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
噎噎噎噎噎噎噎噎
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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:中国科学院战略性先导科技专项课题资助项目(XDA05050602);国家 973计划资助项目(2010CB833503);中国科学院青年人才资助
项目(KZCX2鄄YW鄄QN301)
收稿日期:2012鄄08鄄29; 摇 摇 修订日期:2013鄄09鄄10
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: ccong16@ 163.com
DOI: 10.5846 / stxb201208291219
王绍强,陈蝶聪,周蕾,何洪林,石浩,闫慧敏,苏文.中国陆地生态系统通量观测站点空间代表性.生态学报,2013,33(24):7715鄄7728.
Wang S Q,Chen D C,Zhou L,He H L,Shi H,Yan H M,Su W.Assessing the spatial representativeness of eddy covariance flux observation stations of
terrestrial ecosystems in China.Acta Ecologica Sinica,2013,33(24):7715鄄7728.
中国陆地生态系统通量观测站点空间代表性
王绍强1,陈蝶聪1,2,*,周摇 蕾1,何洪林1,石摇 浩1,闫慧敏1,苏摇 文1
(1. 中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京摇 100101;
2. 中国科学院大学,北京摇 100049)
摘要:涡度相关技术是测定大气与陆地生态系统之间 CO2交换、水分和能量通量最直接的方法,可用于研究土壤、植被与大气间
的 CO2交换及其调控机制。 收集了 11个影响净碳交换量的主要变量信息,包括气象因素、土壤因素和地形因素的非生物因子、
实际植被状态以及植被生产力,采用多元地理变量空间聚类分析方法,绘制出不同聚类数(25、50、75、85、100、150和 200类)的
通量生态区。 结合中国现有通量观测站点的空间分布格局,与新生成的通量生态区和已有的自然地理区划进行对比分析,发现
由于中国地形复杂,生态系统类型多样,现有 85个涡度相关通量观测站点仅能刻画部分中国生态系统类型的净碳交换量时空
特征,通量生态区划分为 100—150类比较合适。 考虑到涡度相关通量观测运行成本,通量站点可增加至 150个,从而使得优化
后的通量观测网络能够代表中国主要类型的生态系统,并且有利于通量观测数据与遥感资料的有效结合,提高碳水通量观测从
站点扩展到区域尺度的精度,从而更好地检验过程机理模型的模拟结果。
关键词:涡度相关通量; 生态区; 多元地理变量; 空间聚类
Assessing the spatial representativeness of eddy covariance flux observation
stations of terrestrial ecosystems in China
WANG Shaoqiang1,CHEN Diecong1,2,*,ZHOU Lei1,HE Honglin1,SHI Hao1,YAN Huimin1,SU Wen1
1 Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling,Institute of Geographic Sciences & Nature Resources Research,Chinese Academy of Sciences,
Beijing 100101,China
2 University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China
Abstract: Eddy covariance (EC) technique is the most direct way to measure the exchanges of carbon dioxide (CO2),
water vapor,and energy flux between terrestrial ecosystems and atmosphere, which can be used to explore CO2 exchanges
between terrestrial ecosystems and atmosphere and its controlling mechanism. In this paper, we used the multivariate
geographic clustering approach to generate flux鄄ecoregions with different clustering number(25,50,75,85,100,150,200
clusters) in China based on 11 variables affecting carbon flux,including meteorological factor,soil factor,abiotic factor of
topography, actual vegetation (Leaf area index (LAI) and Enhanced vegetation index (EVI)) and vegetation productivity
variables ( Gross primary productivity,GPP). Based on the spatial distribution pattern of the existing flux observation
stations in China and the comparative analysis between newly generated flux ecoregions and the existing geographical
regionalization, the results showed that the existing 85 eddy covariance flux observation stations in China cannot reflect the
spatial and temporal characteristics of carbon flux of all ecosystems because of the country忆s complex topography and the
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diverse ecosystem types. It is also recommended that the number of the flux鄄ecoregions be 100—150. Considering the
building and operating costs of the flux towers, the number of eddy flux tower stations can be added to 150 sites. Thus,the
optimized flux network is supposed to represent major ecosystems and facilitate the integration of flux and remote sensing
data,consequently, improve the accuracy of upscaling CO2 and water vapor flux observations from tower to regional scales to
better exam the simulation result of the process based ecosystem model.
