藏北典型高寒草甸地上生物量的遥感估算模型

本研究利用2010和2011年6-9月高寒嵩草草甸群落地上生物量数据和同期的中分辨率成像光谱仪(mod-erate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)影像数据,建立了西藏自治区拉萨当雄高寒草甸的地上生物量遥感估算模型。在探讨群落地上生物量与归一化植被指数(normalized difference vegetation indices,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation indices,EVI)以及地表水分指数(land surface water indices,LSWI)相关关系的基础上,构建了群落地上生物量与各指数的线性或非线性(包括对数函数、二次多项式、三次多项式、幂函数、增长曲线、指数函数)估算模型,并进行了模型验证。结果表明,1)3个指数中EVI的模拟效果最好,NDVI次之,LSWI最差;2)所有模型中线性模型的模拟效果最好,EVI的线性模型为:y=174.225x,R2=0.975,P<0.001,NDVI的线性模型为:y=115.478x,R2=0.956,P<0.001;3)在预测效果方面,幂函数模型最好,线性模型次之,其平均误差分别仅为9.76%和10.8%,因此,两者都可以用于高寒草甸群落地上生物量的模拟。

藏北高寒草地样带物种多样性沿降水梯度的分布格局

在藏北高原高寒草地样带上对40个围栏内草地群落物种多样性和地上生物量进行测定,探讨了生长季降水对高寒草地生物量和物种多样性分布格局的影响以及地上生物量-物种多样性之间的关系模式。结果表明,降水格局显著地影响藏北高原内部高寒草地群落物种丰富度、多样性和均匀度,群落结构特征与初级生产力关系密切;藏北地区高寒草地地上生物量、物种丰富度、Shannon-Wiener指数和Pielou均匀度指数随生长季累积降水呈指数增加趋势;在高寒草地群落物种丰富度-生产力关系研究中单峰模式的判别系数R2(0.754)略高于线性回归模型(0.743)。沿藏北高原样带高寒草地物种丰富度随地上生物量单调递增,单峰模式的单调递减区间并未出现;然而单峰模型预示着在地上生物量高于121.17g/m2的高寒草地群落物种丰富度可能随生物量单调递减,从而使物种丰富度-地上生物量表现为较为标准的单峰模式;Shannon-Wiener多样性指数和Pielou均匀度指数与地上生物量也均呈单峰模式,但其单调递减区间窄于单调递增区间,峰值分别对应的草地群落地上生物量为71.90和60.90g/m2。

藏北高原高寒草甸地上生物量与气候因子的关系

采用收获法测量了藏北不同海拔高度（4300-4700m）2010年（6-8月）嵩草草甸群落地上总生物量,通过相关分析和多重回归分析法探讨了地上生物量与土壤温度、土壤含水量、空气温度、相对湿度、饱和水汽压亏缺以及比湿的关系。结果表明：总体而言,随着海拔高度的升高地上生物量逐渐增加,地上生物量与相对湿度、比湿以及土壤含水量分别呈极显著的正相关关系,与饱和水汽压亏缺呈极显著的负相关关系,而与土壤温度、空气温度呈不显著的负相关关系;相对湿度和饱和水汽压亏缺共同解释了地上生物量94%的变异,其中相对湿度的贡献较大。相对湿度是决定高寒嵩草草甸沿海拔分布的主导因子。

多光谱相机估算藏北高寒草甸地上生物量

本研究利用2012年6―9月的藏北高寒草甸地上生物量和ADC便携式多光谱相机数据,建立了植被指数估算藏北高寒草甸地上生物量的模型。在分析了地上生物量与归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Indices,NDVI)、归一化绿波段差值植被指数(Green Normalized Difference Vegetation Indices,GNDVI)和土壤调节植被指数(Soil Adjusted Vegetation Indices,SAVI)相关关系的基础上,构建了地上生物量和各植被指数的7种(线性、对数、二次多项式、三次多项式、幂函数、增长、指数)模型,并对拟合效果比较好的模型进行了精度检验。结果表明,3个植被指数中NDVI的模拟效果最好,SAVI较好,GNDVI最差;所有模型中,以NDVI为自变量的线性模型和增长模型、以SAVI为自变量的线性模型和幂函数模型模拟和预测效果都很好。

