Yb：Y2O3透明陶瓷的光学性能研究

介绍了一种基于纳米粉末真空烧结技术的新型固体激光材料——Yb：Y2O3多晶陶瓷的制备工艺、物理化学特性、能级结构和光谱特性，并与Yb：YAG单晶进行了对比．采用紧凑型有源镜激光器（CAMIL）的抽运方式，验证了Yb：Y2O3透明陶瓷的激光输出性能．在35W的最大抽运功率下，得到波长1078nm，功率10．5w的连续激光输出，斜率效率达到37．5％．实验中还观察到激光输出波长随抽运功率增加而红移以及随输出耦合镜变化而漂移的现象．Yb：Y2O3多晶陶瓷是一种理想的激光材料，不仅具有与Yb：YAG单晶同样优秀的

苋属入侵种的可能分布区预测及相关环境因子分析

苋属（Amaranthus）约40种，世界均有分布。我国有20种，分布很广，其中外来种为17种(11种为入侵种)，危害旱田作物、果树、茶树和蔬菜。反枝苋（Amaranthus retroflexus L.）是苋属入侵种中发生频率最多、分布最广、危害最严重的杂草。本文首先基于反枝苋在世界范围内4207个实际分布点及其对应的气候、地形和土壤三类要素28个环境因子的定量关系，利用主成分分析确定了影响其分布的主要环境因子，据此估测其中心可能分布区和最大可能分布区，并与实际分布点进行比较;然后利用GARP生态位模型和地理信息系统(GIS)对影响苋属8个入侵种地理分布的环境因子进行分析并对其全球可能分布区进行预测，并根据苋属入侵种与环境因子的关系对8个苋属入侵种进行聚类分析;最后基于Receiver Operating Characteristics(ROC)分析对GARP模型及GIS模型对反枝苋全球可能分布区的预测结果进行精度检验和比较，结果表明： (1) GIS模型预测显示14个环境因子在决定反枝苋全球分布格局中起着重要作用。反枝苋中心可能分布区位于新西兰南部、澳大利亚东南部、南美洲北部少数地区、北美洲西北部及东南部部分地区、欧洲大部分地区和中国东南部。最大可能分布区位于南美洲中南部、北美洲大部分、非洲北部小部分、澳大利亚南部及北部少数区域、欧洲大部分地区和亚洲大部分地区及中国除西藏、青海、新疆、四川西部以外的地区。中心可能分布区的预测结果与实际分布点吻合较好，而最大可能分布区则过于广阔。 (2) GARP模型预测显示14个环境因子中雨日频率，极端低温，海拔这三个环境因子的影响较为重要，是苋属8个入侵种分布的主要限制因子。聚类分析表明8种苋属入侵种按欧式距离的长度可分为三类：第一类：反枝苋、凹头苋;第二类：刺苋、皱果苋、尾穗苋;第三类：绿穗苋、白苋、北美苋。 ROC分析结果显示GARP模型对反枝苋的可能分布区模拟效果（AUCGARP=0.857）好于GIS模型，其中GIS模型对反枝苋中心可能分布区的模拟效果(AUCGIS-CENTER=0.832)好于最大可能分布区(AUCGIS-MAX=0.778)。 苋属8个入侵种均有分布的地区为澳大利亚沿海地区，新西兰，中国东南沿海，欧洲西部，南美洲部分国家，美国，非洲中部。 (3)两种模型所预测的反枝苋的可能分布区有很大程度的重合性，GARP模型预测的可能分布区大于GIS模型预测出的中心可能分布区，但小于GIS模型预测出的最大可能分布区，且和实际分布点拟合程度较好。