Key Words: eddy covariance carbon flux; ecoregion; multivariate geographic clustering; spatial clustering
涡度相关技术是测定大气与生态系统之间 CO2交换、水分和能量通量最直接的方法,所提供的数据越来
越多地被用作区域性和全球性陆地生态系统和大气间 CO2、水、能量交换的分析依据[1]。 全球先后建立了
500多个基于涡度相关技术的通量观测站点,形成全球性和区域性的通量观测网络(Fluxnet) [2],包括美国通
量网(AmeriFLUX)、欧洲通量网(CarboEurope)、亚洲通量网(AsiaFlux)、中国通量网(ChinaFLUX)等共 42 个
国家、23个区域性通量研究网络[3]。 由于通量站点构成的网络本身从未经过正式设计,新增通量观测塔的选
址并没有严格地落在整个网络中碳水通量空间代表性较弱的区域,而只是根据建站可行性和经验性判断,并
不一定能很好地监测特定区域范围内所有生态系统类型的通量变异特征[2]。 同时,通量塔的测量值仅仅代
表贡献区尺度的通量,还需要通过尺度扩展方法,应用到区域、国家、洲际或全球尺度来定量化陆地生物圈和
大气间的通量净交换量[4]。 近几年国外在涡度相关通量尺度扩展方面取得了较大的进展[5鄄6],有 7 个区域性
通量观测研究网络对尺度扩展进行了研究,研究内容包括:(1)评价通量网络的代表性[2];(2)站点尺度的通
量如何扩展到更大的空间尺度[7鄄8];(3)研究区域、洲际或全球通量的幅度、分布和年际变化[7鄄8];(4)评估空
间异质性和参数变异性对通量估算的影响[7,9鄄10]。 因此,通量观测数据从站点到区域的尺度扩展,需要首先评
价通量观测站点的空间代表性,才能用于区域尺度的生态系统和大气碳水通量交换的时空格局分析。
国外已有科学家对美国通量网和欧洲通量网的代表性开展了定量分析评价[2,11]。 例如,Hargrove 等[11]
研究了美国通量网实际设计对通量观测数据分析的影响,确定美国通量网现有涡度通量塔对整个美国大陆通
量环境的代表性程度。 Sulkava等[2]提出一种网络设计定量化方法(Quantitative network design,QND),用来评
价现有网络的代表性,通过增加或移除观测站点来优化网络,合理设计使新的通量网络达到最优化。 因此,结
合多元统计理论和空间分析技术[12],使得生成的每个生态区内的碳通量都具有相似的影响因素,从而有助于
定量表达通量塔代表的空间格局。
中国陆地生态系统通量观测研究网络(ChinaFLUX)于 2002 年建成,最初拥有 8 个微气象和 16 个箱式 /
气相色谱法观测站,对农田、草地、森林和水体等典型生态系统与大气间 CO2、水汽、能量通量进行长期观测研
究,带动了我国涡度相关通量观测研究的迅速发展[3]。 近几年来,我国科研和教育机构相继在国内建立了一
批涡度相关通量观测站点,全国通量观测站达到 85 个,弥补了 ChinaFLUX 观测站在我国生态系统空间分布
和植被类型代表性上的不足,增强了我国通量观测研究的实力。 但是,中国通量观测站点的建设和其他国家
的网络建设相似,基本上是依托已有野外台站上进行建设的,覆盖了主要气候区内重要的土地利用类型,然而
并没有完全考虑植物、土壤、地形和环境的多样性、干扰和管理措施等的因素,作为一个整体来监测区域尺度
生态系统碳通量变异缺乏系统的评价。
目前中国对通量站点代表性的研究更多的是利用风浪区模型[13],结合实际观测数据,对密云[14]、黑河流
域[15]等通量观测站点的空间代表性进行初步分析。 由于中国地形复杂,经纬度跨度较大,生态系统类型多
样,景观破碎化较严重,现有的通量观测站点仅能反映中国部分生态系统碳通量的空间分布特征。 因此,通过
对现有观测站点空间代表性程度的定量分析评价,提出我国陆地生态系统通量站点的合理布局,从而使得优
化后的通量网络能够代表大部分或主要类型的生态系统,有利于通量数据与遥感资料有效结合,提高碳水通
量观测从站点扩展到区域尺度的精度。
6177 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 33卷摇
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1摇 研究方法与数据处理
1.1摇 数据来源
摇 摇 本文收集了中国大陆和台湾地区的涡度相关通量观测站点信息(附表 1),按照站点的不同属性如所在省
份、所属部门和生态系统类型等分类统计,绘制现有通量观测站点的空间分布图,为通量生态区的划分判定提
供依据。
通量是生态系统碳循环中最为重要的特征参数之一,进行陆地生态系统碳通量的生态区划时,主要选择
影响植物光合作用的因素作为变量[16]。 涡度相关通量塔所观测到的是净生态系统 CO2交换量(Net ecosystem
exchange,NEE,本文中简称碳通量),本文收集了 11个与生态系统碳通量最为相关的变量,数据空间分辨率 1
km伊1 km,时间分辨率为年,包括气象因素、土壤因素和地形因素的非生物因子,以及实际植被状态、植被生产
力的生物因子。 气象资料来自中国生态系统研究网络(CERN)数据库,包括 1970—2000 年 30a 平均气温
(TEM)、降水量(PRE)、太阳辐射(RAD)和年日照时数( SUN);地形因素选择 1 颐 100 万的数字高程模型
(DEM);土壤数据包括 20世纪 80年代土壤普查数据得到的土壤有机碳(SOC)和土壤氮含量(STN);实际植
被状况数据包括 MODIS反演得到的 2006—2008年平均叶面积指数(LAI)、2005 年增强型植被指数(EVI)以
及来自中国生态系统研究网络(CERN)数据库的 1970—2000 年平均光合有效辐射(PAR);参照欧洲通量网
代表性评价中采用总初级生产力(GPP)作为评价指标[2],本文采用 BEPS 模型模拟得到的 1990—2000 年年
均 GPP 作为植被生产力变量。 所选变量数据大部分为多年平均值,尽管在时间尺度上无法完全统一,但是也
能反映碳通量影响因素的平均状况和趋势。
1.2摇 数据处理
