外来木本植物入侵的生态预测与风险评价综述

外来植物引种导致的入侵已经成为当前生物多样性保育和引种工作面临的一个紧要研究课题。综述了木本植物入侵的生态预测和生态风险评价方面的国内外相关研究进展。首先介绍了目前国内外木本植物引种的概况,对木本植物入侵的生态预测基本原理做了较为详细的总结。目前比较被认可的生态预测途径主要包括编辑入侵植物名录利用入侵历史纪录预测、物种特征作为入侵的预测指标、繁殖体压力作为建群概率的决定性因素、环境匹配作为入侵潜力的预测工具及专家意见等,并对物种特征进行了归类和分析。物种特征指标主要包括物种的繁殖和快速生长性状指标、对入侵地区局部条件和干扰体系的适应性指标、生物地理分布指标等,并指出在生态预测中单独使用这些指标是不严谨的,而应当多途径互相结合验证。同时还简介了WRA等几个应用较为广泛的实用性植物入侵风险评价系统。分析了目前国内外在木本植物入侵的生态预测方面面临的一些困难,包括入侵机理的复杂性导致的预测难度增大和可信性下降,所用数据库标准的不统一和更新的困难等,指出在进行木本植物引种的生态预测和风险评价研究的同时,必须加强相关法律法规建设,重视入侵机理研究,完善相关的数据库。出于实际情况的限制,可以借鉴国际上实用性杂草风险分析和有害生物风险分析的方法,逐步建立我国的入侵风险评价系统,以满足目前对木本植物入侵的预测和风险评价的需求。

基于生态信息诊断框架的杉木人工林生物量生态预测研究

森林生物量会直接影响森林生态系统服务的评估。如何运用景感生态学,准确预测区域尺度下森林生物量的时空演变趋势,是关乎国家重大方针政策制定和生态产业体系建设的关键性战略课题。本研究目的是构建一套生态信息诊断框架,优化趋善化模型(3PG2模型)结构,解决由于模型结构设计所导致在森林景感营造过程中生态预测的不确定性。以杉木林分布广泛的福建南靖县为研究区域,选择合适的阈值范围和空间统计分析识别出模拟生物量的不确定性区域,构建包含Geogdetector软件、遗传技术和计算机程序3个部分组成的生态信息诊断框架,使用Geogdetector软件阐明多重因素交互作用对模型模拟的影响及机理,采用遗传技术优化模型结构以提升模拟精度,运用计算机程序和3PG2模型准确预测区域尺度杉木林生物量的时空演变趋势。结果表明:林龄是导致3PG2模型生物量模拟结果不确定性的主导因素。通过景感生态学(谜码数据和趋善化模型)构建的生态信息诊断框架可以准确预测森林生物量,实现区域尺度上的可持续森林管理。

生态预测的双层通信网络模型

假设人口增长和人类文明是生态退化的主要驱动因素,结合福雷斯特世界动力学模型,利用机器学习的方法,建立了双层通信网络模型(TCNM)来研究生态退化的问题。

景观变化的生态风险评价与预测——以河南省洛阳市为例

基于2000年、2010年、2020年遥感数据,对洛阳市景观格局和景观生态风险的时空分布与动态特征进行评价、分析与预测。结果表明:(1)2000—2020年洛阳市以林地耕地为优势景观,建设用地、林地和耕地的转移幅度较大;整体景观格局特征变化稳定,其中南部和北部的耕地与建设用地破碎度和复杂程度升高,中部林地的聚集度和优势度升高。(2)洛阳市景观生态风险水平整体较高,风险等级分布较为稳定,2000—2020年风险变化呈先增后减趋势,当前恶化区主要分布在南部的水源、水库以及自然保护地周边,预测2030年风险恶化区将主要分布在黄河流域以及洛河、伊河流域两侧的耕地地区。(3)研究区景观生态风险空间分布存在显著正自相关性且聚集性不断减弱;自然条件为2020年风险空间分异的主要驱动因素,其中海拔、气温、坡度因子解释力较高。(4)南部林地为风险滞后区,风险降低缓慢;中部耕地为稳定高风险区;北部建成区和黄河下游区域为风险频变区。

