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摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 (SHENGTAI XUEBAO)
摇 摇 第 33 卷 第 15 期摇 摇 2013 年 8 月摇 (半月刊)
目摇 摇 次
前沿理论与学科综述
红树林生态系统遥感监测研究进展 孙永光,赵冬至,郭文永,等 (4523)…………………………………………
基于能值分析方法的城市代谢过程研究———理论与方法 刘耕源,杨志峰,陈摇 彬 (4539)……………………
关于生态文明建设与评价的理论思考 赵景柱 (4552)……………………………………………………………
个体与基础生态
长江口及邻近海域秋冬季小型底栖动物类群组成与分布 于婷婷,徐奎栋 (4556)………………………………
灌河口邻近海域春季浮游植物的生态分布及其营养盐限制 方摇 涛,贺心然,冯志华,等 (4567)………………
春季海南岛近岸海域尿素与浮游生物的脲酶活性 黄凯旋,张云,欧林坚,等 (4575)……………………………
模拟酸雨对蒙古栎幼苗生长和根系伤流量的影响 梁晓琴,刘摇 建,丁文娟,等 (4583)…………………………
有机酸类化感物质对甜瓜的化感效应 张志忠,孙志浩,陈文辉,等 (4591)………………………………………
稻田土壤氧化态有机碳组分变化及其与甲烷排放的关联性 吴家梅,纪雄辉,霍莲杰,等 (4599)………………
双氰胺单次配施和连续配施的土壤氮素形态和蔬菜硝酸盐累积变化 王煌平,张摇 青,翁伯琦,等 (4608)……
不同类型土壤中分枝杆菌噬菌体分离率的比较 徐凤宇,苏胜兵,马红霞,等 (4616)……………………………
模拟酸雨对小麦产量及籽粒蛋白质和淀粉含量及组分的影响 卞雅姣, 黄摇 洁,孙其松,等 (4623)…………
麻花秦艽种子休眠机理及其破除方法 李兵兵,魏小红,徐摇 严 (4631)…………………………………………
4 种金色叶树木对 SO2胁迫的生理响应 种培芳,苏世平 (4639)…………………………………………………
硫丹及其主要代谢产物对紫色土中酶活性的影响 熊佰炼,张进忠,代摇 娟,等 (4649)…………………………
种群、群落和生态系统
群落水平食物网能流季节演替特征 徐摇 军,周摇 琼,温周瑞,等 (4658)…………………………………………
千岛湖岛屿社鼠的种群数量动态特征 张摇 旭,鲍毅新,刘摇 军,等 (4665)………………………………………
黄土丘陵沟壑区不同植被区土壤生态化学计量特征 朱秋莲,邢肖毅,张摇 宏,等 (4674)………………………
青藏高原高寒草甸退化与人工恢复过程中植物群落的繁殖适应对策 李媛媛,董世魁,朱摇 磊,等 (4683)……
杉木人工林土壤质量演变过程中土壤微生物群落结构变化 刘摇 丽,徐明恺,汪思龙,等 (4692)………………
不同玉米品种(系)对玉米蚜生长发育和种群增长的影响 赵摇 曼,郭线茹,李为争,等 (4707)………………
伏牛山自然保护区森林冠层结构对林下植被特征的影响 卢训令,丁圣彦,游摇 莉,等 (4715)…………………
内蒙古武川县农田退耕还草对粪金龟子群落的影响 刘摇 伟,门丽娜,刘新民 (4724)…………………………
铜和营养缺失对海州香薷两个种群生长、耐性及矿质营养吸收的差异影响
柯文山,陈世俭,熊治廷,等 (4737)
……………………………………
……………………………………………………………………………
新疆喀纳斯国家自然保护区植被叶面积指数观测与遥感估算 昝摇 梅,李登秋,居为民,等 (4744)……………
景观、区域和全球生态
基于 LUCC的生态系统服务空间化研究———以张掖市甘州区为例 梁友嘉,徐中民,钟方雷,等 (4758)………
人工管理和自然驱动下盐城海滨湿地互花米草沼泽演变及空间差异 张华兵,刘红玉,侯明行 (4767)………
基于 PCA的滇西北高原纳帕海湿地退化过程分析及其评价 尚摇 文,杨永兴, 韩大勇 (4776)………………
基于遥感和地理信息系统的图们江地区生态安全评价 南摇 颖,吉摇 喆,冯恒栋,等 (4790)……………………
呼中林区森林景观的历史变域模拟及评价 吴志丰,李月辉,布仁仓,等 (4799)…………………………………
降水时间对内蒙古温带草原地上净初级生产力的影响 郭摇 群,胡中民,李轩然,等 (4808)……………………
研究简报
我国中东部不同气候带成熟林凋落物生产和分解及其与环境因子的关系
王健健,王永吉,来利明,等 (4818)
………………………………………
……………………………………………………………………………
期刊基本参数:CN 11鄄2031 / Q*1981*m*16*304*zh*P* ￥ 90郾 00*1510*32*
室室室室室室室室室室室室室室
2013鄄08
封面图说: 石质山区的退耕还林———桂西北地区是我国喀斯特集中分布的地区之一,这里的石漠化不仅造成土地退化、土壤资
源逐步消失、干旱缺水和土地生产力下降,而且还导致生态系统退化和植被消亡。 桂西北严重的地质生态环境问
题,威胁着当地居民的基本生存,严重制约了当地社会经济的发展。 增加植被覆盖是防治石漠化的重要举措。 随着
国家退耕还林、生态移民等治理措施的实施,区域植被碳密度显著增加,生态环境有所好转。 图为喀斯特地区农民
见缝插针用来耕种的鸡窝地(指小、碎、分散的土地),已经退耕还林了。
彩图及图说提供: 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 E鄄mail: cites. chenjw@ 163. com
第 33 卷第 15 期
2013 年 8 月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol. 33,No. 15
Aug. ,2013
http: / / www. ecologica. cn
基金项目:973 项目(2010CB950702,2010CB833503);江苏高校优势学科建设工程资助项目;江苏高校优秀科技创新团队
收稿日期:2012鄄05鄄04; 摇 摇 修订日期:2012鄄10鄄26
*通讯作者 Corresponding author. E鄄mail: juweimin@ nju. edu. cn
DOI: 10. 5846 / stxb201205040641
昝梅,李登秋,居为民,王希群,陈蜀江.新疆喀纳斯国家自然保护区植被叶面积指数观测与遥感估算.生态学报,2013,33(15):4744鄄4757.
Zan M, Li D Q, Ju W M, Wang X Q, Chen S J. Measurement and retrieval of leaf area index using remote sensing data in Kanas National Nature Reserve,
Xinjiang. Acta Ecologica Sinica,2013,33(15):4744鄄4757.
