藏北高原不同海拔高度高寒草甸植被指数与环境温湿度的关系

藏北高寒草甸是全球高寒草地的重要组成部分,是对气候变化最敏感的植被类型之一。关于高寒草地植被指数与环境温湿度因子的关系还存在着诸多不确定性,这限制了准确预测高寒草地植被生长对将来气候变化的响应。定量化高寒草地植被指数与气候因子的关系利于预测将来气候变化对高寒草地植被生长的影响。该研究基于相关分析和多重逐步回归分析探讨了藏北高原不同海拔高度(4300、4500和4700 m)的高寒草甸2011─2014年每年6─9月的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)与土壤温度、土壤湿度、空气温度、相对湿度、饱和水汽压差的相互关系。相关分析表明,3种海拔的NDVI(4 300 m:r=0.79,P=0.000;4 500 m:r=0.80,P=0.000;4 700 m:r=0.52,P=0.005)和EVI(4 300 m:r=0.61,P=0.001;4 500 m:r=0.66,P=0.000;4 700 m:r=0.53,P=0.004)都随着土壤湿度的增加显著增加;3种海拔的NDVI(4 300 m:r=-0.68,P=0.000;4 500 m:r=-0.56,P=0.002;4 700 m:r=-0.40,P=0.037)和EVI(4 300 m:r=-0.56,P=0.002;4 500 m:r=-0.49,P=0.008;4 700 m:r=-0.46,P=0.014)都随着饱和水汽压差的增加显著降低;植被指数与环境温湿度因子的相关系数随着海拔的变化而变化;NDVI和EVI与环境温湿度因子的相关系数存在差异。多重逐步回归分析表明,土壤湿度一个因子解释了3种海拔的归一化植被指数、海拔4 300和4 500 m的增强型植被指数的变异,而海拔4 700 m的土壤湿度和土壤温度共同了解释了增强型植被指数的变异,其中土壤湿度的贡献较大。因此,在藏北高寒草甸,植被指数对气候变化的敏感性可能随着海拔的变化而变化,NDVI和EVI对气候变化的敏感性可能不同,土壤湿度主导着NDVI和EVI的季节变化。     

实验增温对西藏高原玉米田土壤呼吸的影响

青藏高原农业区正经历着明显的气候变暖,但气候变暖如何影响高寒农业生态系统碳循环目前仍不明确。土壤呼吸是第二大陆地生态系统碳通量,高寒农业生态系统土壤呼吸对气候变暖的响应的不确定性限制了气候变化背景下人类对青藏高原高寒生态系统碳循环的预测能力。2015年4月在西藏玉米田采用开顶式生长箱进行模拟增温试验,旨在探究气候变暖对土壤呼吸及其温度敏感性的影响。在2015年玉米生长季节的5—8月份,利用Li8100土壤通量观测系统测定了6次土壤呼吸日变化(8:00—20:00),并利用HOBO微气候观测系统观测了5 cm深处的土壤温度和土壤湿度。结果表明,实验增温显著提高了5 cm深处的土壤温度(t=11.93,P=0.000),增幅为3.22℃,同时显著降低了5 cm深处的土壤含水量,降幅为0.04m~3·m~(-3)(t=4.87,P=0.008)。对照和模拟增温处理的土壤呼吸速率分别为6.79μmol·m~(-2)·s~(-1)和7.34μmol·m~(-2)·s~(-1),两者间无显著差异(F=1.65,P=0.235)。尽管如此,土壤呼吸仍存在着显著的日变化(F=137.66,P=0.000)和季节变异(F=54.48,P=0.000)。对照和模拟增温处理的土壤呼吸温度敏感性分别为1.70和1.77,两者间也无显著差异(t=2.69,P=0.100)。土壤温度解释了36%的对照处理的土壤呼吸变异,而土壤温度和土壤湿度共同解释了62%的土壤呼吸变异。因此,3.22℃的土壤增温没有显著改变土壤呼吸及其温度敏感性,这与3.22℃的土壤增温引起了土壤湿度的降低有关。     