应用SVM预测杜鹃属（Rhododendron L.）在中国的潜在分布中心

杜鹃属(Rhododendron L.)是中国种子植物中最大的属，其现代分布和分化中心是我国西南部的横断山区和东喜马拉雅地区。我国西部、西南部的云南、四川、西藏等地共有杜鹃达450种，仅特有种就有约300种。对杜鹃属分布的深入研究是横断山区生物多样性保护不可缺少的重要部分。 由于物种分布与环境因子之间存在着紧密的联系，利用环境因子作为预测物种分布模型的变量是当前最普遍的建模思路。但是绝大多数物种分布预测模型都遇到了难以解决的“高维小样本”问题――模型在标本数据不足时无法给出合理的预测，或者模型无法处理大量的环境变量。机器学习领域的理论和实践已经证明，基于结构风险最小化原理的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法非常适合“高维小样本”的分类问题。为了探索其应用在物种分布预测问题上的可能性，本文创新性的实现了基于SVM算法的物种分布预测系统。然后，本文以30个杜鹃属(Rhododendron L.)物种为检验对象，利用其标本数据和11个1km的栅格环境变量图层作为模型变量，预测其在中国的潜在分布区。本文通过全面的模型评估——专家评估，ROC (Receiver Operator Characteristic)曲线和曲线下方面积AUC (Area Under the Curve)——来比较模型的性能。试验结果表明，我们所实现的以SVM为核心的物种分布预测系统无论在计算速度还是预测效果上都远远优于当前广泛使用的GARP (Genetic Algorithm for Rule-Set Prediction)预测系统。 之后，本文进一步探讨了SVM预测系统预测效果与环境变量维数和标本点个数的关系。试验结果表明，对于只有少量标本点的物种SVM的预测结果仍然具有相当的合理性。由此可见， SVM预测系统很好的解决了以前众多模型无法克服的稀有种和标本点稀少的物种的潜在分布区模拟问题。同时本文发现大的环境维数（高维）对于物种潜在分布区的预测有着决定性的作用，因此模型处理高维问题的能力显得至关重要。 最后，我们使用中国所有可获取的杜鹃属标本数据，以及83个1km的栅格环境变量图层，对400种杜鹃属物种的潜在分布区进行预测。根据预测出来的物种潜在分布区，我们得到了中国杜鹃属物种潜在多样性分布格局，特有物种潜在多样性分布格局，濒危杜物种潜在的分布格局，各亚属物种潜在分布格局，以及不同生活型物种潜在多样性分布格局。这些分布区图不仅可以对杜鹃属起源研究提供分析验证的条件，还能为其引种、保护和新种的搜寻提供有利的空间依据。

外来入侵种紫茎泽兰竞争策略与扩散动态

紫茎泽兰（Eupatorium adenophorum Spreng.）作为重要的外来入侵种之一，已严重破坏了入侵地生态系统的结构与功能，同时使当地农林业生产蒙受巨大的损失。因此，明确紫茎泽兰的竞争策略与扩散潜力，对制定合理的控制措施具有重要意义。 土壤氮素增加常常有助于外来种的入侵，那么降氮能否抵制入侵呢？向土壤中添加碳素，增强微生物对氮素的吸收，从而降低土壤中可被植物吸收的氮素是目前常用的降氮方法。为检验这一假说对入侵种紫茎泽兰的适用性，选取入侵种紫茎泽兰和本地种禾本科雀麦（Bromus japonicus）、菊科鱼眼草（Dichrocephala integrifolia），分别单栽或与紫茎泽兰混栽，向各植物组合中添加碳素（按1650克有机质/平方米计）或氮素（按30克氮素/平方米计），并设立对照进行盆栽实验。在碳素添加条件下，紫茎泽兰地上与地下生物量分别比对照降低了71.9% 和 74.9%，而本地种的生物量却没有受到显著影响。同时，碳素添加导致紫茎泽兰对本地种的竞争强度（RII）明显下降。氮素添加则减弱或逆转了上述碳素的作用。因此，向土壤中添加碳素有助于抵抗氮沉降对外来种入侵的促进作用，特别对抵御那些与氮素有亲和力的入侵种更为有效。在不同氮素条件下，紫茎泽兰对本地种竞争中，资源竞争强度均明显大于化感作用。尽管在紫茎泽兰发育早期化感作用较小，但是，碳素添加使紫茎泽兰可利用氮素减少，激发了化感作用在竞争中占有更大的比例，说明资源竞争与化感是相互结合、共同发挥作用的。 去叶作为模拟采食方法之一，至少可以通过两种方式影响植物竞争。一是去叶对目标种生长产生负面影响，二是邻种去叶有利于目标种生长，进而改变种间竞争关系。基于以上假定，对紫茎泽兰与相邻本地种分别单栽、同种合栽和异种混栽，进行去叶处理。结果恰与假定相悖：在整个生长季内，去叶增加目标株生物量的1.0 – 198.9%。对于入侵种而言，当邻居本地种去叶时，紫茎泽兰能完全弥补竞争产生的负面效应，即它与未去叶的单栽紫茎泽兰生长无显著差异;而紫茎泽兰去叶降低了相邻本地种的生长，加剧了原本由于竞争给对本地种带来的负面影响。因此，去叶效应与邻种的存在与否及邻种的类型均有关。在应用生物控制对目标株采食时，特别是在没有造成严重伤害或致死情况下，可以使本来具有竞争优势的入侵种变得更具强势。竞争与去叶之间存在复杂的相互作用，采食带来的间接效应可能比预想的更为复杂。因此，在生物控制措施实施之前，充分地估计生物控制的间接作用至关重要。 为检验反应—扩散模型（reaction–diffusion model）能否正确模拟紫茎泽兰小尺度扩散速率，本研究调查了四川攀枝花山区5个不同的生境的紫茎泽兰群落。对各样地内紫茎泽兰定位和年龄确定，基于克里金插值法做出其入侵格局的等年线图，通过等年线之间的垂直距离即可得到紫茎泽兰扩散速率的经验值。同时，计算内禀增长率和扩散系数，根据模型计算得到扩散速率的预测值。结果表明：紫茎泽兰扩散速率经验值明显小于模型预测值。因此，尽管反应—扩散模型已在大尺度扩散预测方面得到广泛的应用和验证，但在小尺度上，由于没有借助于复杂的生活史模型和分层模型，单凭反应—扩散模型不足以得到准确的预测。另外，在没有遭受干扰的生境中，可以发现紫茎泽兰扩散早期存在明显的时滞期。倘若这种时滞效应在入侵扩散中是频繁发生的，那么在判定物种是否具有入侵性时，很可能由于物种处于时滞期而被误认为非入侵种。 基于紫茎泽兰入侵至中国60年来所收集到的441已知分布记录和23个环境变量，采用GARP模型对其潜在分布范围做出了预测，并通过Kappa和ROC（receiver–operator characteristic）对预测结果进行检验。结果表明紫茎泽兰目前分布以云贵高原为主体，逐渐向四川盆地东部、山东半岛、东南沿海、台湾沿海以及海南岛等地扩散。冷季降水量、年极端低温和年均最高温对分布影响较大。RDA（Redundancy Analysis）分析结果显示温度和降水是限制紫茎泽兰扩散的重要因素。在过去的20年里，紫茎泽兰已经从温度较高、天气波动较小的亚热带气候逐渐向气候温凉、降水减少的高海拔地区扩散。紫茎泽兰可以适应相对较宽的温度和降水梯度，年均温度在10—22 ˚C，年降水量在800—2000 mm区间均有分布。本研究结果为发展早期预警工作、防止紫茎泽兰在中国进一步入侵提供了科学依据。

