洪河自然保护区典型湿地植物群落组成及物种多样性梯度变化

以洪河自然保护区两类典型湿地——河漫滩湿地与碟形洼地湿地的植物群落为研究对象,探讨其物种组成及物种多样性的梯度变化规律。结果表明,由沼泽至岛状林的梯度上:(1)各群落建群种、优势种和伴生种的种类及其优势度,地表覆盖藓类等组成特征均变化明显;(2)群落的物种丰富度呈逐渐增加格局,丰富度指数分别为26、41、51、68和82;(3)群落的α多样性的变化格局与丰富度格局不太一致,Shannon-Wiener多样性与Pielou均匀度的变化格局基本一致,呈不规则"N"型格局,Simpson优势度的变化格局正好与它们相反,呈不规则倒"N"型格局;上述格局的两个"拐点"出现在沼泽化草甸群落和湿草甸群落中;(4)群落的β多样性——相异性系数和Cody指数均呈先降后升的格局,二者的最小值出现在沼泽化草甸群落和湿草甸群落之间,最大值出现在灌丛草甸和岛状林群落之间;研究认为,典型湿地植物群落物种组成和物种丰富度的梯度变化主要于生境的变化有关,α多样性的变化格局主要与生境的变化和优势种的生物学特性有关,β多样性的格局的原因比较复杂,尚需进一步探讨。

洪河自然保护区乌拉苔草生物量高光谱遥感估算模型

尝试用不同方法构建洪河自然保护区湿地植被乌拉苔草（Carex meyeriana）的高光谱植被指数，建立水上鲜／干生物量高光谱估算模型，并比较了不同模型的反演精度。通过实测不同覆盖度和水深状况下乌拉苔草的冠层高光谱反射率与水上生物量的数据，采用高光谱可见光-近红外波段及其微分光谱波段（350—1050nm）逐波段构建FNDVI、FRVI、FDVI、FDNDVI、FDRVI、FDDVI植被指数，分别找出与水上鲜生物量和干生物量具有最佳相关性波段组合的植被指数，建立乌拉苔草水上生物量的最佳估算模型，并对比分析了反射率光谱植被指数（FNDVI、FRVI、FDVI）模型和微分光谱植被指数（FDNDVI、FDRVI、FDDVI）模型的反演精度。结果显示，微分光谱与乌拉苔草水上生物量的相关性比反射率光谱好；微分光谱植被指数与乌拉苔草水上生物量的相关性比反射率光谱植被指数好，尤其以微分光谱植被指数FDRVI与FDNDVI建立的二次函数模型反演乌拉苔草的水上鲜生物量和干生物量的效果最好，精度分别达74．9％、71．4％，其均方根误差分别为0．0744和0．0262，通过了P〈0．01极显著验证。这表明，采用微分光谱植被指数FDRVI、FDNDVI对乌拉苔草水上鲜生物量和干生物量的估算可以取得较高的预测精度。

洪河自然保护区春秋季节鸟类多样性比较

1995年和2004年,对洪河自然保护区春、秋季节不同生境类型(林地、灌丛、草甸)鸟类多样性进行了统计和分析。两年对35个样方进行了3640次观察,共记录到鸟类96种5948只,种群密度为1．8286只/hm^2。其中：春季记录到3712只,秋季记录到2236只。鸟类多样性表现为：春季(H=3．9254)＞秋季(H=3．5934)；3种生境中鸟类多样性为草句＞灌丛＞林地。1995年春季,不同生境类型中鸟类多样性指数：林地4．2745,灌丛4．3023,草甸4．6120；秋季多样性指数：林地3．0933,灌丛3．9608,草甸3．8851。2004年春季,不同生境类型中鸟类多样性指数：林地3．5958,灌丛3．3835,草甸3．8338；秋季多样性指数：林地3．1839,灌丛3．6482,草甸3．7888。1995年各生境多样性指数均高于2004年。两年鸟类均匀性指数表现为秋季(E=0．8014)＞春季(E=0．7750)；3种生境中鸟类均匀性指数表现为草甸(E=0．8401)＞灌丛(E=0．7872)＞林地(E=0．7373)。1995年鸟类均匀性指数为：春季(E=0．7858)＞秋季(E=0．7679)；不同生境类型鸟类均匀性指数为草甸(E=0．8255)＞灌丛(E=0．7850)＞林地(E=0．7202)；2004年鸟类均匀性指数为：秋季(E=0．8348)＞春季(E=0．7641),各生境类型鸟类均匀性指数为草甸(E=0．8547)＞灌丛(E=0．7893)＞林地(E=0．7544)。2004年鸟类均匀性指数(E=0．7995)高于1995年(E=0．7769)。

