为了解我国近20多年来林火主要致灾诱因以及伤亡原因,根据林火扑救伤亡事故案例以及2000—2022年相关气象因素(年平均气温、年平均降水量、年平均风速)的统计数据,采用统计分析与相关性分析等方法,分析林火主要致灾因素和扑救伤亡的主要原因。结果显示:1)2000—2022年,我国共计发生林火灾害134 671次。其中,2003—2010年是林火灾害的高发期,严峻的气候条件是这一时期林火事故的主要原因;2010—2020年的林火事故中,人为原因致灾占97%以上,广西、云南、贵州等农林结合密切地区的林火灾害事故较为频繁。2)典型林火扑救案例分析表明,由地理环境、可燃物情况、气象条件、林火行为等导致的直接伤亡事故占主导部分,由窒息、意外事故、扑火设备操作不当等非间接原因造成的伤亡也偶有发生。研究表明,我国林火灾害的致灾因素以气象因素和人为因素为主,火灾发生地恶劣的自然条件是引发伤亡的主要原因。分析林火主要致灾因素与扑救伤亡原因,可为火灾高效扑救、科学精准指挥提供参考。
探讨祁连山典型植被土壤有机碳空间分布特征及其影响因素,可为评估该地区森林土壤固碳效应提供科学依据。以退耕地为对照,以草地、天然乔木(青海云杉、祁连圆柏)、人工乔木(落叶松)和灌木5种典型植被为研究对象,测定0~100 cm深度土壤有机碳含量、有机碳密度、土壤粒度、pH、电导率、全氮、全钾和全磷含量,比较分析不同植被土壤有机碳组分的分布差异及其主要影响因素。结果表明:1)不同植被类型平均土壤有机碳含量排序为青海云杉(5.99 g/kg)>祁连圆柏(5.59 g/kg)>落叶松(2.91 g/kg)>灌木(1.83 g/kg)>草地(1.66 g/kg)>退耕地(1.16 g/kg);平均土壤有机碳密度排序为青海云杉(3.43 kg/m2)>祁连圆柏(2.76 kg/m2)>落叶松(2.16 kg/m2)>灌木(2.08 kg/m2)>草地(2.00 kg/m2)>退耕地(1.33 kg/m2)。2)随着土层的加深,不同植被土壤有机碳含量整体上呈减小的趋势,土壤有机碳密度呈先增后减的趋势。3)不同植被类型土壤C/N为9.30~15.73,均值表现为青海云杉(14.96)>草地(11.66)>退耕地(11.54)>灌木(10.83)>落叶松(10.69)>祁连圆柏(10.63)。4)不同植被类型土壤有机碳和全氮含量均呈极显著正相关(P<0.01),有机碳与全磷、黏粒、粉粒呈极显著或显著正相关(P<0.01,P<0.05),有机碳与砂粒含量呈极显著或显著负相关(P<0.01,P<0.05),有机碳与pH均呈显著负相关(P<0.05)。祁连山自然生长的乔木土壤有机碳固持能力较好,在建设碳汇林时应充分考虑土壤有机碳的影响,优先选择乔木植被。
森林生态系统对减缓和适应气候变化方面具有重要作用,全面了解森林碳储量的时空变化趋势,对于维持区域碳平衡、预测森林碳储量潜力、调整保护管理措施至关重要。基于森林碳储量(FCS)、土地利用覆盖变化(LUCC)、数字高程模型(DEM)等3个遥感数据集,采用Mann-Kendall检验、相关性分析方法,分析2005—2020年江西省森林碳储量的时空变化趋势及其对土地利用变化的响应。结果表明:1)江西省森林碳储量呈向上波动趋势,年均增长率为12.59%,最小值出现在2009年,为5.3×108tC;最大值出现在2018年,为6.5×108tC。2)森林碳储量在中南部的丘陵区域呈增加趋势,地势较低的北部地区呈下降趋势。3)江西省森林面积呈下降趋势,而森林碳储量呈上升趋势,城市扩张及该地区持续开展森林可持续经营是形成该趋势的主要原因。4)生态保护修复措施是促进江西省森林碳储量稳定增加的主要因素之一。未来应充分开发丰富的森林资源,通过开发国家核证自愿减排量(CCER)林业碳汇项目的方式促进环境保护与经济发展、消除贫困的协同增效。