基于ETM+图像的植被覆盖度遥感估算模型

植被覆盖度(VFC)的定量遥感是多种地表过程研究的迫切需要.文章选用南京市一幅Landsat 7 ETM 图像,经大气校正后提取了归一化植被指数(NDVI),与地面实测的植被覆盖度进行回归分析,建立了1～4次多项式关系模型.结果表明,NDVI与VFC呈极显著的正相关关系(r = 0.874, P < 0.001).在NDVI-VFC的1～4次多项式关系模型中,模型幂次越高,拟合程度越好.综合考虑模型的精度和稳定性,3次多项式模型作为最优模型推荐使用:VFC = -1.3438 NDVI 3 0.9774 NDVI 2 0.9988 NDVI 0.1507 (R2 = 0.7961, RMSE = 0.1094),该模型精度在植被中等密集区域(VFC＝0.4～0.8)最高,植被稀疏区域(VFC < 0.4)最低,植被密集区域(VFC > 0.8)居中.模型可直接用于全图像的VFC计算,并可通过植被指数的校准,进行推广使用.     

模拟增温对土壤真菌群落组成及多样性的影响

为探讨温度变化后土壤微生物中真菌的变化情况,利用野外模拟增温小室(OTC)对青藏高原高寒草地0—15 cm和15—30 cm土层进行增温,采用Illumina-MiSeq高通量测序技术和成对的通用引物gITS-7F和4R对土壤真菌2区进行测序,研究青藏高原高寒草地生态系统中土壤真菌多样性对温度的响应,同时采用典型相关性分析方法研究土壤理化性质、地上植被指标以及环境三参数对土壤真菌的影响。研究表明,(1)真菌群落稀释性曲线发现物种的丰富度(observedspecies):Ma (0—15 cm不增温)Mb (15—30 cm不增温)Fb (15—30 cm增温)Fa (0—15 cm对照)。(2)土壤真菌群落Alpha多样性指数表明,Shannon指数和Simpson指数均呈现MbFbMaFa,而Chao1指数呈现MbFaMaFb。说明相较于对照,增温会使真菌群落多样性有所降低。(3)通过测序分析,土壤中真菌检测出数量较多的门,包括子囊菌门(Ascomycota 47.4%—66.6%)、担子菌门(Basidiomycota 7.0%—14.8%)、接合菌门(Zygomycota 3.4%—17.2%)等,但依然有6.7%—38.7%无法鉴定到门的物种。(4)pH、微生物氮与真菌存在显著相关关系(P0.05),相关系数分别为r=0.321 8,r=0.231 8。总之,研究发现增温使土壤真菌丰富度和群落多样性降低,优势菌种为子囊菌门、担子菌门和接合菌门,土壤pH和土壤微生物氮是高寒草地土壤真菌多样性的重要影响因子。研究结果可为预测全球变暖生态系统的变化方向提供数据基础。     

西藏高原玉米物候和生态特征对增温响应的模拟试验研究

气候变暖对青藏高原农作物物候和生物量的影响存在着不确定性。基于2015年4月布设在西藏自治区拉萨市达孜县的一个玉米模拟增温试验,通过对玉米不同物候期(即出苗期、三叶期、五叶期、拔节期、灌浆期、乳熟期和成熟期)、地上生物量和株高的观测,分析了温度升高对玉米各个物候期和生长发育的影响。结果表明,试验增温使得每个样方的三叶期和五叶期都提前了2 d,拔节期平均提前了1.3 d(t=2.00,P=0.184),灌浆期平均提前了3.3 d(t=2.00,P=0.184),乳熟期平均提前了4.7 d(t=2.80,P=0.119),成熟期平均提前了6.7 d(t=3.78,P=0.050 2)。增温使得出苗期—成熟期的间隔缩短了6.7 d(t=2.77,P=0.050 2),使得灌浆期—成熟期的间隔缩短了3.3 d(t=2.43,P=0.122)。试验增温显著增加了播种期—出苗期的积温(t=11.21,P=0.000),增加11.89℃;显著减少了出苗期—三叶期间的积温(t=77.55,P=0.000),减少7.58℃;对三叶期—五叶期、五叶期—拔节期、拔节期—灌浆期、灌浆期—乳熟期、乳熟期—成熟期、以及播种期—成熟期的积温都无显著影响。试验增温对地上生物量和株高均无显著影响。     

