秦巴山区地处我国南北气候、生物区系的交汇地带,具有十分重要的地理与生态价值,蕴藏着巨大的发展潜力.确定生态系统服务对植被覆盖变化的响应阈值是实现秦巴山区环境资源有效配置、管理政策科学制定以及生态效益最大化的重要前提.在分析秦巴山区产水、固碳、土壤保持和生境质量4项生态系统服务时空特征的基础上,综合运用聚类分析、方差分析和弹性分析对比不同植被类型和地形梯度下生态系统服务的异同进而分区计算植被覆盖变化的影响阈值.结果表明:(1)2000-2020年,产水、固碳、土壤保持和生境质量服务整体提升且均表现为东南高西北低的空间分布.(2)不同类型植被下,生态系统服务整体供应能力从大到小依次为林地、草地和农田.不同地形变化下,除生境质量呈持续增长态势外,其他3项服务均出现了先提高后衰减的非线性趋势.(3)植被覆盖度对生态系统服务有促进作用,但超过一定阈值后这种作用会逐渐减弱.植被覆盖影响阈值在林地、草地和农田区分别为0.85、0.80和0.78;且该阈值随地形因子增加先增大后减小.本研究结果可以转变秦巴山区单纯依靠扩大森林面积提升生态系统服务供给的简单化生态保护模式,为构建分区管理、全面系统和动态平衡的生态可持续发展体系提供依据.

植被降水利用效率(PUE)是评价植被生产力对降水量时空动态响应特征的重要指标.以年净初级生产力(NPP)数据、年降水量数据为基础,利用地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术,计算并研究了 2000-2020年青海湖流域植被降水利用效率时空分布格局及其地形效应,结合年均气温、年均地表温湿度、年生长季光合有效辐射吸收系数和年植被覆盖度等数据,探讨了PUE与各因子间的相关关系.结果表明:(1)青海湖流域单位像元(1 km2)PUE平均值在0.4-0.7 gC m-2 mm-1间变化,平均为0.54 gC m-2 mm-1,且在年际间无显著变化趋势(R2=0.05,P≥0.05).在空间上,青海湖流域多年PUE平均值环湖呈现不均匀分布,除青海湖东岸外,PUE值随湖面距离增大呈减小趋势;其高值区主要集中分布在青海湖西岸和南岸的半环区;年PUE变化趋势的斜率值为-0.05-0.04 gC m-2 mm-1 a-1,其中显著变化的区域占流域面积的29.63％.(2)青海湖流域多年PUE平均值在海拔效应和坡度坡向两种不同微地形效应下表现出明显的差异.海拔每升高50 m,PUE值将减少0.02 gC m-2 mm-1;随坡度增加,PUE值呈降低趋势,平坡至险坡(＞45°)的变化范围为0.3-0.61 gC m-2 mm-1;不同坡向PUE值表现为由东北坡向西南坡递减,范围为0.52-0.56 gC m-2 mm-1.(3)在空间上,青海湖流域PUE值与地表温度、光合有效辐射吸收系数、植被覆盖度和叶面积指数相关性较为明显.沿海拔梯度,空气温度和地表温度与PUE呈极显著正相关(R2=0.94,P＜0.01;R2=0.98,P＜0.01),光合有效辐射吸收系数、植被覆盖度和叶面积指数与PUE显著正相关(R2=0.89,P＜0.05;R2=0.90,P＜0.05;R2=0.86,P＜0.05),地表土壤湿度与PUE无显著相关性(R2=0.16,P≥0.05).评估了青海湖流域植被降水利用效率的特征及其与各因子间的相关关系,明确了植被对降水的利用能力及其耗水特性,可为青海湖流域植被保护和国家公园建设提供理论参考.

