山体效应对北半球林线分布的影响分析

通过搜集整理了北半球516 个林线数据, 结合WorldClim 气象数据计算了林线数据点上的大陆度, 并依据SRTM高程数据提取了林线处的山体基面高度(作为山体效应的代用因子), 然后以纬度、大陆度和山体基面高度为解释变量, 建立三元回归模型。结果表明:线性回归模型的判定系数R²为0.904, 二次回归模型的R²高达0.912。相比先前不考虑基面高度的林线分布模型(R² = 0.79), 纳入了山体基面高度的林线分布模型能够更加有效的拟合半球尺度的林线分布; 结果还表明, 山体基面高度对北半球林线高度分布的贡献率达到了48.94% (p =0.000), 而纬度和大陆度分别为45.02% (p = 0.000) 和6.04% (p = 0.000)。这揭示了山体效应对半球尺度林线分布具有重要的影响。基面高度在北美洲地区对林线高度的贡献率最大(50.49%, p=0.000), 在欧亚大陆东部地区为48.73% (p = 0.000), 在欧亚大陆西部地区为43.6% (p=0.000)。这一结果说明山体效应对林线分布高度的影响虽有区域差异, 但都有较高的贡献率。     

山体基面高度对青藏高原及其周边地区雪线空间分布的影响简

山体效应是地理地带性之外,在大尺度上影响垂直带分布的主要因素,山体基面高度则是山体效应的第一影响因子。青藏高原及其周边地区,雪线呈现出中心高、周围低,与山体基面高度相一致的环状分布模式。为分析山体基面高度对雪线分布的影响,本文共收集青藏高原及周边地区雪线数据142个,采用纬度、经度和基面高度为自变量的三元一次方程拟合研究区雪线分布,计算各自的标准回归系数和相对贡献率,再将基面高度划分成5个子集（0~1000 m、1001~2000 m、2001~3000 m、3001~4000 m和4001~5000 m）,分析基面高度不同的山地对雪线的影响差异。结果表明：① 在青藏高原,纬度、经度和基面高度对雪线高度分布的相对贡献率分别为51.49%、16.31%和32.20%;② 随着基面高度的增高,各子集模型的决定系数虽有逐渐降低的趋势,但仍保持在较高的值域（R²=0.895~0.668）,说明模型的有效性;③ 随基面高度的抬升,纬度和山体基面高度对雪线分布高度的相对贡献率分别表现出降低（92.6%~48.99%,R²=0.855）和增大（3.33%~31.76%,R²=0.582）的趋势,表明基面高度越高,其对雪线分布高度的影响越大。     

山体基面高度对青藏高原及其周边地区雪线空间分布的影响

山体效应是地理地带性之外,在大尺度上影响垂直带分布的主要因素,山体基面高度则是山体效应的第一影响因子。青藏高原及其周边地区,雪线呈现出中心高、周围低,与山体基面高度相一致的环状分布模式。为分析山体基面高度对雪线分布的影响,本文共收集青藏高原及周边地区雪线数据142个,采用纬度、经度和基面高度为自变量的三元一次方程拟合研究区雪线分布,计算各自的标准回归系数和相对贡献率,再将基面高度划分成5个子集（0~1000 m、1001~2000 m、2001~3000 m、3001~4000 m和4001~5000 m）,分析基面高度不同的山地对雪线的影响差异。结果表明：① 在青藏高原,纬度、经度和基面高度对雪线高度分布的相对贡献率分别为51.49%、16.31%和32.20%;② 随着基面高度的增高,各子集模型的决定系数虽有逐渐降低的趋势,但仍保持在较高的值域（R²=0.895~0.668）,说明模型的有效性;③ 随基面高度的抬升,纬度和山体基面高度对雪线分布高度的相对贡献率分别表现出降低（92.6%~48.99%,R²=0.855）和增大（3.33%~31.76%,R²=0.582）的趋势,表明基面高度越高,其对雪线分布高度的影响越大。     

