金沙江下游乌东德和白鹤滩电站库区外来入侵植物组成和分布

外来入侵植物对金沙江流域生物多样性和生态系统稳定性构成了较大威胁,但对其本底状况知之甚少.为掌握金沙江下游乌东德和白鹤滩电站库区外来入侵植物的组成特征和分布格局,进而为外来入侵植物的防治提供科学依据,基于83个调查点位上的757个群落样方调查数据进行研究.结果表明,库区共有外来入侵植物103种,隶属28科70属,并以菊科（24种）、豆科（15种）和茄科（10种）为主.区系组成上,科、属表现出较强烈的热带分布性质,并有63种外来入侵植物原产地为北美洲.引入途径分析结果显示,62种被有意引入,占比60.19%.从入侵等级来看,65种具有明显入侵性,包括19种恶性入侵种和26种严重入侵种.三叶鬼针草（Bidens pilosa Linnaeus）、白苞猩猩草（Euphorbia heterophylla Linnaeus）、赛葵[Malvastrum coromandelianum (L.) Gurcke]等10种入侵植物重要值较高,是优势入侵物种.在空间分布方面,乌东德电站库区外来入侵植物种类数（87种）多于白鹤滩电站（59种）.库区海拔800-1 200 m范围内入侵植物种类数最多,并随...     

Predicting future invasion risk of three widespread malignant weeds on Qinghai-Tibet Plateau,using multi-algorithm ensemble models北大核心CSCD

农田恶性杂草相比普通杂草的传播更为迅速且难以有效防治,对农业生产危害严重.明确典型恶性杂草当前潜在分布面积及未来气候变化下对耕地的潜在入侵风险对农业生产管理具有重要意义.以广泛分布于青藏高原农田中的3种常见恶性杂草,即野燕麦(Avena fatua L.)、一年生早熟禾(Poa annua L.)和狗尾草[Setaria viridis(L.)P.Beauv.]为研究对象,利用广义增强模型(GBM)、广义线性模型(GLM)、人工神经网络(ANN)、最大熵(MaxEnt)、随机森林(RF)及多元自适应回归样条(MARS)算法集合预测上述3种杂草在青藏高原的潜在地理分布以及驱动其变化的关键因子,以评估其对耕地的入侵风险.未来气候场景采用最新的第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)框架下2050年的4种共享经济路线(SSP1-2.6、2-4.5、3-7.0、5-8.5).结果显示:野燕麦适宜分布区面积约为3.5912×10^(5) km^(2),主要分布于四川西南部及青海东部,零星分布于甘肃、西藏和新疆;一年生早熟禾和狗尾草的适宜分布区面积约为4.3046×10^(5) km^(2)和2.0036×10^(5) km^(2),均主要分布于四川西南部和西藏东南部,零星分布于青海东部和甘肃南部.年均温是3种杂草分布的最主要驱动因子.此外,人类足迹和土壤有效氮是影响野燕麦分布的相对重要因子;土壤酸碱度、最暖季降水量是影响一年生早熟禾分布的重要因子;温度季节性、最暖季降水量是影响狗尾草分布的重要因子.预计至2050年,3种杂草在4种情境下均会出现不同程度的扩张,狗尾草的扩张面积表现出随辐射强迫的增强呈先升高后趋于稳定的趋势,而另两种杂草则呈先升后降的趋势.预计3种杂草的潜在分布面积在耕地中的占比与扩张面积的变化趋势一致,且在主产区的占比高于非主产区.模拟结果表明,未来气候变化下,随着3种恶性杂草的适宜分布区面积的扩张,其对青藏高原耕地的入侵风险将增加,尤其是粮食主产区所面临威胁更为严峻,建议应重点关注青藏高原粮食主产区恶性杂草的生理生态、迁移扩散和防治技术研究.(图6表2参61)     

Changes in distribution patterns of weed species richness in agricultural lands on Qinghai-Tibet Plateau under climate change北大核心CSCD