增温和降水减少对冬小麦和大豆生长季土壤氮素的影响

氮素是农田土壤的主要养分限制因子之一,在全球气候变化背景下研究农田土壤氮素对温度和降水变化的响应,对评价气候变化农业生态效应具有重要的意义。通过田间试验,利用红外辐射灯管模拟增温,人工减少降水量,并测定土壤氮素含量,以探讨增温和降水减少对冬小麦和大豆生长季土壤氮素的影响规律。试验设置对照(CK)、增温(T,增温约2℃)、降水减少(P,降水量减少30%)、增温和降水减少复合处理(TP,增温约2℃+降水减少30%)4个水平处理。结果表明,在冬小麦生长季,与CK相比,T、P和TP处理显著减少了返青期土壤全氮,增加了成熟期土壤全氮;T和TP处理显著降低了拔节期土壤全氮。T、P和TP处理显著减少了孕穗-抽穗期土壤铵态氮。P和TP处理显著增加了返青-灌浆期土壤硝态氮,T处理显著增加了拔节-抽穗期土壤硝态氮。在大豆生长季,与CK相比,T、P和TP处理对土壤全氮含量的影响都没有达到显著性水平。T处理使鼓粒期土壤铵态氮增加10.0%(P=0.038),T和P处理使结荚期土壤硝态氮分别减少了27.4%(P=0.011)和27.1%(P=0.009),T、P和TP使鼓粒期土壤硝态氮分别增加了46.6%(P=0.007)、41.3%(P=0.014)和56.3%(P=0.003)。研究表明,增温和降水减少改变了农田土壤氮素含量,且对冬小麦生长季土壤氮素的影响较大豆生长季更加明显。     

基于SPOT5影像多辐射校正水平的植被绿量遥感估算

选用南京市SPOT5图像的灰度值(DN)、星上辐射率(SR)、表观反射率(TOA)和地物反射率(PAC)数据,提取了两种植被指数(VI),即归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),并与地面实测的绿量(LVV)进行相关分析,建立了165个关系模型.结果表明,LVV与VI呈极显著的相关关系,其相关系数多以相对均质植被高于植被总体,基于灰度值高于常用的地物反射率为主.LVV-VI关系模型的R~2均值以多元线性回归模型最高(0.821),指数模型最低(0.536),而1～3次多项式模型均接近0.7.每种植被样方优选出一个模型,即阔叶林LVV-7.802 RVI_(PAC)-2.455(R~2=0.827,RMSE=0.498);针阔叶混交林LVV=-15.421 RVI_(TOA)+26.971 RVI_(DN)-8.261(R~2=0.918,RMSE=0.356);灌木LVV=-342.591 NDVI_(DN)~3-20.553 NDVI_(DN)~2+14.013 NDVI_(DN)+1.509(R~2=0.764,RMSE=0.689);草地LVV=2.934 RVI_(PAC)+2.147 RVI_(TOA)-3.193(R2=0.903,RMSE=0.464);总体植被LVV=1.789RVI_(PAC)-6.814NDVIs+4.258NDVI_(PAC)+12.854 NDVI_(DN)-0.342(R~2=0.810,RMSE=0.638).这些优选模犁的自变量包括了4种辐射校正水平下提取的两种植被指数,显示基于不同辐射校正水平的植被指数在植被LVV遥感反演中具有一定的应用潜力.     

