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黄河上游河曲地区湿地植物多样性及其湿地退化的气候背景分析
被引量:
6
1
作者
林春英
李希来
+6 位作者
金惠瑛
周万福
王黎俊
Jay Gao
马玉岩
韩辉邦
刘珍花
《江苏农业科学》
北大核心
2015年第5期348-356,共9页
采用Jay Gao的分类体系对黄河上游河曲地区河南、泽库、玛曲和若尔盖4个县不同湿地类型和植物群落特征方面进行物种统计,结果显示:黄河上游河曲地区湿地植被组成中原生植物减少,菊科等杂类草增多,河漫滩湿地(F)物种多样性较多,湖泊湿地...
采用Jay Gao的分类体系对黄河上游河曲地区河南、泽库、玛曲和若尔盖4个县不同湿地类型和植物群落特征方面进行物种统计,结果显示:黄河上游河曲地区湿地植被组成中原生植物减少,菊科等杂类草增多,河漫滩湿地(F)物种多样性较多,湖泊湿地(L)相对较少;利用1994—2012年黄河上游河曲地区4个县年平均气温、年降水量、年蒸发量、年日照时数和年平均地温等资料,初步探讨黄河上游河曲地区近19年来湿地变化的自然原因。
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关键词
黄河
高原湿地
湿地类型
湿地退化
物种多样性
气候
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职称材料
黄河源区河漫滩湿地土壤和植被变化特征
被引量:
7
2
作者
林春英
李希来
+3 位作者
韩辉邦
Jay Gao
颜海前
张博越
《江苏农业科学》
北大核心
2016年第4期423-426,共4页
从黄河源区河漫滩湿地地理地形指标、土壤指标和植物群落指标出发,对黄河源区河漫滩湿地土壤和植被变化特征进行研究。结果表明,黄河源区河漫滩湿地土壤偏碱性,随着土层的加深,草土比减小,黄河源区河漫滩湿地土壤为松沙土,土壤含水量随...
从黄河源区河漫滩湿地地理地形指标、土壤指标和植物群落指标出发,对黄河源区河漫滩湿地土壤和植被变化特征进行研究。结果表明,黄河源区河漫滩湿地土壤偏碱性,随着土层的加深,草土比减小,黄河源区河漫滩湿地土壤为松沙土,土壤含水量随着土层的加深而减少;黄河源区河漫滩湿地主要养分在垂直方向上都表现出上层高于下层的规律;调查的样方内共出现高等植物23种,分属于11科21属,样方内藏嵩草的重要值为36.87%,禾本科重要值为10.53%,莎草科的重要值为27.23%,杂草的重要值为17.42%,毒草的重要值最低,为7.95%。
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关键词
黄河源区
河漫滩湿地
土壤特征
土壤养分
植被特征
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职称材料
黄河源永曲河流域高寒草甸地上生物量模拟与时空分布特征研究
被引量:
2
3
作者
李希来
Jay Gao
师研
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1964-1976,共13页
本研究基于谷歌引擎通过四种常用模型及多种输入组合(地理空间变量(Geospatial variables,GV),植物功能类型(Plant functional types,VT),地面测量(Ground measurements,GM),气象变量(Meteorological variables,MV))对黄河源区高寒草甸...
本研究基于谷歌引擎通过四种常用模型及多种输入组合(地理空间变量(Geospatial variables,GV),植物功能类型(Plant functional types,VT),地面测量(Ground measurements,GM),气象变量(Meteorological variables,MV))对黄河源区高寒草甸地上生物量(Aboveground biomass,AGB)进行了模拟,并分析了AGB的时空分布与地形因子的关系。结果表明,仅使用GV构建的模型表现较差(0.122<R^(2)<0.486),MV和VT分别与GV结合使用时能提高模拟精度0.104~0.203(R^(2)),GM与GV结合使用时,模型精度达到了最高(0.678<R^(2)<0.705)。在没有GM参与的情况下,深度神经网络(Deep neural network,DNN)模型结合GV-VT-MV变量组合获得了最好模拟精度为0.686(R^(2))。混合使用多种植被类型的数据可以提高模拟精度。本研究发现海拔是影响黄河源流域单位内高寒草甸AGB时空分布的重要决定因素,并且对AGB年变化量影响最强。
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关键词
青藏高原高寒草甸
机器学习
谷歌引擎
地上生物量模拟
地上生物量空间分布
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职称材料
题名
黄河上游河曲地区湿地植物多样性及其湿地退化的气候背景分析
被引量:
6
1
作者
林春英
李希来
金惠瑛
周万福
王黎俊
Jay Gao
马玉岩
韩辉邦
刘珍花
机构
青海
大学
青海省人工影响天气办公室
青海省气象科学研究所
奥克兰大学环境学院
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2015年第5期348-356,共9页
基金
国家自然科学基金(编号:41165008)
