基于eDNA技术的渭河浮游动物多样性及关键种生态位特征

环境DNA（eDNA）技术作为水生态系统生物多样性监测的新手段,能够从微观角度对生物群落结构特征进行分析.基于渭河干流eDNA浮游动物OTUs分类信息数据及水环境参数,采用多样性指数、非度量多维尺度分析、聚类分析和关联网络分析等方法,探究了浮游动物的多样性和群落结构变化特征,揭示了关键种的生态位分化及其环境适应性.结果表明,浮游动物群落在物种组成、丰度、多样性和空间异质性方面均存在显著差异（P<0.01）.Chao1指数、ACE指数、Shannon指数和Simpson指数的均值分别为22.25、22.38、2.32和0.68,下游生物多样性明显高于上游.群落中的关键种与其他物种间连接度较高,具有高节点度、中心性和模块化特征.关键种（类）的OTUs生态位宽度B_i变化范围为0.38~0.80,中生态位种类占全部关键种（类）的63%,生态位重叠程度总体较高.水环境要素与浮游动物群落结构和生态位变化密切相关,其中总氮和水温是其主要限制因子,对浮游动物群落结构变化具有重要影响.     

莲花湖库区红松水源涵养林土壤水分-物理性质的空间分布特征

运用地统计学对莲花湖库区红松水源涵养林表层土壤水分-物理性质进行了空间异质性分析。研究结果表明: 土壤含水量、土壤密度、毛管孔隙度、非毛管孔隙度等因子均服从对数正态分布;毛管孔隙度最优拟合模型是球状模型,其它因子均为指数模型。土壤含水量、土壤密度、毛管孔隙度和非毛管孔隙度块金值、变程、结构比、分数维和空间自相关系数最大值分别为0.311、0.297、0.192、0.293,6.87 m、10.29 m、8.31 m、8.88 m, 0.690、0.694、0.814、0.707,1.968、1.939、1.937、1.945,0.111、0.200、0.246、0.157。可见以上4个因子空间自相关性均较强,随着空间距离的增大,其相关性逐渐减弱。其中毛管孔隙度均一性程度较高;土壤含水量空间分布形态较复杂,破碎化程度高。     

城市化对流域生态系统服务价值空间异质性的影响——以南京市九乡河流域为例

以南京市九乡河流域为研究区域,以2003、2009年两期遥感影像数据为基本信息源,在调整生态系统服务价值系数的基础上,计算流域生态系统服务价值,并利用ArcGIS的空间分析功能,研究流域生态系统服务价值的空间异质性及其变化,以及城市化与生态系统服务价值之间的关系。结果表明:2003-2009年,流域生态系统服务价值损失2.63%,达643.1×10⁴元,其中上游生态系统服务价值增加1.57%,而中游和下游则分别减少2.18%和10.58%,耕地流失是中游、下游和流域总生态系统服务价值减少的主要原因;食物生产、保持土壤等单项生态系统服务价值降低,而水文调节和提供美学功能的生态服务价值增加;九乡河流域生态系统服务价值的空间异质性发生了明显的变化,生态系统服务价值降低的区域主要集中在下游的仙林大学城以及中游靠近主城区的西村一带,而升高的区域主要分布在九乡河沿岸;城市化对流域生态系统服务价值的负效应明显。制定严格的生态规划,加强对流域开发建设的分类指导,是恢复和维护九乡河流域生态系统服务功能的有效途径。     

Continuous versus binary representations of landscape heterogeneity in spatially-explicit models of mobile populations