NCIVI及其在城市绿化航空遥感调查中的应用一以宁波市为例

植被信息提取是城市绿化遥感调查的关键内容之一，在分析城市彩红外航空摄影特点的基础上，研究了彩红外航空遥感图像植被信息的表现特征，提出了针对城市绿化航空遥感调查新的植被指数——非线性彩红外植被指数(NCIVI)，并应用于宁波市城市绿化调查。研究结果表明，NCIVI对城市绿化提取效果明显优于NDVI，正确提取串可以提高3．5％。     

藏北高原高寒草甸光能利用效率对增温增水的响应

量化植被光能利用效率对增温增水的响应是全球碳循环研究的重要组成部分。为了探讨藏北高原高寒草甸光能利用效率对气候变暖和降水增多的响应,2014年6月在藏北高原高寒草甸布设了1个增温增水实验平台,采用了完整的两因子(增温和增水)实验设计,每个因子设置3个处理水平(不处理、低幅度和高幅度处理),共9个处理组合。设置40 cm和80 cm的开顶式生长箱实现两个幅度的实验增温(分别增加了0.34℃和1.11℃的日最低空气温度),低幅度和高幅度增水处理分别增加了15%和30%的降水。基于中分辨率成像光谱仪的植被光能利用效率算法,利用观测的饱和水汽压差和日最低空气温度模拟了2014—2016年生长季节(6—9月)植被的光能利用效率。结果表明,增温对日最低空气温度(F=39.10,P=0.000)、饱和水汽压差(F=47.45,P=0.000)和光能利用效率(F=4.20,P=0.032)都有显著影响,而增水对饱和水汽压差(F=5.72,P=0.012)有显著影响。增温引起的光能利用效率的变化与增温幅度表现为二次曲线关系,与增温引起的饱和水汽压差的变化量表现为负相关关系。增水处理对光能利用效率无显著影响,且增水引起的光能利用效率的变化与增水引起的饱和水汽压差的变化量呈负相关关系。因此,降水增多可能对藏北高原高寒草甸的光能利用效率无显著影响,而光能利用效率随着增温幅度的变化而变化。     

NCIVI及其在城市绿化航空遥感调查中的应用——以宁波市为例

植被信息提取是城市绿化遥感调查的关键内容之一,在分析城市彩红外航空摄影特点的基础上,研究了彩红外航空遥感图像植被信息的表现特征,提出了针对城市绿化航空遥感调查新的植被指数———非线性彩红外植被指数(NCIVI),并应用于宁波市城市绿化调查。研究结果表明,NCIVI对城市绿化提取效果明显优于NDVI,正确提取率可以提高3.5%。     

南京市热环境与地表覆被的时空尺度效应及驱动机制研究

近年来城市热环境与地表覆被之间的时空尺度效应研究备受人们关注。利用2017年四期Landsat8遥感影像提取南京市四季地表温度与主要地表特征参数,从30—16 000 m的14个网格尺度上研究了地表温度与地表特征参数的相关关系,并基于此,探讨了南京市热环境的时空尺度效应及驱动机制。结果表明,南京市地表温度与地表特征参数的相关性具有不同的时空尺度效应。归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)在春、夏、秋三季与地表温度具有显著相关性的最大研究尺度分别为300、12 000、8 000 m;归一化建筑指数(Normalized Difference Built-up Index,NDBI)在春、夏、秋三季与地表温度具有显著相关性的最大研究尺度则分别为15 000、16 000、6 000 m;改进的归一化水体指数(Modified Normalized DifferenceWaterIndex,MNDWI)与地表温度具有显著相关性的最大研究尺度在春、夏、秋三季均为12 000m。南京市冬季NDVI、NDBI及MNDWI这3种地表特征参数在不同网格尺度上与地表温度的相关关系均较弱。季节因素较尺度因素对地表参数与地表温度关系的影响更为显著。春、夏、秋三季NDBI与地表温度呈显著正相关(P0.01),且增温效应表现为夏季春季秋季。夏季无论何种网格尺度,测定系数R~2均表现为NDBINDVIMNDWI,且NDBI线性回归的斜率均远大于NDVI和MNDWI,表明建筑等不透水面是南京市夏季城市热环境恶化的主要驱动因素。研究结果对南京市城市规划的合理布局,维持城市的可持续发展具有重要的参考价值。     

