【精读文献】J. Environ. Manage.|青藏高原生态恢复项目下植被覆盖动态及其对生态系统服务的约束效应

目录

文章简介

01 文章摘要

02 研究背景、目标及创新点

2.1 研究背景

2.2 研究现状

03 研究区域与数据集

3.1 研究区域

3.2 研究数据

04 研究方法

4.1 趋势分析

4.2 残差趋势分析

4.3 偏相关

4.4 生态系统服务评价

4.5 约束线的定义和提取

05 研究结果

5.1 植被动态与ERPs的贡献

5.2 实施生态恢复项目(ERPs)后的生态系统服务变化

5.3 植被覆盖对生态系统服务的约束效应

06 研究讨论

6.1 生态恢复项目(ERPs)和气候变化对青藏高原(QTP)植被动态的交互影响

6.2 植被覆盖对生态系统服务限制效应的内在机制

6.3 对可持续生态恢复项目(ERPs)的启示

6.4 局限性及未来研究

07 研究结论

08 文章引用                


文章简介

论文名称Vegetation cover dynamics and its constraint effect on ecosystem services on the Qinghai-Tibet Plateau under ecological restoration projects(青藏高原生态恢复项目下植被覆盖动态及其对生态系统服务的约束效应)

第一作者及其单位:Zhongxu Zhao(中国科学院地理科学与资源研究所)

通讯作者及其单位:Erfu Dai(中国科学院地理科学与资源研究所) 

文章发表期刊:Journal of Environmental Management》(中科院2区Top期刊|最新影响因子:8.7)

期刊平均审稿速度:6.2个月(参考)

文章关键词:生态恢复项目;恢复阈值;生态系统服务;约束线;高山生态系统

01 文章摘要

        世界范围内实施生态恢复项目(ERPs)旨在恢复退化生态系统,促进生态系统的可持续发展。近年来,一系列生态恢复项目已在青藏高原(QTP)独特的高山生态系统中实施,以增强植被覆盖。然而,目前对生态恢复项目生态效益的评估相对单一,未来生态恢复项目实施的规模和范围无法确定。该研究量化了自生态恢复项目实施以来归一化植被指数(NDVI)的趋势。评估了生态恢复项目实施前后四种主要生态系统服务的变化,包括防风侵蚀、保持土壤、水资源产量和净初级生产力(NPP)。进一步利用约束线方法探讨了NDVI与生态系统服务之间的关系,以确定NDVI作为生态恢复项目实施的阈值参考。结果显示:(1)自生态恢复项目实施以来,QTP区域的NDVI显著增加了21.80%。(2)生态恢复项目实施后,2000年至2020年平均总生态系统服务指数(TES)从0.269增加到0.285。土壤保持和水资源产量平均增加,但NPP和防沙能力略有下降。(3)NDVI对土壤保持和NPP没有显著的约束效应,但对防风侵蚀和水资源产量有显著的约束效应。(4)NDVI对TES的约束线呈S型。生态恢复项目实施后,当NDVI为0.65-0.75时,TES逐渐达到阈值。我们的研究结果确定了生态恢复项目的显著贡献以及植被覆盖对生态系统服务的约束效应的阈值,可为政府制定可持续的生态恢复项目提供参考。

02 研究背景、目标及创新点

2.1 研究背景

        随着人类活动的加剧和生态系统的不断退化,全球范围内面临着严重的环境问题,如水土流失、生物多样性丧失等,这些问题对人类福祉产生了负面影响。为了解决这些问题,全球各地开始实施生态恢复项目,旨在恢复受损的生态系统并改善生态系统服务。然而,不同地区的生态恢复项目效果存在差异,需要深入研究和评估。

2.2 研究现状

        目前已有大量的研究关注生态恢复项目的效果及其对生态系统服务的影响。全球范围内已经实施了各种生态恢复项目,并对其效果进行了评估。在中国,政府实施了一系列大规模的生态恢复项目,如退耕还林工程、天然林保护工程等,已经取得了一定的成效。然而,由于生态系统的复杂性和不确定性,生态恢复项目的效果存在一定的不确定性和差异性。尽管已经进行了大量的生态恢复项目,并对其效果进行了评估,但在全球范围内和特别是中国的一些地区,仍然存在一些研究空白。首先,尽管已经有许多关于生态恢复项目的效果评估,但对于其对生态系统服务的具体影响仍有待深入研究,尤其是在不同地区和不同生态系统类型下的影响差异。其次,对于生态恢复项目的长期效果和可持续性问题,仍然缺乏系统的研究和分析。此外,对于生态恢复项目中各种恢复措施的效果及其相互关系的研究还比较有限,需要进一步探讨。最后,对于如何在不同地区和不同生态系统类型下制定适合的生态恢复策略和措施,以及如何提高生态恢复项目的效率和效果,也需要更深入的研究和探讨。

