留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

白洋淀大清河流域油松精准适宜性空间分布

郭虹扬 史明昌 杨建英 陈春阳

郭虹扬, 史明昌, 杨建英, 陈春阳. 白洋淀大清河流域油松精准适宜性空间分布[J]. 浙江农林大学学报. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20200599
引用本文: 郭虹扬, 史明昌, 杨建英, 陈春阳. 白洋淀大清河流域油松精准适宜性空间分布[J]. 浙江农林大学学报. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20200599
GUO Hongyang, SHI Mingchang, YANG Janying, CHEN Chunyang. Precise spatial distribution of suitability of Pinus tabulaeformis in Daqing River Basin, Baiyangdian[J]. Journal of Zhejiang A&F University. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20200599
Citation: GUO Hongyang, SHI Mingchang, YANG Janying, CHEN Chunyang. Precise spatial distribution of suitability of Pinus tabulaeformis in Daqing River Basin, Baiyangdian[J]. Journal of Zhejiang A&F University. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20200599

本文已在中国知网网络首发,可在知网搜索、下载并阅读全文。

白洋淀大清河流域油松精准适宜性空间分布

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20200599
基金项目: 国家水体污染控制与治理科技重大专项(2018ZX07110001)
详细信息
    作者简介: 郭虹扬(ORCID: 0000-0002-8938-4789),从事3S技术集成开发与应用研究。E-mail: hongyangguo@yeah.net
    通信作者: 史明昌(ORCID: 0000-0001-8289-552X),教授,从事3S技术集成开发与应用研究。E-mail: shimc@bjfu.edu.cn
  • 中图分类号: S791.254;S718.5

Precise spatial distribution of suitability of Pinus tabulaeformis in Daqing River Basin, Baiyangdian

  • 摘要:   目的  油松Pinus tabulaeformis作为白洋淀大清河流域上游山区主要造林树种,研究其精准适宜性空间分布对流域内水源涵养林的建设与提升具有生产指导作用。  方法  依据植物生态学、植物地理学原理,采用空间限制性因子叠加及最大熵模型(MaxEnt),以白洋淀大清河流域油松为研究对象,基于野外190个样方数据,结合24个地理环境变量(高程、坡度、坡向、气象、岩石类型、土壤类型等),其中气象因子通过多元线性回归克里金插值方法(multiple linear regression Kriging, MLRK)得到,对白洋淀大清河流域油松的适宜性空间分布进行了研究。  结果  油松适宜性预测模型效果达到准确水平(受试者工作曲线ROC=0.869),积温、年均最大日降水量、高程、年均气温标准差为流域油松适宜性主导地理环境变量,油松高适宜区主要分布在灵丘县、涞源县、涞水县、易县、房山区等县市。  结论  白洋淀大清河流域油松的适宜性条件为:积温2 800~3 800 ℃、海拔500~1 200 m、年均日最大降水量70~110 mm、年均气温标准差0.31~0.42 ℃,按照该适宜性条件进行油松林营造,可充分发挥其有益机能。图8表2参30
  • 图  1  白洋淀大清河流域油松样方分布示意图

    Figure  1  Distribution of P. tabulaeformis quadrats in Baiyangdian Daqing River Basin

    图  2  地形变量示意图

    Figure  2  Terrain variables

    图  3  土壤地质变量示意图

    Figure  3  Soil geological variables

    图  4  气象变量示意图

    Figure  4  Meteorological variables

    图  5  ROC曲线图

    Figure  5  ROC curve

    图  6  刀切法地理环境变量贡献图

    Figure  6  Jackknife environmental variable contribution graph

    图  7  主导地理环境变量反馈曲线

    Figure  7  Leading environmental variable feedback curve

    图  8  油松精准适宜性分布及细节放大图

    Figure  8  Accurate suitability distribution and detailed enlarged drawing of P. tabulaeformis

    表  1  地理环境变量数据

    Table  1.   Geographical environment data

    变量类型变量名称变量代码单位变量类型变量名称变量代码单位
    地形  高程          1m 气象多年平均气温     13
    坡度          2(°)多年年极端最高气温  14
    坡向          3多年年极端最低气温  15
    土壤地质土壤类型        4多年年平均气温标准差 16
    岩石类型        5多年平均气温年较差  17
    气象  多年日平均降水量    6mm多年年平均气温日较差 18
    多年年平均最大日降水量 7mm多年最冷月平均气温  19
    多年年平均降水量标准差 8mm多年最热月平均气温  20
    多年平均最湿季降水量  9mm多年平均地面温度   21
    多年平均最干季降水量 10mm多年年平均积温    22
    多年平均相对湿度   11%多年平均日照时数   23h
    多年年平均无霜期日数 12d多年平均年蒸发量   24mm
      说明:多年平均数据均为1981−2019年的数据(共39 a)
    下载: 导出CSV

