洞庭湖湿地植被时空动态及其驱动力分析

【目的】探究洞庭湖湿地植被覆盖变化的长期时空格局及其对气候变化和人类活动的响应机制,为湿地生态系统保护提供决策依据。【方法】利用FSDAF(时空融合数据分析框架)算法融合Landsat和MODIS影像,获取洞庭湖湿地2000—2019年月尺度归一化差异植被指数(NDVI)时间序列,采用改进的STL时序分解方法分离洞庭湖湿地植被NDVI季节和趋势分量,在不同时间尺度下量化湿地植被覆盖对环境变化和人为干扰的响应。基于线性回归方法与高时空分辨率的NDVI季节和趋势分量数据对洞庭湖湿地植被进行时空动态分析,识别湿地植被在不同尺度的时空动态格局。应用基于偏相关的分析方法定量评估2000—2019年3个主要气候因子(温度、降水量和太阳辐射)和人为因素对趋势和季节性植被变化的贡献。【结果】1)2000—2019年,洞庭湖湿地植被NDVI季节和趋势分量变化呈现出空间分异格局,但总体呈“绿化”趋势,变化率分别为4.8×10^(−3)a^(−1)和0.4×10^(−3)a^(−1)。2)温度和太阳辐射与植被变化存在显著正相关关系,与植被变化的季节相关性大于趋势相关性。降水量与植被变化的相关性相对较低,且与水稻的NDVI变化呈负相关关系(趋势分量偏相关系数R=-0.27;季节分量偏相关系数R=−0.42)。3)2000—2019年,人为因素和气候变化对洞庭湖湿地植被变化的平均相对贡献率分别为58%和42%,其中人为因素对长期和季节性湿地植被生长与恢复的相对贡献率分别为55%和62%,气候变化对长期和季节性湿地植被退化的相对贡献率分别为53%和56%。【结论】人为因素促进植被生长是洞庭湖湿地植被增绿的主要动因;气候变化对湿地生态系统构成威胁,采取合适的生态保护与修复方案仍是未来实现洞庭湖湿地生态系统可持续发展的重要手段。

洱海东岸海滨三种典型湿地植被光谱特征分析与识别建模

利用高光谱数据对湿地植被进行识别历来是植被遥感研究的重点之一。高光谱遥感数据包含更加细致的植被光谱特征,为高光谱植被识别提供了强有力的手段。以洱海东岸海滨为研究区,测取了3种典型湿地植被(菰、芦、槐叶蘋)的高光谱数据作为目标样本。对原始光谱进行一阶微分、包络线去除变换并分析其光谱特征,采用连续投影(SPA)、竞争性自适应重加权采样(CARS)两种特征变量选择算法选取原始光谱及其变换光谱中的特征波长,最后基于全波段数据以及特征波长选取后的数据分别建立支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、径向基(RBF)神经网络的识别模型。结果表明:SPA与CARS算法对高光谱数据都有良好的降维效果,选取出的特征波长数量在5~18之间。对比组合不同的光谱变换处理与特征波长提取方法进行模建实验,包络线去除-SPA-SVM模型识别三类目标样本表现最好,其识别精度为0.9375,此时选取用于输入建模的特征波长数量仅为10个,占全波段的4.7%,极大的降低了模型的运算时间,而且选取的特征波长中,70%都位于特征吸收带内,其分布可以较好的反应植被化学成分差异导致的光谱吸收特征规律。实验结果表明利用光谱变换、特征选择后建模的高光谱植被识别是可行的,可以为其他湿地植被识别方法提供参考。

基于物候特征的连云港滨海湿地植被提取方法

滨海湿地是介于海陆间的特殊生态系统,滨海湿地植被对其生态系统的功能具有重要影响。快速、准确的滨海湿地植被提取方法对滨海湿地的生态保护和管理具有重要意义。滨海湿地植被类型多为草本植被,不同植被类型之间影像的光谱特征和空间特征相似,可分离度小,导致植被遥感分类难度较大,而融合植被物候特征成为提高分类精度的重要手段。以连云港滨海湿地为研究区,利用PIE-Engine遥感云计算平台,获取2022年72景Sentinel-2影像构建NDVI时间序列模型,运用傅里叶函数(Fourier)拟合植被物候特征曲线,分析植被物候特征,并融合物候特征进行植被分类。结果显示:融合物候特征后,植被分类总体精度为83.83%,Kappa系数为0.76,相较于单时相影像方法,分类精度提高了16.6百分点,Kappa系数提高了0.23。因此,利用植被物候特征能有效地提高分类精度。

