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741.
红壤丘陵区不同森林恢复类型土壤种子库特征研究   总被引:11,自引:1,他引:11  
研究采用野外取样和室内萌发相结合的方法对湖南红壤丘陵区4种森林恢复类型下土壤种子库进行了比较研究。主要结论为:①草本植物是4种森林类型土壤种子库物种组成和个体数量的主要组成部分,其比例分别达61.9%-86.67%和49.82%-87.27%。4种植被类型种子库密度大小为:杉木林>湿地松林>油茶林>天然次生林;②天然次生林的灌木和乔木植物种子种类与数量多于人工林;③湿地松人工林和杉木人工林的人工抚育导致部分种子埋藏在土壤较深层,土壤8-20cm中种子数分别占种子库的33.09%和26.64%;④对于土壤种子库的物种多样性,天然次生林显著大于人工林,干扰少的油茶林大于干扰较多的湿地松林和杉木林,天然次生林最有利于该区域植物物种多样性的维持与保护;⑤不同森林恢复类型下种子库中种子来源不一致,湿地松林和杉木林土壤种子库中的物种与地表植物物种较一致,共有物种比例达69.2%和43.8%,而油茶林和天然次生林种子库中的物种与地上植被的种类组成差异较大,共有物种比例仅为26.7%和33.3%。研究结果表明,从物种丰富度与群落结构复杂性来看,我国南方红壤丘陵区森林恢复类型以自然恢复最优。对人工林的抚育方式,该区域采用的“全抚”将增加种子库的损失,不利于植被的恢复。  相似文献   
742.
大渡河上游地区土地覆被动态变化的尺度效应   总被引:3,自引:1,他引:3  
基于1967、1986、2000和2006年4期土地覆被数据,从50m分辨率开始,按照50m的间隔依次递增至2000m,共生成40种粒度的格网,然后利用景观指数方法,对大渡河上游地区土地覆被随尺度变化的动态规律进行了分析。结果显示,800m粒度能在准确保留土地覆被面积信息的同时,稳定地反映景观指数的变化规律,因此是分析该地区土地覆被及其变化典型特征的理想空间尺度。  相似文献   
743.
陈香月  丁建丽  王敬哲  葛翔宇  梁静 《环境科学》2019,40(11):4824-4832
气溶胶光学厚度(AOD)描述了气溶胶对光的衰减作用,并在一定程度上反映区域大气污染程度.本研究以2000年~2015年长时间序列MOD09A1数据为本底,在生成查找表的基础上,采用深蓝算法(DB)对艾比湖流域2000年~2015年Landsat TM/ETM+/OLI数据进行AOD遥感估算,分析艾比湖流域AOD时空变化特征,结合环境变量选用随机森林模型(RF)对AOD进行预测及因子贡献度排序.结果表明:①艾比湖流域AOD呈现显著的季节性变化特征,AOD值春季(0. 414)夏季(0. 390)秋季(0. 287),其中春季变化幅度最大.②艾比湖流域平均AOD为0. 374,年际变化整体表现为上升趋势,但在2010~2015年间AOD增加较快,年际增幅达到32. 32%,表明该流域近15年间的大气污染不断加剧,近5年尤甚.③艾比湖流域AOD空间分布从艾比湖北部到南部呈阶梯式上升变化,其中,精河县污染最为突显,AOD值达到0. 483.④RF模型对AOD的预测效果较好,R~2=0. 866,RMSE=0. 042,其中蒸散发对艾比湖流域AOD影响最为显著.  相似文献   
744.
杉木人工林碳收获预估技术研究   总被引:1,自引:5,他引:1  
从收获预估的角度确定森林碳收获大小与林分之间的关系,定义了碳收获和碳收获表的概念.采用二次正交旋转设计设置杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林典型标准地,调查测定获取典型样地杉木人工林样木各器官碳含量及碳贮量基本数据,基于相对生长方程以单株胸径、树高、材积为自变量建立杉木人工林单木碳收获量模型,以林分平均胸径、平均树高、密度指数和蓄积量为自变量建立杉木人工林林分碳收获量模型并编制其可变密度碳收获量表.经检验,所建立杉木人工林单木各器官碳收获量模型和林分碳收获量模型预估精度均达95%以上,且模型充分考虑了单株材积和林分蓄积量对碳收获量的影响,具有较强的兼容性和可操作性,在森林碳汇估测中具有应用价值.将所建立杉木人工林碳收获量模型应用于杉木人工林单木碳收获量及林分碳收获量预估,实例计算表明其预估精度较高,单木碳收获模型的相对误差仅为4.70 %,说明所建立杉木人工林碳收获量模型可应用于福建省杉木人工林单木和林分碳储量估计,从而丰富了森林资源动态预测内容,并可为森林资源监测及其相关研究提供基础数据.  相似文献   
745.