新疆喀纳斯国家自然保护区植被叶面积
指数观测与遥感估算
昝摇 梅1, 2,3,4,李登秋1,2,居为民1,2,*,王希群5,陈蜀江3,4
(1. 江苏省地理信息技术重点实验室,南京大学, 南京摇 210093; 2. 南京大学国际地球系统科学研究所, 南京摇 210093;
3. 新疆师范大学地理科学与旅游学院, 乌鲁木齐摇 830054; 4. 新疆干旱区湖泊环境与资源实验室, 乌鲁木齐摇 830054;
5. 国家林业局林产工业规划设计院, 北京摇 100010)
摘要:叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是重要的植被结构参数,调控着植被与大气之间的物质与能量交换,在生态环境脆弱的
我国西北部开展植被 LAI的研究对阐明该地区植被对气候变化和人类活动的响应特征具有重要的科学意义。 利用 LAI鄄 2200
和 TRAC仪器观测了新疆喀纳斯国家级自然保护区森林和草地的有效叶面积指数(LAIe)和真实 LAI,构建了其遥感估算模型,
生成了研究区 LAIe 和 LAI的空间分布图。 在此基础上,分析了 LAI随地形因子(海拔、坡度、坡向)的变化特征,探讨了将其应
用于估算研究区森林生物量密度的可行性,并评估了研究区 MODIS LAI 产品的精度。 结果表明:研究区阔叶林、针阔混交林、
针叶林、草地 LAIe 的平均值分别为 4. 40、3. 18、2. 57、1. 76,LAI的平均值分别为 4. 76、3. 93、3. 27、2. 30。 LAIe 和 LAI 的高值主
要集中分布在湖泊和河流附近;植被 LAI随海拔、坡度和坡向的变化表现出明显的垂直地带性的特点。 LAI随海拔和坡度的增
加呈现先增加后减小的变化趋势,坡向对针叶林和草地 LAI的影响明显,但对阔叶林和针阔混交林 LAI 的影响较弱;森林生物
量密度(BD)随 LAI增加而线性增加(BD=44. 396LAI-25. 946,R2 = 0. 83),研究区森林生物量密度平均值为 120. 3 t / hm2,估算
的总生物量为 5. 0伊106 t;MODIS LAI产品与利用 TM数据生成的 LAI之间具有一定的相似性(森林 R2 = 0. 42,草地 R2 = 0郾 53),
但森林和草地的 MODIS LAI产品分别比利用 TM数据生成的 LAI偏低 16. 5%和 24. 4% 。
关键词:叶面积指数(LAI); 喀纳斯自然保护区; 遥感估算; MODIS LAI
Measurement and retrieval of leaf area index using remote sensing data in Kanas
National Nature Reserve, Xinjiang
ZAN Mei1,2,3,4, LI Dengqiu1,2, JU Weimin1,2,*, WANG Xiqun5, CHEN Shujiang3, 4
1 Jiangsu Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science and Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China
2 International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing 210093, China
3 School of Geography Science and Tourism, Xinjiang Normal University, Urumqi 830054, China
4 Key Laboratory of Lake Environment and Resources in Arid Zone, Urumqi 830054, China
5 Planning and Design Institute of Forest Products Industry, State Forestry Administration of China, Beijing 100010, China
Abstract: Leaf area index (LAI) is one of the most important vegetation structural parameters in terrestrial ecosystems. It
significantly regulates the exchanges of matter and energy between the atmosphere and terrestrial ecosystems due to its effects
on many biophysical and physiological processes, including photosynthesis, respiration, transpiration, precipitation
interception, energy transfer, and so on. The study on LAI is of scientific importance for assessing the response of
vegetation to climate change and human activities in ecologically fragile areas in northwest China. In this paper, effective
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LAI (LAIe) and actual LAI of forests and grasslands were measured with the LAI鄄 2200 and TRAC instruments in Kanas
National Nature Reserve, Xinjiang Autonomous Region. Based on measurements of LAIe and LAI at 50 sampling plots,
models for estimating LAIe and LAI from Landsat 5鄄TM remote sensing data were developed. Then, the changes of LAI with
topographic factors ( including elevation, slope, and aspect) were analyzed. The possibility of estimating vegetation biomass
density based on LAI estimated from TM remote sensing data (TM LAI) was explored. Finally, the quality of the MODIS
LAI product in the study area was assessed using TM LAI as the benchmark. The results show that both LAIe and LAI
significantly change with land cover types. Both LAIe and LAI exponentially change with vegetation indices. The best fitted
models for estimating LAIe and LAI are LAIe =0. 4861e
2. 6801 ARVI and LAI= 0. 4162e3. 2706 ARV I for needle鄄leaved forests, LAIe =
2. 3405e0. 0611 ARV I and LAI= 1. 5325e2. 174 MAVI for broad鄄leaved forests, LAIe = 0. 5575e
2. 499 ARVI and LAI = 0郾 5675e2. 7732 ARVI for
mixed forests, LAIe =0. 3627e
4. 3037 SR and LAI = 0. 5125e4. 1258 ARVI for grasslands, respectively (AVRI is the atmospherically
resistant vegetation index, SR is the simple ratio vegetation index, and MAVI is the moisture adjusted vegetation index) .
The averages of remotely sensed LAIe of broad鄄leaved forests, mixed forests, needle鄄leaved forests, and grasslands are
4郾 40, 3. 18, 2. 57, and 1. 76, respectively. The corresponding values of LAI are 4. 76, 3. 93, 3. 27, and 2. 30,
respectively. High values of LAIe and LAI mainly appears in locations nearby the lakes and rivers. The changes of LAI with
altitude, slope and aspect exhibit obviously vertical patterns. LAI tends to increase first and then decrease with the
increases in altitude and slope. Aspect has significant influences on the LAI of needle鄄leaved forests and grasslands, but
less influences on LAI of broad鄄leaved forests and mixed forests. LAI can act as a valuable predictor of forest biomass
density (BD) (BD = 44. 396LAI-25. 946, R2 = 0. 83, BD was derived from the forest resources inventory data) . The
average BD of forests estimated from remotely sensed LAI is 120. 3 t / hm2 and the estimated total forest biomass is 5. 0伊106 t
in the study area. The re鄄sampling technique was adopted here for getting 1 km resolution TM LAI data from 30 m TM LAI
data of the study area. 1 km MODIS LAI show similar patterns with LAI re鄄sampled from the 30 m LAI map generated from
TM data and measured LAI, with R2 =0. 42 for forests and R2 =0. 53 for grasslands. However, MODIS LAI is 16. 5% and
24. 4% lower than LAI estimated using TM remote sensing data for forests and grasslands.