科罗拉多落基山脉山体效应定量化研究

落基山脉作为北美最大的内陆山地,其山体效应对林线分布具有很大影响,导致林线海拔远高于周围内陆山体及其他海岸山地。然而,以往落基山脉山体效应研究多集中于定性研究,但是山体效应如何量化,如何根据落基山脉的地形气候条件构建区域山体效应的定量化模型,目前鲜有研究。通过分析台站处山体增温及量化落基山脉山体效应的影响因子,并计算最热月均温10℃等温线的海拔高度,来定量化地估算科罗拉多落基山脉山体效应值大小及其对林线分布的影响。结果表明:(1)用山体增温值表示山体效应大小是合理且比较理想的指标。科罗拉多落基山脉增温显著,所有台站的增温均值为2.07℃,增温幅度为0.78~4.29℃。(2)科罗拉多落基山脉山体效应的主要影响因素为山体基面高度和降水大陆度,二者与山体增温构建的线性拟合模型具有较高的解释能力,判定系数高达71.2%。(3)科罗拉多落基山脉不同纬度带山体内外最热月10℃等温线分布高度对比表明,山体内部理想林线高度均高于山体外部的理想林线分布,内外分布差异为400~700 m。定量分析科罗拉多落基山脉的山体效应模型,优化了区域尺度的山体效应模型精度,有助于深入认识山体效应及其对垂直带分布的影响。     

青藏高原山体效应的遥感估算及其生态效应分析

山体效应是隆起的山体所产生的热力效应,其结果之一就是相同垂直带界限自外围向内部有升高的趋势。本文结合MOD11C3地表温度产品和地面144个气象台站实测气象数据,估算青藏高原内外相同高度上的温差(也即高原山体效应值)。具体结论如下:(1)最大温差(10.04℃~11.70℃)出现在高原中南部,即雅鲁藏布江以北藏北高原以南。由此为核心向北、向东、向西均逐渐减小;(2)数据点上同高度内外温差与局部基面高度有紧密关系,基面高度每抬升100 m,温差增加约0.051℃,并有加速增大的趋势;(3)山体基面高度与山体效应存在明显的线性关系,其决定系数R2高达0.5306。但山体基面高度最高的区域山体效应并非最大,说明还有其他因子影响山体效应的大小,可能的因子包括大气湿度、纬度、地形开阔程度等,在建立山体效应数字模型时必须加以考虑;(4)高原山体效应对雪线分布高度的抬升作用更甚于其对林线。山体效应估值最大的区域,分布着6 000 m以上极高雪线;最高林线(4 900 m)分布于本研究中山体效应估算值较低的相对多雨区,因为林线的发育还要求一定的降水量。     

阿尔卑斯山山体效应及其对林线的影响分析

阿尔卑斯山是欧亚大陆上著名的山地,对欧洲的地理生态格局具有重要的影响。山体效应产生的原因在于隆起的高原或山地吸收了更多的太阳辐射。因此,论文以阿尔卑斯山为研究对象,利用收集到的气象台站观测数据、林线、数字高程数据,以及基于半球视域算法计算得到的太阳辐射数据等,分析阿尔卑斯山气温的空间分布格局以及最热月、最冷月、全年的太阳辐射量,同时以太阳辐射作为山体效应的代用因子,采用逐步回归分析方法构建了阿尔卑斯山林线分布模型,探究该山地的山体效应及其对林线的影响。研究结果表明：① 阿尔卑斯山具有明显的山体效应,山体内部的太阳辐射量远高于山体边缘地区,这也是山体内部气温和林线高度都高于山体边缘地区的主要原因。最热月、最冷月和全年总太阳辐射量在山体内部比边缘地区分别高10~20、20~40和200~400 kWh/m²。② 太阳辐射能更好地定量化山体效应,以太阳辐射为山体效应代用因子建立的林线分布模型具有更高的精度。与基于气温、降水构建的林线分布模型(R²= 0.522)相比,该模型具有更高的模拟精度(R² = 0.736),同时太阳辐射对林线分布的贡献率最大(1月、7月太阳辐射的贡献率分别为34.75%、27.82%),超过了气温和降水的贡献率(分别为26.24%和11.17%)。     

山体效应对台湾常绿阔叶林分布上限的影响

山体效应使山体内部的垂直植被带相对升高,影响山地的立体生态格局.台湾岛中央山脉在3500m以上,山地植被的分布高度不仅受到纬度和季风的影响,也必然受到山体效应的影响.采用台湾生物多样性信息中心发布的数据,利用多元线性回归模型分析纬度、山体效应(以山体基面高度为简单量化指标)以及季风(以冬雨量占全年降水量百分比为简明代表)对台湾常绿阔叶林分布上限的影响.结果表明,纬度、山体效应和季风为自变量的线性回归模型R2为0.562,回归方程显著,具有统计学意义,三个变量的贡献率分别为26.32％、64.12％与9.56％.这表明山体效应对台湾山地垂直带的影响非常显著,远远超过了纬度与季风的作用.同时还发现,冬雨量与垂直带分布高度的相关性以24.13°N为界,南北完全相反.该纬度以南,冬雨量与垂直带分布高度呈现较强的正相关性;而在以北,正相关性显著下降甚至出现了一定的负相关.后者应该与冬雨量过多有密切关系.     

