福建省森林植被NEP时空变化及影响因子分析

不断加剧的气候变化和人类活动增加了区域生态系统碳循环研究的不确定性。净生态系统生产力(NEP)能够定量描述陆地生态系统与大气之间的碳交换量,探究区域生态系统NEP的时空变化及对气象、植被等因子的响应有助于明晰区域生态系统碳收支状况和应对气候变化。基于TEC模型和生态系统呼吸模型评估了福建省森林2000-2020年NEP时空格局,并借助地理探测器和贡献率方法探究了福建省NEP时空变化的主要驱动因子。结果表明：(1)2000-2020年福建省森林多年年均NEP为528 g·m^-2,呈极显著的增强趋势。空间分布规律为“高值主要分布在福建南部的内陆地区,低值主要分布在中北部和南部沿海地区”,约48.3%的地区NEP呈显著上升趋势,主要分布在福建省的中部偏西南地区,而仅有1.00%的地区呈显著下降趋势;(2)空间分布上,影响福建省森林NEP的空间分异的主要因子为植被、地形和气象要素。归一化植被指数对森林NEP空间分布的影响最大,是影响福建省森林NEP空间分异的主要驱动因子,其次是地形和太阳辐射,高程的最适区间为891-1 491 m,而辐射的最适区间为128-130 W·m...     

苏南丘陵区典型森林生态系统服务价值估算

针对苏南丘陵区杉木、马尾松、毛竹、栎林等4种典型森林生态系统,实测了其主要的生态系统服务功能,运用多种生态经济学方法估算了4种林分的生态服务价值。生态服务价值包括直接使用价值和间接使用价值,间接使用价值包括气体调节、涵养水源、保土固肥、防止水库淤积、营养物质循环、净化环境价值等。研究区杉木、马尾松、栎林、毛竹4种林分的生态系统服务价值中,间接经济价值分别是其直接经济服务价值的1.82、2.12、3.16、4.04倍,单位面积的森林生态系统服务价值分别为192397.30、113262.69、88350.51、103289.69元·hm-2·a-1。在区域研究中,根据地方实测的数据进行估算,能提高计量森林生态服务功能价值的精度。     

辽宁省气候-植被指标时空变化特征及森林适宜性分析

基于辽宁省56个气象站的气象资料,利用Kira的温暖指数（WI）、寒冷指数（CI）和徐文铎的湿度指数（HI）分析辽宁省近40年（1967-2006年）气候-植被指标的时空变异。结果表明,就辽宁省区域平均值而言,WI指数呈升高趋势,每10年增加幅度为2.47℃·月,CI指数呈下降趋势,每10年下降幅度为2.31℃·月,HI总体呈下降趋势,波动较WI和CI明显,从气候—植被指数变化趋势看,对红松Pinus koraiensis Sieboldet Zuccarini、长白落叶松Larixolgensis等不利,而对油松Pinu stabulaeformis Carr、栓皮栎Quercus vari abilis Blume等树种有利。空间变化特征表现为,温暖指数界限呈向西北移动的趋势,表明暖温带落叶阔叶疏林带的适宜面积增加,而温带针阔叶混交林带的适宜面积减小;HI指数减小并且向东移,表明随着指数带的北移和东移缩小限制了原有针叶树种的生长,而对栎树Phytophthora ramorum等阔叶树种有利。     

珠江三角洲森林的生物量和生产力研究

利用森林资源清查资料和经过实地校正的相关森林生物量和生产力估算方程,对珠江三角洲森林植被的生物量和生产力进行了研究。结果表明,珠江三角洲森林的生物量为132 404 963 t,总净生产量为26 273 769 t.a-1。区域森林生物量主要分布在珠江三角洲的外围,其中,马尾松林和常绿阔叶林的生物量占区域森林总生物量的52.18%;生态公益林的生物量只到达用材林的48.68%;中幼龄林生物量所占比例很大,总体质量不高,但如果现有森林得到更好地保护和管理,珠江三角洲地区的森林会有较大的发展潜力,并在维护区域生态环境上起着主导作用。     

