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    近30年來鹽城潮間帶濕地鹽沼植被物候遙感監(jiān)測(cè)

    2018-09-07 08:54:46吳亞茜肖向明陳幫乾王新新李香萍
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018年16期
    關(guān)鍵詞:鹽沼互花物候

    吳亞茜, 肖向明,2, 陳幫乾, 王新新, 李香萍

    (1.復(fù)旦大學(xué)生物多樣性和生態(tài)工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200438; 2.Department of Microbiology and Plant Biology,University of Oklahoma, Norman OK 73019 USA; 3.中國熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院橡膠研究所/農(nóng)業(yè)部儋州熱帶作物科學(xué)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)站,海南儋州 571737)

    植被物候是監(jiān)測(cè)氣候與環(huán)境季節(jié)、年際變化中最敏感的指標(biāo)之一,能隨著氣候條件改變而形成與之對(duì)應(yīng)的植物生長(zhǎng)節(jié)律[1]。多項(xiàng)研究已在森林、草原、農(nóng)田、城市、人工濕地等不同生態(tài)系統(tǒng)中探討了氣候變化對(duì)植被物候的影響,有關(guān)結(jié)果表明氣候變暖加快了植被物候進(jìn)程,使得植被春季物候期提前,秋季物候期推遲,生長(zhǎng)季延長(zhǎng)[1-3]。然而,在濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)上探討氣候變暖與植被物候關(guān)系的研究較少,且多針對(duì)單一植物。李榮平等利用1987—1993年盤錦濕地蘆葦物候數(shù)據(jù),分析蘆葦各物候期與氣候因子關(guān)系,結(jié)果表明年均溫與其展葉、開花期顯著相關(guān)[4];董艷等利用1957—2006年氣候因子監(jiān)測(cè)資料,采用氣候統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析遼河三角洲濕地蘆葦群落物候變化規(guī)律,發(fā)現(xiàn)隨著年均溫的升高,蘆葦萌發(fā)特征提前[5]。了解濱海濕地植被物候變化與氣候變暖的關(guān)系,對(duì)于保護(hù)濱海濕地、預(yù)測(cè)鑒定氣候變化有重要意義。

    作為全球重要“藍(lán)碳”儲(chǔ)存庫之一的濱海濕地,其生態(tài)系統(tǒng)上的鹽沼植被群落對(duì)此貢獻(xiàn)巨大[6]。然而,自上世紀(jì)80年代起,自然或人為因素所造成的生物入侵對(duì)鹽沼植被的傷害日益加重[7]。在中國東部沿海,以互花米草(Spartinaalterniflora)為主的入侵問題廣泛存在,并已大面積侵占本土植被群落的生長(zhǎng)區(qū)域,威脅底棲生物獲取營養(yǎng)和生存空間[8]。以丹頂鶴為首的細(xì)爪型珍稀鳥類甚至因其粗壯且鋒利的莖稈常被刺傷、割傷而根本無法在此棲息覓食,限制濕地生態(tài)系統(tǒng)自身的健康發(fā)展[9]。

    氣候變暖與生物入侵都是全球變化的重要組成部分,兩者互相關(guān)聯(lián)[10]。氣候變暖能導(dǎo)致群落中早期活躍的物種提早生長(zhǎng),晚期活躍的物種延遲生長(zhǎng),產(chǎn)生一個(gè)相對(duì)開放的生態(tài)位[11],增加其他物種入侵的可能性。而物種入侵后,能改變當(dāng)?shù)赝恋馗采w/利用類型,改變周邊小氣候環(huán)境,進(jìn)而影響溫度、降雨等氣象因子[10-11]。探究鹽沼植被物候在兩者共同干預(yù)下的響應(yīng)有助于理解濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)碳循環(huán)過程和人類-氣候-生物圈間相互作用[3,6,10]。