1.2.1摇 标准化处理
所有的输入数据都统一了坐标系和投影格式(Albers投影,南标准纬度线为 25毅N,北标准纬度线为 47毅N,
中央经线为 110毅E),并生成空间分辨率为 1 km伊1 km的栅格数据(行列数为 4888伊4000)。 由于不同的地图
图层测量单位的差异会直接影响聚类算法的结果[11],因此在聚类运算之前所有的变量图层都必须进行标准
化处理。 首先统计每个输入图层所有像元的最大值和最小值,每个像元减去该变量图层的最小值后除以最大
值与最小值的差值,从而使每个变量图层的像元值都归一化为 0—1之间(图 1),所有变量图层采用统一的图
例,剔除各个变量数量级的差异所导致的聚类误差。
1.2.2摇 相关性分析
利用 ARCGIS的空间相关性分析模块对选取的 11 个输入变量进行两两相关性分析。 根据相关性矩阵
(表 1)可以看出,土壤有机碳与土壤氮含量相关系数达 90%,本文没有随意剔除其中一个,因为有可能 10%的
不相关中含有额外的信息能用来区分碳通量差异显著的两个地区[11],所以,所选取的 11 个变量全都保留用
于聚类运算。
1.2.3摇 主成分分析
主成分分析(PCA)是将原来众多的变量重新组合成一组新的互相无关的综合变量,同时根据实际需要,
从中取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量信息的统计方法。 对 11个已作相关性分析的聚类输
入变量进行主成分分析,计算特征值 姿 i( i= 1,2,…,11)并按从大到小顺序排列,分别计算主成分贡献率和累
计贡献率。 一般来讲,为了达到降维的目的,只提取前几个主成分,由于第一、第二、第三主成分的累计贡献率
达到 86.68%(表 2),根据累计贡献率大于 85%的原则[17],故选取前三个主成分,用 3个新变量 PC1、PC2、PC3
来代替原来的 11个变量。
1.3摇 多元空间地理聚类
空间聚类分析是将地理空间实体或地理单元集合依照某种相似性度量原则划分为若干个类似地理空间
实体或地理单元组成的类或簇的过程,类中实体或单元彼此间具有较高相似性,类与类之间的实体或单元具
有较大差异性,是空间数据挖掘的重要组成部分[18鄄19] 。本文使用ENVI软件的非监督分类中的K鄄means
7177摇 24期 摇 摇 摇 王绍强摇 等:中国陆地生态系统通量观测站点空间代表性 摇
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图 1摇 11个经过标准化的聚类图层
Fig. 1摇 11 standardized clustering layers
表 1摇 11个输入变量的相关性矩阵
Table 1摇 Correlation matrix of 11 input layers
TEM PRE RAD SUN DEM SOC STN LAI EVI PAR GPP
TEM 1.00
PRE 0.65 1.00
RAD -0.55 -0.70 1.00
SUN -0.67 -0.87 0.88 1.00
DEM -0.72 -0.38 0.63 0.44 1.00
SOC -0.17 0.21 -0.29 -0.19 0.04 1.00
STN -0.10 0.29 -0.35 -0.27 0.00 0.94 1.00
LAI 0.41 0.70 -0.69 -0.68 -0.44 0.37 0.43 1.00
EVI 0.58 0.81 -0.74 -0.78 -0.51 0.34 0.42 0.85 1.00
PAR -0.01 0.17 0.30 -0.08 0.65 -0.05 -0.02 -0.13 -0.05 1.00
GPP 0.52 0.79 -0.64 -0.72 -0.38 0.19 0.26 0.71 0.72 0.04 1.00
摇 摇 TEM:年均气温 temperature,PRE:年总降水量 precipitation,RAD:年总太阳辐射 radiation,SUN:年均日照时数 sunshine hours,DEM:高程 Digital
elevation model,SOC:土壤有机碳含量 Soil organic carbon,STN:土壤全氮含量 Soil total nitrogen,LAI:叶面积指数 Leaf area index,EVI:增强型植被
指数 Enhanced vegetation index,PAR:光合有效辐射 Photosynthetic active radiation,GPP:总初级生产力 Gross primary productivity
8177 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 33卷摇
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表 2摇 特征值及主成分贡献率、累计贡献率
Table 2摇 Eigen values,principal component contribution rate and cumulative contribution rate
主成分
Principal component
特征值
Eigen values
贡献率 / %
Contribution rate
累计贡献率 / %
Cumulative contribution rate
1 0.09696 63.82 63.82
2 0.02104 13.85 77.67
3 0.01369 9.01 86.68
4 0.00763 5.02 91.71
5 0.00438 2.88 94.59
6 0.00365 2.40 96.99
7 0.00222 1.46 98.45
8 0.00137 0.90 99.35
9 0.00056 0.37 99.72
10 0.00024 0.16 99.88
11 0.00018 0.12 100
摇 摇 贡献率(%)=
姿i
移
11
k = 1
姿k
伊 100,累计贡献率(%)=
移
i
k = 1
姿k
移
11
k = 1
姿k
伊 100