模拟增温对青海省玉树州称多县高寒草甸土壤水分的影响研究

三江源区具有重要的水源涵养功能,该区土壤水分的时空分布和变化对当地及周边地区的生态系统和气候调节有重要意义。为了解未来三江源草地土壤生态系统变化趋势,探究土壤温度和水分对模拟增温的响应规律,利用温湿度自动记录仪实时监测记录,分析了青海省玉树州称多县高寒草甸模拟增温条件下土壤温度和土壤水分的变化规律及冻融转换期土壤温度和水分的相关性。结果表明,(1)模拟增温条件下,0—5 cm和15—30 cm土层的土壤温度分别增加了2.50℃和1.36℃,对表层土壤(0—15 cm)的增温效果更加明显,且增温改变了不同土层解冻期和冻结期的长度。(2)0—15 cm和15—30 cm土层的土壤水分分别增加了0.07%和0.09%,15—30 cm土层的土壤水分的增幅大于0—15 cm土层,并且呈现出生长季变化波动大、非生长季变化波动小的规律。(3)在0—15 cm土层中,冻结期与解冻期,土壤温度和土壤水分均存在正相关关系(P0.01);在15—30 cm土层中,冻结期土壤含水量随着温度的增加呈现显著上升趋势。     

喀斯特地区不同植被类型NDVI变化及驱动因素分析——以贵州为例

以SPOT-VEG NDVI数据为基础结合植被类型、气象和石漠化数据,通过NDVI变化趋势倾斜率及逐像元相关分析,分析不同植被类型NDVI变化趋势及驱动因素。结果表明,(1)2000—2013年贵州省植被NDVI呈增加趋势,其中2000—2007年为快速增加期,变化率为0.25/10 a(r~2=0.923);2008—2013年增速减缓,变化率为0.02/10 a(r~2=0.381)。(2)人工植被NDVI增速最大为0.17/10 a(r~2=0.813),灌丛灌草丛次之,为0.13/10 a(r~2=0.85),乔木类植被(常绿阔叶林、落叶阔叶林、常绿和落叶阔叶混交林、针叶林、针阔混交林)和竹林的NDVI基本保持不变。(3)贵州省气候变化呈不显著冷干趋势,其中降水对植被变化的影响力大于温度,植被NDVI与年降水量和年均温均呈现不显著负相关关系。(4)人工植被与降水和气温的逐像元分析中,显著负相关比重较大,分别达到20%和15%;灌丛灌草丛的显著负相关比重也大于正相关,分别达到16%和17%;乔木类植被则相反,显著正相关比重较大,其中河谷季雨林达到48%。(5)人类活动强度较高的区域,NDVI变化与城市扩展、植树造林及石漠化治理面积有显著正相关性。由此得出,在人类活动强度较大的区域,如城镇周边、生态治理与修复措施的实施区域,植被变化主要受人为作用制约;但当人类活动或干扰较少时,气候变化限制植被的变化趋势。所以,从宏观角度分析植被变化与气候变化的关系时,必须权衡人为作用和气候变化对植被变化的影响。     

