科尔沁沙地退化植被恢复过程中土壤有机碳和全氮的空间异质性

采用地统计学分析方法研究了沙地退化植被恢复过程中(封育0 a的流动沙丘、封育11 a的流动沙丘和封育20 a的流动沙丘)土壤有机碳和全氮的空间异质性,探讨了它们与植被恢复演替和地形特征变化的关系.结果表明,随着流动沙丘的固定和封育年限的增加,植被盖度、丰富度、物种多样性、土壤有机碳和全氮含量(0~20 cm)逐渐增加.在流动沙丘植被恢复过程中,土壤有机碳和全氮的结构方差与基台值的比值C/(C0+C)均大于65%,反映出它们具有明显的空间自相关性;土壤有机碳和全氮含量的空间自相关范围分别为58.39 m和91.00 m(封育0 a)、28.59 m和23.61 m(封育11 a)和63.31 m和61.05 m(封育20 a).由半方差函数及其参数和空间分布格局图分析表明,其空间异质性在所研究的尺度上表现出先增大(封育0~11 a)后减小(封育11~20 a)的变化特点.沙丘植被恢复过程中植被盖度、丰富度、物种多样性与土壤有机碳和全氮均有极显著的正相关关系(p<0.01).分析表明沙丘植被变化和地形特征影响着土壤有机碳和全氮在沙丘上的空间分布,沙丘植被恢复演替过程极大地影响了土壤有机碳和全氮的积累及其空间异质性...     

长江上游植被覆盖的时空分异季节变化及其驱动因子研究

以GIMMS/NDVl为基础,结合气候与人类活动数据,研究了1982～2003年间长江上游植被覆盖季节变化的空间分布.结果表明,近22年来,长江上游春季、夏季植被覆盖呈增加趋势,以春季最显著;秋季、冬季植被覆盖呈降低趋势,以秋季降低最显著.春季、夏季降雨与气温的同步增加,致使植被覆盖增加;秋季降雨减少,以及气温的增加导致植被覆盖降低;另外,作物播种面积的增加是春季、夏季植被覆盖增加,秋季、冬季植被覆盖减少的重要原因.春季→夏季→秋季→冬季NDVI增加的区域在窄问上大致呈现低纬度向高纬度转移的趋势.春季、夏季所有植被类型的NDVI均有增加趋势;而秋季所有植被类型的NDVI均降低;冬季植被除针叶林的NDVI略有增长外,其余植被类型的NDVI均降低.     

秦岭南北地区植被覆盖对区域环境变化的响应

利用GIMMS(Global Inventory Modeling and Mapping Studies)和SPOT VGT(Spot Vegetation)两种数据集的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)对1982~2007年26年间秦岭南北地区植被覆盖变化进行了比较,并对其环境驱动力进行了分析.结果表明,研究时段内,秦岭南北地区的植被覆盖均呈降低趋势,且秦岭以北地区的降低速度大于秦岭以南.经计算分析得出,两地区春季和夏季的季平均NDVI与温度的相关系数均通过了p<0.1的显著性检验,其中,秦岭以南地区1982~1997年春季NDVI与温度的相关系数最高为0.61(p<0.05);秦岭以北地区春季的降水与年NDVI之间也显著相关(p<0.05).值得注意的是,1998~2007年间,秦岭以北地区冬季NDVI与温度相关系数高达0.75(p<0.05),这是秦岭地区在区域环境影响下植被覆盖变化的一个重要特征,表明秦岭以北地区的植被更多地受气温变化的影响,在全球变暖大趋势下,该地区植被可能更为敏感,是区域生态响应的一个重要信号.人为活动（如土地利用类型的改变）也是影响该区植被覆盖变化的一个重要因子.     

滨河湿地土壤微生物数量及多样性研究

对黄河湿地孟津段不同土地利用类型和自然湿地不同植被群落分层检测了微生物数量,并通过计算其辛普生指数分析了其微生物多样性。结果表明:受滨河湿地发育与演替的差异影响,不同土地类型和自然湿地不同植被群落土壤细菌、放线菌和真菌总数和辛普森多样性指数差异较大;林地和河滩土壤0～5cm层细菌数量最多,麦地中5～10cm层最多;麦田和林地5～10cm层放线菌数量最高,河滩0～5cm层最大;随着采样深度的增加,河滩土壤放线菌及林地土壤真菌数量减少。     

普定喀斯特石漠化地区森林植被恢复示范研究

在中国西南喀斯特地区,由于石漠化发生与扩展,生态环境恶化。为了更好地恢复森林植被,改善生态环境,本文针对普定的区域特点、自然背景及石漠化现状,提出了普定石漠化区的植被恢复原则和方法,在总结树种选择、造林技术、森林恢复模式及巩固造林成果已有经验的基础上,以普定6个村的森林恢复工程为典型案例,提出了普定石漠化治理过程中的具体物种选择及植被恢复模式的具体对策,包括穴状整地技术、容器苗技术、局部客土技术、明坑大穴嫁接技术、乡土树种混交等技术等。     

