鄱阳湖国家级自然保护区湿地植被的干旱响应及影响因素

近年来鄱阳湖干旱事件频发,干旱导致的气象水文要素变化直接影响植被生长状况,尤其是对于地上植被生物量的影响极为显著.研究鄱阳湖干旱事件对于湿地植被的影响,对于保护鸟类栖息地,认识湿地生态功能和结构的变化具有重要的现实意义.利用长期卫星遥感数据,结合植被生物量野外调查,以2003和2006年极端干旱年份为出发点,从湿地植被面积、生物量密度和总生物量的角度分析了鄱阳湖湿地植被生物量对于极端干旱的响应.研究表明:湿地植被面积、生物量密度以及总生物量均呈现双峰分布特征,在4和11月分别达到上、下半年的峰值.2003年植被生物量与多年均值一致,2006年下半年植被面积、生物量密度以及总生物量均明显超出多年均值.影响湿地植被面积的主要因素为鄱阳湖水位变化;而影响植被生物量密度的主要因素为气温和水位,退水时间提前对于生物量密度影响最大;总生物量同时受到植被面积与植被生物量密度的综合影响,其中植被面积的影响更大,植被面积对于总生物量的影响在2006年表现得比2003年更加显著.总之,2006年湿地植被对水文干旱的响应要比气象干旱强烈得多.     

基于FAI-L方法的巢湖水域藻华提取方法研究

近年来随着人类的活动日益加剧,水体富营养化问题已经严重威胁到湖泊生态安全。为了快速并准确地获取藻华爆发的范围,本文提出浮游藻类指数线性拟合模型（FAI linear fitting model, FAI-L）。在以往的研究中,NDVI(normalized difference vegetation index)已经广泛应用于藻华的识别中,且采用坡度计算获取NDVI阈值的方法也得到验证,相对于NDVI,FAI对环境条件的改变敏感度较低,且由于FAI增加了短红外波段,能够有效地降低部分大气和薄云的影响,对藻华的识别有较高的精度,但是FAI识别藻华的阈值如何确定的问题没有有效的解决办法。本文通过建立NDVI与FAI的线性拟合方程,利用NDVI阈值确定FAI阈值,能够有效地解决FAI阈值确定问题。通过Landsat8和Sentinel-2的提取结果显示：（1）FAI-L相对于NDVI提取结果在精度上有较大提升。采用该方法对于Landsat8影像的藻华提取精度为97.16%,相对于NDVI的提取精度（91.72%）提高了5.44%。（2）以Sentinel-2数据为基础探究FAI-L的适用性情...     

刚性植被对沿坡运动泥沙异重流动力及湍流特性的影响

开展一系列开闸式斜坡泥沙异重流水槽实验,采用高速相机记录异重流发展过程,并利用声学多普勒流速仪(acoustic doppler velocimeter, ADV)获取泥沙异重流的速度、浓度及湍流结构,探究刚性植被对异重流运动特性的影响。实验结果表明:随着植被高度的增大,泥沙异重流的头部与尾部发生分离,且植被高度对异重流头部速度削减作用的重要性大于植被密度;受植被作用的影响,异重流速度剖面的峰值位置和峰值大小均发生改变;此外,由于植被与异重流相互作用产生的湍流,使异重流的泥沙浓度剖面发生改变,并使悬浮于流体中的泥沙颗粒向上输运。本研究的结论对自然环境保护、水下工程建设等生产实际问题提供重要的科学依据。     

工具种轮叶黑藻的组织培养与快速繁殖

利用组织培养技术对工具种轮叶黑藻进行快繁研究,建立无菌体系后,在0.5和l倍MS培养液中添加0.5-2mg/L BA及O.1-0.2mg/L IAA进行芽诱导;在0.25、0.5和l倍MS培养液中添加0.1-0.2mg/L LAA进行根诱导.结果发现,1倍MS lmg/LBA 0.1mg/LIAA培养基获得最大芽数及芽生物量,最适合芽诱导;0.5倍Ms O.1mg,LIAA或l倍MS 0.2mg,LIAA培养基最能促进根的发展.芽增殖使轮叶黑藻繁殖效率达每季度1800倍以上;再经根诱导,快速形成完整植株,提高定居能力.在室外水体中以两种密度(100株/m2,320株/m2),三种底质(沙,泥,泥 沙(1:1V/V))上进行移栽,成活率100%.21d后,高密度群落覆盖度大于70%.表明该技术不仅可在短期内获得大量种苗,且种质优,为沉水植被恢复工程奠定关键的基础.     

末次冰盛期以来东亚季风变化历史——中国北方的地质记录

全球变暖对中国北方气候的影响已经引发了学术界的广泛关注,地质增温期东亚季风变迁历史可为理解未来气候变化提供重要参考.文章主要基于中国北方夏季风边缘带的湖泊、黄土等记录的古植被信息,探讨了末次冰盛期至全新世全球增温过程中东亚季风的变化历史.地质记录显示,末次冰盛期东亚冬季风增强,夏季风减弱,中国北方气候干冷,大部分地区呈现荒漠草原或干草原景观,贺兰山以东沙地的东南边界和现代沙地边界接近或略向东南方向小幅扩张.在由冷转暖的末次冰消期,东亚冬季风逐渐减弱,夏季风逐渐增强,但在快速变冷的Heinrich 1(H1)和Younger Dryas(YD)事件期间,中国北方气候变干.全新世冬季风减弱,夏季风显著增强,季风雨带向西北推进至少300km,中国中东部干旱区范围大幅度缩小,北方喜暖喜湿植物显著增加.从夏季风边缘带的记录看,中全新世夏季风最为强盛.显然,古增温有利于东亚夏季风的增强,从而极大改善中国北方的生态环境.如果全球变暖持续下去,中国北方将变得湿润.与轨道尺度记录相比,高分辨率的古植被记录较为缺乏,全新世气候突变事件以及百年-十年尺度气候旋回尚需深入研究,应作为今后研究的重点.     

