采煤塌陷对地表植物群落特征的影响

为了研究采煤塌陷对地表植被组成及其多样性的影响,对陕西省神府-东胜补连塔煤矿采煤塌陷区不同塌陷年限(2、7、12、17 a)区域和未塌陷区域(对照)植被进行抽样调查与分析. 结果表明:该区域共有14科39属46种植物,主要为草本植物;采煤塌陷对植被种类组成、物种分布有很大影响,导致植物种类显著减少31.03%~44.83%. 塌陷区优势种较对照区有较大变化,优势种由多年生草本植物演变为一二年生草本植物;但是不同塌陷年限区域植物优势种基本稳定,主要为看麦娘(Alopecurus aequalis)、烛台虫实(Corispermum candelabrum)、刺叶藜(Chenopodium aristatum)等. 采煤塌陷导致植株密度显著下降58.62%~68.00%、物种丰富度显著下降17.43%~27.00%、Margalef丰富度指数显著降低4.07%~22.76%,但植被盖度差异不显著. 采煤塌陷显著影响植物群落多样性,其中,塌陷12和17 a样地植被Margalef丰富度指数和Shannon-Wiener多样性指数较塌陷2 a样地显著提高. 群落排序结果表明,物种分布与塌陷有明显相关性. 塌陷区植株密度及其植被组成中多年生草本种数很难恢复到对照区水平,植被恢复进程十分缓慢.      

植被收割对滨海湿地沉积物中CO_2和N_2O释放的影响

为了揭示冬季滨海湿地植被收割对其沉积物中温室气体释放的影响,以长江入海口典型滨海湿地——崇明东滩为研究对象,观测季节性(冬季)植被收割(分别于收割后第0天、第10天、第30天、第60天采样)与不收割条件下芦苇(Phragmites australis)、米草(Spartina alterniflora)、芦苇-米草交互带和光滩沉积物中CO2与N2O的释放特征.结果表明:1米草和芦苇-米草交互带植被收割并未增加沉积物中CO2的释放(P0.05),但芦苇收割可能会增加N2O的释放(P0.05),说明植被收割对湿地沉积物中CO2和N2O释放的影响与植被类型密切相关.2与芦苇带相比,米草和芦苇-米草交互带沉积物中CO2累积释放量分别高出12%~57%和17%~43%,但芦苇植被覆盖下沉积物中N2O累积释放量分别比二者高出11%~81%和8%~95%.可见,米草和芦苇-米草交互带沉积物碳的呼吸损失明显高于芦苇带,但芦苇植被覆盖下沉积物中N2O逸失量相对较高.34种植被类型下,沉积物中N2O累积释放量为0.1~0.4 mg/kg,CO2累积释放量则高达1 024~2 645 mg/kg.因此,冬季滨海湿地植被收割不会显著增加N2O的温室效应,但选择性收割米草有望减少沉积物碳的呼吸损失.     

不同植被覆盖情景下景观水体水质改善效果模拟研究

再生水作为城市景观水体生态补水的主要水源,能够改善城市景观水体水污染状况,但水体内较高的氮磷物质易造成水体富营养化爆发水华现象,因此,研究水生植物群落对景观水体水质及水生态系统健康的维持意义重大.镜河是以再生水为补水水源的新建景观河道,为提升水环境质量,以流场、COD、氨氮及硝态氮为指标,应用MIKE 21和ECO L...     

贵州喀斯特地区土壤细菌群落结构特征及变化

为探明贵州喀斯特不同植被演替群落下的土壤细菌群落结构及变化特征,本文利用高通量测序技术对5个主要植被演替群落(稀灌草丛、藤刺灌丛、灌木林、乔灌过渡林、乔木林)的根际(竹叶椒)、非根际土壤细菌群落结构及环境因子进行了分析研究。结果表明:贵州喀斯特高原土壤细菌类群主要为变形菌门(Proteobacteria)、酸杆菌门(Acidobacteria)、疣微菌门(Verrucomicrobia)、放线菌门(Actinobacteria)、厚壁菌门(Firmicutes)、拟杆菌门(Bacteroidetes)和浮霉菌门(Planctomycetes),其相对丰富度分别为43.35%、12.97%、7.53%、7.12%、6.19%、5.35%、5.05%,未分类类群占7.36%。样品中检测到了较低丰度的广古菌门和泉古菌门。随植被群落演替,根际土壤中变形菌门、厚壁菌门和浮霉菌门丰度逐渐增加;非根际土壤中酸杆菌门和疣微菌门丰度随植被演替逐渐减小。贵州喀斯特高原土壤细菌的影响因子大小为土壤有机碳、土壤总氮、含水量、电导率等,其中土壤有机碳和土壤总氮有显著性影响。     

基于GIS的黄土高原地区植被与气候关系研究

排序是植被与环境关系分析的重要手段。利用地理信息系统技术 (GIS)结合除趋势典范对应分析对黄土高原地区植被与气候关系进行了研究。结果清楚地反映了黄土高原地区植被与气候的地带性分布规律 ,证明GIS结合植被数量生态分析方法在黄土高原植被与环境关系的研究中是有效的     

基于无人机影像的城市植被精细分类

针对传统植被资源调查方法工作量大、成本高、效率低的问题,利用高分辨率无人机遥感影像,联合地物光谱-纹理-空间信息,构建了一种适用于描述城市不同植被种类的多维特征空间,在此基础上对三种应用广泛的分类算法(基于像素的、面向对象的支持向量机及深度学习Mobile-Unet语义分割模型)开展了对比分析研究.结果表明:本文提出的联合地物光谱-纹理-空间信息的特征空间构建方法能够有效地描述城市不同类型植被的特征差异,提升影像分割、植被分类的精度;在分类精度上,基于像素和面向对象的支持向量机分类结果的总体精度均超过90%,深度学习方法的总体分类精度为84%;在算法效率上,传统机器学习方法也优于深度学习方法.因此,得出结论针对城市小区域、小样本的植被精细分类,传统机器学习分类方法比深度学习方法效果更好.     

