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西藏一江两河地区耕地土壤有机碳空间分异及其影响因素

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生态学杂志 2024年第6期43卷 1824-1832页

作者：谭格非王兆锋张镱锂宫殿清胡晓阳中国科学院地理科学与资源研究所/陆地表层格局与模拟重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 中国科学院青藏高原地球科学卓越创新中心北京100101

耕地土壤有机碳(SOC)在稳定生态环境和粮食安全等方面发挥重要作用,探明其空间分异规律及其影响因素对于生态文明建设和区域农业发展具有重要意义。本研究以西藏“一江两河”地区耕地土壤为对象,基于150个采样点,采用冗余分析和结构方... 详细信息

耕地土壤有机碳(SOC)在稳定生态环境和粮食安全等方面发挥重要作用,探明其空间分异规律及其影响因素对于生态文明建设和区域农业发展具有重要意义。本研究以西藏“一江两河”地区耕地土壤为对象,基于150个采样点,采用冗余分析和结构方程模型,研究了区域耕地SOC的空间分异特征及其影响因素。结果表明:“一江两河”地区耕地SOC表现为西部地区低、东部高,雅江干流河谷低、南北支流源头高,研究区SOC整体较匮乏;土壤粉粒是区域SOC空间分异的主导因子,解释了SOC变异的14.0%;年均蒸发量比年均气温和年均降水更能解释区域SOC的空间分异;区域SOC含量主要表现出垂直地带性和经向地带性,海拔主要通过影响气温和蒸发量,经度主要通过影响降水和土壤pH间接影响区域耕地SOC含量;空间位置通过影响气候、植被和土壤特性间接影响SOC含量。本研究为SOC空间预测和区域农业发展提供了科学依据。

关键词：土壤有机碳空间分异青藏高原冗余分析结构方程模型

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青藏高原放牧强度空间化方法与应用

地理学报 2022年第3期77卷 547-558页

作者：胡晓阳王兆锋张镱锂宫殿清中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 青藏高原地球系统与资源环境国家重点实验室北京100101

人类活动强度空间化是分析人类活动区域差异及其变化过程的基础,也是准确辨识土地变化驱动因素、合理调控人类活动的科学依据。当前人类活动强度研究多以数理方法对代用指标进行空间化,缺乏对人类活动机理过程的反映,也制约了人类活动... 详细信息

人类活动强度空间化是分析人类活动区域差异及其变化过程的基础,也是准确辨识土地变化驱动因素、合理调控人类活动的科学依据。当前人类活动强度研究多以数理方法对代用指标进行空间化,缺乏对人类活动机理过程的反映,也制约了人类活动强度空间异质性的展现。本文以青藏高原放牧活动为研究对象,在综合放牧喜好和草地管理策略的基础上,从放牧行为机理的角度,提出了区分放牧区与非放牧区的方法;以放牧密度衡量草地整体放牧压力,以放牧概率刻画放牧活动的空间差异,构建了区域放牧强度空间化模型。并以高原典型牧业县—泽库县为例,基于乡镇级牧业数据和自然地理基础信息进行了实证研究。结果表明:空间化结果较好反映了泽库县放牧强度的空间特征;直接指标的选取和客观的赋值方法提高了放牧强度空间化结果的准确性;比现有研究结果更能体现出县域内放牧强度的空间差异,且放牧强度变化过程与同期NDVI值变化具有较好的耦合性。本文为人类活动空间化方法研究提供了有益参考。

关键词：人类活动放牧强度放牧密度放牧概率青藏高原

喜马拉雅地区传统贸易通道演变过程及动力机制

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Journal of Geographical Sciences 2022年第9期32卷 1847-1865页

作者：吴仕海阎建忠张镱锂彭婷苏康传 College of Resources and Environment Southwest UniversityChongqing400716China Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation Institute of Geographic Sciences and Natural Resources ResearchCASBeijing100101China College of Resources and Environment University of Chinese Academy of SciencesBeijing100049China College of Geographical Science Southwest UniversityChongqing400716China

