LR1601 | 评估潮沟对滨海盐沼植被空间分布及其地上生物量的影响
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盐沼是地表过湿或季节性积水、土壤盐渍化并长有盐生植物的地段。滨海盐沼以草本植物为主,沿潮间带延伸,可忍受高盐条件和因涨潮引起的周期性淹水。盐沼植被生产力高,可为许多物种提供繁殖、觅食和越冬的场所。盐沼植被地上生物量(AGB)的估算为监测盐沼生态系统时空稳定性、生产力和地上碳储量提供了有用信息。然而,以往关于AGB的估算研究主要局限于站点水平,且通常基于单一植被类型。与野外地面调查方法相比,遥感(RS)卫星成本低、速度快、范围广,在盐沼植被结构和生物物理指标的空间估计方面更具优势。其中,UAV-LiDAR数据具有较高的时空分辨率,在滨海盐沼三维结构监测中具有很大潜力。然后目前,利用UAV-LiDAR数据估算盐沼植被AGB的研究有限。
为了确定滨海盐沼潮沟对植被群落空间分布及其生物量的影响, 来自复旦大学的研究团队在上海崇明东滩滨海湿地(121°54′-121°55′E,31°27′-31°28′N)进行了研究,主要目的为:(1)探索UAV-LiDAR数据估算盐沼植物AGB的潜力;(2)研究潮沟对盐沼植物群落空间格局及其地上C储量的影响。
作者于2019年9月基于DJI M600平台,利用LR1601-IRIS LiDAR传感器(北京理加联合科技有限公司,北京依锐思)收集UAV-LiDAR数据。于2019年9月27日和28日获取光学图像数据。于2019年10月和2020年10月收集植被样品,测量其高度和地上生物量,同时收集土壤样品,测量其土壤含水量和土壤盐分。基于盐沼植被群落所有样本,利用线性回归模型(多元线性回归,MLR)和5个机器学习回归模型,包括广义线性模型(GLM)、梯度提升机(GBM)、人工神经网络(ANN)、基于核正则化最小二乘(KRLS)和随机森林回归(RFR) 建立预测模型。通过R2和RMSE评估模型性能。
研究区和采样点位置。
结果:
滨海盐沼植被AGB实测值和预测值之间的关系。(a)MLR;(b)KRLS;(c)ANN;(d)GBM;(e)RFR;(f)GLM。
不同盐沼群落AGB的空间分布、验证和比较。(a)利用UAV-LiDAR数据和随机森林模型进行盐沼植被AGB制图。(b)不同盐沼群落AGB平均值。(c)AGB实测值和预测值的回归拟合。(d)AGB预测值的密度分布曲线。
与潮沟不同距离的盐沼AGB的比较。(a)代表整个植被群落AGB变化趋势;(b-e)分别代表PA,IC,CS和SM的AGB变化趋势。D1:0-50 m;D2:50-100 m;D3:100-150 m;D4:150-200 m。
结论
基于UAV平台收集的高分辨率图像和LiDAR数据,估算了盐沼群落的空间分布和AGB。研究表明,通过改变土壤盐分和水分条件,与潮沟的距离会对群落空间格局和盐沼植被AGB具有重要影响。研究结果证实了UAV-LiDAR数据与随机森林算法相耦合可简便有效的检测盐沼AGB。综上所述,该研究提供了一种估算盐沼地上C储量的有效方法,强调了精确估算在制定合理的科学测量进行滨海生态系统管理和保护中发挥重要作用。
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- LR1601 | 评估潮沟对滨海盐沼植被空间分布及其地上生物量的影响
盐沼是地表过湿或季节性积水、土壤盐渍化并长有盐生植物的地段。滨海盐沼以草本植物为主,沿潮间带延伸,可忍受高盐条件和因涨潮引起的周期性淹水。盐沼植被生产力高,可为许多物种提供繁殖、觅食和越冬的场所。盐沼植被地上生物量(AGB)的估算为监测盐沼生态系统时空稳定性、生产力和地上碳储量提供了有用信息。然而,以往关于AGB的估算研究主要局限于站点水平,且通常基于单一植被类型。与野外地面调查方法相比,遥感(RS)卫星成本低、速度快、范围广,在盐沼植被结构和生物物理指标的空间估计方面更具优势。其中,UAV-LiDAR数据具有较高的时空分辨率,在滨海盐沼三维结构监测中具有很大潜力。然后目前,利用UAV-LiDAR数据估算盐沼植被AGB的研究有限。
为了确定滨海盐沼潮沟对植被群落空间分布及其生物量的影响, 来自复旦大学的研究团队在上海崇明东滩滨海湿地(121°54′-121°55′E,31°27′-31°28′N)进行了研究,主要目的为:(1)探索UAV-LiDAR数据估算盐沼植物AGB的潜力;(2)研究潮沟对盐沼植物群落空间格局及其地上C储量的影响。
