基于增强回归树模型的三江源国家公园表层土壤储水及水源涵养功能的评估

三江源国家公园表层(0~30 cm)土壤水分性状是区域水源涵养功能及生态承载力评估的重要基础,但地面数据的缺乏限制了相关研究结果的准确性。以青海高原典型区域表层土壤水分的长期监测数据为基础,结合气温、降水、蒸散发、归一化植被指数、海拔、坡度和坡向等因子,构建了增强回归树模型以量化三江源国家公园表层土壤储水及其水源涵养功能。结果表明,三江源国家公园平均表层土壤现实储水量、有效储水量及水源涵养量分别为75.20±1.98、50.52±2.53及73.79±68.45 mm。在未考虑冰川冻土消融的情况下,区域平均最大、现实和最小产流量分别为47.75±65.75、-2.78±64.45和-30.48±65.16 mm。三江源国家公园表层土壤现实储水及水源涵养功能均呈现出从西北到东南逐渐升高的空间趋势,其总量分别为30.48亿t和50.80亿t,约79%集中于高寒草甸。研究结果可为三江源国家公园水资源承载力的评估和功能区划提供数据支撑。

增强回归树模型在青藏高原高寒灌丛通量数据插补中的应用

涡度相关技术连续观测的碳水通量是准确评估生态系统固碳持水等生态功能的重要基础数据,由于通量观测数据的缺失十分常见且比例较高,引入现代机器学习算法以发展缺失数据的插补方法对降低研究结果不确定性具有重要意义。该研究利用青藏高原东北隅高寒金露梅(Potentillafruticosa)灌丛已发布的2003-2005年水、热、CO_(2)通量数据集,结合气温、大气水汽压、风速、太阳短波辐射、表层土壤温度和表层土壤含水量等主要环境因子构建了增强回归树模型(BRT)以插补缺失通量数据,并与中国通量观测研究联盟(China FLUX)的数据序列进行了比对,以评估BRT在通量数据集成分析中的应用。BRT对大样本(N>10000)通量数据具有较好的模拟效果,观测值与模拟值的回归斜率为1.01-1.05(R^(2)>0.80)。BRT表明植被生长季(5-10月)白天30min净CO_(2)交换量(NEE)主要受控于太阳短波辐射和大气水汽压,二者对NEE变异的相对贡献之和为74.7%。表层土壤温度是生长季夜间及非生长季全天30minNEE的主要驱动因子,其相对贡献为68.5%。30min显热通量(H)和潜热通量(LE)均主要受控于太阳短波辐射(相对贡献大于58.6%)。BRT插补的30 min缺失通量数据均显著小于China FLUX的插补结果。除逐日NEE无显著差异外(p=0.14),BRT的逐日生态系统总交换(GEE)、生态系统呼吸(RES)、H和LE极显著小于ChinaFLUX的数据序列分别约17.5%、21.0%、2.7%和2.2%,但由于量级差异较小,二者具有较高的一致性(数据序列的回归斜率在0.95-1.17)。除逐月GEE和RES外,BRT的逐月NEE、H和LE与ChinaFLUX的数据序列无显著(p>0.09)差异。相对于ChinaFLUX数据插补方法,BRT不需要复杂的数学表达就可模拟主要环境因子的非线性作用特征,从而进行缺失通量数据的插补,是通量数据集成分析的一种可行方法。

农户参与森林碳汇经营管理意愿的影响因素分析——基于增强回归树(BRT)模型的实证研究

森林碳汇对于应对全球气候变化具有重要的意义。农户作为林业生产经营的主体,探寻农户参与森林碳汇的影响因素,对制定相应的调控措施具有积极的参考价值。本文基于江西省5大森林公园周边乡镇的453户农户的调查,利用调查所得数据,运用增强回归树(BRT)模型分析影响农户参与森林碳汇经营的各因素的影响差异及规律,结果表明:所调查地区的农户森林碳汇经营的意愿不太高,农户的森林碳汇经营管理程度有待加强;农户森林碳汇经营意愿主要受到森林碳汇经营管理预期和政府相关政策的影响,家庭特征次之,个人特征和森林碳汇认知水平较弱;未来信心、政策落实、成本态度、补偿形式、积极性影响、文化程度、碳汇功能认知是影响农户参与碳汇林经营管理的主要影响因素。