Key Words: leaf area index (LAI); Kanas National Nature Reserve; estimation using remote sensing data; MODIS LAI
植被叶面积指数(LAI)定义为单位地表面积上绿叶总面积的一半[1],是重要的植物结构参数,影响生态
系统的物质和能量循环过程,是水文和生态等模型的输入参数或状态变量[2鄄7],可靠的 LAI 数据是研究全球
变化情景下植被生长及其碳循环变化的基础[8鄄10]。 所以,LAI 数据的获取一直是生态和遥感领域的研究热
点。 应用破坏性方法或光学仪器可观测有限样点的 LAI[11]。 而区域 /全球 LAI 的获取就需要采用遥感统计
模型或物理反演模型的方法来实现[12]。 基于植被指数的统计模型由于参数少和易于实现的优点而被广泛应
用于生成小区域的 LAI[13鄄14],但也存在建模需要 LAI 观测数据、模型适用范围有限的不足。 LAI 的物理反演
模型具有机理明确、无需 LAI地面观测数据、适应性强的优点,但模型的参数较多,对反演结果影响大,反演的
LAI需要进行验证。 所以,利用反演方法生成的全球 MODIS LAI产品的精度评价一直是近年来国内外的研究
热点[15]。 但这类研究在我国的西北地区还较少开展。
喀纳斯自然保护区位于新疆北部阿尔泰山中段,是中国唯一与四国接壤的自然保护区,也是我国唯一的
西伯利亚泰加林分布区,成为阻滞古尔班通古特沙漠北移的重要生态屏障。 区内原始植物生态系统保存完
好, 具有完整的垂直带谱[16],是陆地生态系统对全球气候变化响应研究的理想实验区。 目前,有关该区域生
物资源和生态环境方面的研究很多[17鄄19],但植被 LAI的变化特征尚不清楚。 所以,研究该地区植被 LAI 的变
化特征及其与植被生物量之间关系,对于明晰气候变化和人类活动对该地区生态系统的影响、制定科学合理
的生态保护措施具有重要的科学意义和实际应用价值。
本文以新疆喀纳斯国家级自然保护区为研究区,使用 LAI鄄 2200 冠层分析仪和 TRAC 光学仪器观测植被
5474摇 15 期 摇 摇 摇 昝梅摇 等:新疆喀纳斯国家自然保护区植被叶面积指数观测与遥感估算 摇
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的有效叶面积指数(LAIe)与真实叶面积指数(LAI),结合 Landsat 5鄄TM遥感数据生成 LAIe 与 LAI 分布图,分
析研究区内 LAI与植被类型、地形和海拔等因子的关系,探讨利用 LAI 遥感数据估算森林生物量密度的可行
性,并对 MODIS LAI 产品进行精度评价,以期为研究该地区植被对气候变化和人类活动的响应特征提供
参考。
1摇 研究区与研究方法
1. 1摇 研究区概况
喀纳斯国家级自然保护区位于新疆维吾尔自治区阿勒泰地区的布尔津县境内,北与哈萨克斯坦共和国、
俄罗斯共和国接壤,东与蒙古人民共和国毗连,西部与哈巴河县相望,南与布尔津林场为邻(图 1),土地总面
积 21. 92伊104 hm2。 保护区年平均气温-0. 2益,年均降水量 1065. 4 mm,年均蒸发量为 1097. 0 mm。 森林群落
建群种主要有西伯利亚落叶松(Larix sibirica Ldb. )、西伯利亚云杉(Picea obovata Ldb. )、西伯利亚红松(Pinus
sibirica Ldb. )、西伯利亚冷杉(Abies sibirica Ldb. ),伴生的阔叶树种主要有欧洲山杨(Populus tremula L. )、疣
枝桦(Betula pendula Roth. )以及西伯利亚花楸(Sorbus sibirica Hedl)、刺蔷薇(Rosa acicularis L. )和多刺蔷薇
(R. spinosissima L. )等乔灌木。 林下优势植物有:林地早熟禾(Poa nemorensis L. )、紫苞鸢尾( Iris ruthenica
Ker鄄Gawl)、森林草莓 ( Fragaria vesca L. )、白花砧草 ( Galium boreale L. )、石生悬钩子 ( Rubus saxatilis
L. )等[20鄄21]。
图 1摇 喀纳斯国家自然保护区位置和 LAI观测样点分布图(黄色和绿色点分别为使用 LAI鄄2200 和 TRAC的观测样点)
Fig. 1摇 The location of Kanas National Nature Reserve and plots where LAI were measured using the LAI鄄 2200 (yellow dots) and TRAC
(green dots) instruments
1. 2摇 叶面积指数的观测和处理
1. 2. 1摇 野外数据的获取
2011 年 6 月 28 日—7月 8 日对研究区进行了野外考察和 LAI观测。 结合研究区 1颐5000 森林资源分布图
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和地形图,在地势平坦、植被优势种类单一,面积大于 100 m伊100 m 处布设 LAI 观测样方。 在每个样区内布
设两条相距 25 m、长度为 50 m的平行测线,沿测线每隔 10 m布设 1 个采样点,取 12 个采样点的观测结果的
平均值作为一个样区的 LAIe 和 LAI观测值。 在研究区共布设了 50 个样方,其中,森林样方 37 个(针叶林 17
个、针阔混交林 12 个、阔叶林 8 个),草地样方 13 个(图 1)。 这些样方基本涵盖了研究区内除灌木外所有植
被类型和主要植被种类。 在观测 LAIe / LAI的同时,用 GPS获取样区中心经纬度及海拔高度,记录优势种类、
树高(草地高度)、胸径(株丛宽度)、郁闭度(盖度)、坡向、坡度等信息,拍摄样区照片。
(1)森林 LAI观测
使用美国 LI鄄COR公司的 LAI鄄2200 和加拿大 Third Wave Engineering公司的 TRAC进行森林 LAI的观测。
研究表明,利用 LAI鄄2200 观测 LAIe 和 TRAC观测聚集度指数(赘),可以得到可靠的 LAI 观测数据[22]。 由于
这次野外观测主要是在无人区进行,南北样区相距较远,不可能在同一地点长期停留,加之天气条件的限制,
未能使用 LAI鄄2200 和 TRAC两种仪器对同一样方进行观测。 在 20 个样方(13 个针叶林、7 个针阔混交林)使
用的仪器为 LAI鄄2200,观测在阴天或日落时进行,仪器镜头视场角设为 270毅,观测者在林冠下方的每个观测
点背对太阳采样 4—6次,获得 B值(林下天空光)。 在每个样方的林下观测开始前和结束后分别在林外开阔
地测量 A值(天空光)。 在晴空条件下,采用 TRAC 观测了 17 个样方(4 个针叶林、8 个阔叶林、5 个针阔混交
林)。 观测时保持仪器的传感器离地面约 1 m,沿测线匀速采样,每 10 m作为一个采样单元[22]。 在每个样方
拍摄林冠照片,在室内利用 Photoshop软件确定非绿叶比例(琢) [23]。 在每个样区选择 3 棵优势树种,每棵树
取 10 张叶片,测量其宽度以确定叶片特征宽度(W)。 受野外条件的限制,未能观测针簇比(酌E)参数,而根据
参考文献对其确定[23鄄26]。
(2)草地 LAI观测
利用 LAI鄄2200 进行 13 个草地样方的 LAI观测时,在每个采样点挖一个长 15 cm、宽 5 cm、深约 5 cm的小
坑,以放置仪器探头,挖坑时尽量不破坏周围草地的原有结构[27]。 在每个测点的草地上方测量 A 值,将仪器
探头保持与地表在同一水平面测量 B 值。 由于观测时研究区的草地正处在生长茂盛期,非绿叶可以忽略不
计,参数 琢取为 0。
1. 2. 2摇 观测数据处理
采用 LAI鄄2200 观测的 1—4圈数据计算 LAIe,对 TRAC 的观测数据采用 TRAC WIN 软件进行处理得到
LAIe 和 赘,用以下公式将观测的 LAIe 转换为 LAI[28]:
LAI = (1 - 琢)LAIe / 赘 (1)
式中,琢为树干和树枝等非绿叶部分的比例,根据拍摄的冠层照片确定。
赘与植被类型和叶片空间分布特征有关。 如果叶片是空间随机分布,则 赘 = 1;如果叶片是聚集分布,则
赘< 1。对于草地样方,该参数取为 0. 74[25];对于森林样方,该参数根据 TRAC的观测结果确定。 TRAC可以同
时观测 LAI、LAIe 和 赘,但 TRAC仅能直接观测到尺度大于针簇(如树群、树冠、树枝等)的聚集度指数(赘E),
