CN107014754B - 菰生物量控制及测定方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于生态保护领域，提供一种菰生物量控制方法。具体控制方法是在菰分蘖时调节菰生长环境水深或水位，即在每年3‑4月控制水深至少为1m，优选的是在3月初控制水深至少为1.5m，同时还包括在菰分蘖数开始下降及地上生物量开始衰败的时候进行生物量刈割辅助控制。其中，菰生物量与水深或水位关系符合GAM模型。本申请根据菰生长习性，在每年3‑4月份通过生长环境水位控制菰的生物量，解除了传统物理方法清除工作量巨大，除草剂破坏生态环境问题。

Description

菰生物量控制及测定方法

技术领域

本发明属于生态保护领域，涉及一种菰生物量控制方法。

背景技术

菰(Zizania latifolia)又名茭白笋、菰将草等，是禾本科多年生宿根水生草本植物，根际有白色匍匐茎，春天萌生新株，共20种。一般分布于中国东南部，每年春季(三月至五月)生长，具有分蘖密度高、萌发及光合作用较早，对地下生物量依赖程度低等特点，是湿地生态系统中重要的挺水植物之一。适量的挺水植物在湿地系统中发挥着重要的生态功能，可以防止湖岸带受到侵蚀，吸收营养物质，为一些鱼类、水鸟提供庇护场所、食物以及栖息地。然而，过量菰的扩张，不仅可以导致湿地系统生物多样性及生态服务功能丧失；也会影响渔业养殖操作，造成养殖效率低下，养殖成本升高。

菰生物量控制方法对生态系统功能维持和渔业养殖具有重要的意义。传统菰生物量控制方法是采用人工去除地上植被或者喷洒农药的方法。一般湿地、渔业养殖场出现菰泛滥现象往往生物量巨大，同时残存根茎均有再生能力，很难用传统方法对菰生物进行合理控制。除草剂虽然能有效控制菰的分布，但除草剂会造成生物富集作用，对湿地系统和渔业养殖均会产生不利影响。寻找到一种方便、有效的办法对菰生物量进行控制，对维持湿地生态系统平衡，保证渔业养殖正常进行具有重要的作用。同时，菰生物量的及时测定对菰生物量的控制具有重要作用，早期一般采用人工实地测定，但具有获得速度慢、限制多、不能及时反应生物量等多种缺点。因此，在大范围测定过程中遥感技术逐渐被广泛应用，选择一种高分辨率、准确性的遥感技术成为菰生物量控制的关键之一。

发明内容

本发明的目的是提供一种有效菰生物量控制方法，解决了传统方法难以有效控制菰的生物量，从而对湿地生态系统和渔业养殖造成损失等问题。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明提供一种菰生物量控制方法，该方法在菰分蘖时，通过调节菰生长环境水深或水位，控制菰生物量。

本申请根据长江中下游菰生长周期确定菰分蘖时期为每年的3-4月。

上述菰生物量控制方法，其具体调节方法为：3月初闭闸蓄水，水深至少为1m。

上述菰生物量控制方法，具体调节方法为：3月初闭闸蓄水，水深至少为1.5m。

上述菰生物量控制方法，所述菰生物量控制地点为武昌湖；调节方法是3月初闭闸蓄水，水位至少为11.6m。

上述菰生物量控制方法，调节方法是3月初闭闸蓄水，水位至少为12m。

上述菰生物量控制方法所述菰生长环境水深或水位与所述菰生物量之间具体关系符合GAM模型，其中，菰生长环境水深或水位之间的关系可以看成G(log(area))＝β₀+f₁(Year)+f₂(Spring_w1)。G()为连接函数，β₀为常数项，f_n为平滑函数，log(area)为菰生物量取对数，Year为年份，Spring_w1为春季水位。菰生长环境水深是0.5-3米。

上述菰生物量控制方法，所述GAM模型中，菰生物量由菰扩张面积和菰分布面积表示，具体菰生物量与水位关系为，每年3-4月，平均水位达到11.6m时，即水深为1m，菰种群的扩张面积或速率为0；当水位达到12m时，即水深为1.5m，菰种群的分布开始下降。

上述菰生物量控制方法，所述控制方法还包括在菰分蘖数开始下降及地上生物量开始衰败的时候进行生物量刈割辅助控制。

经过监测，在长江中下游，菰分蘖数开始下降一般为六、七月；菰地上生物量开始衰败的时候一般为九月、十月；所述生物量刈割是指通过人工或者机械方法去除菰地表以上的全部或部分生物量。

其中，去除菰地表以上生物量的多少，根据菰控制的需要而定，当要完全去除菰时，需要将地上菰生物量全部去除，当需要留有一定菰生物量，菰生物量去除量与留存菰生物量存反比。

本发明还提供一种菰生物量测定方法，所述菰生物量的测定方法为：7-9月份生长期期间，选择选择空间分辨率为60m的美国陆地卫星的多光谱扫描仪MSS、空间分辨率30m的主题成像仪TM和改进型主题成像仪ETM+表征菰生长情况，其中，保证所有影像云盖不超过30％。

