中亚热带人工针叶林CO2通量组分统计不确定性分析

以ChinaFLUX千烟洲中亚热带人工针叶林2003—2005年连续3a涡度相关C02通量观测数据为基础,采用“单塔日变化法（Daily-differencing approach）”分析了CO2通量观测数据的随机误差,研究比较了不同生态过程模型、不同参数优化方法对模型关键参数及CO2通量组分（Reco,NEE,GEE）的影响,并利用不确定性分析方法——自助法（Bootstrapping）统地分析了生态过程参数和CO2通量组分的不确定性．结果表明：（1）CO2通量观测随机误差更多服从双边指数分布（Laplace分布）,而不是高斯正态分布;（2）不同参数优化方法获取的生态过程参数存在明显差异,最大似然参数优化方法获取的参数结果不确定性低于普通最小二乘参数优化方法;（3）最大似然参数优化方法与普通最小二乘参数优化方法模拟的如。,NEE,GEE结果分别相差12．18％（176．47g C．m^-2．a^-1）,34．33％（79．175g C．m^-2．a^-1）,5．4％（91．955g C．m^-2．a^-1）;而TW_model与T_model模拟Reco,NEE,GEE结果分别相差1．31％（17．825g C．m^-2．a^-1）,2．1％（5．745g C．m^-2．a^-1）,0．26％（4．28g C．m^-2．a^-1）．这说明参数优化方法的选择对C02通量的影响高于模型的选择,因此选择适当的误差分布假设（参数优化方法）对CO2通量的确定和评价很重要;（4）最大似然法参数优化方法获取结果的相对不确定性低于普通最小二乘法参数优化方法．且CO2通量组分估计结果的不确定性随时间尺度变化,时间尺度越大,CO2通量的相对不确定性越小．Reco,NEE,GEE年尺度上的相对不确定性分别为4％～8％．7％～22％．2％～4％．     

大渡河上游林区森林资源退化及其恢复与重建

虽然森林采伐后的恢复重建一直是青藏高原东部地区森林经营管理的主要实践活动之一，但有关该区大规模森林恢复重建实践及其存在的问题还不清楚。本文选择大渡河上游林区，分析了该区目前森林资源现状、森林退化及其恢复重建及特点，阐明了该区目前资源管理与恢复重建存在的主要问题，并提出了相应的技术对策。结果表明，该区林地资源丰富，但森林资源量小，覆盖率不足23％，长期采伐导致森林生态系统结构和功能严重恶化；现有恢复重建技术体系不健全，人工成林成功率在高山同峡谷区不足30％，高丘区不足15％；造林树种单一，造林密度过大，抚育管理不力，人工林质量低下；强化对迹地退化过程的深入研究和监测，充分认识迹地环境的制约作用，强化抚育管理，改进和完善现有的森林重建技术体系，增加造林树种，特别是乡土阔叶树种的多样性应该是该区生态恢复重建的关键对策。     

多年冻土作为东西伯利亚针叶林植物水源的重要性

1997年到1999年间,在俄罗斯雅库茨克附近的SpasskayaPad实验林,对植物水分（树液）中的稳定同位索比进行了观测。每年在叶子长出后,兴安落叶松树液中的δ18O含量就迅速下降,这标志着融雪在初夏就开始被吸收利用。从仲夏到夏末,在多雨夏季和干旱夏季,植物对水源的利用有着明显不同在1999年8月（多雨的夏季）,落叶松树液中的δ18O含量很高（-17．8～-16．1％o）,但是在1998年8月（旱的夏季）,其含量却很低（-20．4～-19．7％0）。研究结果表明,在多雨的夏季植物生长主要依靠雨水作为水源,而在干旱的夏季植物主要利用多年冻土中的融水作为水源。多年冻土的一个主要作用,是在干旱的夏季为植物提供直接水源：另一个作用是把多余的水分储存在土壤中供来年所用。如果这种冻土系统未来遭到地球变暖的破坏,那么,这些东西伯利亚仅存的单型落叶松在干旱的夏季很可能面临严重的破坏。     