准确调查红树林生物量有利于评估红树林生态系统碳汇潜力。基于实地调查数据和Landsat 8遥感影像及DEM数据提取22个特征变量,利用随机森林(RF)、支持向量机模型(SVM)和极端梯度提升(XGBoost)3种机器学习方法,对西门岛红树林进行生物量遥感反演。结果表明:1)与RF算法和SVM算法相比,XGBoost算法构建的模型具有更好的估测效果(R2=0.932,ERMS=1.514 t/hm2,EMA=1.313 t/hm2),能更准确地估测红树林生物量;2)在递归特征消除法(RFE)筛选出的10个重要特征因子中,植被指数对红树林生物量估测的相对重要性较高;3)10个重要特征因子构成的XGBoost模型生物量反演得出,红树林生物量估测值范围为9.138~29.229 t/hm2,这与实地调查结果非常相近。XGBoost机器学习算法在红树林生物量反演中表现出较好的效果,该结果能为中国人工红树林碳储量的核算提供技术参考。
以红外相机为代表的生态感知终端为野生动物监测研究提供海量的图像和视频数据。为改善人工识别海量数据时效性低、处理能力有限等问题,解决目标检测模型在受到复杂背景、多目标、昼夜明暗等多重因素影响的实际场景中应用的不确定性,以金钱豹、成年雄性岩羊、非成年雄性岩羊为例,建立野生动物目标检测数据集,对比分析Faster R-CNN、SSD、YOLOv5和YOLOv8等4种经典目标检测模型在实际场景中检测精度、检测速度和检测效果。结果表明:1)YOLOv5与YOLOv8的检测效果和检测速度整体优于Faster R-CNN与SSD,YOLOv8在多重因素干扰下检测精度更高、鲁棒性更强,更适合追求检测效果的场景;2)4种模型均能满足生态感知终端实时视频检测需要,但YOLOv5模型更轻量、检测速度更快,更适合算力有限时追求检测速度的场景。YOLOv5和YOLOv8性能优越,适合在实际场景中开展野生动物视频目标检测。
生态系统服务功能能够促进人与自然和谐共生,探究宁夏贺兰山国家级保护区生态系统服务功能对统筹山水林田湖草沙一体化保护和系统治理具有重要意义。以森林和草地生态系统长期观测研究与服务功能评估系列国家标准为基础,应用林业小班数据,结合分布式测算方法,选取保育土壤、林木养分固持、涵养水源、固碳释氧、净化大气环境等5项生态系统服务功能对保护区森林和草地生态系统进行效益评估。结果表明:宁夏贺兰山国家级自然保护区森林和草地生态系统服务功能物质量在空间分布格局中呈东北高、西南低的变化趋势;价值总量为28.27亿元/a,其中,涵养水源、保育土壤功能位列前2位,是宁夏贺兰山国家级自然保护区森林和草地生态系统的主要服务功能。保护区未来应进一步加强森林经营管理,合理优化树种结构和林龄结构,提升森林生态系统质量,充分发挥生态系统服务功能。