《昆虫生态与预测预报》课程教学方法改革与实践

昆虫生态与预测预报是我国高等院校植物保护专业课程体系中集理论性和实践性于一体的重要专业课。随着海南自贸港和国家生态文明试验区(海南)建设的推进,生态文明建设对高校人才培养提出了新的要求。在这种背景下如何更好地开展该课程的教学工作,是教学人员在实践中需不断探索的主题。本文结合海南大学昆虫生态与预测预报课程的理论与实践教学现状,探索自贸港生态文明建设背景下昆虫生态与预测预报课程教学改革方案与实践途径。

基于RSEI和ANN-CA-Markov模型的伊宁市生态环境质量动态监测及预测研究

伊宁市位于中国新疆西北边陲伊犁河谷内,土地肥沃,水资源和生物资源丰富,具有发展农、林、牧业的优越自然条件,但由于城市化进程过快,导致生态遭受破坏,生态环境质量不断下降,因此依托遥感生态指数(Remote-sensing ecological index,RSEI)及ANN-CA-Markov模型,科学、合理地利用Landsat TM5/OLI-TIRS8遥感数据对开展伊宁市2006—2021年生态环境动态评价及预测具有重要意义。结果表明:(1)绿度和湿度对伊宁市生态水平具有正面影响,干度和热度对伊宁市生态水平具有负面影响,影响伊宁市生态环境质量的主要因素依次为绿度、热度、干度、湿度,符合伊犁河谷地区所表现出来的生态状况。(2)伊宁市RSEI平均值为0.451,总体处于中等水平,生态环境质量变化呈现两极逐渐缩小的趋势,但RSEI指标中等区域及较差区域的面积正在逐年增大,总体生态环境呈现稳中向差的发展趋势。(3)预计2026年和2031年伊宁市北坡地区生态得到一定程度改善,结合《新疆伊宁市城市2018—2035年总体规划》,城区在未来生态环境质量依旧保持在中等水平,城市将继续向外扩张,可耕地面积将继续减少。

减氮配施有机肥对燕麦土壤细菌群落特征影响与生态功能预测

为了探讨减氮配施有机肥处理下燕麦根际土壤细菌群落多样性的差异状况,以晋燕17号为试验材料,采用高通量测序技术,分析不施肥(CK)、仅施用尿素(T1,180 kg/hm^(2))和尿素与有机肥分别按照9∶1(T2)、8∶2(T3)、7∶3(T4)、6∶4(T5)和5∶5(T6)的比例配施等7个处理对土壤养分状况和细菌群落多样性的影响,并利用PICRUSt法预测其生态功能。结果表明,减氮配施有机肥处理下,随着有机肥添加比例的增加,土壤中有机质含量逐渐增加,且在T6处理时达到最大(14.86 g/kg),籽粒产量在T4处理下达到最高(4357.61 kg/hm2);与不施有机肥土壤相比,增施有机肥后显著提升了变形菌门、厚壁菌门的相对丰度,丰度前5的优势细菌门依次为变形菌门、厚壁菌门、拟杆菌门、放线菌门、绿弯菌门;影响燕麦田土壤细菌群落结构的主要环境因子是速效氮(AN)、有机质(OM)、速效钾(AK)、全氮(TN)。PICRUSt预测结果表明,减氮配施有机肥后明显降低了土壤细菌细胞转化功能基因的丰度,明显增加了生物体系统功能基因的丰度。综上,T4处理(126 kg/hm2尿素+54 kg/hm2有机肥)下生物产量最高,且其优势菌群更有利于土壤的可持续生产。

海洋生态系统及海岸工程生态影响预测模型研究进展

对海洋生态系统的研究已形成了以实验观测为基础、建立生态模型的方法。文章对已有的海洋生态模型研究成果进行了归纳总结,认为初级生产力模型是纯生态模型的主要发展方向,综合考虑物理生化作用的生态系统动力学模型将是未来海洋生态研究的必然趋势。同时,由于我国大规模海岸工程建设对近岸海域生态系统造成了较大影响,而相关的生态影响预测模型研究较少,为有效预测评价海岸工程建设对近岸海域生态系统的影响,进一步深入研究海岸工程建设对近岸海洋生态影响预测模型将显得尤为重要。