    傳統(tǒng)物候分析法以野外調(diào)查和溫室培養(yǎng)為主,簡(jiǎn)單易行,可定期記錄植被生長(zhǎng)情況,但易受人、財(cái)、物力限制,除非每年定期調(diào)查否則無法獲取多年物候觀測(cè)數(shù)據(jù)[11-13]。而遙感監(jiān)測(cè)法,打破傳統(tǒng)方法中只適用于較小時(shí)空尺度上的限制,省時(shí)省力,能有效獲取大尺度區(qū)域上不同年份中以生長(zhǎng)季開始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間和生長(zhǎng)季長(zhǎng)度等連續(xù)性的植被物候信息[13-14]。近年來,遙感監(jiān)測(cè)法已廣泛應(yīng)用于濱海濕地地物物候研究中。Zhao等利用中分辨率成像光譜儀(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析崇明東灘植被的光譜指數(shù)差異,結(jié)果表明增強(qiáng)型植被指數(shù)(enhanced vegetation index,EVI)更適合識(shí)別濕地植被[15];He等結(jié)合便攜式光譜儀與Landsat多光譜掃描儀(thematic mapper,TM)、Quickbird影像進(jìn)行不同植物的光譜混合分析,發(fā)現(xiàn)海三棱藨草生長(zhǎng)季長(zhǎng)度短于蘆葦與互花米草[16];Zhang等利用MODIS影像抽取EVI 2個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析不同地物特征,結(jié)果表明時(shí)間序列數(shù)據(jù)在物候分析方面具有可行性[17];Ouyang等利用光譜儀采集崇明東灘濕地上不同植物的光譜波段數(shù)據(jù),進(jìn)行指數(shù)合成,結(jié)果顯示鹽沼群落光譜特征會(huì)受其物候期的影響[18]。

    因此,本研究選用多源遙感數(shù)據(jù)源(MODIS與Landsat)下的歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)、EVI、陸地表面水分指數(shù)(land surface water index,LSWI)與修正后的歸一化水體指數(shù)(modified normalized difference water index,mNDWI)時(shí)間序列數(shù)據(jù),以鹽城濱海濕地為研究區(qū)域,分析自生物入侵以來3個(gè)不同植物類型的MODIS純像元內(nèi)植被群落各自的年際、季節(jié)遙感物候變化,并結(jié)合當(dāng)?shù)貧庀笳咎峁┑挠^測(cè)數(shù)據(jù)探討氣溫變化對(duì)鹽沼植被物候的影響。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    江蘇鹽城濱海濕地(119°27′~121°16′E,32°34′~34°28′N),位于黃渤海海域內(nèi),是全亞洲最大的淤泥質(zhì)潮間帶濕地(4.55×105hm2),海岸線全長(zhǎng)約582 km,屬于北亞熱帶、溫帶交界區(qū),海洋季風(fēng)性氣候,四季分明,年均溫在 13.7~14.8 ℃,年總降水量為900~1 070 mm[19]。植被類型以鹽沼植被為主,并沿潮間帶高程由高到低呈明顯的演替序列:蘆葦(Phragmitesaustralis)、堿蓬(Suaedasalsa)、互花米草(Spartinaalterniflora)(圖1),被海洋、生態(tài)學(xué)家普遍視作為研究潮間帶植被分布、入侵種擴(kuò)張機(jī)制的理想或模式系統(tǒng)[19-20]。

    互花米草于1984年引種于該區(qū)域,之后迅速擴(kuò)張,這改變了潮間帶植被群落組成,侵占鸻鷸類、鷺類的覓食生境,并威脅沿海環(huán)境(如阻塞通航、排洪通道等),打破潮間帶濕地上原有的生態(tài)平衡[20]。本研究依照2015、2016年8月、2017年12月與2018年1月的野外調(diào)查結(jié)果,借助Field photo公民野外照片收集手機(jī)應(yīng)用(自帶GPS信息)、谷歌地球(google earth,GE)高分辨率影像(0.6 m分辨率)以及前人研究中的分類結(jié)果[8,19-20],從3個(gè)典型植物群落中,隨機(jī)挑選植物樣點(diǎn)并依此確定對(duì)應(yīng)MODIS像元大小(500 m×500 m)的單一植被類型區(qū)域,將其作為研究對(duì)象。挑選出的蘆葦、堿蓬與互花米草的樣點(diǎn)經(jīng)緯度信息分別是(33°32′27.21″N,120°34′4.97″E),(33°31′40.51″N,120°37′37.62″E),(33°31′30.90″N,120°38′42.76″E),對(duì)應(yīng)的MODIS像元分別標(biāo)記為MODIS像元1、MODIS像元2與MODIS像元3(圖2)。

