大兴安岭林区火干扰格局与生态系统回复力关系研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31500387
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0307.景观与区域生态学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Ecological resilience is at the heart of how boreal forests absorb natural disturbance and maintain the original forest structure and function. Under the impacts of climatic changes, fire regimes of Great Xing’an boreal forests show severe trends which may cause decline of ecological resilience and further threaten regional ecological security. We propose a combined utilization of remote sensing retrieval approaches and field sampling to characterize dynamics of fire disturbance patterns during the past three decades and to quantify the vegetation restoration status within burned patches. We will systematically evaluate relationships between pre-fire landscape heterogeneity, disturbance patterns and vegetation restoration; indentify the key elements and their thresholding ranges that can influence post-fire vegetation restoration; and highlight those high risk areas and prior restoration areas where forests may face resilience decline within current forest landscapes. We will address the following two essential questions: (1) how do vegetation conditions, topography and fire weather regulate spatial patterns of fire disturbance? (2) How do pre-fire forest composition and structure interact with disturbance patterns and together impact ecological resilience, and what are their relative importance? The results obtained in this project will contribute to a further understanding on relationships between climatic changes and forest landscape dynamics. The results also can be helpful to provide theoretical basis and technical supports for improving the efficiency of forest management and protection in this ecologically important region.
生态系统回复力是保障北方针叶林生态系统吸纳自然干扰并维持系统原有结构和功能的核心所在。受气候变化影响,大兴安岭林火态势呈现出严酷化趋势,极有可能引发生态系统回复力的衰退进而威胁区域生态安全。本研究拟通过野外调查与遥感反演相结合的方法,掌握研究区近30年林火干扰格局的变化动态,量化评估火烧迹地植被恢复状况;在景观尺度上系统评价火前景观异质性、干扰格局与植被恢复状况之间的关系,识别影响火后森林植被恢复的关键因子及其引发生态系统回复力变化的阈值范围;明确当前森林景观中生态系统回复力的高风险区和优先恢复区。核心解决以下两个科学问题:(1) 植被状况如何与地形、火灾天气共同驱动林火干扰的空间格局?(2) 植被组成和结构特征与林火干扰格局如何影响生态系统回复力,其相对重要性如何?研究结果将有助于加深对于气候变化与森林景观动态关系的理解,为改善森林经营和管护措施的实际工作效率提供理论与技术支撑。

结项摘要

大兴安岭森林是我国重要生态屏障,同时也是受林火威胁较为严重的林区。在天然林全面禁伐背景下,研究林火干扰格局与森林生态系统回复力之间关系对于加深气候变化对森林景观动态驱动机制,改善森林经营和管护措施具有重要理论意义和实践意义。本项目基于卫星遥感数据与野外实地采集数据,对大兴安岭地区历史火灾烈度空间格局进行了空间数据挖掘与分析,从像元和火斑尺度明确了林火属性中最重要且最难量化特征-火烧烈度的空间驱动因子,空间明确地预测了研究区潜在林火烈度的空间分布;基于野外调查数据结合高分辨率卫星影像、中等分辨率卫星影像时间序列分析了火后森林生态系统更新苗覆盖度、叶面积指数、密度、组成以及生态系统碳储量的空间格局及演替动态,明确了火烧迹地回复力的控制因子,证明了少量火后存活母树(林火烈度重要指标,存活母树数量与烈度呈反比关系)所提供种源对于火后初期乔木更新苗具有极大促进作用,由未火烧区域产生的边缘效应(外来种源)对于火烧斑块内部更新苗密度增加同样具有促进作用但受限于空间距离(~700 m);基于Landsat时间序列分析火后植被恢复轨迹结果显示林火烈度的对火后植被更新作用随着演替的进行,逐渐削弱,而环境等因子的作用逐渐增强;野外调查火后碳库演变轨迹显示地上生物量碳库变化轨迹为一条倾斜的U型曲线,生物量碳库于火后27年左右降到最小值,地上碳库大约需要120-150年方能恢复到火前水平的80-90%。该结果系统显示了减低林火烈度与火灾面积是提升森林生态系统抵御火干扰回复力的重要途径,而结合植被分布于地形特征开展的火前可燃物处理能够对林火烈度及其蔓延过程产生重要影响,进而提升该地区森林生态系统的回复力。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于Landsat时间序列的湖南省会同县杉木人工林干扰历史重建与林龄估算
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    生态学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张文秋;房磊;杨健;张伟东;闫妍;闫巧玲
  • 通讯作者:
    闫巧玲
Topographic variation in the climatic change response of a larch forest in Northeastern China
东北地区落叶松林气候变化响应的地形变化
  • DOI:
    10.1007/s10980-018-0711-3
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Landscape Ecology
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Wenhua Cai;Yuanzheng Yang;Jian Yang;Hongshi He
  • 通讯作者:
    Hongshi He
Wind speed and relative humidity influence spatial patterns of burn severity in boreal forests of northeastern China
风速和相对湿度影响中国东北寒带森林烧伤严重程度的空间格局
  • DOI:
    10.1007/s13595-018-0749-z
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Annals of Forest Science
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Wu Zhiwei;He Hong S.;Fang Lei;Liang Yu;Parsons Russell A.
  • 通讯作者:
    Parsons Russell A.
Predicting Potential Fire Severity Using Vegetation, Topography and Surface Moisture Availability in a Eurasian Boreal Forest Landscape
利用欧亚北方森林景观中的植被、地形和表面水分可用性预测潜在火灾严重程度
  • DOI:
    10.3390/f9030130
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Forests
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Fang Lei;Yang Jian;White Megan;Liu Zhihua
  • 通讯作者:
    Liu Zhihua
Does environment filtering or seed limitation determine post-fire forest recovery patterns in boreal larch forests?
环境过滤或种子限制是否决定了北方落叶松森林火灾后的森林恢复模式?
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Frontiers in Plant Science
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Wenhua Cai;Zhihua Liu;Yuanzheng Yang;Jian Yang
  • 通讯作者:
    Jian Yang

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其他文献

基于landsat影像大兴安岭地区林火烈度时空格局分析
  • DOI:
    10.13466/j.cnki.lyzygl.2019.06.016
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    林业资源管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    袁昊;陈宏伟;齐麟;房磊;乔泽宇;赵福强
  • 通讯作者:
    赵福强
长白山自然保护区高海拔云冷杉林净初级生产力时空格局及其驱动因子
  • DOI:
    10.13292/j.1000-4890.202111.013
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    生态学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张月;袁泉;房磊;韩艳刚;朱琪;齐麟;周旺明;周莉;于大炮
  • 通讯作者:
    于大炮
置换开采中地表沉陷主控因素数值模拟分析
  • DOI:
    10.1016/j.tet.2020.131521
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    煤矿安全
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    房磊;郭广礼;查剑锋;吴斌
  • 通讯作者:
    吴斌
碱渣改良矸石胶结充填材料力学性能试验研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    煤矿安全
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙文杰;殷伟;欧阳神央;张坤;白小敏;李慧;乔闻;房磊
  • 通讯作者:
    房磊

其他文献

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房磊的其他基金

大兴安岭多重干扰的复合效应及其对森林回复力的影响
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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