青海湖高寒湿地生态系统CO2通量和水汽通量间的耦合关系

利用涡度相关技术对青海湖高寒湿地生态系统不同时间尺度CO₂通量和水汽通量间的耦合关系进行了研究。结果显示：不同天气条件下青海湖高寒湿地生态系统30 min净CO₂交换量（NEE）与水汽通量间均显示了极显著负相关关系（P<0.0001）;30 min总生态系统生产力（GEP）与水汽通量呈极显著线性正相关关系（P<0.0001）;阴天水汽通量参与生态系统净CO₂交换和生态系统总碳吸收的比例最高。月均30 min NEE与水汽通量呈极显著线性负相关（R²=0.71,P<0.0001）。从植物返青期、生长期至枯草期,月均30 min的GEP与水汽通量不仅呈极显著线性正相关（P<0.0001）,且在生长期和枯黄期阶段表现出极显著一元二次多项式关系（P<0.0001）。在日尺度上,NEE日总量与日蒸散量呈极显著一元二次多项式负相关关系（R²=0.58,P<0.0001）;GEP日总量与日蒸散量呈极显著指数正相关（R²=0.42,P<0.0001）。在月尺度上,NEE月总量与月蒸散量呈极显著线性负相关（R²=0.60,P<0.0001）,两者还表现为极显著一元二次多项式负相关关系（R²=0.63,P<0.0001）。GEP月总量与月蒸散量呈极显著线性正相关（R²=0.51,P<0.0001）,且表现出极显著指数正相关关系（R²=0.64,P<0.0001）。     

基于PLSR的典型沼泽湿地植物叶片性状与光谱模型构建——以三江国家级自然保护区为例

通过植物光学特性测量叶片性状是一种非破坏性的、长期的湿地动态监测方法。选择三江国家级自然保护区多种典型湿地植物为研究对象,探究植物性状与叶片光谱之间的联系。研究表明：叶片氮含量与光谱的模型构建效果最好,模型R²为0.61,均方根误差（RMSE）为2.3862;叶片含水量、叶片磷、可溶性糖、纤维素和木质素含量之和的模型一般,R²在0.38~0.55范围内,RMSE在0.0004~10.7019范围内;淀粉含量拟合效果较差, R²为0.29,RMSE为0.0106。光谱预测重要性的结果表明,可见光与近红外边缘范围内的光谱信息对于叶片含水量、叶片氮含量、叶片磷含量、单位叶面积质量、纤维素和木质素之和、可溶性糖和淀粉的预测具有最高的重要性。     

MODIS和Landsat时空融合影像在土壤盐渍化监测中的适用性研究——以渭干河—库车河三角洲绿洲为例

土壤盐渍化的遥感监测依赖于高时空分辨率影像,但受经费预算、卫星回访周期及天气的影响,高时空分辨率的遥感影像较难获取,这就限制了根据采样时间来获取对应时期遥感影像进行土壤盐渍化监测反演的应用。为此,提出融合MODIS和Landsat影像生成高时空分辨率影像来提取土壤盐渍化信息,为时空影像进行土壤盐渍化监测研究提供数据参考。以渭干河—库车河绿洲为研究区,利用增强型时空自适应融合率反射模型（Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM）和灵活的时空融合模型（Flexible spatiotemporal data fusion,FSDAF）,对MODIS和Landsat影像进行时空融合,并基于融合影像数据构建了关于土壤电导率（EC）的随机森林（RF）预测模型,对比分析时空融合影像应用于土壤盐渍化遥感监测的适用性。结果表明：ESTARFM融合影像的特征波段反射率与Landsat验证影像对应波段反射率一致性决定系数R²（Red）=0.8066、R²（SWIR2）=0.8444;FSDAF融合影像的特征波段与Landsat验证影像对应波段反射率一致性决定系数R²（Red）=0.6999、R²（SWIR2）=0.7493;基于ESTARFM融合影像构建的EC值预测模型精度最高,R²=0.9268,基于FSDAF融合影像构建的EC值预测模型精度良好,R²=0.8987,基于验证影像构建的EC值预测模型R²=0.9103; ESTARFM模型的融合精度高于FSDAF模型,并且基于融合影像构建的EC值预测模型效果良好。     