青藏高原和阿尔卑斯山山体效应的对比研究

山体效应不仅对气候产生重大影响,也对区域地理生态格局有深远影响,尤其是它对山地垂直带分布和结构类型等的影响已经为地理学家和地植物学家所认识。目前相关研究主要集中在山体效应定量化方面,缺少不同山地山体效应的对比研究,因此对山体效应的区域差异性了解不足。本文选择欧亚大陆上具有明显山体效应的两个山地青藏高原和阿尔卑斯山为研究对象,利用收集到的气象台站观测数据、林线和DEM数据以及基于MODIS地表温度估算的青藏高原和阿尔卑斯山气温数据等,通过对比分析青藏高原与阿尔卑斯山相同海拔高度上的气温以及林线分布高度等来探讨两个山地的山体效应差异性。分析结果表明青藏高原的山体效应比阿尔卑斯山更为强烈,表现为：① 由于山体效应影响,在相同海拔高度上（4500 m）,青藏高原内部气温远高于阿尔卑斯山的气温,尤其是在最热月高原内部气温比阿尔卑斯山内部气温高10~15℃,在最冷月高原内部气温比阿尔卑斯山内部气温高5~10℃。② 由于山体效应影响,青藏高原内部林线也远高于阿尔卑斯山内部林线,约高2000~3000 m。本研究将为山体效应的影响因素分析奠定基础,同时对于揭示欧亚大陆山地生态系统格局具有一定的科学意义。     

中国高山林线的分布高度与气候的关系

通过研究我国高山林线的分布高度沿纬度、经度的变化格局,和对高山林线处的温度和基带降水等气候指标的分析,对我国高山林线分布高度与气候因子的关系进行探讨。结果表明：(1) 我国高山林线高度表现出明显的纬向和经向变化,总体趋势是：在北纬30^o以北,高山林线高度随纬度升高而下降,下降速率为112 m/度左右;在30^oN以南,则表现出较大的东西部差异：在东部,高山林线高度变化不明显,西部则随纬度增加呈上升趋势。在相似的纬度上,高山林线高度呈现出从东向西升高的趋势。高山林线在藏东南的洛隆、丁青、工布江达一带 (约29^o~32^oN,94^o~96^oE) 达到4 600 m,为世界最高林线高度,并以此为中心向四周降低。(2) 影响高山林线高度的主导气候因子为生长季温度条件。我国高山林线高度的温度指标为年生物温度3.5 ^oC,温暖指数14.2 ^oC·月,生长季平均温度8.2 ^oC。该指标相应海拔高度的地理差异,导致了我国高山林线高度的纬向、经向变化,和从沿海到内陆林线高度的差异。(3) 降水对高山林线高度有显著影响。在中高纬度地区,相同纬度上干旱区域的高山林线高于较湿润区域,降水量是通过温度间接作用于林线高度的。     

基于云模型的白马雪山和博格达山林线与树线分布高度及影响因素的比较分析北大核心CSCD

林线作为重要的地理和生态界线,备受国内外学者的关注。然而林线和树线之间的过渡区内不同类型的植被斑块交错分布,呈现一定的随机性,导致林线和树线的分布界线也具有一定的模糊性。目前大多数研究将林线/树线简化为连续变化的曲线,难以表达和分析林线与树线的模糊性和过渡区内不同类型植被斑块分布的随机性。本研究采用复合高程信息的NDVI数据提取白马雪山和博格达山林线与树线数据点,构建林线与树线分布高度云模型,定量分析林线和树线分布的不确定性,在此基础上比较白马雪山与博格达山林线与树线影响因素的差异。主要结论:①构建了白马雪山和博格达山林线/树线分布高度云模型,以林线、树线分布高度云模型用期望(Ex)、熵(En)、超熵(He)3个数字特征来表达林线、树线分布的整体特性。②博格达山林线与树线分布高度云模型的熵(林线410.71 m、树线597.32 m)和超熵(林线66.22 m、树线280.86 m)大于白马雪山(熵:林线182.33 m、树线193.96 m;超熵:林线56.26 m、树线65.86 m),即博格达山林线与树线分布的不确定性高于白马雪山。③干燥度是白马雪山林线与树线分布高度贡献率最高的影响因素(50.26%、44.11%),其次是7月均温(12.76%、17.93%)和积雪效应(23.97%、11.48%),而博格达山林线与树线分布高度贡献率最高的影响因素是7月均温(48.15%、60.59%),其次是干燥度(28.57%、17.67%)。两地林线和树线分布的主导因素明显差异。本研究以白马雪山和博格达山林线与树线分布高度云模型的数字特征,表达林线和树线分布的模糊性和随机性,并比较分析两地林线与树线影响因素的差异,为精细分析垂直带分布的复杂性、定量分析垂直带影响因子的尺度变化和空间分异,提供了新的角度和方法。     