对阔叶林,赘E 等于 赘;而对于针叶林,赘E 与 赘的关系为[22,24,29]:
赘 = 赘E / 酌E (2)
式中,酌E 为簇内所有针叶的总表面积与针簇总表面积的比值。 对于阔叶林,该参数等于 1. 0,而对于针叶林,
该参数大于 1. 0,与树种有关。
朱高龙等的研究结果表明,利用 LAI鄄2200 观测的 LAIe 比 TRAC 观测的 LAI 偏低 12. 8% ,两者相关系数
R2 为 0. 81[22,30],Chen等和 Simic等也有相似的结论[24,31]。 针对在同一样方仅有 LAI鄄2200 或 TRAC观测数据
的实际情况,首先对 TRAC的 LAIe 观测数据进行订正,以消除与 LAI鄄2200 观测数据的系统性差别,再结合 赘
数据计算 LAI。
1. 3摇 栅格数据的获取及处理
使用的 TM遥感数据和 DEM数据(30 m伊30 m)(图 2)来源于国际科学数据平台(http: / / datamirror. csdb.
7474摇 15 期 摇 摇 摇 昝梅摇 等:新疆喀纳斯国家自然保护区植被叶面积指数观测与遥感估算 摇
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cn)。 对 2011 年 8 月 14 日覆盖研究区的 Landsat 5鄄TM 影像(144 / 26),进行几何精校正(误差小于 0. 5 个像
元)、辐射定标、大气校正后得到地表反射率数据。 2011 年 7 月 4 日-11 日 8 天合成的 MOD15A2 LAI 产品数
据(1 km伊1 km)来自 USGS网站(http: / / glovis. usgs. gov / ),图幅号为 h23v04。 地表覆盖数据(图 3)来自研究
区 2009 年的森林二类调查成果。 所有的栅格数据都统一到 UTM(WGS84)投影。
图 2摇 研究区 DEM图
Fig. 2摇 DEM map of the study area
图 3摇 研究区 30 m地表覆盖分布图
Fig. 3摇 30 m land cover map of the study area
1. 4摇 植被指数的选取
基于 TM地表反射率数据计算 NDVI(归一化植被指数) [32]、SR(比值植被指数) [32]、SAVI(土壤调节植被
指数) [32]、MSR(修正的简单植被指数) [33]、MAVI(湿度调节植被指数) [30]、RSR(减化比值植被指数) [34]、
MNDVI(修正的归一化差值植被指数) [32]、ARVI(大气阻抗植被指数) [32]和 EVI(改进型土壤大气修正植被指
数) [32](表 1)。 为了减小几何订正误差的影响,计算植被指数时利用样区中心点及其周围 3伊3 邻域像元的地
表反射率的平均值[35]。
表 1摇 植被指数的计算公式
Table 1摇 Formulas of vegetation indices
植被指数 Vegetation index 计算公式 Formulas
两波段植被指数 NDVI (NIR-R) / (NIR+R)
SR NIR / R
SAVI (1+L)(NIR-R) / (NIR+R+L)
MSR (NIR / R-1) / (NIR / R+1)
三波段植被指数 MAVI (NIR-R) / (NIR+R+SWIR)
RSR SR[1-(SWIR-SWIRmin) / (SWIRmax-SWIRmin)]
MNDVI NDVI[1-(SWIR-SWIRmin) / (SWIRmax-SWIRmin)]
ARVI (NIR-RB) / (NIR+RB),RB=R-r(B-R)
EVI 2. 5(NIR-R) / (NIR+6R-7. 5B+1)
摇 摇 B、R、NIR、SWIR分别是 TM影像的第 1、3、4 和 5 波段的地表反射率;L为土壤调整参数,取为 0. 5;r是与气溶胶类型和性质有关的参数,取
值为 1. 0;SWIRmax 和 SWIRmin 分别为冠层完全郁闭和裸土条件下的 TM5 波段反射率,分别取 TM5 反射率直方图两端 1%处的值
2摇 结果与讨论
2. 1摇 观测的 LAIe / LAI及其遥感估算模型
观测的 LAIe 和 LAI的统计结果列于表 2,其中 琢 、赘E、赘与朱高龙等[22]在黑龙江帽儿山林场观测的结果
接近。 观测的针叶林 LAI平均值为 3. 58,低于针阔混交林的 4. 50 和阔叶林的 4. 42。 这是由植被繁茂程度,
冠层结构以及叶片空间分布等特征共同作用的结果。 草地 LAI 的平均值和标准偏差最大,分别为 5. 68 和
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2郾 60,最小值和最大值分别为 1. 38 和 9. 84,原因是草地在研究区空间分布广、覆盖度变化大,位于保护区核
心区的草地生长茂密不受干扰,LAI很高。
表 2摇 喀纳斯自然保护区叶面积指数观测数据的统计结果
Table 2摇 Leaf area index measured at 50 sampling plots in Kanas National Natural reserve
森林类型
Forest type 琢
酌E 赘E 赘
LAIe
(TRAC)
LAIe
(LAI鄄2200)
LAI
针叶林 Needle leaved forest 0. 20 1. 45依0. 05 0. 92依0. 02 0. 63依0. 02 3. 45依0. 54 2. 95依0. 59 3. 58依0. 72
针阔混交林 Mixed forest 0. 15 1. 26依0. 08 0. 86依0. 04 0. 69依0. 05 4. 35依0. 80 3. 48依0. 74 4. 50依0. 93
阔叶林 Broad鄄leaved forest 0. 07 1. 00 0. 90依0. 07 0. 90依0. 07 4. 60依1. 18 4. 42依1. 09
草地 Grassland — — — 0. 74 — 4. 20依1. 93 5. 68依2. 60
摇 摇 LAIe(TRAC) 和 LAIe(LAI鄄2200)分别为用 TRAC和 LAI鄄2200 观测的 LAIe; LAI为利用方程(1)计算的 LAI;在计算 LAI时,对 TRAC观测的
LAIe进行了订正
分析表明,研究区植被指数与 LAIe 及 LAI的最优相关形式为指数型(判断指标是 R2 和 RMSE)。 LAIe 的
最佳估算模型分别为:针叶林 LAIe =0. 4861e2. 6801 ARVI(R2 = 0. 64,RMSE = 0. 43),阔叶林 LAIe = 2郾 3405e0. 0611 ARV I
(R2 = 0. 74, RMSE = 0. 49),针阔混交林 LAIe = 0. 5575e2. 499 ARVI (R2 = 0. 70, RMSE = 0. 42),草地 LAIe =
0郾 3627e4. 3037 SR(R2 =0. 55,RMSE=1. 09)。 由表 3 可知,ARVI是针叶林、针阔混交林和草地 LAI 的最佳估算变
量,建立的模型分别是 LAI=0. 4162e3. 2706 ARV I,LAI = 0. 5675e2. 7732 ARVI,LAI = 0. 5125e4. 1258 ARVI;阔叶林 LAI 的最
佳估算因子是 MAVI,建立的模型是 LAI=1. 5325e2. 174 MAVI。
研究区内地形复杂多变,大气水汽和气溶胶存在较大的空间变化,ARVI 中包含了蓝波段的信息,可消减
大气的影响,所以它与研究区大部分植被类型的 LAIe 及 LAI具有较高的相关性;而 MAVI 利用了短波红外信
息,能有效减小土壤背景的影响[30],与阔叶林 LAI的相关性较高,但是该参数对水分较为敏感,而针叶林样区
的土壤湿度差异明显,导致该参数与针叶林 LAI的相关性较差。
表 3摇 不同植被类型的 LAI遥感估算模型
Table 3摇 LAI remote sensing inversion model of different vegetation types
植被指数 VI 针叶林 NLF 阔叶林 BF 针阔混交林 MF 草地 Grassland
NDVI y=0. 0954e4. 6079 x y = 0. 6194e2. 5562 x y=0. 1409e4. 105 x y = 0. 1819e4. 7301 x
