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基于InVEST模型和电路理论的生态安全格局识别——以青海省海南藏族自治州为例: 1; 作者赵隆莲曹广超 +2 位作者闫欣苏万峰咸庆玲《水土保持通报》北大核心 2025年第1期137-146,共10页; [目的]识别青海省海南藏族自治州关键生态廊道、生态节点和障碍点,刻画海南州的生态安全格局,为该地区生态环境保护和可持续发展提供科学参考和借鉴。[方法]以黄河源头重要水源涵养区青海省海南藏族自治州(海南州)为研究对象,基于InVES... 展开更多; 关键词 InVEST模型生态系统服务电路理论生态安全格局海南藏族自治州(海南州); 在线阅读下载PDF 职称材料

2000-2020年青海湖流域植被净初级生产力时空格局及驱动分析被引量：10: 2; 作者李文斌曹生奎 +3 位作者曹广超赵浩然陈链璇侯瑶芳《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期327-336,343,共11页; [目的]明确2000—2020年青海湖流域植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)时空格局变化特征,探究影响植被NPP的主要因素及驱动比例,为青海湖流域基础科学研究提供参考。[方法]以青海湖流域为研究区域,基于2000—2020年植被NP... 展开更多; 关键词青海湖流域植被净初级生产力时空格局地理探测器; 在线阅读下载PDF 职称材料

近15年来青海湖流域气温、降水变化对植被物候驱动分析被引量：16: 3; 作者王志刚曹生奎曹广超《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2022年第1期249-255,共7页; 研究气候变化对植被物候的驱动分析,对于深入理解高寒植被适应全球气候变化具有重要意义。选取MCD12Q2植被物候数据,利用相关分析和GIS空间分析,对近15年来青海湖流域气温、降水变化与植被物候关系进行了研究。结果表明:近15年来青海湖... 展开更多; 关键词青海湖流域气温降水变化植被物候驱动分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

高寒沙区不同恢复年限青杨人工林土壤碳氮磷化学计量特征: 4; 作者王璐徐仁飞 +5 位作者邓磊李小刚陈哲王世雄王文颖关晋宏《生态学报》北大核心 2025年第18期9192-9202,共11页; 为阐明高寒沙区植被恢复过程中土壤化学计量特征,选取青藏高原东北缘沙区的青杨人工林为研究对象,研究不同恢复年限(5、10、15、20和25 a)0—200 cm土层中的有机碳(SOC)、全氮(TN)、全磷(TP)含量及生态化学计量特征。结果表明:土壤SOC... 展开更多; 关键词植被恢复深层土壤土壤有机碳土壤全氮土壤全磷; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于InVEST模型和电路理论的生态安全格局识别——以青海省海南藏族自治州为例: 1; 作者赵隆莲曹广超闫欣苏万峰咸庆玲; 机构青海师范大学地理科学学院青海省自然地理与环境过程重点实验室青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室青海师范大学青海省人民政府—北京师范大学高原科学与可持续发展研究院; 出处《水土保持通报》北大核心 2025年第1期137-146,共10页; 基金青海省重大科技专项“青海省碳达峰碳中和关键技术研发和示范区建设”(2021-SF-A7-1) 青海自然地理与环境过程重点实验室(2020-ZJ-Y06)。; 文摘 [目的]识别青海省海南藏族自治州关键生态廊道、生态节点和障碍点,刻画海南州的生态安全格局,为该地区生态环境保护和可持续发展提供科学参考和借鉴。[方法]以黄河源头重要水源涵养区青海省海南藏族自治州(海南州)为研究对象,基于InVEST模型和电路理论方法,刻画以源地—阻力面—廊道为框架的海南州生态安全格局。[结果](1)海南州生态系统服务总体较好,主要以极重要和高度重要服务为主;(2)研究区内生态源地面积约5 463 km^(2),占研究区总面积的12.0%,斑块分布较为零散,集中分布在海南州南部、东部和青海湖南岸;识别生态廊道共55条,总长度为1 963 km,其中关键廊道22条,廊道分布呈现南部、东部密集,西部稀疏的分布格局;共识别生态夹点37个,生态障碍点32个,主要分布在共和县和贵德县中部;(3)通过整合生态源地、生态廊道和生态夹点、障碍点区域,构建生态安全格局。