Traditional trade routes that penetrate the natural barrier of the Himalayas are critical for connecting major Chinese and South Asian markets.Research on these trade routes can contribute significantly to facilitating the construction of the South Asian Corridor and enhancing trans-Himalayan connectivity.Combining historical literature,field surveys,and geographic information system(GIS)techniques,this study examined the spatial distribution characteristics and evolution process of the routes,focusing on transverse valleys of the Himalayan arc.The key findings were as follows.First,there are 21 traditional trade routes traversing the Himalayan region:six Sino-Nepalese routes,four Sino-Bhutanese routes,and eleven Sino-Indian routes.Second,the evolution of traditional trade routes has entailed five distinct phases:an incipient period(pre-7th century),formation(7th century-842 AD),development(842-1959),decline(1959-1962)and recovery(1962-present).Third,the incipient and formative developmental phases were prompted by the spread of Buddhism and the exchange of goods.The stability of local governments in Tibet and Central China and favourable border trade policies along with Britain’s colonial expansion and commercial interests stimulated further development of traditional trade routes.However,India’s strategic miscalculation and“Forward Policy”instigated the decline phase,while the demands of regional cooperation and development are currently the key drivers of the restoration and construction phase.Finally,to shelve disputes,promote cooperation and development,and enhance political mutual trust,governments should recover and construct traditional trade routes by replanning and constructing border trade markets,expanding border trade,developing pilgrimage and tourism,and strengthening cross-border cooperative resear h under global climate change.

关键词： traditional trade routes evolution process and mechanism cooperation and development Himalayan region

基于随机森林与特征选择的藏东南土地覆被分类方法及精度评价

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地理科学 2023年第3期43卷 388-397页

作者：张炳华张镱锂谷昌军魏博中国科学院地理科学与资源研究所陆地表层格局与模拟重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049

由于云污染、实地验证点的匮乏,以及地形地貌的复杂、破碎化,多云山区土地覆被的准确分类较难实现。以藏东南这一典型的多云山区及生态过渡区为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台和野外实测数据,结合多光谱数据、雷达数据、高程... 详细信息

由于云污染、实地验证点的匮乏,以及地形地貌的复杂、破碎化,多云山区土地覆被的准确分类较难实现。以藏东南这一典型的多云山区及生态过渡区为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台和野外实测数据,结合多光谱数据、雷达数据、高程数据、辅助数据,提取光谱特征、纹理特征、地形特征等信息,利用递归特征消除法对特征进行优化,并采用随机森林算法构建分类模型,以期有效利用多源遥感数据提高土地覆被分类精度。结果表明:(1)并非特征越多分类精度越高,特征选择后数量由58个减至38个,分类精度(总体精度93.96%,Kappa系数0.92)较未优化前(总体精度93.11%,Kappa系数0.92)略有提升。(2)地形特征及雷达特征对藏东南土地覆被分类具有重要作用,地形特征对多数土地覆被类型的分类精度具有影响,而雷达数据对裸地、建设用地、灌丛影响较大,分类过程中如不考虑地形及雷达特征,总体精度分别降至88.98%,92.48%。纹理特征以及时序特征仅对提高具有明显纹理以及时序变化的土地覆被类型的精度有帮助。结合随机森林和特征优化算法,能够在保证土地覆被分类精度的同时,高效整合多源数据信息,加快模型运算速度,为多云山区土地覆被分类提供切实可行的方法。

关键词：随机森林土地覆被分类 Google Earth Engine(GEE)平台特征优化藏东南

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放牧压力表述的分异及其适用场景

应用生态学报 2023年第2期34卷 433-441页

作者：谷昌军张镱锂刘林山魏博宫殿清崔伯豪中国科学院地理科学与资源研究所/陆地表层格局与模拟重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 应急管理部国家减灾中心北京100124