算法,来实现空间聚类(图 2)。 非监督分类即在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群组的过程,其中
不需要人工选择训练样本,仅需极少的人工初始输入,计算机按照一定规则自动地根据像元光谱或空间等特
征组成集群组,然后分析者将每个组和参考数据比较,将其划分到某一类别中去,主要有 K鄄means 算法和
ISODATA算法[20]。
K鄄means算法在空间聚类各算法中一直处于核心地位,是由 MacQueen 于 1967 年提出的,在目前的聚类
分析中应用最为广泛,具有算法简单且收敛速度快的特点[21]。 本研究中采用 K鄄means 算法作为多元空间地
理聚类的算法,把与碳通量相关的生物与非生物因子作为空间地理聚类的输入因子,随机在所有图层选择 k
类中心,每个聚类中心拥有 11个变量,随后剩余的每个栅格,根据其自带的 11个变量的值计算与 k类聚类中
心的距离,并根据最近距离原则赋值给最近的聚类中心。 聚类中心及其属于该聚类中心的栅格重新计算新的
聚类中心,不断重复这个过程,直到准则函数收敛[22]。
K鄄means算法具体步骤:
(1)选 K个初始聚类中心,z1(k),z2(k),…,zk(k),其中 k为迭代运算的次序号,初始时 k= 1。
(2)逐个将模式样本 x按最小距离准则分配给 K个聚类中心中的某一个 z j(k),
j = argimin 椰x - zi ( )k 椰2 (1)
(3)计算新的聚类中心, z j k +( )1 , 1 臆 j 臆 K ,
z j k +( )1 =
1
N j
摇 移
x沂Sj( )k
x (2)
式中,N j为第 j个聚类域 S j中所包含的样本个数。
(4)设 e为迭代误差阈值,可根据需要设置,若
z j k +( )1 - z j ( )k < e (3)
则迭代结束,否则 k = k + 1,返回(1)。
1.4摇 通量生态区的代表性评价
生态区划是在对生态系统客观认识和充分研究的基础上,应用生态学原理和方法,结合地理学、气候学、
土壤学、环境科学和资源科学等多个学科的知识,揭示自然生态区域的相似性和差异性规律,以及人类活动对
9177摇 24期 摇 摇 摇 王绍强摇 等:中国陆地生态系统通量观测站点空间代表性 摇
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图 2摇 多元空间地理聚类方法示意图
Fig.2摇 Diagram of multivariate geographic clustering approach
生态系统干扰的规律,从而进行整合和分异,划分生态环境的区域单元[23鄄24]。 傅伯杰等[25鄄26]根据我国的气
候、地貌、地形、生态系统特点以及人类活动规律等特征,将我国划分为 3个生态大区、13个生态地区、57 个生
态区。 Williams等[27]利用多元地理聚类法,从影响通量变化的气候、地形和土壤等 16个因子中挑选出最重要
的 3个因子,通过主成分分析法进行聚类运算,绘制了美国爱荷华州的农业生态区划分布图。 与生态区划相
类似,通量生态区划是根据与生态系统碳通量相关的环境变量的综合影响,综合分析各个要素或变量的空间
分异特征、结构组合和区域分布对通量的影响。 通量生态区内部的气象因素、土壤因素和地形因素的非生物
因子,以及实际植被状态、植被生产力的生物因子具有高度的相似性,不同的通量生态区能够反映区域间碳通
量的差异。 利用多元地理聚类分析方法对每个像元进行空间聚类,得到不同聚类数(25 类、50 类、75 类、100
类、150类和 200类)的通量生态区。 根据中国现有通量观测站点的空间分布格局,与空间聚类得到的通量生
态区进行对比叠加,综合分析现有通量站点的代表性。
2摇 结果分析
2.1摇 中国通量观测站点的现状及分析
中国现有 85个通量观测站,其中包括 38个森林站、17个农田站、16 个草地站、7 个荒漠站和 7 个湿地站
(图 3)。 从站点分布图中可以看出,目前中国通量观测站点大部分分布在中国东部地区;黑河流域(甘肃、青
海交界处)有 8个通量站点,分布较为密集;西部高寒区和干旱区的通量站点较少,新疆只有 1 个阜康草地站
和 1个塔中荒漠站,西藏北部没有通量站点;西南地区如广西、贵州两省缺少通量塔的布设。 从生态系统类型
统计来看,森林站点最多,占整个中国通量站点的 45%,而荒漠、湿地站点较少。
2.2摇 多元空间聚类通量生态区分析
本文利用多元空间地理聚类方法,分别对影响碳通量的 3个主成分变量图层进行 25 类、50 类、75 类、100
类、150类和 200类的空间聚类运算,结果如图 4 所示。 从图中可以看出,西北地区由于生态系统类型单一,
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图 3摇 中国陆地生态系统通量观测站点的生态系统类型
摇 Fig.3摇 Ecosystem types of eddy flux tower stations of terrestrial
ecosystems in China
环境因子相似,通量生态区划的界限比较明显,不同分
类数量所导致的区划间差异较小;南方地区生态系统类
型错综复杂,随着聚类个数的增加,通量生态区更加破
碎。 因此南方地区比西北地区可能需要布设更多的通
量观测站点,来反映复杂地形条件下生态系统类型的通
量变化特征。
为了与 25、50、75、100、150、200 类的空间聚类运算
结果进行对比分析,按照现有 85个通量观测站点,本文
还进行了 85类通量生态区的计算。 随着通量生态区数
量的增加,对生态区的划分不断细化,通量生态区面积
的平均值、最大值、最小值、标准差呈不同幅度的下降趋
势(表 3)。 随着聚类数的增加,原有的比较均质的区域
由于环境因子的微小差异,被划分成更加细致的区域
(图 4)。
图 4摇 不同聚类数的通量生态区分布,颜色代表不同的生态区
Fig.4摇 Flux鄄ecoregions based on different number of clusters
将 25类通量生态区的平均面积分别除以 25、50、75、100、150、200类聚类的通量生态区相应的平均面积,