区域植被恢复对生态安全的影响预测——以岷江上游干旱河谷为例

退化生态系统恢复是保障区域生态安全的重要途径之一。在生态系统结构功能严重受损,威胁到区域生态安全时,通过引入物种进行主动的植被恢复可以有效地加速生态系统恢复进程,维护区域生态安全。但是区域尺度的植被恢复是一项规模浩大的工程,其效果和影响难以立即显现。为了评估区域植被恢复的生态风险,根据岷江上游干旱河谷区域植被恢复格局的设计结果,预测了区域植被恢复对生态安全的影响。通过对比分析现状植被盖度及生物多样性与植被恢复格局预测结果的差异,对区域植被恢复的效果进行评价,认为尽管植被恢复格局设计使部分区域生物多样性下降,但它整体提高了地表植被覆盖度,增强了抵御土壤侵蚀的能力,对保障区域生态安全具有积极的效果。

基于灰色神经网络模型的水资源生态足迹预测——以广西为例

水资源利用评价与趋势预测是当前水资源研究的热点问题。运用生态足迹方法计算了广西1997~2014年的水资源生态足迹、水资源生态承载力和水资源生态盈余,在此基础上,采用灰色神经网络模型进行动态模拟并预测其2015~2019年的发展趋势。结果表明:1 1997~2014年,广西人均水资源生态足迹和水资源生态承载力总体均呈下降态势,但前者的降幅明显小于后者;历年水资源均表现为生态盈余但总体呈下降走势,表明该地区水资源利用处于可持续状态但面临逐渐转向不可持续的威胁。2 2015~2019年的人均水资源生态足迹将维持在0.9~1.1 hm^2左右,其走向是先升后降;人均水资源生态承载力将保持在1.8~2.3hm^2左右,波动明显;人均水资源生态盈余介于0.7~1.3 hm^2之间,水资源利用仍将处于可持续状态,但可持续开发利用空间相较之前明显缩小。3与常用的灰色模型相比,灰色神经网络模型模拟精度具备明显优势并具有很强的内插拟合能力和较好的外推预测能力,可应用于同类问题的预测分析。

基于GIS和RBF的城郊区生态安全评价及变化趋势预测——以成都市龙泉驿区为例

以成都市龙泉驿区为研究区,基于PSR模型构建区域生态安全评价指标体系,在GIS空间分析方法中嵌入综合评价指数模型,对2000-2014年研究区生态安全空间状况进行评价,在此基础上集成RBF神经网络和克里格插值法,提出一种生态安全空间变化预测方法,对2015-2028年研究区生态安全空间变化进行预测。结果表明:2000-2014年,研究区生态安全状况呈现恶化态势,整个区域主要处于风险、敏感、良好3种生态安全状态,大部分区域生态安全水平较低;2015-2028年,敏感安全水平以下区域占比多年均值上升至62.45%,区域生态安全严峻形势不会得到根本转变,良好生态安全高等级区和风险生态安全低等级区将大幅缩减,绝大部分地区将处于敏感生态安全状态,未能摆脱生态安全威胁困境。RBF神经网络生态安全综合指数预测平均绝对误差和误差均方根多年均值小于0.05,较好地实现了研究区生态安全变化预测。

城市生态安全评价与预测模型研究

利用深圳等8个城市1992-2002年间资源环境状态、资源环境压力和人文环境响应3个子系统共21个指标,运用主成分分析法确定指标的权重,加权求8个城市不同年份生态安全指数值,再用逐步回归法构建不同显著水平的3个预测模型,并验证2002年的实证数据。研究结果显示:大连、深圳在不同年份内生态安全指数都较高,基本处于生态安全水平,上海与重庆的城市生态安全指数值最低;三个回归模型显示出非常相似的评价结果,并与PSR模型有相似的变化趋势,表明3个回归模型预测城市生态安全的结果是可靠的。

生态系统模拟与预测的人工神经网络模型方法

建立生态系统模拟预测模型十分重要 ,但往往又比较困难。为此 ,本文引进人工神经网络模型方法 ,并已在新疆博斯腾湖生态系统研究中得到应用 。

昆虫生态及预测预报实验课程改革研究

分析了昆虫生态预测预报课程现状以及新形势下对本科生培养的需求,利用计算机技术增加人工模拟试验;结合生产实习,使部分课程内容到田间进行;为了增强学生知识运用能力,进行害虫测报日(周)演习;进行课程考核方法的改革,增加课程成绩组成的多元化,通过以上方法培养了学生的实践技能,实现了将课堂讲授内容应用到实践中,又由实践到理论的双重学习过程。提高了学生的动手操作、组织管理和解决实际问题的能力。