基于无人机遥感的南岭山地树冠与树干性状关联研究

以南岭山地不同海拔高度的冠层树种为研究对象,通过无人机遥感手段获取冠幅、冠周长和冠面积（CA）等树冠性状,探讨其与基径（BD）、胸径（DBH）、2米径（D2）和4米径（D4）等树干性状间的关联性,并构建了冠面积与树干性状间的回归方程。结果表明：南岭山地树冠性状与树干性状的典型变量显著相关（R=0.89,P<0.01）,并且这种相关性随海拔的升高（600 m到1 600 m）总体呈“M”型变化。其中,冠面积与树干性状间的相关性最高,可作为单一自变量反演树干性状,具体方程为：DBH=0.35CA+14.88（R²=0.67）,BD=0.41CA+17.89（R²=0.82）,D2=0.33CA+14.14（R²=0.84）,D4=0.35CA+11.3（R²=0.86）。文章构建的冠面积与树干性状间的回归方程,可作为南岭山地森林生物量遥感反演的基础,也可用于指导南岭森林生态系统的长期监测。     

青藏高原东北缘武山盆地中中新世炭屑记录及其古气候意义

火是生态系统中的重要因子,是反映古气候和环境变化的重要标志。因此,重建火活动历史可以帮助我们理解过去的气候变化和火活动的机制,但是目前在全球范围内十分缺少对中新世时期高分辨率的火活动记录的研究。炭屑已被证明是重建火活动历史的有效替代性指标,基于青藏高原东北缘武山盆地中中新世时期高分辨率的炭屑记录,重建了研究区天然火活动历史,结合现有资料,探讨了火-植被-气候之间的关系以及研究区火活动对全球变化的响应。结果表明：（1） 15.30~13.60 Ma时期,炭屑总浓度变化范围为59~4324粒·g^-1,平均浓度为835粒·g^-1。炭屑形状以次圆形为主,且几乎所有的炭屑粒径都小于50 μm,反映出研究区天然火活动是以乔木植物燃烧的森林火活动为主,主要是区域性火活动。根据炭屑总浓度的变化趋势,将研究区天然火活动历史分为2个主要阶段。阶段Ⅰ（15.30~14.00 Ma）：炭屑总浓度逐步增加,平均浓度为866粒·g^-1。其中,阶段Ⅰ又可以细分为3个次要阶段,Ⅰa（15.30~14.38 Ma）：炭屑总浓度最低,平均浓度为693粒·g^-1;Ⅰb（14.38~14.20 Ma）：炭屑总浓度快速减少,平均浓度为1140粒·g^-1;Ⅰc（14.20~14.00 Ma）：炭屑总浓度急剧增加,平均浓度为988粒·g^-1。阶段Ⅱ（14.00~13.60 Ma）：炭屑总浓度急剧减少,平均浓度为777粒·g^-1。（2） 孢粉数据重建的研究区的植被和气候变化结果表明,15.30~14.38 Ma时期为开阔的森林植被,湿度较低;14.38~14.00 Ma时期乔木增加,湿度增加;14.00~13.60 Ma时期乔木属种显著减少,湿度降低。（3） 经过对比分析,炭屑总浓度变化趋势与乔木类花粉百分比趋势相近,次圆形炭屑浓度趋势与阔叶类植物花粉的百分比趋势显著正相关,认为武山盆地中中新世的天然火活动与森林植被的盖度（尤其是阔叶林的盖度）有较强联系,在气候温暖湿润的时期,炭屑浓度高。此外,通过对比炭屑总浓度趋势和深海底栖有孔虫氧同位素的变化,可以推测,全球温度变化可能通过影响研究区植被变化来对天然火活动产生重要影响。     

