全 文 ：
摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
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摇 摇 第 猿猿卷 第 圆源期摇 摇 圆园员猿年 员圆月摇 渊半月刊冤
目摇 摇 次
前沿理论与学科综述
中国南方红壤生态系统面临的问题及对策 赵其国袁黄国勤袁马艳芹 渊苑远员缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
叶生态学基础曳院对生态学从传统向现代的推进要要要纪念 耘援孕援奥德姆诞辰 员园园周年
包庆德袁张秀芬 渊苑远圆猿冤
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食物链长度理论研究进展 张摇 欢袁何摇 亮袁张培育袁等 渊苑远猿园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
个体与基础生态
天山盘羊夏季采食地和卧息地生境选择 李摇 叶袁余玉群袁史摇 军袁等 渊苑远源源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
松果梢斑螟对虫害诱导寄主防御的抑制作用 张摇 晓袁李秀玲袁李新岗袁等 渊苑远缘员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
菹草附着物对营养盐浓度的响应及其与菹草衰亡的关系 魏宏农袁潘建林袁赵摇 凯袁等 渊苑远远员冤噎噎噎噎噎噎噎
濒危高原植物羌活化学成分与生态因子的相关性 黄林芳袁李文涛袁王摇 珍袁等 渊苑远远苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
四年 韵猿熏气对小麦根际土壤氮素微生物转化的影响 吴芳芳袁郑有飞袁吴荣军袁等 渊苑远苑怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎
重金属 悦凿圆垣和 悦怎圆垣胁迫下泥蚶消化酶活性的变化 陈肖肖袁高业田袁吴洪喜袁等 渊苑远怨园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
种群尧群落和生态系统
不同生境中橘小实蝇种群动态及密度的差异 郑思宁 渊苑远怨怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
亚热带樟树鄄马尾松混交林凋落物量及养分动态特征 李忠文袁闫文德袁郑摇 威袁等 渊苑苑园苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎
景观尧区域和全球生态
中国陆地生态系统通量观测站点空间代表性 王绍强袁陈蝶聪袁周摇 蕾袁等 渊苑苑员缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
雅鲁藏布江流域 晕阅灾陨变化与风沙化土地演变的耦合关系 李海东袁沈渭寿袁蔡博峰袁等 渊苑苑圆怨冤噎噎噎噎噎噎
高精度遥感影像下农牧交错带小流域景观特征的粒度效应 张庆印袁樊摇 军 渊苑苑猿怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
高寒草原土壤有机碳及土壤碳库管理指数的变化 蔡晓布袁于宝政袁彭岳林袁等 渊苑苑源愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
芦芽山亚高山草甸尧云杉林土壤有机碳尧全氮含量的小尺度空间异质性
武小钢袁郭晋平袁田旭平袁等 渊苑苑缘远冤
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湘中丘陵区不同演替阶段森林土壤活性有机碳库特征 孙伟军袁方摇 晰袁项文化袁等 渊苑苑远缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎
东北黑土区片蚀和沟蚀对土壤团聚体流失的影响 姜义亮袁郑粉莉袁王摇 彬袁等 渊苑苑苑源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
滇西北高原纳帕海湿地土壤氮矿化特征 解成杰袁郭雪莲袁余磊朝袁等 渊苑苑愿圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
红壤区桉树人工林炼山后土壤肥力变化及其生态评价 杨尚东袁吴摇 俊袁谭宏伟袁等 渊苑苑愿愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎
圆园园园要圆园员园年黄河流域植被覆盖的时空变化 袁丽华袁蒋卫国袁申文明袁等 渊苑苑怨愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
庐山森林景观格局变化的长期动态模拟 梁艳艳袁周年兴袁谢慧玮袁等 渊苑愿园苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
暖温带鄄北亚热带生态过渡区物种生境相关性分析 袁志良袁陈摇 云袁韦博良袁等 渊苑愿员怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
不同生境和去趋势方法下的祁连圆柏径向生长对气候的响应 张瑞波袁袁玉江袁魏文寿袁等 渊苑愿圆苑冤噎噎噎噎噎
资源与产业生态
大小兴安岭生态资产变化格局 马立新袁覃雪波袁孙摇 楠袁等 渊苑愿猿愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
生态环境移动数据采集系统研究与实现 申文明袁孙中平袁张摇 雪袁等 渊苑愿源远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城乡与社会生态
城市遥感生态指数的创建及其应用 徐涵秋 渊苑愿缘猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
研究简报
大明竹属遗传多样性 陨杂杂砸分析及 阅晕粤指纹图谱研究 黄树军袁陈礼光袁肖永太袁等 渊苑愿远猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎
干旱胁迫下 源 种常用植物幼苗的光合和荧光特性综合评价 卢广超袁许建新袁薛摇 立袁等 渊苑愿苑圆冤噎噎噎噎噎
基于 陨栽杂圆和 员远杂 则砸晕粤的西施舌群体遗传差异分析 孟学平袁申摇 欣袁赵娜娜袁等 渊苑愿愿圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
两种浒苔无机碳利用对温度响应的机制 徐军田袁王学文袁钟志海袁等 渊苑愿怨圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
北京山区侧柏林冠层对降雨动力学特征的影响 史摇 宇袁余新晓袁张建辉袁等 渊苑愿怨愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
学术信息与动态
景观生态学研究院传统领域的坚守与新兴领域的探索要要要圆园员猿厦门景观生态学论坛述评
杨德伟袁赵文武袁吕一河 渊苑怨园愿冤
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期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢圆怨远鄢扎澡鄢孕鄢 预 怨园郾 园园鄢员缘员园鄢猿猿鄢圆园员猿鄄员圆
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封面图说院 黄土丘陵农牧交错带要要要黄土丘陵是中国黄土高原的主要地貌形态袁由于黄土质地疏松袁加之雨季集中袁降水强度
较大袁地表流水冲刷形成很多沟谷袁斜坡所占的面积很大遥 这里千百年来的农牧交错作业袁地表植被和生态系统均
遭受了严重的破坏遥 利用高精度影像对小流域景观的研究表明袁这里耕地尧林地和水域景观相对比较规则简单袁荒
草地和人工草地景观比较复杂遥 农牧交错带小流域景观形态具有分形特征袁各类景观斑块的分维数对粒度变化的
响应不同袁分维数随粒度的增大呈非线性下降趋势遥
彩图及图说提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援糟燥皂
第 33 卷第 24 期
2013年 12月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.33,No.24
Dec.,2013
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:福建省自然科学基金资助项目(2011J01269); 福建省教育厅重点资助项目(JK2009004)
收稿日期:2012鄄08鄄30; 摇 摇 修订日期:2013鄄01鄄11
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: hxu@ fzu.edu.cn
DOI: 10.5846 / stxb201208301223
徐涵秋.城市遥感生态指数的创建及其应用.生态学报,2013,33(24):7853鄄7862.