及时准确评估草地产草量对草地资源的科学管理和可持续发展具有重要意义.青藏高原自然环境特殊,气候差异显著,地形复杂,仅依靠遥感信息准确监测草地地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)变化有较大限制.基于青藏高原草地AGB野外实测数据与Landsat遥感影像,探索了植被指数表征草地AGB信息的有效性,评估了气象和地形信息对准确估算草地AGB的影响,综合利用气象、地形和遥感信息,在新一代地球科学数据和分析应用平台(Google Earth Engine)上构建了梯度增强回归树草地AGB估算模型,绘制了青藏高原多年草地AGB空间分布图.结果表明:(1)基于单因素遥感因子的线性回归模型仅能解释 8%—40%的草地AGB变化情况,其中绿色归一化植被指数(Green Normalized Difference Vegetation Index,GNDVI)对草地AGB解释能力较强(40%).(2)基于遥感因子构建的梯度增强回归树模型测试集R2为0.57.分别添加气象、地形信息,模型对草地AGB的估测准确性有所提升,测试R2为 0.62 和 0.63.(3)基于气象、地形和遥感因子的多因素估测模型能够提高草地AGB估测精度,经递归特征消除法优选后,基于 13 个特征变量的梯度增强回归树模型拟合效果最好(训练数据集R2 =0.79,RMSE=43.42 g/m2,P＜0.01;测试数据集R2=0.66,RMSE=53.64 g/m2,P＜0.01),可以解释66%草地AGB变化情况.(4)2010 年青藏高原平均AGB为 94.58 g/m2,2015 年 93.63 g/m2,2020 年 100.78 g/m2.青藏高原西北部草地AGB较低,东南部草地AGB较高,整体呈现自西北向东南逐渐增加的分布格局.研究结果为准确估算青藏高原草地产草量和碳储量等研究提供重要参考.

海拔影响生物多样性分异,为探究寒温带山岭地区海拔对林下植物多样性分布影响,选择内蒙古大兴安岭东部地区,采用样地调研法,设置E1(200-350 m),E2(350-500 m),E3(500-650 m),E4(650-800 m),E5(800-950 m),E6(950-1100 m)6 个不同海拔梯度,调研 165 个林地样点以了解不同海拔森林群落物种组成,研究林下植物生物多样性海拔差异性、地形因素、乔木层优势物种与林下植物生物多样性的相关性.研究得出:(1)调研区林下植物共 277 种隶属于 53 科 135 属,灌木 32 种、草本 245 种;(2)森林乔灌群落随海拔依次为蒙古栎-黑桦-榛-胡枝子群落(E1—E2)、落叶松-白桦-榛-胡枝子群落(E3)、落叶松-白桦-欧亚绣线菊-绣线菊群落(E4)、落叶松-白桦-兴安杜鹃-越橘群落(E5)、落叶松-白桦-越橘-偃松群落(E6);(3)林下植物群落生物多样性随海拔上升呈现明显的单峰格局.生物多样性草本层＞灌木层,灌木层随海拔升高呈上升趋势,草本层呈先下降后升高再下降的波动下降趋势;(4)草本层物种替换速率远高于灌木层,E3—E4 与E2—E3 梯度内灌木层与草本层物种替换速率分别达到峰值;灌木层与草本层相邻海拔梯度间相似度指数均呈先下降后升高再下降的波动形式;(5)地理因素及优势乔木种不同能够显著影响林下植物α多样性,灌木层α多样性与海拔、纬度呈正相关,与经度、坡度呈负相关.草本层与海拔呈负相关,与纬度、坡向呈正相关,海拔对草本层α多样性影响高于灌木层.郁闭度与灌木层α多样性呈正相关,与草本层α多样性呈负相关;落叶松增多可提升灌木层生物多样性,黑桦会降低灌木层物种丰富度,而山杨会降低草本层物种分布的均匀度.研究结果为保护与利用内蒙古大兴安岭林下植物,丰富寒温带山岭地区林下植物多样性海拔分布理论提供科学依据.