胡麻生理生化代谢指标对干旱胁迫的响应及其模拟模型的研究

为进一步研究胡麻生理生化代谢指标响应干旱胁迫时对胡麻产量的影响,采用盆栽控水法模拟胡麻干旱胁迫,依据2013—2014年甘肃省定西市西巩驿镇胡麻试验数据,建立并检验胡麻干旱胁迫模型,模拟干旱胁迫时对胡麻生理生化指标及产量影响,利用均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）描述模型拟合度。结果表明：（1） 模型产量模拟值的RMSE为41.3159~155.6685 kg·hm^-2,平均值为80.1837 kg·hm^-2;R²为0.8929~0.9894,平均值为0.9387,该模型具有较好的拟合度、可行性也较强。（2） 在重度干旱胁迫下,抗氧化代谢指标——超氧化物歧化酶（SOD）、过氧化物酶（POD）、过氧化氢酶（CAT）中,CAT活性表现趋势为下降,终花期POD活性增幅（26.09%~28.00%）最大;渗透调节的3种物质含量均显著上升,其中脯氨酸增幅最大,达236.22%。（3） 呈现出极显著相关性的各指标有3组,分别是脯氨酸与叶绿素、丙二醛和CAT活性;可溶性蛋白与丙二醛和CAT活性;POD活性与SOD活性。胡麻生理生化指标响应不同程度干旱胁迫与胡麻的产量有极强的关联,此模型的建立是对胡麻生理生化指标响应干旱胁迫的科学补充,进一步为胡麻的高效生产管理及农业生产系统提供理论依据和支持。     

中国PM2.5污染与社会经济的空间关系及成因

中国高能耗的经济增长模式和不生态的城镇化模式是PM_2.5污染的主要诱因,为了弄清PM_2.5的本质,着重研究PM_2.5污染的产出机理与模型。首先用逐步回归分析法,确定对PM_2.5影响较大的变量,再对PM_2.5及其相关变量进行空间相关分析,在GIS技术与空间统计学的支持下,建立中国区域性细颗粒物空气污染评估模型。结果表明：中国PM_2.5污染具有东高西低的区域差异特点,这与中国人口分布密度特征曲线（胡焕庸线）所划分出的人口空间分布特点相一致。考虑了空间效应影响的模型拟合度（R²=0.71）优于传统统计模型（R²=0.62）。PM_2.5与总人口、人均汽车保有量的平方、第二产值比例的平方成正比,与森林覆盖率的平方成反比,其中对PM_2.5贡献率最大的是人均汽车保有量。     

甘肃省摩天岭北坡木本植物叶性状变异及关联

调查了摩天岭北坡以常绿阔叶林带与落叶阔叶混交林为主的低海拔区(700~1 500m)和针阔叶混交林与亚高山针叶林为主的高海拔区(2 100~3 400m)的21个木本植物群落组成,测定了104种植物的比叶面积(SLA)、叶干物质含量(LDMC)、叶片全磷含量(TPC)、叶片全氮含量(TNC)、叶片全碳含量(TCC)以及叶片厚度(LT)等6个植物功能性状。采用相关性分析对6个植物功能性状的变异和关联进行分析。结果表明:(1)SLA、LT和TCC在高海拔区明显高于低海拔区,而LDMC和TNC表现出高海拔区低于低海拔区;(2)SLA均随海拔的升高表现出降低的趋势,而LDMC和LT都随海拔的升高呈现增加的趋势。低海拔区TCC和高海拔区TCC都随海拔的升高呈增加的趋势;低海拔区TNC和TPC随海拔的变化与高海拔区相反,TNC和TPC在低海拔区随着海拔的升高表现出增加的趋势,而在高海拔区随海拔的增加呈现降低的趋势。(3)在高、低海拔区,SLA与LDMC、LT和TCC均呈极显著的负相关关系(P<0.01),LDMC与LT和TCC呈极显著的正相关关系(P<0.01)。摩天岭北坡不同海拔区木本植物叶片功能性状与海拔的关系,反映了该区域木本植物的不同叶片功能性状对海拔决定的环境异质性的协同响应和适应。     

