极干旱区稀疏荒漠植被地上生物量遥感估算

以库姆塔格沙漠南部阿尔金山北麓山前戈壁区为研究区,借助无人机影像数据准确提取植被覆盖区;采用高空间分辨率WorldView-3数据的估算结果对中空间分辨率Landsat-OLI数据的估算结果进行修正;选取红光反射率波段(RED)、近红外反射率波段(NIR)、比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)和修正土壤调...     

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。     

青藏高原东缘高寒草甸地上生物量的估测模型

探索简单、快捷的获得草地单个物种及群落地上生物量资料的方法,可以为合理保护和利用草地资源提供重要技术支持。在传统的直接收获法测定草地地上生物量的基础上,结合物种的种群特点,利用与生物量密切相关的高度、盖度、密度等植被生态参数,建立了青藏高原东缘高寒草甸各植物种的最适地上生物量估测模型。其中禾叶嵩草、垂穗披碱草、高山韭等物种生物量最适模型为幂函数方程,其他物种最适模型除却长毛风毛菊是二次项方程外均为线性方程。这些模型拟合精度较高,经检验,单个物种生物量估测值与实际观测值之间的相关系数均0.9,且大部分平均相对误差10%。对于草地群落地上总生物量,估测值与实际观测值相关系数为0.965,各样方的相对误差大都10%,平均相对误差为5.672%,说明利用这些模型估算青藏高原东缘高寒草甸地上生物量切实可行。     

不同植被盖度沙质草地生长季土壤水分动态

水分是干旱半干旱沙地生态系统最大的限制因子,研究植被盖度和土壤水分之间的关系有助于沙地生态恢复和保护。基于生长季科尔沁沙质草地不同植被盖度下土壤水分动态和降水的观测试验,分析了沙质草地植被盖度和土壤水分的耦合关系。结果表明：在土壤剖面上土壤水分存在明显的分层结构,依次为水分剧变层（0~40 cm）、缓变层（40~100 cm）和稳定层（100~180 cm）;植被盖度对土壤水分有很大影响,不同植被盖度下土壤含水量存在显著差异,土壤水分与盖度之间呈倒“V”型关系,土壤水分状况在28%的盖度下最优;不同的植被盖度下土壤水分对降水的响应也存在差异,在13%盖度下响应最敏感,28%和46%的盖度下响应微弱,后二者的土壤水分也相对稳定。在沙地生态恢复建设过程中合理的植被盖度配置可提高降水利用效率,并能使土壤水分和植被达到一种良好的平衡状态,从而有利于生态系统的稳定。     

毒杂草型退化草地植被群落特征的研究

在以狼毒(Stellera chamaeJasme L)侵入为主要特征的退化草地上，按狼毒盖度将草地划分为5个类组：Ⅰ类组(狼毒分盖度0419％)、Ⅱ类组(狼毒分盖度20％～39％)、Ⅲ类组(狼毒分盖度40％～59％)、Ⅳ类组(狼毒分盖度60％～79％)、V类组(狼毒分盖度80％～95％)。对各类组天然草地退化过程中植被的组成、作用及植物群落的动态变化规律进行了研究，结果表明，以针茅和扁穗冰草为优势种的山地草原，植被群落具有相对的稳定性。但是由于放牧强度的加大，改变了群落中植物间竞争格局，狼毒凭借对不良环境的适应能力以及植物间的竞争能力，个体数量及其在群落中的作用加强。伴随着狼毒分盖度的增加，针茅和扁穗冰草的地上生物量、密度、盖度和重要值明显下降，狼毒的相对值呈上升趋势。草地植物群落的Shannon-Wiener多样性指数和Pielou均匀度指数随狼毒生物量的增加呈现出由低到高，再到低的变化趋势，Simpson优势度指数则呈现出相反的变化趋势；植物群落主要种的优势地位发生了明显的变化，狼毒由伴生种成为优势种，天然草原退化成狼毒为优势种的植被类型。     

热带森林植被生物量遥感估算探讨

该文以我国云南省西双版纳的热带森林植被为例,对热带森林植被生物量的遥感地学估算进行初步探讨。研究表明,只用LANDSAT TM的波段数据建立生物量的回归估算模型时,其模型的复相关系数只有0．118,而利用其主成分或植被指数建立回归估算模型时,其模型的复相关系数不仅没有提高,反而在一定程度上有所降低。原始波段与其主成分结合能提高估算模型的复相关系数,其效果比原始波段与植被指数结合的效果要好。模型中如果考虑气象因子中的年平均降雨量,能在很大程度上提高其复相关系数。在此基础上引入地形因子,未能显著提高模型的复相关系数。有气象因子参与建立的遥感气象模型和遥感地学模型在0．01水平上回归显著。     