发现通量生态区平均面积缩小的倍数与聚类数增加的倍数一致(表 3)。 以表 3中 25类通量生态区面积的平
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均值、最大值、最小值、极差和标准差分别作为基准,通量生态区面积的平均值和标准差的缩小倍数与聚类数
增加的倍数较为一致,最大值的缩小倍数落后于聚类数增加的倍数,而最小值的缩小倍数大于聚类数增加的
倍数。 随着通量生态区数量的增加,最小面积减小的速度明显要快于最大面积的减少,这主要是南方地区环
境因子相对复杂,分类更加细化,而北方地区环境因子单一,差异相对较小。
表 3摇 不同聚类数的通量生态区面积
Table 3摇 Areas of different flux鄄ecoregions
通量生态区面积
Areas of flux鄄ecoregions
25类
25 clusters
50类
50 clusters
75类
75 clusters
85类
85 clusters
100类
100 clusters
150类
150 clusters
200类
200 clusters
平均值 Mean / (伊1011 m2) 3.80 1.90 1.26 1.12 0.94 0.64 0.48
最大值 Maximum / (伊1011 m2) 8.71 4.99 3.95 3.88 3.38 1.95 1.75
最小值 Minimum / (伊1011 m2) 0.65 0.18 0.15 0.14 0.14 0.05 0.04
极差 Range / (伊1011 m2) 8.06 4.81 3.80 3.74 3.24 1.90 1.71
标准差 Standard deviation / (伊1011 m2) 2.02 1.07 0.68 0.64 0.51 0.35 0.27
图 5摇 85类通量生态区划分
Fig.5摇 85 clusters of flux鄄ecoregion regionalization
2.3摇 现有站点与通量生态区的综合分析
基于现有通量观测站点的数量,对 3个主成分变量
图层进行了 85类的聚类运算(图 5)。 将现有通量观测
站点与空间聚类得到的 85 类通量生态区叠加分析,在
85个通量生态区中,有 51 个区含有通量观测站点,生
态区覆盖率即含有通量观测站点的生态区的个数占分
区个数(即聚类数)的比例为 60%,国土面积覆盖率即
含有通量观测站点的生态区的面积占全国国土面积的
比例为 63.2%。 对 85 类通量生态区中的 51 个含有通
量观测点的分区作生态区内所含站点数统计:31 个区
内只含有一个站点,12 个区内含有 2 个站点,6 个区内
含有 3个站点,2 个区内含有 4 个以上的站点。 因此,
假设全国有 85类生态区,目前这 85个站点仅能代表全
国 60%左右的生态系统碳通量空间特征,还有近 40%的区域需要增加通量观测站点的布设,即新增 34 个通
量观测站点。
对不同聚类数的通量生态区中现有站点的覆盖情况进行统计(表 4),发现随着分区个数的增加,含有通
量观测站点的生态区的个数呈增加趋势,但是现有站点的生态区覆盖率和国土面积覆盖率都在逐渐减小。 85
类通量生态区的国土面积覆盖率比 75类的高,是由于 85类通量生态区的空间聚类是考虑了现有站点的空间
分布,导致大部分站点落在面积较大的生态区,没有站点的生态区数量多而且面积较小,因而按照国土覆盖率
达到 90%以上来说比 100类通量生态区需要更多地新增站点。 从 150个通量生态区增加到 200个时,含有通
量站点的生态区个数和含有 1个站点的生态区个数都不变,意味着聚类区的增加不再对现有 85 个通量站的
空间分布有明显的区划作用了,可以将 150作为当前通量站点数量增加的上限。
现有的 85个通量站点在 50类和 75类聚类的通量生态区中,仅能覆盖 60%—67%的国土面积,说明目前
85个站点的分布仍然不平衡,部分地区较为集中,空间代表性需要加强。 如果按照 85 类通量生态区的区划
方案,生态区数量和国土面积覆盖率都达到 90%以上的,仅仅新增加 25—26 个通量站点即可。 其次,150 类
通量生态区中有 62个区包含现有站点,在此基础上,至少需要增加 73 个站点才能覆盖 90%以上的通量生态
区。 同样 150类通量生态区中,现有站点只能覆盖国土面积的 43.5%,若要覆盖率达到 90%以上,需要新增加
55个站点,从覆盖更多国土面积的角度考虑,能够少增加约 20个站点,可以节省建设、运行等费用。
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表 4摇 不同聚类数通量生态区内的现有站点覆盖情况
Table 4摇 The covering of existing sites in different flux鄄ecoregions
25区
25 clusters
50区
50 clusters
75区
75 clusters
85区
85 clusters
100区
100 clusters
150区
150 clusters
200区
200 clusters
含有通量站的生态区 /个
Number of flux鄄ecoregions containing
flux stations
24 34 46 51 55 62 62
含 1个通量站的生态区 /个
Number of flux鄄ecoregions containing
only one flux station
3 11 23 31 38 46 46
含 2个通量站的生态区 /个
Number of flux鄄ecoregions containing 2
flux stations
8 10 14 12 9 12 13
含 3个通量站的生态区 /个
Number of flux鄄ecoregions containing 3
flux stations
4 6 6 6 5 3 0
含 4个通量站的生态区 /个
Number of flux鄄ecoregions containing 4
flux stations
2 3 1 0 2 0 1
