鄱阳湖碟形湖泊（常湖池）春季苔草生物量遥感估算

基于Sentinel-2植被指数,应用回归分析法分析了鄱阳湖碟形子湖泊（常湖池）的苔草（Carex）群落生物量与植被指数的关系,并探讨了高程水位和气温变化对其的影响。研究结果表明：（1）10种常用的植被指数中,土壤调节植被指数（Soil Adjusted Vegetation Index,SAVI）是常湖池苔草春季生长中后期（3月22日至5月5日）地上生物量估算的最佳植被指数,SAVI构建的三次多项式是常湖池苔草地上生物量最优遥感估算模型,其均方根误差为73.91 g/m²,预测吻合度为71.90%,苔草生物量分布总体表现为自湖心到湖岸逐渐增加。（2）3月22日（春季苔草生长中期）和5月5日（春季苔草生长后期）苔草的地上总生物量分别为1.06×10⁵ kg和3.28×10⁵ kg,单位面积苔草生物量分别为77.56 g/m²和208.44 g/m²,这与鄱阳湖其他子湖单位面积生物量一般低于300 g/m²相一致。（3）常湖池苔草生长受高程、水位和气温多重要素综合影响。3月底常湖池13.47 m高程（黄海高程,参考星子站水位,下同）以下苔草植株矮小,生物量积累较少;13.47 m高程以上区域受前期低温胁迫,生物量增长缓慢。随着气温回暖,出露区域的苔草生物量逐渐积累,并随高程增加而增长。     

高光谱植被覆盖度遥感估算研究

以北京大学"无人机遥感载荷综合试验场"为试验区,采集草地植被覆盖度(Vegetation Cover, VC)和相应样方冠层高光谱反射率数据,并对比研究了高光谱反射率三种变换形式(小波能量系数、主成分和植被指数)与VC之间的关系模型。结果表明:在三种变换形式中,植被指数模型(R²大于0.8,RMSE小于等于0.018 8)优于基于小波变换和主成分分析的VC模型;经过对高光谱数据进行小波分解获得的第二和第四小波能量系数与VC之间存在显著的对数相关(R²分别为0.811和0813;RMSE分别为0.019 9和0.019 8);以多个小波能量系数作为自变量的VC多元回归模型明显优于基于主成分的多元线性回归,R²和RMSE分别提高0.058和0.030;将高光谱EVI模型与TM-EVI数据相结合生成的试验区VC空间分布总体上呈北部和南部植被覆盖度高(分别>75%和>55%),中部相对低(15%~55%)的特征,与其土地利用/覆被特征相吻合。     

基于水经济价值的长江口环境流量探讨

适宜的环境流量对于维持河口生态系统稳定以及保障区域社会经济用水需求有着重要意义。论文以探讨水资源优化配置条件下长江口适宜环境流量为目的,基于水经济价值分析构建了长江中下游水资源优化配置模型,分析了区域缺水量以及环境流量约束的影子成本随长江口环境流量约束的变化。结果表明：当环境流量约束超过临界值后,区域缺水量不断增加,且环境流量约束产生非零影子成本;通过区域供水目标和环境流量约束的影子成本图确定长江口适宜环境流量的上限和下限,得到20%、50%、75%及95%水资源保证率下,长江口适宜环境流量分别为27.10×10⁹~29.65×10⁹、25.50×10⁹~27.12×10⁹、23.08×10⁹~24.62×10⁹及17.72×10⁹~19.65×10⁹ m³/月;该环境流量标准可以满足一定目标下长江口的生态需求。     

基于LME/BME的珠江三角洲PM2.5星地融合技术研究

收集并处理了遥感反演的气溶胶光学厚度（AOD）、归一化植被指数（NDVI）和气象数据,采用贝叶斯最大熵（BME）结合线性混合模型（LME）估算了2015年10月~2016年3月珠江三角洲地区近地表旬平均PM_2.5质量浓度.结果表明,LME+BME模型的预测精度比LME模型有较大提升,LME+BME模型的交叉验证结果R²为0.751,RMSE为6.886μg/m³,MAE为4.52μg/m³,而LME模型的交叉验证结果R²为0.703,RMSE为7.546μg/m³,MAE为4.927μg/m³.空间分布看,PM_2.5高浓度地区主要集中在广州、佛山、东莞等地区,低浓度地区主要集中在肇庆、惠州、江门的南部等地区;时间变化看,PM_2.5污染比较严重的时间为2015年10月中旬、2015年11月下旬以及2016年3月下旬,而2015年10月上旬、2015年12月上旬和2016年1月下旬污染则相对较低.     

