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基于随机森林算法的羌塘草原NDVI时空格局及预测模型
编辑人员丨2024/7/20
为揭示羌塘草原2001-2020年植被时空变化格局及其影响因素,并预测气候变化条件下羌塘草原植被可能的变化趋势,本研究基于MODIS NDVI数据以及温度、降水和风速数据,探究了羌塘草原植被覆盖变化与气象因子的关系;利用随机森林、支持向量机和随机梯度下降回归3种机器学习算法建立NDVI预测模型,筛选模拟精度最优模型,进行多情景下植被变化模拟.结果表明:2001-2020年羌塘草原NDVI呈现轻微增加趋势,增长率为0.0003 a-1.NDVI对温度的响应滞后3个月,降水滞后0~1个月,NDVI与风速呈负相关且无滞后.随机森林算法的模拟精度最高(Adjusted R2=0.958).未来植被覆盖度整体提升的情景是增温1.0℃、降水增加25%、风速降低25%.研究结果有助于预警植被退化问题,为气候变化背景下该区域植被生态保护提供科学依据.
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编辑人员丨2024/7/20
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未来情景羌塘高原野牦牛栖息地分布及其影响因素
编辑人员丨2024/6/1
近30年来,羌塘高原野牦牛(Bos mutus)种群数量虽缓慢恢复,但仍为野生有蹄类中仅有的易危物种.由于其对人为活动规避明显且具有极强的攻击性,野牦牛栖息地分布和质量数据仍很匮乏.把野外调查与最大熵(Maxent)、土地利用模拟模型(FLUS)、InVEST三种模型相结合,系统分析羌塘高原野牦牛栖息地分布及其影响因素,并通过未来气候、未来土地覆被和未来食物情景构建2050年不同温室气体排放浓度(RCPs)情景下羌塘高原生境状况,预测栖息地变化状况,以期为青藏高原生物多样性维护提供数据支撑.结果发现:2020年前后野牦牛栖息地总面积为25.1万km2,集中分布在那曲市北部,阿里地区分布零散.栖息地以草原和荒漠为主,部分位于冰川区,野牦牛对气候条件反应敏感,偏好生活在暖季降雨量约在200mm,冷季降雨量约1 0mm,年最低温度-30℃的区域,坡度耐受性高.约92%的野牦牛栖息地位于羌塘国家自然保护区内,仅有南部约1.2万km2栖息地与人类活动交叠明显.2050年前后羌塘高原暖湿化明显,草原面积增加,野牦牛栖息地将向西北部无人区扩张,目前栖息地分布较零散的阿里地区也将出现大面积高质量栖息地,三种RCPs情境下栖息地面积分别为28.2万km2(RCP2.6)、28.4万km2(RCP4.5)和28.0万km2(RCP8.5),新增栖息地以极重要栖息地为主,边界与羌塘自然保护区范围更加吻合,自然保护地体系建设将有力支撑野牦牛的保护.
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编辑人员丨2024/6/1
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羌塘高原高寒草地植物地上地下碳氮生态化学计量特征及其影响因素
编辑人员丨2023/8/6
研究高寒草地的植物生态化学计量特征对认识极端气候背景下的草地生态系统功能与服务具有重要的意义. 选择羌塘高原高寒草地作为研究区,分析东西走向60个样点植物地上、地下部分的碳(C)、氮(N)含量与C:N的分布特征,及其各自的主要驱动因素. 结果表明:高寒草地植物地上部分C、N含量(38.22%、1.82%)均高于地下部分(31.11%、1.15%),但C:N(22.08)却小于地下部分(28.88),且地上部分C含量、C:N与地下部分存在显著性差异(P <0.05). 干燥指数与植物地上部分C含量(R2= 0.072,P<0.05)以及C:N(R2= 0.15,P<0.005)呈负相关关系,却与植物地下部分C:N(R2= 0.53,P<0.001)呈正相关关系;此外,年均降水量(R2= 0.13,P<0.005)与地上部分C含量呈负相关关系,总生物量(R2= 0.13,P<0.01)及植被总盖度(R2= 0.12, P<0.01)与地下部分C含量呈正相关关系;海拔与地上部分C:N亦呈正相关关系(R 2= 0.15,P<0.005),而年均温却与地下部分C:N呈负相关关系 (R2= 0.31,P<0.001). 可见,水热条件是影响羌塘高原植物地上、地下C含量以及C:N差异的主要因素,而干燥指数可以作为较好的度量指标. (图7 表1 参46)