中国北方温带地区针茅和锦鸡儿属植物的分布格局模拟及气候变化影响评价

在我国，小叶锦鸡儿（Caragana microphylla）、中间锦鸡儿（Caragana intermedia）、柠条锦鸡儿（Caragana korshinskii）、藏锦鸡儿（Caragana tibetica）和狭叶锦鸡儿（Caragana stenophylla）主要分布于北方温带地区，是造林、固沙、饲用及观赏的重要灌木，而贝加尔针茅（Stipa baicalensisi）、大针茅（Stipa grandis）、克氏针茅（Stipa krylovii）、本氏针茅（Stipa bungeana）、短花针茅（Stipa breviflora）、沙生针茅（Stipa glareosa）和戈壁针茅（Stipa gobica）是我国北方温带地区具有重要饲用价值和水土保持功效的多年生密丛禾草。这5种锦鸡儿灌木和7种针茅草本植物在东北、华北和西北地区的生态环境建设及社会经济发展中发挥特殊作用。关于它们地理分布与气候关系的深入研究十分必要，可以为其种质资源的开发和改善生态环境提供理论依据。 本研究首先全面收集这12个物种在中国北方温带干旱－半干旱地区的全部地理分布资料，利用ArcGIS 9.0软件绘制现状分布图。通过分析其现实分布格局，发现小叶锦鸡儿、中间锦鸡儿和柠条锦鸡儿在空间上呈现出从东到西的地理替代分布格局，继续向西南方向则分布有藏锦鸡儿，向西北方向分布有狭叶锦鸡儿。贝加尔针茅、大针茅、克氏针茅和戈壁针茅也在空间上呈现出自东向西的地理替代分布格局，克氏针茅向南被本氏针茅替代，短花针茅和沙生针茅没有明显的地理替代分布现象。5种锦鸡儿和7种针茅的分布范围分别又都有一定的重叠。 整理12个物种分布区内的气象台站长期记录，选择计算16个具有重要生物学意义的水热指标值;进而用方差分析、多重比较和因子分析相结合的方法，研究控制这5种锦鸡儿和7种针茅地理分布的主导驱动因子。结果表明：控制小叶锦鸡儿和中间锦鸡儿间地理分布差异的主导因子是水分因子，特别是湿度;水分因子同样是控制中间锦鸡儿和柠条锦鸡儿间地理分布差异的主导因子，特别是生长季及年降水量;控制柠条锦鸡儿和藏锦鸡儿间地理分布差异的主导因子是夏季高温，控制柠条锦鸡儿和狭叶锦鸡儿地理分布差异的是冬季低温。控制贝加尔针茅、大针茅、克氏针茅和戈壁针茅间替代分布的主导气候因子是年降水量和生长季降水量。控制克氏针茅和本氏针茅间替代分布的主导气候因子是温暖指数。 运用耦合BIOCLIM模型的软件包“DIVA-GIS”模拟预测这5种锦鸡儿和7种针茅的现状潜在分布区及未来气候变化的影响。结果表明：现状潜在分布区与实际分布区均有很好的一致性;在CO2浓度加倍的未来气候情景下，这些植物都会向北大幅度迁移，在我国的分布范围均缩小，分布格局发生显著变化。用ROC曲线和Kappa统计值法验证模型表明，BIOCLIM的模拟精度较高。利用BIOCLIM模型绘制了这12个物种的生物气候分室图，并根据生物气候分室确定了物种的最适气候范围。 为了研究锦鸡儿和针茅分布对气候变化的敏感性，本文在现实气象数据的基础上模拟预测了不同降水与温度变化情景下（保持年降水量不变，年均温分别增加1℃、2℃、3℃和4℃;保持年均温不变，年降水量分别增加和减少10％）的物种分布范围，发现随着气温升高和降水量增加，全部锦鸡儿和针茅都会向高纬度地区缓慢迁移，而当降水量减少时，它们将向低纬度地区迁移。不同气候情景下的物种分布范围迁移幅度表明，5种锦鸡儿中狭叶锦鸡儿和中间锦鸡儿的脆弱性相对较大，7种针茅中克氏针茅和贝加尔针茅的脆弱性相对较大。气温的单独变化控制这些物种分布区的未来迁移。 最后，本文探索了锦鸡儿和针茅的气候变化影响的阈值。就核心分布区而言，小叶锦鸡儿、贝加尔针茅、大针茅、沙生针茅的气候变化影响阈值是气温升高4℃，降水减少10%;中间锦鸡儿和狭叶锦鸡儿是气温升高4℃，降水增加10%;柠条锦鸡儿和本氏针茅是气温升高4℃，降水不变;藏锦鸡儿是气温升高2℃，降水增加10%;克氏针茅和短花针茅是气温升高3℃，降水不变;戈壁针茅是气温升高1℃，降水不变。