因子回归和交互联合探索区域植被覆盖度的影响因素——以三江源地区为例

利用SPOT VEGETATION数据获取的归一化植被指数（NDVI）,分析三江源地区植被覆盖度（FVC）的空间异质性,围绕自然和人类活动因素,基于因子回归与交互作用联合探索自然因素和人为因素对三江源地区植被覆盖的影响.结果表明：（1）三江源地区植被覆盖度整体呈现明显的空间异质性;（2）总体上FVC空间分布的影响因素表现为自然环境因素>人类活动因素;（3）降水是影响三江源地区FVC的主要驱动因子,解释力达0.777;（4）因子交互发现：驱动解释系统呈现双因子增强,说明从系统的角度来看不存在独立起作用的因子,年降水量与其他因子的交互作用最强;（5）降水梯度影响了三江源地区FVC空间异质性的解释程度.随着降水增加,因子解释力趋稳,在降水量较多的三江源东部地区,FVC趋向于更易受高程和气温的影响;（6）数据结果亦验证了因子独立的全局最优筛选仅仅是模拟因变量特征的最优函数,其解释效果与因变量的驱动解释不能完全等同.     

黄土丘陵区不同恢复植被类型的固碳特征

为分析黄土高原水土流失严重区不同恢复植被类型的固碳特征,比较恢复年限和坡向因素对植被碳汇效应的影响,在陕北黄土丘陵区选取了6种典型植被类型（农地、草地、沙棘、柠条、刺槐和山杨）,研究了不同类型的生态系统碳密度及其构成特征.结果表明：①半干旱黄土区植被恢复具有明显的碳汇功能,不同植被组分（地上生物、地下根系和枯落物）碳密度均表现出乔木>灌丛>草地>农地的变化特征.农地0~40 cm土层土壤有机碳密度最低（1355.5 g ·m^-2）,草地、沙棘、柠条、刺槐和山杨较农地分别增加了91.4%、125.2%、144.0%、124.5%和232.6%.②草地、沙棘、柠条和山杨的不同植被组分碳密度和不同土层（0~5、5~20和20~40 cm）土壤有机碳密度随恢复时间的推移总体上表现出增加趋势.③坡向对农地和草地植被碳密度无明显影响,沙棘、柠条、刺槐和山杨不同坡向间的植被碳密度差异明显.土壤有机碳密度存在明显的阴阳坡差异,农地、草地、沙棘、柠条、刺槐和山杨阳坡土壤有机碳密度分别比阴坡减少了22.9%、34.3%、75.8%、49.1%、22.4%和69.4%.④不同类型的生态系统碳密度差异明显,其中农地最低（2022.1 g ·m^-2）,草地、沙棘、柠条、刺槐和山杨较农地分别增加了48.7%、152.8%、125.1%、166.3%和530.7%.生态系统各组分碳密度总体表现为：土壤层>地上生物层>根系层>枯落物层.土壤有机碳构成了农地、草地、沙棘、柠条和刺槐碳密度的主体,分别占生态系统碳密度的67.0%、86.3%、59.7%、72.7%和56.5%.研究结果可为黄土高原地区科学管理生态系统碳库和推进生态环境治理提供重要依据.     

皇甫川流域不同水土治理方式下土壤钾含量的变化

本文采用NaOH熔融法,原子吸收分光光度法和NH4OAc浸提,原子吸收分光光度法,分别测定了皇甫川流域五分地沟试验区不同植被治理措施下土壤的全K和速效K含量,对测定结果的分析表明：①不同治理措施下,土壤中全K含量的大小次序是：人工草地〉农田〉人工灌木〉退化草地〉次生草地〉人工林地〉百里香草原,土壤中速效K含量的大小次序是：人工林地〉百里香草原〉人工灌木〉退化草地〉农田〉次生草地〉人工草地。②不同治理方式对土壤钾含量提高的差异明显,灌草类植被对土壤钾的提高效果较好,杨树林对土壤钾的恢复效果稍差。     

基于地理探测器的区域植被覆盖度的定量影响——以京津风沙源区为例

植被覆盖度（FVC）是衡量生态环境优秀的重要指标.本文基于MODIS NDVI数据,运用像元二分法模型,估算了2000~2018年京津风沙源区FVC,分析了其时空变化特征.在此基础上,基于地理探测器模型,定量分析了自然因素和人类活动因素等12个因子对京津风沙源区FVC空间分布的影响.结果表明,近20a来京津风沙源区FVC整体上呈增加趋势,增加率为8.2%.空间上,研究区73.7%的区域FVC在增加,其中显著增加的区域主要集中在晋北山地丘陵亚区、燕山丘陵山地水源保护亚区、大兴安岭南部亚区和科尔沁沙地亚区的南部.2000~2018年,降水是影响京津风沙源区FVC空间分布的主要自然因子,解释力为63.3%;年末大牲畜头数是影响FVC空间分布的主要人为因子,解释力为34.8%.自然因素和人类活动之间的双因子交互作用以双协同作用和非线性协同作用为主,表明相对于单因子,自然因素和人类活动间的交互作用对FVC的解释力更强.其中,降水与其他11个因子的交互作用对研究区FVC起主导作用,解释力超过60%.