    表  2  各县高适宜区面积及比例

    Table  2.   Area and proportion of high suitable area in each county

    适生区面积/km2占总面积比例/%
    涞源县462.601.00
    灵丘县402.650.87
    易县 366.420.80
    涞水县181.620.39
    清苑县74.380.16
    涿鹿县64.290.14
    下载: 导出CSV
  • [1] 夏军, 张永勇. 雄安新区建设水安全保障面临的问题与挑战[J]. 中国科学院院刊, 2017, 32(11): 1199 − 1205.

    XIA Jun, ZHANG Yongyong. Problems and challenges faced by the construction of water safety security in Xiong’an New Area [J]. J Chin Acad Sci, 2017, 32(11): 1199 − 1205.
    [2] 姜凤岐, 曾德慧, 于占源. 从恢复生态学视角透析防护林衰退及其防治对策: 以章古台地区樟子松林为例[J]. 应用生态学报, 2006, 17(12): 2229 − 2235. doi:  10.3321/j.issn:1001-9332.2006.12.001

    JIANG Fengqi, ZENG Dehui, YU Zhanyuan. Decline of protective forest and its prevention strategies from viewpoint of restoration ecology: taking Pinus sylvestris var. mongolica pantation in Zhanggutai as an example [J]. Chin J Appl Ecol, 2006, 17(12): 2229 − 2235. doi:  10.3321/j.issn:1001-9332.2006.12.001
    [3] 黄森旺, 李晓松, 吴炳方, 等. 近25年三北防护林工程区土地退化及驱动力分析[J]. 地理学报, 2012, 67(5): 589 − 598.

    HUANG Senwang, LI Xiaosong, WU Bingfang, et al. The distribution and drivers of land degradation in the Three-North Shelter Forest region of China during 1982−2006 [J]. Acta Geogr Sin, 2012, 67(5): 589 − 598.
    [4] 王耀, 张昌顺, 刘春兰, 等. 三北防护林体系建设工程区森林水源涵养格局变化研究[J]. 生态学报, 2019, 39(16): 5847 − 5856.

    WANG Yao, ZHANG Changshun, LIU Chunlan, et al. Research on the pattern and change of forest water conservation in Three-North Shelterbelt Forest program region, China [J]. Acta Ecol Sin, 2019, 39(16): 5847 − 5856.
    [5] 胡耀升, 翟洪波, 田野. 太行山绿化工程建设可持续性分析[J]. 林业经济, 2017, 39(9): 48 − 52.

    HU Yaosheng, ZHAI Hongbo, TIAN Ye. Analysis on sustainability of Taihang Mountain Greening Program construction [J]. For Econ, 2017, 39(9): 48 − 52.
    [6] 张春霞, 冯自茂, 李文鑫, 等. 陕西黄陵油松人工林立地类型划分及评价[J]. 西北农林科技大学学报(自然科学版), 2021, 49(1): 55 − 63.

    ZHANG Chunxia, FENG Zimao, LI Wenxin, et al. Site classification and evaluation of Pinus tabulaeformis plantation in Huangling, Shaanxi [J]. J Northwest A&F Univ Nat Sci Ed, 2021, 49(1): 55 − 63.
    [7] 赖文豪, 席沁, 武海龙, 等. 内蒙古兴和县低山丘陵立地类型划分与林草适宜性评价[J]. 浙江农林大学学报, 2018, 35(2): 331 − 339. doi:  10.11833/j.issn.2095-0756.2018.02.018

    LAI Wenhao, XI Qin, WU Hailong, et al. Site classification type and vegetation suitability evaluation for hilly land in Xinghe, Inner Mongolia [J]. J Zhejiang A&F Univ, 2018, 35(2): 331 − 339. doi:  10.11833/j.issn.2095-0756.2018.02.018
    [8] 武吉华. 植物地理学[M]. 4版. 北京: 高等教育出版社, 2004.
    [9] 苏忠. 城市峡谷中GPS/BeiDou伪距单点定位性能分析[J]. 测绘通报, 2019(增刊): 30 − 35.

