An integrated approach for predicting fates of reintroductions with demographic data from multiple populations

We devised a novel approach to model reintroduced populations whereby demographic data collected from multiple sites are integrated into a Bayesian hierarchical model. Integrating data from multiple reintroductions allows more precise population-growth projections to be made, especially for populations for which data are sparse, and allows projections that account for random site-to-site variation to be made before new reintroductions are attempted. We used data from reintroductions of the North Island Robin (Petroica longipes), an endemic New Zealand passerine, to 10 sites where non-native mammalian predators are controlled. A comparison of candidate models that we based on deviance information criterion showed that rat-tracking rate (an index of rat density) was a useful predictor of robin fecundity and adult female survival, that landscape connectivity and a binary measure of whether sites were on a peninsula were useful predictors of apparent juvenile survival (probably due to differential dispersal away from reintroduction sites), and that there was unexplained random variation among sites in all demographic rates. We used the two best supported models to estimate the finite rate of increase (λ) for populations at each of the 10 sites, and for a proposed reintroduction site, under different levels of rat control. Only three of the reintroduction sites had λ distributions completely >1 for either model. At two sites, λ was expected to be >1 if rat-tracking rates were <5%. At the other five reintroduction sites, λ was predicted to be close to 1, and it was unclear whether growth was expected. Predictions of λ for the proposed reintroduction site were less precise than for other sites because distributions incorporated the full range of site-to-site random variation in vital rates. Our methods can be applied to any species for which postrelease data on demographic rates are available and potentially can be extended to model multiple species simultaneously.     

城市化对北京夏季极端高温影响的数值研究

利用一个耦合了城市冠层模式（UCM）的区域数值模拟系统（WRF／NCAR）,引入由LandsatTM提取的京津冀区域30m分辨率下垫面GIS数据集代替美国USGS地表分类数据,对2009年6月24—25日出现在北京地区的一次超过40℃极端高温天气过程进行了高分辨率数值模拟,用以考察WRF／UCM系统对北京“城市热岛”及城市高温天气的模拟效果,并分析了城市化对北京地区城市高温和地表能量平衡的影响及其日变化特征。结果表明：采用精细化下垫面分类数据集后能更好地模拟出主要高温区的分布特征,并能较好再现夜间的“城市热岛”效应。城市化发展对近地层气温的影响主要表现在会促使城区及其下风向近郊区气温的升高,增幅可达0．5～2℃,这与城市热岛及其下游效应有关。城市下垫面的高粗糙度对近地层风速表现出明显的阻挡效应,表现在模拟的10m风场减弱明显。考虑了城市下垫面属性的敏感性试验更好地再现了城区温度的日变化,其模拟的日间最高温度与实际观测值更为接近,也较好地模拟出了城区具有较高最低温度的特征。通过城区与郊区能量平衡过程差异的分析表明,城市化可以显著改变能量平衡中各项所占的比重。地表对近地层大气热量输送过程的变化表明随着城市下垫面的日愈扩大,会显著增强白天地表对大气的向上感热输送,增大城区日间出现高温的可能。夜间,模式反映出地表能量收入来自土壤热通量的向上输送,同样由于城区的潜热通量小,收入的能量仍主要以感热形式加热大气,夜间城区具有较高的最低温度并表现出较强的热岛特征,主要与夜间感热加热的持续相关。     

环鄱阳湖区城市化格局的空间分异分析

建立了城市化格局的单指标和复合指标测度体系,运用主成分分析法对环鄱阳湖区人口、经济、生活、基础设施和综合城市化格局的空间分异进行了分析。研究发现:1)人口和基础设施城市化率呈现环湖边缘区最大,核心区其次,外围区最小的倒U形式的规律;经济城市化率则呈现边缘区最高,外围区次之,核心区最低的规律;而生活城市化水平呈现核心区最高,边缘区其次,外围区最低的格局。2)随着距鄱阳湖体距离的增加,城市化复合水平呈现依次下降的规律。该结果表明鄱阳湖作为一个特殊地理事物,它的存在对该区城市经济发展的空间分异具有一定程度的影响。     

我国餐饮废水处理方法及发展方向

城市化和工业化进程的加快,餐饮废水污染日趋严重,制约了社会经济的可持续发展。针对我国餐饮废水的现状及现有处理方法,提出相应的对策和建议。     

城市边缘带土地利用特征与土壤资源压力

城市边缘带作为城乡交互作用界面,根据其形成机制可划分为不同类型,而土地利用/覆被空间结构的高度复杂性、土地利用形式在时间序列上的强烈可变性是所有边缘带类型的重要共有特征。在快速城市化背景下,城市边缘带土壤资源压力日趋严峻,一方面,土地利用的非农流转导致土壤资源特别是耕地资源面积快速萎缩,直接威胁农业生产和区域粮食安全;另一方面,“三废”物质向城市边缘带的扩散和集聚导致土壤环境容量明显下降,土壤质量严重退化,不仅影响农产品品质,而且对区域生态环境支撑能力产生严重影响。因此,开展城市边缘带土地利用变化及其土壤资源与环境的影响研究刻不容缓。     