西藏不同退化高寒草地土壤酶的活性

对退化高寒草原土壤酶活性研究的结果表明:1)相对于正常草地,轻度退化草地土壤纤维素酶、脲酶、碱性磷酸酶活性均呈不同程度的提高;中度退化草地土壤纤维素酶、碱性磷酸酶活性亦呈同一趋势,仅土壤脲酶活性显著降低;严重退化草地中3种土壤酶活性则均呈显著降低。2)不同土壤酶活性对土壤环境变化的敏感性总体呈碱性磷酸酶活性>脲酶活性>纤维素酶活性;土壤酶活性大小则均呈脲酶活性>碱性磷酸酶活性>纤维素酶活性。3)不同土壤酶活性与土壤有机碳均呈极显著正相关(r值为0.728 8~0.980 8,p≤0.01),与土壤全氮、有效氮、有效钾亦呈不同程度的正相关,与土壤有效磷含量则均呈显著或极显著负相关;土壤pH对土壤脲酶活性具有显著影响,对纤维素酶、碱性磷酸酶活性的影响则不甚明显。4)西藏高原高寒、干旱条件下,中度,特别是轻度退化草地一定程度的沙化所导致的土壤通透性能的显著改善对提高土壤酶活性,进而促进土壤有机残体的分解和有机质的形成具有重要作用。5)土壤酶活性不仅可以反映不同程度退化高寒草原土壤肥力水平的差异,同时亦可作为评价草地土壤肥力的一个基本指标。     

民勤绿洲青土湖植被优势种地上生物量估算

青土湖区域属于绿洲—荒漠过渡带,生态系统脆弱,极易发展为荒漠。梭梭、白刺和芦苇为青土湖区域的植被优势种,对其生态系统稳定与健康发展起着关键作用。以青土湖区域梭梭、白刺和芦苇为研究对象,利用空间分辨率为0.5 m的高分辨率遥感影像Worldview-2,采用辅以纹理特征的面向对象分类方法,提取梭梭和白刺的冠幅面积以及芦苇的分布面积;根据野外试验数据,建立梭梭和白刺地上生物量与冠幅面积、芦苇地上生物量与分布面积关系模型。利用关系模型、冠幅面积以及分布面积对青土湖区域植被优势种地上生物量进行了估算,实现了植被优势种地上生物量估算由"点"到"面"的转换。结果表明:(1)采取辅以纹理特征的面向对象分类方法取得了较高的分类精度,总体Kappa系数为87.9%,总体精度达到91.3%。(2)研究区植被优势种地上生物量总量为3.17×10³ t,其中梭梭地上生物量为0.54×10³ t,白刺地上生物量为0.90×10³ t,芦苇地上生物量为1.73×10³ t,地上生物量芦苇>白刺>梭梭。该研究可以为深...     

科尔沁沙地不同类型沙地植被恢复过程中地上生物量与凋落物量变化

植物体生长、死亡及分解是沙地生态系统物质周转的重要环节。以科尔沁沙地流动沙丘、固定沙丘及草地为研究对象,通过对2009-2011年3个生长季各生境植被特征、地上生物量和凋落物的测定,分析了沙地恢复过程中地上生物量和凋落物量的变化趋势和季节动态。结果表明:(1) 地表植被存在显著的生境差异,植被盖度、生物量和密度等均表现为草地 > 固定沙丘 > 流动沙丘。(2) 3类生境地上生物量均存在显著的单峰曲线的季节差异性,其中草地最大生物量分别出现在7月(2009年)和8月(2010、2011年),最大生物量为163.71~247.64 g·m^-2;固定沙丘最大生物量均在2009、2010、2011年7月达到最高,分别为96.13、96.02、102.74 g·m^-2,流动沙丘最高地上生物量为17.48~20.10 g·m^-2,分别出现在7月(2009年和2010年)和9月(2011年)。(3) 2009、2010、2011年3类生境中的年最大凋落物量分别为21.0、267.6、370.1 g·m^-2,其中草地和固定沙丘中凋落叶和凋落枝等非立枯有较大比重,流动沙丘凋落物主要为立枯;同时各生境凋落物具有与地上生物量相反的季节特征。     