新疆北部小时降雪特征及大暴雪天气影响系统研究

新疆北部是我国降雪高频区之一,随着全球变暖降雪量呈显著增加趋势,对新疆气候产生重要影响,由于观测资料限制对该区域小时降雪研究还未开展,影响降雪精细化预报和服务能力提升。因此,利用新疆天山山区及其以北（以下称“新疆北部”）2012年11月—2021年2月50个国家气象站小时降雪观测资料,分析了冷季（11月—翌年2月）小时降雪特征,并按日降雪量从高到低挑选30个大暴雪过程分析其小时降雪特征、影响系统及典型环流配置。结果表明：（1） 阿勒泰北部、塔城盆地、伊犁河谷为降雪小时数（SHN）高频区,可达200 h·a^-1以上;天山山区SHN高频区为海拔1800~2000 m的中山带,达127.3 h·a^-1,2000 m以上降雪很少。（2） 北疆和天山山区小时降雪量（R）≤1.0 mm·h^-1量级SHN占比分别为91.7%和91.9%,对降雪量贡献分别为70.7%和68.9%,R>1.0 mm·h^-1为小时极端降雪事件,对北疆和天山山区降雪量贡献分别为29.3%和31.1%。（3） 极端暴雪过程平均SHN为25.5 h,平均降雪量为30.7 mm,雪强约为1.2 mm·h^-1,大暴雪过程由长时间降雪导致,降雪持续时间是开展大暴雪研究和进行预报服务的关键点,造成大暴雪过程的影响系统主要有中亚长波槽、中亚低涡、乌拉尔山长波槽和西西伯利亚低涡（槽）,占比分别为30.0%、6.7%、13.3%和50.0%,中纬度长波槽（涡）和北方西西伯利亚低涡（槽）系统各为50.0%。     

大连市大气污染物质量浓度与气溶胶光学厚度的相关性分析

分别对2015年6~12月和2016年6~12月大连地区的大气污染物PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO和O₃的浓度数据进行数据统计分析,基于ENVI软件平台利用MODIS数据反演大连地区的气溶胶光学厚度,通过回归建模研究气溶胶光学厚度与大连地区10个地面监测站点的大气污染物PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO和O₃的浓度数据的相关性。回归建模以气溶胶光学厚度（AOD）为自变量,以大气污染物PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO和O₃为因变量,在SPSS软件中分别选取线性、对数、三次、乘幂、指数5种函数类型进行研究,通过对比回归模型的拟合优度R²,选择最优拟合模型,探讨利用遥感数据反演气溶胶光学厚度监测大气污染的相关性。结果表明：气溶胶光学厚度与NO₂、PM2.5和PM10的最优拟合模型均为三次模型,其拟合优度R²分别是0.685、0.801和0.845;与O₃和SO₂的最优拟合模型为指数模型,其R²为0.367和0.482;与CO的最优拟合模型为对数模型,其拟合优度R²为0.810。该结果为分析大气气溶胶污染来源以及治理提供了数据。     

Latitudinal variation of leaf morphological traits from species to communities along a forest transect in eastern China

Comprehensive information on geographic patterns of leaf morphological traits in Chinese forests is still scarce. To explore the spatial patterns of leaf traits, we investigated leaf area (LA), leaf thickness (LT), specific leaf area (SLA), and leaf dry matter content (LDMC) across 847 species from nine typical forests along the North-South Transect of Eastern China (NSTEC) between July and August 2013, and also calculated the community weighted means (CWM) of leaf traits by determining the relative dominance of each species. Our results showed that, for all species, the means (± SE) of LA, LT, SLA, and LDMC were 2860.01 ± 135.37 mm², 0.17 ± 0.003 mm, 20.15 ± 0.43 m² kg^–1, and 316.73 ± 3.81 mg g^–1, respectively. Furthermore, latitudinal variation in leaf traits differed at the species and community levels. Generally, at the species level, SLA increased and LDMC decreased as latitude increased, whereas no clear latitudinal trends among LA or LT were found, which could be the result of shifts in plant functional types. When scaling up to the community level, more significant spatial patterns of leaf traits were observed (R ² = 0.46–0.71), driven by climate and soil N content. These results provided synthetic data compilation and analyses to better parameterize complex ecological models in the future, and emphasized the importance of scaling-up when studying the biogeographic patterns of plant traits.     

