封面照片说明:青藏高原高寒草甸

高寒草甸(Alpine meadow)又称为高山草甸,是发育在高原和高山地带的一种草地类型。由于处在寒冷的环境条件下,其植被组成主要是冷中生的多年生草本植物。在青藏高原东部及其周围海拔3 000 m以上的高海拔山地,广泛分布着由蒿草等高寒植被组成的草甸,是青藏高原高寒生态系统的主要草地类型,分布面积约70×104km2,占青藏高原可利用草场的近50%。作     

甘南草地地上部生物量遥感监测模型

利用2007年和2008年16d合成的250mMODIS植被指数产品和地面调查资料,分析了甘南草地地上部生物量同光谱信息之间的相关关系,并建立了甘南草地地上部生物量遥感监测模型,继而估算了2007年和2008年甘南州及各县草地地上部生物量。结果表明:在牧草生长的主要时间里,草地地上部生物量同植被指数存在极显著相关关系,尤其与地面调查同期(8月中下旬)的增强型植被指数EVI相关性最高,相关系数达到0.782。利用EVI建立的三次多项式模型模拟结果明显优于其它植被指数,能较好地模拟草地地上部生物量。2007年甘南草地地上部生物量平均为5610kg/hm2,2008年为5605kg/hm2。与2007年相比,临潭、卓尼和迭部县地上部生物量略有增加,而合作、玛曲、碌曲、夏河和舟曲县则有所下降,以舟曲县下降最为明显。     

吉林省西部草地土壤的化学元素含量及其特征研究

对吉林省西部草地土壤化学元素含量研究表明，吉林省西部草地土壤中富钾少磷；钙、镁含量丰富；硼、铜、铁、锰含量在剖面上表现为向下增加；土壤中氮、磷、钾、钙、铜含量随草地退化程度的加深而减少；土壤中硅、钠含量丰富，显示出较强的沙化、盐碱化趋势，其含量随草地退化程度的加深而增加，钴含量随草地退化程度加深而降低；钡含量随草地退化程度的加深有增加的趋势；而稀土元素总量低于土壤背景值，并随着草地退化程度的加深其含量有减少的趋势。     

沙地生态环境恶化和自然灾害加剧原因分析与对策

文章以内蒙古奈曼旗中部少数民族聚居的贫困沙区出现“连年扶持，连年遭灾，连年返贫加重”的局面，分析造成内蒙古东部地区沙地生态环境恶化，自然灾害加剧的主客观原因，提出了治理的建议。     

遥感和GIS支持下的云南省退耕还林还草决策分析

以云南省为例，探讨利用地理信息系统技术来确定需要退耕还林还草的耕地数量及其空间分布，其中包括4个步骤，首行,建立土地利用，土壤侵蚀，坡度，植被指数，水体，降雨和温度等数据库，其次，从土地利用数据库中提取旱地的数据，并与坡度数据，土壤侵蚀数据，植被指数数据进行叠架分析，对水体建立缓冲区，并与耕地数据进行叠加分析，再次，退耕还林还草的原则，并在GIS的支持下，确定需要退耕还林还草的空间分布及其面积，最后，利用降雨和温度数据进一步确定分别退耕还林和还草的空间分布及其面积，研究结果可以为云南省的生态环境建设提供科学的依据。     

GIS支持下青海湖地区草地蝗虫发生的气候因子分析

由于青海湖地区的草地蝗虫对气温、降水等气候因子的敏感性，因此气候的空间分异明显地决定了蝗虫的空间分布。根据该区蝗虫优势种的生命史及关键时期相应地选取5种气候指标，即蝗虫发生当年1月的负地温的积温、5月下旬的积温、6月下旬的积温、5－7月的湿润指数以及上年8月的湿润指数，在地理信息系统软件Arc/Info的支持下，建立了青海湖地区草地蝗虫发生信息的GIS样点数据库及5种气候指标的空间分布式数据库，并分别进行蝗虫发生与这5种气候指标的空间叠置分析，以提取草地蝗虫发生信息的各气候指标数据库。T－检验表明，此5种气候指标对蝗虫空间分布的影响均极为显著。最后，以这些气候指标为自变量，建立了用于该区草地蝗虫发生预测的气候学模型。     

青海省草地资源卫星遥感监测方法

文章介绍了青海省草地资源卫星遥感监测的方法，该方法主要包括利用AVHRR资料，结合地面实测青草产量资料，用相关法建立青草产量监测模式，以评价青海省草地资源状况等内容。该方法业务运行效果较好。     

不同坡度草地含沙水流水力学特性及其拦沙机理

参照黄土区侵蚀降雨和坡面片蚀产沙特征,采用恒流泥沙输送装置模拟坡面上方来水来沙,探讨不同坡度草地含沙水流的水力学特性及其对上方来沙的拦蓄机理。结果表明,草地坡面的水流弗劳德数随坡度增大而增加,而阻力系数与坡度呈反势。按明渠水流的一般标准,不同坡度草地水流均为层状缓流。草地坡面拦沙效应随坡度增大而减小,且径流前期的减沙作用较后期更为显著。不同坡度草地坡面的出流泥沙平均直径和大颗粒(>10μm)泥沙含量均显著小于上方来沙,这说明草地的拦沙效应主要体现在对大粒径泥沙的拦蓄上。