Xu H Q.A remote sensing urban ecological index and its application.Acta Ecologica Sinica,2013,33(24):7853鄄7862.
城市遥感生态指数的创建及其应用
徐涵秋*
(福州大学环境与资源学院摇 福州大学遥感信息工程研究所,福州 350108)
摘要:城市生态与人类生活息息相关,快速、准确、客观地了解城市生态状况已成为生态领域的一个研究重点。 基于遥感技术,
提出一个完全基于遥感技术,以自然因子为主的遥感生态指数(RSEI)来对城市的生态状况进行快速监测与评价。 该指数利用
主成分分析技术集成了植被指数、湿度分量、地表温度和建筑指数等 4个评价指标,它们分别代表了绿度、湿度、热度和干度等
4大生态要素。 通过在福州主城区的应用表明,RSEI指数可以定量地评价和对比城市的生态质量,方便地进行时空动态变化分
析。 由于所选的指标完全基于遥感信息,容易获得,且计算过程无需人工干预,因此结果客观可靠、可比性强。
关键词:城市生态; 遥感; RSEI指数; 主成分分析; 福州
A remote sensing urban ecological index and its application
XU Hanqiu*
College of Environment and Resources, Fuzhou University; Institute of Remote Sensing Information Engineering, Fuzhou University; Fuzhou 350108, China
Abstract: Urban ecological status is closely related to the quality of human life. Timely, precisely and objectively
understanding urban ecological status has become an increasing concern in the world. To meet this requirement, this paper
develops a remote sensing based ecological index (RSEI) for the measure of urban ecology. As an index for the assessment
of urban ecological status, the RSEI aims to integrate four important ecological indicators which are frequently used in
evaluating urban ecology. These are greenness, wetness, dryness, and heat. The four indicators can be represented
respectively by four remote sensing indices or components, which are the normalized difference vegetation index (NDVI),
normalized difference built鄄up and soil index (NDBSI), wetness component of the tasseled cap transformation (Wet), and
land surface temperature ( LST). Instead of a simple addition or weighted addition of the four indicators, the principal
component analysis (PCA) was utilized to compress the four indicators into one to construct the index for assessing overall
urban ecological status. After careful comparison of the four principal components ( PC1 to PC4) derived from the four
indicators, the first principal component (PC1) was found to have integrated most of the information of the four indicators.
This suggested that the PC1 can more effectively represent the four indicators than any of the other three components, i.e.,
PC2, PC3 and PC4. Accordingly, the new index, RSEI, was formed using the PC1 derived from the four factors and thus
can measure greenness, wetness, dryness and heat of an urban ecosystem. Obviously, the RSEI is entirely based on remote
sensing data and mostly on natural ecological factors. The calculation of the index is totally free of artificial interference,
such as assigning a threshold value or weight value during the computing procedure. Therefore, the RSEI can assess the
urban ecological status more objectively and easily. With the change detection technique, the proposed index can also be
used to monitor the change of the ecological status of an urban area between different years. In practice, the index was
successfully applied in a multi鄄temporal ecological status assessment of Fuzhou忆 s urban area in Fujian province,
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southeastern China. Results show that Fuzhou has witnessed ecological degradation during the study period from 2001 to
2009. This is indicated by a decline of the RSEI value from 0.579 in 2001 to 0.529 in 2009. The fast expansion of the
Fuzhou忆s urban area was attributed to the ecological degradation in the study duration, which caused the increase in NDBSI
and LST and the decrease in NDVI and Wet. This in turn resulted in the decline of the RSEI as the index is the function of
the four factors. Nevertheless, a RSEI鄄based change detection has revealed that the ecological quality of the urban center of
Fuzhou was improved in spite of the overall ecological degradation in the urban area during the study years.
