长白山红松和臭冷杉树轮密度变化特征及其气候响应

本研究建立了长白山红松和臭冷杉的全轮、早晚材密度年表,并分析了2个树种的树轮密度变化特征及其与平均气温、平均最高气温、平均最低气温和降水量的相关关系。结果表明：两树种树轮密度变化具有一致性。红松树轮密度对气候变化更加敏感,而臭冷杉树轮密度变化相对稳定。两树种树轮密度年表与平均气温和平均最低气温整体呈显著正相关,而与平均最高气温和降水量的相关性相对较弱。其中,生长季早期（4—5月）的平均最低气温可能是影响树轮密度变化的主要因素。响应面分析结果表明：随着生长季早期的平均最低气温上升,两树种早材密度与平均最低气温呈现先减弱后增强的响应趋势,而与生长季早期的降水呈现先增强后减弱的响应趋势。滑动相关分析显示：随着气候变暖,两树种树轮密度年表均对生长季晚期（9—10月）平均气温和生长季早晚期平均最低气温的正响应显著增强,而对生长季晚期平均最高气温的正相关减小,与降水的响应相对稳定。臭冷杉的树轮密度年表对上年12月平均最高气温和当年4月平均最低气温的响应出现显著的正负转换现象。     

基于遥感时-空-谱特征及随机森林模型的土壤重金属空间分布预测

获取土壤重金属的含量特征及空间分布是预防土壤污染和制定环保政策的关键.选取济南市长清区为研究区,系统采集304处表层土壤样品（0~20 cm）,利用多源遥感数据构建土壤重金属的光谱特征、时间特征和空间特征;进一步采用相关分析法选择出与土壤重金属密切相关的时-空-谱特征,并将其作为输入自变量,实测土壤砷（As）含量值为因变量,建立基于随机森林（RF）算法的空间预测模型,完成土壤重金属的含量估算和空间分布预测.结果表明：①As含量均值超出背景值43.17％,低于农用地土壤污染风险规定的筛选值和管控值,表明As在土壤中出现富集,但处于可管控范围内.②在单个遥感特征构建的土壤重金属空间预测模型中,精度由高到低依次为：空间特征（RPIQ=3.87）>时间特征（RPIQ=2.57）>光谱特征（RPIQ=2.50）,空间特征对土壤重金属空间预测最为重要.③基于“时间-空间”、“时间-光谱”和“空间-光谱”组合特征的土壤重金属空间预测模型均优于单个特征构建的模型,其精度系数RPIQ值分别为4.81、4.21和4.70.④利用“时间-空间-光谱”特征组合输入的随机森林模型达到最佳的空间预测精度（R²=0.90;RMSE=0.77;RPIQ=5.68）.⑤As在空间分布上从西北到东南含量逐步降低,主要受到黄河冲淤积和工业活动影响.研究采用的遥感时-空-谱特征结合随机森林算法的土壤重金属空间预测技术,可为土壤污染防治及环境风险管控提供有效的方法支持.