建立国家公园体制是党的十八届三中全会提出的重点改革任务,是我国生态文明制度建设的重要内容。探索国家公园特许经营高质量发展路径,对促进国家公园游憩的转型升级和提质增效、推动我国生态文明建设具有重要意义。以海南热带雨林国家公园为研究对象,基于游憩机会谱理论,厘清游憩机会利用与特许经营的关系,运用因子分析法和群决策层次分析法,构建游憩机会评价指标体系,评价海南热带雨林国家公园7个片区的游憩机会等级,形成海南热带雨林国家公园游憩机会谱。在此基础上,提出重构特许经营模式、提升管理服务效能、优化资金管理体系、建立共建共享机制、完善多元监督体制的海南热带雨林国家公园特许经营高质量发展路径,旨在为国家公园的特许经营、实现国家公园品牌增值提供科学的指导和有益的参考。
2005年我国正式启动国家湿地公园建设。作为我国湿地保护体系的重要组成部分,近20年来国家湿地公园在生物多样性保护中发挥着重要作用。通过分析国家湿地公园生物多样性保护面临的形势和挑战,探讨国家湿地公园生物多样性保护策略,并以杭州西溪国家湿地公园生物多样性保护实践为研究案例,从珍稀濒危物种保护、流域生物多样性保护示范、自然教育等3个维度,在保护恢复湿地生物本底资源、提高生物种群和群落恢复力、加强生态监测与风险预警、科学与合理利用生物资源等4个具体保护目标层面,分析国家湿地公园生物多样性保护的重点方向,包括加强严格保护湿地野生植物生境、科学修复野生动物栖息地、精细化动态防治外来入侵物种、完善湿地感知设施建设和拓展自然教育宣传体系等,旨在更好地促进新时期我国国家湿地公园建设和提高湿地生物多样性保护质量。
森林火灾是一种突发性强、破坏性大的自然灾害,受气象、地形、植被、人类活动等影响。科学制定森林火险区划等级是预防和管控森林火灾的基础。最大熵(MaxEnt)作为机器学习模型的一种,被广泛应用于国内外预测森林火灾发生概率、识别森林火灾风险等级的相关研究,并被证实具有较高准确性。烟台黄渤海新区位于胶东半岛、黄渤海交界处,经济发达、人口密度大,人类活动对森林影响显著,在全国森林防火工作中具有代表性。以烟台黄渤海新区为例,采用MaxEnt模型,结合历史火情数据和气象、地形、地物类型、社会经济等主导环境变量,预测森林火灾发生概率,划定森林火险区划等级。结果表明:1)优势树种(组)、人口密度对森林火灾发生具有重要影响;2)烟台黄渤海新区高、中、一般风险区面积接近,高风险区主要位于西南部山区,一般风险区主要位于东北部沿海。经检验,本研究模型预测结果具有较高准确性,可为全国森林火险区划提供参考。
为探究并筛选出较适宜土沉香套种的橡胶林分,在3种不同郁闭度(0~0.1,0.2~0.3,0.7~0.8)橡胶林进行土沉香幼树套种种植。测定土沉香幼树在试验地林下形态指标、总生物量干质量、生理生化指标,采用主成分分析土沉香幼树各指标对不同郁闭度橡胶林的响应信息,通过比较筛选出适宜土沉香幼树生长的橡胶林。结果显示:1)郁闭度为0.2~0.3的橡胶林,土沉香幼树形态指标增长量最高,总生物量干质量最大,叶绿素总量、可溶性蛋白含量、过氧化氢酶活性显著高于其他2种郁闭度的橡胶林;丙二醛含量较低,可溶性糖含量、超氧化物歧化酶活性与另2种郁闭度的橡胶林无显著差异。2)郁闭度为0.7~0.8的橡胶林,土沉香幼树生长最差,总生物量干质量最低。3)郁闭度为0~0.1的橡胶林,土沉香幼树生长适中。4)主成分分析表明,套种于橡胶林郁闭度为0.2~0.3的土沉香幼树各指标综合得分最高,其3 a生橡胶林较适宜土沉香幼树混交套种种植。