云南寻甸黑颈鹤省级自然保护区湿地植被资源保护探究

云南寻甸黑颈鹤省级自然保护区是生物多样性的宝库,其湿地植被资源不仅具有极高的生态价值,还为黑颈鹤等珍贵野生动物提供了繁殖和栖息之地。目前,保护区的湿地植被资源保护工作取得了一定成效,植被资源日益丰富,生态环境质量不断提升。但保护区仍然受到气候变化、人为干扰等因素的影响,湿地植被资源保护工作面临着诸多挑战。该文对云南寻甸黑颈鹤省级自然保护区湿地植被资源保护存在的问题进行了研究,提出了几点保护策略,以期为保护区工作人员提供参考。

水位变化对河流、湖泊湿地植被的影响

水位是湿地生态水文过程的关键因素之一,其改变将影响湿地植被覆盖度和物种组成,最终产生群落演替.从水位梯度,水位波动和人工控湖、控河工程3方面论述水位变化对湿地植被的影响:由于对水位选择的不同及彼此竞争力的差异,湿地植物种沿水位具有梯度分布现象,同时形态可塑性能对其分布范围产生一定影响;水位波动的频率和淹没持续时间对于植被演替具有基础性的作用,水位波动幅度的影响则相对较小,周期性波动能维持以草本植物为主的湿地植被的物种多样性和稳定性,非周期性波动以洪水、干旱为主,易促进湿地植被向固定的水生或陆生方向演替;人工控湖、控河的影响在机理上并无特殊之处,但保证物种多样性和生态系统稳定性的各种缓解措施具有较高的参考价值.基于机理的量化模型,自然、人为因素驱动下水位变化对湿地植被影响的差别研究,模拟水位波动实验以及人工控湖、控河工程的跟踪观测将是今后该领域研究的热点.

三江平原湿地植被叶面积指数遥感估算模型

利用中巴资源卫星CBERS-02影像提取的归一化植被指数(NDVI)和同期野外实测的叶面积指数(LAI)数据,分析了三江平原洪河自然保护区草甸、沼泽植被、灌丛和岛状林4种湿地植被及样本总体的NDVI与LAI之间的相关关系,建立了NDVI与不同湿地植被类型叶面积指数间的线性和非线性回归模型,并制作完成洪河自然保护区LAI空间分布图。结果表明,整个研究区样本总体的LAI估算效果不太理想,其NDVI与LAI的相关性仅为0.523;将研究区分为草甸、沼泽、灌丛和岛状林4种湿地植被类型,NDVI与各植被型LAI的相关性和估算效果均有很大程度的提高,所建立的LAI遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高,R2分别达到0.723、0.588、0.837、0.720。以上结果表明,结合地面实测数据并基于遥感植被分类的基础上,CBERS-02遥感影像可用于较大区域内湿地植被生理参数的反演研究。

滹沱河流域湿地植被的数量分类和排序

应用TWINSPAN和DCA相结合的方法,对滹沱河流域湿地植被74个样方进行分类和排序,将湿地植被分为16个群丛.DCA排序第一轴反映土壤含水量梯度,第二轴反映土壤类型的变化.主要优势种的DCA排序图与样方的DCA排序图有很大的相似性,优势种的分布格局在很大程度上决定着植物群丛的分布格局.

湿地植被对北京地区蜻蜓生态分布的影响

蜻蜓目(Odonata)昆虫是半变态类(Hemimetabola)昆虫,它的一生经过卵、若虫和成虫3个阶段。和其他水生昆虫一样,蜻蜓目昆虫是淡水生物群落的重要组成部分,对淡水生态系统起到重要作用。蜻蜓目昆虫在其生活史中,取食、交配等活动离不开水生植物和水域附近的植被。为了研究蜻蜓栖息生境中的湿地植被特征对蜻蜓生态分布影响,对北京地区不同湿地类型的17块样地中296个样方分布的蜻蜓种类、多度以及湿地植被的特征和植物多样性进行调查,记录到蜻蜓6科26属36种,维管植物40科99属150种。应用TWINSPAN对蜻蜓种类和样地进行双向聚类分析,所有样地被划分成为四组。同时,将植被特征因子和湿地植物的多样性视为影响蜻蜓数量及分布的因子进行CCA分析。结果表明:湿地植物的丰富度与植物群落结构的完整性是影响蜻蜓分布的主要因素;各湿地植被特征因子对于蜻蜓生态分布的影响不一,依贡献率由大及小依次为浮水植物层盖度、湿生植物盖度、Gleason丰富度指数、沉水植物层盖度、G-F多样性指数、挺水植物层盖度。并且首次应用G-F多样性指数分析湿地植物的多样性。对于蜻蜓栖息地的保护、城市中对于湿地的兴建和改造也提出了相关保护建议。