中国耕地补充与撂荒的空间关系识别及其失衡归因

研究目的:探究耕地补充与耕地撂荒的空间匹配关系,为耕地保护和开发提供科学依据。研究方法:遥感监测、空间自相关分析、空间失衡指数、地理探测器和增强回归树模型。研究结果:(1)近20年中国耕地年均补充263.22×10^(4) hm^(2),年均补充率为1.39%,集中分布于西北、东北和西南地区。耕地年均撂荒226.68×10^(4) hm^(2),年均撂荒率为1.19%,主要分布于黄河中游和西南地区。(2)耕地补充和耕地撂荒之间以轻度失衡和不失衡为主,但极度失衡和重度失衡的单元数量逐年增加。至2020年,中度、重度和极度失衡的单元占16.87%,主要分布在西北、黄河中游、西南和南部沿海地区。(3)高—高集聚和低—低集聚是耕地补充和撂荒失衡的主要空间集聚模式。其中,高—高集聚区集中在西北、黄河中游、西南和南部沿海地区,低—低集聚区集中在东北、长江中游、西南和北部沿海地区。(4)坡度和年平均降水量为耕地补充与撂荒空间失衡主要的自然资源驱动因子,非农从业人数、农业机械总动力是主要的社会经济驱动因子。研究结论:耕地补充和撂荒之间空间失衡具有复杂性且受当地自然条件和经济社会因素的交互影响,未来应基于不同的情景和目标综合确定最优的利用模式,为高质量耕地保护提供科学依据。

青海省陆地生态系统碳汇潜力及空间特征

青藏高原是中国陆地生态系统的一个重要的碳汇功能区,但其碳汇强度及潜力的估算存在很大的差异,不利于区域碳中和目标的实现。基于涡度相关技术观测的原生高寒草地生态系统CO_(2)通量的40个站点年数据,结合2000年~2018年的年均气温、年均降水和年最大归一化植被指数(NDVIm)等因子,构建增强回归树模型以研究青海省陆地生态系统碳汇潜力及空间特征。结果表明增强回归树模型能够较好地模拟原生高寒草地碳汇强度的时空变异(R2=0.61),碳汇强度的观测值与模拟值的均方根误差和平均绝对误差分别为33.78 g C/m^(2)和26.63 g C/m^(2)。年均气温和NDVIm是高寒草地碳汇强度时空变异的主要影响因子,二者的相对贡献分别为48.6%和39.0%。青海省陆地生态系统每年的碳汇潜力平均为44.82±22.57 g C/m^(2)(平均值±标准差),高值区集中在海北州的中部及黄南州、果洛州和玉树州的东南部,低值区分布在海西州、海南州和海东市。青海省陆地生态系统每年的碳汇潜力总和为16.60 Mt C,其中高寒草甸和高寒草原分别为11.48 Mt C和3.13 Mt C,是青海省碳汇功能维持和提升的重点保育对象。研究结果可为青海省陆地生态系统的功能评估及率先实现碳中和目标提供数据支撑。

毛乌素沙地沙蒿凝结水形成规律及其对水均衡的影响

凝结水是干旱半干旱区重要的补给水源,为了探究毛乌素沙地典型植被沙蒿凝结水的形成过程,定量化凝结水量,分析气象因素对凝结水的形成贡献,评价沙蒿凝结水量对水均衡的影响,该研究在毛乌素沙地基于大型称重式蒸渗仪开展了沙蒿凝结水的实时动态观测研究。研究结果表明,沙蒿年凝结水生成量为47.1 mm,占年降水量的19.6%,且寒冷的月份凝结水量高于温暖月份。空气温度与地表温度之差及相对湿度的大小是凝结水形成的重要影响因素。通过增强回归树模型的结果发现,相对湿度对凝结水形成的贡献率最高,为43.4%。考虑沙蒿凝结水量,水均衡方程的误差能够降至5.7%,可提高水资源评价时的精度。该研究可为干旱半干旱地区精确评价水资源量提供重要依据,同时也将深化沙蒿条件下凝结水对水循环影响的认识,为旱区植被生态系统的保护提供了科学依据。