落叶栎树在中国的地理替代分布及其气候制约

栎属（Quercus L.）按落叶习性可自然分为落叶类型和常绿类型，我国落叶栎类共有20个种和9个变种。落叶栎是栎属中较为进化的一个类群，源于横断山区和云贵高原;除新疆外，全国各省都有落叶栎的天然分布，一些亲缘关系密切的树种之间呈现出较为明显的地理替代分布格局。本研究的目的在于：（1）应用BIOCLIM模型模拟预测落叶栎类植物的潜在分布区，分析其目前的分布格局以及下一步的发展趋势;（2）分析造成落叶栎树地理替代分布格局的主导气候因子，探讨气候因子对不同落叶栎树种地理分布格局的制约作用。 本文以16个在中国具有成片天然分布区的落叶栎树种（包括变种）为研究对象，利用已核对的标本数据以及13个栅格化环境变量图层（分辨率为1km×1km），按照分类（全国广布型、南方广布型、南方狭域型和北方狭域型）和不分类（全部16种）两种处理方式，通过BIOCLIM模型模拟得出了它们的潜在核心分布区和潜在边缘分布区。在运行模型之前，除必选的海拔高程图层外，采用了主成分分析（PCA）的方法从30个候选的气候变量图层中筛选出对相应落叶栎树种的地理分布格局有较大影响的12个图层作为输入图层。然后，本文通过比较两种处理所得模拟结果的ROC（Receiver Operator Characteristic）曲线下方面积AUC（Area Under the Curve），同时结合文献分析来推测不同落叶栎树种地理分布格局的稳定性及发展趋势。结果表明，在无人类活动干扰且种源传播不受阻碍的情况下，全国广布型和南方广布型落叶栎目前的分布格局在维持稳定的基础上有向周边地区扩展的趋势;南方狭域型和北方狭域型落叶栎的分布格局则基本保持稳定，短期内发生扩散的可能很小。 论文中计算了每个落叶栎树种所在分布范围的气候指标（共11个），以便进行下一步的研究。以蒙古栎（Q. mongolica）、辽东栎（Q. wutaishanica）与槲栎（Q. aliena）、锐齿槲栎（Q. aliena var. acuteserrata）、北京槲栎（Q. aliena var. pekingensis）这两组地理替代系列为研究对象，分别采用独立样本t检验和单因素方差分析的方法，分析了气候因子对其地理替代分布格局的主导作用。结果表明，冬季的低温、较高的气温年较差和大陆度是蒙古栎向东北替代辽东栎的主要原因;槲栎向北被北京槲栎和锐齿槲栎替代的主要原因是生长季高温和冬季高温对其分布的双重制约;除最暖月（7月）最高温外，北京槲栎的各项水热指标与另两种槲栎均存在极显著差异，对冬季低温和较大的年较差的适应可能是限制其向南分布的主要原因。 本研究最后部分的内容是对不同类型落叶栎分布区的气候参数进行的主成分分析。结果表明，生长季温度是制约落叶栎分布的最主要的气候因子;寒冷程度和冬季的低温则对其在大尺度范围的扩散有较大影响;另外，降水、年较差与大陆度对落叶栎的向北分布也起着重要的作用。