基于PCA和GM(1,1)的矿山生态环境预测模型

矿山开采过程中产生的生态环境污染问题日益突出,针对矿山生态环境的预测评价显得尤为重要。综合运用主成分分析法、灰色预测模型和初等关联函数等方法构建矿山生态环境预测模型,可以为矿业企业在未来环境保护及环保投资提供指导与借鉴。首先综合考虑环保资金投入和采矿、选矿对环境及员工的影响构建生态环境评价指标体系。主成分提取后,选取方差贡献率较高的主成分计算分析,可以得到2016年实际得分分别为-4.1776、0.4093、-0.2553以及2016年预测得分分别为-4.2926、-0.2175、0.3312。2016年生态环境评价值为-0.8861,预测值为-0.9708,2017年和2018年的预测评价值为-1.5493、-2.0511。研究结果表明:预测数据与实际数据基本一致,验证了预测模型的有效性,该矿山区域生态环境在持续改善。

辽宁省城市生态安全评价方法与预测模型研究

通过层次分析法确定辽宁省13个城市1995—2005年城市环境状态、环境压力和人文环境响应3个子系统的23个指标的权重,计算13个城市不同年份的城市生态安全指数值,通过逐步回归法构建不同显著水平的3个预测模型,并验证2005年的实证数据。结果表明,大连、葫芦岛和营口不同年份的生态安全指数都较高,基本处于生态安全和理想安全水平;朝阳与锦州的城市生态安全指数值最低。3个预测模型的评价结果非常相似,并与PSR模型评价结果的变化趋势相似,可见通过3个预测模型得到的城市生态安全结果可靠。

昆虫生态及预测预报课程改革与实践

本文分析了昆虫生态及预测预报课程在植物保护领域的重要地位及现状和存在的主要问题,提出了课程建设的整体目标与思路,通过对教学条件、实践环节、师资队伍和教学方法等方面对该课程进行了改革与实践,提高了学生的学习兴趣、创新能力、分析问题和解决问题的能力,综合素质能力明显提高。

“昆虫生态及预测预报”在线教学改革与实践

“昆虫生态及预测预报”是高等农业院校植物保护专业的一门选修课。由于其涉及大量抽象的概念,同时难以开展实验教学,一直是一门较难学习的课程。新冠肺炎疫情期间,在课堂教学向线上教学转换的过程中,通过把教学章节破碎重组,将教学内容分割为20分钟时长的小段,使其适合在线教学。再辅以MOOC和在线讨论问答的形式,增加教学的趣味性和互动性,从而提高学生的学习热情。同时开展计算机模拟实验,通过在线屏幕投送和会议讨论的形式,使学生使用教师提供的数据在各自客户端建模,计算实验结果后撰写实验报告。通过直播理论教学和互动实验教学相结合的线上教学形式,学生经历了从理论到实践的双重学习过程,从而提高了解决实际问题的能力,且学生积极性高,教学节奏顺畅,教学效果良好。

基于SVR模型的重庆市生态安全指标预测模型研究

鉴于实际工作中生态安全指标数据统计的滞后性,通过采集并整理重庆市1988年至2007年与生态安全指数极度相关的28项指标构建了重庆市生态安全指标体系,并以此作为训练样本数据,以2008、2009年对应指标作为输出结果,分析比较多变量灰色预测模型、径向基神经网络、支持向量回归方法,通过对比真实统计数据做出误差分析,得到支持向量回归重庆市生态安全指标预测模型。该模型对重庆市主要生态安全指标进行预测的结果具有明显的优势,可以用于实际预测。

昆虫生态学及预测预报实验教学改革

本文阐述了昆虫生态学及预测预报实验教学在本门课程教学中的重要作用、存在的问题,通过实验教学改革,提高了实验教学的质量和学生学习的兴趣,学生的综合能力明显增强。