How a landscape is represented is an important structural assumption in spatially-explicit simulation models. Simple models tend to specify just habitat and non-habitat (binary), while more complex models may use multiple levels or a continuum of habitat quality (continuous). How these different representations influence model projections is unclear. To assess the influence of landscape representation on population models, I developed a general, individual-based model with local dispersal and examined population persistence across binary and continuous landscapes varying in the amount and fragmentation of habitat. In binary and continuous landscapes habitat and non-habitat were assigned a unique mean suitability. In continuous landscapes, suitability of each individual site was then drawn from a normal distribution with fixed variance. Populations went extinct less often and abundances were higher in continuous landscapes. Production in habitat and non-habitat was higher in continuous landscapes, because the range of habitat suitability sampled by randomly dispersing individuals was higher than the overall mean habitat suitability. Increasing mortality, dispersal distance, and spatial heterogeneity all increased the discrepancy between continuous and binary landscapes. The effect of spatial structure on the probability of extinction was greater in binary landscapes. These results show that, under certain circumstances, model projections are influenced by how variation in suitability within a landscape is represented. Care should be taken to assess how a given species actually perceives the landscape when conducting population viability analyses or empirical validation of theory.     

晋西黄土区林草复合界面雨后土壤水分空间变异规律研究

利用统计学方法对晋西黄土区林草复合系统界面上雨后表层（0～10 cm）、亚表层（10～20 cm）和20～40 cm土层土壤水分空间变异性进行研究。结果表明：草地、林地以及二者组成的林草界面的土壤水分含量、变异系数差别均不大,土壤水分含量随着深度的增加而减少,但土壤水分变异系数则相反;移动窗口法分析表明,林草界面对表层和亚表层的土壤水分影响范围均为4.0 m;草地土壤质量含水量的变异函数模型可以拟合成高斯模型,林地和林草界面则可以拟合球状模型,草地土壤水分总体空间异质性要大于林地和林草界面,草地土壤水分变异函数的平均变程为10.96 m,林草界面及林地土壤水分的平均变程分别为5.37 m和4.31 m。对于描述界面土壤水分分布情况,克立格制图直观性强,具有良好效果。     

异龙湖不同湖区浮游植物群落特征及其与环境因子的关系

异龙湖是云南省第九大湖泊,属典型的高原浅水湖泊.为了解该湖不同湖区浮游植物群落特征,于2013年8月至2014年7月逐月对该湖西区、东区和沉水植被恢复示范区浮游植物及环境因子进行调查分析.结果表明,不同湖区生境条件具有空间异质性,示范区和西区水体总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH_4~+-N)、五日生化需氧量(BOD5)、透明度(SD)、浊度(Turb.)和电导率(EC)等理化指标无显著差异,而与东区有显著差异性(P 0. 05). 3个湖区浮游植物密度均以蓝藻门所占比重最大,浮游植物优势类群不同,西区细小平裂藻(Merismopedia tenuissima)优势度最高,东区拉氏拟柱孢藻(Cylindrospermopsis raciborskii)和湖生伪鱼腥藻(Pseudanabaena limntica)优势度最高,示范区细小平裂藻和拟项圈藻(Anabaenopsis sp.)优势度最高.通过主坐标分析(PCo A)对3个湖区浮游植物群落β多样性进行比较发现,西区和示范区群落结构较为相似,而与东区具有极显著的差异(P 0. 01).运用冗余分析(RDA)探讨异龙湖浮游植物群落特征与环境因子的关系,结果表明,TN、TP、BOD5和SD是影响异龙湖浮游植物群落分布的主要环境因子,NH_4~+-N、EC、高锰酸盐指数和p H值对浮游植物群落也有一定的影响.     

秦岭生态屏障产水服务时空演变特征及驱动要素

秦岭是我国重要的“中央水塔”,是南水北调的重要水源地。基于InVEST模型评估2000—2018年秦岭地区产水服务,分析其时空演变特征,利用相关性分析和地理加权回归方法（GWR）探究不同因素对秦岭地区产水服务变化的影响。结果表明：秦岭地区多年平均产水量为235.16 mm,19年间产水量呈现微弱下降趋势,产水量在空间上表现为由南部向北减少的特点。秦岭地区产水量波动程度和变化趋势都较弱,产水服务整体比较稳定。各因素对产水量的影响具有明显的空间异质性,降水主导的范围最大（33.18%）,且集中分布于产水量较多的秦岭南侧。其次为NPP（17.90%）和实际蒸散量（16.71%）,两者在中北部地区是主要影响因素。研究结果对促进区域生态安全和可持续发展具有一定的指导意义。     

