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571.
红树林的生态学功能及其资源保护 总被引:7,自引:0,他引:7
本文综合国内外红树林生态系统结构和功能研究现状,重点阐述了红树林在不同生境状态下结构与功能方面的异同及其对不同管理水平的反应,及各种人类活动干扰对红树林生态系统的影响,并探讨了红树林在不同利用方式和干扰强度下的恢复机制.未来对红树林的研究应加强对地下生物学过程、碳动态、食物网与食物链、生物多样性的变化、微生物在生态系统生物地球化学循环中的作用,尤其是不同时空尺度上红树林的结构动态和功能过程等方面的了解,为红树林湿地的有效保护、成功恢复以及科学管理提供科学依据. 相似文献
572.
红树林内生真菌因其高盐、高温、强光照、缺氧的生存环境而进化出独特的代谢途径,进而产生了一大批种类丰富、结构新颖、活性显著的次生代谢产物,使红树林来源的内生真菌次级代谢产物成为近年来的研究热点。在红树林内生真菌领域中,曲霉和木霉属真菌是研究较多的两个属。本文对2018年1月—2022年10月红树林来源曲霉属内生真菌和2015年1月—2022年10月红树林来源木霉属内生真菌新次级代谢产物的化学结构及其生物活性研究进行综述,按聚酮类、生物碱类、萜类、肽类与氨基酸类化合物等分别进行总结,并提出目前研究中存在的问题,为后续红树林内生真菌的研究提供借鉴和指导。 相似文献
573.
小型底栖动物是红树林生态系统的重要组成部分,研究红树林小型底栖动物群落的群落特征,对于了解其生物多样性、监测和评价红树林生态系统的健康具有重要意义。本研究于2020年11月对海南省东寨港红树林国家级自然保护区的五个典型红树林的凋落叶附生小型底栖动物及其沉积物环境进行了调查采样,研究凋落叶附生小型底栖动物群落特征及其影响因素。共发现十二个小型底栖动物类群,自由生活海洋线虫类和底栖桡足类相对丰度分别为67.67%和29.31%。凋落叶附生小型底栖动物的平均丰度为5.27±3.35 ind·g–1,平均生物量为4.94±2.35μg dwt·g–1。凋落叶附生小型底栖动物的丰度与生物量在不同红树林间差异显著,白骨壤、红海榄群落的丰度和生物量较高,混合红树群落的丰度和生物量最低。丰度、生物量与凋落叶可溶性缩合单宁含量、沉积物分选系数显著负相关,与偏态系数显著正相关。BIOENV分析结果显示沉积物叶绿素a含量、凋落物纤维素缩合单宁含量、沉积物分选系数和偏态系数的环境因子组合能最好地解释小型底栖动物的群落结构。本研究结果可为加深对红树林生态系统的整体认识... 相似文献
574.
红树林生态系统地上生物量是碳储量评估和气候变化研究必需的基础数据之一,其估算方法是蓝碳研究的热点。遥感以其宏观、综合、动态、快速、可重复等特点,已成为红树林地上生物量估算的主要技术手段。本文综合国内外相关研究进展,分析了光学遥感、微波雷达、激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)数据源在红树林生物量估算的应用现状,以及多源遥感数据融合应用的优势;总结了基于遥感的统计模型、过程模型和间接法3种生物量估算方法的研究现状;从多源遥感数据的融合、发展机器学习算法和遥感过程模型、长时序分析,以及建立红树林地面调查数据集等角度对红树林生物量遥感估算进行展望。 相似文献
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576.
577.
红树林是最典型的滨海生态系统之一,红树林种间类型的精确识别对于红树林生态系统保护、修复及碳储量评估具有重要意义。遥感是开展红树林种间类型识别的有效手段,但传统的遥感红树林分类方法多是基于像元开展的,分类结果“椒盐”现象严重且精度还有很大提升空间。因此,本研究以东寨港红树林保护区为例,基于Sentinel-2 MSI影像,在传统遥感分类方法的基础上引入图像分割技术,分别构建了面向对象的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和随机森林(Random Forest,RF)分类法,并在此基础上对各模型的分类精度和适用性进行了分析。模型对比结果表明:(1)图像分割技术的引入能有效改善分类结果的“椒盐”现象,提升红树林种间类型的识别精度,基于像元使用SVM和RF分类算法总体分类精度分别可达78.82%(Kappa=0.75)和82.94%(Kappa=0.82),面向对象的SVM和RF模型分类总体精度分别可达81.5%(Kappa=0.78)和92.67%(Kappa=0.88),相较于以像元为分类对象的模型而言,后者精度分别提高了2.68%和7.43%;(2)从4个模... 相似文献
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579.
遥感技术由于具有实时、准确、多尺度、可重复等优点广泛应用在红树林遥感制图研究中。目前,中国红树林遥感制图数据集中空间分辨率最高的产品是基于Sentinel 10 m数据生产的,此外,大多中国红树林遥感制图中忽略了潮汐的影响,导致红树林遥感制图结果不精准。本文利用国产高分二号数据源,顾及潮汐淹没的影响实现空间分辨率1 m的2020年中国红树林遥感制图。选取覆盖中国海岸线具有红树林分布的高分二号影像312景(24景高分一号影像补充缺失区域),对影像进行面向对象多尺度分割,采用红树林淹没指数作为顾及潮汐影响的表征参数,结合随机森林分类方法完成中国红树林高分遥感制图。研究结果表明:2020年中国红树林面积为29576.48 ha,95%的红树林主要分布在广西壮族自治区、广东省、海南省,其总体分类精度为92%,Kappa系数为0.89,尚未顾及潮汐影响的结果比顾及潮汐影响的结果少2531.24 ha。本文生产的红树林高分数据集可为中国红树林生态系统的监测、管理及评估提供高精度的数据支持,具有重要的实际应用价值。 相似文献
580.
合理的红树种间组成结构是有效发挥红树林湿地生态价值的前提,明确的红树林种间分布信息是开展红树林生态系统治理和规划工作的有效依据。针对海南八门湾红树林湿地,基于高分三号(GF-3)全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)和高分六号(GF-6)多光谱遥感数据,本文提取了35个红树林遥感特征,利用极端梯度提升树(eXtremegradientboosting,XGBoost)算法开展了特征重要性排序、特征筛选和红树林种间分类实验,将其与传统的支持向量机(supportvectormachine,SVM)、随机森林(randomforest,RF)机器学习算法进行精度比较,并基于XGBoost算法进行了3种特征组合方式(优选特征、多光谱特征、全极化SAR特征)的分类精度比较,旨在探索XGBoost对红树林种间分类的适用性和光学与全极化SAR数据对红树林种间分类的能力。结果表明:1)识别红树林种类的优势特征依次为多光谱的光谱波段、极化分解参数、光谱植被指数,且仅利用前8个优选特征(绿光波段反射率G、蓝光波段反射率B、Yamaguchi面散射分量Ys、近红外波... 相似文献