2.3 研究目的

        该研究的目标是:1)量化自执行ERPs项目以来植被覆盖变化的趋势,比较项目启动时和现在的情况,并分析ERPs在优化植被覆盖区域方面的贡献;2)比较QTP实施ERPs前后关键生态系统服务的变化;3)确定植被覆盖对生态系统服务影响的阈值。研究结果将有助于确定植被覆盖和生态系统服务的最佳组合,并为未来的ERPs投资和实施提供参考。

03 研究区域与数据集

3.1 研究区域

        青藏高原位于亚洲中部和中国西南地区,(北纬73°19′至104°47′,东经26°00′至39°47′),总面积约为2.6 × 10^6平方公里,平均海拔超过4000米。青藏高原是全球海拔最高的自然地理单元,被称为“世界屋脊”和“第三极”。作为亚洲多条大河的发源地,其自然环境对于区域水相关生态系统服务至关重要。青藏高原的高山生态系统提供了碳储存、氧释放、气候调节和生物多样性维护等重要生态系统服务。青藏高原的土地利用以森林、草地和未利用地为主,草地是最主要的土地利用类型,其中高山草甸和高山草原是主要的草地植被类型。自上世纪80年代以来,青藏高原实施了多个生态恢复项目,包括草地保护和森林保护项目,旨在保护高山草地生态系统和森林资源。这些项目主要分布在西藏西部、青海南部、四川西部和高原东南地区。

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图1|(a) 三江源自然保护区的地理位置以及 (b) 数字高程和 (c) 土地利用的空间分布

3.2 研究数据

        该研究的数据用于评估2000年至2020年间的植被覆盖和气候变化动态,以及四种生态系统服务评估模型参数的输入。该研究利用了各种数据集,包括归一化植被指数(NDVI)、土地利用和覆盖、气候、土壤特性和数字高程模型(DEM)数据(见表1)

表1|数据描述、分辨率和时间段

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04 研究方法

       植被覆盖的变化受人类活动和气候变化的共同影响。为了评估生态恢复工程计划(ERPs)对植被恢复的贡献,有必要将气候因素和人类活动的影响分离开来。残差趋势法广泛用于量化气候变化和人类活动对植被覆盖变化的贡献。

4.1 趋势分析

        使用Theil-Sen趋势分析和Mann Kendall非参数统计测试来测量植被覆盖的长期变化趋势。Theil-Sen趋势用于反映时间序列数据的变化趋势,Mann Kendall用于测试变化趋势的显著性。这种方法不要求数据遵循正态或线性分布,能够有效去除噪声干扰。公式如下:

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        其中,i和j是时间序列,Xj和Xi是第j年和第i年的NDVI。斜率的正值表示上升趋势,负值表示下降趋势。

4.2 残差趋势分析

        残差趋势分析方法用于区分影响植被覆盖变化的自然因素和人类活动因素。通过建立降水、温度和NDVI之间的多元线性回归模型,使用回归模型参数计算预测NDVI(NDVIpre)。

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        其中,a和b分别代表NDVI观测值对降水和温度的回归系数,c是回归常数。NDVI观测值与预测值之间的差异(NDVIres)反映了人类活动对植被变化的贡献。公式如下:

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         生态恢复工程计划(ERPs)对植被恢复区(Slope NDVI > 0)的贡献是根据NDVI pre和NDVI res的不同变化趋势组合计算的。

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4.3 偏相关

        地理系统是一个复杂的多因素系统。任何驱动因素的变化都会影响其他因素。虽然残差趋势法只能计算人类活动和气候变化对NDVI变化的总体贡献,但偏相关分析可以具体展示每个气象要素对NDVI的影响,并分别量化温度和降水的影响。在像素尺度上使用偏相关分析,探讨温度和降水与植被变化之间的关系。