北京湿地生态系统重要服务功能及其价值评估

论文基于北京市湿地资源调查数据,重点评估了湿地调蓄洪水、供给水源、净化水质、蒸发降温和维护生境等重要生态服务功能及其价值。结果表明,2014年北京市湿地面积5.14×10⁴ hm²,其中46%为自然湿地,并集中分布在密云、房山和门头沟等远郊区。北京市湿地生态系统年均调蓄洪水20.75×10⁸ m³、供给水源9.44×10⁸ m³、净化水体污染物（COD）4.22×10⁴ t、蒸发吸热3.03×10¹² kJ,并维护着较高质量生境0.96×10⁴ hm²,其经济价值分别为158.95×10⁸、11.89×10⁸、1.69×10⁸、4.21×10⁸和10.84×10⁸元。虽然这些重要生态系统服务的78%来自于北京市远郊区的湖库与河流湿地,但是主城区湿地同样提供着重要的生态服务功能,且受益人群数量较高,因而更需重点保护。     

1985—2015年陕西黄土台塬表层土壤有机碳空间分布

中尺度范围土壤有机碳的长期动态变化状态对大气温室气体的浓度、当地环境的生态效应至关重要。论文研究了陕西黄土台塬近30 a表层（0~20 cm）土壤有机碳密度的空间分布特征,并探讨了气候、地形、土壤类型、土地利用与土壤有机碳密度和储量的关系。结果表明：1）近30 a黄土台塬土壤有机碳密度和储量呈增加趋势,且增加幅度愈来愈明显,其中,1985—2000年有机碳密度和储量的增量分别为0.20 kg/m²和1.46×10⁶ t,2000—2015年分别为0.75 kg/m²和10.87×10⁶ t。2）1985—2015年有机碳密度随气温和降水量的增加而增加,随高程和坡度的增加呈现先增加后减少的趋势,在高程679~779 m、坡度10°~20°范围达到最大值。3）大多数土壤类型有机碳密度和储量随时间延长呈增长趋势,其中,黑垆土有机碳密度增加最大（1.59 kg/m²）,黄绵土储量增量最多（5.64×10⁶ t）;不同土地利用类型有机碳密度和储量随时间延长也呈增加趋势,林草地有机碳密度增加量明显大于耕地。4）研究区表层土壤有机碳密度与气温、土壤类型、土地利用类型在P<0.001水平上相关性显著,与降水在P<0.05水平上显著相关。     

1980—2014年中亚地区植被净初级生产力对气候和CO2变化的响应

中亚干旱区分布着世界80%以上的温带荒漠,受气候变化影响显著。论文首先收集实验观测数据验证了干旱区生态系统模型（AEM）,然后运用AEM开展数值模拟实验量化研究了1980—2014年中亚净初级生产力（NPP）的时空格局,评估了不同环境因子（降水、温度、CO₂）的相对贡献率及其交互效应。结果表明：过去35 a中亚干旱区年均NPP总量为1 125±129 Tg C（1 T=10¹²）或218±25 g C/m²。哈萨克斯坦北部地区年NPP值较高（349±39 g C/m²）,而南疆地区年NPP值较低（123±45 g C/m²）。1980—2014年间,中亚NPP总体呈减少趋势 [-0.71 g C/(m²·a)],南疆极端干旱区的NPP降低最为显著 [-2.05 g C/(m²·a)]。相较于1980—1984年NPP均值,在1985—2014年中亚区域NPP总体降低了118 Tg（-10%）。其中CO₂施肥效应促进NPP增加了99.7 Tg （+8%）,气温升高的正效应促进NPP增加了35.4 Tg（+2%）,而降水减少导致NPP降低了221 Tg（-18%）。研究区内9%的地区的NPP主要控制因子为温度,主要分布在天山和哈萨克斯坦北部等高纬高寒地区。降水主控区面积占整个研究区的69%,主要分布在荒漠平原特别是南疆等植被受水分限制的区域。CO₂主控区占研究区面积的20%,主要分布在天山中山带森林区和低海拔地区等水热条件好的区域。研究表明新疆南部地区是中亚的关键生态脆弱区,其生态安全面临着气候变化的挑战,但21世纪的升温不大可能因刺激自养呼吸而对中亚区域NPP造成显著影响。     