北固山湿地水文情势与湿地植被的关系

湿地水文情势与湿地植被相互关系与作用机制研究是湿地科学的重要内容,为了加强对湿地的优化管理,改善湿地功能和效益,提高湿地生产量.通过对湿地植被、水文情势的调查,计算不同高程滩面的淹水深度与淹水历时,分析湿地水周期与芦苇分布,研究了镇江内江南岸北固山-大东沟湿地的水文情势与湿地植被分布的关系.结果表明:该湿地水文具有显著的年周期、月周期和日周期特征,不同高程植被带的淹水频率、淹水历时和淹水周期都有明显差异,由此控制着湿地植被分布呈现显著的带状特征.研究发现,76.4%的芦苇群落主要集中在3.38～3.88 m的高程滩面上,淹水历时为180天,淹水频率为49.31%,露干周期为11月～次年4月,其中关键的露干时期为3～4月.根据芦苇植被分布范围与水文情势的关系,提出了湿地水文管理建议.

黄河三角洲自然保护区湿地植被生物量空间分布及其影响因素

以黄河三角洲自然保护区为研究区域,以野外实测湿地植被地上生物量数据、Landsat-8影像数据和土壤各因子检测数据为数据源,通过分析各遥感因子与实测植被生物量的相关关系,建立生物量模型,进行生物量的定量反演。通过研究生物量与土壤、水环境因子的关系,筛选影响生物量的关键因子,进而分析生物量的空间分布规律。结果表明:湿地植被地上生物量的干重与各遥感因子的相关性较高;以NDVI、EVI、MSAVI、DVI、RVI、Band1、Band2、Band3、Band4、Band6共10个因子作为自变量建立的反演模型最优;反演计算的生物量干重分为5个等级区,最低的1级区和最高的5级区面积较小,为82.23、72.16 km2,分别占研究区湿地植被总面积的13.35%、11.71%。生物量干重适中的2、3、4级区所占面积较大,为211.99、136.39、113.29 km2,分别占研究区湿地植被总面积的34.41%、22.14%、18.39%;在各环境因子中水深对芦苇生物量干重影响最大,土壤含水率对碱蓬生物量干重影响最大,水、盐条件是导致优势种植被生物量干重出现空间分异的主导因素;植被生物量干重呈现由陆向海减小,由黄河河道两岸向外递减的趋势。

山西黄河湿地植被优势种群种间关系

在样方调查的基础上,应用2×2列联表的Fisher精确检验、Pearson相关系数和Spearman秩相关系数检验了山西黄河湿地植被优势种群的种间关系,分别测定了24个优势种,共73个种对的种间关联。结果表明:(1)2×2列联表的精确检验共有33个种对为正关联,4个种对为负关联;Pearson相关系数有16个种对呈正相关,没有种对出现负关联;Spearman秩相关系数有40个种对呈正相关,4个种对为负关联。(2)2×2列联表的精确检验不能精确反映种对间的数量变化关系,只能反映种对间关联与否;应用Pearson相关系数和Sperman秩相关检验可帮助刻划种对间的数量变化关系。(3)依Spearman秩相关系数的半矩阵图将24个优势种分为旱生、中生、湿生、水生4个生态种组,各生态种组内的种对具有相同的资源利用方式和生态要求。

丹江口库区湿地植被的数量分类和排序

采用双向指示种分析法(TW INSPAN)和除趋势对应分析法(DCA)对丹江口库区的湿地植被进行了数量分类和排序。TW INSPAN把30个样地划分为14个群丛,论述了各群丛的群落学特征。样地的DCA排序结果反映了植物群落类型与环境因子之间的关系,表明土壤类型和生境的水分条件变化是决定丹江口库区湿地植被分布的主导因子。目前的丹江口水库滩涂植被主要由以狗牙根(Cynodon dactylon)、长刺酸模(Rum ex maritimus)、通泉草(Mazus gracilis)和稗(Echinochloa crusgalli)等为优势种的偏旱生群落类型构成。