Key Words: urban ecology; remote sensing; RSEI; principal component analysis; Fuzhou City
人类的活动已经给全球的生态系统带来了很大的破坏,并引起了广泛的关注。 及时地监测多尺度生态系
统的变化并发现所存在的问题,已成为保护生态系统的重要手段。 当前卫星遥感对地观测系统以其大面积、
实时、快速、周期性重复观测的优点,已在生态领域得到广泛的应用,利用各种遥感指数来对森林[1]、草地[2]、
城市[3鄄4]、河流[5]乃至整个流域[6]的生态系统进行监测和评价,已经是生态遥感领域的重要组成部分。 但是
当前的遥感监测技术大多基于单一的指标进行评测,如在城市生态系统中利用植被指数[4,7]、不透水地表盖
度[8鄄10]评价城市生态、利用地表温度评测城市热环境[11鄄12]等。 但这种每个指标单独分割的评价,只能片面地
解释某一方面的生态特征。 而实际上在整个生态系统中,每个指标的互动综合影响着整个生态系统,它们是
无法被单独分割的。 近年来, 利用温度和植被负相关关系构成的特征空间及其衍生的温度-植被指数来评价
生态系统的研究也逐渐增多[13鄄14]。 但它的应用面有较大的局限性[6],其参数的确定复杂,有一定的人为性和
不确定性。 因此,需要一个既简便又能综合多种因素的指标来对生态系统进行快速、综合的测评。 有鉴于此,
本文以城市生态系统为例,提出一个完全基于遥感信息、能够集成多种指标因素的遥感综合生态指数,以期客
观、快速地评测城市生态质量。
1摇 基本原理
在反映生态质量的诸多自然因素中,绿度、湿度、热度、干度可谓是与人类生存息息相关的 4个重要指标,
也是人类直观感觉生态条件优劣的重要因素,因此常被用于评价生态系统[4,7,11,15]。 本研究拟建的遥感生态
综合指数必须能够体现这 4个指标。 就遥感技术本身而言,它可以利用专题信息增强技术来从纷杂的遥感影
像信息中提取这 4个重要指标的信息,如采用植被指数、地表温度、缨帽变换的湿度分量就可以分别代表绿
度、热度和湿度。 由于建筑物是人工生态系统的重要组成部分,建筑不透水面的大量出现取代了地表原有的
自然生态系统,导致了地表的“干化冶,而裸土也是地表“干化冶的原因之一,因此可用建筑和裸土指数来代表
“干度冶。 这样,拟建的遥感生态指数(RSEI)就可以表示为这 4个指标的函数,即:
RSEI= f(G, W, T, D) (1)
其遥感定义为:
RSEI= f(VI, Wet, LST, NDBSI) (2)
式中,G为绿度,W为湿度,T为热度, D为干度,VI为植被指数,Wet为湿度分量,LST 为地表温度,NDBSI 为
建筑和裸土指数。
1.1摇 指标的构建
以 Landsat鄄 7 ETM+遥感影像为例,分别说明 4个指标的构建及其公式。
(1) 湿度指标摇 缨帽变换是一种有效的数据压缩和去冗余技术,其亮度、绿度、湿度分量与地表物理参量
有直接的关系[16鄄17], 因此已被广泛地应用于生态监测中[18]。 由于其中的湿度分量与植被和土壤的湿度紧密
相关,因此本研究的湿度指标以湿度分量 Wet来代表,其表达式为[17]:
Wet = 0.2626 籽1+ 0.2141 籽2+ 0.0926 籽3+ 0.0656 籽4-0.7629 籽5-0.5388 籽7 (3)
式中,籽i( i = 1,…, 5, 7)分别为 ETM+影像各对应波段的反射率。
(2) 绿度指标摇 归一化差值植被指数(NDVI)无疑是应用最广泛的植被指数,它与植物生物量、叶面积指
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数以及植被覆盖度都有密切的关系[13]。 因此,选用 NDVI来代表绿度指标,公式为:
NDVI = (籽4- 籽3) / (籽4+ 籽3) (4)
(3) 热度指标摇 代表热度指标的地表温度可采用 Landsat 用户手册的模型[19]以及 Chander 等最新修订
的定标参数[20]进行计算:
L6 = gain伊DN+bias (5)
T = K2 / ln (K1 / L6+1) (6)
式中, L6为 ETM+热红外 6波段的象元在传感器处的辐射值; DN为象元灰度值,gain和 bias分别为 6 波段的
增益值与偏置值, 可以从影像的头文件获得;T为传感器处温度值;K1 和 K2 分别为定标参数:K1 = 606.09 W /
(m2·sr·滋m),K2 = 1282.71 K。
经过公式(6)计算的温度 T必须进行比辐射率纠正[11]才能成为地表温度 LST:
LST = T / [1+(姿T / 籽)ln 着] (7)
式中, 姿为 ETM+ 6波段的中心波长 (姿 = 11.45 滋m);籽 = 1.438 伊 10-2 m K;着为地表比辐射率,其取值见参
考文献[11]。
(4) 干度指标摇 代表干度指标的建筑指数选择的是 IBI 建筑指数[21],但在区域环境中,还有相当一部分
的裸土,它们同样造成地表的“干化冶,因此干度指标(NDBSI)可由二者合成,即由建筑指数 IBI 和土壤指数
SI[22]合成:
NDBSI=(IBI+SI) / 2 (8)
其中,
IBI ={2籽5 / (籽5+籽4) - [(籽4 / (籽4+ 籽3) + 籽2 / (籽2+ 籽5)]} /
{2籽5 / (籽5+籽4) + [(籽4 / (籽4+ 籽3) + 籽2 / (籽2+ 籽5)]} (9)
SI =[(籽5+籽3) - (籽4+籽1)] / [(籽5+籽3) + (籽4+籽1)] (10)
1.2摇 综合指数的构建
拟建的生态指数应既能以单一指标的形式出现,又可以综合以上 4个指标的信息。 因此如何以单一变量
代表以上多个变量,是本研究的关键。 一种常用的方法是简单地将各个指标相加[23],或将指标分组求均值再
相加[24], 或分别乘上各自的权重后再相加[1,4,25]。 但是,指标之间的相关性以及权重的人为确定,都会影响
这种方法的结果。 当前,多元统计方法中的主成份分析(PCA)是一种将多个变量通过线性变换来选出少数