内蒙古荒漠草原沙生针茅(Stipa glareosa)、碱韭(Allium polyrhizum)和骆驼蓬(Peganum harmala)叶形态性状对土壤水氮耦合的响应

研究降水和氮沉降对荒漠草原植物叶形态性状的影响,对于预测未来全球变化下荒漠草原植物的生态适应具有重要意义。对增减雨(±50%)和氮添加(10 g·m^-2·a^-1)及其交互作用对乌拉特荒漠草原区优势植物叶形态性状的影响研究结果表明:(1)沙生针茅(Stipa glareosa)、碱韭(Allium polyrhizum)和骆驼蓬(Peganum harmala)比叶面积(SLA)、叶干物质含量(LDMC)对增减雨和氮添加的响应存在差异。增雨处理下仅碱韭的SLA显著降低,减雨处理下骆驼蓬的SLA显著降低,LDMC显著增加(P<0.05);氮添加处理下仅骆驼蓬的LDMC显著降低(P<0.05)。(2)水氮交互作用仅对骆驼蓬有显著影响(P<0.05),氮添加使减雨处理对其SLA和LDMC无显著影响(P>0.05)。(3)减雨、氮添加和增雨与氮添加的交互作用处理下SLA和LDMC显著负相关(P<0.05)。沙生针茅叶性状较稳定,碱韭SLA对增雨响应较敏感,骆驼蓬叶性状对减雨敏感,而增氮可降低减雨对其叶片的胁迫,荒漠草原区不同的植物通过不同的可塑性和生态策略响应和适应区域环境变化。     

3种藜科植物叶特性因子对土壤养分、水分及种群密度的响应

 以科尔沁沙地3种主要的藜科植物为实验材料,通过控制土壤养分、土壤水分以及种群密度,研究植物比叶面积（SLA）和叶干物质含量（LDMC）对土壤养分、土壤水分和种群密度及三者交互作用的响应。结果表明：养分和水分对这3种植物的SLA和LDMC的影响均为显著,其中养分为最大的变异源。3种藜科植物的SLA和LDMC对密度处理响应均为不显著。交互作用对3种藜科植物SLA和LDMC的影响则要弱于单因素（密度、水分）处理;养分的增加导致沙蓬、大果虫实的SLA增大,LDMC减小;水分对SLA、LDMC的影响和养分相似;尖头叶藜的响应方式与沙蓬、大果虫实相异,随养分的增加其SLA有减小的趋势,LDMC反而有增大的趋势; 土壤养分、水分的改变对尖头叶藜SLA和LDMC的影响较弱。     

科尔沁沙地沙质草地与固定沙丘植物群落结构对极端干旱的响应

为了探究沙地植物群落结构特征对极端干旱的响应,通过野外模拟试验开展了极端干旱（生长季减雨60%与干旱60 d）对沙质草地和固定沙丘植物群落丰富度、地上生物量和叶性状等群落结构特征影响的研究。结果表明：（1）生境变化对植物群落地上生物量和叶干物质含量（LDMC）具有显著影响（P<0.05）,草地地上生物量和LDMC显著高于固定沙丘,而物种数、植被盖度、高度和比叶面积（SLA）在两种生境间无显著差异（P>0.05）;（2）极端干旱处理显著影响沙地植物群落盖度、地上生物量和LDMC（P<0.05）,减雨60%显著降低了植物群落盖度和地上生物量,而干旱60 d显著降低了植物群落盖度、地上生物量、高度和LDMC;植被特征和叶性状在减雨60%和干旱60 d处理间无显著差异（P>0.05）;（3）减雨60%和干旱60 d显著降低了草地和固定沙丘的植被盖度和地上生物量,而干旱60 d也降低了固定沙丘的植物高度和LDMC（P<0.05）;（4）相关分析表明,沙地植物群落地上生物量与盖度、高度和LDMC显著正相关（P<0.05）。极端干旱事件的发生会极大地改变沙地一年生为主的植物群落组成和功能,而沙地不同生境植被则通过改变植物群落组成、优势种及其关键性状的变化来适应极端干旱。     