以1979—2019年间的浙江省历次国家森林资源连续清查和省级森林资源年度监测数据为依据,采用统计比较、平衡率分析、面积转移推算等方法,对浙江省40年的乔木林龄组结构变化情况进行分析研究,并预测之后10年(2020—2029年)的发展动态。结果表明:1)40年间,浙江省乔木林龄组结构变化可明显地分成两个阶段,1979年至20世纪末是乔木林面积快速增长期,龄组平衡率从0.464小幅缓增到0.546,龄组结构的优化不是主要演替特征,进入21世纪后,乔木林面积呈滞增状态,龄组平衡率从0.546提高到0.758,龄组结构优化成为主要演替特征;2)浙江省乔木林的龄组结构目前已接近较理想状态,具有充分培育森林资源的潜力,预测至2029年能达到理想状态;3)目前,浙江省乔木林存在着某个树种相对幼龄,另一个树种相对老龄而产生林分总体年龄互补效应,应注意因林分年龄结构总体较佳而掩盖的分树种年龄结构不均衡的情况。根据浙江省乔木林龄组结构现状和可持续经营的目标导向,提出优化龄组结构的措施建议,以期促进森林资源质量和固碳增汇能力的提升。
森林碳储量计量是在全球气候变暖背景下,实现“碳达峰”和“碳中和”目标的重要技术环节之一。目前常规的森林碳储量计量方法仍然主要采用传统的林业样地调查法,存在效率低、人力物力成本高,且对森林冠层数据的测定精度不高等问题。以无人机倾斜摄影测量技术在广西桉树冠层碳储量计量中的应用为研究对象,参考林业部门和各地的相关标准,采用实验对比和数理统计方法构建基于广西桉树冠层体积(V)推算其冠层碳储量(T)的计量模型。实验验证和回归分析方法测定该模型的拟合优度R2达到0.889 6。该模型可为广西桉树林碳储量的调查工作,以及其他树种的碳储量计量模型构建提供参考。
为降低传统野外调查成本,提高高郁闭度森林资源调查效率,以多光谱无人机影像结合实地样地调查数据为源数据,以马尾松纯林为研究对象,采用冠层高度模型(CHM)及多光谱影像6种植被指数构建模型,估算研究区林分蓄积量。结果表明:1)高分辨率数字高程模型的辅助能够有效弥补无人机影像在茂密森林无法提取地面点的缺陷,可提高CHM构建的精度,实现在茂密森林树高的准确提取;2)采用CHM提取研究区单木树高并估算蓄积量时,样地内共提取马尾松292株,提取的平均树高为18.77 m,小班区域内共提取马尾松18 120株,提取的平均树高为17.02 m,实测平均树高为18.17 m,平均树高提取效果较好,估算蓄积量为7 466.74 m3,实测蓄积量为9 024.40 m3,蓄积量估算精度为82.90%;3)植被指数模型的RMSE为0.39,R2为0.84,模型精度较高,蓄积量估算为8 620.30 m3,估算精度为96.26%。通过借助无人机遥感技术,两种蓄积量估算方法均能在高郁闭度森林中实现蓄积量的快速估算,其中通过多光谱数据提取植被指数构建模型估算蓄积量的效果更佳,这为进一步推广无人机影像在高郁闭度森林资源调查中的应用提供了有力的科学依据。
为探究不同模型对林分平均胸径的预测精度,使用贵州省桂花国有林场马厂工区同步获取的机载激光雷达点云数据和地面实测样地数据,通过提取样地水平的点云特征变量,采用方差膨胀因子分析和皮尔逊相关性检验进行自变量选择,建立机器学习模型估测样地平均胸径。结果表明:1)点云特征变量,如平均冠层高度和高度偏态与林分平均胸径有很强的相关性。2)机器学习模型(随机森林、支持向量机、最近邻算法)优于多元线性回归模型,其中,随机森林的拟合效果最好。随机森林的决定系数(R2)为0.71,均方根误差(RMSE)为2.50。3)通过柳杉纯林、针叶混交林、针阔混交林、马尾松纯林4种森林类型的林分平均胸径预测值与实际值差值,进一步证实随机森林模型精度最高,拟合效果最好。利用机载激光雷达点云数据提取点云特征变量,并构建基于机器学习算法的林分平均胸径估测模型是可行的,该方法的精度能满足森林资源调查的应用需求,可作为辅助林业调查工作的技术手段。