Implications of mass elevation effect for the altitudinal patterns of global ecology

The varied altitudinal gradient of climate and vegetation is further complicated by mass elevation effect (MEE), especially in high and extensive mountain regions. However, this effect and its implications for mountain altitudinal belts have not been well studied until recently. This paper provides an overview of the research carried out in the past 5 years. MEE is virtually the heating effect of mountain massifs and can be defined as the temperature difference on a given elevation between inside and outside of a mountain mass. It can be digitally modelled with three factors of intra-mountain base elevation (MBE), latitude and hygrometric continentality; MBE usually acts as the primary factor for the magnitude of MEE and, to a great extent, could represent MEE. MEE leads to higher treelines in the interior than in the outside of mountain masses. It makes montane forests to grow at 4800–4900 m and snowlines to develop at about 6000 m in the southern Tibetan Plateau and the central Andes, and large areas of forests to live above 3500 m in a lot of high mountains of the world. The altitudinal distribution of global treelines can be modelled with high precision when taking into account MEE and the result shows that MEE contributes the most to treeline distribution pattern. Without MEE, forests could only develop upmost to about 3500 m above sea level and the world ecological pattern would be much simpler. The quantification of MEE should be further improved with higher resolution data and its global implications are to be further revealed.     

山体效应及其对林线分布的影响(英文)

The concept of mass elevation effect(massenerhebungseffect,MEE) was intro-duced by A.de Quervain about 100 years ago to account for the observed tendency for temperature-related parameters such as tree line and snowline to occur at higher elevations in the central Alps than on their outer margins.It also has been widely observed in other ar-eas of the world,but there have not been significant,let alone quantitative,researches on this phenomenon.Especially,it has been usually completely neglected in developing fitting mod-els of timberline elevation,with only longitude or latitude considered as impacting factors.This paper tries to quantify the contribution of MEE to timberline elevation.Considering that the more extensive the land mass and especially the higher the mountain base in the interior of land mass,the greater the mass elevation effect,this paper takes mountain base elevation(MBE) as the magnitude of MEE.We collect 157 data points of timberline elevation,and use their latitude,longitude and MBE as independent variables to build a multiple linear regres-sion equation for timberline elevation in the southeastern Eurasian continent.The results turn out that the contribution of latitude,longitude and MBE to timberline altitude reach 25.11%,29.43%,and 45.46%,respectively.North of northern latitude 32°,the three factors’ contribu-tion amount to 48.50%,24.04%,and 27.46%,respectively;to the south,their contribution is 13.01%,48.33%,and 38.66%,respectively.This means that MBE,serving as a proxy indi-cator of MEE,is a significant factor determining the elevation of alpine timberline.Compared with other factors,it is more stable and independent in affecting timberline elevation.Of course,the magnitude of the actual MEE is certainly determined by other factors,including mountain area and height,the distance to the edge of a land mass,the structures of the mountains nearby.These factors need to be included in the study of MEE quantification in the future.This paper could help build up a high-accuracy and multi-scale elevation model for alpine timberline and even other altitudinal belts.     

天山数字垂直带谱体系与研究

对6个全国性山地垂直带谱体系进行评述。认为区域性的数字垂直带谱的详细研究也是建立中国山地垂直带信息图谱的重要一环。只有通过这样的工作，才能进一步发现问题和解决问题，才能逐步趋于完成山地垂直带谱集大成的工作。分析了天山垂直带谱形成的因素，建立了包括北坡、南坡、西部伊犁谷地、天山腹地(巴音布鲁克盆地)的天山数字垂直带谱体系，分析了各垂直带的特点，总结了垂直带谱的区域分异规律。     