    1.2 遙感數(shù)據(jù)及處理

    1.2.1 MODIS數(shù)據(jù) MOD09A1植被指數(shù)產(chǎn)品是基于MODIS Level 1B所得的地表反射數(shù)據(jù)集,具有較高的時(shí)間分辨率(8 d),空間分辨率為500 m,可用于估算地表光譜反射率和較大區(qū)域尺度植被監(jiān)測(cè)研究中[21]。本研究選用該產(chǎn)品數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)2000—2016年間3個(gè)MODIS像元內(nèi)植被遙感物候變化。

    1.2.2 Landsat數(shù)據(jù) Landsat地表反射(surface reflectance,SR)產(chǎn)品是包含Landsat TM、增強(qiáng)專題繪圖儀(enhanced thematic mapper plus,ETM+)和陸地成像儀傳感器(operational land imager,OLI)在內(nèi)的源數(shù)據(jù)經(jīng)過輻射、幾何與地形校正后得到的數(shù)據(jù)集系列,具有較高的空間分辨率(30 m),時(shí)間分辨率為16 d[22]。本研究使用該產(chǎn)品數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)1984—2016年間3個(gè)MODIS像元內(nèi)植被遙感物候變化。Landsat數(shù)據(jù)與MODIS數(shù)據(jù)在空間尺度上對(duì)稱,每個(gè)MODIS像元內(nèi)對(duì)應(yīng)225個(gè)(15×15)Landsat亞像元,抽取所有Landsat亞像元的數(shù)據(jù)并進(jìn)行加和面積平均即可得到整個(gè)MODIS像元內(nèi)的變化情況。

    1.2.3 數(shù)據(jù)處理 借助GEE平臺(tái)完成以下3個(gè)數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié):

    (1)影像數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)定:調(diào)用MOD09A1(H28V05)和Landsat SR(119/37)數(shù)據(jù),直接讀取后,運(yùn)用CFMask算法進(jìn)行質(zhì)量標(biāo)定,無噪聲干擾的數(shù)據(jù)標(biāo)定為0并保留,掩膜去除依據(jù)噪聲類型標(biāo)定為其他值(255,1,2,3,4)的數(shù)據(jù)。其中,1984—1985年數(shù)據(jù)從美國地質(zhì)勘探局(United States Geological Survey,USGS)網(wǎng)站(http://glovis.usgs.gov)上下載,1986年之后的數(shù)據(jù)直接在GEE平臺(tái)中獲取分析。

    (2)時(shí)間序列提?。罕狙芯渴褂玫墓庾V指數(shù)分別為NDVI[21]、EVI[23]、LSWI[24]與mNDWI[25]。參照公式(1)至公式(4)分別計(jì)算提取MODIS與Landsat的光譜指數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

    (1)

    (2)

    (3)

    (4)

    式中:ρblue、ρgreen、ρred、ρnir、ρswir分別代表各傳感器的藍(lán)、綠、紅、近紅外和短波紅外波段。

    (3)植被識(shí)別:研究區(qū)內(nèi)的土地覆蓋類型有鹽沼植被群落、光灘和海域,識(shí)別植被群落只需將其與光灘、海域區(qū)別出即可。全年時(shí)間窗口下,mNDWI>0可作為判別非純水體的重要指標(biāo)[25],而在非純水體區(qū)域中NDVI<0.1可作為判定光灘的重要指標(biāo)[26]。結(jié)合地面驗(yàn)證,確認(rèn)“1.1”節(jié)中挑選出的3個(gè)MODIS像元區(qū)域在2014—2016年期間分別為純蘆葦、堿蓬與互花米草斑塊,計(jì)算MODIS與Landsat數(shù)據(jù)集下此3年間各光譜指數(shù)相同天數(shù)下的平均值(這里將Landsat數(shù)據(jù)處理成與MODIS數(shù)據(jù)相同的時(shí)間分辨率)。全年時(shí)間窗口下,鹽沼植被區(qū)域mNDWI<0(與前人開發(fā)的非純水體算法一致)且NDVI>0.15(圖3)。對(duì)應(yīng)的頻率閾值指標(biāo)計(jì)算過程如下:先對(duì)MODIS或Landsat影像進(jìn)行有效觀測(cè)值和像元的統(tǒng)計(jì),然后按公式(5)生成一個(gè)滿足條件的二值空間分布圖(0,1值);