1987—2008年南四湖湿地植被碳储量时空变化特征

利用研究区1987、1997和2008年的Landsat TM/ETM+卫星遥感数据,结合实地采样调查和收集的资料,计算3个时期山东省南四湖湿地各植被类型的面积和碳储量;同时依照不同覆被类型(植被类型)的平均碳储量将各覆被类型的斑块划分为不同储碳等级,绘制3个时期的南四湖湿地植被碳格局图,分析植被碳储量的时空变化特征、变化产生的原因和变化对湿地的潜在影响。研究结果表明:研究前期(1987年)植被储碳格局存在着明显的植被碳储量以湖南北中心线向两岸增大的带状特征,研究中后期(1997—2008年)带状储碳格局不断破碎化并最终消失。整个研究期高储碳等级的斑块面积不断减小,低储碳等级的斑块面积增加。湿地植被碳储量呈现前期基本稳定后期显著减少的特征,1987、1997和2008年湿地植被碳储量均值分别为1.07、1.08和0.64 Tg C,1987—1997年湿地植被碳储量平均年增加0.001 Tg C,变化幅度不大;1997—2008年年减少0.04 Tg C,下降较明显。其中自然植被碳储量在整个研究期内持续减少,人工植被碳储量呈现先增加后减少的波动变化特征,分析认为这一变化特征产生的主要原因是南四湖地区多因子驱动的土地覆被变化活动。通过区域湿地植被的碳平衡动态分析认为,植被碳储量(碳库)的减少可能会导致整个湿地碳储量的入不敷出,使整个湿地碳汇能力下降甚至可能变为碳源。

人工湿地植被根区土壤性质及其净化水质季节效应分析

为了探明人工湿地植被净化水质的季节效应,通过模拟垂直流人工湿地污水系统,测定了不同季节人工湿地植被根区土壤微生物数量和酶活性及总氮（TN）、总磷（TP）、氨氮（NH4^＋-N）、生物耗氧量（BOD5）、化学耗氧量（CODCr）和高锰酸钾指数,研究人工湿地植被净化水质的季节效应。结果发现,人工湿地植被根区土壤微生物数量以细菌最多（变化范围为3.4×10^5～7.3×10^5）,占到90%以上,其次是放线菌（变化范围为2.1×10^4～9.5×10^4）,真菌数目最少（变化范围为3.6×10^3～7.8×10^3）,土壤各微生物数目和酶活性随季节均呈＂倒V型＂变化规律,依次表现为：秋季〉夏季〉冬季〉春季;人工湿地出水TN、TP、NH4^＋-N、BOD5、CODCr和高锰酸钾指数总体具体表现为春季〉夏季〉冬季〉秋季,呈＂V字型＂变化规律;人工湿地植被能有效的净化水质,对各种污染物的净化效果存在一定的季节差异,各指标去除率随季节呈＂倒V型＂变化规律,均表现为秋季〉夏季〉冬季〉春季。综合来看,人工湿地对TN（变化范围为43.5%～82.3%）和TP（变化范围为38.7%～73.5%）的去除效果较好。人工湿地植被地上和地下N、P积累量随季节变化具有明显的一致规律,均表现为秋季〉夏季〉冬季〉春季,随季节呈＂倒V型＂变化规律。对于N积累量,不同季节地上部分N积累量高于地下部分N积累量,不同季节N积累量差异均显著（P〈0.05）。对于P积累量,不同季节地上部分P积累量低于地下部分P积累量。

鄱阳湖自然保护区湿地植被生物量空间分布规律

探明区域湿地植被生物量的空间分布规律及其变化趋势,对于更好地保护候鸟生境、制定合理的湿地保护政策具有重要的意义。以鄱阳湖国家级自然保护区为研究对象,基于2000—2011年研究区MODIS植被指数产品和同期的植被生物量调查资料,建立了湿地植被生物量的遥感估算模型。在此基础上利用GIS空间分析方法,系统分析了保护区近10年来湿地植被生物量的空间分布规律及其季节变化特征。研究结果表明:(1)MODIS增强型植被指数的乘幂模型可以较好地模拟研究区湿地植被生物量的鲜重,拟合模型总体精度达到91.7%。(2)多年平均生物量呈现"岛屿型"空间分布模式:各子湖泊及洼地中心处,表现为水生植被群落为主的低生物量区(<285 g/m2);湖心水体外围14—15m的高程区域,分布着以苔草群落为主的中生物量区(285—830 g/m2);高程位于16—18m的河口三角洲及天然堤坝区域,表现为以蒿、荻和芦苇群落为主的高生物量区。(3)保护区植被群落分布具有特定的季相变化特征,高、中、低生物量区在不同的月份呈现出不同的空间生消和演进规律,鄱阳湖水位的周期性涨落是影响其变化的一个重要扰动因子。