秦岭中部山地落叶阔叶林超级垂直带的发现与意义

山地垂直带谱是气候和植被水平地带变化和更替的缩影,垂直带的带幅、带间过渡方式、带内结构和垂直带组合方式都表现出高度的异质性和复杂性。本文发现在中国南北过渡带中部太白山发育了世界上最宽的山地垂直带——山地落叶阔叶林垂直带。该垂直带从基带到典型垂直带再到先锋性垂直带皆为山地落叶阔叶林,3种本来可以独立存在的垂直带,连续分布形成了包含3个栎林亚带、2个桦林亚带的“三层五亚带”超级垂直带,远远超过正常情况下山地垂直带1000 m的阈值,且其上限达到了海拔2800 m。它的形成与秦岭所处的过渡性地理位置、秦岭中部垂直带谱的完整性、丰富的落叶木本植物种群及其形成的强大群落竞争优势等因素紧密相关。超级垂直带的发现有多方面的意义：它是中国南北过渡带又一重要的标志性自然地理特征;它表明山地垂直带在特殊的山地环境中可以具有非常复杂的内部结构和宽大带幅,这扩展了我们对山地垂直带谱结构及机理认识的广度,对于创建山地垂直带谱结构理论具有十分重要的意义;超级垂直带的发现,也说明中国南北过渡带还有很多科学内容有待我们去探索和发现,希望本文能起到抛砖引玉的作用,引起学界对超级垂直带形成的气候和生物多样性因素、地理过渡带的结构和生态效应等重大问题进行深入研究。     

大巴山北坡垂直带土壤特性及系统分类

通过野外考察与室内分析相结合,对大巴山北坡不同海拔高度的土壤特性进行研究,确定了各剖面的诊断层和诊断特性及其在系统分类中的位置。结果表明大巴山北坡各垂直带土壤在系统分类中可划归２个土纲的６个土类,系统分类中土壤的分类位置与发生分类位置并不具有简单的一一对应的关系。     

秦巴山地垂直带谱结构的空间分异与暖温带—亚热带界线问题

秦巴山地垂直带谱结构的空间分异对于揭示秦巴山地地域结构复杂性和过渡性、探索中国复杂的生态地理格局具有重要的意义。本文从文献中搜集了秦巴山地33个山地垂直带谱,建立了秦巴山地数字垂直带谱体系,从纬向、经向和坡向3个维度分析了山地垂直带谱的结构、特征、数量、高度以及分布模式。结果表明:①纬向上从南向北基带由亚热带常绿阔叶林带逐渐转变为暖温带落叶阔叶林带;垂直带结构由复杂逐渐变得简单;优势带由山地针阔混交林和山地常绿落叶阔叶混交林转变为山地落叶阔叶林带;②经向上山地垂直带结构呈现复杂—简单—复杂的特征;常绿落叶阔叶混交林带和山地落叶阔叶林带的海拔呈现了二次曲线分布模式;山地针阔混交林带的海拔则呈现显著的线性降低趋势;③坡向方面,秦岭北坡和南坡基带均为暖温带落叶阔叶林带,但南坡含有常绿成分;大巴山北坡为亚热带常绿落叶阔叶混交林带,大巴山南坡为亚热带常绿阔叶林带;秦岭和大巴山北坡优势带类似,均为山地针阔混交林带或山地落叶阔叶林带,但大巴山南坡具有独特的山地常绿落叶阔叶混交林优势带,这表明了大巴山比秦岭更适合作为暖温带和北亚热带的分界线,但是未来还需使用土壤和气候指标进行系统的分析。     

长江上游山地垂直带谱及其空间分布模式

长江上游包括青藏高原东南部、秦巴山地、四川盆地与云贵高原部分地区,在地理、地貌、气候、生物多样性方面都表现得极为复杂和丰富多彩,在世界山地中也占有举足轻重的位置。特别是复杂多样的山地垂直带谱更是欧亚大陆乃至世界山地垂直带研究中至关重要的组成部分。在地学信息图谱和数字山地垂直带体系的基础上,本文系统地收集和分析了长江上游共50个山地垂直带谱所体现的空间规律,河源区、横断山区、秦巴山区及贵州高原的垂直带谱类型多样并各具特色,且在经度和纬度方向又具有统一的分布规律,如雪线、林线、针叶林及阔叶林等的分布界线变化规律比较符合二次曲线规律,验证了大陆尺度上山地垂直带二次曲线模式假说。另外,山地垂直带分布规律又具有尺度效应,中小尺度上地形的影响作用表现得极为显著。