含 5个及以上通量站的生态区 /个
Number of flux鄄ecoregions containing
more than 5 flux stations
7 4 2 2 1 1 1
生态区覆盖率 / %
Ratio of flux鄄ecoregions containing
existing flux towers to all
flux鄄ecoregions
96.0 68.0 61.3 60.0 55.0 41.3 31.0
国土面积覆盖率 / %
Ratio of areas of flux鄄ecoregions
containing existing flux towers to
national area
98.0 67.3 60.0 63.2 53.9 43.5 31.9
生态区覆盖率达 90%需增加站点
数 /个
Number of adding stations to reach up
the ratio of flux鄄ecoregions containing
existing flux towers to all flux鄄
ecoregions to 90%
0 11 22 26 35 73 118
面积覆盖率达 90%需增加站点数 /个
Number of adding stations to reach up
the ratio of areas of flux鄄ecoregions
containing existing flux towers to
national area to 90%
0 8 16 25 21 55 93
摇 摇 生态区覆盖率即含有通量观测站点的生态区的个数占分区个数(即聚类数)的比例,国土面积覆盖率即含有通量观测站点的生态区的面积
占全国国土面积的比例
2.4摇 现有站点与自然地理区划的综合分析
为了更好地分析中国通量观测站点空间代表性,我们将现有通量观测站点与自然地理区划[28]叠加分析
(图 6)。 从图 6中发现,全国 55个自然地理区划生态区中有 18 个生态区缺乏通量观测站点,主要集中在中
温带半干旱地区、南亚热带湿润地区、青藏高原寒带干旱地区和青藏高原温带干旱地区。 从这个意义上来讲,
在 18个缺乏通量观测站点的生态区分别增加通量站点,也能起到增强空间代表性的作用。 根据现有通量观
测站点与自然地理区划生态区的叠加分析,发现在 37 个含有通量观测点的自然地理区划生态区中:13 个生
态区只含有 1个站点,9个生态区含有 2个站点,7个生态区含有 3 个站点,4 个生态区含有 4 个站点,3 个生
态区含有 5个以上的站点。 通量观测站分布的空间变异性较大,85个通量站点中,38个站点分布在生态区边
界,大多数站点位于较偏地区和接近边界地区,只有 8个站点处于生态区中心附近,由此看来,目前通量观测
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站点的空间代表性需要加强。
图 6摇 通量站点在自然地理区划生态区中的分布
Fig.6摇 Spatial distribution of eddy flux tower stations in geographical regionalization
玉A1大兴安岭北部针叶林生态区,域A1三江平原农业湿地生态区,域A2小兴安岭针阔混交林生态区,域A3 长白山针阔混交林生态区,域
A4松辽平原东部农业生态区,域B1松辽平原西部农业生态区,域B2大兴安岭中部林区鄄山前丘陵平原生态区,域C1呼伦贝尔草原生态区,
域C2毛乌素沙地荒漠草原生态区,域C3内蒙古高原典型草原生态区,域C4内蒙古高原南缘农牧交错带脆弱生态区,域C5 黄土高原北部草
原鄄农业生态区,域D1阿拉善高原半荒漠生态区,域D2河西走廊绿洲农业生态区,域D3 河套平原农业生态区,域D4 准噶尔盆地荒漠鄄绿洲
生态区,域D5阿尔泰山地森林草原生态区,芋A1辽东胶东半岛落叶阔叶林生态区,芋B1 华北山地落叶阔叶林生态区,芋B2 鲁中南山地丘
陵落叶阔叶林生态区,芋B3海河平原农业生态区,芋B4黄淮海平原农业生态区,芋B5汾、渭河谷农业生态区,芋D1塔里木盆地与吐鲁番盆
地荒漠鄄戈壁鄄绿洲农业生态区,郁A1 秦巴山地常绿鄄落叶阔叶林生态区,郁A2 长江三角洲与淮南农业鄄湿地生态区,郁A3 长江中游平原农
业鄄湿地生态区,郁A4大别山鄄天目山常绿阔叶林生态区,吁A1浙闽山地常绿阔叶林生态区,吁A2 湘赣丘陵常绿阔叶林鄄农业生态区,吁A3
湘西黔鄂山地常绿阔叶林生态区,吁A4黔桂喀斯特常绿阔叶林鄄农业生态区,吁A5四川盆地农业生态区,吁A6云贵高原北部(半湿润)常绿
阔叶林生态区,遇A1 台湾岛中北部常绿阔叶林生态区,遇A2粤桂闽丘陵平原鄄常绿阔叶林鄄农业生态区,遇A3岭南山地常绿阔叶林生态区,
遇A4珠江三角洲平原农业生态区,遇A5云贵高原南部常绿阔叶林生态区,喻A1 台湾南部雨林季雨林生态区,喻A2 雷州半岛农业生态区,
喻A3海南中北部雨林、季雨林生态区,喻A4西双版纳雨林、季雨林生态区,喻A5 喜马拉雅东段南坡热带雨林、季雨林生态区,峪A1 海南南
部雨林生态区,H0D1昆仑山地荒漠、半荒漠生态区,HIB1藏东高寒草甸生态区,HIC 1羌塘高原高寒草原生态区,HIIAB1 青藏高原东部常
绿阔叶林鄄暗针叶林生态区,HIIC1青海东部农牧高寒草甸生态区,HIIC2 藏南农牧高寒草甸生态区,HIID1 柴达木盆地荒漠鄄盐壳生态区,
HIID2阿里山地荒漠草原生态区
3摇 讨论
国外已有科学家对美国通量网和欧洲通量网的代表性开展了定量分析评价。 Hargrove 等[11]首先选取调
控碳通量以及影响植被光合作用与呼吸作用的气候、土壤、干扰等 25个环境因子,采用 K鄄means聚类方法,生
成 9套不同的美国通量生态区划,为美国通量网找到 5 个最优的新增地理位置。 Sulkava 等[2]以欧洲通量网
络为例,根据三类研究问题设计 8 个模拟情景,将气候要素和土壤要素或总初级生产力 (Gross primary
productivity,GPP)作为输入变量,根据 K鄄means++聚类分析,使同一类中数据点到聚类中心的平均距离平方即
