别拉洪河流域湿地鸟类丰富度的空间自相关分析

人类的开垦和开发活动使湿地生物多样性遭到严重的干扰和破坏,随着人们对湿地功能和价值的正确认识,湿地生物多样性保护越来越被广泛关注,湿地生物多样性空间分布格局及其影响因素是湿地生物多样性保护要解决的关键问题。利用空间自相关与空间滞后模型,对三江平原别拉洪河流域湿地鸟类丰富度的空间自相关性及其驱动因子进行了研究,结果表明:别拉洪河流域湿地鸟类丰富度及其驱动因子都具有明显的空间自相关性;影响别拉洪河流域湿地鸟类丰富度空间分布的主要因子是干扰度、生境类型数、到道路的距离、到沟渠的距离、到湖泊的距离、到居民点的距离、海拔高度、坡度和人口密度;由于受空间自相关的影响,空间自回归模型优于传统的回归模型。研究有助于人们更好地理解湿地生物多样性保护的热点地区及其形成机制,对人们更好地保护和利用湿地生物多样性具有重要价值,同时也为研究湿地鸟类分布与环境因子的关系,建立预测物种分布模型提供科学依据。

三江平原别拉洪河流域湿地农田化过程中湿地-农田景观梯度时空特征分析

湿地农田化过程是三江平原过去50年以来土地覆盖变化的主要特征，由于大面积的湿地被农田所替代，原有的自然生态环境遭到了严重破坏。本文选取三江平原别拉洪河流域作为研究对象，基于RS和GIS技术，集成地形图与遥感数据（MSS，TM，CBERS），利用景观梯度分布分析模型，对1954-2005年期间湿地与农田景观梯度时空变化特征进行了分析。结果表明，1954年除西南部靠近松花江地区、浓江上游地区湿地景观分布较为稀疏外，其他地区都属高湿地景观梯度区。到2005年，除洪河自然保护区及靠近黑龙江和乌苏里江边缘地区外，研究区的大部分都成为耕地景观高梯度分布区。耕地景观和湿地景观梯度分布格局的变化揭示了研究区湿地农田化过程的空间规律性，即耕地逐年向东扩展的同时，湿地相应地向东北方向消退。

别拉洪河流域湿地变化的多尺度空间自相关分析

利用空间自相关模型,结合G IS技术,对别拉洪河流域不同尺度上湿地空间自相关的动态变化进行了研究。结果表明,自20世纪50年代至2000年,别拉洪河流域湿地面积逐渐减少,湿地全局空间自相关呈先增加后减小再增加的"N"字型趋势;别拉洪河流域湿地高-高自相关类型有逐渐减少并向流域下游扩张的趋势,而低-低自相关类型有逐渐增加并向流域上游扩张的趋势;湿地空间自相关表现出明显的尺度效应,随着研究尺度的增大湿地空间自相关性逐渐增强;别拉洪河流域湿地空间自相关的动态变化主要是由人类对湿地的开发造成的。

基于CLUE-S模型的别拉洪河流域土地利用变化模拟

以别拉洪河流域为研究区,根据3期(1986年、2000年和2005年)土地利用数据,结合道路、河流、居民点、湖泊、沟渠、海拔、坡度、坡向、人口等驱动因子,运用Logistic逐步回归分析,筛选出具有决定作用的驱动因子,然后构建了模拟别拉洪河流域土地利用变化的CLUE-S模型,动态模拟了该流域土地利用变化的时空模式。结果表明,人口密度、坡度和海拔是影响土地利用空间分布的重要因素。经检验,CLUE-S模型模拟取得了较为理想的结果,在基本单元(300 m×300 m栅格)的水平上,模型对研究区2000年和2005年土地利用分布格局模拟的总体精度分别达到78.45%、90.93%,Kappa指数分别为0.74、0.89。这说明模型具有成功模拟区域土地利用时空动态变化的能力。

开垦对三江平原别拉洪河流域土壤Fe活性的影响

为探讨农业开垦对土壤Fe活性的影响,采集土样对三江平原别拉洪河流域不同土地利用类型(岸边沼泽、农田附近沼泽、农田)泥炭层、表土层和潜育层中Fe2+、络合Fe及土壤相关理化指标进行分析。结果表明,土壤开垦后,与岸边天然沼泽相比,农田附近沼泽及农田土壤Fe2+、络合Fe含量整体上呈降低趋势,显示开垦促进了土壤有机碳损失,降低了土壤Fe活性。不同土地利用类型土壤各层中络合Fe与土壤TOC相关性显著,表明TOC是影响土壤Fe活化的重要因子。研究结果有助于深入了解土地利用状况变化对土壤Fe活性的影响,进而为耕地的合理开垦提供一定的理论依据。

基于SEBAL模型的别拉洪河流域典型生态系统蒸散量估算

蒸散发是水量平衡和能量平衡的重要环节,传统的计算方法只能以点为基础进行计算。为排除蒸散发空间变异特性的影响,在遥感技术的基础上,引入了基于地表能量平衡原理的SEBAL模型,对别拉洪河流域典型生态系统的日蒸散情况进行了计算模拟,获取了相关地面特征参数及日蒸散量,并根据地表实测温度和涡度相关系统测量的蒸散量对遥感估算结果进行了验证,验证结果表明2008年三期估算结果的地表温度误差分别为1.57K、0.72K、1.73K左右,2006年一期估算蒸散量的误差为12.86%,说明SEBAL模型的精度能够满足蒸散量遥感估算的要求。在此基础上,结合土地利用数据分析了研究区不同土地利用方式下的蒸散量分布情况。结果表明不同土地利用下的日蒸散量并不相同,其中水体和植被覆盖较好的地区的蒸散量较高,而没有灌溉措施的旱田的蒸散量较低。不同生态系统日蒸散量的空间分布不仅和灌溉条件有一定关系,而且也受气候条件的制约。