[发明专利]湖泊沼泽化程度的表层-水体植被重要值辨识技术无效
申请号: | 201010273045.8 | 申请日: | 2010-09-06 |
公开(公告)号: | CN101968874A | 公开(公告)日: | 2011-02-09 |
发明(设计)人: | 崔保山;李夏;蓝艳;杨其纯 | 申请(专利权)人: | 北京师范大学 |
主分类号: | G06Q90/00 | 分类号: | G06Q90/00;C02F3/32 |
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地址: | 100875 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 湖泊 沼泽化 程度 表层 水体 植被 重要 辨识 技术 | ||
技术领域
本发明涉及一种确定主要水生植被湖泊沼泽化程度重要值的辨识技术,是通过对湖泊主要水生植物的分解、淤积速率的分析后,与植物分布的主要特征指标相结合,反映不同植物对沼泽化贡献率的方法,为草型湖泊的沼泽化预测与治理提供基础。
背景技术
湖泊,作为大气水、地表水和地下水交换的直接联系体,是全球水文循环过程中一个极为重要的环节。根据发展演替阶段的差异,可以将湖泊分为草型湖泊和藻型湖泊两大类。草型湖泊是指具有大量水生维管束植物的生态系统类型,由于其水草丰富,水质优良,物种结构稳定,生物多样性好,因而具有较为优越的自然生态系统服务功能和较高的社会经济价值。
在自然状态下,草型湖泊往往需要经过长期缓慢的时间,一般需要上千年或更长,来完成由贫营养—营养—富营养—沼泽化的湖泊生长消亡周期过程。然而,近年来由于气候变化以及人类活动的干扰超过了草型湖泊生态系统本身调控能力,严重破坏了物质循环和能量流动的平衡性,导致水生植物过度生长,湖泊沼泽化程度加快,湖底淤积严重,生物多样性受到威胁,严重破坏了湖泊湿地的生态系统结构,削弱了湿地生态服务价值。因此,对草型湖泊沼泽化程度判定、预测与控制成为了现阶段亟待解决的问题。
草型湖泊沼泽化的发生,可能出现在底层,表层,或者水体中。对于表层和水体中的沼泽化,主要确定促进湖泊沼泽化进程的优势沼泽植物;对于底层沼泽化,主要研究沼泽植被生物累积及分解速率的平衡关系。由于湖泊的营养水平快速提高,使湿生植物、挺水植物、浮叶植物及沉水植物逐步覆盖整个湖面,大大增加了水生植物的生物量,且其死亡后残体分解量远低于落入水体枯落物累积量,使得生物淤积严重,湖泊迅速沼泽化。因此,在水生植被发育良好的草型湖泊中,沼泽化程度不仅需考虑泥沙的淤积,也要结合水生植被的生物淤积。在传统的湖泊沼泽化程度判定中,植被淤积指标通常是依据植物类型,对挺水、浮叶、沉水进行简单的沼泽化级别确定,植物分类较粗,忽略了不同植物的分解、淤积速率各异,从而导致区域的识别率低;同时,定性分析各种植物的沼泽化贡献率,对其进行权重赋值,主观性比较强,可信度较低,导致分析片面、精确度及可实用性降低。
发明内容
本发明的目的是:针对现有的湖泊沼泽化判定技术中的对植被指标确定的结构特征考虑不足,提供一种辨识不同植物对沼泽化贡献重要值的技术,通过分析表层-水体主要水生植被的分解差异,得出不同植物的淤积系数,结合其分布特征,有效反映不同植物对草型湖泊沼泽化的贡献值,从而增强沼泽化程度判定的科学性和合理性,提高湖泊沼泽化的预测与控制准确性和可实用性。
为实现上述目的,本发明的技术方案是:通过对草型湖泊的表层及水体中主要水生植物残体的分解淤积的研究,得到不同植物的淤积系数,并结合植被的主要特征指标,辨识研究区内植被对湖泊沼泽化的重要值,确定该地区的优势沼泽植物。
具体步骤如下:
(1)通过实地考察辨识研究区域的表层-水体中的主要建群植被,确定植物分布特征的综合指标。
对于表层和水体中水生植被过度繁殖的沼泽化类型,为综合显示其空间分布状态,对水生植被进行特征调查,挺水植物的调查指标为高度、密度、盖度、频度及生物量;浮叶植物的群落调查指标为密度、盖度、频度及生物量;沉水植物调查指标为频度和生物量,最终通过分布特征的综合指标(Pzzh),即各个调查指标相对值的平均值反映。
植物分布特征的综合指标越大,代表该种植物的在该研究区所占比例越大,对沼泽化程度的贡献也可能越大。
(2)进行野外实验或文献调研,确定主要建群植物的残体分解系数。
相关文献表明,植物残体的分解率符合简单自然对数方程,即:
In(Mt/M0)=-kt (1)
其中Mt(g)和M0(g)分别为在t天时的植物重量和植物初始重量,k为分解系数,分解系数越小,说明在研究时间内植物质量减少越少,植物较难分解。
因此对研究地区的主要建群植物开展实地分解实验,模拟水生植物残体的自然腐烂分解过程,定时监测植物的减少量,或者进行相关文献调研,确定植物的分解系数。
(3)利用步骤(2)的残体分解系数,进行因子重建,辨识确定不同植物的沼泽化程度的重要值及优势沼泽植物。
转换所得的植物分解系数,得到不同植物的相对生物淤积系数(A):
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