检索结果-内蒙古大学图书馆

草业科学 2023年第9期40卷 2462-2475页

作者：王翠萍刘宝军王昊琛冯晨辰张立恒国家林业和草原局西北调查规划设计院陕西西安710048

青海湖流域内的水体、高山和草地对青海西部荒漠起到屏障作用,是维系青藏高原东北部生态安全的重要屏障。草地资源是青海湖流域社会经济发展的主体生态资源,也是生态保护的重要因子,为全面掌握青海湖流域草地资源现状和草原生态环境状况... 详细信息

青海湖流域内的水体、高山和草地对青海西部荒漠起到屏障作用,是维系青藏高原东北部生态安全的重要屏障。草地资源是青海湖流域社会经济发展的主体生态资源,也是生态保护的重要因子,为全面掌握青海湖流域草地资源现状和草原生态环境状况,以青海省第2次天然草地资源调查、草地资源清查数据和国土三调等资料为基础数据,进行叠加融合处理,结合地面调查等手段,对青海湖流域草地面积、生产力、质量、退化情况以及草畜平衡等进行调查与评价。结果表明:青海湖流域草原共7个类27个型,总面积2084096.20 hm^(2),高寒草甸类面积最大,占流域草原面积的68.95%;青海湖流域草地年鲜草总产量53.36×10^(8) kg,草地的年产草量2560 kg·hm^(-2),平均产草量呈现由东南向西北递减的趋势,高寒草甸类总产量居首位,占流域草原总产量的68.50%;青海湖流域草原资源总体质量中等偏上,以Ⅱ等以及4级和3级草原为主;退化草地面积1261515.35 hm^(2),占流域草地总面积的60.53%,以中度退化为主,占退化草地面积的68.05%,轻度、重度退化占比分别为14.87%、17.08%;青海湖流域总体超载率为5.55%,基本达到草畜平衡。

关键词：青海湖草地生产力退化草畜平衡草原等级调查与评价

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配比施肥对不同川黄柏种源幼苗生长及生理特性的影响

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中南林业科技大学学报 2024年第8期44卷 62-72页

作者：雷俊杰王利宝李宇昊简佶沛张兵管晶晶朱宇轩中南林业科技大学林学院湖南长沙410004 国家林业局调查规划设计院北京100714

【目的】探究不同配比施肥对3个川黄柏种源幼苗生长及生理特性的影响,旨在为川黄柏的科学应用提供适宜的种源与施肥方案。【方法】以1年生3个川黄柏种源幼苗为试验材料,采用L27(313)正交试验设计,对3个种源进行配比施肥试验,测定其生长... 详细信息

【目的】探究不同配比施肥对3个川黄柏种源幼苗生长及生理特性的影响,旨在为川黄柏的科学应用提供适宜的种源与施肥方案。【方法】以1年生3个川黄柏种源幼苗为试验材料,采用L27(313)正交试验设计,对3个种源进行配比施肥试验,测定其生长指标(苗高、地径)和生理特性指标(叶绿素、可溶性糖、可溶性蛋白、丙二醛(MDA)、超氧化物歧化酶(SOD)、硝酸还原酶(NR)、谷氨酰胺合成酶(GS)),并运用相关性分析及隶属函数模糊评价法进行综合评价。【结果】与CK相比,配比施肥能显著促进川黄柏苗高、地径生长及叶片叶绿素含量,增强可溶性糖、可溶性蛋白及酶活性(SOD、NR、GS),对抑制丙二醛含量降低膜脂过氧化效果明显。隶属函数综合评价结果表明,3个种源综合表现最差的均为CK,其中重庆江津种源在T6(N2P3K1)处理下综合表现最好;湖北恩施种源在T4(N2P1K2)处理下的综合表现最佳;湖南湘西种源在T8(N3P2K1)处理下的综合表现最优。【结论】合理的氮磷钾配比施肥可以改善川黄柏幼苗的生理代谢水平,促进苗木生长发育。研究表明3个川黄柏种源中湖北恩施种源综合表现最佳,为优选栽培种源,其次为湖南湘西及重庆江津种源。本试验条件下,生产上适宜重庆江津种源的最佳氮磷钾施入量为尿素6 g·株^(-1)、过磷酸钙5 g·株^(-1)、氯化钾2 g·株^(-1);湖北恩施种源为尿素6 g·株^(-1)、过磷酸钙1 g·株^(-1)、氯化钾3 g·株^(-1);湖南湘西种源为尿素8 g·株^(-1)、过磷酸钙3 g·株^(-1)、氯化钾2 g·株^(-1)。