[结论]研究区西部未来应重视生境的保护和修复,提升海南州生态系统的整体连通性。; 关键词 InVEST模型生态系统服务电路理论生态安全格局海南藏族自治州(海南州); Keywords InVEST model ecosystem services circuit theory ecological security pattern Hainan Zang Autonomous Prefecture(Hainan Prefecture); 分类号 X321 [环境科学与工程—环境工程] X171.1 [环境科学与工程—环境科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名2000-2020年青海湖流域植被净初级生产力时空格局及驱动分析被引量：10: 2; 作者李文斌曹生奎曹广超赵浩然陈链璇侯瑶芳; 机构青海师范大学地理科学学院青海省自然地理与环境过程重点实验室青海师范大学青海省人民政府—北京师范大学高原科学与可持续发展研究院; 出处《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期327-336,343,共11页; 基金国家自然科学基金“青海湖流域高寒湿地生态系统碳水收支变异特征及尺度扩展研究”(42061008)。; 文摘 [目的]明确2000—2020年青海湖流域植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)时空格局变化特征,探究影响植被NPP的主要因素及驱动比例,为青海湖流域基础科学研究提供参考。[方法]以青海湖流域为研究区域,基于2000—2020年植被NPP、气温、降水量、植被覆盖度、人类活动强度数据,采用ArcGIS空间分析、地理探测器模型等方法,分析植被NPP在子流域、海拔、微地形上的时空变化,并对流域NPP与气温、降水量和植被覆盖度的相关性及植被NPP的驱动要素进行研究。[结果](1) 21年间青海湖流域年植被NPP逐年波动上升,增速为2.22 g C·m^(2)/a,空间上自西北向东南递增。(2)年植被NPP与年均气温、年降水量、年植被覆盖度的显著相关区域占流域面积比依次为40%,9%,59%。年均气温和年降水量与年植被NPP的一级偏相关系数显著区域占流域面积比分别是59.26%和33.39%。(3)驱动分析表明气温(q=0.58)、海拔(q=0.54)、人类活动(q=0.38)是流域NPP的主要驱动因子,并且因子交互解释力强于单因子解释力。[结论]2000—2020年青海湖流域植被NPP整体逐年增长,在海拔、子流域和微地形格局上表现出显著的空间分异性,气温、海拔、人类活动的交互驱动是流域NPP的主要驱动类型。; 关键词青海湖流域植被净初级生产力时空格局地理探测器; Keywords Qinghai Lake Basin NPP spatiotemporal patterns geographic detector; 分类号 Q948 [生物学—植物学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名近15年来青海湖流域气温、降水变化对植被物候驱动分析被引量：16: 3; 作者王志刚曹生奎曹广超; 机构青海师范大学地理科学学院青海师范大学青海省自然地理与环境过程重点实验室青海师范大学青海省人民政府—北京师范大学高原科学与可持续发展研究院; 出处《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2022年第1期249-255,共7页; 基金国家自然科学基金(42061008); 文摘研究气候变化对植被物候的驱动分析,对于深入理解高寒植被适应全球气候变化具有重要意义。选取MCD12Q2植被物候数据,利用相关分析和GIS空间分析,对近15年来青海湖流域气温、降水变化与植被物候关系进行了研究。结果表明:近15年来青海湖流域植被返青期(start of growing season,SOS)、植被生长期长度(Length of growing season,LOS)、休眠期(Dormancy of growing season,DOS)与年均气温呈显著相关关系,其偏相关系数分别为-0.57~0.36,-0.89~0.81和-0.29~0.51;与年均降水量偏相关系数分别为-0.58~0.38,-0.82~0.93和-0.23~0.23,表明流域植被SOS和LOS变化主要受年均气温和降水量共同影响,DOS变化主要受年均气温影响。