禁牧草地补偿标准问题研究——基于最小数据方法在玛曲县的运用

以黄河重要水源涵养和补给区玛曲县为例,以草原生态保护补助奖励机制政策为分析背景。运用最小数据方法,以草地水源涵养表征生态系统服务,通过单位面积禁牧草地水源涵养量的机会成本的空间分布推导了禁牧草地水源涵养量供给曲线。结果表明：1）实施生态补偿可以激励牧户自愿禁牧,禁牧比例大小随补偿标准的变化而变化,禁牧草地所能提供的水源涵养量目标则随禁牧比例的变化而变化;2）玛曲县在现有禁牧面积17.67×10⁴ hm²上所能提供的水源涵养量目标为77 383.998 0×10⁴ m³,为了实现这个目标需要按1 751.7元/hm²的补偿标准对牧户进行补偿,总计30 950.503 8×10⁴元,此外还包括实施成本2 650.235 0×10⁴元、交易成本1 768.459 9×10⁴元;而现行的补偿标准300元/hm²,能够激励牧户自愿禁牧的比例仅有0.64%,理论上所能提供的水源涵养量目标也只有495.257 5×10⁴ m³。     

基于生态足迹的土地资源资产负债核算

自然资源资产负债表是一个具有中国特色的全新课题,其理论和实践均处于探索阶段。将生态足迹理论与自然资源资产核算有机结合,通过改进生态足迹模型参数、补充对价值量的核算、重新界定自然资源资产类型,构建了基于生态足迹的土地资源资产核算体系。以新疆为研究靶区,对其土地资源资产变化进行分析,结果表明：（1）改进后的新疆生态足迹模型参数存在年际波动,均衡因子多年平均值中水域（12.239）>湿地（10.161）>林地（3.352）>草地（0.990）>耕地（0.775）>荒漠（0.215）,产量因子多年平均值中湿地（1.234）>耕地（1.214）>林地（0.889）>草地（0.819）>水域（0.674）>荒漠（0.385）。（2）受产品产量和市场价格影响,新疆不同土地类型的单位面积价格由高到低依次是：湿地（1910309元·hm^-2）>林地（329571元·hm^-2）>水域（213303元·hm^-2）>草地（212176元·hm^-2）>耕地（165467元·hm^-2）>荒漠（40395元·hm^-2）。（3）新疆土地资源资产稳定增加,权益持续缩减,负债呈扩大之势。18年内,土地资源资产数量上增加了27.19%,价值上升高了48.19%,权益数量上下降了6.60%,价值上减少了1.27%,负债在数量和价值上分别以1.20×10⁶hm²·a^-1和2.56×10¹¹元·a^-1的速度扩张。（4）基于生态足迹的土地资源资产核算方法具有涵盖质量属性、价值量内涵丰富、避免重复核算等优势。研究结果可为生态足迹与自然资源资产负债表的有机结合提供案例,同时有助于新疆土地资源合理化利用和科学管理。     

祁连县天然草地地上生物量及草畜平衡研究

论文利用2013—2014年的MOD13Q1数据、草地地上生物量鲜重实测数据、多年降水数据和统计年鉴数据,建立了祁连县草地地上生物量与牧草鲜重的遥感监测模型以及不同季节放牧草场的理论载畜量模型,分析了天然草地草产量年内动态变化与载畜量平衡状况并对草畜调控进行模拟。结果表明：MODIS增强型植被指数EVI的指数函数可以较好地模拟祁连县草地地上生物量鲜重,精度达到71%;年内牧草生长呈单峰曲线,7月草地可食产量达到峰值 2 322.61 kg/hm²,12月最低,为702.06 kg/hm²;祁连县冷暖季平均可食鲜草产量分别为1 728.14和1 604.70 kg/hm²,年可食鲜草总量分别达到7.74×10⁸和7.82×10⁸ kg;暖季、冷季和全年的理论载畜量分别为1.517 8、0.637 0和0.931 4羊单位/hm²,暖季、冷季和全年的超载率分别为101.70%、261.19%和149.22%;保持现有的家畜数量,需在暖季草场和冷季草场分别补饲牧草0.36×10⁸ 和7.17×10⁸ kg;保持现有草场,则暖季草场和冷季草场分别需要减6.68×10⁴和53.64×10⁴羊单位;暖季不进行补饲,冷季草场家畜在减少40%的情况下,依旧需要补饲1.17×10⁸ kg。     