川西高山森林生态系统林下生物量及其随林窗的变化特征

作为森林生态系统的重要组成部分,林下植被及其残体的分布受到林冠层的影响,但迄今有关林窗对林下植被和残体生物量的影响尚无研究报道.于2013 年8 月2 日至20 日,以海拔3 600 m 的川西岷江冷杉原始林林下植被为研究对象,根据区域内的坡向和林分组成等因素设置3 个100 m×100 m 的典型样地,调查其生物量及其随林窗的变化特征.在每个样地内选择3 个大林窗,在林窗、林缘和林下分别设置3 个20 m×20 m 的样方,调查粗木质残体长度或高度、大小头直径、枯立木记录胸径、腐烂等级等;在林窗、林缘和林下分别设置3 个5 m×5 m 的样方,采用“收获法”收集样方内直径在2.5-10 cm之间的细木质残体和灌木生物量;在林窗、林缘和林下分别设置3 个1 m×1 m 的样方来调查凋落物储量和草本生物量;在1m×1 m 的样方内随机选择1 个20 cm×20 cm 的小样方来调查地被植物生物量.结果表明,（1）川西高山森林生态系统总生物量为72.75 t·hm^-2,其中林下生物量为67.92 t·hm^-2,占生态系统生物量的95.17%.活体植被以灌木为主,其生物量为9.81t·hm^-2;残体部分以粗木质残体为主,其储量为53.00 t·hm^-2;（2）林窗对灌木、草本、地被植物的影响各不相同,且不同物种的灌木生物量表现出不同的分布规律;草本生物量表现出明显的“边缘效应”,在林缘显著高于林下;林窗和林缘的地被植物生物量相对较低;（3）粗木质残体储量从林下到林窗呈现减小的趋势,但总体储量仍然较大,林窗和林缘的细木质残体储量高于林下.这些结果为认识高山森林生态系统林下生物量及其格局,以及林窗在森林生态系统的重要作用提供了基础理论依据.     

森林土地利用变化及其对碳循环的影响

由于人口剧增，人类活动的影响不断加大，在过去100年全球土地利用／土地覆被发生了巨大的变化。最常见的土地利用变化是由森林转变为农业用地。森林砍伐使森林生态系统地上部生物量大大减少，砍伐后作农业用地，降低了植被生产力，减少了土壤有机质的输入，增强了腐殖质的矿化作用，有机质分解速率增加，有机碳贮量随之降低，从而影响到森林生态系统的碳循环，使大量碳元素释放到大气中，引起温室效应，导致全球变暖。另一个常见的土地利用变化是植树造林和森林恢复，这一过程可以增加森林生态系统的碳储量，从而减缓大气CO2体积分数的上升。     

基于PCA的森林生物量遥感信息模型研究

森林生物量和遥感多光谱数据、植被指数及地学因子存在相关关系,但这些因子间可能存在着多重相关性,如利用这些因子直接建模估测森林生物量,则可能出现病态模型。因此,文章采用主成分分析方法,提取遥感及地学因子的主成分,再建立主成分与生物量多元线性回归模型,估测森林生物量,达到既可保留多个遥感及地学因子的主要信息,又可避免因子间共线性的问题,以及降维,简化模型的作用。文章以高黎贡山自然保护区常绿阔叶林为研究对象,利用地面样地胸径每木调查数据,结合生物量相对生长式,得样地生物量。利用2006年印度卫星(IRS)数据,包括B2、B3、B4、B5四个波段,提取DVI、NDVI、PVI、RVI、VI3、SLAVI六种植被指数,利用DEM提取海拔、坡度、坡向值共13个遥感及地学因子。在此基础上,提取13个因子的主成分,第一主成分至第五主成分的累计贡献率达98.7%。以前5个主成分值作自变量,建立主成分与地面生物量的回归模型,模型经方差分析及相关性检验,达到显著相关水平,相关系数R=0.7129,可用于森林生物量估测。     