    (5)

    式中:Pij是指觀測(cè)值中對(duì)應(yīng)第i行第j列像元的二元值;根據(jù)分類結(jié)果統(tǒng)計(jì)所有有效像元數(shù)。

    (6)

    1.3 MODIS像元內(nèi)鹽沼植被物候特征及趨勢(shì)分析

    每一個(gè)MODIS像元內(nèi)有225個(gè)Landsat亞像元。利用“1.2.3”節(jié)中的植被識(shí)別算法,當(dāng)225個(gè)亞像元全部被判定為植被時(shí),對(duì)應(yīng)的MODIS像元可被視為純植被像元,可用于植被物候研究。結(jié)合生長(zhǎng)季開始時(shí)間(start of growing season,SOS)、生長(zhǎng)季結(jié)束時(shí)間(end of growing season,EOS)、生長(zhǎng)季長(zhǎng)度(length of growing season,LOS)[2-3,12]的年際動(dòng)態(tài)和NDVImax的季節(jié)動(dòng)態(tài),觀察純像元下鹽沼植被多年物候特征,通過分段獨(dú)立線性擬合,了解并預(yù)測(cè)植被物候變化趨勢(shì),再進(jìn)行t檢驗(yàn),判定趨勢(shì)擬合效果。

    從植物生理學(xué)方面考慮,當(dāng)LSWI低于0值時(shí),植被面臨凋落或死亡;而當(dāng)LSWI高于0值時(shí),植被含有水分,存在生長(zhǎng)跡象[27]。鑒于此,鹽沼植被的SOS與EOS時(shí)間節(jié)點(diǎn)判定規(guī)則如下:(1)SOS:當(dāng)LSWI一直處于負(fù)值后突破0值并持續(xù)增長(zhǎng)為正值,該0值對(duì)應(yīng)的時(shí)刻即為生長(zhǎng)季開始時(shí)間;(2)EOS:當(dāng)LSWI一直處于正值后跌落至0值并持續(xù)降低為負(fù)值,該0值對(duì)應(yīng)的時(shí)刻即為生長(zhǎng)季結(jié)束時(shí)間。

    LOS通過公式(7)計(jì)算得到[27-28](圖4):

    EOS-SOS=LOS。

    (7)

    2 結(jié)果與分析

    2.1 鹽沼植被SOS、EOS與LOS年際變化

    3個(gè)MODIS像元變成鹽沼植被純像元的時(shí)間各異。MODIS像元1于1994年左右為鹽沼植被純像元,MODIS像元2于1997年左右為鹽沼植被純像元,MODIS像元3于2000年左右為鹽沼植被純像元。每個(gè)像元內(nèi)不同數(shù)據(jù)集下的鹽沼植被SOS年際變化有所差異,但總體波動(dòng)趨勢(shì)相似,鹽沼植被SOS都隨著年份有所提前(圖5)。3個(gè)像元內(nèi)的鹽沼植被返青期較為接近,在4月中旬至5月份期間,并在不同時(shí)間尺度下均有所提前。MODIS像元1與像元2內(nèi)鹽沼植被SOS相較像元3內(nèi)的與年份關(guān)系更加顯著(P<0.05)(圖5)。3個(gè)MODIS像元下的鹽沼植被EOS在不同數(shù)據(jù)集下顯示不同,總體趨勢(shì)是隨著年份增長(zhǎng)而有所推遲,且不同像元內(nèi)植物枯黃期結(jié)束時(shí)間不同(圖6),MODIS像元3中鹽沼植被EOS(在下一年年初)遲于像元1與像元2中的鹽沼植被EOS(在同年年末),表明MODIS像元3與像元1、像元2中植物種類不同(圖6)。3個(gè)MODIS像元下鹽沼植被的LOS在不同數(shù)據(jù)集中的總體變化趨勢(shì)一致,都隨著年份增長(zhǎng)而增長(zhǎng)。MODIS像元1、像元2中鹽沼植被LOS多年都在150~240 d范圍內(nèi),MODIS像元3中鹽沼植被LOS多年都在200~300 d范圍內(nèi)(圖7)。像元3中鹽沼植被LOS長(zhǎng)于MODIS像元1、像元2中的,并在冬季也能存活。LOS所觀察到的結(jié)果,與3個(gè)MODIS像元內(nèi)的鹽沼植被SOS隨著年份增長(zhǎng)均提前,EOS隨著年份增長(zhǎng)均滯后結(jié)果一致,同時(shí)SOS、EOS的年際變化趨勢(shì)也是造成LOS持續(xù)增長(zhǎng)的原因。