酸沉降对森林生长固碳和土壤盐基保持功能的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
在森林土壤酸化过程空间信息模型和森林植被生产力空间信息模型的基础上,耦合了森林水土保持、森林涵养水源、森林生长固碳、森林土壤盐基保持4个空间信息子模型,构建了森林生态效益空间信息模型.选取贵州省龙里地区作为试验点,运用遥感和地理信息系统技术获取模型参数,定量模拟了不同酸沉降条件下森林保土、保水、生长固碳、土壤盐基保持4种生态功能,并利用替代价值法对4种生态功能进行了货币化评定.本文主要介绍森林生长固碳、森林土壤盐基保持两个子模型及其生态效益评价.经研究森林生长固碳、土壤盐基保持效益远大于森林的林木价值,约为林木价值的10倍.森林不同生态功能受酸雨的破坏程度不同,若2007年酸雨pH值下降1.0,则在29km2的面积上森林生长固碳和土壤盐基保持生态效益损失达165万元,平均每km2面积上损失为5.7万元.  相似文献   
746.
城市冠顶式森林步道的构建对增进公众福祉具有重要意义,提升城市冠顶式森林步道景观质量是其建设的重要内容,而定量评价景观要素的美景度是提升景观质量的基础。以福州福道为例,首先利用灰色统计分析法预选其景观要素,然后采用图像语义分割法和景观美景度评价法对福道的景观要素进行定量分析与评价,最后通过偏相关分析,建立福道景观美景度评价的多元线性回归模型,用于福道景观质量评价。结果表明:(1)PSPNet对植被和天空景观要素的识别精度分别达到88.61%和90.91%,说明图像语义分割法可实现对福道景观要素的有效量化;(2)景观美景度值分析结果显示,山体侧有植被步道区域的总体景观美景度评分最高,休憩亭廊区域的总体景观美景度评分最低;(3)偏相关分析结果显示,天空开阔度、绿视率、植物色彩丰富度、最远视线距离、可视区域面积和场景色彩丰富指数是决定福道景观美景度的主要因素,其影响程度依次减小,建立的福道景观美景度评价多元线性回归模型具有良好的解释度和统计学意义。该研究结果可为城市冠顶式森林步道景观质量的定量评价提供理论依据。  相似文献   
747.
NPP增长驱动下的中国森林生态系统碳汇   总被引:7,自引:1,他引:7  
森林生态系统能够有效地吸收大气中的CO2,在一定程度上缓解全球变暖的压力。生态系统固碳能力取决于两个关键因素:NPP的增长强度与碳周转时间。本文通过对遥感监测到的森林生态系统NPP增长趋势进行校正,结合森林样地实测数据得到的碳分配系数与周转时间,建立了中国森林生态系统碳周转模型,并模拟了1982~1999年森林生态系统的碳汇量及其年际变化。结果表明:1982~1999年,我国森林生态系统的平均碳汇量为0.051 PgC a-1,其中植被的碳汇量为0.034 PgC a-1,凋落物的碳汇量为0.013 PgC a-1,土壤的碳汇量为0.004PgC a-1;不同森林类型中,常绿针叶林和常绿阔叶林的碳汇贡献最大,落叶针叶林和针阔叶混交林贡献最小;进一步分析表明森林植被的固碳效率显著地受到碳周转时间的控制。  相似文献   
748.
全球气候变化对森林生态系统的影响   总被引:52,自引:1,他引:52  
人类活动所引起的温室效应及由此造成的全球气候变化和对全球生态环境的影响正越来越引起人们的关注。作为全球陆地生态系统一个重要组分的森林对未来气候变化的响应更是人们关注的重点。文中系统地论述了未来气候变化对森林生态系统树种组成、林分结构、分布和生产力的潜在响应,提出了今后需要加强的一些研究领域。  相似文献   
749.
孙艳伟  王润  郭青海  高超 《环境科学》2021,42(1):501-512
全球变暖的大背景下城市地表热环境的日趋恶化是全球现代城市共同面临的生态环境问题之一,对城市地区居民的身心健康、空气质量改善以及植被生长发育等诸多方面造成不利影响.本文利用2001~2018 年时间序列MODIS 地表温度数据产品,基于一致性方法对我国1 232个主要城镇人居斑块(面积>10 km2)的热岛强度及其时空变...  相似文献   
750.
基于卫星观测和气象再分析数据提取2003~2018年间中国森林绿度异常现象(月尺度LAI长期趋势的累积偏差), 并分析干旱对森林绿度异常影响的时空动态变化, 探究不同森林类型的干旱敏感性.结果表明: ①干旱导致的绿度异常现象频率分布呈现出南高北低的空间格局, 而高强度异常现象主要分布于中国的东北与西南地区.②2003~2018年间绿度异常严重程度呈现显著增加趋势(即绿度异常强度指数下降), 变化率为: -0.06/a(P<0.05), 而绿度异常面积比率下降, 变化率为-0.0049/a.③中国森林对干旱胁迫较为敏感的区域主要分布于云南北部与大兴安岭北部, 这是由区域的地质和气候特点以及植被类型共同作用导致的.④干旱主导区不同森林类型的干旱敏感性依次为: 阔叶林>针叶林>混交林, 绿度异常与SPEI回归斜率依次为1.8>1.3>1.2.⑤针叶林遭受的干旱强度最高, 2003~2018年间统计的SPEI中位数为-1.65, 绿度异常现象也最为严重, 多年绿度异常指数中位数为-1.81, 说明干旱强度而非敏感性主导了森林绿度异常的现象.  相似文献   
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