科尔沁沙地中南部34种植物叶功能性状及其相互关系

以科尔沁沙地中南部34种主要植物为研究对象,分别测定叶片鲜重(FW)、干重(DW)、干物质含量(LDMC)、面积(LA)和比叶面积(SLA),比较不同生活型(一二年生草本、多年生草本、灌木)和功能型(C₃、C₄植物)的叶片性状的差异性,探讨沙地植物叶片性状相互之间的内在联系及其对环境的适应性。结果表明:一二年生草本的LDMC(0.23 g·g^-1)显著小于多年生草本(0.31 g·g^-1)和灌木(0.32 g·g^-1);而一二年生草本的SLA(22.14 m²·kg^-1)显著大于多年生草本(17.18 m²·kg^-1)和灌木(13.41 m²·kg^-1)。一二年生和多年生C₄植物的LDMC显著大于C₃植物;多年生C₄植物SLA显著大于C₃植物;C₃植物的LDMC表现为一二年生草本<多年生<灌木。沙地植物的叶鲜重、叶干重和叶面积三者间极显著正相关,植物叶干重与SLA显著负相关;C₄植物和多年生植物叶干重与SLA显著负相关。沙地不同生活型、功能型植物叶片的功能性状差异明显,沙地灌木和多年生植物能够较强的适应干旱环境,一二年生草本则具有较强的保持体内营养和获取土壤资源的能力。     

气候变化背景下尼雅河流域生态基流研究

流域生态基流是河流生态系统健康稳定的关键,以新疆尼雅河流域为研究区域,根据民丰县气象站1958—2018年的气象数据与尼雅河4个水文监测断面1978—2018年的水文数据,运用趋势拟合、Tennant法、相关性分析和回归模型等分析流域气候变化、确定生态基流并探究其时空分异与保证率变化,揭示生态基流对气候变化的响应。结果表明：61 a来流域气温以0.22 ℃·(10a)^-1的速度增加,年降水量以3.8 mm·(10a)^-1的速度增加;尼雅水库、八一八渠首、尼雅水文站和尼雅渠首的年生态基流推荐值分别为：1.989 m³·s^-1、2.188 m³·s^-1、1.755 m³·s^-1、1.702 m³·s^-1;生态基流年际最大值出现在2010年,最小值在1980年,年内最大值在7月,最小值在1月或12月;空间上表现为上游高下游低,以八一八渠首处最高,尼雅渠首处最低;各站多年平均生态基流保证率分别为：50%、45%、50%、45%,且表现出汛期明显高于非汛期;逐年、逐月生态基流与气温、降水量均在0.01水平上显著相关,但在春夏季对气温敏感,秋冬季对降水量敏感,各水文监测断面的回归模型耦合效果相似,流域整体回归方程R²=0.365,且生态基流对气候变化响应具有整体性和衰减性。研究结果可为尼雅河流域生态调水和水生态修复提供参考。     

青藏高原草地地上生物量和理论载畜量

准确模拟和预测草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)和理论载畜量对于维持草地生态系统平衡、优化放牧管理至关重要。当前很多研究以围栏外草地AGB为基础,估算了青藏高原草地AGB的现存量。但是,牛羊啃食后的草地AGB现存量无法准确评估草地理论载畜量。围栏内草地不受家畜采食影响,其年际变率由环境因子驱动,可视为草地潜在AGB (potential AGB,AGB_p),更适用于草地理论载畜量的评估。本研究以青藏高原345个围栏内AGB观测数据为基础,结合气候、土壤和地形数据,利用随机森林算法构建草地潜在地上生物量估算模型,并对当前气候条件(2000-2018年)和未来20年(2021-2040年)4种气候变化情景(SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5)下的草地AGB_p和高寒草地理论载畜量进行模拟与预测。结果表明:(1)随机森林算法可准确模拟当前气候条件下的青藏高寒草地AGB_p(R²=0.76,P<0.001);2000-2018年青藏高寒草地AGB_p平均值为102.4 g m^-2,时间上增加趋势不明显(P>0.05);AGB_p年际波动和生长季降水显著正相关(R²=0.57,P<0.001),和生长季温度日较差显著负相关(R²=0.51,P<0.001)。(2)当前气候条件下,青藏高寒草地平均理论载畜量为0.94 SSU ha^-1(standardized sheep unit ha^-1);在过去20年约有54.1%草地理论载畜量呈提升状态。(3)和当前相比,未来20年青藏高原中部和北部草地AGB_p和理论载畜量呈下降态势。因此,建议未来在厘清气候变化影响下草畜关系的基础上进行有针对性的草牧业规划和管理,以缓解区域气候变化引起的草畜矛盾。