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气候变化对多针茅竞争分布预测与影响分析: 2016年; 在1981-2000年间我国东北地区主要针茅物种的分布区调查数据,以及分布区气候数据基础上,结合针茅类生物学与生态学特征,提取影响针茅物种的12个气候因子指标。引入Gauss竞争原理及统计分析方法,建立起针茅分布竞争的随机预测数学模型,并给出相应算法。获得了2041-2050和2091-2100年针茅的最适应、次适应和可适应竞争分布区域预测图。分析表明:气候变化和种间竞争是影响贝加尔针茅、小针茅和短花针茅的中期竞争分布预测主要原因,而种间竞争是影响大针茅和克氏针茅的中期竞争分布预测的最重要原因;气候变化是影响5种针茅长期竞争分布预测的最重要原因。; 唐旭清李建林; 关键词：针茅物种竞争物种分布仿真

丹顶鹤繁殖地气候数据特征的聚类分析被引量：2: 2014年; 以1981—1990年我国东北地区繁殖的候鸟野生丹顶鹤为例，调查其繁殖地分布区域内的月平均气温、月平均最高温度、月平均最低温度、月平均降水和月平均净辐射五个气候因子数据的基础上，采用分区间统计及基于归一化距离的分层聚类和聚类融合等理论和方法进行相关气候数据的特征分析，获得丹顶鹤在东北繁殖地的最适宜栖息时间为5～9月份。这一结果与东北地区丹顶鹤的生物学和生态学特征相吻合。与以往文献中用于物种分布预测的气候因子提取方法不同的是，该方法完全依赖于预测物种在调查分布区内的气候数据，通过数据挖掘与数据处理而获得，而不是通过预测物种的生物学与生态学特征及其在分布区内的气候因子相关性分析得到。这一研究方法具有一般性，将为未来气候变化对候鸟在东北地区栖息地的影响的研究提供基础。; 彭丽潭晏寒冰唐旭清; 关键词：丹顶鹤气候因子分层聚类聚类融合

全球气候变化下东北地区针茅的分布预测被引量：2: 2015年; 在分析1981—1990年间我国东北地区大针茅(Stipa grandis)、克氏针茅(Stipa krylovii)、贝加尔针茅(Stipa baicalensis)、小针茅(Stipa klemenzii)和短花针茅(Stipa breviflora)5种针茅的分布数据和相应的物种分布区气候数据,以及2041—2050年的气候预测数据的基础上,采用数据统计处理与分析的方法,提出了针茅分布关于气候因子的随机预测模型。在Ar GIS9.3界面下,应用Matlab进行程序设计与运行,获得了2041—2050年间5种针茅的最适分布区、次适分布区和可适分布区的预测图。进一步从5种针茅的3种适应分布区域预测图的动态分析表明:除短花针茅外,它们的分布区域都有向北漂移现象,且大针茅和贝加尔针茅都向东北方向漂移;克氏针茅和小针茅既有向东北方向,也有向西北方向漂移;而短花针茅的最适应分布区域、次适应分布区域和可适应分布区域比较稳定,仍在原分布区内。同时大针茅和贝加尔针茅的最适分布区、次适分布区和可适应分布区域预测图之间都有很多重叠部分,这也反映了这两种针茅具有相近或相似的生态位。; 李建林唐旭清; 关键词：气候因子针茅数据统计

基于气候变化的东北地区森林树种分布预测建模与影响分析被引量：11: 2014年; 以我国东北地区森林树种兴安落叶松、白桦和红皮云杉1981—1990年分布区域内气候数据为基础,运用基于模糊邻近关系的分层聚类和信息融合的理论与方法,获取影响3个树种的气候因子指标。进而建立树种分布预测的随机预测数学模型,进行相应的算法研究。在ArGIS 9.3界面下,利用MATLAB进行程序设计与运行,获得3个树种在2041—2050年的最适应、次适应和可适应分布区域预测图。进一步分析表明:气候变化使得我国东北地区兴安落叶松、白桦和红皮云杉的分布向北漂移,且兴安落叶松和白桦向西北方向漂移,而红皮云杉向东北方向漂移。同时气候变化是影响3个树种分布预测的主要因素。; 晏寒冰彭丽潭唐旭清; 关键词：森林树种气候因子分层聚类信息融合

东北地区主要森林物种的分布区气候数据分析被引量：2: 2016年; 在1981-1990年我国东北地区的主要森林物种兴安落叶松、白桦和红皮云杉的调查分布区域内气候数据的基础上,采用分区间统计及基于模糊邻近关系的分层聚类和聚类融合等理论和方法进行相关气候数据的特征分析,获得如下结论:这三个森林物种的生长期为5-9月份,而1-4月份与10-12月份为非生长期.这与这三个物种的生物学和生态学特征相吻合.与以往文献中用于物种分布预测的气候因子提取方法不同的是本文采用的方法完全依赖于预测物种在调查分布区内的气候数据,通过数据挖掘与数据处理而获得,而不是通过预测物种的生物学与生态学特征及其在分布区内的气候因子相关性分析得到.研究结论将为未来气候变化对东北地区森林物种分布预测影响的研究提供基础.; 晏寒冰吴军李建林唐旭清; 关键词：气候因子分层聚类聚类融合

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国家环境保护公益性行业科研专项(200909070)