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编辑人员丨2023/8/6
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1984-2013年青藏高原土壤侵蚀时空变化特征
编辑人员丨2023/8/6
土壤侵蚀严重威胁着区域生态安全与社会经济的发展乃至人类的共同福祉. 采用土壤侵蚀模型(RUSLE)得到青藏高原1984-2013年的土壤侵蚀情况,并分析土壤侵蚀强度的时空变化特征,探讨不同生态系统土壤侵蚀的变化特征及原因. 结果表明,1984-2013年青藏高原的土壤侵蚀量逐年波动变化,土壤侵蚀强度由南向北逐渐减弱,剧烈侵蚀主要分布在青藏高原南部(日喀则地区、拉萨市、昌都地区和山南北部地区). 其中灌木、高寒草甸和稀疏植被生态系统侵蚀强度较大;土壤侵蚀量最大的是高寒草甸生态系统(2.17 × 1010t),其次是高寒草原(1.59 × 1010t)和稀疏植被生态系统(1.30 × 1010t). 海拔3 000-4 000 m的土壤侵蚀强度最大,但土壤侵蚀量最大的是海拔4 000-5 000 m的地区. 30年里,研究区主要生态系统土壤侵蚀量有所减少(-1.78 × 108t/a). 其中,土壤侵蚀增加的区域主要包括羌塘高原南部地区和柴达木盆地外围地区;明显减少区域则分布于横断山脉-喜马拉雅山脉中部地区. 研究区主要植被生态系统覆盖度的增加有利于减少土壤侵蚀,但降雨量的改变主导了土壤侵蚀的变化. 降雨量增加导致低覆盖度且脆弱的高寒草原生态系统土壤侵蚀明显增强(增加量为1.19 × 108t/a);森林和灌木生态系统由于稳定性较高且降雨量明显减少,土壤侵蚀减弱(减少量分别为-0.77 × 108t/a和-1.65 × 108t/a);稀疏植被系统土壤侵蚀量因降雨量的略微减少而少量减少(-0.44 × 108t/a);虽然高寒草甸生态系统降雨量明显增加,但其较高的植被覆盖度在一定程度上削弱了降雨侵蚀力的变化,土壤侵蚀量有所减少(-0.11 × 108t/a). 本研究揭示了青藏高原土壤侵蚀较为严重的地区、海拔及生态系统,分析了不同生态系统土壤侵蚀量变化可能的原因,可为水土流失的科学治理提供基础数据和理论参考. (图6表4 参45)
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编辑人员丨2023/8/6
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羌塘高原降水梯度植物叶片、根系性状变异和生态适应对策
编辑人员丨2023/8/6
叶片和根系是植物获取资源的最重要的器官,其性状随环境梯度的变化反映了植物光合碳获取和水分与养分的吸收能力及其对环境变化适应的生态对策.羌塘高原降水梯度带高寒草地群落叶片和根系成对性状关系研究不仅能揭示环境梯度对植物性状的塑造作用,也可为理解寒、旱和贫瘠等极端环境下植物的适应策略提供依据.为此,选择3组具有代表性的叶片和根系成对性状:比叶面积(SLA)和比根长(SRL);单位质量叶氮含量(LNmass)和单位质量根氮含量(RNmass);单位面积叶氮含量(LNarea)和单位长度根氮含量(RNlengh),分析不同优势植物地上、地下成对性状变异特征及其与环境因子的关系,探讨植物性状对高寒生态系统水分和养分限制因素的适应策略.研究表明,区域气候和土壤环境导致的叶片性状变异大于根系性状的变异,干旱端的植物既具有高的SRL,又具有高的叶片和根系的养分含量(LNmamass,LNaera和RNmass).SLA-SRL、LNmass-RNmass、LNarea-RNlengh均表现为权衡关系,在干旱端(年降雨量MAP<400 mm)的高寒草原、荒漠草原和极湿润端(MAP>600 mm)的高寒草甸这种权衡关系更为明显,而中间区域(400
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编辑人员丨2023/8/6