4.4 生态系统服务评价

        使用多个模型评估生态系统服务:利用InVEST模型的SDR模块,基于地形和气候条件计算潜在土壤流失,结合管理和工程措施计算实际土壤流失,两者差异即为土壤保持量;使用InVEST模型的水生产模块,基于Budyko假设和降水数据的水热耦合计算每单位栅格的水生成量;使用RWEQ模型,计算无植被覆盖和有植被覆盖条件下的土壤风蚀,差异用于衡量风沙控制能力;使用CASA模型,基于光合有效辐射(APAR)和光能利用效率计算植被生产力。为了综合评估区域生态系统服务供给能力,对每个生态系统服务进行标准化,并计算总生态系统服务指数(TES)。在2000年、2005年、2010年、2015年和2020年五个阶段评估生态系统服务,以全面检验ERPs实施前后的变化。详细计算过程见补充材料。

4.5 约束线的定义和提取

        在复杂的生态系统中,生态系统变量之间的关系受多种因素影响,数据点呈现分散的云状分布。约束线从这种云状分布中浮现,传达生态信息。约束线方法用于消除多因素对响应变量的影响,并揭示生态系统服务的最大潜力。通过分位数划分方法绘制NDVI与各种生态系统服务之间的约束线,将X轴上的生态系统服务范围分为100部分,选择每列中的99.5%分位数作为边界点,生成约束线并进行拟合,得到相应的约束线。

05 研究结果

5.1 植被动态与ERPs的贡献

(1)植被的动态空间分布

        2000年至2020年,青藏高原(QTP)NDVI(归一化植被指数)趋势分析显示(图2a),NDVI显著增加(P < 0.05,Slope>0)的区域集中在高原北部和东南部,占总面积的21.80%;显著减少的区域(P < 0.05,Slope<0)主要在西藏那曲和青海海西,占3.78%。NDVI非显著减少的区域(P > 0.05,斜率<0)主要分布在西藏和青藏高原东北部的新疆。

        土地利用类型的NDVI变化分析显示(图2b),在农田中,69.6%的区域NDVI呈增加趋势,其中31.99%显著增加。草地是主要的土地利用类型,64.75%的NDVI呈增加趋势,其中显著增加的部分占总草地面积的18.13%。

        基于NDVI预测值与实际值的残差分析表明,人类活动对NDVI变化的贡献显著(P < 0.05)。2000年至2020年,NDVI残差显著增加的区域为4.25×10^5平方公里(图2c),显著减少的区域为1.29×10^5平方公里。ERPs(生态恢复项目)改善了21.71%的未利用地和16.40%的农田(图2d),以及12.85%的林地和13.79%的草地,主要改善区域为草地(1.92×10^5平方公里)、林地(5.80×10^5平方公里)和未利用地(3.47×10^5平方公里)。

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图2|(a) NDVI趋势和(c) NDVI残差趋势的空间分布 (b) 每种土地利用类型中NDVI趋势和(d) NDVI残差趋势的面积比例

(2)ERPs对植被恢复的贡献

        在NDVI显著较高的地区中,主要由生态恢复项目(ERP)贡献的区域分布在青藏高原的西北部和东南部(图3)。其中,西北部是草地广泛分布并实施了大量草地保护项目的区域。相反,东南部的主要植被是森林,该区域实施了许多森林保护项目。总体而言,草地保护项目实施区域的NDVI改善具有零星但显著的特征,而在森林保护项目区域,显著的NDVI改善主要集中在青藏高原东南边缘的四川和云南。在NDVI显著改善的县中,超过90%的县生态工程贡献了超过50%的NDVI改善,其中36.30%的县中ERP贡献了90%或更多的NDVI改善。

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图3|(a) 生态恢复项目(ERPs)对植被恢复贡献的空间分布,(b) 各县平均贡献的空间分布

5.2 实施生态恢复项目(ERPs)后的生态系统服务变化

(1)单个生态系统服务的变化

        2000年至2020年生态系统服务评估发现,除了2005年外,生态系统服务量保持稳定趋势(见表S1),因此我们选择了2000年和2020年的生态系统服务进行进一步检查,分别作为未实施和实施后的ERP状态。对2000年和2020年两个时期的生态系统服务进行的配对样本t检验结果显示,整个地区的防风固沙和蓄水量明显增加(P <0.01)。相比之下,NPP的检验结果显示总体呈下降趋势(P <0.01)。