1982—2015年青藏高原植被变化的主导环境因子

近几十年中随着全球气候环境变化,青藏高原处于变暖变湿过程之中,植被生长发生了显著变化。基于卫星遥感归一化植被指数(NDVI),采用增强回归树模型(BRT)定量分析了1982—2015年影响青藏高原植被生长变化的主要环境因子的相对重要性。结果表明:(1)整个青藏高原生长季(6—9月份)空间平均NDVI和降水呈上升趋势(1.265×10^(-4)a^(-1)和0.746 mm/a,P>0.05);温度和土壤湿度呈现显著增加趋势(0.048℃/a和3.954×10^(-4)a^(-1),P<0.01);向下短波辐射显著减小(-0.070 W m^(-2)a^(-1),P<0.01)。(2)青藏高原34.0%地区NDVI表现出显著增加趋势,主要分布在青藏高原北部大部分地区和西部部分区域;9.2%地区NDVI呈显著减小趋势,主要位于青藏高原东部地区。(3)土壤湿度、年均温、年降水和向下短波辐射分别解释了生长季NDVI变化的42%,19%,10%和9%。(4)土壤湿度、年均温、年降水和向下短波辐射对青藏高原植被生长动态影响的相对大小具有明显的空间差异特征。温度上升是青藏高原东北部和中部部分地区NDVI变化的首要因素(相对贡献率>40%),而土壤湿度增加是青藏高原西南部及东南部分地区NDVI变化的主要原因(相对贡献率>50%)。总体上,温度上升及由此所导致的冰冻圈消融引起的土壤含水量上升是近几十年青藏高原植被生长动态快速变化的主要原因。

气候变化背景下江西省林火空间预测

林火是森林生态系统中重要的干扰因子之一,深刻地影响森林景观结构和功能。在全球气候化背景下,揭示气候变化对林火空间分布格局的影响,可为林火管理和防火资源分配提供科学指导。因此,基于江西省2001—2015年MODIS火影像数据(MCD14ML)和年均气温、年均降水量、植被、地形、人口密度、距道路距离、距居民点距离7个因子数据,利用增强回归树模型:(1)分析林火发生影响因子的相对重要性及其边际效应;(2)将GFDL-CM3和GISS-E2-R气候变化模式中的年均气温和年均降水量作为未来的气象数据,在3个温室气体排放量情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下,对2050年(2041—2060的平均值)和2070年(2061—2080的平均值)江西省林火分布进行预测,生成林火发生概率图。并采用受试者工作特征(ROC曲线)和混淆矩阵评估模型预测的精度。研究结果表明:(1)年均气温和海拔与江西省林火发生的相关性较强,年均降水量、居民点距离、人口密度、道路距离与林火发生的相关性较弱,但是与林火发生密切相关的如降水、风速等也应重点关注;(2)训练数据(70%)和验证数据(30%)的AUC值(ROC曲线下面积值)均为0.736,混淆矩阵对火点预测的正确率为67.8%,表明模型能够较好地预测研究区林火的发生;(3)在RCP8.5排放情景中林火发生的增幅最明显,其增幅较大的区域由赣南向赣北移动;(4)未来2050年和2070年林火发生与当前气候(2001—2015年)下相比,赣州市、鹰潭市的增幅较为明显,其他区域不明显。江西省各林业管理部门要加强林火高发区及潜在发生区的森林监测和管理,加大防火宣传力度,提升民众的森林防火意识。