基于混合效应模型的京津冀地区PM2.5日浓度估算

利用2016年182d的MODIS 3km AOD数据与地面监测数据,评估了混合效应模型不同参数组合的模拟性能,得出模型在解释AOD-PM_2.5关系时,对时间序列变异的解释能力要比空间差异更佳.在此基础上,利用混合效应模型建立京津冀地区每日的AOD-PM_2.5关系,模型拟合R²为0.92,交叉验证调整R²为0.85,均方根误差（RMSE）为12.30 μg/m³,平均绝对误差（MAE）为9.73 μg/m³,说明模型拟合精度较高.基于此模型估算的2016年京津冀地区年均PM_2.5浓度为42.98 μg/m³,暖季（4月1日~10月31日）为43.35 μg/m³,冷季（11月1日~3月31日）为38.52 μg/m³,与同时期的地面监测数据差值分别为0.59,0.7,5.29 μg/m³.空间上,京津冀地区的PM_2.5浓度呈现南高北低的特征,有一条明显的西南-东北走向的高值区.研究结果表明,基于每日混合效应模型可以准确评估京津冀地区的地面PM_2.5浓度,且模型估算的PM_2.5浓度分布状况为区域大气污染防治提供了基础的数据支撑.     

湿地芦苇光谱对富营养化响应的多尺度高光谱遥感研究

近年来大多数滨海河口湿地都受到了人类活动的影响,水体富营养化加剧的问题造成了深远的影响,亟待在不同时空尺度上以快速、稳定、准确的途径监测滨海河口水体富营养化。论文采用能够提取植被氮吸收特征细微变化的高光谱遥感技术,基于3个时相的野外实验测量数据和HJ-1A HSI高光谱遥感数据,在叶片、冠层和景观3种尺度上,研究湿地芦苇的高光谱特征对滨海河口水体氮素浓度变化的时空响应特性,以此避免营养物质脉冲效应导致的错误水体富营养化水平评估结论。研究结果表明：在叶片和冠层尺度,邻近不同氮浓度的水体,湿地芦苇的光谱特征存在差异。而且,所采用的高光谱植被指数能够对邻近水体氮浓度的变化作出响应,各指数与水体氮浓度的相关性在冠层比叶片尺度有所降低,其中TCARI/OSAVI指数与水体氮浓度的相关性较高（叶片尺度R²为0.73,冠层尺度R²为0.7）;在景观尺度,采用基于Bootstrap的SVM模型,构建高光谱指数TCARI/OSAVI的水体总氮浓度估算模型,应用于3个时相HJ-1A HSI高光谱图像。精度检验显示,估算值和实测值之间存在较好的相关性（R²=0.61,RMSE=2.96 mg/L）。综合叶片、冠层和景观3种尺度的研究结果,证明湿地植被的高光谱响应特征可用于滨海河口水体氮浓度的时空分布估算,进而可以指示湿地所在区域水体富营养化水平的变化状况。     

基于梯度提升回归树算法的地面臭氧浓度估算

将机器学习中的梯度提升回归树（GBRT）算法应用到中国地区地面O₃浓度制图中,利用地面O₃浓度观测数据,结合WRF气象数据、MODIS植被归一化指数以及高程人口数据建立训练预测数据集.通过反向变量选择法选取模型最佳特征变量对其进行训练,十折交叉验证结果：决定系数R²=0.89、均方根误差RMSE=4.75μg/m³.同时对全国O₃人口暴露水平进行评估.结果表明：在暴露强度上,我国人口加权O₃浓度值排在前5的省依次是山东、河南、江苏、河北、上海,均值浓度为94.48μg/m³.在暴露持续时间上,非达标天数最多的5个省依次是河南、山东、河北、宁夏、北京,一年内有42%的天数处于非达标的状态.     