        从2000年到2020年,青藏高原53.32%的地区风蚀防治效果有所增加(图4),增长集中在雅鲁藏布江流域的拉萨和山南,以及怒江、澜沧江和金沙江流经的昌都和甘南地区。相反,西藏中部和西部的阿里和纳曲,以及青海西北部的海西地区出现了明显减少,与2000年相比,单位面积沙尘暴防治量减少了1千克或更多。

        从2000年到2020年,青藏高原大部分地区的蓄水量增加(图4),与2000年相比,61.78%的地区水量有所增加。增长主要集中在青藏高原东部,包括四川的阿坝和甘肃的甘南。相反,在青藏高原西北边缘以及东南部的怒江和澜沧江流域,一些地区的水量与2000年相比减少了100毫米以上。

        从2000年到2020年,青藏高原51.14%的地区土壤保持能力增强(图4)。增长高度集中在30°N和36°N之间的区域以及东经85°W的多边形区域,包括西藏北部、青海南部、四川西北部,以及山南和林芝的南部地区。土壤保持力减少的区域集中在青藏高原东南部和西部边缘。

        从2000年到2020年(图4),青藏高原的NPP在总面积的43.12%的地区有所增加。在变化分布方面,增加的地区集中在高原的中部和东部,特别是在青藏高原东部的四川省的一些地区。2020年的单位NPP与2000年相比增加了50克或更多。明显减少的区域分布在青藏高原东南部的山南和林芝地区。该地区一些地方的单位NPP与2000年相比减少了100克或更多。

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图4|2000年和2020年生态系统服务的空间分布及其变化的空间分布

(2)TES的变化

        TES是一个有效的指标,能够全面反映区域生态系统服务的供给能力。青藏高原的平均TES从2000年的0.269增加到2020年的0.285(见图5)。TES显著增加的区域集中在青藏高原东部的四川省。四川省大部分地区的TES平均增加了0.3或更多,增长率超过20%。该地区服务增长的空间分布与土壤保持服务和水量服务的显著增长一致,表明该地区TES的增长主要得益于土壤保持和水量服务的改善。此外,TES增长区域广泛分布在西藏北部和青海南部,平均TES增长了0.1或更多。TES减少的区域主要位于青藏高原的西部和北部。青海北部海西地区的一些地区TES减少了0.3或更多。空间分布与显著减少的沙尘暴防治服务的区域一致,表明该地区TES的减少主要是由沙尘暴防治服务的退化引起的。

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图5|(a) 2000年和(b) 2020年生态系统服务总值(TES)的空间分布,以及(c)其变化的空间分布

5.3 植被覆盖对生态系统服务的约束效应

(1)植被覆盖对各个生态系统服务的约束效应

        实施生态恢复项目(ERPs)前后,NDVI与沙尘暴防治的约束线呈驼峰形状(图6a和b)。在ERPs实施后,NDVI的阈值从0.1-0.2提高到0.4-0.5,且约束效应显著增加。NDVI与土壤保持的约束关系呈指数特征(图6c和d),随着NDVI增加,对土壤保持的约束效应逐渐减少。ERPs实施前后,NDVI与土壤保持的约束线变化较小。NDVI与水量的整体约束线呈驼峰形状(图6e和f),ERPs实施前后的约束线不同,实施前拟合度更高,NDVI在0.4-0.5时达到阈值。NDVI与NPP的约束线呈指数特征(图6g和h),随着NDVI增加,对NPP的约束效应逐渐减少。ERPs实施后,当NDVI达到0.7时,对NPP的约束效应显著降低,NPP增长更为显著。

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图6|2000年(a, c, e, g)和2020年(b, d, f, h)NDVI与各生态系统服务之间的散点图(蓝点)、边界点(红点)和约束线(红曲线)