R2, RMSE 0. 62, 0. 45 0. 66, 0. 65 0. 71, 0. 53 0. 57, 1. 61
SR y=1. 2859e0. 1193 x y=2. 7374e0. 0543 x y=2. 3333e0. 0518 x y=0. 9847e0. 2605 x
R2, RMSE 0. 65, 0. 44 0. 62, 0. 69 0. 65, 0. 57 0. 53, 1. 75
MAVI y=0. 7501e2. 9726 x y=1. 5325e2. 174 x y=0. 543e3. 6958 x y = 0. 4072e5. 691 x
R2, RMSE 0. 28, 0. 63 0. 66, 0. 64 0. 52, 0. 66 0. 57, 1. 63
SAVI y=1. 7821e1. 8995 x y=1. 3798e2. 9482 x y=1. 9873e1. 9592 x y=1. 8096e2. 6367 x
R2, RMSE 0. 13, 0. 66 0. 37, 0. 92 0. 19, 0. 86 0. 21, 2. 07
RSR y = 1. 5529e0. 066 x y=3. 0061e0. 0314 x y=2. 38e0. 0344 x y=1. 5961e0. 1429 x
R2, RMSE 0. 52, 0. 52 0. 59, 0. 70 0. 64, 0. 57 0. 40, 1. 85
MNDVI y=0. 9251e1. 1637 x y=1. 8787e0. 8187 x y=0. 5421e1. 7135 x y=1. 2527e1. 55 x
R2, RMSE 0. 23, 0. 65 0. 49, 0. 74 0. 48, 0. 66 0. 30, 3. 74
ARVI y=0. 4162e3. 2706 x y=1. 3018e1. 9101 x y=0. 5675e2. 7732 x y=0. 5125e4. 1258 x
R2, RMSE 0. 70, 0. 41 0. 65, 0. 68 0. 83, 0. 41 0. 58, 1. 61
EVI y = 1. 8434e1. 9386 x y=1. 8916e2. 245 x y=2. 0253e2. 0066 x y=2. 0573e2. 3742 x
R2, RMSE 0. 16, 0. 65 0. 29, 0. 97 0. 24, 0. 83 0. 19, 2. 09
MSR y=0. 858e0. 5863 x y = 2. 1923e0. 2908 x y=1. 6135e0. 3294 x y=0. 7575e0. 9921 x
R2, RMSE 0. 64, 0. 44 0. 64, 0. 67 0. 68, 0. 55 0. 55, 1. 69
摇 摇 x是植被指数,y是 LAI
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2. 2摇 LAIe 和 LAI的空间分布特征及其与植被类型关系
利用以上最佳遥感估算模型得到研究区 LAIe 和 LAI的空间分布图(图 4,图 5)。 可见,LAIe 和 LAI 高值
区主要分布在海拔相对较低处,离湖和河流的距离及海拔高度的增加,LAIe 和 LAI 逐渐减小。 这是研究区气
候和地貌特征综合作用的结果。 温度和水分是这里植被生长的主要限制因子。 喀纳斯湖周边和河流两岸,地
势相对低缓,温度相对较高,山上溶雪产生的地表径流不断补充,植被生长较好,而海拔较高的东北部,温度
低,植被生长季短,导致植被覆盖度较低,LAIe 和 LAI较小。
图 4摇 研究区植被 30 m分辨率 LAIe
Fig. 4摇 30 m resolution vegetation LAIe of the study area
图 5摇 研究区植被 30 m分辨率 LAI
Fig. 5摇 30 m resolution vegetation LAI of the study area
由表 4 可知,遥感估算的研究区 LAI总体上大于 LAIe。 96%的像元 LAI大于 LAIe,两者相差大于 1 的像
元主要分布在植被密度较大之处。 阔叶林、针阔混交林、针叶林和草地的 LAIe 及 LAI的平均值依次减小。 由
于阔叶林的聚集程度较低、赘较高(表 2),其 LAIe 和 LAI 的平均值差别最小,为 0. 36。 而针阔混交林和针叶
林的的聚集程度较高、赘较小,其 LAIe 和 LAI的平均值分别相差 0. 70 和 0. 75。 研究区草地面积广布、地形和
水热条件差异大,所以其 LAIe 和 LAI具有较大的空间异质性,变异系数 CV(CV=SD / Mean伊100% ,SD是标准
差)分别为 48%和 33% 。 而阔叶林的分布较集中,LAIe 和 LAI空间变异性最小,CV分别仅为 25%和 19% 。
表 4摇 遥感估算的研究区不同植被类型 LAIe 与 LAI统计结果
Table 4摇 Statistics results of remote sensing estimated LAIe and LAI of different land cover types in the study area
森林类型
Forest type
平均值
Mean
标准差
SD
变异系数
CV
像元数
Number of pixels
针叶林 Needle leaved forest LAIe 2. 57 0. 85 33 374126
LAI 3. 27 1. 25 38
阔叶林 Broad鄄leaved forest LAIe 4. 40 1. 10 25 18332
LAI 4. 76 0. 92 19
针阔混交林 Mixed forest LAIe 3. 18 0. 84 26 44750
LAI 3. 93 1. 10 28
草地 Grassland LAIe 1. 76 0. 84 48 589719
LAI 2. 30 0. 76 33
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2. 3摇 地形因子对 LAI的影响
2. 3. 1摇 海拔对植被 LAI的影响
摇 摇 图 6 是研究区内不同植被类型 LAI随海拔高度的变化特征,图中的点代表了每 1 m海拔高度间隔内所有
像元 LAI的平均值。 可见,针叶林、阔叶林、针阔混交林和草地的 LAI总体上均表现出随海拔升高先增加后减
小的变化趋势。 一方面是由于海拔较低时,人类活动影响相对强烈,对植被的破坏严重。 另外,随海拔升高,
降水逐渐增加,在海拔 1500 m 左右形成阿勒泰山中山带的降雨带[36],针叶树种丰富度最大,生长旺盛,LAI
出现最大值 4. 3。 但随海拔的继续增加,温度降低,液态降水减小,土壤越来越贫瘠,导致树木郁闭度下降,在
海拔 2600 m左右针叶林很难生长,LAI降到最小[36]。 阔叶林 LAI在海拔高度 1400 m时达到峰值 6郾 0。 根据
文献记载[21,36],保护区阔叶林的主要建群种疣枝桦常分布于中山带下部(海拔 1228—2300 m)。 圆叶桦(乔
木的过渡树种)主要分布在海拔约 2500 m坡度平缓的阴坡与高寒垫状植被共生。 这与图 6 中 LAI 随海拔变
化的情况基本一致。 针阔混交林 LAI随海拔变化趋势介于针叶林和阔叶林之间,海拔在 1400 m 时 LAI 出现
峰值。 当海拔为 1500—1800 m时,草地 LAI较高,约为 5. 5,但存在明显的波动,主要是坡度和坡向对 LAI 的
影响所导致。
图 6摇 研究区不同植被类型 LAI随海拔高度的变化特征
Fig. 6摇 Changes of LAI of different vegetation types with altitudes in the study area
2. 3. 2摇 坡度对植被 LAI的影响
图 7 是研究区不同植被类型 LAI平均值随坡度变化情况,当坡度小于 45毅时,相同坡度条件下,阔叶林、
针阔混交林、针叶林和草地的 LAI依次减小,4 种植被类型的 LAI 都表现出随坡度先增加后减小的趋势。 坡
度在 10—14毅时,森林的 LAI出现峰值,而后下降。 草地 LAI 在坡度为 1—3毅时较高,随后下降;当坡度大于
30毅时,随坡度增加,草地 LAI快速下降。 由于坡度较小处多为山脊台地或沟底地带,水热和光合条件较差,人
类活动扰动较多,导致植被 LAI较低。 随着坡度缓慢增加,水热条件有所改善,人类干扰减弱,植被生长变好,