    2.2 MODIS像元內(nèi)NDVImax多年季節(jié)變化

    為進(jìn)一步分析不同MODIS像元內(nèi)鹽沼植被物候間的差異,并避免受水分因子的干擾,選用NDVImax判定各MODIS像元成為純植被像元的時(shí)間以及分析成為純植被像元后,各像元內(nèi)植被的四季變化。LandsatNDVImax數(shù)據(jù)集顯示(圖8),像元1中植被NDVImax自20世紀(jì)80年代初期不斷增長(zhǎng),到1994年左右趨于穩(wěn)定,像元1變?yōu)榧冎脖幌裨T诩冎脖幌裨?內(nèi),春季(3—5月),NDVImax在0.2~0.4,鹽沼植被已開始生長(zhǎng);夏季(6—8月),NDVImax在0.3~0.5,生長(zhǎng)旺盛;秋季(9—11月),NDVImax維持在0.5左右,生長(zhǎng)減緩,進(jìn)入衰敗期;冬季(12月至次年2月),NDVImax低于0.15,植被已死亡。MODIS像元2中NDVImax數(shù)值至1997年左右無明顯波動(dòng),像元2成為純植被像元。春季,NDVImax在0.1~0.3,植被初有生長(zhǎng)跡象;夏季,NDVImax在0.3~0.4,生長(zhǎng)繼續(xù);秋季,NDVImax維持在 0.5 左右,生長(zhǎng)減緩;冬季,NDVImax降至0.15以下,植被死亡。MODIS像元3成為純植被像元的時(shí)間晚于其他像元(1998年左右)。春季,NDVImax不超過0.3,植被緩慢生長(zhǎng);夏季,NDVImax在0.4~0.6,迅猛生長(zhǎng);秋季,NDVImax高達(dá)0.7,生命力旺盛;冬季,NDVImax在0.15以上,生長(zhǎng)未停滯(圖8)。MODIS數(shù)據(jù)集內(nèi)NDVImax變化規(guī)律與Landsat數(shù)據(jù)集內(nèi)一致,但數(shù)值要普遍高于在Landsat內(nèi)的??傮w上,3個(gè)MODIS像元內(nèi)的植被生物量差異明顯,可推測(cè)各像元內(nèi)鹽沼植被類別不同。像元3內(nèi)的鹽沼植被與像元1、2中的相比,其生物量最大,且在冬季仍能生長(zhǎng)。結(jié)合圖3,MODIS純像元1、2、3(2014—2016年)內(nèi)植物種類及物候特征(依次為蘆葦、堿蓬與互花米草),圖8中NDVImax的變化規(guī)律與圖3結(jié)果契合,可推測(cè)MODIS像元1、2、3變?yōu)榧兿裨?,?duì)應(yīng)植物分別為蘆葦、堿蓬與互花米草。