长白山东坡植被指数变化及其对气候变化的响应

长白山地处温带针阔混交林的中心地带,对气候变化较为敏感.因此,探讨长白山区落叶松(Larix olgensis)树轮宽度和森林归一化植被指数(NDVI)与气候因子的关系,对于了解全球气候变暖背景下陆地生态系统的响应具有重要意义.以长白山自然保护区东坡为研究地点,利用东坡落叶松树轮宽度指数和选取1982-2006年UMD GIMMS NDVI数据及天池气候数据,在分析树轮宽度及NDVI与气候因子关系的基础上,重点探讨长白山东坡落叶松径向生长与NDVI之间的关系,并利用多元回归分析建立落叶松树轮指数与气候因子及年生物量生长量与NDVI的模拟回归方程.结果显示:(1)1957年以来该区温度呈极显著上升趋势,冬季升温最为显著,降水呈微弱下降趋势.(2)1982-2006年年均、夏季和生长季NDVI均呈缓慢下降趋势.(3)长白落叶松年表特征分析表明其生长对气候敏感,适用于进行年轮气候学分析.(4)NDVI与月平均温度相关性较强,且多以正相关为主,与月降水量多为负相关性.(5)落叶松径向生长受当年生长季的气候因子的影响强于上年,但是显著相关的月份略有差异,并且降水的影响要优于温度.(6)落叶松树轮宽度和年生物量生长量与NDVI以负相关为主,生长季NDVI与树轮年表相关性较差,而非生长季NDVI与年表相关性较好.(7)林分单位面积地上生物量为240.72 t/hm2,2009年林分生物量生长量约为2.91 t hm-2 a-1,即每公顷每年固碳约1.46 t,表明该地区老龄落叶松林仍具有较强的固碳能力.综上所述,在长白山地区,长时间序列的年轮宽度数据并不能很好地反映NDVI的长时期变化,利用树轮宽度指数重建该区NDVI有待进一步研究.     

Spatial and temporal patterns of soil erosion in the Tibetan Plateau from 1984 to 2013北大核心CSCD

Soil erosion has a critical effect on ecological security and socioeconomics, which may deteriorate ecosystem services and common human well-being. The revised universal soil loss equation (RUSLE) was applied to assess soil erosion from 1984 to 2013 in the Tibetan Plateau and analyzed the temporal and spatial variation of soil erosion intensity. Furthermore, the temporal and spatial variation rates of soil erosion were explored across different ecosystems. The results indicated that the annual soil erosion fuctuated in the Tibetan Plateau, the soil erosion intensity decreased from south to north, and the most serious soil erosion was mainly distributed in the southern Tibetan Plateau (Xigaze and Changdu regions, Lhasa, and north of the Shannan region). The soil erosion intensity was higher in shrub, alpine meadow, and sparse vegetation ecosystems. The highest soil erosion was found in alpine meadow (2.17 × 1010 t), followed by alpine grassland (1.59 × 1010 t) and sparse vegetation (1.30 × 1010 t) ecosystems. Meanwhile, although the most serious soil erosion intensity was found in the regions of 3 000-4 000 m altitude, the soil erosion was mainly observed in the regions of 4 000-5 000 m altitude. In the three most recent decades, annual soil erosion decreased at a rate of-1.78 × 108 t/a. Additionally, soil erosion mainly increased in south of the Qiangtang Plateau and in the periphery of the Qaidam basin. Decreased soil erosion was mainly found along the Hengduan Mountains, central Himalayas. Although the increased annual normalized difference vegetation index (NDVI) had positive effects for soil protection, changes in soil erosion was mainly controlled by the change of annual precipitation. Thus, the fragility of ecological systems and increased rainfall erosivity accounted for the obviously increased soil erosion in the alpine grassland ecosystem (1.19 × 10 t/a). However, increased ecosystem stability and decreased rainfall erosivity contributed to the decreased soil erosion in forest and shrub ecosystems, by-0.77 × 10 t/a and-1.65 × 10 t/a, respectively. The slightly decreased rainfall erosivity accounted for a decrease of soil erosion in the sparse vegetation ecosystem (-0.44 × 10 t/a). Meanwhile, soil erosion has decreased in the alpine meadow ecosystem over the past 30 years, which may owing to the relatively higher NDVI that neutralized the increase of rainfall erosivity to some extent. This study revealed serious soil erosion regions and ecosystems in the Tibetan Plateau and explored possible reasons for variations in soil erosion in different ecosystems, which may provide a scientific reference for soil erosion conservation and control in the near future. © 2018 Science Press. All rights reserved.     