农田杂草是阻碍农业生产的主要因素之一.明确农田杂草丰富度分布格局对农业生产管理具有重要意义.以青藏高原农田杂草为研究对象,利用物种分布模型探讨基于县域尺度的农田杂草物种丰富度分布格局及其未来(2050s)的变化,利用逐步回归筛选影响物种丰富度的环境因子,基于传统最小二乘法(OLS)和地理加权回归模型(GWR)分析环境因子对农田杂草物种丰富度的影响,并对两种分析方法进行比较.结果显示:(1)分布在青藏高原的农田主要杂草有51科284种,其中59种单子叶杂草、222种双子叶杂草、135种一年生杂草和149种多年生杂草.青藏高原农田杂草物种丰富度呈由西向东递增的变化规律,物种丰富度中心(丰富度值为167-194)主要集中在一江两河、河湟谷地和川西北等地区;(2)全球气候变化背景下,未来(2050s)青藏高原农田杂草物种丰富度整体呈由东南向西北方向增加的趋势,其中SSP1-2.6情境下最多增加43种,SSP5-8.5情境下最多增加49种;(3)GWR模型优于OLS,其结果表明青藏高原农田杂草物种丰富度的主要驱动因子是最冷季平均温、太阳辐射和最干月降水量,上述变量对杂草丰富度的影响存在明显的空间差异性,其中最冷季平均温由南向北逐渐从负向影响转变为正向影响.太阳辐射整体在青藏高原东部边缘等地区对农田杂草丰富度起正向的影响,在藏东南、青藏高原北部边缘等地区起负向的影响.最干月降水量对整个研究区域起负向影响,并表现出影响力由南向北逐步递增的趋势.上述结果表明青藏高原农田杂草物种丰富度调查不足,实际观测到的丰富度值明显低于当前气候下潜在的丰富度值,存在低估现象.当前气候背景下的农田杂草物种丰富度中心分布地区在未来仍是重点监管对象,且未来青藏高原部分地区作物可能面临新的杂草入侵风险.建议未来研究应注重于青藏高原粮食主产区农田杂草群落结构和功能调查、杂草和作物种间关系、耕地尺度上丰富度驱动因子分析等方面,为区域杂草管理和防治提供充分科学依据.(图6表2参53)     

Temporal and spatial patterns and driving factors of cultivated land change in Qinghai-Tibet Plateau北大核心CSCD

随着经济快速发展、城镇化进程加快以及人口基数不断增加,在城市用地不断向外扩张以及生态退耕措施的影响下,耕地面积呈逐年减小的趋势.这一现象加剧了农业发展与其他要素间的矛盾,对区域粮食安全也产生重要影响,因此,探讨耕地面积时空变化及其驱动机制对保障区域粮食安全具有现实意义.分析青藏高原地区1980年、1990年、2000年、2010年、2018年的耕地面积数据,结合户籍人口、地区生产总值(GDP)、粮食单产等统计年鉴资料解析影响其变化的主要驱动因子.结果表明:(1)青藏高原近40年耕地面积变化总体经历缓慢增加、显著增加和缓慢递减3个阶段,整个变化过程中耕地主要流失方向为林地和草地,分别占总流失面积的50.99%和32.02%,主要原因为退耕还林还草等政策的实施,其次为建设用地和水域增加.(2)耕地转为非耕地的地区主要集中在四川西部、云南西北部、青海东部,而耕地转入地区主要集中在青藏高原中部.以地市州来看,拉萨、海东、海西、阿坝、林芝等地区耕地面积变化特征以缓慢递增为主;西宁、黄南、甘孜、甘南等地区的耕地面积则呈缓慢递减的变化趋势.(3)主成分分析和结构方程模型结果显示影响耕地面积减少的主要驱动因素包括经济社会发展和粮食生产.其中经济和社会因素对耕地面积变化产生的影响为负值,社会因素产生的负影响最大,为-0.224,人口基数增长、建设用地扩张、土地利用转型要求以及二、三产业红利的吸引都会导致耕地面积减小.本研究揭示了青藏高原地区近40年耕地变化情况及流失方向,耕地面积波动主要受到经济社会因素以及政策因素的影响;上述结果可为今后国家粮食安全及当地生态环境可持续发展提供理论参考.(图7表8参45)