石漠化地区植被对干旱敏感性的遥感观测

西南石漠化地区是国家重点治理的生态脆弱区域,该区尽管年降雨量大,但由于独特的水文特征,植被也常因缺水生长受到抑制。本文利用2000至2004年中分辨率成像光谱辐射计(MODIS)250 m归一化植被指数(NDVI)作为植被生长的指标参数,分析了石漠化地区植被对春旱、夏旱的敏感性。结果表明:干旱发生后,石漠化地区NDVI降低明显,而非石漠化地区植被受到的影响很小。春旱发生后,生长初期NDVI比其它年份减少约12%,生长期开始的时间与春季降雨量有重要关系;夏旱发生后,生长后期NDVI减小约16%,但夏旱对植被的影响具有一个月的滞后。这说明石漠化使生态系统抗旱能力减弱,更易受气候波动的影响。     

地震灾后生态系统重建中的植被恢复初探

本文从地震对震区生态系统的破坏和退化出发,探讨了不同生态系统重建中植被恢复的技术和做法.大地震及其诱发的次生灾害毁坏了植被生存的土壤环境,致使土壤遭受重金属、有机物以及核辐射的污染,而植被可以修复退化的土壤生态系统.对于森林,草地.江河等自然生态系统,植被选择应以原生种类为主,以促进生态系统进行原生演替;而农田、城市绿地生态系统,植被恢复应以生产生活、景观营造、生物修复为目的,宜选择当地主要优势农作物、观赏性好、抗污染的植物,以控制生态系统次生演替的方向和速度.在各类生态系统重建中,应防止外来有害物种的入侵.     

基于遥感的青海省植被覆盖时空变化定量分析

使用1km分辨率MODIS NDVI时间序列数据,采用决策树分类、监督分类和非监督分类相结合的综合分类方法,将青海省土地覆盖类型划分为14个类别.这种分类方法重点突出了植被,特别是稀疏植被(包括稀疏草地和稀疏灌丛)的空间分布.在将青海省分为5个高程带的基础上,使用GIS软件的空间分析功能,对青海省2001～2006年的地表植被覆盖在各级高程带上的空间分布和时间序列变化进行了定量分析.结果表明,近5a青海省的植被覆盖有所改善,植被覆盖面积从2001年的370047km2增加到2006年的374576km2,植被覆盖率增加了0.63%.青海省5级高程带中高山地带的植被覆盖率最高,达到67.92%.在青海省各级高程带上,高山地带上中覆盖度草地的分布面积最大,为94003km2.高山地带高覆盖度草地的面积增加最多,为1280km2.5a间植被覆盖变化最大的是高山地带上稀疏草地向中覆盖度草地的转变,转变面积达到15931km2.     

基于SPOT VEGETATION的秦岭南坡近10年来植被覆盖变化及其对温度的响应

利用1km分辨率的SPOT VEGETATION(SPOTVGT)数据对秦岭南坡1998～2007年植被覆盖空间变化特征进行分析,并研究了温度与年最大NDVI(归一化植被指数)值的相关性.结果表明:秦岭南坡年最大NDVI值大于0.57的面积占总面积的97%.植被覆盖增加地区的面积总体大于退化的面积,但年最大NDVI值显著减小的像元占像元总数的4.45%以上,且部分阔叶林分布区的NDVI值显著降低;草灌丛是秦岭南坡退化最严重的植被类型.年最大NDVI值与前一年8月至当年7月平均温度具有显著的相关性,其大小随平均温度的变化符合y=-0.004x2-0.0015x+0.7168(p0.05).在研究区范围内,当前一年8月至当年7月平均温度低于某一温度(约为(13.0±0.2)℃)时,其与年最大NDVI呈正相关,而高于另一温度界限(约为(14.4±0.2)℃)时则呈负相关,其中研究区南端的人为耕作区表现尤为敏感.     

黄河三角洲典型植被潜在分布区模拟——以翅碱蓬群落为例

黄河三角洲是典型的滨海河口湿地,由于人类活动的影响及其生态系统先天脆弱性和敏感性,黄河三角洲生态环境受到严重破坏,保护当地自然植被、恢复生态系统功能为当地面临的一个主要任务。论文以当地一种典型植被类型——翅碱蓬(Suaeda heteroptera)群落为例,以广义加法模型(Generalized Additive Models,GAMs)作为分析、模拟的手段,探索黄河三角洲典型植被空间分布与环境因子之间的关系,并模拟其潜在分布区,以期为当地生态恢复提供参考。植被分布以及土壤数据通过野外调查获取,共计获取641个植物群落样方、964个土壤样品,并测定了土壤有机质、全磷、全盐和可溶性钾等理化指标。另外还收集了黄河三角洲的土壤类型、地貌类型和DEM等数据。基于收集的植被与环境因子数据,采用广义加法模型分析了植被与环境之间的关系,结果表明土壤全盐含量、地表高程和土壤全磷含量对翅碱蓬群落分布具有重要的影响。在上述分析的基础上,建立了翅碱蓬群落分布与环境因子之间的关系模型。基于建立的植被-环境关系模型,对翅碱蓬群落在更广阔范围内(植被受损区)的分布进行了预测,并生成翅碱蓬群落潜在分布区概率图,通过该图可以看出,翅碱蓬群落在地面高程较小、土壤含盐量较大的区域出现的概率较大。最后采用基于ROC曲线的方法对模拟结果进行了验证,交叉验证和单一验证的ROC曲线的AUC值都超过了0.8,模型诊断结果达到良好水平,并有很好的稳定性,模拟的结果可以为黄河三角洲的植被恢复提供较为有价值的参考。