青海湖流域植被SOS,LOS和DOS在空间上受气温、降水及其共同驱动的区域占比分别为33.7%,22.5%和36.67%,其受非气温—降水驱动的区域占比分别为66.3%,77.5%和63.33%;沿海拔梯度方向上(海拔每上升100 m),年均气温上升1℃,植被SOS提前0.35 d,植被LOS延长0.15 d,植被DOS推迟0.25 d;年均降水量增加1 mm,植被SOS推迟4 d,植被LOS缩短1.69 d;植被DOS提前2.85 d。可见,近15年气温、降水变化对青海湖流域植被物候的驱动在空间上存在差异性,空间上植被物候主要受非气温—降水影响,海拔梯度上植被物候受气温和降水影响显著。; 关键词青海湖流域气温降水变化植被物候驱动分析; Keywords Qinghai Lake Basin temperature and precipitation changes vegetation phenology drive analysis; 分类号 K903 [历史地理—人文地理学] Q142.2 [生物学—生态学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高寒沙区不同恢复年限青杨人工林土壤碳氮磷化学计量特征: 4; 作者王璐徐仁飞邓磊李小刚陈哲王世雄王文颖关晋宏; 机构青海师范大学生命科学学院青海师范大学青海省青藏高原生物多样性形成机制与综合利用重点实验室青海师范大学青海省人民政府—北京师范大学高原科学与可持续发展研究院广东海洋大学滨海农业学院兰州大学生态学院; 出处《生态学报》北大核心 2025年第18期9192-9202,共11页; 基金国家自然科学基金项目(42267072) 青海省重点研发与转化计划(2022-NK-168)。; 文摘为阐明高寒沙区植被恢复过程中土壤化学计量特征,选取青藏高原东北缘沙区的青杨人工林为研究对象,研究不同恢复年限(5、10、15、20和25 a)0—200 cm土层中的有机碳(SOC)、全氮(TN)、全磷(TP)含量及生态化学计量特征。结果表明:土壤SOC和TN含量均随恢复年限的增加显著增大,恢复10—25 a的SOC和TN平均含量比恢复5 a分别增加了11.0%—65.9%和11.4%—37.4%;而土壤TP含量则表现出先增加后降低的趋势。同一恢复年限下,SOC、TN、TP含量在不同土层深度的变化相对稳定。土壤C∶N随恢复年限的增加而增加,C∶P、N∶P先减小后增大,且表层土壤(0—30 cm)的C∶P和N∶P大于深层(50—200 cm)。土壤SOC含量与TN含量存在极显著正相关(P<0.01),C∶P与C∶N、N∶P也存在极显著正相关(P<0.01),N∶P和C∶P与SOC、TN、TP含量间均存在相关性。土壤SOC、TN、TP及其化学计量比受恢复年限的影响显著,且大于土层深度及二者交互作用的影响。主成分分析表明,植被恢复初期和后期土壤化学计量特征的影响因子不同。植被恢复初期土壤化学计量特征受土壤性质影响明显,而在恢复后期则受根系特征和土壤化学计量特征间的相互影响。综上,青杨人工林的恢复年限是影响土壤化学计量特征的主要因素,土壤SOC的累积速率高于TN,建议在未来植被恢复中提高氮肥施用或引种固氮植物。高寒沙区土壤C、N、P含量及其生态化学计量比因恢复年限和土层深度不同而异,因此在构建土壤生物地球化学模型中应考虑恢复年限和土层深度的差异。; 关键词植被恢复深层土壤土壤有机碳土壤全氮土壤全磷; Keywords vegetation restoration deep soil soil organic carbon soil total nitrogen soil total phosphorus; 分类号 S714.2 [农业科学—林学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于InVEST模型和电路理论的生态安全格局识别——以青海省海南藏族自治州为例	赵隆莲曹广超闫欣苏万峰咸庆玲	《水土保持通报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	2000-2020年青海湖流域植被净初级生产力时空格局及驱动分析	李文斌曹生奎曹广超赵浩然陈链璇侯瑶芳	《水土保持研究》 CSCD 北大核心	2024	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	近15年来青海湖流域气温、降水变化对植被物候驱动分析	王志刚曹生奎曹广超	《水土保持研究》 CSCD 北大核心	2022	16	在线阅读下载PDF 职称材料
4	高寒沙区不同恢复年限青杨人工林土壤碳氮磷化学计量特征	王璐徐仁飞邓磊李小刚陈哲王世雄王文颖关晋宏	《生态学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料