城市化进程对南京市区域气温变化的影响

20 世纪90 年代以来中国进入城市化快速发展阶段,城市规模迅速扩张,这在一定程度上对大气热环境产生了影响,如产生了城市热岛效应.文章基于南京气象站点观测数据、南京市统计年鉴以及landsat TM 影像数据,选取人口密度、废气排放量、运营车辆、用电量、绿地覆盖面积、建成区面积6 项指标构建城市化因子群,运用灰色关联度分析法对影响南京气温变化的因子群进行贡献度分析.首先,基于以往研究及南京市统计年鉴选取人口密度、废气排放量、运营车辆、用电量、绿地覆盖面积、建成区面积6 项指标构建城市化因子群;其次,基于landsat TM 影像数据利用监督分类方法提取建成区面积;最后,基于灰色关联度分析方法,定量计算出人口密度、废气排放量、运营车辆、用电量、绿地覆盖面积、建成区面积6 项城市化因子分别对年均温、年最高温、年最低温、季均温、月均温以及不同时期温度均值的影响.研究发现,（1）1983-2011 年期间,南京市气温呈明显递增趋势,20 世纪90 年代后期增温更为明显,1999-2007 年年均温增长了1.50 ℃.（2）发现对于同-参考数列（年均温、月均温等）而言,其影响因子关联度整体排序是一致的：人口密度〉建成区面积〉废气排放量〉运营车辆〉用电量〉绿地覆盖面积.（3）同一城市化因子对年均温变化、年最高温变化、年最低温变化的影响是不相同的.例如,人口密度对1983-2011 年年均温变化影响最大,关联度达到了0.95;用电量、废气排放量和运营车辆对1983-2011 年年最低温变化影响最大,其关联度分别为0.68、0.74、0.73.（4）同一城市化因子对不同月份气温变化的影响是不相同的,如人口密度与2 月月均温之间的关联度最小,关联度为0.78;与3 月月均温之间的关联度最大,关联度为0.93.（5）不同城市化因子随着时间的推移,对区域气温变化的     

快速城市化地区典型村镇水资源承载力及影响因素研究

随着乡村振兴战略深入推进,村镇建设正处于社会经济高质量发展转型时期。为研究村镇在快速城市化进程中经济社会发展与水资源承载力之间的关系,以南京市江宁街道为研究区,采用组合赋权法识别村镇水资源承载力关键影响因素,从空间管控、水资源利用、生态环境治理、生活宜居和经济发展5个层面构建评价指标体系,并采用主成分分析法开展水资源承载力评价研究。结果表明,2013—2018年研究区村镇水资源承载力水平存在波动,但整体呈现上升趋势,生态环境治理水平、空间管控和经济社会发展为研究区村镇水资源承载力主要影响因素,水资源利用水平是保障村镇水资源承载力的重要方面。该研究成果可为同类村镇在城市化进程中实现经济社会与水资源协调发展提供参考。     

川西亚高山白桦林小气候的时空动态特征

对川西亚高山白桦林(海拔2 540 m)内太阳辐射、空气温湿度以及土壤5 cm和15 cm层温度等进行了连续的定位观测.结果表明:1)林冠下的太阳辐射日进程与林冠上的不同,但辐射强度随着太阳高度角的变化而变化;林冠下太阳辐射日总量不仅受林冠上辐射日总量的影响,也受森林群落生长季节的影响;春、夏和秋季,林冠下平均辐射日总量分别占林冠上平均辐射日总量的53.1%、39.4%和55.8%.2)夏季,白天空气温度高于土壤温度,而夜间则相反;空气温度和土壤温度的日极端温度出现的时间不同步,空气温度对太阳辐射强度的敏感性比土壤温度的敏感性高.3)春季,土壤表层>4℃的积温高于空气和土壤底层>4℃的积温;夏季,>4℃的积温由高到低的次序为:林冠下空气>土壤5 cm层>土壤15 cm层,而秋季的比较结果与之相反;空气日平均温度与土壤日平均温度有显著的线性关系(P<0.001).4)林冠下的空气相对湿度(RH)比林冠上的高,林冠下的空气RH日变幅和季节性变幅比林冠上的小.图7表1参19     

厦门市PM10浓度空间与时间差异分析

在厦门市环境大气污染物中,PM10是其首要的大气污染物。厦门市大气中的PM10浓度受天气和气候以及土地利用类型、交通排放、工业状况等诸多自然因素和人为因素的共同影响而呈现出一定的时空变化规律,文章对厦门市2001年至2002年PM10浓度的空间变化和时间变化特点进行了分析,揭示了影响厦门市环境大气中PM10浓度空间变化和不同尺度的时间变化的影响因素。     