洪河自然保护区湿地主要植被类型物种多样性与表层土壤性质的相关性研究

对洪河湿地主要植被类型物种多样性特征、土壤性质特征及二者之间的相互关系进行了研究。结果表明:按沼泽—沼泽化草甸—湿草甸—灌丛草甸—岛状林的序列,物种丰富度呈逐渐增加的变化格局,物种多样性、均匀度呈先下降后上升的格局,优势度呈先上升后下降的格局;而土壤性质特征则呈不规则变化格局。植物物种多样性与土壤性质之间只有均匀度与速效氮之间存在着极显著正相关,其他均无显著相关。这说明在洪河湿地,土壤性质不是决定上述序列的植被类型的物种多样性的主要因素,而土壤速效氮含量是影响物种均匀度的关键因素,同时,对其他物种多样性特征也有一定影响。

基于WebGis的自然保护区地理信息系统应用探讨——以洪河自然保护区为例

对WebGis的含义与发展,WebGis在自然保护区的资源保护和管理等工作中的应用进行了论述;对洪河自然保护区的WebGis的应用研究提出了初步建议。

洪河自然保护区丹顶鹤秋季觅食生境特征

于2005年10月2日至10月21日采用生境因子测定法对洪河自然保护区秋季丹顶鹤的觅食地样方生境因子(植被高度、植被密度、植被盖度、水深、水流、人为干扰等)进行了测定。对野外调查数据采用标准差分析以及平均值比较等数学方法处理,结论如下:丹顶鹤喜好在植被高度60～120cm,植被盖度低于75%,植被密度在600棵/m2,距人类活动场所的距离大于500m左右的生境中觅食。

洪河自然保护区春秋季鸟类多样性比较研究

对洪河自然保护区春秋两季不同生境类型 (林地、灌丛、草甸 )的鸟类多样性进行了统计和分析 ;其鸟类多样性春季较秋季突出 ;3种生境中 ,草甸的鸟类最为多样性 ,灌丛次之 。

洪河自然保护区杨桦林植物多样性及保护

杨桦林是洪河自然保护区常见的次生林 ,在不同的立地条件下单独形成山杨或白桦纯林 ,也可二者混交形成杨桦林。为过渡林相 ,在有种源或人工引入红松的情况下 ,将逐渐恢复成地带性的红松针阔混交林。现存面积 673 4 1hm2 ,占林地面积的 4 0 % ,组成植物 153种 ,隶属于 51科 10

洪河自然保护区东方白鹳人工招引及种群恢复的研究

笔者于１９９２年２月－６月，１９９５年２月－６月在洪河自然保护区进行了东方白鹤数量调查，人工招引及种群恢复研究。目前保护区内仅余一天然巢。两年共建人工巢１６个，已被利用６巢，利用率为３７．５％。同时将建立濒危鸟类种群繁殖、恢复基地，恢复、扩大野生种群。

湿地生态系统保护与修复探讨——以洪河自然保护区为例

文章通过对黑龙江省洪河湿地自然保护区的现状进行实地调查及湿地成因分析,并针对洪河湿地自然保护区缺水严重、湿地退化,水生生态系统受到一定程度的破坏,局部地方沼泽已经向干草甸演替等问题,依据生态学原理通过工程措施、调节措施、管理及监测措施对洪河湿地自然保护区水生生态系统进行保护与修复。

基于东方白鹳生境的洪河自然保护区生态评价

湿地生态环境的保护对改善濒危物种的生存环境质量至关重要,而建立具有针对性、合理性的评价指标体系势在必行。本文以洪河自然保护区为例,针对东方白鹳栖息生境、觅食生境、景观生境和应急觅食生境,基于压力-状态-响应模型构建了具有针对性的洪河自然保护区湿地生态脆弱性评价体系,并利用综合评价法对2013年洪河自然保护区湿地生态进行了脆弱性评价。评价结果表明:2013年洪河自然保护区湿地的生态脆弱性为潜在脆弱,保护区内生态环境质量良好,这与政府对保护区的管理、发展以及人们的保护意识提高密切相关。

