摘要:[目的] 探讨干旱区脆弱森林生态系统不同海拔梯度植物养分含量及生态化学计量特征，为脆弱生态系统植物树种的养分管理工作提供科学支持。[方法] 以贺兰山国家自然保护区5个不同海拔梯度(1 730，1 799，2 025，2 487，2 544 m)的不同优势植物种为研究对象，分析其叶片、细根与土壤C，N，P及化学计量特征沿海拔梯度的变化特征及相关关系。[结果] ①土壤有机碳(SOC)含量随海拔升高呈“单峰”变化趋势，于2 487 m处达到峰值(42.92 g/kg)，土壤全氮(TN)含量高海拔(2 025，2 487，2 544 m)显著大于中低海拔(1 730，1 799 m)，而全磷(TP)无明显变化。C∶P和N∶P随海拔梯度上升呈先增加后减小趋势。②植物叶片与细根C随海拔无显著变化，P含量随海拔的升高而增加。细根N含量随海拔上升逐渐降低，而叶片N含量呈波动变化趋势。高海拔区植物叶片与细根N∶P＜14，低海拔区N∶P＞16。③植物叶片N，P含量显著高于细根； ④相关性分析结果显示：植物叶片C含量与SOC，TN，C∶P，N∶P呈正相关关系，叶片N含量与细根N含量随着SOC，TN，C∶P，N∶P含量的升高显著降低，叶片、细根P含量与土壤TP含量相关性不显著。[结论] 高海拔区植物生长受N限制，低海拔区植物生长受P限制，不同海拔优势植物叶片相比细根具有更高的养分含量，而海拔引起的土壤养分供应的差异调节贺兰山植物叶片与细根的氮、磷及化学计量特征。

摘要:[目的] 三江源是“中华水塔”和中国重要生态安全屏障。探讨三江源国家公园土壤侵蚀分布规律，为实施生态保护政策及三江源国家公园水土保持与生态文明建设提供依据。[方法] 利用中国土壤流失方程(CSLE)、风力侵蚀模型和冻融侵蚀强度评价模型，采用叠加分析的方法，分析三江源国家公园土壤侵蚀状况及其在不同空间和下垫面的分布特征。[结果] 2020年公园土壤侵蚀面积2.64×104 km2，黄河源园区是土壤侵蚀分布最广泛的园区，而长江源园区土壤侵蚀相对严重；70%的水力侵蚀面积分布在地下冰发育带(海拔4 900 m以上)，85%的风力侵蚀面积分布在地下冰发育带以下区域(海拔4 900 m以下)，不同海拔高度区域土壤侵蚀及其分布差异显著；坡度5°及以下区域风力侵蚀面积比例达60%，是风力侵蚀相对集中分布区；水力侵蚀相对集中分布在8°～25°区域，水力侵蚀面积比例达75%，均是水土流失综合防治的重点区域；草地面积比例近80%，低覆盖、中低覆盖草地土壤侵蚀相对集中分布，沙地、裸土地的土壤侵蚀问题相对严重，值得重点关注。[结论] 三江源国家公园水力侵蚀主要分布在海拔4 900 m以上地下冰发育带，8°～35°的中低覆盖以下草地，占水力侵蚀面积的2/3左右；风力侵蚀主要集中分布在4 200~4 900 m，≤5°的中覆盖度以下草地。

摘要:[目的] 评价青藏高原派墨公路生态恢复过程中环境因素对边坡植物群落的影响，为藏东南工程扰动区生态恢复计划提供理论依据。[方法] 以藏东南新修派墨公路为研究对象，基于沿线边坡生态恢复植物群落调查，分析群落盖度、物种多样性指数(Shannon-Wiener指数、Simpson多样性指数、Margalef丰富度指数、Pielou均匀度指数)、群落加权性状值(比叶面积、叶干物质含量、叶氮含量、叶磷含量)与环境变量(海拔、修复措施)的关系，探究当前恢复重建植物群落对环境变量及工程措施的响应。[结果] ①海拔显著影响Margalef丰富度指数、叶干物质含量(p＜0.05)； ②高强度的措施显著提高群落盖度、比叶面积、叶氮含量(p＜0.05)，但对叶磷含量有显著负向作用(p＜0.05)； ③人为高度干预的SJP技术能够显著增加高海拔植物的叶干物质含量，对群落修复效果总体较好。[结论] 海拔高度和修复措施是派墨公路沿线边坡植物群落恢复的主要影响因素。随着海拔升高，植被自然恢复难度增大。应加大人为修复措施强度，避免引起高寒地区生态退化。

