基于PSR模型的崇明东滩盐沼生态系统退化评估

盐沼生态系统的科学评估研究可为生态系统问题的识别诊断、修复与保护提供科学依据。本研究以崇明东滩盐沼生态系统为研究对象,以“压力(pressure)-状态(State)-响应(Response),(PSR)”模型建立了退化评估体系,并用层次分析法计算了各评价指标的权重。结果表明:崇明东滩盐沼生态系统状态为“轻度退化”,主要压力源来自崇明东滩东南部岸滩的侵蚀和互花米草入侵,盐沼状态退化主要表现在底栖生物的密度、生物量等方面。盐沼生态系统的功能响应主要体现在盐沼植被本地种面积的减少,表明崇明东滩盐沼生态系统存在不稳定因素。

基于MAXENT和ZONATION的加拿大一枝黄花入侵重点监控区确定

外来入侵植物对本地生态系统及其生物多样性构成严重的威胁,要有效地控制外来植物入侵,首先应该明确植物入侵的高度风险区.以加拿大一枝黄花(Solidago canadensis)为对象,以其广泛发生的安徽、江苏、浙江和上海华东3省1市为研究区域,综合考虑了土地利用变化、人类活动干扰、土壤性质、气候和地形等影响因子,采用MAXENT模型预测其潜在分布及其对主要影响因子的响应,并结合空间优化软件ZONATION识别出需要重点布控的入侵风险区。结果表明:1)影响加拿大一枝黄花分布的主要环境因子及其百分比贡献率分别为:距主要道路距离(29.4%)、土地利用变化(16.9%)、降水的季节性变异(15.9%)、人口密度(9.5%)与最干季均温(6.2%)。2)从影响因子的响应曲线分析得出,加拿大一枝黄花的发生概率随着距主要道路距离的增大而迅速减小;在耕地转化成的城乡居民点及工矿用地、水域转化成的草地、城乡居民点及工矿用地转化成的林地、草地与城乡居民点及工矿用地相互转换频繁的区域和城乡居民点及工矿用地保持不变的区域,其发生概率明显较高;其发生概率随着降水季节性变异的增大而快速减小至0.4,之后缓慢减小;随着人口密度的增大,其发生概率起初急剧升高,人口密度超过4千人/km^2后又缓慢地小幅下降;随着最干季均温的增大,其发生概率逐渐减小,在2.4℃附近达最小,之后逐渐增大。3)加拿大一枝黄花的入侵风险区面积为130433 km^2。其中,一级风险区主要分布在太湖流域、沿杭州湾地区、浙江沿海以及内陆地势较低的耕地及居民点区域;二级风险区主要分布在一级风险区的外缘,尤其是江苏南部的长江沿岸地区。三级风险区则广泛分布在江苏的南部和东部,安徽的中东部,浙江的北部和东部。

中国西北地区植被NPP多时间尺度变化及其对气候变化的响应

净初级生产力(NPP)是评估植被生长的重要参数,也是评价区域生态环境质量的重要指标。以"一带一路"枢纽地区西北六省为研究区,基于多年连续的GIMMS NDVI资料和气象数据,利用CASA模型,估算了西北六省34年NPP值,利用MK和EEMD方法,揭示了NPP变化的非线性特征,并探究不同时间尺度植被NPP变化对气候变化的响应。研究结果发现:(1)1982-2015年生长季植被NPP总体呈增加趋势,线性增长率为0.718 gCm-2 a-1;大多数研究区植被NPP短时间内将保持现有变化趋势,尤其是青藏高原、塔里木盆地边缘和内蒙古南部一带。(2)1982-2015年植被NPP以3年周期变化和长期增加趋势为主。其中陕西的南部,甘肃、新疆、宁夏和青海的北部以及内蒙古中部和北部以3年周期变化为主导,而陕西的北部,甘肃、新疆、宁夏的南部以及内蒙古东部以长期变化为主。不同植被类型NPP变化差异明显:针叶林、阔叶林以及混交林以3年周期波动为主,而灌木、草地和农田以3年周期波动和长期增长趋势为主。(3)NPP与气温和降水之间的相关性随着时间尺度的增大逐渐显著。在3年时间尺度上,大多数研究区NPP与气温和降水的相关性很小(P>0.05)。6年时间尺度上,NPP与降水量呈正相关的区域向南略有扩散,其中青海南部高寒草甸NPP与降水的相关性由负相关转为正相关。在长期趋势上,NPP与气温和降水量具有非常显著的相关关系,且呈正相关的区域大于负相关的区域。本研究发现多时间尺度能够更好的分析NPP时空特征以及不同时间尺度NPP对气候变化的响应,有助于揭示全球气候变化背景下植被NPP对气候变化的非线性响应机制,评价气候变化的生态坏境风险,为西北六省区域可持续发展和生态环境保护提供理论依据。

基于Landsat OLI影像的盐城滨海湿地分类方法对比研究

采用何种方法对滨海湿地信息进行有效提取和分类是值得关注的问题。利用Landsat OLI影像数据,在ENVI 5.1软件平台上,采用监督分类、决策树分类和面向对象方法,对盐城滨海湿地进行了分类研究。研究结果表明,在分类精度和效果上,面向对象方法的分类结果最好,其它依次为决策树分类方法、监督分类方法的分类结果;3种方法对光滩和芦苇(Phragmites australias)滩涂信息的提取效果相对较好,对道路和碱蓬(Suaeda glauca)滩涂信息的提取效果相对较差;面向对象方法能够克服传统基于像元分类方法中的"椒盐效应"问题,并能取得较高的分类精度,该方法适用于利用中分辨率遥感影像的滨海湿地分类研究。