重要变量的多维数据压缩技术。 它采取依次垂直旋转坐标轴的方法将多维的信息集中到少数几个特征分量,
每个特征分量往往代表一定的特征信息。 因此, 本研究拟采用主成分变换来构建遥感综合生态指数。 通过
对特征光谱空间坐标轴的旋转来去掉各指标间的相关性,把主要的信息集中到前面的 1—2个主成分上。 采
用主成分分析的另一优点就是各指标的权重不是人为确定,而是根据各个指标对各主分量的贡献度来自动、
客观地确定,从而在计算时,可以避免因人而异、因方法而异的权重设定造成的结果偏差。
表 1是福州研究区 3个年份 4个指标的主成分分析。 从表中可以看出第一主成分(PC1)具有以下特征:
(1)在 3个年份中,PC1的特征值所占的比例都已大于 85%,表明已集中了 4个指标的大部分特征; (2) 4 个
指标对 PC1中都有一定的贡献度(荷载),而不会像在其它特征分量 (PC2—PC4) 中会出现忽大忽小的现象,
从而丢失某些指标;(3) 在 PC1中,代表绿度的 NDVI和代表湿度的Wet指标呈正值,说明它们对生态系统起
正面的贡献,而代表热度和干度的 LST、NDBSI则呈负值,说明它们对生态系统起着负面的影响,这与实际情
况相符。 而在其它特征分量中,这些指标忽正忽负,难以解释。 因此,较之于其它几个分量,PC1 有明显的优
势,它能够很好地集成每个指标的信息,合理地进行解释,因此,可用于创建综合生态指数。
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表 1摇 指标主成分分析
Table 1摇 Principal component analysis of four factors
2001
PC1 PC2 PC3 PC4
2003
PC1 PC2 PC3 PC4
2009
PC1 PC2 PC3 PC4
湿度 Wet 0.303 0.723 0.179 0.650 0.331 -0.268 -0.889 0.319 0.313 -0.207 -0.829 -0.495
植被指数 NDVI 0.677 -0.556 0.135 0.415 0.612 -0.266 0.431 0.608 0.605 -0.382 0.503 -0.485
建筑鄄裸土指数 NDBSI -0.577 -0.354 -0.376 0.632 -0.555 0.409 0.017 0.724 -0.505 0.443 0.225 -0.720
地表温度 LST -0.478 -0.208 0.899 0.072 -0.531 -0.831 0.157 0.059 -0.611 -0.784 0.100 -0.040
特征值 Eigenvalue 0.058 0.005 0.004 0.001 0.058 0.006 0.003 0.001 0.058 0.004 0.003 0.001
特征值贡献率
Percent eigenvalue / % 85.29 7.35 5.88 1.47 85.29 8.82 4.41 1.47 87.88 6.06 4.55 1.52
必须注意的是,由于公式(2)—(8)计算的 4个指标的量纲不统一,如果直接用其计算 PCA,会导致各指
标的权重失衡,因此在做主成分变换前,必须先对这些指标进行正规化,将它们的量纲统一到[0, 1]之间,然
后再计算 PCA (表 1)。 各指标的正规化公式为:
NIi = (Ii-Imin) / (Imax-Imin) (11)
式中,NIi为正规化后的某一指标值,Ii为该指标在象元 i的值,Imax为该指标的最大值,Imin为该指标的最小值。
经过正规化后的 4个指标就可以用于计算 PC1。 为使 PC1大的数值代表好的生态条件,可进一步用 1减
去 PC1,获得初始的生态指数 RSEI0:
RSEI0 = 1 - {PC1 [ f (NDVI, Wet, LST, NDBSI)]} (12)
为了便于指标的度量和比较,可同样对 RSEI0进行正规化:
RSEI = (RSEI0- RSEI0_min) / (RSEI0_max- RSEI0_min) (13)
RSEI即为所建的遥感生态指数,其值介于[0, 1]之间。 RSEI值越接近 1,生态越好,反之,生态越差。
2摇 研究区和影像处理
以福州主城区为研究区,选取 2001鄄05鄄23、2003鄄05鄄29和 2009鄄06鄄06的 3幅 Landsat影像进行实验。 影像
晴空无云,质量完好。 影像的时相基本相同,最多相差不到半个月,因此,植被具有相近的生长状态,保证了实
验结果的可比性。 2001和 2003年的影像为 ETM+影像,2009年的影像为 TM影像。
首先对 3幅影像进行辐射校正、几何校正和配准,然后从中切出福州主城区作为研究区,面积约为 252
km2(图 1)。 辐射校正采用 Chander等[20]和 Chavez[26]的模型和参数将原始影像的灰度值转换为传感器处反
射率, 以减少不同年份的影像在地形、光照和大气等方面的差异;不同时相影像之间的配准采用二次多项式
和最邻近象元法,配准的均方根误差小于 0.5个象元。
利用以上公式(2)—(8)分别求出各影像的 4个指标,然后对它们进行正规化,并将它们合成为一幅新影
像;由于研究区有闽江横贯而过,为使湿度指标能够真正代表地面的湿度条件,避免大片的水域影响 PCA 的
荷载分布,采用 MNDWI水体指数[27]掩膜掉水体信息, 然后采用公式(12—13)对新的影像进行 PC1 变换、正
负值转置、正规化,最后获得各时相的遥感生态指数 RSEI影像(图 1)。
必须指出的是 RSEI指数虽然可以方便地通过遥感软件来计算,但其处理必须严格按照遥感影像处理规
范进行,即:(1) 必须做大气校正,这对不同时相影像之间的 RSEI 对比尤为重要;(2)必须将原始影像的 DN
值转换为反射率,这对不同类别影像之间的 RSEI对比(如 TM 和 ETM+的对比)尤为重要;不提倡用原始 DN
值来计算; (3)进行缨帽变换的湿度计算时,要选对公式,不能用 TM的公式来计算 ETM+的湿度,不能将基于