关键词：川黄柏配比施肥生长指标生理特性综合评价

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1982—2020年毛乌素沙地植被对气候变化的响应

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林草资源研究 2023年第3期 80-89页

作者：王翠萍韩小红王昊琛由珈齐国家林业和草原局西北调查规划院旱区生态水文与灾害防治国家林业局重点实验室

毛乌素沙地属于我国北方农牧交错区，生态环境脆弱，植被生长受气候环境影响较大。基于1982—1999年GIMMS NDVI3g.v1数据、2000—2020年MOD13Q1数据，以及相关气象站点的气温降水数据，运用趋势分析、变异系数、偏相关分析及Hurst指数... 详细信息

毛乌素沙地属于我国北方农牧交错区，生态环境脆弱，植被生长受气候环境影响较大。基于1982—1999年GIMMS NDVI3g.v1数据、2000—2020年MOD13Q1数据，以及相关气象站点的气温降水数据，运用趋势分析、变异系数、偏相关分析及Hurst指数等方法，探讨1982—2020年毛乌素沙地植被生长时空特征及其对气候变化的响应。研究结果表明：1)毛乌素沙地植被生长状况呈现持续向好趋势，每10 a的增速为1.3%,以2005年为拐点，2005年以前植被长势缓慢，之后长势迅猛。2)毛乌素沙地NDVI均值介于0.10～0.41之间，空间分布呈“西低东高”的特征，沙地植被变化以增加为主，约占总面积的94.07%,其中显著增加占57.43%,极显著增加占30.14%;植被的空间变化稳定性地区差异明显，高波动变化区域占比最大，为35.95%,带状分布于沙地东南部边缘植被生长旺盛区域。3)4,6,8月，毛乌素沙地NDVI与气温正向相关系数较高；6—9月，NDVI与降水正相关性较强，降水对沙地植被生长发育的影响更大，植被变化的同向特征强于反向特征。4)毛乌素沙地未来变化趋势将以持续改善和持续退化为主，持续改善占总面积的51.49%,持续退化占46.49%。

关键词：毛乌素沙地时空变化气候响应趋势分析变异系数偏相关分析 Hurst指数

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基于NDVI的2009—2018年黄河流域林草植被覆盖变化

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林业科学 2022年第3期58卷 10-19页

作者：郝家田胡云云杜一尘侯晓巍向安民国家林业和草原局西北调查规划设计院旱区生态水文与灾害防治国家林业和草原局重点实验室西安710048

【目的】研究黄河流域2009—2018年间林草植被覆盖的时空分布及变化特征,预测林草植被覆盖的未来发展趋势,为流域林草植被科学保护和精准修复、促进生态系统正向演替提供参考依据。【方法】以2009-2018年SPOT/VEGETATION的NDVI时间序列... 详细信息

【目的】研究黄河流域2009—2018年间林草植被覆盖的时空分布及变化特征,预测林草植被覆盖的未来发展趋势,为流域林草植被科学保护和精准修复、促进生态系统正向演替提供参考依据。【方法】以2009-2018年SPOT/VEGETATION的NDVI时间序列数据集为数据源,采用年均值法、Theil-Sen median趋势分析和Mann-Kendall检验方法,研究黄河流域林草植被覆盖的时空分布及变化特征,利用Hurst指数方法分析林草植被覆盖的可持续性特征和未来发展趋势。【结果】黄河流域林草地面积中,高植被覆盖度(NDVI≥0.7)面积占42.34%,呈聚集状分布于流域上游的祁连山、三江源东部、若尔盖草原,中游的秦岭北麓、黄土高原胡焕庸线以南地区,以及下游的济南市区周边区域;中植被覆盖度(0.3西北高山地区高、北部低的特征。2009—2018年间林草植被覆盖改善区域面积远大于退化区域面积,改善区域主要集中在上游的祁连山林区、若尔盖草原,中游的六盘山林区、子午岭林区、黄龙山林区、吕梁林区及秦岭北麓,退化区域主要分布在林草低植被覆盖度的毛乌素沙地、陇中黄土高原等,退化区域应作为重点治理修复区。黄河流域林草植被覆盖未来发展趋势整体较好,预测良性发展区域远大于恶性发展区域,恶性发展区域中三江源地区和毛乌素沙地的林草植被覆盖虽有轻微改善,但持续性较差,未来林草植被覆盖可能呈退化趋势,在流域生态保护治理中应重点关注。