末次冰盛期中国气候要素定量重建

古气候定量化是古全球变化研究的核心目标之一.重建末次冰盛期时段((18±2)ka14C)气候变化特征,对理解冰期-间冰期地球气候演化规律具有重要的意义.以往古气候要素定量重建,主要基于现代气候条件下孢粉-气候的统计学方法,因难以有效区分过去气候季节性变化和大气CO2浓度降低对植物生长的影响,导致重建结果可能存在不确定性.本研究基于植物生理过程、新一代古气候定量重建的植被反演方法,考虑上述环境因子对植物生长的影响,利用新完善的中国第四纪孢粉数据库,重建了古气候的空间格局.结果表明,在末次冰盛期,大气CO2浓度降低对中国古气候要素重建结果影响不显著;全国年均温比现在低约(5.6±0.8)℃,最冷月温度和最热月温度分别降低约(11.0±1.6)℃和(2.6±0.9)℃,且中国南方降温幅度达到约(5.5±0.5)℃,接近平均值的水平,年均温变化主要归因于冬季温度的降低;全国年降水量比现在低约(46.3±17.8)mm,其中北方降水减少约(51.2±21.4)mm,年降水变化主要源于夏季降水的减少.与古气候模拟结果的对比揭示,虽然现有模式能较好模拟年均气候模态,但是在季节性变化上与重建结果还有较大的差距,指示未来在提高古气候重建精度的同时需进一步加强古气候模式的季节性气候模拟能力.     

基于LANDSAT数据的乡土地理教学实践——以西安市植被覆盖度提取为例

乡土地理在中学地理教材体系中占有重要地位。Landsat遥感数据产品具有时间跨度广、更新周期短、分辨率较高的特点,可为乡土地理教学提供大量的资源。本文通过遥感和地理信息系统技术手段对西安市植被覆盖度进行提取,以期为乡土地理教学、乡土地理课程资源开发以及乡土地理相关理论的研究提供参考。     

科尔沁沙地退化植被恢复过程中碳氮化学计量特征的变化

为研究沙地退化植被恢复过程中碳氮化学计量特征的变化,分别于2011年、2013年和2015年8月中旬对流动、半固定、固定沙丘和草地进行植被调查,并测定植被—土壤系统的碳氮化学计量特征。结果表明：（1） 随着沙地退化植被的恢复,地上植物、凋落物和根系的C、N含量及C/N比波动变化,土壤（0～10 cm）C和N含量及C/N比显著增加（P <0.05）。（2）沙地4种生境上的地上植物、凋落物、根系、土壤的C、N含量及C/N比年际间变化显著（P <0.05）。（3） 沙地退化植被恢复过程中地上植物、凋落物、土壤的C/N比与物种丰富度呈正线性关系（P <0.01）。沙地退化植被恢复过程中优势植物演替导致植被—土壤系统中C、N化学计量特征的变化,植被恢复过程中植物的氮素利用效率也在逐渐增强,而封育时间的增加能够促进沙地土壤中N的积累。     

内蒙古高原等地湖泊表层沉积物孢粉与植被覆盖度定量关系研究

过去植被覆盖度重建在长尺度气候模拟和陆地生态环境演变机制研究等方面具有重要意义。基于现代过程的孢粉—植被覆盖度转换函数研究,可为利用孢粉地层数据重建过去植被覆盖度变化提供一条新的途径。以内蒙古高原等地39个湖泊和7个水库中心的表层沉积物孢粉组合与归一化植被指数(NDVI)为研究对象,利用加权平均偏最小二乘法(WA-PLS)、局部加权加权平均法(LWWA)和最佳类比法(MAT)分别建立了孢粉—NDVI转换函数;通过留一交叉检验法、自助法和空间自相关性等检验,筛选出最优模型并应用于古地层孢粉数据,实现定量重建过去植被覆盖度变化。结果表明:MAT和WA-PLS模型均受到空间自相关性的显著影响,而LWWA模型则是建立孢粉—NDVI转换函数的最优模型。与已有类似转换函数表现能力的对比表明,本研究建立的转换函数具有较强的可靠性和应用潜力。基于本研究转换函数重建的内蒙古辉腾锡勒(HTL)区域全新世植被覆盖变化与孢粉重建的植被变化具有很好的一致性,进一步印证了本研究转换函数的较强潜力,均表现出对降水变化的响应更为显著。     

基于Landsat8影像时间序列NDVI的作物种植结构提取

为提高内蒙古平原灌区作物种植结构遥感监测精度和效率,提出一种基于时序NDVI曲线的作物种植结构提取方法。以内蒙古土默特右旗平原区为研究区域,以2015年覆盖作物生育期的多时相Landsat影像为数据源,根据不同地物其NDVI值范围不同,将研究区地表分为植被覆盖地表,无植被覆盖地表和水体3类。在植被覆盖区域内,根据林地和荒草地时序NDVI曲线特征,提取林地和荒草地,其余区域即为农田。根据小麦、玉米、葵花和西葫芦的时间序列NDVI曲线特征差异构建分类决策树模型,在农田区域内提取上述作物的空间种植分布信息。研究区各类地物及作物遥感提取面积与实际统计面积接近,土地利用分类总体精度达到85.71%,作物分类总体精度达到82.69%。研究结果表明该方法提取作物种植信息的精度较高,能够实现区域作物种植信息的高效准确监测。