沈阳市城市扩展分析与模拟研究

城市扩展及其导致的土地利用/土地覆被变化作为全球环境变化的重要驱动因素，日益引起社会各界的普遍关注。新中国成立以来，沈阳市经历了快速的城市化过程，特别是进入21世纪以来，伴随着人口增长和经济发展，中心城区持续向外扩张，导致基本农田大量流失，区域景观和生态环境质量日益下降，给沈阳市的城市增长管理和可持续发展带来严峻挑战。 利用遥感(RS)、地理信息系统(GIS)和空间Logistic回归模型对1988-2004年间沈阳市的城市扩展与土地利用变化特征及其驱动力进行深入分析，并在此基础上利用基于细胞自动机(CA)的城市扩展模型－SLEUTH对历史时期(1988-2004年)的城市扩展格局进行模拟与重建，对未来(2005-2030年)不同发展条件下的城市扩展进行模拟与环境影响评估，以期为城市增长管理与区域可持续发展提供决策支持。本论文取得如下研究成果： (1) 1988-2004年间，沈阳市辖区城市面积持续增加，城市扩展强度逐渐增强；2000-2004年城市扩展规模和强度都达到最大；沈阳市城市化进程正在显著加速。城市扩展具有明显的空间分异特征：整个研究时段内，市区西南方向是城市扩展的主方向，中心城区周边(8~10km)及各级经济开发区是扩展的热点区域。 (2) 1988-2004年间，沈阳市辖区土地利用变化最主要的特征是耕地向城乡建设用地的大面积转换。持续的城市扩展导致区域景观日益破碎化和复杂化。城市和其它建设用地的景观影响日益增强，耕地的优势地位减弱，且破碎化程度增加，斑块形状日趋复杂。城市化空间梯度上的土地利用格局变化分析表明，随着城市化水平的提高，景观组成和空间配置发生了明显变化。处在城市化前沿区域的城郊地区，景观格局表现出景观多样性增加、破碎化程度加深和形状日趋复杂等特点。 (3) 1988-2004年间，沈阳市辖区城市扩展主要受到社会经济发展的推动作用和政策因素的激励与导向作用。空间Logistic回归分析显示，开发区建设与行政建制变化、道路与城镇分布、浑河和城市规划是城市空间扩展的主要影响因素。 (4) ROC曲线统计、Kappa统计与多分辨率误差估算以及景观指数从城市扩展总体预测能力、增长数量、空间位置和空间格局上给予SLEUTH模型一个全面、客观的评估。总体上来说，SLEUTH模型具有可信精度，较好地表达了沈阳市1988-2004年间城市扩展的总体趋势，对城市扩展面积的拟合精度很高。但是，与其它城市扩展模型相似，在像元尺度上对城市扩展空间位置的预测和对城市空间格局的表达还有待于提高；随着分辨率的降低，模型对城市发展中空间邻域关系的表达效果趋于提高。SLEUTH模型对城市扩展的总体模拟精度要高于空间Logistic回归模型，但是对城市扩展位置的模拟准确性低于后者。 (5) 通过分析发现，影响SLEUTH模拟准确性的主要因素包括模型结构、地方城市发展特征、模型应用的时空尺度和模型输入数据的获取与误差传递等。通过修改模型组分设置、开展模型敏感性与不确定性分析以及实行城市扩展一体化模拟可以提高SLEUTH模型的模拟效力，而具体实现方法需要深入研究。基于模型评估结果和效力提高的对策，对城市扩展演变的时空格局进行了较为准确的重建，为其相关研究提供了可靠的历史数据资料。 (6) 遵循沈阳市目前和未来的区域开发政策、最新修编的城市总体规划，以及社会对区域生态环境保护的要求，设计了五个城市发展预案，即目前趋势发展预案(CT)、区域开发政策与城市规划预案(PP)、生态可持续发展预案(ES)、紧凑式发展格局预案(CD)和特定增量发展预案(GA)。对不同预案条件下未来(2004-2030年)城市扩展面积和空间格局、城市扩展热点区域、城市景观格局变化及其景观生态效应，以及对其它类型土地资源的消耗四个方面进行了分析和比较，为沈阳市城市规划、生态建设以及可持续增长管理提供了许多有价值的决策信息。