探索林分形高模型的构建与评价方法,可为湖南省青冈栎林分蓄积量的精准测定提供理论依据。以芦头林场和青羊湖林场的青冈栎次生林为研究对象,基于35个样地的1 055株单木实测数据,建立青冈栎次生林一元、二元林分形高模型。由孔兹干曲线推导出青冈栎树高曲线以计算林分条件平均高,基于林分形高与林分平均胸径、林分条件平均高的一元、二元相关关系,选取6个一元模型和8个二元模型,以决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、解释方差(EA)、平均绝对误差(MAE)和模型预估精度(P1)作为评价指标。经过评估和比较,选定一元林分形高模型为f(D)=2.870 7×D0.261 8、f(H)=2.022 4+0.339 5×H和二元林分形高模型为f(D,H)=0.590 6×exp(-0.008 3×D)×H、f(D,H)=(0.710 2-0.070 1×logD)H和f(D,H)=2.479 9×(D2×H)0.109 2。通过留一交叉验证和配对T检验对模型进行检验,结果显示一元、二元林分形高模型均具有较高的精度和较强的适用性,进一步验证了以林分平均胸径和林分条件平均高构建林分形高模型的方法合理可行,可为其它类型的林分形高模型构建和林分形高表的编制提供示范和参考。
掌握甘肃安南坝野骆驼国家级自然保护区鸟类和兽类本底资源现状,能为制定生物多样性保护对策提供基础数据。2020年1月至2023年3月,在甘肃安南坝野骆驼国家级自然保护区7处水源地使用红外相机开展兽类和鸟类多样性调查。红外相机野外调查累计11 443相机工作日,共收集到18 773张野生动物照片,其中有效独立照片3 303张,准确鉴定出4目9科17种野生兽类,7目12科32种野生鸟类。调查结果显示:1)国家一级、二级重点保护野生动物分别为10,18种;被《中国生物多样性红色名录》评估为近危(NT)等级以上物种有24种。2)兽类和鸟类群落多样性指数(H)分别为2.67和3.03,Pielou 均匀度指数(J)分别为0.65和0.62。3)相对多度指数(IRA)前5种野生动物依次为鹅喉羚(Gazella yarkandensis)(IRA=99.54)、野骆驼(Camelus ferus)(IRA=53.57)、雪豹(Panthera uncia)(IRA=35.22)、秃鹫(Aegypius monachus)(IRA=15.64)、岩羊(Pseudois nayaur)(IRA=13.81)。调查结果反映出甘肃安南坝保护区兽类和鸟类资源现状,可以为后续生物多样性保护和长期监测提供数据支持和指导。
研究和建立防护林健康质量标准和评价体系,掌握毛乌素榆林沙区防护林健康状况,合理评价防护林健康状态对科学保护防护林资源和制定防护林可持续经营管理措施具有指导意义。以毛乌素榆林沙区防护林不同立地类型为研究对象,采用层次分析法,构建毛乌素榆林沙区防护林健康状况评价体系。结果表明:1)毛乌素榆林沙区防护林健康等级划分为5个,分别为健康(0.70~1.00)、微度退化(0.60~<0.70)、轻度退化(0.50~<0.60)、中度退化(0.40~<0.50)、重度退化(0~<0.40);2)毛乌素榆林沙区防护林健康状态总体偏低,属于轻度退化到中度退化,与实际调查结果基本相符。应加强毛乌素榆林沙区防护林的人为管护,减少人畜对防护林的破坏,以实现毛乌素榆林沙区防护林可持续发展与利用。
