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2001—2020年新疆草地退化遥感监测及影响因子 被引量:8
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作者 马丽莎 郑江华 +3 位作者 彭建 李刚勇 韩万强 刘亮 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1-7,共7页
由于气候变化加剧、过度放牧和开垦等原因,新疆草地退化等生态问题愈发引起关注。本文采用MODIS NDVI遥感数据对2001—2020年新疆草地退化状况进行监测分析,通过像元二分模型、基于覆盖度变化的草地退化指数、冷/热点分析等方法,依据草... 由于气候变化加剧、过度放牧和开垦等原因,新疆草地退化等生态问题愈发引起关注。本文采用MODIS NDVI遥感数据对2001—2020年新疆草地退化状况进行监测分析,通过像元二分模型、基于覆盖度变化的草地退化指数、冷/热点分析等方法,依据草地退化等级划分国家标准,明晰新疆草地退化的时空特征,并分析其影响因子。结果表明:①新疆草地覆盖度呈上升趋势且变异程度以稳定(55.4%)为主,分布呈现由北向南逐渐递减的趋势。②近20年新疆草地盖度退化等级处于中轻度退化状况,北疆以未退化、轻度退化为主,东疆、南疆均以轻、中度退化为主。③新疆草地退化指数总体呈下降趋势,北疆呈先增后减趋势,东疆持续减小,南疆略微增加。冷/热格局表现为冷点增强、热点缩小;即草地退化情况减弱,正在逐渐恢复。④人类活动导致草地类型主要转变为裸地和农田,草地面积减少了167.6万hm^(2),气温对草地覆盖度表现出均温抑制、最高温促进、最低温抑制;降水对草地覆盖度表现出促进作用。本文结果可以在区域尺度上对新疆草地退化情况进行针对性指导,并为保护草地及恢复生态提供决策依据。 展开更多
关键词 草地 植被覆盖度 草地退化指数 空间冷/热点分析 影响因子
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新疆生态脆弱性特征及其驱动力 被引量:6
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作者 马丽莎 郑江华 +4 位作者 彭建 凯撒·米吉提 李刚勇 刘亮 张建立 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第20期9053-9066,共14页
新疆作为我国生态脆弱区之一,常年受到气候和人为因素的严重干扰,使其生态系统出现退化。新疆生态脆弱性聚类特征及从县域尺度和不同土地类型呈现新疆生态脆弱区,尚有待进一步探究。以“敏感性-恢复力-压力度”为评价模型,选取15个评价... 新疆作为我国生态脆弱区之一,常年受到气候和人为因素的严重干扰,使其生态系统出现退化。新疆生态脆弱性聚类特征及从县域尺度和不同土地类型呈现新疆生态脆弱区,尚有待进一步探究。以“敏感性-恢复力-压力度”为评价模型,选取15个评价指标采用主成分分析、地理探测器方法评价2000—2019年新疆生态脆弱性状况及驱动力,旨在探讨新疆生态脆弱性的时空变化、聚类特征、不同地类脆弱程度及其各指标对新疆生态脆弱性指数的驱动力影响。(1)时间上,2000—2019年新疆生态脆弱性指数呈波动下降。不同脆弱性等级占比波动较大,各等级面积占比均呈先增后减再增变化;各脆弱性程度均向更低级或不变的脆弱性等级转变。(2)空间上,近2000—2019年新疆生态脆弱性呈“南高北低”分布规律特征,县域尺度下,生态脆弱性南北分异特征明显,以天山山脉为界,形成南部高脆弱区、北部低脆弱区和东部中脆弱区。(3)新疆生态脆弱性呈“南热北冷聚集”,不同地类的生态脆弱性等级面积占比变化不大,脆弱性程度呈现波动减弱的向好趋势。(4)单因子探测器与交互作用探测器均证明归一化植被指数、植被覆盖度、降水量、净初级生产力、干燥度、年平均气温、土壤有机质为新疆生态脆弱性的主要影响因素。研究结果可为新疆生态环境保护和可持续发展提供科学参考与决策依据。 展开更多
关键词 新疆 生态脆弱性 动态监测 冷/热点分析 地理探测器
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塔里木河下游胡杨林粗木质残体干物质储量及其空间格局
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作者 陈凯旋 阿地里·吾加西 +3 位作者 玉米提·哈力克 魏志成 马映栋 艾力甫达尔·阿尔肯 《森林与环境学报》 北大核心 2025年第4期386-394,共9页
为深入了解极端干旱环境下胡杨粗木质残体(CWD)的干物质储量与空间分布格局,加深对干旱胁迫下森林生态系统稳定性与多功能性的理解,以塔里木河下游天然胡杨林为研究对象,在垂直于河道方向的不同距离(200、450、750、1100 m)布设4个100 m... 为深入了解极端干旱环境下胡杨粗木质残体(CWD)的干物质储量与空间分布格局,加深对干旱胁迫下森林生态系统稳定性与多功能性的理解,以塔里木河下游天然胡杨林为研究对象,在垂直于河道方向的不同距离(200、450、750、1100 m)布设4个100 m×100 m的CWD取样样地,采用相邻网格法和点格局分析法对不同类型、径级、分解等级的胡杨CWD进行调查研究。结果表明:研究区胡杨CWD的个体分布情况为74~119株·hm^(-2),干物质储量为2.89~11.59 t·hm^(-2),存在形式以倒木、大径级和中度分解的CWD为主;距离河道越远,胡杨CWD的总体空间格局从小尺度(0~3 m)的聚集分布逐渐转变为随机分布;按照胡杨CWD分类,仅有大径级CWD在特定的空间尺度(0~3 m)内呈现出明显的聚集分布,而其他类型的CWD尽管在同样的空间尺度上有聚集分布的趋势,但总体上表现为随机分布。胡杨CWD的干物质储量较低,处于我国森林干物质储量范围的下限,其空间格局随离河道距离变化表现出明显的规律性分布,这与阿拉干监测样带的水热条件、种间竞争密切相关。 展开更多
关键词 塔里木河 胡杨 粗木质残体 干物质储量 空间格局