矿质元素是土壤养分的重要组分,关系着森林生态系统的群落组成和生物地球化学循环.喀斯特局域尺度内地形异质性较高,目前尚缺乏地形等非生物因子和生物因子如何影响喀斯特地区土壤矿质元素空间分布方面的研究.本文在弄岗北热带喀斯特季节性雨林15 ha森林动态监测样地中沿海拔梯度设立的100个凋落物收集器所在位点进行土壤取样,对样品中的K、Ca、Mg 3种矿质元素含量进行测定,并基于空间回归模型和变差分解等方法对喀斯特季节性雨林中土壤K、Ca、Mg与生态因子之间的关联进行定量分析,探讨非生物因子和生物因子与其空间分布特征的内在关联,以期为北热带喀斯特生物地球化学循环研究和脆弱喀斯特生态系统保护提供科学依据.结果表明,研究区内土壤K、Ca、Mg均存在空间自相关性,Ca与海拔和凹凸度显著正相关,主要聚集在山脊区域;K与地形湿润度指数显著正相关,主要在洼地聚集;Mg在中坡位表现出聚集特征.变差分解显示生态因子对土壤K、Ca、Mg空间分布的驱动作用强于空间结构,单个生态因子中海拔的解释度最高,并且非生物因子的解释度总体上高于生物因子,生物因子中物种丰富度解释度最高,同时Mg的聚集伴随着较高的物种丰富度水平.

定量探讨影响因子对景观格局的驱动机理,有助于厘清山区景观格局演变过程以及发展方向.基于地貌差异的景观格局转型研究框架,从"全域-典型地貌区"的视角探究1990-2020年三峡库区腹地奉节县不同地貌下景观格局的时空演变规律,归纳其转型模式.利用二元Logistic回归模型探讨不同地貌区影响因子与景观格局的相关性,以阐释其驱动机理.结果表明:①近30年间耕地与草地缩减,林地、果园以及撂荒地增长,景观破碎度增加.其中,河谷丘陵区耕地大幅缩减,果园迅速扩张;低山区耕地缩减速度减缓,耕地撂荒现象明显;中山区林地恢复性增长.河谷丘陵区趋于经济导向性,而低山区与中山区趋于生态导向性.②研究区景观格局表现为传统农业型、农业主导型以及生态主导型Ⅰ向生态经济型、生态主导型Ⅱ以及生态型转变.根据不同地貌景观格局转型特点,归纳总结为"河谷丘陵-生态经济型"、"低山-生态主导型Ⅱ"、"中山-生态型"3种转型模式.③影响因子对研究区景观格局的解释作用具有差异性.从全域来看,农业型与生态型景观格局主要受人为干扰因素的影响,生态经济型景观格局主要受地形因素的影响,自然景观格局主要受水热条件的影响;从不同地貌区来看,地形是影响河谷丘陵区景观格局的主导因素,随着地貌梯度的增加,地形对低山区与中山区景观格局的解释作用减弱,人为干扰对其解释作用增强,山地景观格局受到人为干扰与地形的共同影响.研究结果揭示了基于地貌差异的景观格局演变的独特性规律,对三峡库区生态经济建设以及山区土地资源的合理规划具有重要意义.

坡向和海拔作为重要的地形因子决定着林木立地条件的水热分配,为揭示川西地区升温突变前后制约岷江冷杉(Abies fargesii var.faxoniana)径向生长的气候因子变化及其在坡向和海拔上的响应格局,通过树木年轮学方法构建了 4个坡向(NE、N、NW和W)的3个海拔梯度(≥3650 m)共12个岷江冷杉的标准年表,采用皮尔逊相关分析和回归分析的方法分析了升温突变前后(1980年)限制岷江冷杉径向生长主要气候因子的变化及径向生长的变化趋势.结果表明:升温前,生长季(7月)低温和降水、前一年冬季(10-11月)最高温和平均温制约岷江冷杉的生长,而当年春季(3月)温度的升高和生长季前(5月)较多的降水不利于其生长.升温后,4个坡向的林线、东北坡中海拔,西坡中、低海拔岷江冷杉的径向生长与大部分月温度表现为正相关关系,且上述样点树木径向生长明显加速.1980年升温前,制约不同样点岷江冷杉径向生长的气候因子具有一致性——坡向和海拔对其径向生长与温度相关关系的干扰和影响较小.增温促进了各坡向林线岷江冷杉的径向生长,且偏阳坡在更大的海拔范围内对增温表现出正反馈.研究对未来气候变化背景下川西不同坡向岷江冷杉生长和分布的预测具有重要意义.