摘要:[目的] 对宁夏回族自治区贺兰山低山区表层土壤抗蚀性空间变化特征进行分析，为该区的环境保护、生态建设及生态治理提供科学依据。[方法] 通过对贺兰山低山区不同海拔表层土壤进行野外取样与室内测定分析，运用统计学方法筛选出表层土壤可蚀性关键因子，构建贺兰山低山区土壤抗蚀性综合评价模型，并采用该模型对贺兰山海拔1 300~1 800 m区域土壤抗蚀性强弱进行研究。[结果] ①土壤含水率、总孔隙度、黏粒、粉粒含量以及分形维数与海拔具有显著正相关关系，容重和砂粒含量与海拔为显著负相关关系，这7个土壤因子均为中度、弱度变异性，可初步选为土壤可蚀性影响因子；②土壤孔隙特征类与土壤粒径类影响因子之间存在明显显著相关并相互影响，因子之间存在明显的信息重叠现象；③通过构建土壤抗蚀性综合评价模型，随着贺兰山海拔高度由1 800 m降低为1 300 m，其土壤抗蚀性由强到弱，且与海拔呈显著正相关关系。[结论] 贺兰山低山区土壤性质和土壤抗蚀性与海拔显著相关，可通过制定专门的保护措施与土壤修复方案改善土壤的结构与质量，加强土壤抗蚀性，促进该区域生态建设和增强水土保持功能。

摘要:[目的] 研究云南省老山自然保护区的地貌特征及其对土地利用的影响，为该区及类似保护区资源环境管理和生物多样性保护提供支撑。[方法] 以滇东南老山自然保护区为例，基于12.5 m分辨率的DEM数据，将野外地质地貌调查与数字地形分析相结合，选择海拔、起伏度、坡度、坡向、面积—高程积分、地形剖面等揭示该区地貌特征，选择地形位指数、分布指数等定量化指标探讨地貌特征对土地利用类型的影响。[结果] ①保护区共有3个山地海拔类型、6个坡度等级、6个基本地貌类型和具有南北差异的坡向分布特征，这些地形因子进一步在碳酸盐岩和花岗岩等岩性基础上发生分异。②在地形因子和构造、岩性综合作用下，保护区内各子流域的面积—高程积分值在0.279～0.763，平均值为0.501，保护区整体处于地貌演化的壮年早期阶段，在子流域尺度上则表现出幼年期、壮年期和老年期地貌多样共存的空间格局。③随着海拔、坡度和地形位指数梯度的增大以及坡向由阳坡向阴坡的转变，以人为因素占主导的土地利用类型逐渐丧失优势地位，进而被以自然过程为主导的土地利用类型所替代。[结论] 独特的地貌空间格局特征和丰富的生境类型既是保护区生物多样性的重要支撑，也是土地利用类型空间配置形成的重要原因。

摘要:[目的]研究延安市宝塔区治沟造地工程的分布规律以及影响因素，为之后的治沟工程提供科学方法和治理思路。[方法]基于高精度遥感影像和无人机航拍影像的目视解译，采用数理统计法和量化分析法，通过不同指标研究治沟造地工程的分布规律及影响因素。[结果]①在研究区内统计的31个流域中，17个流域治沟率在30%以上，随着流域平均高程增加各单流域治沟率呈线性增加；②统计单个流域内治理工程244个高程标记点的高程率，186个高程率大于0.38；③统计32个居民点的高程率，23个高程率低于0.4。[结论]治沟造地工程在整个研究区流域内的上游分布较多，下游分布较少；单个流域中治理工程多位于各个流域的中上游；坡度对治沟造地工程有影响，治理工程多分布于坡度本身缓和的支沟中；研究区内居民点的高程率较低，多分布于流域的下游，治沟造地工程对居民的生活区域没有大规模影响。