本发明具有如下优点：

1、本申请根据菰生长习性，在每年3-4月份通过生长环境水位控制菰的生物量，解除了传统物理方法清除工作量巨大，除草剂破坏生态环境问题。经过测定，连续3年控制水深在3-4月和7-9月控制水深在1m以上，菰扩张面积接近于0，菰分布面积均从70％以上下降到30％以下。

2、本申请选择合理分辨率影像表征菰生长情况，根据菰生长周期，选择7-9月份进行影像表征，保证了影像云盖面积要求，满足对菰生长情况进行及时监控。通过监督支持向量机对湿地系统植物进行影像处理从而分类，确保特异性针对菰进行生物量表征，提高了菰生物量控制准确性。

3.本申请通过影响表征和实地调查，在大量数据基础上，通过选择合理数据模型，确定影响菰生物量的主要因素，确定了在菰开始进入分蘖阶段进行水位控制以减弱菰地上部分光合作用，切断菰萌芽时对地上部分能量需求，达到控制菰生物量的目的。同时，合理选择菰分蘖数量开始下降的6-7月和地上生物量开始衰败的9-10月，进行生物刈割辅助控制菰生物量，既有效协助水位控制了菰生物量，也减少了在菰繁茂时期对菰刈割、衰败时期对菰根茎铲除巨大人力、物力投入，经过测定连续3年进行水位控制和生物刈割辅助控制后菰分布面积从87％下降到4％。

附图说明

图1武昌湖从1975年到2015年不同水位变化下菰生物量的影像表征

其中，a图是武昌湖下湖菰面积年度变化，b图是武昌湖上湖菰面积年度变化

图2菰生物量随时间和水位变化的关系模型

其中，a图是菰面积在年度变化曲线关系；b图是菰面积随平均春季水位变化曲线关系

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明。

实施例1：

(1)影像选择

选择位于的武昌湖(30°17’N，116°44’E)进行菰生物量控制监测和实验。由于菰是多年生草本植物，在影响处理选择上，必须要能进行长时间序列测定，性能稳定，同时综合考虑成本和显示分辨率，本申请选择空间分辨率60m的美国陆地卫星的多光谱扫描仪MSS、空间分辨率30m的主题成像仪TM和改进型主题成像仪ETM+。根据前期实地调查和菰生长习性，确定7月-9月是菰生物量一年最大时期，由此选择7-9月份影像表征菰的生长情况。选择影像云盖面积不超过30％，为使得达到最佳的影像质量，影像云盖面积最佳小于10％。同时，保证时间序列连续性，最终选择10景MSS影像、15景TM影像以及8景ETM+影像。

(2)影像处理及表征

以改进型太阳天顶角余弦校正(COST)对水体上方的大气效果进行校正，以二阶多项式算法对影像进行几何校正，以三次卷积进行重采样校正，以上校正误差均不超过0.5个像元。

从每景影像中手动选择训练数据，采用支持向量机进行非参数统计学习算法SVMs达到每个像元分类的目的对武昌湖边界水体与浮叶/挺水植物进行分类，赋予边界范围每个像元“水域”或者“植物”类别。

作为参照，2008年12月8日和2009年3月9日，用两景美国高分辨率商业卫星IKONOS影像覆盖武昌湖，在两景IKONOS影像中随机采集200个样点，通过目视解译提取这些样点是水域还是植物。之后，获取2008年12月10日的TM影像及2009年3月8日的ETM+影像，根据上述SVMs方法对影像进行分类。最终，TM和ETM+的分类精度分别为92.5％和90.5％(见表1)。说明我们的分类方法足够满足我们研究的需求。(见表1)

表1 2008年12月10日TM及2009年3月8日ETM+影像分类精度矩阵

(3)水体营养水平度量

选择与叶绿素a含量具有相关性的荧光基线高度(FLH)作为水体营养水平的度量。FLH计算公式如下：

FLH＝Lλ2-(Lλ1+(Lλ3-L_λ1)(λ2-λ1)/(λ3-λ1)

其中，L为COST校正后的辐射值；对于MSS影像来说，λ1＝650nm，λ2＝750nm，λ3＝950nm；对于TM及EM+影像来说，λ1＝660nm，λ2＝830nm，λ3＝1650nm。根据中国湖泊科学数据共享平台(http://www.lakesci.csdb.cn)提供的2008年安徽湖群的水质监测数据，建立了FLH与叶绿素a含量的经验方程(R²＝0.61，P＜＜0.01，n＝40)。在SVMs分类后，根据上述公式计算水域FLH平均值。

沉水植物在生长季节(四月至十月)会在水面附近形成茂密的冠层。由于FLH对叶绿素a较为敏感，因此可能会受到沉水植物的影响。根据2011年野外调查，用t检验比较无植物水域与沉水植物水域的FLH均值之间的差异。结果显示，无植物水域与沉水植物水域的FLH均值间存在显著差异(P＜0.05，无植物水域n＝85，沉水植物水域n＝23)。但不会产生决定性影像的结论是什么：无植物水域与沉水植物水域的FLH均值分别为-7.41与-6.03，与FLH均值的年际间变化(-21.17～-9.52)相比微不足道。研究显示，武昌湖上下湖营养水平不存在显著差异。因此，营养水平的变化不是决定菰分布变化的主要因素，营养水平的FLH变量并不在最优模型中。