高强度放牧被认为是造成草地退化的重要原因。放牧活动对草地生态系统影响的研究众多,但是对于放牧活动本身,特别是放牧压力的量化方法和梯度划分的研究相对不足。本研究检索了包含“放牧压力”“放牧强度”等关键词的中英文文献,并筛... 详细信息

高强度放牧被认为是造成草地退化的重要原因。放牧活动对草地生态系统影响的研究众多,但是对于放牧活动本身,特别是放牧压力的量化方法和梯度划分的研究相对不足。本研究检索了包含“放牧压力”“放牧强度”等关键词的中英文文献,并筛选出明确放牧压力具体量化方法和划分标准的中英文文献141篇,梳理了放牧压力的定义、量化方法和分级标准。结果表明:当前研究中对于放牧压力的定义可以归结为两类:一是仅从放牧牲畜量的角度考虑当前草地生态系统中所承载的牲畜数量;二是从生态系统响应的角度考虑放牧对当前草地生态系统的影响或带来的后果。小尺度控制试验主要通过控制牲畜数量、放牧时长、放牧面积等方式量化和划分放牧压力,生态系统对放牧活动的响应也通过上述指标折算;大尺度的数据空间化方法则仅考虑单位面积的牲畜数量。遥感反演的方法则侧重于生态系统的响应,即放牧活动对草地的影响,但难以剥离气候因素。不同草地类型区放牧压力的量化标准存在较大的差异,即使相同草地类型区也存在较大的差异,这种差异与草地生产力直接相关。

关键词：草地利用放牧压力放牧强度文献计量量化方法

理解青藏高原三江源地区放牧压力的空间异质性

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Journal of Geographical Sciences 2023年第8期33卷 1660-1680页

作者：谷昌军刘林山张镱锂魏博崔伯豪宫殿清 Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation Institute of Geographic Sciences and Natural Resources ResearchCASBeijing 100101China College of Resources and Environment University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China National Disaster Reduction Center of China Ministry of Emergency ManagementBeijing 100124China

Elucidating the distribution of the grazing pressure requires an understanding of the grazing activities.In this study,we analyzed the grazing behavior of yaks in Three-RiverSource Region(TRSR)and identified the main factors influencing the distribution of grazing intensity(GI)using trajectory data and remote sensing datasets.Our results revealed that a semi-resident transhumance strategy is employed in this region.The average grazing time(GT)of four GPS collars over the year was 11.84 h/day(N6),11.01 h/day(N11),9.25 h/day(N18),and 11.61 h/day(N24).GT was generally higher in warm seasons(summer and autumn)than in cold seasons(spring and winter).The average daily moving speed was found to be closely related to the pasture size of different herders and the seasons.Geodetector analysis identified the distance to camp(DOC)as the most important single factor influencing the distribution of GI,explaining up to 52% of the GI variations.However,relying solely on this factor may not accurately depict the actual GI distribution.When pairwise factors interacted,the explanatory power of the model increased,ranging from 34.55% to 63.26%.Our study highlights the importance of considering multiple factors when predicting grazing intensity,as grazing activities tend to cluster near settlements,but other factors may also be influential.

关键词： grazing intensity GPS-tracking spatial heterogeneity yak Tibetan Plateau

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喜马拉雅山脉中段土地覆被的垂直分异特征

地理学报 2020年第5期75卷 931-948页

作者：张镱锂吴雪郑度中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室北京100101 中国科学院青藏高原地球科学卓越创新中心北京100101 中国科学院大学北京100049

喜马拉雅山脉中段的珠穆朗玛峰等地,海拔高差巨大、生境复杂多变、土地覆被类型多样且植被垂直带谱完整,是全球范围内研究土地覆被垂直变化的理想场所。本文基于30 m空间分辨率的土地覆被数据(2010年)和DEM数据,在ArcGIS和Matlab平台的... 详细信息