DN值的公式来计算基于反射率的数据,反之亦同。
3摇 结果和讨论
3.1摇 RSEI指数的代表性
表 2是各年份 4个指标和遥感生态指数 RSEI 的统计值。 统计结果表明,2001—2009 年间,研究区的生
态指数 RSEI呈逐渐下降的趋势,从 2001年的 0.579,下降到 2009年的 0.529,总体下降了约 9.5%。 已有研究
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表明,福州城区在改革开放以来快速扩展[28],并给生态环境造成了一定的影响[29鄄30],其最典型的表现就是福
州多次登上了媒体评出的“新三大火炉城市冶的榜首。 从图 1 也可以大致看出,从 2001 年至 2009 年,福州主
城区沿西南部和北部快速扩展,破坏了原有的绿被,生态状况有一定的退化。
图 1摇 福州主城区遥感影像(上, RGB: 543合成)和 RSEI遥感生态指数影像(下,图中黑色部分为掩膜的水体)
Fig.1摇 Images of Fuzhou忆s urban area (upper, RGB: 543) and the corresponding RSEI images (lower, black tone represents water area)
表 2摇 各年份 4个指标和遥感生态指数 RSEI的统计值
Table 2摇 Statistics of four indicators and RSEI
2001
湿度
Wet
植被
指数
NDVI
建筑裸
土指数
NDBSI
地表
温度
LST
遥感生
态指数
RSEI
2003
湿度
Wet
植被
指数
NDVI
建筑裸
土指数
NDBSI
地表
温度
LST
遥感生
态指数
RSEI
2009
湿度
Wet
植被
指数
NDVI
建筑裸
土指数
NDBSI
地表
温度
LST
遥感生
态指数
RSEI
最小值 Minimum -0.053 -0.494 -0.555 17.952 0.000 -0.016 -0.917 -1.000 17.557 0.000 -0.254 -0.852 -0.714 19.600 0.000
最大值 Maximum 0.232 0.872 0.531 35.508 1.000 0.298 0.980 0.663 33.326 1.000 0.298 0.947 0.778 36.900 1.000
均值 Mean -0.116 0.392 -0.033 23.396 0.579 -0.247 0.371 0.024 23.661 0.553 -0.371 0.313 0.185 26.250 0.529
标准差 Std Dev 0.133 0.283 0.132 2.034 0.215 0.156 0.356 0.156 2.310 0.227 0.193 0.304 0.141 2.743 0.219
从表 2中的各指标变化情况来看,对生态有利的绿度(NDVI)和湿度(Wet)指标的均值在研究期间都表
现为逐次下降,而代表生态条件差的热度(LST)和干度(NDBSI)指标的均值则逐渐上升。 由于温度的日间变
化性大,基于每日绝对温度值之间的 LST 对比可能不可靠,因此,只有将其正规化,才能进行比较[3,9]。 经正
规化后的 2001、2003、2009年的 LST均值分别为:0.328、0.333、0.406,同样说明了代表热度的 LST呈逐渐上升
的趋势。 以上 4个指标的各自表现都说明了研究区的生态质量呈下降趋势,因此,所建的 RSEI生态指数得到
的结果与 4个指标各自表述的结果吻合,可以综合代表 4 个指标。 如果是靠各指标的单独评判,就无法顾及
各指标之间的互动,无法做到多指标的综合评判。 而采用新建的综合指标不仅可以把原本分隔的各个指标集
成起来,综合地考察城市生态质量,且可以定量地刻画生态质量的变化程度,因此比单个指标的分析更具有
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优势。
为了更好地分析新建 RSEI生态指数的代表性,进一步将各年份的生态指数以 0.2为间隔分成 5级, 分别
代表差、较差、中等、良、优 5 个等级(表 3)。 通过考察各生态条件等级间 4 个指标的变化趋势,来考察 RSEI
的合理性。
表 3摇 各生态级别及其对应的正规化指标均值
Table 3摇 Leveled RSEI and the means of the corresponding level of the four factors
RSEI
级 Level
2001
湿度
Wet
植被
指数
NDVI
建筑裸
土指数
NDBSI
地表
温度
LST
2003
湿度
Wet
植被
指数
NDVI
建筑裸
土指数
NDBSI
地表
温度
LST
2009
湿度
Wet
植被
指数
NDVI
建筑裸
土指数
NDBSI
地表
温度
LST
1: (0.0—0.2) 0.588 0.420 0.663 0.530 0.617 0.430 0.648 0.612 0.587 0.401 0.693 0.707
2: (0.2—0.4) 0.696 0.467 0.565 0.420 0.675 0.551 0.576 0.463 0.635 0.455 0.604 0.508
3: (0.4—0.6) 0.732 0.609 0.460 0.354 0.705 0.665 0.461 0.365 0.722 0.605 0.513 0.400
4: (0.6—0.8) 0.762 0.779 0.312 0.270 0.747 0.808 0.340 0.249 0.758 0.757 0.398 0.285
5: (0.8—1.0) 0.782 0.905 0.223 0.185 0.786 0.916 0.248 0.157 0.778 0.890 0.292 0.185
从表 3可以看出,在所研究的 3个年份中,各个指标的均值都随着生态级别的变化而有规律的变化,即