洞庭湖区地表温度反演及其时空变化特征

洞庭湖是我国第二大的淡水湖,对区域气候的调节起着极其关键的作用,然而受全球变暖及其他因素的影响,洞庭湖区范围内对气候变化的响应并不一致。为了更好地认识洞庭湖区的地表温度变化及其对全球变暖的响应情况,同时为准确的判断该区温度未来的变化趋势奠定基础,利用1995年、2004年和2013年12景冬季Landsat TM/ETM＋遥感影像的热红外波段数据反演了洞庭湖区地表温度,并对反演的地表温度值进行标准化处理,采用标准差分类法得到地表温度等级图。通过三时相温度等级图的面积统计与直观对比,分析了洞庭湖区在三峡蓄水前后的温度时空变化特征;并结合归一化植被指数（NDVI）、降雨资料、DEM、坡度等数据对洞庭湖区的温度变化影响因素进行了统计分析。结果表明,（1）洞庭湖区各温度等级面积成正态分布,主要以中温区、较高温区和较低温区为主。从空间分布上来看,低温区主要分布在水体,而高温区则没有明显的分布特征。（2）受雨雪天气影响,2004年的高温范围减少,减少情况为西洞庭湖区〉南洞庭湖区〉东洞庭湖区,面积变化比例分别是5.38%、2.12%、0.71%,表明冷气流对西洞庭湖区的温度变化影响最强,而东洞庭湖区最弱。（3）2013年高温范围增加,且变化强度呈现出西洞庭湖区〈南洞庭湖区〈东洞庭湖区的空间特征,面积变化比例分别是2.21%、2.38%、2.68%,表明在三峡水库蓄水之后,东洞庭湖区的地表温度受到较大影响。（4）植被的覆盖情况与温度相关性不明显,而坡度、海拔与温度呈正相关关系,这表明坡度可以有效的减少冷气流对温度的影响,地势较高地区与阳坡出现高温情况则表明地表温度受太阳辐射影响较大。     

洱海流域水质时空变化特征

依据2009年洱海流域62个样点的水质调查数据,应用聚类分析对洱海流域水质时空变化特征进行分析,将样点在空间上分为4组,分别为无干扰的苍山林区源头溪流(A1)、受到一定程度人类干扰的流经农业区和城镇区溪流的中上游段及湖泊(A2)、干扰较严重的流经农业区和城镇区溪流的下游段(A3)以及干扰最为严重的洱海岸边带(A4),判别分析结果表明聚类准确率达95.2%。应用主成分分析方法得到影响洱海流域水质的4个主成分为:第1主成分,Alk、Ca2+、Mg2+、HS;第2主成分,TP;第3主成分,TN和NO3--N;第4主成分,DOC和TOC,这些主成分空间差异明显。在时间尺度上,Alk表现为丰水期高于枯水期;Ca2+表现为枯水期高于丰水期;TP没有表现出明显的季节性变化规律;TN在A1和A3组表现为丰水期高于枯水期。     

降雨过程后北京城区PM2.5日时空变化研究

随着人类环境意识的增强,人们对城市雾霾天气的忧虑与日俱增,PM2.5的时空变化和对人体健康的影响已成为关注的焦点。以往的研究多集中在不同季节或年际的变化,本文通过统计环保局发布的位于北京城区13个逐时浓度监测点降雨前后PM2.5质量浓度,并在城区布设14个采样点昼夜连续监测一次降雨后72 h内PM2.5质量浓度变化情况,研究北京市城区降雨后PM2.5日变化规律及空间分布特征,由此分析降雨对PM2.5日变化规律的影响。同时对比PM2.5与同步气象数据（温度、相对湿度）和交通数据（车辆量、车速）最值频率分布情况,进而对PM2.5日变化特征进行成因分析。随后利用GIS空间分析方法,分析了PM2.5的日空间分布特征。结果表明,降雨对颗粒物的去除作用明显,一次降雨可使PM2.5质量浓度平均下降56.3%。雨后72 h内PM2.5质量浓度均小于60μg·m-3,降雨后1 h内PM2.5质量浓度处于稳定状态,在随后的12 h内PM2.5浓度值都处于下降状态。降雨过程只降低PM2.5的质量浓度值,并不影响其日变化规律。PM2.5的日变化规律以19时为界,表现出明显的昼夜差异。白天的变化规律呈现凹型,夜间的变化规律呈现拱型。PM2.5质量浓度峰值多出现在23时或0时,谷值多出现在下午15时,该特征受气象因素影响较大,受交通源的影响作用不明显。早高峰期间,PM2.5质量浓度变化主要受交通源的影响;晚高峰期间,交通源和气象因素共同影响PM2.5质量浓度。研究区PM2.5日空间分布特征同样存在明显的昼夜差异。白天PM2.5空间分布特征为南部高北部低;PM2.5在夜间的空间分布特征则多表现为四周高、中心低,三环外围区域多为高值区。     

