黄河三角洲刺槐林健康时空变化成因及模拟

As the largest artificial Robinia pseudoacaci forests in our country, the Yellow River Delta is facing the predicament of dieback or mass mortality of Robinia pseudoacaci forests, which has cast a shadow over the implementation of national strategy of high efficient ecological economic zone. Based on on-site observations, field ecological surveys, IKONOS image, time series of Landsat images, meteorological data and site influence factors, the project targets to simulate the transport of soil water and salt in the different health status of Robinia pseudoacacia forests in the Yellow River Delta, to explore the key site factors and weather factor affecting Robinia pseudoacacia growth, to establish the relationship between the health degree of Robinia pseudoacacia and site factor GIS data and image feature information, to model the distribution of Robinia pseudoacacia forests with different growth conditions, to simulate their spatio-temporal changes in 30 years and analyze the mechanism of forests decline. From the point to the area and then to time series, the project will analyze the dynamic changes of soil water and salt in the Robinia pseudoacaci forest and its ecological response, in order to develop a new method for research on spatio-temporal process and for combining experimental statistical model with physical based model.

作为我国最大的人工刺槐林地，黄河三角洲正面临着刺槐林大面积枯梢或成片死亡的困境，给区域高效生态经济区建设蒙上阴影。利用野外不同健康状况刺槐林地定位水盐观测、地面生态调查、IKONOS影像、序列Landsat影像、气象数据、研究区立地因素GIS数据等，模拟不同健康等级刺槐林地水盐运移，探知制约刺槐生长状况的立地和气候因素，以刺槐林健康等级分布数据为因变量，立地因素GIS数据、影像特征信息为自变量，构建刺槐林健康等级空间分布反演模型，模拟30年来刺槐林生长时空变化，由此分析刺槐衰退机理。从点到面再到时间序列，解析刺槐林地水盐动态模式及其刺槐生长状况的生态响应，为研究地学时空过程、机理与经验统计模型相结合提供一种新的方法和手段。

黄河三角洲有我国最大的人工刺槐林地，但自90年代后，面临着大面积枯梢或成片死亡的现象，给区域生态环境建设蒙上阴影。本项目通过对不同健康状况( 健康、中度枯梢、重度枯梢或死亡) 刺槐林的生态调查、林下土壤采样，分析了不同健康林地不同采样深度(0～ 260 cm) 的土壤属性差异性及变化特征，研究结果发现土壤水分和盐分是影响刺槐林健康状况的最重要的土壤因素; 由地下水位抬升而导致的土壤含水量增加是刺槐林退化的最重要因素。利用IKONOS影像和研究区刺槐林的野外样方生态调查，综合利用纹理特征，面向对象等方法，对研究区刺槐林不同健康等级的空间分布进行制图，发现刺槐林的退化与人类活动密切相关，且分布与过多的土壤水分有关。以1986年到2013年的Landsat时间序列影像为数据源，以1995年、2007年获取的研究区内的航空影像照片和2013年、2014年、2015年的野外生态调查数据，使用多端元混合像元分解与植被指数相结合的方法，对刺槐林健康状况分级制图，提出的差异红外植被指数（DII）显著提高了刺槐林健康等级分类精度；用年序列Landsat影像和LandTrendr算法，逐年分析了刺槐林最大退化干扰的空间分布。研究发现，在空间上，与河流的距离和高程是影响刺槐健康空间分异的主要影响因子；在时间上，径流量是刺槐健康状况动态变化、退化的主要干扰因子。研究结果为区域人工林管理及区域生态环境退化及重建提供了理论方法及数据应用。