中亚热带人工针叶林CO_2通量组分统计不确定性分析

以ChinaFLUX千烟洲中亚热带人工针叶林2003~2005年连续3a涡度相关CO2通量观测数据为基础,采用"单塔日变化法(Daily-differencingapproach)"分析了CO2通量观测数据的随机误差,研究比较了不同生态过程模型、不同参数优化方法对模型关键参数及CO2通量组分(Reco,NEE,GEE)的影响,并利用不确定性分析方法—自助法(Bootstrapping)系统地分析了生态过程参数和CO2通量组分的不确定性.结果表明:(1)CO2通量观测随机误差更多服从双边指数分布(Laplace分布),而不是高斯正态分布;(2)不同参数优化方法获取的生态过程参数存在明显差异,最大似然参数优化方法获取的参数结果不确定性低于普通最小二乘参数优化方法;(3)最大似然参数优化方法与普通最小二乘参数优化方法模拟的Reco,NEE,GEE结果分别相差12.18%(176.47gC·m?2·a?1),34.33%(79.175gC·m?2·a?1),5.4%(91.955gC·m?2·a?1);而TW_model与T_model模拟Reco,NEE,GEE结果分别相差1.31%(17.825gC·m?2·a?1),2.1%(5.745gC·m?2·a?1),0.26%(4.28gC·m?2·a?1).这说明参数优化方法的选择对CO2通量的影响高于模型的选择,因此选择适当的误差分布假设(参数优化方法)对CO2通量的确定和评价很重要;(4)最大似然法参数优化方法获取结果的相对不确定性低于普通最小二乘法参数优化方法.且CO2通量组分估计结果的不确定性随时间尺度变化,时间尺度越大,CO2通量的相对不确定性越小.Reco,NEE,GEE年尺度上的相对不确定性分别为4%~8%,7%~22%,2%~4%.     

千烟洲人工针叶林CO_2通量季节变化及其环境因子的影响

对千烟洲人工针叶林碳通量与环境影响因子进行了分析,研究了23m和39m两层高度碳通量的时空变化特征,对2003年该生态系统的碳收支状况进行了初步估算.研究结果表明:影响净生态系统交换(NEE)的环境因子主要是光合有效辐射(PAR)、土壤温度等.白天(有光期)的NEE对于PAR的响应符合直角双曲线方程.通过摩擦速度的阈值对夜间数据进行了筛选,夜间(无光期)的NEE对于温度和饱和水汽压差的响应呈明显的指数关系.该生态系统全年各个月均表现为碳汇;碳通量各月的平均日变化和季节变化趋势明显.2003年各月NEE值以5,6月最高,日最大值为?0.61~?0.67mg·CO2·m?2·s?1;盛夏7月遭遇了严重伏旱及持续高温,NEE值约为5~6月的2/3,日最大值为?0.40mgCO2·m?2·s?1;秋末到冬季由于持续干旱,NEE为全年最低,日最大值为?0.29~?0.35mg·CO2·m?2·s?1.2003全年碳收支估算值在?0.553~?0.645kgC·m?2之间.     

宁河普1-V 孔上部沉积的花粉分析及14C 年代测定

宁河普1-Ⅴ孔位于天津宁河县任凤村附近,为蓟运河、潮白河之冲积堆积。该处晚更新世以后地层极为发育,但研究甚少。本文就普1-Ⅴ孔岩芯的花粉分析及C14年代测定作一简报。一、样品采集及分析结果花粉分析及C14测定的样品取自0—55.7米岩芯,其主要为一套薄层、中层状粘土及砂质粘土互层沉     

