祁连山北坡天然草地地上生物量及其与土壤水分关系的比较研究

祁连山北坡天然草地植被以高寒草原、山地草甸、山地草甸草原、山地草原和山地荒漠草原等类型为主,对这5种天然草地地上生物量观测结果显示,地上生物量在5类草地植物群落间差异显著(P＜0.05),其季节动态规律均表现为单峰型,在8月下旬达生物量峰值。5种草地类型地上生物量以山地草甸(100.24 g/m²)最高,其他依次为山地草甸草原(71.24 g/m²)、山地草原(70.20 g/m²)、高寒草原(52.40 g/m²)和山地荒漠草原(20.44 g/m²);用Logistic方程模拟的地上生物量增长曲线表明5类草地群落地上生物量均未达到其环境最大容纳量。不同草地类型地上生物量与降水量、土壤平均含水量的累加值均呈正相关关系。在各种类型草地中,不同土层含水量对地上生物量的影响均不同,根系主要分布层内的含水量与地上生物量显著相关(P＜0.05)。     

河北省草地资源分布及植被特征动态

根据河北省2005-2007年草地地面调查,结合1979-1984年河北省草地调查资料,确定了河北省草地类型、面积、分布及物种组成特征,并对河北省草地盖度、高度和产草量年际变化动态进行了监测研究。结果表明,1)草地类型、面积及分布:河北省有温性草甸草原、温性草原、暖性灌草丛、暖性草丛、山地草甸草原、低地草甸、沼泽草地等7个草地类型;草地分布分为坝上高原区、山地丘陵区草地及滨海平原区;2)草地产量(干草):暖性灌草丛(5 133.35 kg/hm²)＞暖性草丛(4 182.22 kg/hm²)＞山地草甸(坝上高原区)(3 268.35 kg/hm²)＞温性草甸草原(2 665.94 kg/hm²)＞山地草甸(山地丘陵区)(2 111.55 kg/hm²)＞低地草甸(1 872.44 kg/hm²)＞温性草原(1 103.29 kg/hm²),暖性灌草丛产量最高,温性草原产量最低。3)草地植被盖度:山地草甸(坝上高原区)(93.97%)＞山地草甸(山地丘陵区)(82.60%)＞低地草甸(82.26%)＞暖性灌草丛(79.70%)＞暖性草丛(76.91%)＞温性草甸草原(71.59%)＞温性草原(57.63%),山地草甸的植被盖度最大,温性草原的植被盖度最小。4)草地植被高度:暖性草丛(49.25 cm)＞暖性灌草丛(34.18 cm)＞山地草甸(坝上高原区)(28.88 cm)＞温性草甸(26.22 cm)＞山地草甸(山地丘陵区)(21.98 cm)＞温性草原(19.77 cm)＞低地草甸(18.77 cm),暖性草丛草地植被高度最高,低地草甸草地植被高度最低。5)草地植被动态:2006年草地植被基本以正向波动为主,2005和2007年基本以负向波动为主,其中2007年植被负向波动率大于2005年植被负向波动率。按草地类型,暖性草丛类草地年际波动幅度最大,温性草原草地次之,温性草甸草地的年际波动幅度最小,其他类草地年际波动幅度介于暖性草丛类草地、温性草原类草地与低地草甸类草地之间。     