东北沼泽湿地的潜在分布对气候变化的响应

东北是我国沼泽分布最广泛、类型最多的地区，而该地区也是中国将来气温变化幅度较大的地区，气候趋于暖干化，这些都不利于沼泽的发育和存在。据CGCM3气候变化模型预测：到2100年，温室气体排放浓度增高（排放水平720ppm、大于720ppm和550ppm）的三种排放情景下，气温分别增高3.22℃、4.36℃和2.13℃，年降水量分别平均增长102mm、127mm和74mm，干燥度增大，变化的幅度和排放浓度极为一致。本文将Logistic模型结合CGCM3气候变化数据，以预测未来100年后沼泽湿地的潜在分布。 由于沼泽分布具有地带性和非地带性规律的特点，本文针对整个东北地区、东北山地和东北平原建立了三个Logistic模型，环境因子包括11种地形因子和7种气候因子。三个模型的ROC值分别为0.86、0.92 和0.76，这说明山地区模型的精度最高，平原区精度最低。概率阈值基于ROC曲线设定为0.23、0.24 和0.26。结合CGCM3，预测结果显示：100年后，沼泽分布都趋于减少，尤其在平原地区，沼泽可能会全部消失。在COMMIT模式下，虽然CO2浓度保持不变，但是气候变化造成的后果依然持续进行，平原地区沼泽大量消失，沼泽潜在分布面积将减少34.11%；在SRES B1情景下，沼泽潜在分布面积减少66.46%，南部平原和山地沼泽消失；SRES A1B情景下，沼泽潜在分布面积减少80.11%，松嫩平原、松辽平原、长白山、大兴安岭南部地区沼泽消失，三江平原和小兴安岭地区只有零星存在；SRES A2情景下，沼泽潜在分布面积减少了87.25%，只分布在大兴安岭北部和小兴安岭西部的沟谷地带，其它各地几乎全部消失。通过GIS手段计算沼泽潜在分布与环境因子的相关系数，在东北区域和山地区，影响最大的地形因子和气候因子分别是坡位和寒冷指数；在平原区，影响最大的地形因子和气候因子分别是与河流距离和温暖指数。 MODIS数据是近年来常用的一种适用于宏观区域的遥感数据源。本文利用Logistic模型，多时相数据配合地形辅助数据，对大兴安岭北部地区的沼泽进行提取，分类精度84.63%。利用该数据进行沼泽分布模拟，能取得更高的精度（ROC值为0.957）。模拟结果表明：CO2浓度增高的三种排放情景下，沼泽的潜在分布面积分别减少54.16%、59.62%和73.51%。沼泽分布由南向北、由两侧向中心萎缩，且分布趋于破碎化。