天津市“城-郊-乡”样带土壤种子库特征分析

为了解天津市不同地理位置土壤种子库物种组成和群落结构的变化,沿天津市设置＂城区—城郊—远郊＂的生态样带,在6个典型样地选取20个样方进行土壤种子库的采样工作并进行萌发试验。结果表明：土壤种子库的密度、物种组成及群落结构差异性明显,除趋势对应分析后分异出典型的城市土壤种子库、城郊土壤种子库、远郊土壤种子库3种类型。从远郊到城区,土壤种子库的密度递增,相似性指数也递增,而物种丰富度却递减。相比远郊地区,城区、城郊区土壤种子库物种丰富度损失率分别为66.67%、45.23%。城区因城市化水平较高及频繁的人为干扰致使土壤种子库物种呈现匀质化特点,物种多为一年生的耐踩踏草本。城郊区的多样性指数、生态优势度指数、均匀度指数最低,但是种子库密度较大,物种丰富,萌发种子中木本植物可观,适合用于进行植被恢复的试验研究。     

基于土地转移矩阵的生态服务功能研究——以南京市仙林新市区为例

以南京市仙林新市区为例,运用土地转移矩阵方法分析土地利用变化,并采用专家打分法和层次分析法对生态服务功能进行分类评价,对其结果进行空间化表达,分析土地利用变化对生态服务功能的影响。结果表明:(1)2003—2013年仙林新市区耕地和水体面积大量减少,而建设用地、密集型草地和裸地面积大量增加。土地利用类型变化主要体现在耕地、水体向建设用地、密集型草地和裸地的转移。(2)区域生态服务功能整体降低,但生态服务功能改变程度具有空间异质性,西北部和中部的大部分区域生态服务功能降低程度高,而东南部小部分区域降低程度低。(3)耕地、有林地和水体向建设用地的转移是造成生态服务功能降低的主要原因,其作用程度达到70%以上。     

天津市老年人PM2.5暴露研究

为了解老年人PM2.5暴露特征并为流行病学研究提供数据支持,本研究选取天津市某社区101名老年人(平均年龄为67岁),在2011年夏季(6月13日~7月2日)和冬季(11月30日~12月12日)分别对其PM2.5暴露水平进行了监测,并对其时间活动模式进行了记录.结果显示,老年人平均85%以上的时间是在居室内度过的.夏季和冬季老年人PM2.5个体暴露浓度分别为 (124.2±75.2)μg/m3和(170.8±126.6)μg/m3.使用时间加权模型对老年人个体暴露浓度进行预测,夏季和冬季个体暴露实测浓度与预测浓度差值分别为0.6~220.9 μg/m3和0.6~416.8 μg/m3.吸烟活动会导致老年人个体暴露浓度升高.相关性分析表明PM2.5个体暴露浓度与环境浓度的相关性强于其与室内浓度的相关性,这为使用环境浓度替代或预测个体暴露浓度提供了支持.     

基于供需构造的北京水循环动态失衡及修复机理

水资源短缺严重制约着北京21世纪世界城市宏伟目标的实现.在引入基于自然与人然良性互动基础上的成水构造、蓄水构造与用水构造等跨学科概念之后,提出区域水生态“供需构造链条说”.进一步,本研究对半个世纪来北京水循环数据分析发现,水资源总量随降水量而变化,相对多年平均量均减,北京水资源生态系统呈弱化态势;2001~2012年用水总量超过水资源总量,水生态系统失衡.循上述发现,对北京区域水生态系统供需数据进行回归分析、揭示北京气候变化与人然活动水文关联效应,指出水循环动态失衡机理的行为贡献因子.最后,基于用水增长有行为上改进空间的思想,提出北京水循环动态失衡在短期运用行为矫正机制,采用总量管理和水市场调节合理用水,长期上运用水环境动态均衡修复原理,启动北京和周边地区的地下水位复升工程的政策建议.     

木林子自然保护区不同群落类型主要优势种群的生态位研究

为定量分析木林子自然保护区不同群落类型主要优势种群的生态位,以每个样地为综合资源位,采用Simpson指数的倒数和Shannon-Wiener生态位宽度公式及Pianka生态位重叠公式分别对自然恢复20 a、35 a和100 a左右次生林群落主要优势种的生态位宽度及重叠进行测度,比较分析主要优势种在不同群落类型中的生态位变化及原因,同时对种群的环境适应能力及其随自然恢复阶段的变化等方面进行探讨。结果表明：1）青冈（Cyclobalanopsis glauca）属于木林子自然保护区亚热带常绿落叶阔叶混交林的建群种,生态位宽度最大（群落ⅠB'_(SW)i 为0.750、B'_(L)i 为0.863,群落ⅡB'_(SW)i 为0.630、B'_(L)i 为0.685,群落ⅢB'_(SW)i 为0.625、B'_(L)i 为0.658）,与其他种群的生态位重叠程度高,自然恢复年限越长,其优势地位越明显。2）人为干扰和光照是影响该区域不同群落类型主要优势种生态位变化的主要因子。3）不同群落类型主要优势种的平均生态位宽度值B'_(SW)i 为0.603、B'_(L)i 为0.570,平均生态位重叠值为0.564,表明各种群生态幅广,资源利用谱较宽,群落结构复杂;各种群对环境资源的利用性竞争不激烈。4）珙桐（Davidia involucrata）种群的重要值和生态位宽度值最小（IV为0.181,B'_(SW)i 为0.292,B'_(L)i 为0.109）,与其他种群的生态位重叠值小或没有重叠,表明它对群落环境的适应能力及对资源的利用能力弱且与其他种群的生态位产生了一定程度分化。各优势种的生态位随群落物种组成变化而变化,揭示了优势种的生态位随自然恢复阶段的变化规律。