NDVI和 Wet的均值皆表现为随着生态级别的升高而升高,而 LST和 NDBSI的均值则无一例外地表现出随着
生态级别的升高而降低,并没有出现生态级别升高,而 NDVI、Wet却下降,或 LST、NDBSI 上升的异常现象,这
进一步说明所建的生态指数确实能够综合代表生态条件的变化情况。
新建的生态指数的综合代表性还可以从它和各指标之间的相关性来分析。 表 4 是各指标和新建生态指
数的相关系数以及各指标自身之间的相关系数。 就单指标而言,各指标相互之间的平均相关度最高的为
NDBSI,在 2009年达到 0.808,3个年份平均为 0.802。 而新建生态指数与这 4 个指标的各年份平均相关系数
都大于 0.85,3个年份的平均值达 0.864,比单指标最高的 NDBSI 的 0.802 高出了 7.7%,比 4 个指标的平均值
(0.709),高出了 21.9%。 显然,新建的生态指数除了集成了各指标的信息外,还比任一单指标更具代表性,能
比任一单指标更好地综合代表城市生态状况。
表 4摇 各指标和 RSEI指数的相关性统计表
Table 4摇 Correlation matrix of RSEI and four factors
2001
湿度
Wet
植被
指数
NDVI
建筑裸
土指数
NDBSI
地表
温度
LST
遥感生
态指数
RSEI
2003
湿度
Wet
植被
指数
NDVI
建筑裸
土指数
NDBSI
地表
温度
LST
遥感生
态指数
RSEI
2009
湿度
Wet
植被
指数
NDVI
建筑裸
土指数
NDBSI
地表
温度
LST
遥感生
态指数
RSEI
Wet 1 0.467 -0.690 -0.528 0.601 1 0.578 -0.683 -0.490 0.651 1 0.502 -0.675 -0.528 0.606
NDVI 0.467 1 -0.919 -0.803 0.978 0.578 1 -0.952 -0.796 0.973 0.502 1 -0.925 -0.846 0.967
NDBSI -0.690 -0.919 1 0.793 -0.971 -0.683 -0.952 1 0.759 -0.964 -0.675 -0.925 1 0.823 -0.954
LST -0.528 -0.803 0.793 1 -0.868 -0.490 -0.796 0.759 1 -0.892 -0.528 -0.846 0.823 1 -0.939
平均相关度 mean* 0.562 0.730 0.801 0.708 0.855 0.584 0.775 0.798 0.682 0.870 0.568 0.758 0.808 0.732 0.867
3a平均值
Mean of 3 years Wet
= 0.571,NDVI = 0.754,NDBSI = 0.802,LST = 0.707,RSEI = 0.864
摇 摇 *平均相关度是以某一指标与其它指标相关系数的绝对值来计算,以 2001年 Wet为例: Meanwet_2001=( | 0.467 | + | -0.690 | + | -0.528 | ) / 3 = 0.562
3.2摇 RSEI指数的变化检测应用
在以上 5个生态指数分级的基础上,可对研究区各年份生态指数影像进行分级面积统计(图 2)和差值变
化检测(图 3,表 5),以对不同年份的生态状况进行时空变化分析。
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图 2摇 2001—2009年各级生态指数面积的变化
Fig.2摇 The area change of each RSEI level from 2001 to 2009
摇 图 3摇 福州主城区 2001—2009年 RSEI变化检测图
Fig. 3摇 Chang map of Fuzhou忆s urban area between 2001 and
2009
从时间来看,从 2001年到 2009年,生态级别为差—中级(1—3级)所占的面积上升了 28.5%,而优、良等
级(4—5级)所占的面积则下降了 26.5% (图 2),说明研究区生态质量出现下降。 从变化检测的结果来看(表
5),2001—2009年间,生态条件变差的面积达 69.32 km2,约占研究区面积的 28%,而生态转好的面积为 25郾 96
km2,仅占 10%。 从空间上看,生态条件变差的地点主要分布在城区的西南边和北边(图 3 中的橙、红色图
斑),而生态条件变好的地点主要分布在城市中心(图 3 中的蓝、青色图斑)。 说明,城市在向周边扩展,造成
生态退化的同时,其中心部分的老城区经过不断改造,生态却在改善[31鄄32]。
表 5摇 变化检测
Table 5摇 Change detection
类别 Class 级差 Level 级面积 Level area / km2 类面积 Class area / km2
变差 -4 0.04 69.32
Degraded -3 1.17
-2 13.27
-1 54.84
不变 No change 0 138.69 138.69
变好 Improved 1 25.19
2 0.77 25.96
3.3摇 RSEI的建模与预测
为了进一步定量刻画城市生态条件,可建立城市生态模型,用于模拟和预测城市生态变化趋势。 首先对
各年份的 NDVI、Wet、LST、NDBSI、RSEI 专题影像进行采样,然后以生态指数 RSEI 为因变量,以 NDVI、Wet、
LST、NDBSI为自变量进行逐步回归分析,建立它们的关系模型。 采用 3伊3 网格贯穿全影像的采样方法,每幅
影像采集 30000个样点。 足够多的样点和贯穿全影像的采样方法可以避免少量样点和局域性地抽样所带来
的结果不确定性。 以下为研究区 3个年份的回归模型(模型都通过了 1%的显著性检验):
2001年摇 RSEI = 0.136 Wet + 0.634 NDVI - 0.517 NDBSI - 0.339 LST + 0.414摇 (R2 = 0.919)