山铜材(Chunia bucklandioides)为国家二级重点保护野生植物,数量稀少、分布范围狭窄,研究山铜材的种群现状及分布格局对其种群的保护和可持续发展具有重要意义。以海南热带雨林国家公园尖峰岭片区内的山铜材种群为研究对象,采用径级结构代替年龄结构的方法,将山铜材划分为4个龄级(Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级),运用成对相关函数g(r)对山铜材种群及其各龄级的空间分布格局及关联性进行分析。研究表明:1)山铜材种群存在假性稳定增长的现象,只能在该生境中繁衍,很难扩大其种群规模;2)山铜材种群在小尺度下呈聚集分布,随着尺度的增加,大部分种群向均匀分布发展,少部分种群呈随机分布和聚集分布趋势;3)不同龄级的个体皆在小尺度下为聚集分布,其中Ⅰ级和Ⅱ级个体聚集程度较大,随着尺度的增加,部分龄级存在均匀分布,最终皆演变为随机分布;4)不同龄级间的空间关联性表明了山铜材主要靠Ⅲ级和Ⅳ级个体扩萌更新,其萌生个体对母树的依赖性强弱为Ⅱ级>Ⅰ级>Ⅲ级>Ⅳ级。因此,未来在山铜材种群的保护中,应以保护母树为主,适当间伐母树周边的萌生苗和清除倒伏枝条萌生苗附近的小型植物,将实生苗进行迁地保护,以此来扩大和保护山铜材野生种群。
揭示库布齐沙漠灌木资源分布与景观特征,对优化区域灌木资源分布结构,增加其保护与利用效能,稳固防沙治沙成效具有重要意义。 基于GF-2遥感影像、DEM、气温、降水等数据,使用地理空间分析技术解析库布齐沙漠柠条林的分布现状与景观特征。结果表明:1)库布齐沙漠的柠条林斑块数量约2.2万个,总面积约2.1万hm2,占库布齐沙漠面积的1.49%。杭锦旗的柠条林斑块最多,东胜区最少;流动沙地的斑块最多,盐碱地最少。斑块多分布于高程984~1 093 m的区域,高程增加柠条斑块数量减少;随着温度升高、降水量增大,斑块数量增加,年降水量309~356 mm区域最多。2)库布齐沙漠不同区域景观特征与地势地貌、气温、降水、柠条林种植类型以及荒漠化防治作用有关。北部区域高程低、盐碱地多,属于库布齐沙漠扩张边缘,以连片成条带状生长的防沙阻沙柠条林为主;南部高程高、气温低,以防风固沙林与水土保持林为主;西部高程低、流动沙地多,气候干旱,属于荒漠草原带,以天然散生柠条林为主;东部水热条件好,多分布于退耕还林区域及道路两旁。库布齐沙漠应加大西部柠条林保护与修复力度,更新改造沙漠北部老化退化柠条林种植格局以增强其稳定性,库布齐沙漠东部水热优势显著,应继续增加柠条林种植面积,为柠条产业发展供给充足林草资源。
利用深度神经网络(DNN)模型建立杉木的树高-胸径模型,寻求一种更加高效的杉木树高预测方法。以贵州省清镇市国有林场49块样地中杉木的胸径、树高数据为研究对象,分成不同比例的训练集和测试集,训练集占比分别为20%,30%,40%,50%,60%,70%,80%;对应的测试集占比分别为80%,70%,60%,50%,40%,30%,20%。利用DNN构建树高-胸径模型,并将其与11个传统基础模型进行比较,通过R2、RMSE和MAE对比选出预测效果最好的模型,并根据最优模型添加林木胸径与优势木平均胸径比(DDH),以提高模型的预测精度。利用DNN模型建立的树高-胸径模型在训练集占比为20%的情况下,加入DDH因子后其预测精度R2达到0.89。利用DNN构建杉木树高-胸径模型对杉木树高进行预测,在使用较小数据量的前提下加入DDH因子能够提高对杉木树高的预测效果。