(2)植被覆盖对总生态系统服务的约束效应

        NDVI与总生态系统服务(TES)之间的约束线呈S形曲线(图7),即随着NDVI的增加,NDVI对TES的约束效应先增强,后减弱,再次增强。在生态恢复项目(ERPs)实施之前,当NDVI在0-0.2范围内时,NDVI的增加对TES有显著的约束效应,但在实施之后,这一过程不明显。在ERPs实施前后,当NDVI在0.2-0.8范围内时,NDVI上升对TES的约束效应减弱。在实施ERPs之前,当NDVI在0.7-0.8之间时,TES逐渐达到阈值。当NDVI超过0.8时,NDVI对TES的约束效应再次增强,TES减少。ERPs实施后,TES的阈值在NDVI为0.65-0.75之间达到。值得注意的是,与实施前相比,TES的阈值显著增加,并且在比实施前阈值更小的NDVI值时达到。

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图7|2000年(a)和2020年(b)之间NDVI与TES的散点图(蓝点)、边界点(红点)和约束线(红曲线)

06 研究讨论

6.1 生态恢复项目(ERPs)和气候变化对青藏高原(QTP)植被动态的交互影响

        青藏高原(QTP)的高山生态系统对气候变化非常敏感。研究主要关注气候变暖以及农业和畜牧业强度增加对QTP植被动态的影响。该研究发现,那曲南部、拉萨北部和日喀则的植被指数(NDVI)显著下降,一些研究将其归因于气候变暖和干燥。尽管这些地区实施了许多生态恢复项目(ERP),但由于气候趋势和高山地区植被恢复的难度,ERP效果不显著。

        对于QTP大部分地区,低温是植被的主要限制因素。在水文条件稳定的情况下,较高温度可以延长植被生长季,增强ERP效果。例如,阿里和那曲北部的NDVI显著增加,同时温度也显著上升,表明气候变暖对植被恢复有积极影响。残差趋势法显示,该地区NDVI改善的70%以上归因于ERPs,表明在适宜气候条件下,ERPs对植被恢复有显著作用。川滇东南部高原地区的ERP对植被恢复的平均贡献率也超过70%,在这些地区,温度和降水量没有显著变化,表明在水分充足和气候稳定的地方,ERPs效果显著。

        残差趋势法广泛用于区分人类活动和气候变化对植被变化的贡献。利用提取的NDVI增长区域,该研究量化了ERPs对QTP植被恢复的贡献。尽管研究结果因年份、数据来源和模型方法不同而有所差异,但一致认为气候对植被的影响存在阈值效应。温度持续上升将增加植被呼吸作用,如果水资源不足,将导致植被退化。同步增加的降水和温度将促进高山植被生长,但过度降水可能导致土壤侵蚀和养分流失,阻碍植被恢复。一些为草地和森林实施的ERPs对当地生态系统和气候变化有调节作用,能在气候条件恶化时增强生态系统稳定性,并通过更好的气候调节显著改善植被覆盖。

6.2 植被覆盖对生态系统服务限制效应的内在机制

        ERPs(生态恢复项目)的实施改变了植被的结构、数量和增长,从而改变了植被覆盖与生态系统服务之间的关系。更多的植被覆盖并不总是促进生态系统服务的增长。例如,退耕还林项目可以减少食物供应,而蒸散和植被表面保持可能限制水产出和土壤保持服务。在青藏高原(QTP),ERP导致NDVI与不同生态系统服务及其相互作用机制的关系发生变化。

        NDVI增加对土壤保持的限制效应减弱,NDVI与土壤保持之间的相关系数全年较高,表明植被恢复可减轻土壤水蚀(图6,表S2)。然而,NDVI与土壤保持的限制关系在ERP实施前后未显著变化,表明植被覆盖与土壤侵蚀之间存在阈值关系。当植被覆盖达到一定比例时,植被可以有效拦截沉积物和降雨,改善土壤性质,减少土壤可蚀性。因此,ERP的设计应根据阈值关系和客观条件调整项目范围和实施强度。

        对于防风蚀,NDVI与其呈驼峰形限制关系,2000年至2020年间NDVI的影响由正相关变为负相关(图6,表S2)。增加的植被覆盖可以降低风速并改善下垫面条件,控制土壤风蚀。研究表明,QTP的ERP有效限制了土壤风蚀,尤其当植被覆盖超过60%时,土壤风蚀得到有效控制,这与我们的发现一致。