不同海拔高寒放牧草甸的生态系统呼吸与环境因子的关系

在全球变化的背景下,为了研究藏北高寒放牧草甸的生态系统呼吸和土壤呼吸特征,沿着3个海拔高度(4 300、4 500和4 700 m)观测了2010年7-9月白天的呼吸通量。同时,观测了同期的土壤温度、土壤水分含量、空气温度和相对湿度,在定性分析土壤水分含量和呼吸通量关系的基础上,将其分成低、中和高3个水平,在此基础上,分析生态系统呼吸、土壤呼吸与土壤温度、土壤水分含量、空气温度以及相对湿度的关系。结果表明,空气温度是决定生态系统呼吸和土壤呼吸变异的主导因子;生态系统呼吸、土壤呼吸以及裸地的土壤呼吸的Q10值分别为1.83～3.07、1.54～4.13和1.29～2.89;总体而言,生态系统呼吸和土壤呼吸Q10值随着海拔的升高和土壤水分含量的增加而增大。

不同海拔高度高寒草甸光能利用效率的遥感模拟

利用植被光合模型模拟了藏北高原3个海拔高度(4300,4500 m和4700 m)的高寒草甸生态系统的光能利用效率。海拔4500 m的光能利用效率均值(0.47 g C/MJ)显著高于海拔4300 m(0.38 g C/MJ)和4700 m(0.35 g C/MJ),而海拔4300 m和4700 m两者间差异不显著。相关分析和多重逐步回归分析表明,影响每个海拔光能利用效率季节变化的主要因子为空气温度,相对湿度以及地表水分指数,这3个因子共同解释了99%以上的光能利用效率的季节变化,其中空气温度的贡献最大,相对湿度的贡献次之,地表水分指数的贡献最小,这说明在3个海拔的任何一个海拔高度,温度对光能利用效率季节变化的胁迫作用大于水分对光能利用效率季节变化的胁迫作用。多重逐步线性回归分析表明,生长季节均土壤含水量是决定生长季节均光能利用效率沿海拔高度分布的主导因子。单因子线性回归分析表明,地表水分指数可以定量化高寒嵩草草甸生态系统水分状况,它同时可以反应土壤水分、近地表空气湿度以及生态系统植被含水量状态。因此,在高寒嵩草草甸生态系统,用地表水分指数反应生态系统尺度水分对光能利用效率的胁迫作用是可行的。

基于MODIS算法的藏北高寒草甸的光能利用效率模拟

光能利用效率(light use efficiency,LUE)是指初级生产力与植被冠层所吸收的光合有效辐射(absorbed pho-tosynthetically active radiation,APAR)之比,它反映了植被利用光能的能力。定量化生产力的时空变化是定量化全球碳循环的重要研究内容,而LUE作为光能生产力模型中的一个重要参数,是定量化生产力时空变化的基础。因此,定量化全球植被的LUE是定量化全球碳循环的重要组成部分。基于MODIS光能利用效率算法,本研究模拟了2004-2005年藏北高寒草甸生态系统的光能利用效率(LUEMODIS),并用观测的光能利用效率(LUEEC)对模型进行了验证。在MODIS算法中,日最低气温(Tamin)和饱和水汽压亏缺(VPD)分别被用来计算温度胁迫因子(Tscalar)和水分胁迫因子(Wscalar)。相关分析和多重逐步回归分析结果表明,相对于Wscalar,Tscalar更能够解释观测的LUE的季节变化。2004和2005年的模拟值分别高估了约14.97%和16.57%的观测值,但配对T检验显示模拟值和观测值差异不显著,即基于MODIS的LUE算法在模拟藏北高寒草甸LUE方面具有较高的精度。相关分析表明,观测的LUE与Tamin的相关性好于观测的LUE与平均气温的相关性,这表明在反应藏北高寒草甸生态系统LUE的季节变异方面,Tamin优于平均气温。总之,基于MODIS算法的LUE模型能够比较准确地定量化藏北高寒草甸生态系统的LUE。