陕西省天然草地生物量空间分布格局及其影响因素

草地生态系统是全球陆地生态系统的重要组成部分,在全球碳循环中扮演着重要角色。以陕西省天然草地为研究对象,基于57个调查样地的地上、地下和凋落物生物量资料,分析不同植被类型草地生物量的空间分布特征及其影响因素,并揭示其之间的相互关系,为我国草地生态系统碳汇研究提供基础数据。结果表明:7种草地类型(暖性草丛类、暖性灌草丛类、温性山地草甸类、温性草甸草原、温性草原、温性荒漠草原类和低地盐化草甸类)的各部分生物量存在显著差异(P<0.05),其地上生物量分别为:238.3,293.6,157.0,350.5,156.9,99.9和144.6 g·m^-2,地下生物量分别为:670.2,560.5,726.3,1072.5,719.5,1156.7和775.0 g·m^-2,凋落物生物量分别为:332.2,294.0,328.5,271.4,107.4,97.2和155.7 g·m^-2;但是其群落总生物量差异不显著,分别为:1353.9,1240.8,1405.3,1501.0,983.8,1148.1和1075.3 g·m^-2。地下生物量均大于地上生物量和凋落物生物量,其分配比例介于38.8%~77.4%之间;地上生物量和凋落物生物量随海拔高度增加而极显著减少(P<0.01);地上生物量随生长期降雨量增加而极显著增加(P<0.01),随年均温增加而减少(P>0.05);地下生物量对降雨和温度的响应均不显著。因此,降水是陕西省天然草地生态系统地上生物量最主要的限制因子,且主要受生长期水分供给的制约,温度尚不是主要限制因子。     

肃南裕固族自治县草原资源调查

通过应用3S技术一体化与固定样地、路线调查相结合,对肃南县天然草原资源进行了调查,确定了肃南县草地类型、面积、分布及物种组成,并对草地盖度、高度和产草量进行了监测研究。结果表明,1)肃南县有天然草原1778729hm²,划分为9个类,18个亚类,24个组,29个型。2)肃南县没有一、二、三、四级草原;五级草原为高寒灌丛草甸1类,草原总面积424614hm²,占全县草原总面积的23.87%,每hm²鲜草产量达到3685kg;六级草原为高寒草甸、温性草原、温性草原化荒漠、温性草甸草原、高寒草原5类,草原总面积883145hm²,占全县草原总面积的49.65%,每hm²鲜草产量分别达到2577,2565,2508,1880和1820kg;七级草原为温性荒漠、温性荒漠化草原和低平地草甸3类,草原总面积470966hm²,只占全县草原总面积的26.47%,每hm²鲜草产量分别达到900,1167和1137kg;3)肃南县天然草原年总产鲜草426054.43万kg,折合干草146061.63万kg;天然草原理论载畜量为106.41万个羊单位,目前全县各类牲畜折合羊单位102万个,基本处于饱和;4)祁连山地具有丰富而珍贵的动植物资源,通过对采集的986份749种植物标本的鉴定分析,菊科植物占16%,禾本科植物占14%,豆科植物占8%,莎草科植物占6%,毛莨科占6%,蔷薇科占5%,十字花科占3%,藜科植物占3%,百合科占3%,其他植物占36%;祁连山地有野生动物28目63科286种,其中,鱼纲1目2科4种,爬行纲2目3科5种,两栖纲1目2科2种,鸟纲17目39科206种,哺乳纲7目17科69种,其中,国家一级保护野生动物9种,国家二级保护动物39种。     

基于STARFM的草地地上生物量遥感估测研究——以甘肃省夏河县桑科草原为例

遥感数据具有实时、动态、大范围等特点,在草地资源监测与管理研究中获得了广泛应用。然而,单一的遥感植被指数无法同时满足草地地上生物量观测中时空分辨率的需求。因此,本研究基于时间序列Landsat NDVI和MODIS NDVI数据,结合时空融合算法（spatial and temporal adaptive reflectance fusion model, STARFM）,生成了2000-2016年高时空分辨率的植被指数数据集（NDVI_STARFM,时间分辨率为16 d,空间分辨率为30 m）,并基于2013-2016年地面实测草地地上生物量数据,构建了夏河县桑科草原高寒草地地上生物量遥感反演模型,分析了2000-2016年研究区草地地上生物量生长状况和变化趋势。结果表明：1）基于NDVI_STARFM的最优估测模型为乘幂模型,其R²为0.58,均方根误差（root mean square error, RMSE）为795.62 kg·hm^-2,模型的表现能力次于Landsat NDVI最优估测模型（R²=0.76,RMSE=634.83 kg·hm^-2）,而优于MODIS NDVI最优估测模型（R²=0.24,RMSE=937.79 kg·hm^-2）;2）基于NDVI_STARFM最优估测模型对各样区草地地上生物量总产的估测精度优于MODIS NDVI而次于Landsat NDVI,总体精度达84.05%;3）2000-2016年来,夏河县研究区草地地上生物量总体呈现增加趋势,其中90%左右的区域年增量大于30 kg·hm^-2,草地地上生物量呈现减少趋势的区域仅占2.30%。     