洪河自然保护区东方白鹳孵化期行为研究

对黑龙江洪河国家级自然保护区东方白鹳觅食、理羽、静栖、游走、警戒、孵化、翻卵、晾卵及补巢等行为进行观察记录,确定洪河保护区东方白鹳孵化期各行为时间分配,及在不同天气下东方白鹳行为特征。在整个孵化期间,用于繁殖的时间比例最高,占51.04%(其中孵化43.54%,翻卵、晾卵7.50%),觅食26.88%次之,其他依次为游走6.25%、静栖6.11%、理羽4.86%、警戒2.71%和补巢2.15%;雌性东方白鹳孵化时间占所有行为时间的55.47%,由于雌性东方白鹳产卵后主要负责孵化,孵化期的运动量明显减少,游走仅为雄性的42.86%;阴雨天或者大风天会对东方白鹳的行为产生影响,天气(晴、阴雨和大风)和晾卵(r=0.084,P<0.01)、孵化(r=-0.521,P<0.01)行为显著相关。

洪河自然保护区动物物种多样性现状及保护

黑龙江省洪河国家级自然保护区属沼泽湿地类型的自然保护区：区内有脊椎动物３０目７１科２８３种．其中鱼类２５种．两栖类８种．爬行类３种、鸟类２１４种．兽类３３种。含国家级保护动物５１种．省级重点保护动物４４种。

洪河自然保护区水资源环境变化分析

从水资源环境变化、地下水过量开采和周边水利工程3方面入手,分析了洪河自然保护区水资源日趋干涸的原因。

AutoCAD在洪河自然保护区面积求算中的应用

介绍一种运用 Auto CAD程序进行土地面积求算的方法及利用该方法求算洪河国家级自然保护区总体面积和不同类型土地面积的实践 ,并利用以往的称重面积求算法对 Auto CAD求算法进行了验证分析。结果表明 ,利用 Auto CAD求算既简便 ,又准确。

洪河自然保护区水资源退化原因及生态需水分析

黑龙江省洪河保护区水资源短缺日趋严重,恢复和管理好其水资源已成为关注保护区的焦点。科学地分析该保护区水资源的退化原因,并对其生态需水过程与需求量进行分析与计算,是水资源恢复与管理的一项重要基础工作。

遗传算法优化的支持向量机湿地遥感分类——以洪河国家级自然保护区为例

湿地遥感分类作为湿地管理、监测与评价的重要手段,受到了广泛的关注。遗传算法(GA)借鉴了生物进化规律进行启发式搜索寻优,支持向量机(SVM)是一种新型的空间数据挖掘方法,二者相结合可以发挥各自的优势,寻找到支持向量机的全局最优参数,从而较准确地对湿地进行遥感分类。以洪河自然保护区为例,采用遗传算法优化的支持向量机方法进行了湿地遥感分类研究。同格网搜索下的支持向量机湿地遥感分类及最大似然监督分类对比,结果表明,遗传算法优化较格网搜索方式总精度提高了7.29%,较最大似然监督分类提高了12.06%,方法改善了沼泽、草地与裸地三种地物间的区分,是湿地遥感分类的有效手段。

基于深度学习的洪河保护区沼泽湿地分类研究

本文以黑龙江省洪河保护区为研究区,选取OHS高光谱数据为数据源,采用深度学习SegNet网络模型和随机森林机器学习算法进行沼泽湿地遥感分类定量研究对比分析,SegNet网络模型由encoder和decoder两部分组成,encoder模型是沿用VGG16对物体信息进行解析,再由decoder将解析后的信息对应成最终的图形模型。结果表明,基于深度学习方法的信息提取精度0.903优于随机森林RF算法0.837,制图效果更好,能更深层次地挖掘高光谱数据包含的深层信息,精准表示洪河自然保护区内部结构的空间分布格局,为湿地保护提供一定的参考。

洪河国家级自然保护区湿地生境安全保护

洪河国家级自然保护区在 2 0 0 2年被列入国际重要湿地 ,该区保存了三江平原原始湿地生态系统的完整性 ,是三江平原原始湿地景观的一个“缩影”,是我国重要的天然基因库之一。然而 ,由于长期以来人为活动的影响 ,导致该区生态环境面临严重威胁。在具体分析洪河保护区湿地的生态环境现状及存在问题的基础上 ,提出了相应的生态环境安全保护对策。