河流是一个连续而整体的系统,大型河流中的鱼类物种组成沿河流纵向随环境梯度的分异而变化.本研究采用从长江上游金沙江起点直门达至下游入海口的168种淡水鱼类分布数据,根据鱼类的体型、形状、食性和生活史策略划分功能群,利用层次聚类分析和排序分析方法研究了长江干流鱼类功能群分布格局及其对不同尺度的环境因子的适应性.结果显示,长江干流鱼类功能群的分布存在一级和二级的空间分异:一级分异以龙开口为分界点;而二级分异以石鼓、龙开口和白鹤滩坝下为分界点.自上游到下游,鱼类功能群的变化规律是:体型从小型过渡到中型和大型,形状从仅有纺锤形和圆柱形过渡到出现侧扁形,食性从杂食性过渡到更多样性的食性,生活史策略从机会策略过渡到周期策略和均衡策略.鱼类功能群的分布格局是适应不同尺度环境因子空间分异的结果:在大尺度的整条长江干流中,与气候特征相关的海拔和气温是主导影响因素;而随着研究的空间尺度缩小,与地形特征相关的河段坡降的影响显现,在中尺度的I-1段中作为主导.本研究对认识长江干流的鱼类空间分布规律以及环境适应性特征具有参考意义.

地理隔离是驱动物种空间分布格局形成的主要原因之一.利用我国大中型陆栖哺乳动物的地理分布数据,基于信息地图生物区(Infomap Bioregions)方法探测生物地理区域,提取对大中型陆栖哺乳动物类群的分布扩散产生阻隔效应的主要界线.从温度、降水和地形的梯度变化角度入手,应用空间自回归模型确定与生物地理区边界相关的主要驱动因子,构建地理加权逻辑回归(GWLR)模型分析各驱动因子重要性的空间非平稳性特征.结果表明,研究区域划分为3个主要的生物地理区,除年降水量变异系数与边界联系不明显外,其余变量均在10％及以下的显著性水平与生物地理区边界呈正相关,反映出生物地理区边界与气候突变、地形障碍和人类活动的协同作用有关.生物地理区1与生物地理区3的边界线的主导影响因子是人类足迹指数,生物地理区1和生物地理区2的边界线的主导影响因子是气温季节性变动系数变异系数,生物地理区2和生物地理区3边界线在祁连山脉一带的主导影响因子主要是气温季节性变动系数变异系数,其余地区为地形障碍.多类群物种对隔离屏障的响应模式难以统一,研究从大中型动物入手,通过识别以不同物种组合为特征的生物地理区域,揭示物种在空间上的分组方式,为探讨各动物类群的隔离机制提供空间模式和框架.

景观生态风险评价是构建区域生态安全格局的关键途径.以喀斯特断陷盆地为研究对象,从自然、社会、景观格局三个维度选取 11 个评价因子构建景观生态风险评价指标体系,通过空间主成分分析的方法评价研究区 2000-2020 年的景观生态风险时空演变格局,并基于地形位指数系统揭示喀斯特断陷盆地景观生态风险与地形的关系.结果表明:(1)2000-2020 年,喀斯特断陷盆地的景观生态风险水平整体呈下降趋势,生态环境整体好转.(2)景观生态风险的变化呈现出较强的时空异质性,南部更甚.2000 和 2005 年,研究区高、较高景观生态风险区主要分布于研究区北部和南部部分地区;2010 年及其以后,高风险区面积显著减少,低风险区面积显著增加,但南部个别区县的风险水平未明显改善.(3)20 年间,除建设用地外,不同土地利用类型的生态风险水平均显著降低.到 2020 年,耕地、林地、草地均主要分布在风险水平较低的区域,而建设用地在高风险区的面积仍高达 43.43%.(4)景观生态风险在不同地形位梯度的变化随时间推移有显著差异.研究初期,各风险区对地形的选择性较强,低、较低风险区在中、低地形位区间的分布优势较强,高风险区倾向分布在高地形位区间;随时间推移,不同等级风险区对地形的选择性减弱,地形对景观生态风险的影响逐渐减小,人类活动对景观生态风险的影响日益凸显.