2003年摇 RSEI = 0.181 Wet + 0.579 NDVI - 0.524 NDBSI - 0.502 LST + 0.406摇 (R2 = 0.933)
2009年摇 RSEI = 0.133 Wet + 0.578 NDVI - 0.443 NDBSI - 0.532 LST + 0.470摇 (R2 = 0.989)
从所获得的模型可以看出,4个指标在 3个年份的逐步回归中都被保留下来,没有一个被剔除,说明所选
的 4个指标都是城市生态的关键指标。 从各指标回归系数的绝对值来看(表 6),4 个指标对生态指数贡献度
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最大的是 NDVI,然后依次为 NDBSI、LST和 Wet。 其中 NDVI和 Wet的系数为正值,说明对生态起正面影响,
而 LST和 NDBSI为负值,说明对生态起负面作用。 这与表 1 中 4 个指标对第一主成分 PC1 的贡献情况相吻
合。 进一步分析回归模型的系数变化可以看出,虽然 NDVI 具有最大的正面影响力,但由于 Wet 的影响力较
弱,所以对生态起正面影响的 NDVI和 Wet的综合影响力不及起负面影响的 NDBSI和 LST。 对生态起负面影
响的 NDBSI和 LST的系数的绝对值之和要大于起正面影响的 NDVI与Wet的系数之和,其 3年平均差距可达
27.77%,且表现出随着生态质量的下降而增大的趋势(表 6)。
表 6摇 回归模型系数比较
Table 6摇 Coefficient comparison of regression models
年份 Year 湿度Wet
植被指数
NDVI
建筑裸土指数
NDBSI
地表温度
LST 差距 Difference
*
2001 0.136 0.634 -0.517 -0.339 0.086 11.17%
2003 0.181 0.579 -0.524 -0.502 0.266 35.00%
2009 0.133 0.578 -0.443 -0.532 0.264 37.13%
均值 Mean 0.150 0.597 -0.495 -0.458 0.205 27.77%
摇 摇 *差距值 = ( | NDBSI | + | LST | ) - (Wet + NDVI); 差距比例 = [( | NDBSI | + | LST | ) / (Wet + NDVI) - 1] 伊 100
图 4是从各指标的散点在 3维特征空间的分布情况来考察它们与 RSEI指数的关系。 左图是对生态起正
面影响的 NDVI、Wet与 RSEI的 3维投影图;右图是对生态起负面影响的 NDBSI、LST 与 RSEI 的投影图。 散
点群的顶端为代表生态条件好的散点的集聚区,主要为高覆盖植被区;散点群的底端则为生态条件差的散点
的集聚区,代表高密度建筑区。 从图中可以看出,对生态起负面影响的 NDBSI、LST 与 RSEI 的投影散点的斜
度要大于起正面影响的 NDVI和 Wet,这表明 NDBSI和 LST 的综合作用会导致生态条件急剧下降,其对生态
所起的负面影响超过了起正面影响的 NDVI 和 Wet 之和,从而也证实了上述基于回归模型系数分析得出的
结论。
图 4摇 三维散点特征图
Fig.4摇 3D鄄scatterplots of feature space
综合来看,以 NDVI 为代表的植被和以 NDBSI 为代表的建筑用地对城市生态的影响力最大,且 NDVI 大
于 NDBSI。 以最新的 2009年模型预测,未来只要每增加 0.173单位的 NDVI或减少 0.226单位的 NDBSI,就能
使研究区的 RSEI提升 0.1 单位,生态质量得以提高。 但是,不可忽视的是,代表热度的 LST 的负面影响在
2009年已经凸现出来。 无论是从 2009 年回归模型的系数或对 PC1 的贡献度都可以看出,LST 在 2009 年的
影响已超过了 NDBSI。 这也说明了福州市为什么自 2007 年以来会相继被媒体称为“火炉城市冶的原因。 由
于 NDBSI所代表的建筑不透水面对城市地表温度具有正相关关系[8,12],且与植被具有互为消长的关系,因
此,控制建筑不透水面的比例对福州城市生态质量的改善至关重要。
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4摇 结论
绿度、湿度、热度和干度是城市生态系统的重要组成部分,在此基础上建立的遥感生态指数 RSEI 可以很
好地集成它们的信息,综合反映、定量刻画城市生态质量及其变化。 在这 4 个指标中,代表绿度的 NDVI 对生
态指数 RSEI的贡献最大,说明植被是城市生态系统最重要的影响因素,但是不可忽视的是,代表热度和干度
的 LST和 NDBSI的综合作用可以抵消植被的影响。
所建立的 RSEI生态指数完全基于遥感信息技术,以自然因素指标为主,指标容易获得,且计算简便,没
有任何人为的权重、阈值的设定,为城市生态质量的监测和评价提供了一种客观、快速、简便的技术。 基于该
指数评测结果显示,福州主城区 2001—2009年间的生态质量有一定程度的下降。
RSEI主要应用于陆地为主的地区,不适宜大面积的水域地区(如海洋)。 因为缨帽变换的湿度分量
(wet)主要和植被和土壤的湿度有关。 如果研究区中有大片水域,会使得水的比重加大,所计算的 wet不能真
正反映植被和土壤的湿度。 在这种情况下,必须掩膜掉大片的水体。
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粤悦栽粤 耘悦韵蕴韵郧陨悦粤 杂陨晕陨悦粤 灾燥造援猿猿袁晕燥援圆源 阅藻糟援袁圆园员猿渊杂藻皂蚤皂燥灶贼澡造赠冤
悦韵晕栽耘晕栽杂
云则燥灶贼蚤藻则泽 葬灶凿 悦燥皂责则藻澡藻灶泽蚤增藻 砸藻增蚤藻憎
栽澡藻 责则燥遭造藻皂泽 蚤灶 则藻凿 泽燥蚤造 藻糟燥泽赠泽贼藻皂 蚤灶 泽燥怎贼澡藻则灶 燥枣 悦澡蚤灶葬 葬灶凿 蚤贼泽 糟燥怎灶贼藻则皂藻葬泽怎则藻泽