高光谱数据湿地植被类型信息提取

以美国Sacramento-San Joaquin三角洲为研究区,利用高光谱和高空间分辨率遥感影像HyMap数据,在光谱特征分析和实测数据的基础上,构造特征指数,建立决策树分类模型对湿地植被进行分类。研究结果表明,湿地植被在近红外波段（0.75-1.3μm）上有明显的光谱特征差异,根据这些差异,可以构造合适的特征指数,实现湿地植被在物种水平上的识别。

长江故道湿地植被的数量分类与排序

采用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势对应分析法(DCA)对长江故道湿地植被做分类和排序研究。TWINSPAN分类将湿地植被234个样方分为28个群丛,论述了各群丛的群落学特征。DCA排序结果反映了植物群落类型与环境梯度之间的关系,表明影响群丛分布格局的主导生态因子为生境的水分条件。TWINSPAN数量分类在DCA排序图中有较为明确的分布范围和界限,两者的结合使用,能很好地反映群落与环境因子间的生态关系。

中国湿地植被及其保护对策

我国湿地植物资源十分丰富,野生高等植物有225科815属2276种,具有植物种类丰富、区系成分复杂和广布种多的特点。湿地植被划分为7个植被型组,16个植被型,180个群系。湿地植被的分布受自然条件的影响和自然分异规律的控制,在东北地区、青藏高原区等不同地区具有明显的变化。湿地植物与植被正面临着来自人类的巨大威胁,主要威胁因子有围垦、滥采乱挖、环境污染、肆意侵占和盲目开发等,导致湿地植物与植被持续减少、生态功能退化乃至丧失,已难以满足保障湿地区生态安全的需求。根据面临的威胁和问题,应对特殊的、稀有的或作为水禽栖息地的湿地植被以及红树林加强保护,坚持保护和合理利用相结合的原则。

我国北方河口湿地植被储碳、固碳功能研究——以辽河三角洲盘锦地区为例

利用2007年7月和10月的CBERS卫星遥感数据,结合地理信息系统(GIS),采用混合分类法,解译分析了辽河三角洲盘锦地区湿地植被的空间分布格局。在湿地植被典型分布区设置4条调查带,共计40个调查样方,通过对采集样品的收割、烘干和称质量处理,测算得到了辽河三角洲主要湿地植被的生物量和净初级生产力,研究了该地区湿地植被的储碳和固碳能力。结果表明:稻田、河口水域和芦苇湿地为辽河三角洲盘锦地区湿地的主要组成类型。该地区植被的总储碳量达7.63×106t,芦苇和水稻是该区域最主要的固碳植被,其碳储量分别占该区域植被总储碳量的45.91%和37.03%;该地区植被的平均固碳量达17.68 t/(hm2.a),是我国陆地植被平均固碳能力的3.59倍、全球植被平均固碳能力的4.31倍;辽河三角洲盘锦地区湿地植被年固碳能力相当于相同面积、同等植被覆盖度条件下的温带落叶阔叶林固碳能力的1.01倍。

山西桑干河流域湿地植被优势种群分布格局研究

根据野外调查的样地资料,应用方差/均值比(扩散系数)的t检验、聚集指数、平均拥挤度、聚块性指数、Green指数和负二项分布的聚集强度等方法,研究了山西桑干河流域湿地植被优势种群的分布格局并分析格局形成的原因,并用相关分析比较了6个指数间的关系,结果表明:这些植物的分布格局皆属于聚集分布,但它们的聚集强度有差异。聚集强度最大的是沙棘和柽柳,聚集强度最小的是小车前和车前,由于它们均分布于河漫滩或者河床地势较高处,土壤水分含量较低,仅仅在洪水季节短时间有积水存在,不是典型的湿地植物。典型的水生植物泽泻、莎草、轮藻、芦苇、香蒲、慈姑,湿生植物水葱、藨草等,它们的聚集强度居中,对水分有着较强的依赖性,均分布于流水较缓的河道,或者濒临河道的积水处。此外,多年生的莎草、芦苇、香蒲、水葱、藨草等主要依靠无性繁殖扩大种群分布范围和密度,这也是它们服从聚集分布的原因之一。本研究还说明方差/均值比率法是一种较好的分析种群分布格局的方法。