辽宁中部城市群景观动态模拟与预测研究

辽宁中部城市群是我国城镇最密集的地区之一，经过几十年快速的城市发展和工业建设，造成了严重环境污染和生态破坏，区域的景观发生了巨大的变化。本文研究辽宁中部城市群城市空间增长和景观动态，为辽宁中部城市群的科学规划和管理提供决策支持，对辽宁省生态环境与社会经济的可持续发展具有重要的意义。 本文利用3S技术、转移矩阵和景观格局指数方法对辽宁中部城市群1988-- 2004 年的城市增长和景观变化进行了综合分析，采用历史数据对城市增长和景观变化模型SLEUTH进行校正，并对历史时期的城市增长和景观变化进行模拟重建；利用ROC曲线统计、Kappa指数系列和景观格局指数对SLEUTH的模拟结果进行精度评价；在五种不同的预案下对辽宁中部城市群未来（2005-2045年）城市增长和景观动态进行模拟预测。本文得到如下结论： 1. 1988-2004年间，辽宁中部城市群的城市面积持续增长，扩展强度不断增强，1997-2000年的城市扩展强度最大，增长速度最快。城市空间格局的变化表现出阶段性的特征，1988-1997年城市面积的增长速度较慢，结构紧凑，以边缘增长和填充增长为主；1997-2004年城市面积增长较快，城市向外蔓延，城市斑块形状变得复杂，以开发区的飞地式增长和扩散增长为主。 2. 1997-2004年间，辽宁中部城市群的景观变化明显，农村居民点的面积增长最大，其次为城市；林草地的面积减少最大，其次为耕地。各景观类型中城市的增长速度最快，林草地减少的速度最快。辽宁中部城市群的城市增长和景观变化主要集中在中部的城镇密集带。城镇密集带将是未来城市群规划和管理的关键区域。辽宁中部城市群景观格局受人类活动影响增强，景观破碎化程度加大。景观中林草地和耕地的优势地位有所减弱，破碎化程度增加，斑块形状日益复杂；在城镇密集带内，耕地面积流失较大，耕地占景观面积比例减少较快，破碎化程度较大。随着城市化进程的加快和人类活动的增强，辽宁中部城市群表现出复杂的格局变化特征。 3. 1988-2004年，辽宁中部城市群城市增长的主要驱动力是社会经济发展和政策因素，其中人口和经济的高速增长、国家及区域政策导致的城市开发、生 态环境保护政策、城市规划和基础设施建设等因素是城市群城市空间快速增长的主要因素。辽宁中部城市群的景观变化受到自然和人类两大类驱动因素的共同作用。气候、水文、矿产资源等自然驱动力对城市群景观变化的影响也较大。人口增长、城市和村镇聚落增长、农业开发、经济发展、政治政策和工业化等主要的人类驱动力对辽宁中部城市群景观变化影响较大。 4. 利用ROC 曲线统计、Kappa 指数系列和景观格局指数从城市增长总体预测能力、增长数量和空间格局上对SLEUTH 模型的城市增长模拟结果进行精度评估；利用Kappa 指数系列和景观格局指数对SLEUTH的景观变化预测结果进行评价。总体上讲，SLEUTH模型对辽宁中部城市群城市增长和景观动态模拟预测具有良好的可信精度，较好地模拟了1988-2004年的城市增长和1997-2004年城市群的景观动态。 5. SLEUTH 模型效力的主要影响因素包括模型结构、城市发展特征、模型应用的时空尺度和模型输入数据的获取与误差传递等。通过修改模型参数设置、开展模型敏感性与不确定性分析等可以提高SLEUTH 模型的模拟效力，并提出城市分类标准对SLEUTH准确性的影响，通过对部分研究区的检验研究，证明城市分类标准对SLEUTH模型的校正和模拟预测结果影响较大。 6. 基于SLEUTH模型，从城市群城市空间增长、景观要素和社会经济政策等方面设计了五种城市群发展和景观变化预案，即历史趋势预案（Historical Trend, HT），区域开发政策和城市规划预案（Regional development policy and Urban planning policy, RU），生态可持续发展预案（Ecological Sustainable development，ES），两个密集增长预案（Compact Growth，CG1和CG2）等。通过预案分析，考察不同的条件下未来城市群城市空间增长和景观动态特征，研究认为密集的城市增长预案是未来辽宁中部城市群发展的较好预案，为辽宁中部城市群的规划、管理和可持续发展提供决策支持。

SLEUTH城市扩展模型的应用与准确性评估

基于多时相TM遥感影像,利用SLEUTH模型对沈阳市1988~2004年间的城市扩展过程进行了模拟。采用ROC曲线、多分辨率误差估算和景观指数3种方法对SLEUTH模型在总体预测能力、城市扩展数量、空间位置和空间格局上的模拟准确性给予全面定量评估。结果表明,SLEUTH模型具有可信精度,对城市扩展总体趋势拟合较好,但是对城市扩展空间位置的预测和城市空间格局的表达还有待于提高。

长期定位试验下施肥对潮棕壤活性碳库及碳库管理指数的影响

分析了长期不同施肥制度对潮棕壤活性碳库及碳库管理指数的影响。结果表明:长期施肥不同施肥制度对土壤活性碳库、碳素有效率及碳库管理指数有很大影响,长期施用有机循环肥处理,尤其是循环肥配合均衡化肥(NPK+O)施用处理的土壤有机碳、易氧化碳(ROC)、溶解性有机碳(DOC)、微生物量碳含量(MBC)、土壤碳素有效率及土壤碳库管理指数明显高于对照处理的土壤。潮棕壤活性碳库中不同形态的碳素含量大小顺序为:CROC>CMBC>CDOC,同一施肥处理水平下,不同形态碳素有效率以ACC>ABC>AAC。相关分析表明:土壤碳素有效率和碳库管理指数与土壤的化学性质尤其是土壤养分因子呈显著或极显著相关,反应了农业生产措施对土壤碳库的影响,运用土壤碳库管理指数可以很好地反映出土壤碳库的动态变化。

长期施肥对土壤活性有机碳指标的影响

以棕壤长期肥料定位试验地土壤为试材,研究和对比了不同施肥处理耕层土壤各项活性有机碳指标对长期施肥的响应。研究结果表明,长期施用化肥、有机肥以及有机肥配施化肥均显著改变了土壤总有机碳(TOC)含量。与此同时,土壤的轻组有机碳(LFOC)、易氧化有机碳(ROC)和微生物量碳(MBC)含量亦对长期施肥产生与TOC基本一致的响应。相关分析结果表明,土壤的LFOC、ROC和MBC可以作为长期施肥对土壤TOC影响的评价指标,且三者的指示灵敏度依次为MBC>LFOC>ROC。