干旱区盐湖沿岸不同植物群落土壤CO2排放特征

为探究盐湖区不同植物群落土壤CO₂排放速率及影响因素,以新疆达坂城盐湖沿岸小獐毛、鸢尾、芨芨草、黑果枸杞群落和撂荒地土壤为研究对象,在2016年4~12月采用Li-8100A监测了不同植物群落土壤CO₂排放特征,分析了CO₂排放与5（ST5）,10（ST10）,15cm（ST15）土壤温度、含水量、电导率的关系.结果如下：4~12月小獐毛群落土壤CO₂日排放呈单峰曲线,7月土壤CO₂排放速率最高,峰值出现在14：00左右;7月鸢尾、芨芨草、黑果枸杞和撂荒地土壤CO₂排放呈双峰曲线,峰值出现在10：00和14：00~16：00左右,其余月份均呈单峰曲线,峰值出现在12：00~14：00;不同植物群落类型、同一植物类型不同月份土壤CO₂排放存在显著差异（P<0.001）.4~12月芨芨草群落土壤CO₂累积排放量最高（2508.01g/m²）,大于撂荒地（2235.01g/m²）、鸢尾（1903.03g/m²）、黑果枸杞（1690.27g/m²）和小獐毛（550.34g/m²）植物群落处理.小獐毛群落土壤CO₂排放与ST15显著相关（R²=0.739,P<0.05）,且对ST15变化最敏感;鸢尾、芨芨草、黑果枸杞群落和撂荒地处理土壤CO₂排放与ST5相关性较高（R²=0.708~0.821）,对ST10变化响应敏感.小獐毛群落土壤温度敏感系数（Q₁₀）最大值出现在6月（7.97）,鸢尾（21.74）、芨芨草（13.21）、黑果枸杞（18.23）和撂荒地（7.65）处理则出现在11,12月.不同植物群落土壤CO₂排放与含水量相关性较低;一元线性方程（log_eC_f=-0.149EC+0.943）能较好的模拟土壤电导率（EC）与CO₂排放（C_f）的关系.除土壤温度外,盐分也是影响盐湖沿岸土壤碳排放的重要因素.因此,在考虑陆地生态系统碳收支时不能忽略盐湖生态系统,以及盐分对土壤碳过程的影响.     

苦竹林植硅体碳与硅的研究

植硅体碳（phytolith-occluded organic carbon, PhytOC）具有很强的抗风化能力,能存在于土壤中达数千年之久,成为陆地土壤长期固碳的重要机制。论文以中国亚热带地区苦竹（Pleioblastus amarus）林生态系统为对象,探究硅、植硅体及植硅体碳在竹林生态系统中的分布特征。研究结果表明,植硅体碳广泛分布于苦竹地上部分各器官中,植硅体和植硅体碳含量均为叶>枝>秆。被传统植硅体研究所忽略的竹枝和竹秆中的植硅体碳储量占到地上部分植硅体碳总储量的7.2%和51.1%。植硅体碳占总有机碳的比例在叶、枝、秆中分别为0.59%、0.21%和0.28%,植硅体碳占总有机碳的比例因积累器官的不同而存在明显的差异。植物体内植硅体的含量与土壤中植物可利用硅的含量之间存在显著的线性相关关系（R² = 0.91, P< 0.05）,而与土壤中总硅无相关性（R² = 0.16, P> 0.05）。苦竹林植硅体碳封存速率为40.2 kg·hm^-2·a^-1。     

基于MRIO模型的中国省（市）区水足迹测度及空间转移格局

基于2012年中国31个省（市）区的投入产出表,建立水资源扩展型的投入产出模型,测算了中国31个省（市）区的水足迹及水足迹贸易量,并基于省际贸易分析了省（市）区间空间转移格局。结果显示：（1）2012年,中国水足迹总量为4819.3亿m³,国际贸易净输入水足迹为261.3亿m³,省际贸易净输出水足迹为801.6亿m³,省际贸易在全国水足迹贸易中占主导地位。（2）就省（市）区而言,河北、黑龙江等19个省（市）区为净输出省份,北京、天津等12个省（市）区为净输入省份;分产业来看,第一产业水足迹净输出757.9亿m³;第二产业净输入222.2亿m³、第三产业净输出4.6亿m³。（3）省际间水足迹空间转移具有来源与去向的不一致性,同时存在省（市）区转移的地理邻近性,资源丰富省份和经济发达地区转移现象明显。