河北省草地产量动态监测

根据河北省2005-2007年草地地面调查,基于110个样地、990个样方的调查数据,对河北省草地产草量进行了监测估算,结果表明,1)2005-2007年河北省鲜草年均产量为62 254 697.81 t,平均单产为13 134.57 kg/hm²;干草年均产量为19 438 911.94 t,平均单产为4 101.24 kg/hm²。2)2005-2007年各类草地干草平均单产:暖性灌草丛(5 133.35 kg/hm²)＞暖性草丛(4 182.22 kg/hm²)＞沼泽草地(3 376.13 kg/hm²)＞山地草甸(坝上高原区,3 268.35 kg/hm²)＞温性草甸草原(2 665.94 kg/hm²)＞山地草甸(山地丘陵区,2 111.55 kg/hm²)＞低地草甸(1 872.44 kg/hm²)＞温性草原(1 103.29 kg/hm²)。暖性灌草丛草地、暖性草丛草地、山地草甸草地干草产量分别占全省草地产量的56.04%,20.85%和18.13%,是河北省草地产量主体。3)2005-2007河北各地市草地干草单产:沧州7 134.40 kg/hm²＞保定6 981.15 kg/hm²＞承德4 850.26 kg/hm²＞石家庄4 677.78 kg/hm²＞邯郸2 802.83 kg/hm²＞张家口2 519.58 kg/hm²＞邢台2 436.47 kg/hm²＞秦皇岛2 227.55 kg/hm²＞唐山1 984.14 kg/hm²。承德、张家口、保定3地市草地干草产量占全省草地干草产量的84.44%,其他6地市草地干草产量占全省干草产量的15.56%。4)2005-2007年河北省草地干草年均单产与1979-1984年草地年均干草单产相比,干草单产下降36.49%,明显减产,草地干草产量平均每年下降1.46%。山地草甸、温性草原、沼泽草地、低地草甸、温性草甸草原等草地类的草地干草单产降幅属于严重减产,暖性灌丛草、暖性草丛草地类的草地干草单产降幅为明显减产。减产的草地面积占全省草地面积的91.96%,其中,严重减产的草地面积占全省草地面积的31.92%,另有8.04%的草地产量基本持平。     

西藏典型草地地上生物量季节变化特征

采用高寒草甸、高寒草原、高寒沼泽化草甸和温性草原4种西藏高原典型草地类型地上生物量定点观测数据,分析其地上生物量季节动态变化特征和生长规律。结果表明,高寒沼泽化草甸地上生物量最高,其中围网草地年均地上生物量达384.45 g·m-2,比无围网草地地上生物量高73%,且是温性草原类草地生物量的6倍,是高寒草甸和高寒草原类草地的12~14倍,与自由放牧相比,围栏禁牧措施可以明显提高草原地上生物量,是改良退化草地最有效的措施之一;温性草原草地生产力大于高寒草甸和高寒草原,城市附近山地草地生物量明显大于远离城市的地区,表明城市化进程降低了天然草地放牧强度,是恢复退化草地生产力的有效途径之一;属半干旱气候类型的西藏高原中部,降水是制约草地植被生长的主要因子;草地地上生物量的绝对增长速率和相对增长速率季节动态均在生物量达到高峰期前为正增长,之后为负增长。区域水热条件差异及其季节性变化导致了不同草地类型或同一类型不同区域的草地最快生长期出现的时间存在一定差别。     