在匀粤韵 匝蚤早怎燥袁 匀哉粤晕郧 郧怎燥择蚤灶袁 酝粤 再葬灶择蚤灶 渊苑远员缘冤
噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
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云怎灶凿葬皂藻灶贼葬造泽 燥枣 耘糟燥造燥早赠院 责则燥皂燥贼蚤灶早 藻糟燥造燥早赠 枣则燥皂 贼则葬凿蚤贼蚤燥灶 贼燥 皂燥凿藻则灶院 栽燥 悦燥皂皂藻皂燥则葬贼藻 栽澡藻 员园园贼澡 粤灶灶蚤增藻则泽葬则赠 燥枣 耘援 孕援 韵凿怎皂忆泽
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孕燥责怎造葬贼蚤燥灶 凿赠灶葬皂蚤糟泽 葬灶凿 凿藻灶泽蚤贼赠 燥枣 月葬糟贼则燥糟藻则葬 凿燥则泽葬造蚤泽 渊匀藻灶凿藻造冤 蚤灶 凿蚤枣枣藻则藻灶贼 澡葬遭蚤贼葬贼泽 在匀耘晕郧 杂蚤灶蚤灶早 渊苑远怨怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
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悦燥皂责则藻澡藻灶泽蚤增藻 藻增葬造怎葬贼蚤燥灶 燥灶 责澡燥贼燥泽赠灶贼澡藻贼蚤糟 葬灶凿 枣造怎燥则藻泽糟藻灶糟藻 糟澡葬则葬糟贼藻则蚤泽贼蚤糟泽 蚤灶 泽藻藻凿造蚤灶早泽 燥枣 源 凿则燥怎早澡贼 则藻泽蚤泽贼葬灶糟藻 泽责藻糟蚤藻泽
蕴哉 郧怎葬灶早糟澡葬燥袁 载哉 允蚤葬灶曾蚤灶袁 载哉耘 蕴蚤袁 藻贼 葬造 渊苑愿苑圆冤
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杂贼燥糟噪 凿蚤枣枣藻则藻灶糟藻 燥枣 悦燥藻造燥皂葬糟贼则葬 葬灶贼蚤择怎葬贼葬 遭葬泽藻凿 燥灶 灶怎糟造藻葬则 渊陨栽杂圆冤 葬灶凿 皂蚤贼燥糟澡燥灶凿则蚤葬造 渊员远杂 则砸晕粤冤 阅晕粤 泽藻择怎藻灶糟藻 葬灶凿 泽藻糟燥灶鄄
凿葬则赠 泽贼则怎糟贼怎则藻 酝耘晕郧 载怎藻责蚤灶早袁 杂匀耘晕 载蚤灶袁 在匀粤韵 晕葬灶葬袁 藻贼 葬造 渊苑愿愿圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
栽澡藻 皂藻糟澡灶蚤泽皂 燥枣 贼澡藻 糟澡葬则葬糟贼藻则泽 燥枣 蚤灶燥则早葬灶蚤糟 糟葬则遭燥灶 葬糟择怎蚤泽蚤贼蚤燥灶 贼燥 贼藻皂责藻则葬贼怎则藻 蚤灶 贼憎燥 哉造增葬 泽责藻糟蚤藻泽
载哉 允怎灶贼蚤葬灶袁 宰粤晕郧 载怎藻憎藻灶袁 在匀韵晕郧 在澡蚤澡葬蚤袁 藻贼 葬造 渊苑愿怨圆冤
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砸藻泽藻葬则糟澡 燥灶 糟澡葬灶早藻泽 燥枣 凿赠灶葬皂蚤糟 糟澡葬则葬糟贼藻则蚤泽贼蚤糟泽 燥枣 则葬蚤灶枣葬造造 贼澡燥怎早澡 孕造葬贼赠糟造葬凿怎泽 韵则蚤藻灶贼葬造蚤泽 责造葬灶贼葬贼蚤燥灶 糟葬灶燥责赠 蚤灶 月藻蚤躁蚤灶早 酝燥怎灶贼葬蚤灶
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园员怨苑 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 猿猿卷摇
叶生态学报曳圆园员源年征订启事
叶生态学报曳是由中国科学技术协会主管袁中国生态学学会尧中国科学院生态环境研究中心主办的生态学
高级专业学术期刊袁创刊于 员怨愿员年袁报道生态学领域前沿理论和原始创新性研究成果遥 坚持野百花齐放袁百家
争鸣冶的方针袁依靠和团结广大生态学科研工作者袁探索生态学奥秘袁为生态学基础理论研究搭建交流平台袁
促进生态学研究深入发展袁为我国培养和造就生态学科研人才和知识创新服务尧为国民经济建设和发展服务遥
叶生态学报曳主要报道生态学及各分支学科的重要基础理论和应用研究的原始创新性科研成果遥 特别欢
迎能反映现代生态学发展方向的优秀综述性文章曰研究简报曰生态学新理论尧新方法尧新技术介绍曰新书评价和
学术尧科研动态及开放实验室介绍等遥
叶生态学报曳为半月刊袁大 员远开本袁圆愿园页袁国内定价 怨园元 辕册袁全年定价 圆员远园元遥
国内邮发代号院愿圆鄄苑袁国外邮发代号院酝远苑园
标准刊号院陨杂杂晕 员园园园鄄园怨猿猿摇 摇 悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝
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通讯地址院 员园园园愿缘 北京海淀区双清路 员愿号摇 电摇 摇 话院 渊园员园冤远圆怨源员园怨怨曰 远圆愿源猿猿远圆
耘鄄皂葬蚤造院 泽澡藻灶早贼葬蚤曾怎藻遭葬燥岳 则糟藻藻泽援葬糟援糟灶摇 网摇 摇 址院 憎憎憎援藻糟燥造燥早蚤糟葬援糟灶
本期责任副主编摇 丁摇 平摇 摇 摇 编辑部主任摇 孔红梅摇 摇 摇 执行编辑摇 刘天星摇 段摇 靖
生摇 态摇 学摇 报渊杂匀耘晕郧栽粤陨摇 载哉耘月粤韵冤渊半月刊摇 员怨愿员年 猿月创刊冤
第 猿猿卷摇 第 圆源期摇 渊圆园员猿年 员圆月冤
粤悦栽粤 耘悦韵蕴韵郧陨悦粤 杂陨晕陨悦粤摇渊杂藻皂蚤皂燥灶贼澡造赠袁杂贼葬则贼藻凿 蚤灶 员怨愿员冤摇灾燥造郾 猿猿摇 晕燥郾 圆源 渊阅藻糟藻皂遭藻则袁 圆园员猿冤
编摇 摇 辑摇 叶生态学报曳编辑部
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电话院渊园员园冤远圆怨源员园怨怨憎憎憎援藻糟燥造燥早蚤糟葬援糟灶泽澡藻灶早贼葬蚤曾怎藻遭葬燥岳 则糟藻藻泽援葬糟援糟灶
主摇 摇 编摇 王如松
主摇 摇 管摇 中国科学技术协会
主摇 摇 办摇 中国生态学学会
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云燥则藻蚤早灶 摇 摇 悦澡蚤灶葬 陨灶贼藻则灶葬贼蚤燥灶葬造 月燥燥噪 栽则葬凿蚤灶早
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