1952年以来我国大豆单产变异特征及其影响因素研究

近几十年来,我国大豆产需缺口不断扩大,提升大豆单产水平已成为当前提高大豆总产量的首要可行举措。然而,影响我国大豆单产的驱动因子及其地域空间差异特征并不明晰。本文通过搜集1952年、1965年、1978年、1990年、2000年、2010年和2017年的全国各省市农业统计年鉴等数据,从大豆种植的管理措施、自然因素、科技水平、社会因素、经济因素等方面选取与大豆生产密切相关的13个因子,以大豆单产作为目标变量构建增强回归树模型,量化各因子的相对重要性及其与大豆单产之间的关系,分析大豆单产的变异特征,揭示全国尺度及4个大豆主产区之间的大豆单产驱动力时空分异特征。研究结果表明:1)各年份的大豆单产变异系数为34.1%~73.2%,表明全国各地市大豆单产之间存在较大的差异。本研究构建的增强回归树模型可有效解释43.3%的大豆单产变异性,并可量化揭示各因子与大豆单产之间的非线性关系。2)1952年以来影响我国大豆单产水平的最重要因素依次为大豆播种面积占农作物总种植面积的百分比(相对重要性为20.9%)、文盲率(18.9%)、每公顷化肥(折纯)施用量(10.7%)。3)不同主产区的大豆单产核心驱动力存在空间差异,北方春大豆区的最重要因素为每公顷农业机械总动力(13.1%)、文盲率(11.8%),黄淮海流域夏大豆区的最重要因素为每公顷化肥(折纯)施用量(25.6%)、每公顷农药(折纯)施用量(18.4%),长江流域春夏大豆区的最重要因素为研发支出占地区生产总值的百分比(21.5%)、有效灌溉面积占农作物播种面积的百分比(14.3%),南方多熟大豆区的最重要因素为每公顷化肥(折纯)施用量(22.7%)、第一产业占地区生产总值的百分比(13.3%)。4)大豆播种面积占农作物总播种面积的百分比对于全时期、改革开放前、改革开放后3个时期均是影响大豆单产最重要的因子,改革开放前其他重要的因子包括文盲率和每公顷化肥(折纯)施用量,改革开放后则包括每公顷农业机械总动力和年均温。总之,我国各大豆主产区需合理施用化肥和农药,努力提高机械化水平和农业生产者的知识水平,本研究结果可为各省市采取有效措施提升大豆单产水平提供科学依据。

乌江流域土地利用变化的自然因子

自然因素是引起典型山地流域土地利用变化的主要原因,乌江流域作为典型山地流域,明确各自然因子在乌江流域土地利用类型转变中的贡献率,找到关键性驱动因子,从而为合理调整土地利用布局提供借鉴作用。以乌江流域为研究对象,基于时空性和整体性,采用2000年、2010年和2020年三期土地利用数据,综合各自然要素,利用增强回归树模型来分析土地利用变化的自然因子。结果表明:(1)2000-2020年乌江流域土地利用类型变化表现在,林地、灌木地、水体和人造地表面积比重明显增加,耕地、湿地面积显著减少,草地面积变化呈稳定趋势。(2)2000年和2020年对比发现乌江流域中部水体面积扩大,北部林地面积有所增加,东部耕地面积大幅度缩减。草地和灌木地空间变化不明显,呈嵌入式分布。人造地表以东南、西南、东北和西北部增加最为明显。(3)从贡献率方面考虑,降水对草地变化的贡献率最大,坡度对耕地的影响最大,植被类型对林地影响最大,影响湿地最大的自然驱动因子是坡度,气温是制约灌木地发展的最大自然因子,土壤类型对水体变化的贡献率最大,坡度是人造地表变化最大的自然驱动因子。草地变化的特征因子主要是降水、植被类型和气温;耕地变化特征因子分别是坡度、高程和气温;林地变化的特征因子是植被类型、高程和气温;湿地变化的特征因子是坡度;灌木地变化的特征因子是气温、土壤类型和植被类型;水体变化的特征因子是土壤类型和植被类型;人造地表变化的特征因子是坡度和植被类型。

煤矸石对矿区土壤特性与植物生长的影响

本文通过室内和室外试验,将不同含量(10%、20%、30%、40%和50%)、不同粒径(0~2、2~5、5~8和8~10 mm)的煤矸石与土壤进行复配,形成具有不同容重(1.3、1.35、1.4、1.45和1.5 g·cm^(-3))的新构土壤,探究土壤重构方式对新构土壤水分、团聚体结构稳定性以及黑麦草、紫苜蓿和白车轴草生长特征的影响。结果表明:土壤饱和含水量(SW)、毛管含水量(CW)和田间持水量(FC)随煤矸石含量、粒径和土壤容重增加而减小。>0.25 mm粒径土壤团聚体(R0.25)、平均重量直径(MWD)和几何平均直径(GMD)随煤矸石粒径增加大体呈先增加后减少的变化趋势,在煤矸石粒径为2~5 mm达到峰值;R0.25、MWD和GMD与煤矸石含量呈显著负相关。基于增强回归树(BRT)模型,煤矸石含量对SW、CW和FC的影响较大,对其变异贡献率分别为59.3%、67.0%和40.3%;煤矸石粒径对R0.25、MWD和GMD的影响最大,对其变异贡献率分别为44.7%、32.3%和62.1%;煤矸石含量对黑麦草、紫苜蓿和白车轴草生长的影响较大,分别可解释其49.9%、17.4%和10.3%的变异。煤矸石含量为30%和粒径为5~8 mm的土壤重构方式下供试植物生长较好。表明煤矸石能够改变新构土壤水分和团聚体结构稳定性,矿区生态修复可优选煤矸石含量为30%和粒径为5~8 mm的土壤重构方式。