        NDVI与水产出的相关系数逐渐减小(表S2),ERPs实施后拟合的限制线变低。尽管更高的植被覆盖改善了土壤保持和植被生产力,但也增加了水消耗和蒸散,导致水产出减少,造成土壤保持和水产出服务之间的权衡。ERP如造林和种草,最初提高了植被覆盖,但蒸散和土壤水利用导致区域干旱,限制了植被恢复。因此,水服务与NDVI之间显著的限制关系是指导ERPs实施的重要指标。

        该研究发现,NDVI与NPP(净初级生产力)具有最显著的相关性。ERPs实施后,当NDVI达到0.6时,NPP几乎不受限制。QTP的植被覆盖受气候因素影响大,NPP的估算主要基于温度、降水和NDVI。因此,NDVI和NPP显示出一致趋势而无限制关系。尽管ERP增加了碳固定和植被生产力,但达到土壤持水容量阈值后,植被增加可能导致荒漠化和植被死亡,引发土壤保持和水产出服务之间的权衡。因此,ERPs中的植被覆盖和生产力阈值需作为项目可持续管理的重点。

6.3 对可持续生态恢复项目(ERPs)的启示

        通过将严重侵蚀和沙化的土壤及一些坡耕地转为林地,实施围栏禁牧、轮牧和对过度放牧的草地进行人工补植,生态恢复项目(ERPs)在中国各地增强了碳固存、生态系统服务和居民福祉。政府计划继续投资ERPs。与黄土高原、喀斯特地貌区和北方地区的显著效益相比,青藏高原(QTP)的ERPs效果因气候变化而异,其生态系统结构、功能和服务更复杂。

        本研究利用遥感数据和生态过程的生物物理模型,从宏观尺度量化了ERPs实施后QTP的植被覆盖和生态系统服务变化。未来项目需基于宏观尺度发现的时空变异特征,在项目实施区进行持续的气象、水文、土壤和植被观测,并及时测量不同项目对高山生态系统的影响。例如,研究发现高原西南部长期实施ERPs的地区植被显著减少,许多生态系统服务退化。

        需通过更精确的多要素观测评估植被、生态系统服务和气候变化间的关系,以确定未来恢复项目的类型、模式和投资水平。对于植被恢复效果显著且生态系统服务改善的地区,应及时调整恢复项目的关键阶段,维护和持续监测对区域自然资源的限制效应,而不是盲目扩大种草、围栏或造林的面积。

6.4 局限性及未来研究

        为了评估青藏高原(QTP)生态恢复项目(ERPs)的生态效益,我们结合了现有研究中的生态系统服务选择以及ERPs的目的和具体措施,选择了四种具有代表性的生态系统服务。然而,目前这种分类和量化方法在中国的生态恢复评估中更为常用,因此难以与其他地区ERPs的国际评估结果进行比较。随着国际上广泛使用《共同国际生态系统服务分类标准》(CICES),在未来的ERPs生态效益评估中使用其分类和标准,可以促进研究结果在全国范围内的比较分析。

        其次,在具体的生态系统服务评估方法上,可以根据具体的恢复措施进行一定的改进。例如,实际土壤风蚀量可能更直接地反映出造林和围栏禁牧等恢复措施在风蚀控制方面的作用。

        最后,本研究使用了来自多个来源的遥感和统计数据,覆盖了整个QTP,但由于数据分辨率和模型偏差等问题,一些局部的显著特征可能被忽略。因此,在各个样本点进行基于实地的生态监测和评估,有助于更准确地确定不同恢复措施区域的生态效益。

07 研究结论

        自生态恢复项目(ERPs)实施以来,青藏高原(QTP)的植被覆盖整体增加。西藏西北部的草地恢复项目和青藏高原东南缘的森林恢复项目有效地提高了区域植被覆盖。在QTP的其他地区,气候变暖和干燥趋势可能影响了ERPs的恢复效果。植被恢复在QTP多个生态系统服务的改善中起到了重要作用,尤其是在高原东南部。NDVI对各种生态系统服务的限制效应和变化为未来ERPs的实施提供了参考,特别是对TES的限制效应,可以作为未来ERPs实施的阈值参考。该研究表明,QTP的NDVI应保持在0.65到0.75之间,以实现最佳的TES。对于不同的植被恢复区,高原东南部的森林恢复项目应重点监测植被覆盖与水产出和土壤保持之间的限制关系,以控制适度的造林程度。西中部地区的草地恢复项目应重点监测NPP的提高和防风蚀的效果。

08 文章引用                

文献来源:Zhongxu Zhao, Erfu Dai,Vegetation cover dynamics and its constraint effect on ecosystem services on the Qinghai-Tibet Plateau under ecological restoration projects,Journal of Environmental Manage-ment,Volume 356,2024,120535,ISSN 0301-4797,

https://doi.org/10. 1016/j.jenvman.2024.120535.