教育部长江学者和创新团队发展计划(编号:IRT13074)
青海省国际科技合作计划(编号:2013-H-801)
文摘
采用Jay Gao的分类体系对黄河上游河曲地区河南、泽库、玛曲和若尔盖4个县不同湿地类型和植物群落特征方面进行物种统计,结果显示:黄河上游河曲地区湿地植被组成中原生植物减少,菊科等杂类草增多,河漫滩湿地(F)物种多样性较多,湖泊湿地(L)相对较少;利用1994—2012年黄河上游河曲地区4个县年平均气温、年降水量、年蒸发量、年日照时数和年平均地温等资料,初步探讨黄河上游河曲地区近19年来湿地变化的自然原因。
关键词
黄河
高原湿地
湿地类型
湿地退化
物种多样性
气候
分类号
S181 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
黄河源区河漫滩湿地土壤和植被变化特征
被引量:
7
2
作者
林春英
李希来
韩辉邦
Jay Gao
颜海前
张博越
机构
青海省人工影响天气办公室
青海
大学
奥克兰大学环境学院
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2016年第4期423-426,共4页
基金
国家自然科学基金(编号:41161084)
青海省科技项目(编号:2013-H-801)
文摘
从黄河源区河漫滩湿地地理地形指标、土壤指标和植物群落指标出发,对黄河源区河漫滩湿地土壤和植被变化特征进行研究。结果表明,黄河源区河漫滩湿地土壤偏碱性,随着土层的加深,草土比减小,黄河源区河漫滩湿地土壤为松沙土,土壤含水量随着土层的加深而减少;黄河源区河漫滩湿地主要养分在垂直方向上都表现出上层高于下层的规律;调查的样方内共出现高等植物23种,分属于11科21属,样方内藏嵩草的重要值为36.87%,禾本科重要值为10.53%,莎草科的重要值为27.23%,杂草的重要值为17.42%,毒草的重要值最低,为7.95%。
关键词
黄河源区
河漫滩湿地
土壤特征
土壤养分
植被特征
分类号
Q948.1 [生物学—植物学]
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职称材料
题名
黄河源永曲河流域高寒草甸地上生物量模拟与时空分布特征研究
被引量:
2
3
作者
李希来
Jay Gao
师研
机构
青海
大学
农牧
学院
奥克兰大学环境学院
出处
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1964-1976,共13页
基金
青海省自然科学基金创新团队项目(2020-ZJ-904)
国家自然科学联合基金项目(U21A20191)
+1 种基金
高等学校学科创新引智计划项目(D18013)
青海省科技创新创业团队项目“三江源生态演变与管理创新团队”资助。
文摘
本研究基于谷歌引擎通过四种常用模型及多种输入组合(地理空间变量(Geospatial variables,GV),植物功能类型(Plant functional types,VT),地面测量(Ground measurements,GM),气象变量(Meteorological variables,MV))对黄河源区高寒草甸地上生物量(Aboveground biomass,AGB)进行了模拟,并分析了AGB的时空分布与地形因子的关系。结果表明,仅使用GV构建的模型表现较差(0.122<R^(2)<0.486),MV和VT分别与GV结合使用时能提高模拟精度0.104~0.203(R^(2)),GM与GV结合使用时,模型精度达到了最高(0.678<R^(2)<0.705)。在没有GM参与的情况下,深度神经网络(Deep neural network,DNN)模型结合GV-VT-MV变量组合获得了最好模拟精度为0.686(R^(2))。混合使用多种植被类型的数据可以提高模拟精度。本研究发现海拔是影响黄河源流域单位内高寒草甸AGB时空分布的重要决定因素,并且对AGB年变化量影响最强。
关键词
青藏高原高寒草甸
机器学习
谷歌引擎
地上生物量模拟
地上生物量空间分布
Keywords
Qinghai Tibet Plateau alpine meadow
Machine learning
Google Earth Engine
Aboveground biomass simulation
Spatial distribution of aboveground biomass
分类号
Q141 [生物学—生态学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
黄河上游河曲地区湿地植物多样性及其湿地退化的气候背景分析
林春英
李希来
金惠瑛
周万福
王黎俊
Jay Gao
马玉岩
韩辉邦
刘珍花
《江苏农业科学》
北大核心
2015
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
黄河源区河漫滩湿地土壤和植被变化特征
林春英
李希来
韩辉邦
Jay Gao
颜海前
张博越
《江苏农业科学》
北大核心
2016
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
黄河源永曲河流域高寒草甸地上生物量模拟与时空分布特征研究
李希来
Jay Gao
师研
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
已选择
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