湿地植被地上生物量遥感估算模型研究——以洪河湿地自然保护区为例

以洪河湿地自然保护区的TM图像和29个实测样地生物量数据为数据源,采用单变量线性和非线性回归、多元线性逐步回归及人工神经网络(BP网络、RBF网络)技术,构建了研究区内典型湿地植被(草甸和沼泽)的地上生物量干重和湿重的遥感估算模型,并对比得到最优模型。主要结论有:(1)RBF神经网络模型及多元非线性模型是研究区内湿地植被地上生物量遥感估算的最优模型,生物量干重估算值的平均相对误差为2.795%,生物量湿重估算值的平均相对误差为3.399%。(2)比较2004年8月、2006年8月和2008年8月研究区内草甸和沼泽总生物量可得,总生物量干重呈上升趋势,而总生物量湿重呈下降趋势。(3)研究区内生物量极高值和极低值分布较少,且主要集中于混合像元分布的地方,如岛状林、灌丛的周边地区或是沼泽内含水较多的地区。     

内蒙古西部草原地上生物量的遥感估算

利用2005-2011年内蒙古西部草原756个地面调查样方与2001-2011年MODIS NDVI数据集,建立统计模型,估算了内蒙古西部草原地上生物量,并探索了地上生物量与气候因子的关系.结论如下:①内蒙古西部草原地上生物量2001-2011年均值为5.27 Tg(1 Tg=1012g).2001-2011年间,内蒙古西部草原地上生物量呈波动状态且略有下降趋势.②内蒙古西部草原地上生物量的空间差异显著,总体自东南向西北逐步降低.③内蒙古西部草原地上生物量年际波动的主要驱动因子是1-7月的降水量,而与同期气温无显著关系;降水量同样是决定地上生物量空间分布的重要因素,而气温的影响较弱.本研究的估值仍存在一定的不确定性,主要来源于样方的采集标准差异、样方生物量的折算偏差、灌木生物量的低估与遥感数据集误差.     

基于森林冠层高度和异速生长方程的中国红树林地上生物量估算

红树林是一种高效率的滨海蓝碳生态系统,准确估算红树林地上生物量对研究碳循环和气候变化十分重要,获取中国红树林地上生物量将具有现实意义和应用价值。遥感技术便捷高效、观测范围广,能够服务于大尺度的生态系统监测。文章使用基于GEDI星载激光雷达反演的森林冠层高度数据和基于异速生长原理构建的红树林“树高-生物量”异速生长方程,估算2019年中国红树林地上生物量,进而分析其数量、空间分布特征及主要影响因素。结果显示,2019年中国红树林地上生物量总量和均值分别约为1 974 827 t和73.0 t/hm²;红树林分布的各省份(地区)的地上生物量均值在53.3～92.1 t/hm²,其中海南省的红树林地上生物量均值最高,达到92.1 t/hm²;中国红树林地上生物量的累积和分布受纬度和人为因素的影响。研究结果能够为后续红树林生态系统碳储量的核算提供数据基础和技术参考,也将有助于中国沿海红树林生态恢复和保护措施的制定,以及控制碳排政策的出台实施。     

藏北高寒草地退化现状、原因与恢复模式

藏北高寒草地系统生态脆弱且区位重要,草地退化和沙化的治理是目前学者们重点关注的领域之一。本文采用遥感解译、模型模拟、地面取样验证等相结合的方法,分析了藏北高寒草地生态系统退化的现状、趋势和原因,以实验为基础,总结了退化草地恢复的几种重要模式。数据分析表明：藏北羌塘高原轻度退化草地占62．0％,中度和重度退化草地占15．1％,1991年以来,退化面积快速增加,2000年以来重度退化面积增加趋势明显。藏北西部的草地轻度退化可能由气候暖千化所引起,而中部、东部的重度退化主要由超载过牧引起。总结出轻度退化草地的“封育”、中度退化草地的“施肥＋封育”、重度退化草地的“补播＋施肥＋封育”三种草地恢复模式。提出了退化草地恢复和保护的间接途径“南草北上”生态工程的战略构想。     