摘要:[目的]分析微观尺度上的地貌分类指标，为甘肃省的水土流失、地质灾害防治以及农业规划决策提供数据支持。[方法]利用甘肃省DEM数据，通过窗口递增分析、均值变点分析、叠加分析、水系盒维数检验等方法，得到甘肃省地貌形态特征分类试验的最佳分析窗口以及甘肃省地貌形态特征分类结果。[结果]①利用均值变点分析得到甘肃省DEM分类试验的最佳分析窗口为29×29。②根据分类指标体系，结合地表起伏度、地表切割度、地形位置指数（TPI）因子将甘肃省地貌形态分为13类。[结论]提取研究区内5个小流域对得到的甘肃省地貌形态特征分类结果进行了检验，分类结果符合实际情况。构建的甘肃省地貌形态特征的分类指标体系实现了甘肃省地貌形态特征分类试验。

摘要:[目的]研究基于梯田DEM的地形湿度指数，为深化黄土高原地区土壤水分的研究提供依据。[方法]以黄土高原地区梯田为研究对象，选择5 m DEM、基于真实田坎方法构建的1 m梯田DEM和基于激光点云数据构建的高精度1 m DEM数据分别对研究样区的地形湿度指数进行表达并作对比分析。[结果]3种不同梯田DEM数据对地形湿度指数的表达有显著差异。①5 m DEM数据仅能表现出地形湿度指数的宏观分布特征，不具备梯田地形特征信息；②基于真实田坎方法构建的1 m梯田DEM能较准确细致地实现对梯田样区地形湿度指数的表达，梯田田面和田坎特征分布明显。但与高精度1 m DEM相比，在单个田面和田坎内部地形湿度指数定量表达有所偏差。[结论]基于真实田坎方法构建出的梯田DEM可以更加准确地表达出梯田区域的地形湿度指数分布特征，但与真实地形相比，在田面和田坎内部的表达上仍然有所偏差，其构建方法需要进一步改进。

摘要:[目的] 针对在数字地形分析的实际应用问题，利用重采样方法得到的DEM数据精度，旨在分析不同的重采样方法对所获得的DEM数据质量的影响。[方法] 从数据误差的角度，以陕西省绥德县窑家湾沟流域的以全数字摄影测量得到的DEM数据为基准，计算并比较利用重采样方法得到的DEM的数据误差。[结果] 无论采用何种重采样方法，得到DEM数据质量均未得到提高，其高程误差的空间分布与重采样方法相关，地形变化剧烈的地方，误差较大；中误差的大小则取决于重采样方法与原始格网尺寸。[结论] 最近邻法得到的重采样DEM数据的中误差最高，三次立方卷积法的最小，双线性内插法则略高于三次立方卷积法。

摘要:［目的］ 确定陕西省地形起伏度最佳计算单元，分析地形起伏度的空间分布规律，为地貌类型划分提供基础数据。［方法］ 以陕西省90 m×90 m的航天飞机雷达地形测绘使命（SRTM）数字高程模型（DEM）数据为基础，首先利用邻域统计分析法〔矩形邻域选取2×2，3×3，4×4，…，35×35共34个不同大小的邻域窗口，圆形邻域窗口选取20个（邻域半径R为2～21）〕对陕西省地形起伏度进行提取，然后统计不同矩形窗口和圆形窗口下的各种地形起伏度类型所占面积比例，接着运用均值变点分析法计算最佳计算单元，最后完成陕西省地形起伏度分级图的绘制，并对地形起伏度特征进行分析。［结果］ 不同地形起伏度类型所占面积比例的变化各有不同。按矩形邻域计算的地形起伏度最佳计算单元为12×12，对应面积为898 704 m2，按圆形邻域计算的地形起伏度最佳计算单元为R=8，对应面积为1 254 191.4 m2，这说明在使用邻域分析法提取地形起伏度时，采用圆形邻域有别于采用矩形邻域。陕西省地形总体较平缓，主要以小起伏、中起伏为主。［结论］ 简单实用的均值变点分析法，是确定最佳计算单元的一种较为理想的方法。