量化误差最小,得到 k 个聚类,选取与 k 个聚类中心距离最近的像元作为 k 个样本通量塔的位置。 同时以
GPP 为目标变量,根据 k个样本通量塔的数据,用人工神经网络模型(Artificial neural network,ANN)进行尺度
扩展,用 GPP 的均值、空间变异性、半方差函数参数(块金值、基台值、变程)和时空变异性这四项指标来估算
现有网络的代表性。 最后根据不同的设计情景,设定平均量化误差阈值,确定现有站点中应保留的站点数量
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及新增站点数量,计算尺度扩展结果的不确定性,优化通量网络中 3种植被类型的设计[2]。 由此可见,多元统
计理论和空间分析技术结合有助于优化通量网络的设计,推动通量观测的尺度扩展研究的进一步深入发展。
本研究采用多元地理变量空间聚类方法,基于分层的环境数据空间,把主要影响通量的气候、土壤、植被
特征相似的划分为一个区域,把中国生态系统划分成具有相对均质通量特征的生态区域,确定现有涡度通量
观测站点对整个中国陆地生态系统的代表性程度,并根据与碳通量相关的生态系统特征定量化的相似性,为
外推现有的通量观测来估计那些没有观测值的生态区通量提供理论基础。 假定每一个通量生态区表示一类
生态系统,每一类生态系统至少有一个通量观测塔,那么划分的通量生态区越多,需要新增加的通量塔就越
多。 由于通量塔的建设受到观测技术的发展程度、资金、运行管理、电力、地形、环境等各方面条件的限制,要
在目前 85个站点基础上新增加 100多个站点,从而覆盖 200 个通量生态区也是不现实的。 综合现有站点对
不同聚类数的通量生态区的覆盖率和区内站点数来看,通量生态区划分为 100—150类比较合适,需要新增的
通量塔数量大约 25—55个,这样既覆盖中国生态系统的大部分主要类型,同时也能充分利用现有通量观测站
点网络的优势。
根据本文 3.3节的结果,若要使国土面积覆盖率达 90%以上,对于 85类通量生态区,可在准格尔盆地、柴
达木盆地、青藏高原、阿拉善高原、呼伦贝尔高原、大兴安岭、黑龙江东北部、三江平原、云贵高原、四川盆地、东
南地区等增加 25个站点;对于 100类通量生态区,可在准格尔盆地、塔里木盆地、柴达木盆地、青藏高原、阿拉
善高原、鄂尔多斯高原、大兴安岭、黑龙江东北部、三江平原、东北平原、云贵高原、四川盆地、东南地区等地区
增加 21个站点;对于 150类通量生态区,可在全国大部分地区增加 55个站点。
综合中国通量观测站点的现状和通量生态区的结果分析,西部高寒区和干旱区的通量站点较少,西南地
区广西、贵州两省缺少通量塔的布设,加之南方地区生态系统类型破碎复杂,未来的通量观测站点布局可考虑
在上述地区增加新的涡度相关通量站点,提高中国生态系统通量观测站点的代表性。
4摇 结论
本文通过收集主要影响碳通量的变量数据(包括气象因素、土壤因素和地形因素的非生物因子、实际植
被状态以及植被生产力),用主成分分析法得到 3个主成分变量,基于 K鄄means空间聚类分析方法,分别计算
出 25、50、75、85、100、150、200 类的通量生态区。 利用中国现有的 85 个涡度相关通量观测站点,与 75—200
类的通量生态区进行对比分析,能代表 30%—60%的生态系统类型。 综合现有站点对不同聚类数的通量生态
区的覆盖率和区内站点数来看,考虑现有站点分布格局,通量生态区划分为 100—150 类比较合适;考虑到涡
度相关设备运行成本,在尽可能利用现有通量观测塔的基础上,通量站点可增加至 100—150 个,这样能覆盖
中国陆地生态系统的大部分主要类型。
本研究采用 3个主成分变量进行通量生态区的空间聚类,由于信息量的减少会对聚类的结果和分析有一
定的影响。 其次,进行 K鄄means聚类运算时,像元变化阈值、最多迭代次数和聚类数量的设置主观性较强,也
会影响到分类结果。 第三,本文重点是用空间聚类方法获得的通量生态区,来评价现有站点在通量生态区的
空间分布情况,尚未分析聚类中心和现有通量塔位置之间的关系,难以定量化通量站点的最优位置。 第四,由
于难以获取所有 85个通量站点的月或年通量观测值,本文无法对比分析通量生态区的 GPP 模拟值与站点的
GPP 观测值,从而未能更加有效地定量评价新增站点在现有网络中的代表性,无法确定现有站点中应保留的
站点数量及新增站点数量。 由于现有通量观测站点空间代表性有待提高,在现有站点空间格局的基础上,结
合中国地形的破碎化和生态系统类型的多样性,需要找出更多的定量化的指标,提出我国陆地生态系统通量
站点的合理布局,从而为通量观测从站点扩展到区域提供基础数据,使通量数据与遥感观测资料有机地结合,
更加有效地用于检验过程机理模型的模拟结果。
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附表 1摇 中国陆地生态系统通量观测站点信息
Attached table 1摇 Information of eddy flux tower stations of terrestrial ecosystems in China
站点名
Site name
纬度
Latitude
(毅N)
经度
Longitude
(毅E)
生态系统类型
Ecosystem
types
站点名
Site name
纬度
Latitude
(毅N)
经度
Longitude
(毅E)
生态系统类型
Ecosystem
types
呼伦贝尔站 49.33 119.93 草地 大岗山站 27.4 114.38 森林
锡林郭勒站 44.13 116.33 草地 长白山站 41.83 127.88 森林
锡林浩特站 43.55 116.68 草地 千烟洲站 26.74 115.06 森林
玛曲站 37.88 102.15 草地 哀牢山站 24.53 101.02 森林
海北站 37.67 101.33 草地 鼎湖山站 23.17 112.53 森林
当雄站 30.5 91.07 草地 西双版纳站 21.96 101.2 森林
阿柔站 38.04 100.46 草地 儋州站 19.55 109.48 森林
珠峰站 28.21 86.56 草地 西平站 33.4 113.8 森林