LAI增大。 当坡度继续增大,土壤侵蚀加剧,土层变薄,植被生长变差,LAI 减小。 而坡度大于 45毅后,阔叶林
和针阔混交林的 LAI又出现了上升趋势,但波动较大。 出现这种现象的原因有 3 个方面,一是由于坡向、海
拔、针阔叶比例变化的共同作用所致,二是坡度变大后地形对遥感信号的影响增强,使遥感估算的 LAI误差增
大,三是坡度大于 45毅的像元总数较少、在不同海拔分布不均匀。
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图 7摇 研究区不同植被类型 LAI平均值随坡度的变化
摇 Fig. 7摇 Changes of LAI of different vegetation types with slope in
the study area (LAI was binned at 1毅 intervals of slope)
2. 3. 3摇 坡向对植被 LAI的影响
分析发现,研究区坡向对针叶林和草地的 LAI影响
明显,但对阔叶林和混交林 LAI的影响较弱。 不同坡度
条件下针叶林 LAI平均值随坡向而变化(图 8),其中阴
坡(0—45毅,315—360毅)和半阴坡(45—90毅,270—315毅)
LAI最大值为 4. 00,总体平均值为 3. 09,而阳坡(135—
225毅)和半阳坡(90—135毅,225—270毅)LAI 的最大值才
为 3. 50,总体平均值为 2. 72。 在所有坡度范围条件下,
阴坡和半阴坡的 LAI 平均值都大于阳坡和半阳坡 LAI
的平均值;坡度越大,针叶林 LAI随坡向的变化越剧烈。
不同海拔条件下针叶林 LAI 平均值随坡向而变化(图
8),阴坡和半阴坡 LAI 最大值为 4. 50,总体平均值为
2郾 71,而阳坡和半阳坡最大 LAI 为 4. 00,总体平均值为
2. 47。 海拔高度低于 2400 m 时,所有海拔范围条件下阴坡和半阴坡的 LAI 平均值都大于阳坡和半阳坡的
LAI平均值,当海拔大于 2400 m后,针叶林分布稀少,长势差,LAI 对坡向的变化剧烈,但空间变化特征不明
显。 阴坡和半阴坡针叶林 LAI较高的可能原因主要是阴坡和半阴坡蒸散消耗相对少、土壤水分含量高、更利
于喜湿温凉性针叶林的生长。 当然,地形对不同波段遥感信号影响的差异,也会改变 LAI随坡向的变化特征,
但其程度还需要进一步深入分析。
图 8摇 不同坡度和海拔范围下针叶林 LAI平均值随坡向的变化
Fig. 8摇 Changes of LAI of needle leaved forests with aspect under different conditions slopes and elevations
不同坡度条件下,草地 LAI平均值随坡向而变化(图 9),阳坡和半阳坡草地 LAI的平均值为 1. 97,阴坡和
半阴坡 LAI的平均值 1. 79,在所有坡度范围条件下,阴坡和半阴坡的 LAI平均值都小于阳坡和半阳坡 LAI 的
平均值,随着坡度的增大,草地 LAI随坡向的波动愈明显。 不同海拔条件下,草地 LAI 平均值随坡向而变化
(图 9),当海拔小于 2100 m时,阳坡和半阳坡 LAI平均值小;但海拔大于 2100 m 后,阳坡和半阳坡 LAI 的平
均值为 1. 62,大于阴坡和半阴坡 LAI的平均值 1. 45,因为当海拔较高时温度成为草地生长最主要的限制因
2574 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 33 卷摇
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子,阳坡的日照充足,地表温度高、土壤有机物质的分解、转化和迁移速度均超过阴坡,利于草本植被的
生长[37鄄38]。
图 9摇 不同坡度和海拔高度条件下草地 LAI平均值随坡向的变化
Fig. 9摇 Changes of LAI of grasslands with aspect under different conditions of slopes and elevations
2. 4摇 森林 LAI与生物量密度的关系
LAI在一定程度上能反应群落生物量高低。 利用保护区森林二调数据,采用方精云[39]的生物量换算因
子连续函数法得到小班森林生物量,转换成与 LAI空间匹配的生物量密度栅格数据(30 m伊30 m)。 图 10 是
研究区生物量密度(BD)随 LAI变化的散点图,其中 LAI是不同 BD等级(间隔为 0. 1 t / hm2)条件下所有格点
LAI的平均值。 可见,森林 LAI与 BD存在很好的线性关系(BD =44. 396LAI-25. 946,R2 = 0. 83)。 估算的研
究区森林 BD最小值为 54. 0 t / hm2,最大值为 189. 0 t / hm2,平均值为 120. 3 t / hm2,森林总生物量约为 5. 0伊106
t,其中阔叶林、针阔混交林和针叶林生物量分别约为 0. 3伊106 t、0. 6伊106 t、4. 1伊106 t。 而根据森林清查数据直
接计算的森林总生物量约为 5. 6伊106 t,阔叶林、针阔混交林和针叶林生物量分别约为 0. 3伊106 t,0. 6伊106 t,
4郾 7伊106 t。
2. 5摇 MODIS LAI产品验证
参考 Morisette等[40]提出的方法,对生成的研究区 30 m TM LAI 数据进行采样,生成 1 km 分辨率 LAI 数
据(TM 1 km LAI),对 MODIS 1 km LAI产品进行评价。 由图 11 可知,研究区内森林和草地的 TM 1 km LAI与
MODIS 1 km LAI之间的决定系数 R2 分别为 0. 42 和 0. 53,均通过了 0. 01 水平的显著性检验。 森林和草地
MODIS 1 km LAI产品的平均值比 TM 1 km LAI的平均值分别偏低约 16. 50%和 24. 40% 。 很多研究也发现,
MODIS LAI产品在不同地区、不同植被类型条件下存在着不同程度的高估或低估现象[41鄄42],混合像元是造成
偏差主要的原因之一[43]。
3摇 结论
本文在新疆喀纳斯自然保护区针对不同植被类型,利用 LAI鄄2200 和 TRAC两种光学仪器,观测得到 LAIe
和 LAI,建立了基于 Landsat 5鄄TM遥感影像的 LAIe 和 LAI估算模型。 进而研究了植被 LAI 随海拔、坡度和坡
向的变化特征,分析了植被生物量密度与 LAI 之间的关系,评价了 MODIS LAI 产品在该地区的精度。 结果
表明:
3574摇 15 期 摇 摇 摇 昝梅摇 等:新疆喀纳斯国家自然保护区植被叶面积指数观测与遥感估算 摇
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摇 图 10摇 研究区森林生物量密度与 LAI的关系 LAI是不同 BD 等
级(间隔为 0. 1 t / hm2)条件下所有格点 LAI的平均值
Fig. 10 摇 Relationship between forest biomass density (BD) and
LAI binned at 0. 1 t / hm2 invervals of BD in the study area
(1)研究区针叶林、针阔混交林、阔叶林和草地的
LAIe 最优遥感估算模型分别是:LAIe =0. 4861e2. 6801 ARVI,
LAIe = 0. 5575e2. 499 ARVI,LAIe = 2. 3405e0. 0611 ARV I,LAIe =
0郾 3627e4. 3037 SR; LAI 的 估 算 模 型 分 别 是: LAI =
0郾 4162e3. 2706 ARV I, LAI = 0. 5675e2. 7732 ARVI, LAI =
1郾 5325e2. 174 MAVI,LAI = 0. 5125e4. 1258 ARVI。 由于植被冠层
的聚集效应,估算的混交林和针叶林的 LAI 明显大于
LAIe,在进行区域 LAI遥感估算时,必须考虑这一因素。
(2)研究区的 LAI 整体上表现出随海拔升高先增
加后减小的特点,LAI 随坡度的变化也有类似的特征。
坡向对针叶林和草地 LAI的影响较明显,其中针叶林的
LAI在阴坡和半阴坡略高于阳坡和半阳坡;草地 LAI 在
阳坡和半阳坡总体上大于阴坡和半阴坡。 当海拔高度
低于 2100 m时,草地 LAI 在阳坡和半阳坡小于阴坡和