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&#x1f449;博__主&#x1f448;&#xff1a;米码收割机 &#x1f449;技__能&#x1f448;&#xff1a;C/Python语言 &#x1f449;公众号&#x1f448;&#xff1a;测试开发自动化【获取源码商业合作】 &#x1f449;荣__誉&#x1f448;&#xff1a;阿里云博客专家博主、5…

面试题:useEffect的Clean Up 什么时候触发?

​ useEffect作为做常用的Hook&#xff0c;以下三个知识点你有必要了解下~ 防止写出奇怪的代码祸害队友&#xff0c;而我不幸就是这个受害者&#xff01;&#xff01;&#xff01;&#xff01;&#xff01; useEffect的依赖项为空 useEffect的dependencyList作为一个可选参数…

Pytest框架中用例用例执行常用参数介绍

pytest 支持通过命令行参数来定制测试运行的方式。以下是一些常用的 pytest 执行参数介绍。 学习目录 -q 或 --quiet: 安静模式&#xff0c;只显示进度和摘要 -s : 选项允许在测试的输出中捕获 stdout 和 stderr。 -v : 选项会使 pytest 的输出更加详细。 -k &#xff1a;…

Git 恢复已删除的branch

六一节晚上改了点code, 做完之后commit, 然后误删了这个branch, 并且新建了branch. 那么怎样恢复已删除的branch呢&#xff1f; 网上查询一番&#xff0c;找到了答案&#xff1a; 1. git reflog 找到被删的branch中最后一笔commit, 记录它的SHA1。 怎么看SHA1是被删除的bra…

鸿蒙应用Stage模型【应用/组件级配置】

应用/组件级配置 在开发应用时&#xff0c;需要配置应用的一些标签&#xff0c;例如应用的包名、图标等标识特征的属性。本文描述了在开发应用需要配置的一些关键标签。 应用包名配置 应用需要在工程的AppScope目录下的[app.json5配置文件]中配置bundleName标签&#xff0c;…

Python PyInstaller打包方法介绍

为了将开发好的Python工具交付给其他人使用&#xff0c;除了在目标电脑部署Python编译环境以外&#xff0c;我们还可以将它打包成可执行文件&#xff0c;这样目标电脑不需要安装Python环境就可以运行。将Python程序打包成可执行文件的方法有多种&#xff0c;比如Nuitka、PyInst…

微博增强-tampermonkey脚本实现网页管理悄悄关注

不是很明白微博为什么不出个x的列表功能&#xff0c;毕竟现在信息洪流&#xff0c;有些东西只是要看要了解&#xff0c;但不希望天天在首页轰炸眼睛&#xff0c;扰乱心智。 这个tampermonkey脚本适配了pc web和手机pwa版本&#xff08;weibo.com/m.weibo.cn&#xff09;,解决了…

golang map部分原理源码个人走读-附个人理解过程图解

近期再写map的demo时出现了下面一段报错&#xff0c;于是带着疑惑去看了一下源码 目的&#xff1a;主要想知道为啥map不让并发读写 fatal error: concurrent map read and map write 一.map的数据结构 先有个印象&#xff0c;后续会详细介绍 // A header for a Go map. ty…

NDIS Filter开发-OID 请求

NDIS 定义对象标识符 (OID) 值来标识适配器参数&#xff0c;其中包括操作参数&#xff0c;例如设备特征、可配置的设置和统计信息。 Filter驱动程序可以查询或设置基础驱动程序的操作参数&#xff0c;或过滤/覆盖顶层驱动程序的 OID 请求。 NDIS 还为 NDIS 6.1 及更高版本的Fi…

Informer

I n f o r m e r Informer Informer 摘要&#xff1a; 长序列时间序列的预测 i n f o r m e r informer informer优点&#xff1a; P r o b s p a r e Probspare Probspare自关注机制&#xff0c;在时间复杂度和内存使用方面达到 O ( N l o g N ) O(NlogN) O(NlogN),在序列依…