苏南某农业区浅层地下水DDTs污染特征分析

针对苏南某农业区浅层地下水中DDTs的污染特征进行了初步分析,结果表明,浅层地下水中DDTs最大检出质量浓度为1.04 μg·L-1,最大检出率为36.67％.浅层地下水DDTs污染呈散状分布,浓度高值点集中在研究区东北部,污染范围大,且表现出丰水期、平水期和枯水期含量依次递减的季节性变化特征.该地区包气带防污性能良好,黏土矿物和有机碳对DDTs吸附作用较强,可阻滞其向浅层地下水环境中迁移,是造成部分地段浅层地下水未检出DDTs污染的重要原因.受污染地表水体的垂向入渗是导致浅层地下水DDTs污染的直接原因,其侧向补给可能是浅层地下水DDTs污染的重要来源之一,且污染范围往往局限于地表水体附近地带.     

吉林省城市大气降水pH值时空分异及成因

通过对吉林省８个代表城市１９９２－１９９７年大气降水观测数据的统计分析,对大气降水ＰＨ值的时空分异进行了探讨。结果表明：吉林省中西部城市大气降水基本呈中性;东部的图们,珲春两市大气降水酸化亚得,多年平均降水ＰＨ分别为５．１２和５．３８;全省碱性降水多集中在吉林市。     

桂林岩溶表层带土壤C02体积分数时空变化规律及其意义

通过20lO-2011年的监测建立了桂林盘龙洞坡地和洼地不同深度土壤C02体积分数的季节性变化。监测土壤C02体积分数空间上变化为：坡地80cm〉50cm〉30cm;洼地80cm〉100cm〉50cm〉30cm。监测土壤C02体积分数时间上变化为2010年7月和2011年6月未C02体积分数达到最高值,2010到2011年冬季为土壤C02达到最低值。由于受到大气降水量急剧减少的影响2011年土壤C02体积分数整体比2010年低。显示大气降水量也是影响土壤C02体积分数的重要环境因素。为我国固碳减排科学的选择时间和空间提供有力的依据。     

基于SPSS的苏北地区可持续发展能力空间分异研究

以区域可持续发展能力建设为切入点,结合苏北地区的实际,建立适合该地区的可持续发展能力评价指标体系,然后运用SPSS软件的因子分析和聚类分析的方法,对苏北地区可持续发展能力进行综合评价。结果表明,区内各县市可持续发展能力差异较大,但其空间分异呈现出某些特征:经济可持续发展能力呈现由地区东南部向中间递减的“一”字型空间格局;资源环境可持续发展能力呈现由地区中部分别向东、向西递减的“凸”字型空间格局;社会可持续发展能力呈“M”字型空间格局;综合可持续发展能力呈“H”字型空间格局;以中心城市为核心,可持续发展能力向周边呈辐射状递减趋势。根据这些空间分异特征,提出了一些促进苏北地区可持续发展能力建设的建议。     

深圳市酸雨变化特征及形成原因分析

深圳市长年属于较重酸雨区,对城市生态带来重要影响,酸雨污染已经成为当前迫切需要解决的环境问题。为了了解近年来深圳市降水的变化特征及污染状况,利用2001—-2011年的降水监测数据,分析了降水酸化程度及化学组分特征,探讨了致酸原因,’为酸雨污染控制对策制定提供基础依据。研究结果表明,深圳市酸雨污染在2004--2006年达到较高水平（降水pH值4,49～4．59）,2007年以来明显有所改善（降水pH值4．73～5．02）,酸雨频率也显著降低。在时间变化上呈现夏季酸雨污染相对较严重,在空间变化上表现出宝安区和龙岗区酸雨污染相对较轻。相对于北京等城市,深圳市降水中离子浓度较低,同时大气中污染物浓度也较低,表明深圳市降水比较清洁,但由于大气中碱性物质含量较低,导致降水酸性较强。深圳市近年降水[SO42-]／[NO3-]的比值不断下降并低于2,硫酸硝酸混合型酸雨特征明显,表明机动车对降水酸性的影响不断增强。Cl-和Na＋对降水阴阳离子的贡献较高（分别达到24％和30％）,反映降水受海洋的影响较大。深圳与广州、东莞、佛山等城市的降水酸度和酸雨频率变化趋势较为一致,区域传输对酸雨形成也有重要影响。