图 11摇 研究区森林和草地MODIS LAI(MODIS 1 km LAI)与利用 TM数据及观测数据生成的 LAI(TM 1 km LAI)比较结果
Fig. 11摇 Comparison of MODIS LAI products ( MODIS 1 km LAI) with LAI ( TM 1 km LAI ) generated using TM data and field
measurements for the forest and grassland in the study area
半阴坡,海拔继续升高后,草地 LAI在阳坡和半阳坡大于阴坡和半阴坡。
(3)保护区森林的 LAI与 BD之间具有较好的线性相关性,BD =44. 396LAI-25. 946(R2 = 0. 83),说明利
用 LAI在区域尺度估算研究区森林生物量具有一定的可行性。
(4)MODIS LAI与利用 TM数据生成的 LAI具有一定的一致性,但森林和草地的 MODIS LAI 平均值相对
于利用 TM遥感数据和地面 LAI观测数据生成的 LAI分别偏低了 16. 50%和 24. 40% 。
本研究利用地面观测和遥感数据,研究了作为我国唯一的西伯利亚泰加林分布区的喀纳斯自然保护区内
不同植被类型 LAIe 和 LAI的空间变化特征及其与地形因子之间的关系。 获得的观测数据和有关结论可为类
似后续研究提供有益参考。 但由于受无人区观测条件的限制,这次研究还存在以下不足之处,可能给研究结
果带来不确定性,需要予以注意。 主要有:未能在同一样区利用 LAI鄄 2200 和 TRAC 进行观测,导致需要利用
经验公式对 TRAC观测的 LAIe 进行订正;在将光学仪器观测信号转换为 赘和 LAI时,利用文献研究成果确定
了部分参数,如方程 2 中的 酌E;遥感数据的获取时间与 LAI 的野外观测时间存在着一个半月的时间差别,尽
管研究区为国家级自然保护区,在该时间段内,森林 LAI 的变化可以忽略不计,但是,草地 LAI 可能会随温度
条件的变化发生一定程度的改变,从而影响 LAI遥感估算模型的参数;使用的 TM数据未进行地形订正,可能
会影响 LAI随坡向的变化特征。
4574 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 33 卷摇
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致谢:野外观测得到新疆喀纳斯自然保护区管委会的大力支持,闽江学院地理科学系朱高龙副教授,南京大学
国际地球系统科学研究所柳艺博博士、张春华博士对本文写作给予帮助,特此致谢。
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ACTA ECOLOGICA SINICA Vol. 33,No. 15 Aug. ,2013(Semimonthly)
CONTENTS
Frontiers and Comprehensive Review
A review on the application of remote sensing in mangrove ecosystem monitoring
SUN Yongguang, ZHAO Dongzhi, GUO Wenyong, et al (4523)
………………………………………………………
……………………………………………………………………
Urban metabolism process based on emergy synthesis: Theory and method LIU Gengyuan, YANG Zhifeng, CHEN Bin (4539)……
Theoretical considerations on ecological civilization development and assessment ZHAO Jingzhu (4552)………………………………
Autecology & Fundamentals
Assemblage composition and distribution of meiobenthos in the Yangtze Estuary and its adjacent waters in autumn鄄winter season
Yu Tingting, XU Kuidong (4556)
……
……………………………………………………………………………………………………
Ecological distribution and nutrient limitation of phytoplankton in adjacent sea of Guanhe Estuary in spring
FANG Tao, HE Xinran, FENG Zhihua, et al (4567)
…………………………
………………………………………………………………………………
The distribution of urea concentrations and urease activities in the coastal waters of Hainan Island during the spring
HUANG Kaixuan, ZHANG Yun, OU Linjian, et al (4575)
…………………
………………………………………………………………………
Effects of simulated acid rain on growth and bleeding sap amount of root in Quercus mongolica
LIANG Xiaoqin,LIU Jian,DING Wenjuan,et al (4583)
………………………………………
……………………………………………………………………………
Allelopathic effects of organic acid allelochemicals on melon ZHANG Zhizhong, SUN Zhihao, CHEN Wenhui, et al (4591)………
Fraction changes of oxidation organic carbon in paddy soil and its correlation with CH4 emission fluxes
WU Jiamei, JI Xionghui, HUO Lianjie,et al (4599)
………………………………
………………………………………………………………………………
Changes of soil nitrogen types and nitrate accumulation in vegetables with single or multiple application of dicyandiamide
WANG Huangping, ZHANG Qing, WENG Boqi, et al (4608)
……………
……………………………………………………………………
Comparison of isolation rate of mycobacteriophage in the different type soils
XU Fengyu,SU Shengbing, MA Hongxia, et al (4616)
……………………………………………………………
……………………………………………………………………………
Effects of different acidity acid rain on yield, protein and starch content and components in two wheat cultivars
BIAN Yajiao, HUANG Jie, SUN Qisong, et al (4623)
………………………
……………………………………………………………………………
The causes of Gentiana straminea Maxim. seeds dormancy and the methods for its breaking
LI Bingbing, WEI Xiaohong, XU Yan (4631)
…………………………………………
………………………………………………………………………………………