关键词：黄河流域 NDVI 植被覆盖时空变化林地和草地

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基于多距离度量kNN模型的森林蓄积量反演

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中南林业科技大学学报 2023年第2期43卷 10-18页

作者：吴胜义王义贵王飞李伟坡国家林业和草原局西北调查规划设计院陕西西安710048 旱区生态水文与灾害防治国家林业局重点实验室陕西西安710048 中南林业科技大学湖南长沙410004

【目的】森林蓄积量是衡量森林质量和生长状况的重要指标。利用遥感技术进行森林蓄积量反演相比传统的森林调查能显著提高森林资源调查效率,对快速获取区域范围森林生长状况,进行高效的资源利用和森林经营管理具有重要意义。【方法】以... 详细信息

【目的】森林蓄积量是衡量森林质量和生长状况的重要指标。利用遥感技术进行森林蓄积量反演相比传统的森林调查能显著提高森林资源调查效率,对快速获取区域范围森林生长状况,进行高效的资源利用和森林经营管理具有重要意义。【方法】以陕西韩城市为研究区,利用森林资源二类调查数据库提取森林蓄积量实测数据,结合Sentinel-2遥感影像进行森林蓄积量反演。通过线性逐步回归法和重要性评价法分别进行变量筛选,构建多元线性回归模型、支持向量机模型、随机森林模型和基于欧式距离、曼哈顿距离和马氏距离构建的kNN模型进行森林蓄积量估测,通过精度评价比较最终选择估测精度最高的模型进行研究区森林蓄积量反演。【结果】1)马氏距离是最适合构建kNN模型的距离度量。基于马氏距离构建的kNN模型在所有模型中实现了最高的估测精度,决定系数R2为0.66,均方根误差RMSE为10.02 m^(3)/hm^(2),均方根误差相比随机森林模型、支持向量机模型和多元线性回归分别下降了3.9%、7.8%和29.9%;2)非参数模型在森林蓄积量估测中的精度显著优于参数模型。基于马氏距离构建的kNN模型、随机森林模型、支持向量机模型均方根误差相比多元线性回归分别降低了29.9%、27.0%和23.9%;3)研究区西北部森林生长情况较好,蓄积量值较大,东部和南部地区主要是水域和建筑用地,森林分布较少,森林蓄积量值较低。【结论】利用kNN模型结合Sentinel-2遥感影像能实现森林蓄积量反演和制图,为森林资源遥感估测研究提供参考。

关键词：森林蓄积量哨兵二号线性逐步回归重要性评价马氏距离

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不同机器学习模型在流域输沙模拟中的应用与解释

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应用基础与工程科学学报 2024年

作者：许垚涛李鹏马方铭赵尚林潘金金饶月明西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室旱区生态水文与灾害防治国家林业局重点实验室国家林业和草原局西北调查规划院

输沙量的测量既费力又费时，因此需要其他技术从更容易测量的变量中提供输沙量信息。本研究旨在利用机器学习模型准确预测窟野河流域的输沙量，并揭示主导输沙过程的关键水文、气象和人类活动因子。研究采用随机森林模型（RF）、支持向... 详细信息

输沙量的测量既费力又费时，因此需要其他技术从更容易测量的变量中提供输沙量信息。本研究旨在利用机器学习模型准确预测窟野河流域的输沙量，并揭示主导输沙过程的关键水文、气象和人类活动因子。研究采用随机森林模型（RF）、支持向量机模型（SVM）、轻量级梯度提升机（LGBM）、极端梯度提升（XGBoost）、Lasso回归和K近邻算法（KNN）六种机器学习模型预测窟野河流域输沙量。进一步基于合作博弈论中沙普利加性解释（SHAP，Shapley Additive exPlanations）的方法，来确定不同影响因素对输沙量预测的重要性和解释性。结果表明，六种机器学习模型在输沙量预测方面表现良好，其中RF模型表现出最低的预测误差和最高的效率(RMSE=0.51，R2=0.95，MAE=0.38，NSE=0.94)。SHAP分析强调了径流量作为最关键的水文因子，以及坝地、草地、林地和采矿面积等人类活动因子在抑制输沙过程中的显著性，而气象因子的影响相对较小。此外，分析还揭示了不同因子对输沙量的作用趋势，反映了模型的高解释能力。研究结果显示，机器学习模型在预测河流输沙量方面展现了较高的准确性，尤其在解释复杂的输沙过程方面展现出潜在的优势，为未来的水沙模拟、土壤退化分析及水土保持措施的设计提供了宝贵的科学支持。