    2.3 MODIS像元內(nèi)鹽沼植被物候年際差異原因

    鹽城地區(qū)1984—2016年期間,平均最低氣溫、平均最高氣溫、平均氣溫均持續(xù)增長(zhǎng),且都與年份極顯著相關(guān)(P<0.001)。鹽城地區(qū)春季平均最低氣溫以0.05 ℃/年速率增加,冬季平均最低氣溫以0.03 ℃/年速率增加;春季平均最高氣溫以0.07 ℃/年速率增加,冬季平均最高氣溫以 0.02 ℃/年速率增加;春季平均氣溫以0.07 ℃/年速率增加,冬季平均氣溫以0.02 ℃/年速率增加。整體上,鹽城地區(qū)受全球變暖的影響,春季與冬季的溫度持續(xù)上升,春季溫度上升速率高于冬季的,春季平均氣溫在10~14 ℃,冬季平均氣溫在0~4 ℃。截至2016年,鹽城地區(qū)春季平均溫度約上升1.98 ℃,冬季平均溫度約上升0.66 ℃(圖9)。一年四季中春天提早進(jìn)入,冬季推遲出現(xiàn),植物為適應(yīng)大環(huán)境變化,自身機(jī)理和物候期也發(fā)生改變。氣候變暖是改變植被物候期的原因之一。

    3 討論

    3.1 鹽沼植物間的物候差異

    本研究所涉及到的3種鹽沼植物,蘆葦和堿蓬屬于本土植物,互花米草為外來入侵種。研究表明,互花米草群落雖相較于蘆葦群落SOS(4月中旬)要晚,在5月中上旬,但其在冬季仍能生長(zhǎng),而堿蓬和蘆葦群落則在秋末已經(jīng)枯萎或死亡,使得互花米草群落的LOS(250~300 d)比其余2種植物群落LOS(150~240 d)長(zhǎng)2個(gè)月左右,是互花米草特有的遙感物候特征,可用于開發(fā)自動(dòng)識(shí)別算法的理論依據(jù)。

    3.2 不同衛(wèi)星數(shù)據(jù)源監(jiān)測(cè)植被物候差異

    在本研究中,采用多源影像數(shù)據(jù)(MODIS與Landsat)進(jìn)行遙感物候監(jiān)測(cè),兩者顯示出有差異的植被物候特征。對(duì)比兩者共有的時(shí)間段(2000—2016年)內(nèi)各類植物物候數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),由于Landsat影像時(shí)間分辨率較低且受云覆蓋、氣溶膠等影響較大使得該數(shù)據(jù)集受噪聲干擾大[17],捕捉到的物候信息比MODIS數(shù)據(jù)集中的少,并在該時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)跳躍性較大,部分年份數(shù)據(jù)缺失還無法填補(bǔ)。MODIS數(shù)據(jù)時(shí)間跨度短,空間分辨率低,適用于較大區(qū)域尺度上的植被監(jiān)測(cè),而Landsat數(shù)據(jù)時(shí)間跨度長(zhǎng),空間分辨率高,適用于小尺度區(qū)域上的物候研究[17-18]。兩者相互結(jié)合,互補(bǔ)參考,在描述植被遙感物候特征研究中更加合理可行。

    4 結(jié)論

    本研究基于遙感物候?qū)W理論,利用GEE提取MOD09A1與Landsat TM、ETM+、OLI各數(shù)據(jù)源的時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析了鹽城潮間帶濕地上不同MODIS像元內(nèi)不同類別鹽沼植物多年物候特征及變化。結(jié)果表明,在MODIS與Landsat數(shù)據(jù)集中,3個(gè)MODIS像元內(nèi)的鹽沼植被隨著年份向后推移SOS均有所提前,EOS均有所滯后,LOS在該時(shí)間段變長(zhǎng)。其中,氣候變暖是導(dǎo)致該物候變化現(xiàn)象的原因之一。相較于傳統(tǒng)的遙感物候監(jiān)測(cè)方法,由云計(jì)算平臺(tái)直接提取多源多年時(shí)間序列數(shù)據(jù)方法應(yīng)用在植被物候的觀測(cè)與識(shí)別上更加高效準(zhǔn)確。本研究結(jié)果在基于物候特征的鹽沼植被識(shí)別算法開發(fā)、互花米草的入侵過程、自然資源保護(hù)及濕地生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展等方面研究中具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

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