西大滩站 35.72 94.82 草地 奥林匹克森林公园站 40.03 116.39 森林
唐古拉站 33.07 91.93 草地 大兴站 39.62 116.43 森林
北麓河站 34.85 92.94 草地 密云站 40.63 117.32 森林
那曲站 31.37 91.9 草地 岳阳站 29.52 112.85 森林
阜康站 44.12 87.1 草地 安庆站 30.5 117.03 森林
温江站 30.7 103.83 草地 小浪底站 35.02 112.47 森林
7277摇 24期 摇 摇 摇 王绍强摇 等:中国陆地生态系统通量观测站点空间代表性 摇
http: / / www.ecologica.cn
续表
站点名
Site name
纬度
Latitude
(毅N)
经度
Longitude
(毅E)
生态系统类型
Ecosystem
types
站点名
Site name
纬度
Latitude
(毅N)
经度
Longitude
(毅E)
生态系统类型
Ecosystem
types
理塘站 30 100.27 草地 藏东南站 29.6 94.6 森林
榆中站 35.95 104.13 草地 大野口站 38.53 100.25 森林
临泽站 39.35 100.13 荒漠草原 漳江口站 23.92 117.45 森林
库布奇站 40.38 108.55 荒漠草原 安吉站 30.46 119.68 森林
五道梁站 35.22 93.1 荒漠草原 临安站 30.23 119.7 森林
东苏站 44.09 113.57 荒漠草原 兴隆山站 35.77 104.05 森林
张掖站 39.09 100.28 荒漠草原 长三角站 32.12 119.2 森林
塔中站 38.97 83.65 荒漠草原 会同站 26.83 109.75 森林
茂名站 21.52 111.36 荒漠草原 宝天曼站 33.5 111.98 森林
锦州站 41.82 121.2 农田 尖峰岭站 18.52 108.7 森林
栾城站 37.88 114.68 农田 秦岭站 33.49 109.48 森林
禹城站 36.83 116.57 农田 秭归站 30.82 110.98 森林
桃源站 28.92 111.5 农田 祁连山站 38.84 99.62 森林
洛阳站 34.64 112.48 农田 湛江站 20.27 110.19 森林
德州站 37.34 116.49 农田 冰砬山站 42.4 124.96 森林
廊坊站 39.6 116.58 农田 鸡公山站 32.05 114.1 森林
张家口站 40.33 115.5 农田 栖兰山站 24.58 121.42 森林
多伦站 42.53 116.23 农田 溪头站 23.67 120.8 森林
纳木错站 30.77 90.99 农田 花莲站 - - 森林
安塞站 36.86 109.32 农田 北东眼山站 24.07 121.13 森林
长武站 35.2 107.74 农田 莲花池站 23.53 120.55 森林
通榆站 44.57 122.88 农田 盘锦站 40.92 122.33 湿地
盈科站 38.86 100.41 农田 崇明东滩站 1 31.52 121.85 湿地
寿县站 32.51 116.77 农田 崇明东滩站 2 31.58 121.8 湿地
大理站 25.7 100.18 农田 崇明东滩站 3 31.52 121.87 湿地
定西站 35.56 104.59 农田 盐城站 33.6 120.56 湿地
呼中站 51.67 123.17 森林 三江站 47.58 133.5 湿地
大兴安岭站 50.83 121.51 森林 台北站 25.11 121.47 湿地
帽儿山站 45.38 127.53 森林
摇 摇 台湾花莲站经纬度无法查获
8277 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 33卷摇
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
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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
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悦澡葬灶早藻泽 燥枣 凿蚤早藻泽贼蚤增藻 藻灶扎赠皂藻 葬糟贼蚤增蚤贼赠 燥枣 栽藻早蚤造造葬则糟葬 早则葬灶燥泽葬 藻曾责燥泽藻凿 贼燥 糟葬凿皂蚤怎皂 葬灶凿 糟燥责责藻则
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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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栽蚤遭藻贼袁 悦澡蚤灶葬 蕴陨 匀葬蚤凿燥灶早袁 杂匀耘晕 宰藻蚤泽澡燥怎袁 悦粤陨 月燥枣藻灶早袁 藻贼 葬造 渊苑苑圆怨冤噎噎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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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
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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
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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
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