻留时间影响因子分析与预测模型

以帽儿山地区蒙古栎凋落叶的含水率、载量和床层高度为控制变量,模拟野外凋落叶床层状态,进行了100次平地无风条件下的室内点烧试验,分析含水率、载量和床层高度对火焰长度和驻留时间的影响,并建立了多元线性预测模型.结果表明： 含水率与火焰长度呈极显著线性负相关(P<0.01),与驻留时间的线性关系并不显著(P>0.05);载量、床层高度与火焰长度和驻留时间均呈极显著线性正相关(P<0.01).床层高度与含水率、载量的交互作用对火焰长度有显著影响;含水率与载量、床层高度的交互作用对驻留时间有显著影响.火焰长度预测模型的预测效果较好,能解释火焰长度83.3%的变异,平均绝对误差为7.8 cm,平均相对误差为16.2%;驻留时间预测模型的效果略差,仅能解释驻留时间54%的变异,平均绝对误差为9.2 s,平均相对误差为18.6%.     

五种常绿冬青叶片防火性能评价

为了筛选冬青属(Ilex)植物优良防火品种,了解该属植物叶片燃烧表现特征,优化园林树种防火性能的评价方法,该文以克恩氏冬青(Ilex×koehneana)、史蒂芬冬青(Ilex ‘Nellie R. Stevens’)、大别山冬青(I. dabieshanensis)、博福德冬青(I. cornuta ‘Burfordii’)、双核冬青(I. dipyrena)为研究对象,以海桐(Pittosporum tobira)和石楠(Photinia serrulata)作为参照,采用因子分析法对这七种植物鲜叶和干叶的防火性能分别进行综合评价。结果表明:(1)不同冬青品种鲜叶火灾性能指数存在显著性差异,其余指标均呈极显著性差异。(2)经过因子分析进行评价得出鲜叶抗火性从强到弱依次为博福德冬青史蒂芬冬青大别山冬青石楠海桐双核冬青克恩氏冬青;干叶抗火性从强到弱依次为史蒂芬冬青大别山冬青博福德冬青海桐双核冬青克恩氏冬青石楠。(3)综合鲜叶及干叶的评分结果,得出博福德冬青、史蒂芬冬青、大别山冬青得分较高,防火性能优于石楠和海桐,防火性能表现更突出。     

Humidity and seasonality drives body size patterns in males of the bush cricket Isophya rizeensis Sevgili, 2003 （Orthoptera： Tettigoniidae： Phaneropterinae）

Two primary patterns of body size variation have been recorded in ectotherms in relation to latitudinal/altitudinal shifts. In some, body size increases with increasing latitude/altitude whereas, in others, body size decreases with increasing latitude/altitude. This clinal variation is generally assumed to be caused by local adaptation to environmental conditions however the selective variable（s） （temperature, humidity, diet quality, etc.） is still heavily debated. Here we investigate geographic variation in body size of dark and pale color morphs of males of the bush-cricket lsophya rizeensis collected from 15 locations along an elevation gradient ranging from 350 to 2 500 m. Using an information theoretical approach we evaluate the relative support of four different hypotheses （the temperature size rule, the moisture gradient hypothesis, the seasonal constraint hypothesis, and the primary productivity hypothesis） explaining body size variation along the altitudinal gradient. Body size variation in pale color morphs showed a curvilinear relationship with altitude while dark color morphs showed no variation in body size. Body size variation in pale color morphs was highly correlated with precipitation and temperature seasonality values thus giving strong support for the moisture gradient and seasonal constraint hypothesis. Our results reinforce the importance of gradients in humidity and seasonality over temperature in the creation of altitudinal body size clines and the role of selection for resistance to stress factors in the establishment of these clines. Whether a body size cline is observed or not might also depend on the phenotypic properties of the individuals, like coloration.     

川西亚高山云杉人工林恢复过程中表层土壤碳动态变化

对川西亚高山云杉原始林及其皆伐迹地上云杉人工林不同演替阶段（22、47和65年）表层（0～30 cm）土壤碳储量及活性有机碳含量进行了分析.结果表明：在0～10、10～20和20～30 cm土层中,土壤总有机碳（TOC）储量分别由22年生云杉人工林的9587、7908和71.55 t·hm^-2减少到65年生云杉人工林的56.12、34.75和31.06 t·hm^-2,且47和65年生云杉人工林各层土壤TOC储量小于原始林（88.08、71.16和64.81 t·hm^-2）;各层土壤易氧化有机碳（EOC）含量分别由原始林的3589、26.91和26.00 g·kg^-1 减少到65年生云杉人工林的20.25、14.50和12.36 g·kg^-1,土壤微生物生物量碳（MBC）含量由原始林的524.44、273.26和257.97 mg·kg^-1减少到65年生云杉人工林的 312.41、186.95和152.18 mg·kg^-1,颗粒态有机碳（POC）含量由原始林的40.23、27.10和19.55 g·kg^-1减少到65年生云杉人工林的12.33、7.31和5.32 g·kg^-1.川西亚高山云杉原始林在转变为人工林后相当长的时间内,土壤有机碳及活性碳一直处于净消耗状态.     