Multifunctionality and Thresholds of Alpine Grassland on the Tibetan Plateau

Ecosystems can simultaneously provide multiple functions and services. Knowledge on the combinations of such multi-dimensional functions is critical for accurately assessing the carrying capacity and implementing sustainable management. However, accurately quantify the multifunctionality of ecosystems remains challenging due to the dependence and close association among individual functions. Here, we quantified spatial patterns in the multifunctionality of alpine grassland on the Tibetan Plateau by integrating four important individual functions based on data collected from a field survey and remote sensing NDVI. After mapping the spatial pattern of multifunctionality, we extracted multifunctionality values across four types of grassland along the northern Tibet Plateau transect. Effects of climate and grazing intensity on the multifunctionality were differentiated. Our results showed that the highest values of multifunctionality occurred in the alpine meadow. Low values of multifunctionality were comparable in different types of grassland. Annual precipitation explained the large variation of multifunctionality across the different types of grassland in the transect, which showed a significantly positive effect on the multifunctionality. Grazing intensity further explained the rest of the variation in the multifunctionality (residuals), which showed a shift from neutral or positive to negative effects on multifunctionality across the different types of grassland. The consistently rapid declines of belowground biomass, SOC, and species richness resulted in the collapse of the multifunctionality as bare ground cover amounted to 75%, which corresponded to a multifunctionality value of 0.233. Our results are the first to show the spatial pattern of grassland multifunctionality. The rapid decline of the multifunctionality suggests that a collapse in the multifunctionality can occur after the vegetation cover decreases to 25%, which is also accompanied by rapid losses of species and other individual functions. Our results are expected to provide evidence and direction for the sustainable development of alpine grassland and restoration management.     

白刺地上生物量关系模型及其与叶面积关系的研究

把白刺地上部分区分为新枝、老枝Ⅰ、老枝Ⅱ和枯枝4种样枝类型,建立了其生物量与枝高、地径的关系模型,研究了总生物量与各器官生物量、叶面积之间的关系。结果指出,新枝总生物量(y)与最大枝高(H_m)、最大地径(D_m)的关系可用方程y=a(D_m²H_m)^b表示,老枝Ⅰ和老枝Ⅱ的总生物量(y)与最大枝高(H_m)的关系可用方程y=aH_m^b表示。枝生物量(y)与白刺总生物量(x)之间的关系可模拟为y=aEXP(-bx^k),叶生物量、叶面积(y)与总生物量(x)关系均可模拟为y=a+b(1-EXP(-kx))。通过研究确立了在乌兰布和沙漠估计和预测白刺地上生物量和叶面积的方法。     

北方荒漠及荒漠化地区草地地上生物量空间分布特征

 北方典型荒漠及荒漠化地区草地地上生物量的空间分布特征对揭示中国陆地生态系统的碳储量具有重要意义,同时对于了解区域尺度上畜牧业发展潜力、生物多样性现状、以及生态系统稳定性具有一定的作用。利用北方典型荒漠及荒漠化地区144个草地样点的植被地上生物量数据,分析地上生物量的空间分布特征及其与多年平均降水量、多年平均温度、海拔高度等环境因素的相关关系。结果表明,北方典型荒漠及荒漠化地区草地单位面积地上生物量的空间分布高度异质,在5.5~371.2 g·m-2之间波动,平均地上生物量为83.3 g·m-2。北方典型荒漠及荒漠化地区草地地上生物量在经向和纬向上的分布均有明显的规律性。相关分析显示,植被地上生物量与纬度之间呈显著的负相关关系(P<0.05),与经度之间呈显著正相关关系(P<0.001)。草地地上生物量与年降水量之间存在显著的正相关关系(P<0.001),但和海拔高度、年平均温度之间无显著相关性,这意味着水分条件是导致北方典型荒漠及荒漠化地区草地地上生物量空间分异的重要因素。     

Modeling Aboveground Biomass Using MODIS Images and Climatic Data in Grasslands on the Tibetan Plateau

Accurate quantification of aboveground biomass of grasslands in alpine regions plays an important role in accurate quantification of global carbon cycling. The monthly normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI), mean air temperature (Ta), ≥5℃ accumulated air temperature (AccT), total precipitation (TP), and the ratio of TP to AccT (TP/AccT) were used to model aboveground biomass (AGB) in grasslands on the Tibetan Plateau. Three stepwise multiple regression methods, including stepwise multiple regression of AGB with NDVI and EVI, stepwise multiple regression of AGB with Ta, AccT, TP and TP/AccT, and stepwise multiple regression of AGB with NDVI, EVI, Ta, AccT, TP and TP/AccT were compared. The mean absolute error (MAE) and root mean squared error (RMSE) values between estimated AGB by the NDVI and measured AGB were 31.05 g m^-2 and 44.12 g m^-2, and 95.43 g m^-2 and 131.58 g m^-2 in the meadow and steppe, respectively. The MAE and RMSE values between estimated AGB by the AccT and measured AGB were 33.61g m^-2 and 48.04 g m^-2 in the steppe, respectively. The MAE and RMSE values between estimated AGB by the vegetation index and climatic data and measured AGB were 28.09 g m^-2 and 42.71 g m^-2, and 35.86 g m^-2 and 47.94 g m^-2, in the meadow and steppe, respectively. The study finds that a combination of vegetation index and climatic data can improve the accuracy of estimates of AGB that are arrived at using the vegetation index or climatic data. The accuracy of estimates varied depending on the type of grassland.