渭河流域2005-2015年肾综合征出血热流行特征及环境危险因素分析

目的了解渭河流域2005-2015年肾综合征出血热（HFRS）流行情况，评估影响HFRS空间分布差异的环境因素。方法通过“中国疾病预防控制信息系统”收集2005-2015年渭河流域HFRS个案资料，统计描述HFRS流行特征；应用增强回归树模型在5kmX5km栅格尺度上分析引起疾病地理分布差异的主要因素。结果2005--2015年，渭河流域共报告HFRS病例18629例，年均发病率为7．24／10万，2012年HFRS发病率最高，达15．18／10万；HFRS高发区域主要集中在西安市、渭南市等渭河中下游地区；患者年龄集中在16-60岁，但2010年后，〉60岁年龄组的发病率超过其他年龄组。增强回归树模型显示区域内建筑用地和农田面积覆盖百分比、海拔高度等因素对HFRS地域分布有较高贡献度。结论渭河流域HFRS流行特征发生显著变化，〉60岁老年人成为发病率最高的人群；建筑用地、农田、海拔高度等环境因素对渭河流域HFRS空间分布发挥着重要影响作用。

盐城黄海湿地丹顶鹤越冬生境质量评估与管理对策研究

江苏省盐城市黄海湿地是丹顶鹤(Grus japonensis)西线迁徙种群的主要越冬地。由于黄海湿地在不断萎缩,水鸟的食物资源逐渐减少,丹顶鹤越冬种群有集中于江苏盐城湿地珍禽国家级自然保护区的核心区内越冬的趋势。采用增强回归树模型,评估了丹顶鹤越冬生境质量,分析了丹顶鹤越冬生境质量的影响因素,构建了丹顶鹤越冬生境质量管理概念模型,提出了丹顶鹤越冬生境质量管理的对策和建议,以期为有效保护丹顶鹤越冬种群及其越冬栖息地提供科学依据。底栖动物是越冬丹顶鹤的主要食物来源,丹顶鹤越冬生境中底栖动物量的变化本质上是互花米草(Spartina alterniflora)入侵改变了滨海湿地的生态过程,减少了越冬丹顶鹤食物的丰富度和可利用量,因此,在越冬丹顶鹤食物丰富度管理对策方面,提出以恢复水文过程为核心的滨海湿地生态过程恢复。在食物可获取性管理方面,可以通过有效管理人工管理区和自然生境区的芦苇(Phragmites australis)覆盖度和高度,提高越冬丹顶鹤食物的可获取性;同时,在自然生境区,防止自然湿地流失,控制互花米草向陆地扩张速度,恢复碱蓬(Suaeda glauca)生境结构。

PM2.5与土地利用类型关系的四季差异分析:以潍坊市为例

土地利用类型可显著影响PM2.5的污染浓度,研究两者间的关系,对于大气污染治理具有重要意义。目前现有研究大多基于回归模型分析土地利用类型,在年尺度上对PM2.5的固定影响,而土地利用类型与PM2.5之间关系复杂,且在不同季节影响力度也不尽相同。基于此,利用增强回归树定量化探讨了不同季节土地利用类型对PM2.5浓度影响的贡献率,结果表明:土地利用类型在不同季节中对PM2.5浓度影响存在显著差异,春、夏、秋、冬四季的主导因素分别为支路(27.37%)、次干路(19.17%)、植被覆盖面(37.23%)、建设用地(86.37%)。此外,根据不同季节各土地利用类型对PM2.5的影响力变化曲线,提供了在优化绿化建设布局和加强交通管控力度两方面的量化指标,可为潍坊市PM2.5污染治理提供规划参考。