多年冻土区森林大火对生态服务功能的影响研究

在气候变暖背景下,大兴安岭森林大火导致多年冻土退化,植被发生更新和演替,对森林生态系统服务功能造成重要影响。文中选取大兴安岭北部多年冻土区满归和阿龙山火烧区为研究对象,通过定量方法计算了林火后,固碳释氧效益损失;净化环境效益损失,包括吸收SO₂和粉尘净化价值;水文效益损失,包括防洪和涵养水源效益;小气候效益损失;保护野生生物以及游憩效益损失。研究发现,满归和阿龙山火烧后,生态系统服务效益损失重大。其中,固碳释氧效益和净化环境效益损失较大,分别占总效益损失的42.34%和41.94%;水文效益和保护野生生物效益损失较小,分别为2.82%和0.80%;小气候效益和游憩效益居中,分别占8.61%和3.49%。即使针叶林生态系统恢复到阔叶林生态系统,净化环境效益损失仍然可达69.3%。由此看来,保护多年冻土区的针叶林,减少森林火灾的发生对维持多年冻土区森林生态系统的稳定性和可持续发展至关重要。     

CNN影像输入尺寸和分辨率对川西针叶林植被分类精度的影响

川西亚高山针叶林位于中国西南地区,受多云、多雨、多雾的影响,难以通过卫星影像进行植被分类的研究。为了解决这一难题,本研究选取川西亚高山针叶林的典型区域王朗自然保护区作为研究区,使用多旋翼无人机获取研究区域北部高分辨率RGB影像,结合卷积神经网络进行植被分类;为进一步挖掘卷积神经网络在无人机遥感影像上的潜力,选择语义分割方法 （U-Net）进行分类,并根据不同分辨率的无人机影像和不同尺寸下的样本集构建植被分类模型,建立森林指纹库。结果表明：（1）结合无人机可见光影像和CNN模型进行分类能够获得高精度分类结果。在空间分辨率为5 cm,尺寸为256×256像素的情况下达到最优,总体精度为93.21%,Kappa系数为0.90;(2)选择合适的尺寸大小能够提高模型的分类精度。在5 cm的空间分辨率下,尺寸为128×128像素的模型总体精度为82.30%,Kappa系数为0.76;尺寸为256×256像素的模型总体精度为93.21%,Kappa系数为0.90;(3)超高空间分辨率的升高对模型精度的提升是有限的。当空间分辨率从10 cm升到5 cm时,模型的总体精度提高了0.02,Kappa系数提...     

波希米亚高地

波希米亚高地位于今捷克斯洛伐克的波希米亚地区．森林．面积大约158．000平方公里．海拔1．602米。西南部是波希米亚森林．由奥赫热河上游河谷至奥地利境内的多瑙河河谷．则呈西北-东南分布．海拔3．500英尺．主要为针叶林和落叶林。     

模拟氮沉降对森林土壤可溶性有机碳的影响

以亚热带森林生态系统为研究对象,于2009--2012年原位模拟氮沉降（对照,CK,0kg·hm^-2·a^-1、低氮LN,30kg·hm^-2·a^-1和高氮HN,100kg·hm^-2·a^-1）,分析亚热带阔叶林（罗浮栲、浙江桂）和针叶林（杉木）森林土壤中可溶性有机碳变化,以探究土壤不同层次、不同植被类型和凋落物是否去除条件下土壤可溶性碳对氮沉降的响应．结果表明：针叶林土壤不同层次可溶性有机碳的差异较大,表层0～15cm在HN水平下最高;而15～30cm和30～40cm在LN水平下最高,HN水平下15—30cm可溶性有机碳含量显著降低;而阔叶林（罗浮栲、浙江桂）15—30cm和30—40cm土壤可溶性有机碳随施氮水平有小幅度的升高．通过模拟氮沉降前后表层土壤（0～15cm）可溶性有机碳含量的比较,发现针叶林和阔叶林对氮沉降的响应存在差异,氮沉降后瞬时效应显示,杉木林土壤可溶性有机碳含量随氮水平而降低,但阔叶林并没有降低,甚至有增加趋势,尤其是在罗浮栲林．土壤自身碳含量的差异也是影响其响应氮沉降的重要因素;且模拟氮沉降后瞬时的效果在一定程度上影响最终的长期结果,而凋落物去除处理的效果短时间还无法观察到．