Physiological responses of four golden鄄leaf trees to SO2 stress CHONG Peifang, SU Shiping (4639)…………………………………
Influence of endosulfan and its metabolites on enzyme activities in purple soil
XIONG Bailian, ZHANG Jinzhong, DAI Juan, et al (4649)
…………………………………………………………
………………………………………………………………………
Population, Community and Ecosystem
Seasonal dynamics of food web energy pathways at the community鄄level XU Jun, ZHOU Qiong, WEN Zhourui, et al (4658)………
Population dynamics of Niviventer confucianus in Thousand Island Lake ZHANG Xu, BAO Yixin, LIU Jun, et al (4665)……………
Soil ecological stoichiometry under different vegetation area on loess hilly鄄gully region
ZHU Qiulian, XING Xiaoyi, ZHANG Hong, et al (4674)
…………………………………………………
…………………………………………………………………………
Adaptation strategies of reproduction of plant community in response to grassland degradation and artificial restoration
LI Yuanyuan, DONG Shikui, ZHU Lei,et al (4683)
………………
………………………………………………………………………………
Effect of different Cunninghamia lanceolata plantation soil qualities on soil microbial community structure
LIU Li,XU Mingkai,WANG Silong,et al (4692)
……………………………
……………………………………………………………………………………
Effects of different maize hybrids (inbreds) on the growth, development and population dynamics of Rhopalosiphum maidis Fitch
ZHAO Man, GUO Xianru, LI Weizheng, et al (4707)
…
……………………………………………………………………………
Effects of forest canopy structure on understory vegetation characteristics of Funiu Mountain Nature Reserve
LU Xunling,DING Shengyan,YOU Li,et al (4715)
…………………………
…………………………………………………………………………………
Influence of restoring cropland to grassland on dung beetle assemblages in Wuchuan County, Inner Mongolia, China
LIU Wei, MEN Lina, LIU Xinmin (4724)
………………
…………………………………………………………………………………………
Cu and nutrient deficiency on different effects of growth, tolerance and mineral elements accumulation between two Elsholtzia
haichouensis populations KE Wenshan, CHEN Shijian, XIONG Zhiting, et al (4737)……………………………………………
Measurement and retrieval of leaf area index using remote sensing data in Kanas National Nature Reserve, Xinjiang
ZAN Mei, LI Dengqiu, JU Weimin, et al (4744)
…………………
…………………………………………………………………………………
Landscape, Regional and Global Ecology
An spatial ecosystem services approach based on LUCC: a case study of Ganzhou district of Zhangye City
LIANG Youjia,XU Zhongmin,ZHONG Fanglei,et al (4758)
……………………………
………………………………………………………………………
Spatiotemporal characteristics of Spartina alterniflora marsh change in the coastal wetlands of Yancheng caused by natural
processes and human activities ZHANG Huabing, LIU Hongyu, Hou Minghang (4767)…………………………………………
Process analysis and evaluation of wetlands degradation based on PCA in the lakeside of Napahai, Northwest Yunnan Plateau
SHANG Wen, YANG Yongxing, HAN Dayong (4776)
………
……………………………………………………………………………
On eco鄄security evaluation in the Tumen River region based on RS&GIS NAN Ying, JI Zhe,FENG Hengdong, et al (4790)………
Evaluation and simulation of historical range of variability of forest landscape pattern in Huzhong area
WU Zhifeng, LI Yuehui, BU Rencang, et al (4799)
………………………………
………………………………………………………………………………
Effects of precipitation timing on aboveground net primary productivity in inner mongolia temperate steppe
GUO Qun, HU Zhongmin, LI Xuanran, et al (4808)
……………………………
………………………………………………………………………………
Research Notes
Litter production and decomposition of different forest ecosystems and their relations to environmental factors in different climatic
zones of mid and eastern China WANG Jianjian, WANG Yongji, LAI Liming, et al (4818)……………………………………
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《生态学报》2013 年征订启事
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