中国交通碳排放及影响因素时空异质性

选取30个省级行政单位作为空间单元,采用探索性空间数据分析（ESDA）方法对交通碳排放时空分布格局进行研究,同时考虑空间单元的差异性,构建地理加权回归（GWR）模型分析交通碳排放影响因素的时空异质性.研究发现：2000~2015年交通碳排放量呈现显著的空间聚类特征,聚类趋势逐年加强.双变量空间自相关指数为0.165~0.274,显著性水平介于0.016~0.045,表明交通碳排放同机动车保有量、GDP、货运周转量及客运周转量之间存在显著的空间正相关关系.GWR模型的R²在0.783~0.865之间,而OLS模型的R²在0.675~0.844之间,且GWR模型的AICc值均低于OLS模型的,说明GWR模型的拟合结果明显优于OLS模型,可以更好地解释交通碳排放的影响机制.GWR的回归结果表明碳排放的影响因素存在明显的时空异质性特征,其中GDP是主要的推动因素,部分地区回归系数高达0.91,2000年影响程度由东向西递减,而2005、2010和2015年由北向南递减.客运周转量起到关键的抑制作用,影响程度由东北向西南递减.因此建议应当充分考虑碳排放影响因素的时空异质性特征,制定差异化的碳减排政策.     

基于MGWR模型的中国城市PM2.5影响因素空间异质性

基于全国297个地级市2018年PM_2.5浓度数据、自然与社会经济数据,采用多尺度地理加权回归（MGWR）模型分析了各影响因素对PM_2.5浓度的作用尺度与影响效果的空间异质性.结果表明,MGWR模型适用于中国地级市PM_2.5浓度影响因素研究.在作用尺度上,人均GDP、技术支持水平作用尺度最大,其次是相对湿度、居民地比重、人口密度与风速,降水量、第二产业比重、植被覆盖状况、温度与能源消费强度作用尺度最为局限.在影响效果上,相对湿度、人口密度与居民地比重全部为正向作用;第二产业比重和能源消费强度主要为正向作用,分别占总样本的70.71%与64.98%;风速、温度既存在正向作用也存在负向作用,空间上呈两极分化,其中正向作用分别占总样本的49.83%与57.91%;降水量、植被覆盖状况主要为负向作用,分别占总样本的91.58%与69.70%;人均GDP、技术支持水平全部为负向作用.研究结果表明各因素对于中国城市PM_2.5浓度的影响均存在着不同程度的空间异质性.     

Impacts of pollution heterogeneity on population exposure in dense urban areas using ultra-fine resolution air quality data

Traditional air quality data have a spatial resolution of 1 km or above, making it challenging to resolve detailed air pollution exposure in complex urban areas. Combining urban morphology, dynamic traffic emission, regional and local meteorology, physicochemical transformations in air quality models using big data fusion technology, an ultra-fine resolution modeling system was developed to provide air quality data down to street level. Based on one-year ultra-fine resolution data, this study investigated the effects of pollution heterogeneity on the individual and population exposure to particulate matter (PM_2.5 and PM₁₀), nitrogen dioxide (NO₂), and ozone (O₃) in Hong Kong, one of the most densely populated and urbanized cities. Sharp fine-scale variabilities in air pollution were revealed within individual city blocks. Using traditional 1 km average to represent individual exposure resulted in a positively skewed deviation of up to 200% for high-end exposure individuals. Citizens were disproportionally affected by air pollution, with annual pollutant concentrations varied by factors of 2 to 5 among 452 District Council Constituency Areas (DCCAs) in Hong Kong, indicating great environmental inequities among the population. Unfavorable city planning resulted in a positive spatial coincidence between pollution and population, which increased public exposure to air pollutants by as large as 46% among districts in Hong Kong. Our results highlight the importance of ultra-fine pollutant data in quantifying the heterogeneity in pollution exposure in the dense urban area and the critical role of smart urban planning in reducing exposure inequities.