关键词：水文过程输沙量机器学习 SHAP解释窟野河流域

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祁连山国家公园青海片区种子植物区系特征

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浙江农林大学学报 2022年第2期39卷 289-296页

作者：金万洲卜静罗惠文李清顺国家林业和草原局西北调查规划设计院陕西西安710048 国家林业和草原局旱区生态水文与灾害防治国家林业局重点实验室陕西西安710048

【目的】查清祁连山国家公园青海片区种子植物区系特征,为该片区植物资源的保护与利用提供科学依据。【方法】采用线路调查并结合样方调查的方法,统计种子植物信息,分析植物区系的组成、优势类群与表征类群及地理成分。【结果】(1)祁连... 详细信息

【目的】查清祁连山国家公园青海片区种子植物区系特征,为该片区植物资源的保护与利用提供科学依据。【方法】采用线路调查并结合样方调查的方法,统计种子植物信息,分析植物区系的组成、优势类群与表征类群及地理成分。【结果】(1)祁连山国家公园青海片区共有野生种子植物71科340属1 058种,分别占青海省种子植物科、属、种总数的75.53%、61.04%、42.37%,含有100种及以上的大科仅有菊科Asteraceae和禾本科Poaceae,未发现30种及以上的大属,科、属组成多样。(2)优势现象明显,表征类群突出。该区种子植物区系优势科有10科,优势属有23属,表征科有8科,表征属有20属,其中有3科既是优势科又是表征科,9属既是优势属又是表征属。(3)种子植物科的分布区类型有6个,其中温带成分共有23科,占总科数的67.64%;属的分布区类型有13个,温带成分共有246属,占总属数的86.32%。(4)特有科、属贫乏。未发现中国特有科,特有属有10属。(5)多种区系成分交汇、渗透并特化,并具有年轻性。【结论】祁连山国家公园青海片区种子植物种类较丰富,地理成分多样,温带性质显著。

关键词：青海片区祁连山国家公园种子植物植物区系地理成分

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基于熵值法的人工林林木邻体结构优化方法

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西北林学院学报 2024年第1期39卷 67-72,80页

作者：王博恒卢佶王丹赵鹏祥李卫忠张国威西北农林科技大学林学院陕西杨陵712100 国家林业和草原局华东调查规划设计院浙江杭州310019

我国人工林普遍存在生产力低、树种单一、结构不合理的问题,亟须开展有效的林分改造和群落重建工作。以黄龙山油松人工林为对象,基于熵值法和贪婪算法对油松人工林林木邻体结构开展模拟优化调整。结果表明:(1)人工林样地在模拟优化前,... 详细信息

我国人工林普遍存在生产力低、树种单一、结构不合理的问题,亟须开展有效的林分改造和群落重建工作。以黄龙山油松人工林为对象,基于熵值法和贪婪算法对油松人工林林木邻体结构开展模拟优化调整。结果表明:(1)人工林样地在模拟优化前,其树种属性、空间距离和大小分化等方面均与天然林样地存在较大差异。(2)基于熵值法的邻体结构模拟优化模型可以有效地优化调整人工林中林木的邻体结构,改善人工林的胸径、树高和单木地上生物量等的分布状态,有利于油松人工林向近自然化方向演替。(3)基于熵值法的优化调整方法具有良好的适用性,应用范围广泛,权重指标客观,计算逻辑合理,是人工林结构调整的新方法。