作者于2019年9月基于DJI M600平台,利用LR1601-IRIS LiDAR传感器(北京理加联合科技有限公司,北京依锐思)收集UAV-LiDAR数据。于2019年9月27日和28日获取光学图像数据。于2019年10月和2020年10月收集植被样品,测量其高度和地上生物量,同时收集土壤样品,测量其土壤含水量和土壤盐分。基于盐沼植被群落所有样本,利用线性回归模型(多元线性回归,MLR)和5个机器学习回归模型,包括广义线性模型(GLM)、梯度提升机(GBM)、人工神经网络(ANN)、基于核正则化最小二乘(KRLS)和随机森林回归(RFR) 建立预测模型。通过R2和RMSE评估模型性能。
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结果:
滨海盐沼植被AGB实测值和预测值之间的关系。(a)MLR;(b)KRLS;(c)ANN;(d)GBM;(e)RFR;(f)GLM。
不同盐沼群落AGB的空间分布、验证和比较。(a)利用UAV-LiDAR数据和随机森林模型进行盐沼植被AGB制图。(b)不同盐沼群落AGB平均值。(c)AGB实测值和预测值的回归拟合。(d)AGB预测值的密度分布曲线。
与潮沟不同距离的盐沼AGB的比较。(a)代表整个植被群落AGB变化趋势;(b-e)分别代表PA,IC,CS和SM的AGB变化趋势。D1:0-50 m;D2:50-100 m;D3:100-150 m;D4:150-200 m。
结论
基于UAV平台收集的高分辨率图像和LiDAR数据,估算了盐沼群落的空间分布和AGB。研究表明,通过改变土壤盐分和水分条件,与潮沟的距离会对群落空间格局和盐沼植被AGB具有重要影响。研究结果证实了UAV-LiDAR数据与随机森林算法相耦合可简便有效的检测盐沼AGB。综上所述,该研究提供了一种估算盐沼地上C储量的有效方法,强调了精确估算在制定合理的科学测量进行滨海生态系统管理和保护中发挥重要作用。
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什么是静电?
静电是非导电材料表面积聚的电荷。
静电产生的原因是什么?
摩擦是产生静电电荷的较常见方式,例如:
●用布擦干玻璃烧杯
●用一次性手套操作容量瓶
●拆开实验室容器的塑料袋
●以松散的材料填充容器(大量)
如何识别静电?
存在静电通常表现为:
●天平难以稳定
●称量值读数漂移
●无法获得可重复的称量结果
●但是在一些情况下,即使存在静电力,仍可获得稳定的读数,这导致无法或很难识别静电效应的状况。
静电的效应有哪些?
由于产生的电荷可为正极或负极,彼此相互吸引或排斥,因此报告的值可能大于或小于实际重量。
已经观察到1 - 100 mg误差(当称量小样品时误差大)
干燥粉末非常易受静电的影响,因而难以称量。
如何控制静电?
以下为关于可采用的实用解决方案的一些建议:
1. 防止静电电荷积聚
使用导电或经过处理的防静电材料,塑料与玻璃容器会快速产生电荷,因此属于非理想材料。
●操作时避免异种材料之间接触
●避免对容器进行不必要操作,尤其当佩戴防护手套时
●增加空气湿度(较佳45-60%)
●确保天平与秤盘接地
●避免穿着电绝缘鞋类
2.减少静电电荷产生的力
●使用“易巧称量件”盛放去皮容器,该工具在称量期间作为法拉第笼屏蔽样品电荷
●使用较小去皮容器
●确保样品置于秤盘ZY
●使用导电衬底
3.消除静电电荷
●使用大电压去静电装置 (内置或外置)消除样品电荷
●使用放射性源去除空气静电
不过控制静电电荷的较佳方式是首先避免产生静电电荷!
什么是自动静电检测?
StaticDetect™是一种获得的ZL的创新技术,可对出现静电电荷问题的天平用户提供帮助,梅特勒-托利多XPR天平配备此技术。它利用传感器自动检测去皮容器和/或样品上是否存在静电电荷。如果检测到静电电荷,则测量此电荷对称量结果的影响程度。如果超出用户定义的可接受限度,则会发出警告。天平终端屏幕上的图标指示是否存在静电电荷。
●这种方法不受电磁干扰,在大范围内有效。
●它可在任何实验室环境中,甚至可以在通风橱或隔离系统等具有挑战性的条件下成功运行。
●存在各种替代方法检测物体是否带有静电电荷,但是这些方法均无法评估电荷影响所报告称量值的范围。
StaticDetect™过程需要的时间长度?
将样品置于天平上并将门关闭后,静电检测周期会自动开始。由于与称量步骤同步进行静电检测,而这仅仅需要几秒钟,因此在天平稳定过程中通常不会延误获得称重结果。
如何消除静电干扰?
梅特勒-托利多有着丰富的去静电组件,可以适配微量天平、分析天平甚至精密天平。通过高压,在不影响样品的前提下,有效去除静电电荷,使得称量远离静电干扰!
好了,本期对于在称量中如何有效避免静电干扰的分享就到这里结束了。希望我们的专栏能帮助您了解更多的天平及称量相关的知识与法规。在下期的内容中,小梅会继续为大家带来干货分享,我们不见不散!
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