    SU Zhong. Positioning performance analysis of GPS/BeiDou pseudorange single point positioning in the urban canyon[J]. 2019 (suppl): 30 − 35.
    [10] JIN Qiutong, ZHANG Jutao, SHI Mingchang, et al. Estimating loess plateau average annual precipitation with Multiple Linear Regression Kriging and Geographically Weighted Regression Kriging [J]. Water, 2016, 6(8): 266 − 286.
    [11] HENGL T. A practical guide to geostatistical mapping of environmental variables [J]. Geoderma, 2007, 140: 417 − 427.
    [12] WANG Ku, ZHANG Chuanrong, LI Weidong. Comparison of geographically weighted regression and regression Kriging for estimating the spatial distribution of soil organic matter [J]. GISci Remote Sensing, 2013, 49(6): 915 − 932.
    [13] 张年国, 王娜. 基于大数据的沈阳国土空间规划用地适宜性评价探讨[J]. 价值工程, 2019, 38(14): 10 − 13.

    ZHANG Nianguo, WANG Na. Discussion on suitability evaluation of shenyang land use planning based on big data [J]. Value Eng, 2019, 38(14): 10 − 13.
    [14] 陈有民. 园林树木学[M]. 2版. 北京: 中国林业出版社, 2011.
    [15] 任宪威. 树木学(北方本)[M]. 北京: 中国林业出版社, 1997.
    [16] PHILLIPS S J, ANDERSON R P, SCHAPIRE R E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions [J]. Ecol Modelling, 2006, 190(3/4): 231 − 259.
    [17] ELITH J, PHILLIPS S J, HASTIE T, et al. A statistical explanation of MaxEnt for ecologists [J]. Diversity Distrib, 2011, 17(1): 43 − 57. doi:  10.1111/j.1472-4642.2010.00725.x
    [18] QIN Aili, JIN Kun, BATSAIKHAN M E, et al. Predicting the current and future suitable habitats of the main dietary plants of the Gobi Bear using MaxEnt modeling [J]. Global Ecol Conserv, 2020, 22: e1032. doi: 10.1016/j.gecco.2020.e01032.
    [19] 邱浩杰, 孙杰杰, 徐达, 等. 基于MaxEnt模型预测鹅掌楸在中国的潜在分布区[J]. 浙江农林大学学报, 2020, 37(1): 1 − 8. doi:  10.11833/j.issn.2095-0756.2020.01.001

    QIU Haojie, SUN jiejie, XU Da, et al. MaxEnt model-based prediction of potential distribution of Liriodendron chinense in China [J]. J Zhejiang A&F Univ, 2020, 37(1): 1 − 8. doi:  10.11833/j.issn.2095-0756.2020.01.001
    [20] HANLEY J A, MCNEIL B J. The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve [J]. Radiology, 1982, 143(1): 29 − 36. doi:  10.1148/radiology.143.1.7063747
    [21] 邓飞, 李晓兵, 王宏, 等. 基于MaxEnt模型评价紫花苜蓿在锡林郭勒盟的分布适宜性及主导因子[J]. 草业科学, 2014, 31(10): 1840 − 1847. doi:  10.11829/j.issn.1001-0629.2013-0686

    DENG Fei, LI Xiaobing, WANG Hong, et al. The suitability of geographic distribution and the dominant factors of Alfalfa based on MaxEnt model in Xilin Gol [J]. Grassl Sci, 2014, 31(10): 1840 − 1847. doi:  10.11829/j.issn.1001-0629.2013-0686
    [22] PEARSON R G, RAXWORTHY C J, NAKAMURA M, et al. ORIGINAL ARTICLE: predicting species distributions from small numbers of occurrence records: a test case using cryptic geckos in Madagascar [J]. J Biogeogr, 2007, 34(1): 102 − 117.
    [23] 李培琳. 浙江省森林立地分类与杉木适宜性研究[D]. 杭州: 浙江农林大学, 2018.

    LI Peilin. Forest Site Classification and Suitability of Cunninghamia lanceolate (Lamb.) Hook in Zhejiang Province[D]. Hangzhou: Zhejiang A&F University, 2018.
    [24] 麻亚鸿. 基于最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统(ArcGIS)预测藓类植物的地理分布范围[D]. 上海: 上海师范大学, 2013.

    MA Yahong. Applying MaxEnt and ArcGIS to predict mosses geographic distribution range: a case study of Huaping Nature Reserve, Guangxi[D]. Shanghai: Shanghai Normal University, 2013.
    [25] 周立江. 低效林评判与改造途径的探讨[J]. 四川林业科技, 2004(1): 16 − 21. doi:  10.3969/j.issn.1003-5508.2004.01.003

    ZHOU Lijiang. Discussion on judgment and rebuilding approaches of low-efficiency forest [J]. J Sichuan For Sci Technol, 2004(1): 16 − 21. doi:  10.3969/j.issn.1003-5508.2004.01.003
    [26] 李铁民. 太行山低质低效林判定标准[J]. 山西林业科技, 2000(3): 1 − 8.