喜马拉雅山脉中段的珠穆朗玛峰等地,海拔高差巨大、生境复杂多变、土地覆被类型多样且植被垂直带谱完整,是全球范围内研究土地覆被垂直变化的理想场所。本文基于30 m空间分辨率的土地覆被数据(2010年)和DEM数据,在ArcGIS和Matlab平台的支持下,提出并运用脊线法、样带法和扇区法3种山地南北坡划分方法,研究了喜马拉雅山土地覆被垂直分布与结构差异。结果表明:①山地土地覆被分布具有明确的垂直地带性结构特征,喜马拉雅中部土地覆被垂直带谱为南六北四式,土地覆被垂直带谱中具有人类活动的特点。②南北坡之间的土地覆被垂直带谱差异明显,南坡土地覆被类型完整多样,北坡相对简单;对同类型土地覆被而言,南坡较北坡分布高程低、幅度宽。③依据各类型分布面积比随海拔变化情况,土地覆被类型在南北坡上的垂直分布可分为4种模式:冰川雪被、稀疏植被和草地为单峰分布型,裸地为南单峰北双峰分布型。④3种划分方法中,南坡的土地覆被垂直带结构具有相似性,而北坡的土地覆被垂直带结构存在差异,扇区法较好地反映了土地覆被自然分布格局。

关键词：土地覆被垂直带喜马拉雅山脉珠穆朗玛峰马卡鲁峰卓奥友峰

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中国种子植物特有科属的分布型

地理学报 1994年第5期49卷 403-417页

作者：王荷生张镱锂中国科学院地理研究所国家计划委员会地理地理研究所

中国种子植物特有属有２６８属，归７８科，其中有８个单种属中国特有科。本文根据特有属的地理分布及与环境的关系，区分为９个分布型和２３个亚型（包括本分布型），对各分布型和亚型进行了统计分析和详细阐述，讨论了分布区的间断和... 详细信息

中国种子植物特有属有２６８属，归７８科，其中有８个单种属中国特有科。本文根据特有属的地理分布及与环境的关系，区分为９个分布型和２３个亚型（包括本分布型），对各分布型和亚型进行了统计分析和详细阐述，讨论了分布区的间断和替代现象。提出特有科属分布型的主要特点。

关键词：特有科属分布型散布路线中国种子植物

青藏高原东部典型区的劳动力析出与粮食产量增长——2005和2010年的跟踪调查及其解释（英文）

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Journal of Geographical Sciences 2016年第4期26卷 484-500页

作者：阎建忠张镱锂花晓波杨亮 College of Resources and Environment Southwest University Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation Institute of Geographic Sciences and Natural Resources ResearchCAS University of Chinese Academy of Sciences Institute of Geography University of Hamburg

Although there has been rapid rural-urban migration in rural China since the 1980s, the total grain production of China saw a continuous increase. As of today, the relationship between labor migration and grain output growth remains partial and contradictory. The main aim of this empirical study is to examine some specific measures adopted by peasants to deal with labor shortage and maintain grain output growth. Using tracking survey, participatory rural appraisal methods, and land plot investigation, we investigate 274 households and 1405 arable land plots in four villages in two stages in Jinchuan county, southwestern China. The results show that continuous emigration of labor from the four villages caused the abandon- ment of a small amount of land, decreased labor intensity, and reduced multiple cropping index, shifting from ＂corn-wheat＂ multiple cropping pattern to the ＂corn＂ cropping pattern, which means labor shortage in some households. At the same time, owing to surplus labor in the villages, the peasants utilize a series of means to offset the negative impacts of labor migration on grain output, such as cropland transfer, labor exchange in the busy seasons, and the substitution of capital and technology for labor. The econometric analysis also shows that labor migration boosts grain production. This study provides a reasonable explanation of grain output growth under rural-urban migration.

关键词： labor migration land use change labor intensity capital intensity grain output