安徽查湾自然保护区常绿阔叶林不同林分土壤微生物群落代谢特征

为探讨亚热带常绿阔叶林不同林分土壤微生物群落特征,在安徽祁门县查湾自然保护区亚热带常绿阔叶林内,分别选择以甜槠(Castanopsis eyrei(Champ.)Tutch.)为单一优势种的林分P1,以青冈栎(Cyclobalanopsis glauca(Thunb.)Oerst.)、甜槠和马尾松(Pinus massoniana Lamb.)为优势种的林分P2,各设置3个重复样地,采用Biolog方法探讨了土壤微生物群落功能多样性与林分结构的关系。结果表明,林分P2土壤养分(铵态氮、硝态氮、可溶性有机碳氮)均高于林分P1,但没有显著差异(P0.05);两种林分0~10 cm土层的土壤养分含量明显高于10~20 cm土层。培养48 h后,林分P2的0~10 cm与10~20 cm土层AWCD均大于P1,并且0~10 cm土层差异较大,但不同土层AWCD在两种林分之间均未达到显著差异(P0.05)。林分P2 0~10 cm土层AWCD、Shannon指数(H')、Simpson指数(D)、Mclntosh指数(U)和丰富度指数(S)均高于林分P1,林分P2的H'与D显著高于林分P1(P=0.03,P=0.02),但10~20 cm土层所有功能参数在P1与P2之间没有显著差异(P0.05)。0~10 cm土层,林分P1土壤微生物对醇类和糖类利用率较高,林分P2对糖类和酯类利用率较高。10~20 cm土层,林分P1对醇类利用率较高,林分P2对胺类和醇类利用率较高。冗余分析(RDA)显示,铵氮、林分胸高断面积、林分丰富度指数、土壤含水率、溶解性有机碳(DOC)及溶解性氮(DN)对微生物碳源利用影响较大。其中,铵氮、林分丰富度指数、含水率、DN几乎与所有碳源代谢呈正相关。林分结构因子除林分丰富度指数外均与所有碳源代谢呈负相关;蒙特卡罗置换实验显示林分胸高断面积与土壤微生物群落代谢呈显著负相关(r2=0.42,P=0.02)。以上结果说明亚热带北部常绿阔叶林土壤微生物群落代谢特征受林分结构的制约。     

基于地理加权回归模型的能源“金三角”地区植被时空演变及主导因素分析

宁陕蒙接壤地区的能源"金三角"为我国提供了丰富的能源,其地表植被状况与我国的生态恢复与重建密切相关。应用RS和GIS技术,以归一化植被指数产品(MODIS NDVI)为数据源,借助逐像元趋势分析法研究了2005—2015年间的植被动态变化;基于规则网格构建地理加权回归模型(GWR),探索了高程、坡度、土壤黏粒含量、多年平均气温、多年平均降水、距煤矿区距离及距道路距离7个因子对植被变化的影响及其空间非平稳性。结果表明:(1)时间上,2005—2015年研究区平均NDVI整体呈现波动上升趋势,增长率为0.083·(10 a)~(-1)(P0.05);空间上,NDVI呈现由东南向西北递减的分布格局;趋势上,NDVI变化呈增加趋势的区域(27.11%)远大于减少区域(0.64%),显著增加区域主要分布在榆林市东部。(2)与2005—2012年相比,2013—2015年归一化植被指数(NDVI)在全区显著减少,且具有更强的空间聚集性(Moran's I值为0.851),但变化程度具有空间异质性。(3)2个时段全区植被变化受气候等自然因素的影响较大,影响植被变化的主要因素在时间与空间上具有差异性,人类活动对植被变化具有双重作用。     