    LI Tiemin. The criterion of low-quality-and-benefit forests in Taihang Mt. [J]. Shanxi For Sci Technol, 2000(3): 1 − 8.
    [27] 魏安琪. 陕西吴起退耕还林植被恢复及常见造林树种适生性研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2019.

    WEI Anqi. Study on Vegetation Restoration and Adaptability of Common Afforestation Tree Species in Converted Farmland to Forestry Region: A Case of Wuqi County, Shaanxi Province[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2019.
    [28] 王志明. 基于GIS的晋西黄土区立地因子分析及类型划分研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2012.

    WANG Zhiming. Based on GIS Technology of Research of Forest Site Classification in the Semiarid Loss Hilly-Gully Region[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2012.
    [29] 李超, 裴顺祥, 张连金, 等. 北京油松人工林竞争指数的适用性评价[J]. 浙江农林大学学报, 2019, 36(6): 1115 − 1124. doi:  10.11833/j.issn.2095-0756.2019.06.008

    LI Chao, PEI Shunxiang, ZHANG Lianjin, et al. Applicability evaluation of competition indexes for Pinus tabuliformis plantations in Beijing [J]. J Zhejiang A&F Univ, 2019, 36(6): 1115 − 1124. doi:  10.11833/j.issn.2095-0756.2019.06.008
    [30] 侯淑艳. 北京市低山区低效人工林结构特征与评价研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2013.

    HOU Shuyan. Study on the Assessment and Structure Feature of Low Function Plantation in the Low Mountain of Beijing[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2013.
  • [1] 靳孟理, 胡俊, 齐实, 逯进生, 李月, 蒋九华.  北京市侧柏低效林物种多样性改造策略 . 浙江农林大学学报, 2020, 37(1): 27-35. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2020.01.004
    [2] 杜雨菲, 吴保国, 陈玉玲.  基于机器学习算法的广西桉树适宜性研究 . 浙江农林大学学报, 2020, 37(1): 122-128. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2020.01.016
    [3] 李超, 裴顺祥, 张连金, 郭嘉, 辛学兵.  北京油松人工林竞争指数的适用性评价 . 浙江农林大学学报, 2019, 36(6): 1115-1124. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2019.06.008
    [4] 刘崴, 魏天兴, 朱清科.  半干旱黄土丘陵区河北杨和油松生长季树干液流特征 . 浙江农林大学学报, 2018, 35(6): 1045-1053. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2018.06.007
    [5] 王金池, 冉啟香, 邓华锋, 黄国胜, 王雪军.  基于度量误差方法的油松林分生长模型 . 浙江农林大学学报, 2018, 35(1): 68-74. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2018.01.009
    [6] 滕飞, 刘勇, 王琰, 胡嘉伟, 孙巧玉, 万芳芳, 张劲.  底部渗灌下容器类型及规格对油松根系结构的影响 . 浙江农林大学学报, 2017, 34(3): 449-458. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2017.03.010
    [7] 王巧, 聂鑫, 孙德浩, 王华田, 孟先鹏, 曹桂萍, 李健, 黄昌豹.  基于AHP-模糊综合评价法的泰山油松古树树势评价 . 浙江农林大学学报, 2016, 33(1): 137-146. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2016.01.019
    [8] 王军围, 唐晓岚.  基于聚落适宜性分析的西山国家森林公园古村落空间布局 . 浙江农林大学学报, 2015, 32(6): 919-926. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.015
    [9] 武亚敬, 毕君, 李秋艳, 高红真.  油松容器育苗香菇渣基质粒径配方筛选 . 浙江农林大学学报, 2015, 32(3): 483-487. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.03.023
    [10] 史锋厚, 朱灿灿, 沈永宝, 施季森.  超声波与渗透调节处理对油松种子萌发的影响 . 浙江农林大学学报, 2011, 28(4): 545-549. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.04.004
    [11] 邵东华, 任琴, 宁心哲, 白淑兰.  油松和虎榛子不同林型根系分泌物组分及化感效应 . 浙江农林大学学报, 2011, 28(2): 333-338. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.02.026
    [12] 韦新良.  乡村森林生态适宜性定量评价技术研究 . 浙江农林大学学报, 2009, 26(1): 1-6.
    [13] 马丰丰, 贾黎明.  北京地区侧柏、油松带皮胸径与去皮胸径的关系 . 浙江农林大学学报, 2009, 26(1): 13-16.
    [14] 刘永红, 杨培华, 韩创举, 樊军锋, 李新会, 李安平, 杨世荣.  油松不同种源种实性状的变异分析 . 浙江农林大学学报, 2008, 25(2): 163-168.
    [15] 景丽, 朱志红, 王孝安, 郭华.  秦岭油松人工林与次生林群落特征比较 . 浙江农林大学学报, 2008, 25(6): 711-717.
    [16] 逯军峰, 王辉, 曹靖, 袁宏波.  不同林龄油松人工林枯枝落叶层持水性及养分含量 . 浙江农林大学学报, 2007, 24(3): 319-325.
    [17] 杨培华, 樊军锋, 刘永红, 韩创举, 段乐, 吕晓锋, 肖非, 郭宏杰.  油松第2 代无性系种子园营建技术 . 浙江农林大学学报, 2005, 22(2): 157-160.
    [18] 刘永红, 樊军锋, 杨培华, 韩创举.  油松单亲子代苗期生长性状遗传分析 . 浙江农林大学学报, 2005, 22(5): 513-517.
    [19] 周永学, 樊军锋, 杨培华, 高建社, 刘永红.  奥地利黑松与油松1 年生苗生长和生物量对比分析 . 浙江农林大学学报, 2003, 20(4): 438-441.
    [20] 黄跃进, 唐锦春, 孙柄楠.  基于GIS 的农用土地适宜性评价模型的建立 . 浙江农林大学学报, 1999, 16(4): 406-410.
  • 加载中
  • 链接本文:

    http://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.20200599

    http://zlxb.zafu.edu.cn/article/zjnldxxb/2021//1

计量
  • 文章访问数:  13
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2020-09-17
  • 修回日期:  2021-05-07
  • 网络出版日期:  2021-06-29

白洋淀大清河流域油松精准适宜性空间分布

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20200599
    基金项目:  国家水体污染控制与治理科技重大专项(2018ZX07110001)
    作者简介:

    郭虹扬(ORCID: 0000-0002-8938-4789),从事3S技术集成开发与应用研究。E-mail: hongyangguo@yeah.net

    通信作者: 史明昌(ORCID: 0000-0001-8289-552X),教授,从事3S技术集成开发与应用研究。E-mail: shimc@bjfu.edu.cn
  • 中图分类号: S791.254;S718.5

摘要:   目的  油松Pinus tabulaeformis作为白洋淀大清河流域上游山区主要造林树种,研究其精准适宜性空间分布对流域内水源涵养林的建设与提升具有生产指导作用。  方法  依据植物生态学、植物地理学原理,采用空间限制性因子叠加及最大熵模型(MaxEnt),以白洋淀大清河流域油松为研究对象,基于野外190个样方数据,结合24个地理环境变量(高程、坡度、坡向、气象、岩石类型、土壤类型等),其中气象因子通过多元线性回归克里金插值方法(multiple linear regression Kriging, MLRK)得到,对白洋淀大清河流域油松的适宜性空间分布进行了研究。  结果  油松适宜性预测模型效果达到准确水平(受试者工作曲线ROC=0.869),积温、年均最大日降水量、高程、年均气温标准差为流域油松适宜性主导地理环境变量,油松高适宜区主要分布在灵丘县、涞源县、涞水县、易县、房山区等县市。  结论  白洋淀大清河流域油松的适宜性条件为:积温2 800~3 800 ℃、海拔500~1 200 m、年均日最大降水量70~110 mm、年均气温标准差0.31~0.42 ℃,按照该适宜性条件进行油松林营造,可充分发挥其有益机能。图8表2参30

English Abstract

郭虹扬, 史明昌, 杨建英, 陈春阳. 白洋淀大清河流域油松精准适宜性空间分布[J]. 浙江农林大学学报. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20200599
引用本文: 郭虹扬, 史明昌, 杨建英, 陈春阳. 白洋淀大清河流域油松精准适宜性空间分布[J]. 浙江农林大学学报. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20200599
GUO Hongyang, SHI Mingchang, YANG Janying, CHEN Chunyang. Precise spatial distribution of suitability of Pinus tabulaeformis in Daqing River Basin, Baiyangdian[J]. Journal of Zhejiang A&F University. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20200599
Citation: GUO Hongyang, SHI Mingchang, YANG Janying, CHEN Chunyang. Precise spatial distribution of suitability of Pinus tabulaeformis in Daqing River Basin, Baiyangdian[J]. Journal of Zhejiang A&F University. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20200599

返回顶部

目录

    /

    返回文章
    返回