关键词：熵值法邻体结构模拟试验油松人工林

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不同间伐恢复年限对秦岭松栎混交林土壤甲烷通量的影响

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南京林业大学学报(自然科学版) 2025年

作者：王祥福盛启林李愿会冯思宇刘渤然马雪红李丽王荣女王维枫国家林业和草原局西北调查规划院旱区生态水文与灾害防治国家林业局重点实验室宁东林业局南方现代林业协同创新中心南京林业大学生态与环境学院南京林业大学生命科学院南京林业大学竹类研究所

【目的】探究抚育间伐对秦岭松栎混交林土壤甲烷(CH4)通量的影响，为森林土壤CH4通量管理提供科学依据。【方法】以秦岭松栎混交林为研究对象，对未间伐样地（CK）、间伐5 a、间伐13 a的样地采用静态箱-气相色谱法监测土壤CH4通量，并... 详细信息

【目的】探究抚育间伐对秦岭松栎混交林土壤甲烷(CH4)通量的影响，为森林土壤CH4通量管理提供科学依据。【方法】以秦岭松栎混交林为研究对象，对未间伐样地（CK）、间伐5 a、间伐13 a的样地采用静态箱-气相色谱法监测土壤CH4通量，并通过单因素方差分析、重复测量的方差分析以及线性回归确定了间伐措施和环境因素如何影响土壤CH4通量的变化。【结果】与CK相比，间伐5 a样地的土壤温度升高2.73 ℃（P<0.05）。间伐13 a样地的土壤pH增大0.32，铵态氮含量显著降低（P <0.05），其他土壤理化性质在间伐前后无显著变化。间伐后不同恢复时间的林地在土壤含水率、ST和土壤总磷含量发生显著变化（P <0.05）：随着恢复时间增加，SWC增加10.21%，ST降低3.08 ℃，TP质量分数增加0.21 g/kg。秦岭山地森林土壤均呈现为甲烷汇，并于夏季7月出现吸收峰。间伐后林地CH4吸收呈现先增加（间伐5 a vs. CK，P<0.05）后降低到未间伐水平（间伐13 a vs. CK，P＞0.05）的趋势。ST每增加1 ℃，土壤CH4吸收速率增加0.09～0.22 mg/(m2·d) ；土壤湿度每增加1%，土壤CH4吸收速率降低0.03～0.10 mg/(m2·d) ，且短恢复时间的间伐（5 a）有较高的湿度和温度敏感性。【结论】间伐后土壤温度升高、湿度降低，从而增强了土壤对CH4氧化的能力。随着林冠恢复，CH4吸收效应逐渐减弱，表明将间伐间隔期控制在13年以下可维持较高的土壤甲烷汇功能。

关键词：甲烷通量森林抚育松栎混交林间伐温室气体土壤

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基于高空间分辨率时间序列影像的对象级侵占林地图斑快速检测

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北京林业大学学报 2022年第11期44卷 60-69页

作者：刘晓双李才文赵义兵国家林业和草原局西北调查规划院陕西西安710048 旱区生态水文与灾害防治国家林业局重点实验室陕西西安710048

【目的】为掌握森林资源动态变化情况,及时、快速、准确地发现侵占林地地块,并解决主流遥感变化检测方法对数据源和时相一致性要求高、人工干预多、过程繁琐等应用瓶颈,采用一种基于高空间分辨率时间序列影像的多尺度对象级分割和变化... 详细信息

【目的】为掌握森林资源动态变化情况,及时、快速、准确地发现侵占林地地块,并解决主流遥感变化检测方法对数据源和时相一致性要求高、人工干预多、过程繁琐等应用瓶颈,采用一种基于高空间分辨率时间序列影像的多尺度对象级分割和变化提取方法,对主流方法的分类和检测两个过程进行了融合和简化。【方法】以陕西省白水县为研究区,采用GF-1和ZY-3卫星数据源,将前后两期遥感影像波段拆分和重组形成时间序列影像,对时间序列影像进行多尺度面向对象的分割,通过分割结果的光谱变化值统计学抽样判断临界点并制定提取阈值,再利用NDVI变化值对结果进行优化。【结果】以人工目视解译结果作为参照,该方法的检测精度达86.2%。在成功检出的侵占林地图斑中,形状吻合较好或基本吻合的图斑占48.8%。【结论】该方法能够实现侵占林地图斑的快速检测,在检测效率、精度和适应性方面可满足大范围、多时相、混合数据源森林资源监测工作的实际应用需要。

关键词：变化检测面向对象时间序列影像 NDVI 林地图斑

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