植物组合及水体营养梯度对三种功能性植物生物量累积与分配的影响

设置4个营养水平(I: 0.5 mg N·L^-1, 0.1 mg P·L^-1; II: 1.5 mg N·L^-1, 0.3 mg P·L^-1; III: 4.5 mg N·L^-1, 0.9 mg P·L^-1; Ⅳ: 13.5 mg N·L^-1, 2.7 mg P·L^-1), 研究了水体营养水平、物种组合及其交互作用对入侵漂浮植物凤眼莲、本地扎根浮叶植物黄花水龙和沉水植物苦草生物量累积与分配的影响.结果表明：随营养水平的升高,4个营养水平的凤眼莲和黄花水龙单种和混种的总生物量及茎叶生物量都呈上升趋势,凤眼莲和黄花水龙的总生物量在Ⅲ、Ⅳ处理下平均比Ⅰ、Ⅱ处理下分别增加了54.47%和102.63%;不同植物组合下,苦草各部分生物量呈下降趋势,Ⅲ、Ⅳ处理的总生物量比Ⅰ、Ⅱ处理平均降低了45.88%;经双因素分析,水体营养水平对凤眼莲和黄花水龙生物量有极显著的正影响（P<0.01）,对苦草生物量有极显著的负影响（P<0.01）;而植物组合的影响随目标植物的不 同呈现出差异.     

上海轨道交通对城市土地利用变化的影响

利用1989、2005年上海市1∶50 000彩红外航空遥感影像解译的土地利用数据,基于GIS技术,定量研究了上海轨道交通对城市土地利用动态变化的影响,并用Markov模型对研究区2010—2025年间的土地利用变化进行了初步预测.结果表明：轨道交通加快了上海市土地利用的转化,促进了以耕地为主的自然景观向居住、公共设施用地等土地获益较高的人工景观转化;轨道交通增加了研究区的土地利用程度;1989—2005年,研究区其他用地（以在建用地为主,下同）、公共设施用地、绿地、耕地、水域的转化率较大,其中,其他用地的变化速度最快,水域的变化速度最慢;2010—2025年,耕地、水域的面积和比例将继续减少,居住、公共设施用地等人工景观的面积则呈继续增加的趋势.从提高土地利用程度和土地获益的角度,轨道交通沿线的这种土地利用结构仍需要进一步调整,以增加土地的集约化程度和实现土地资源的可持续利用.     

科尔沁沙地东南缘大青沟自然保护区土壤水分的时空分布特征

用TDR分层对科尔沁沙地东南缘大青沟国家级自然保护区土壤水分进行定位观测,采用多重比较等方法,对土壤水分与环境因子关系的差异进行分析,通过Kriging插值法用Surfer软件绘制土壤水分等值线图,研究结果表明:土壤含水率在不同的生长季节上变化,表现为夏季>秋季>春季,各层间没有显著差异;月均(5、7、9月)土壤含水率的变异系数坡向>植被类型>坡位;层均(0~60cm)土壤含水率变异系数坡位>植被类型>坡向>样带。月均土壤含水率从高到低依次为:阔叶林>矮林>樟子松林>疏林草原>灌丛,不同植被类型各层月均土壤含水率总体上差异极显著,阔叶林远远高于其它植被类型;层均土壤含水率,各植被类型各月份间总体差异极显著,总体趋势从高到低为:阔叶林>矮林>樟子松林>灌丛>疏林草原,阔叶林明显高于其它类型。月均土壤含水率坡向间总体上差异显著,层间无显著差异;东、西坡与北坡有显著差异,东西坡高于南北坡;层均土壤含水率,同一月份各个坡向间差异不明显,7月明显高于其它月份;各月总体表现为:东>西>南>北坡。月均土壤含水率除31~45cm外,3个坡位间各层均有极显著差异,下坡位明显高于上坡位与中坡位;中坡位各层月均土壤含水率差异极显著;层均土壤含水率各月份各坡向间差异极显著,下坡位远大于上坡位与中坡位。该区从沟底到坡顶的植被变化逐渐由湿生-中生-旱生逐渐过度,垂直分布明显,这类天然残遗植被与土壤水分及其与环境因子的关系,对于促进周边沙地植被恢复具有重要的参照意义,据此建议了大青沟周边沙地植被恢复模式相应的最低土壤水分阈值,沙地0~30cm土层土壤含水率9.1%~11.5%、8.1%~9.0%、6.0%~8.0%;沙地31~60cm土层土壤含水率11.1%~13%、8.5%~11%、6.0%~8.4%,分别适合恢复为疏林、灌丛、半灌丛。     

基于微波遥感技术探测森林地表土壤含水率

森林地表土壤含水率是森林生态系统中的重要参数,使用微波遥感技术快速准确地估算区域尺度上的森林地表土壤含水率,对于森林生态系统研究具有重要的现实意义.本文利用TDR-300土壤含水率速测仪测得黑龙江大兴安岭地区塔河林业局盘古林场内120块样地的森林地表土壤含水率作为因变量,利用C波段全极化SAR数据的极化分解参数作为自变量,构造多元线性回归统计模型和BP神经网络模型,定量估测森林地表土壤含水率,通过模型反演获得区域尺度上森林地表土壤含水率的空间分布.结果表明: 多元线性回归统计模型的精度为86.0%,均方差根误差(RMSE)为3.0%;BP神经网络模型的精度为89.4%,RMSE为2.7%.说明利用BP神经网络模型定量估测森林地表土壤含水率优于多元线性回归模型,将全极化SAR数据通过BP神经网络模型进行仿真,最终得到研究区域的森林地表土壤含水率空间分布图.