羌塘牧民对“退牧还草”工程的认知与响应

"退牧还草"工程对促进退化草地的生态恢复及改善牧民生活水平具有重要意义。本研究采用问卷调查和小型座谈相结合的方法,对藏北羌塘地区6县10乡(镇)的100户牧民进行抽样调查,分析了牧民对"退牧还草"工程的社会认知与政策响应。结果表明,大多数牧民认可并支持"退牧还草"工程,81%的牧民认为工程能有效促进草地恢复;依据草原保护奖励机制(试点)补偿标准,74%的牧民支持长期(10年以上)的生态补偿;考虑生态移民后的生计保障问题,52%的牧民不愿意移民到城镇。因此,有必要及时完善"退牧还草"工程及草原生态保护奖励机制并使其与生态移民工程相结合,以实现西藏羌塘牧区生态、社会与经济的共赢局面。

利用MODIS影像和气候数据模拟藏北高寒草甸的土壤呼吸

利用MODIS卫星的陆地表面温度数据,模拟了2004年和2005年生长季（5-10月）当雄县高寒草甸的土壤呼吸、土壤异养呼吸和根系呼吸,以期为土壤呼吸空间尺度扩展提供相应的基础。结果表明：2004年生长季的土壤呼吸、土壤异养呼吸和根系呼吸总量分别为1059.11,393.80,665.31 g CO2.m-2,而2005年生长季的则分别为1114.77,423.34,691.43 g CO2.m-2。土壤呼吸、土壤异养呼吸和根系呼吸都有着明显的季节变化,即第153 d前后开始迅速增加并保持较高水平,至第241 d左右开始迅速下降。根系呼吸占土壤呼吸的比例为48%~69%,并随着季节而发生变化。土壤呼吸和土壤异养呼吸的Q10值范围分别是1.13~1.17和1.12~1.27。

管材液压成形脉动加载参数的设计及仿真

为确定变径管液压成形中的脉动加载参数,以奥氏体304不锈钢变径管为例,利用有限元分析软件建立了仿真模型,采用液压加载速度2 MPa/s并分别以复合幅值3 MPa和5 MPa、频率1 Hz和0.5 Hz的载荷进行脉动加载,根据成形零件壁厚分布的仿真结果比较分析,发现相较其他加载情况,复合幅值5 MPa频率1 Hz成形零件最大减薄率和最大增厚率明显减少,零件壁厚分布更均匀,实际加工结果验证了上述计算机辅助设计方法的可行性。

利用蒸散比和气温模拟藏北高寒草甸的光能利用效率

光能利用效率(light use efficiency,LUE)是指初级生产力与植被冠层吸收的光合有效辐射(absorbed photosynthetically active radiation,APAR)之比,对LUE的准确定量化模拟是定量化模拟初级生产力的基础。研究利用一个基于通量观测的LUE模型(EC-LUE)模拟了2004—2005年藏北高寒草甸的LUE,该模型的参数只有蒸散比(Evaporative Fraction,EF)和气温(air tempera-ture,Ta),EF和Ta分别为最大光能利用效率(maximum light use efficiency,LUEmax)的水分和温度胁迫因子,在研究中LUEmax取0.85 g C/MJ。EF和Ta对LUEmax的胁迫作用存在两种方式:连乘方式和最小限制因子方式,这两种方式模拟的光能利用效率分别记为LUEmultipEC和LUEminEC,并与通量观测数据估算的LUE(LUEEC)进行了比较。结果表明,LUEminEC显著高估了LUEEC,而LUEEC和LUEmultipEC差异不显著;LUEmultipEC和LUEminEC分别解释了89%以上LUEEC的季节变化;EF显著地解释了土壤表层含水量、比湿,且在一定程度上解释了相对湿度的季节变化;相对于水分胁迫因子,温度胁迫因子更能够解释LUEEC的季节变化。因此,EC-LUE模型可以定量化高寒草甸LUE的季节变化,同时EF可以定量化高寒草甸生态系统水分状况的季节变化。