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塔里木河中游胡杨林生态系统碳通量与水分利用效率分析
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作者 刘甜 玉米提·哈力克 +3 位作者 王新英 刘茂秀 马继龙 魏志成 《森林与环境学报》 北大核心 2025年第4期413-422,共10页
以塔里木河中游胡杨林生态系统为研究对象,利用涡度相关通量监测系统,结合气象数据,分析生长季(3—10月)胡杨林碳通量与水分利用效率变化特征及其与环境因子的响应关系。结果表明,塔里木河中游胡杨林生态系统在生长季表现为“碳汇”,生... 以塔里木河中游胡杨林生态系统为研究对象,利用涡度相关通量监测系统,结合气象数据,分析生长季(3—10月)胡杨林碳通量与水分利用效率变化特征及其与环境因子的响应关系。结果表明,塔里木河中游胡杨林生态系统在生长季表现为“碳汇”,生态系统总初级生产力(GPP)、生态系统呼吸(ER)、生态系统碳生产力(NEP)累积量分别为845.74、527.92、317.82 g·m^(-2);净生态系统碳交换量(NEE)日变化呈“U”字形,碳汇时长在6月达到12 h。在日平均尺度上,GPP、NEP均与光合有效辐射(PAR)呈极显著正相关(P<0.001),与空气温度(TA)间相关性随着监测层次的升高而降低,与土壤温度(TS)呈极显著负相关(P<0.001);ER与TA呈极显著正相关(P<0.001),与土壤含水量(SWC)呈极显著负相关(P<0.001)。胡杨林平均水分利用效率(WUE)为1.36 mg·g^(-1),蒸散发量(ET)约为630 mm。生长季WUE日变化相对平缓,3、4、5、10月WUE值高于6—9月,且表现出较大波动幅度。ET、TA、TS是WUE的主要影响因子。 展开更多
关键词 塔里木河 胡杨 河岸林 净生态系统碳交换量 总初级生产力 水分利用效率
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喀什地区土地利用变化对生境质量的影响 被引量:9
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作者 师君银 马勇刚 许仲林 《西南农业学报》 CSCD 北大核心 2023年第11期2480-2490,共11页
【目的】结合生态模型与植被指数,从区域尺度上研究喀什地区土地利用方式变化对生境质量的影响,为干旱区面向可持续发展的土地资源管理、生境质量改善提供理论依据。【方法】利用InVEST(Integrated valuation of environmental services... 【目的】结合生态模型与植被指数,从区域尺度上研究喀什地区土地利用方式变化对生境质量的影响,为干旱区面向可持续发展的土地资源管理、生境质量改善提供理论依据。【方法】利用InVEST(Integrated valuation of environmental services and trade⁃offs)模型生境质量模块对喀什地区生境质量变化情况进行分析,研究土地利用变化对生境质量的影响。结合植被指数验证In⁃VEST模型在西北干旱区的适用性。【结果】2000—2020年喀什地区生境质量均值为0.47~0.49,总体处于较差等级,且生境质量逐年下降;生境质量与生境退化度的空间分布与人类活动息息相关,生境质量等级与土地利用分布基本一致,人类活动较剧烈的土地利用方式生境质量相应较差。模型运行的生境质量结果与归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)和叶面积指数(Leaf area index,LAI)变化趋势在空间分布上具有较强的一致性,与植被净初级生产力(Net primary production,NPP)一致性较差。【结论】将生态模型与植被指数(NDVI、LAI、NPP)相结合,对比得出InVEST模型能较准确地分析喀什地区的生境质量状况。 展开更多
关键词 土地利用/覆被变化 InVEST模型 生境质量 植被指数 喀什地区
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基于多源环境变量的渭-库绿洲土壤颗粒含量预测研究 被引量:2
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作者 顾永昇 丁建丽 +2 位作者 韩礼敬 李科 周倩 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期426-432,共7页
本文以渭干河–库车河绿洲(简称渭–库绿洲)土壤颗粒为研究对象,采集了绿洲内50个典型表层(0~10 cm)土壤样本,通过相关软件,提取到遥感指数变量、地形和气候等环境变量,经过相关性分析确定环境变量和预测目标间的关系,使用R语言构建了... 本文以渭干河–库车河绿洲(简称渭–库绿洲)土壤颗粒为研究对象,采集了绿洲内50个典型表层(0~10 cm)土壤样本,通过相关软件,提取到遥感指数变量、地形和气候等环境变量,经过相关性分析确定环境变量和预测目标间的关系,使用R语言构建了预测土壤颗粒含量的随机森林(random forest,RF)模型和极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型。研究结果表明:XGBoost模型的预测结果整体好于RF模型,其中相关系数介于0.39~0.78;土壤pH、高程及衍生变量、光谱变换变量均是两个模型预测土壤颗粒含量的重要因子;将模型预测结果、实测数据和世界土壤数据库(HWSD)中的3种土壤颗粒数据作对比分析,结果表现出模型预测数据的误差小于HWSD与实测数据的误差。综上所述,通过筛选环境变量建立的XGBoost模型,是预测渭–库绿洲土壤颗粒含量的有效方法。 展开更多
关键词 土壤颗粒 高光谱 环境变量 机器学习
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