(4)数据分析

从水文局获取1975-2012年逐日水位数据，根据以下标准对数据进行筛选：1)先选出水位超过平均最高水位的年份数据；2)若数据获取时间比最高水位出现的日期晚，则去除。据此，在分析前，移除1977、1980、1983、1995、1996、1998、1999、2010年数据。以逐日水位数据为基础，按照季节(九月至十一月为秋季、十二月至二月为冬季、三月至五月为春季、六月至八月为夏季)计算平均水位值。

根据菰扩张特点和菰生长特性，选择GAM模型分析菰在下湖扩张的面积与年份、不同季节的水位值以及营养水平之间的关系。首先，将菰的面积进行对数转换。其次，选择GAM模型平滑项：年份、上一年秋季和冬季的水位、春季和夏季的水位、FLH，每个平滑项分配4个自由度；用三次回归样条平滑法作为平滑函数；用基于AICc的模型选择(ΔAICc＜2)生成最优模型。最后，计算每个变量VIF，若所有值均小于4，说明不存在多重共线性。上述分析过程均在R中进行，用到的分析包括mgcv及MuMIn。

(3)结果

根据影像处理结果，获得1975-2012年武昌湖上湖及下湖菰分布面积变化。1975年夏季，菰的面积为12.5km²，仅分布在下湖的东部。之后，菰开始逐渐扩张，21世纪初，菰占据了下湖绝大部分水域。在下湖，菰覆盖的最小面积为1992年的9.68km²，最大面积为2001年的49.17km²。如图1所示。根据模型的AICc及ΔAICc值，最优的模型包括了年份(估计自由度edf＝2.902，P＜＜0.01)及春季的水位(估计自由度edf＝2.091，P＜0.01)。该模型解释了经对数转化菰面积变化的93.7％，年份和水位是菰面积变化的主要原因，即菰面积基本随年份呈增加趋势，随春季水位呈减少趋势。

遥感影像显示，如图2所示，纵轴可理解为面积变化，面积变化大于0即为增加，反之为减少，虚线为误差；从图中可大致看出，考虑误差时，当水位在11.6m时，面积变化为0；12m时，面积显著减少。菰的面积存在较大的年际间差异，扩张过程随时间呈现非线性关系。GAM模型显示，菰的面积随春季水位的增加而下降，即若春季水位保持在较高的水位，菰的生长会受到限制。

实施例2

2013-2015年，分别选择位于武昌湖西北角A湖(30°17′N，116°35′E)、武昌湖西南角B湖(30°14′N，116°38′E)和东南角C湖(30°15′N，116°50′E)的三个小湖进行菰生物量测试。由于三个小湖面积均不超过5亩且相对于武昌湖水域独立，因此，三个小湖适宜进行菰生物量控制验证试验。每年在菰分蘖开始通过水位或者水位与生物量刈割相结合进行菰生物量控制。具体控制方法如表2、3所示。经过三年验证，其中，在湖水深度达到1m时，三个小湖菰扩张面积均接近于0，在连续三年水位维持1.4m时，三个小湖菰分布面积均从2013年的65％以上下降至30％以下，其中，C湖由于配合人工机械切割，菰的分布面积下降到5％以下。

表2 在水位控制下菰扩张面积变化情况(％)

表3 在水位控制下菰分布面积变化情况(％)

可以知道，上述实施例仅为了说明发明原理而采用的示例性实施方式，然而本发明不仅限于此，本领域技术人员在不脱离本发明实质情况下，可以做出各种改进和变更，这些改进和变更也属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种菰生物量控制方法，其特征在于：所述菰生物量控制地点为武昌湖；在菰开始分蘖时即3月初闭闸蓄水，水深至少为1.5m；在菰分蘖数开始下降及地上生物量开始衰败的时候即6-7月和9-10月份进行生物量刈割辅助控制；所述菰生长环境水深或水位与所述菰生物量之间具体关系符合GAM模型， G(log(area))=β₀+f₁(Year)+f₂(Spring_wl)；G()为连接函数，β₀为常数项，f_n为平滑函数，log(area)为菰生物量取对数，Year为年份，Spring_wl为春季水位，菰生长环境水深是0.5-3米。

2.权利要求1所述的菰生物量控制方法，其特征在于：调节方法是3月初闭闸蓄水，水位至少为11.6m。

3.权利要求2所述的菰生物量控制方法，其特征在于：调节方法是3月初闭闸蓄水，水位至少为12m。

4.权利要求3所述的菰生物量控制方法，其特征在于：所述GAM模型中，菰生物量由菰扩张面积和菰分布面积表示，具体菰生物量与水位关系为，每年3-4月，平均水位达到11.6m时，菰种群的扩张面积或速率为0；当水位达到12m时，菰种群的分布开始下降。