大兴安岭湿地潜在分布与环境因子的相关性

为了研究大兴安岭湿地在现行气候下的潜在分布,以大兴安岭地区的沼泽、沼泽化草甸、草甸为研究对象,选择对湿地可能有影响的地貌因子(海拔、坡度、坡位、综合地形指数、照射坡向)、水文因子(到河流的距离、到湖泊的距离)和气候因子(年平均温度、年降水量),利用SPSS软件建立Logistic逐步回归模型,探讨沼泽、沼泽化草甸、草甸分布与9种环境因子的相关关系。结果表明:模型模拟的湿地分布在大兴安岭北部和南部都具有较高可信度,其相对特征曲线值(ROC)分别为71.70%和73.40%;同时,模型模拟的沼泽化草甸、草甸在大兴安岭南部的分布也都具有较高的可信度;但在大兴安岭北部,沼泽、沼泽化草甸、草甸的Logistic回归模型的相对特征曲线值则不高。由于其分布形式趋于随机,模型模拟结果也是可信的。相关性分析表明,在区域尺度上,大兴安岭南部的草甸分布对温度最敏感;北部的草甸分布及其它类型湿地的分布均对地形因子最敏感。

气候变化对大兴安岭北部沼泽景观格局的影响

大兴安岭北部地区由于在高纬、高海拔双重因素作用下,形成了独特的山地沼泽类型。首先使用Logistic回归模型分析了沼泽湿地与18种环境因子(11种地形因子和7种气候因子)的关系,结合CGCM3未来气候模型(加拿大气候模拟和分析中心推出的第三代全球气候耦合模型)预测未来分布,然后利用Fragstats软件计算景观格局的变化。所建模型具有很高的预测精度(ROC为0.96),预测结果表明:到2100年,SRESB1情景下,大兴安岭北部沼泽的潜在分布面积减少54.16%,南部相对平坦的丘陵和山间平原的沼泽大量消失;SRESA1B情景下,面积减少59.62%,南部林区的沼泽几乎全部消失;SRESA2情景下,面积减少73.51%,沼泽几乎完全退化到北部海拔较高处。另外,沼泽景观格局随气候变暖,平均斑块面积变小,形状指数减小,聚集度减少但幅度不大,这说明沼泽分布趋于破碎化,斑块的形状趋向于简单化,沼泽分布由边缘向中心收缩。

小兴安岭针叶树种在不同尺度上对环境因子的敏感性分析

小兴安岭地区是我国重要的林区之一,预测该地区针叶树种的分布,在不同尺度上查找针叶树种分布最敏感的环境因子,是不同层次的林业部门制定森林恢复和植树造林方针的重要科学依据。该文以坡度、坡向、综合地形指数、海拔、坡位指数、年平均温度和年平均降水量作为环境因子,利用Logistic回归模型对红松(Pinus koraien-sis)、兴安落叶松(Larix gmelinii)、冷杉(Abies nephrolepis)、红皮云杉(Picea koraiensis)、鱼鳞云杉(P.jezoensis)和樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica)的分布进行了预测。并且采用相对运行特征(Relative operating characteristic,ROC),对模型进行了精度评价。其取值范围为0～1,如果ROC小于0.7,认为模型具有低精度;如果大于0.7且小于0.9,则模型具有较好的模拟精度;如果大于0.9,认为模型具有很高的预测精度。对每个树种的模型验证表明只有冷杉的ROC大于80%,红松、兴安落叶松和云杉的ROC在70%～80%之间,而樟子松的为67.9%。之后,把预测模型应用到丰林保护区,揭示局域尺度上树种分布最敏感的环境因子。经过树种分布预测图与环境因子之间的相关分析发现,在区域尺度(整个研究区)上,红松、冷杉、云杉和樟子松对年降水量最为敏感,而兴安落叶松对坡度最敏感。在局域尺度(丰林保护区)上,红松分布对坡度最敏感,冷杉和云杉对海拔最敏感,兴安落叶松对坡位最敏感。在不同尺度上,树种最敏感的环境因子的转移,引起了在不同尺度上树种分布类型的变化。红松在区域尺度上聚集分布(ROC=78.6%),而在局域尺度上其聚集程度有所减弱(ROC=74.4%),红松的分布范围增加。在区域尺度上,云杉和冷杉聚集分布,但在局域尺度上,它们的分布接近随机分布类型(ROC<60%),它们在丰林保护区内分布面积较大。与以上3个树种相反,兴安落叶松的ROC从71.7%增加到了82.0%,在区域尺度上聚集分布的兴安落叶松,在局域尺度上更加聚集,其分布范围局限于某个特定环境(谷底)。总的来说,在区域尺度上,多数树种分布对气候因子最为敏感,在局域尺度上,对地理因子最为敏感。不同树种对不同环境因子的敏感性,揭示了树种空间分布格局和分异规律。