辽东湾双台子河口湿地翅碱蓬（Suaeda salsa）生物量遥感反演研究

通过现场采集辽东湾双台子河口翅碱蓬（Suaeda salsa）光谱数据,收集标准样方（1 m×1 m）的翅碱蓬生物量（Biomass）,建立相关植被指数与翅碱蓬生物量的遥感反演回归算法,发现辽宁双台子河口湿地翅碱蓬生物量与植被指数PVI、SAVI和MSAVI的相关系数R2较高,直线回归方程相关系数分别达到0.626、0.698和0.679。同时,利用得到的估算模型,结合1990—2005年的双台子河口的TM影像数据,反演该区域翅碱蓬分布面积和生物量。结果发现：辽东湾双台子河口湿地翅碱蓬面积变化呈先降后升的趋势。通过植被指数（NDVI、RVI、PVI和MSAVI）和生物量的算法反演,发现翅碱蓬生物量曲线与分布面积曲线的变化趋势一致。     

稻草覆盖对旱地土壤CO_2排放的影响

在中国南方丘陵地区,稻田与旱地交错相接,将稻草移施旱地不仅可以减缓稻田甲烷排放,而且可以提高旱地土壤肥力,但对旱地土壤CO_2排放的影响尚缺乏了解。选取油菜(Brassica campestris L.)-玉米(Zea mays L.)轮作土壤为研究对象,每季作物分别覆盖5 000 kg·hm~(-2)稻草(SM),以不覆盖稻草为对照(CK),采用静态箱-气相色谱法监测油菜-玉米轮作周期内的土壤CO_2排放动态,同时监测了5 cm深度土壤温度和含水量。结果表明,(1)稻草覆盖在低温季节提高土壤温度,在高温季节降低土壤温度;同时,稻草覆盖有助于保持土壤水分,可以缓解一定程度的干旱。(2)土壤CO_2通量具有明显的季节性,与土壤温度呈极显著正相关(r=0.736,P=0.000)。(3)稻草覆盖显著促进土壤CO_2排放。油菜季稻草覆盖处理和对照处理的CO_2通量平均值分别为34.0 mg·m~(-2)·h-1和21.2 mg·m~(-2)·h-1,CO_2累积排放量分别为3 723 kg·hm~(-2)和5 981 kg·hm~(-2)。玉米季稻草覆盖处理和对照处理的CO_2通量平均值分别为279.9 mg·m~(-2)·h-1和221.6 mg·m~(-2)·h-1,CO_2累计排放量分别为7 591kg·hm~(-2)和6 009 kg·hm~(-2)。全年(包括无作物生长期间)稻草覆盖和对照处理的CO_2累计排放量分别达到15 131 kg·hm~(-2)和11 220kg·hm~(-2),稻草覆盖增加了34%的CO_2排放。     

三江源草地GNDVI年际波动及其沿海拔梯度敏感性分析

掌握三江源草地植被变化对草地恢复和生态建设工程具有重要的指导意义。以三江源草地生长季平均NDVI(GNDVI)为研究对象,基于趋势分析和偏相关分析方法,分析了三江源区2000—2015年高寒草地生长季GNDVI年际波动及其对海拔变化的敏感性,旨在阐明三江源高寒草地年际波动及其在不同水热组合环境下的响应规律。研究结果表明:自2000年以来,三江源地区暖湿化和各类生态工程的实施使得三江源区高寒草地GNDVI表现出上升的趋势,由于气候、植被生理生态过程等因素的影响,三江源区高寒草地GNDVI存在较大的年际波动,其中草甸区的年际波动对三江源全区草地GNDVI年际波动贡献度达75.4%,草原区仅有24.6%;三江源草地GNDVI多年均值随海拔的升高而降低,而GNDVI的变化趋势随海拔的升高而升高。低海拔地区的草地占比虽小,但其GNDVI的年际波动对三江源全区高寒草地年际波动的贡献度远大于高海拔地区;无论三江源全区、草甸区还是草原区,低海拔地区GNDVI的年际波动受降雨主导,而温度的变化是高海拔地区GNDVI年际波动的主导因子。