祁连山北坡天然草地地下生物量及其与环境因子的关系

祁连山北坡天然草地植被以高寒草原、山地草甸、山地草甸草原、山地草原和山地荒漠草原等类型为主,对这五类天然草地地下生物量及与环境因子关系的分析结果显示,五类草地的地下生物量除山地草原、山地草甸草原和高寒草原无显著差异外,其他各类草地间差异显著(P＜0.05),均呈“T”形分布,且随土层深度的加深呈指数形式递减;地下生物量季节变化在高寒草原表现为“W”型变化规律,其他各类草地均呈“N”型变化规律,且随土层深度的加深依次减小;地下净生产量大小依次为山地草甸(546.84 g/m²)＞山地草甸草原(410.76 g/m²)＞山地草原(358.12 g/m²)＞高寒草原(301.33 g/m²)＞山地荒漠草原(81.68 g/m²),地下生物量的周转值均在45%以上;五类草地地下生物量与水热因子的关系为负相关关系,但均没有达到显著相关水平(P＞0.05)(除山地荒漠草原外), 但在水热条件较好的7-8月份,五类草地地下生物量与水热因子的相关性(正相关或负相关)均达极显著水平(P＜0.01),而在其他月份,不同类型草地地下生物量对环境因子的响应存在较大差异。     

青海省都兰县天然草地资源生产力评价

青海省都兰县天然草地面积212.65万hm2,有荒漠草原类、山地草原类、高寒草原类、草原化荒漠类、干荒漠类、山地荒漠类、高寒草甸类、山地草甸类、沼泽类、高寒沼泽类、灌丛草甸类、疏林类草地12类。各类草地在全县的分布、面积和生产力各不相同:高寒草原类面积最大,为75.25万hm2,而山地草甸类面积最小,仅为273hm2;高寒沼泽类年生物量最高,平均产可食鲜草10791kg/hm2,高寒草原类年生物量最低,平均产可食鲜草1945kg/hm2。全县可利用草地155.42万hm2,可载畜140.94万个羊单位。     

宁夏典型天然草地土壤有机碳及其活性组分变化特征

为探寻宁夏典型温性天然草地土壤有机碳及活性组分变异及储量特征，以宁夏4种典型的天然草地（温性草甸草原、温性草原、温性草原化荒漠和温性荒漠草原）为研究对象，采用野外调查和室内分析相结合的方法，对宁夏全区49个固定监测点，土壤有机碳及其活性有机碳组分（易氧化有机碳、微生物生物量碳和水溶性有机碳）进行采样和室内分析。结果表明：1）宁夏草甸草原、温性草原、草原化荒漠和荒漠草原4种天然草地，0~40 cm土层深度土壤有机碳含量分别为34.23、12.84、5.76和3.82 g·kg^-1；单位面积土壤有机碳储量分别为：13.43、5.75、2.58和2.29 kg·m^-2，且均表现为：草甸草原>温性草原>草原化荒漠>荒漠草原。2）4种典型天然草地土样易氧化有机碳含量为0.75~7.43 g·kg^-1，土壤微生物生物量碳含量为102.52~554.77 mg·kg^-1，土壤水溶性有机碳含量为69.66~89.61 mg·kg^-1，均表现为：草甸草原>温性草原>草原化荒漠>荒漠草原。4种草地类型土壤易氧化有机碳储量分别为2.56、1.44、0.62和0.48 kg·m^-2；土壤微生物生物量碳储量分别为：218.31、170.50、81.99和68.26 g·m^-2，均为草甸草原显著高于其他3种草地类型（P<0.05）；水溶性有机碳储量分别为34.36、35.21、37.22和43.14 g·m^-2，表现为荒漠草原显著大于其他3种草地类型（P<0.05）。3）4种典型天然草地易氧化有机碳分配比为18.42%~29.72%，温性草原最高；微生物生物量碳分配比为1.54%~3.83%，草甸草原最低；水溶性有机碳分配比为0.23%~2.01%，表现为：荒漠草原>草原化荒漠>温性草原>草甸草原，且均存在显著性差异（P<0.05）。4）土壤有机碳储量与土壤易氧化有机碳储量、微生物生物量碳储量、全氮、全磷和全钾含量呈显著（P<0.05）或极显著（P<0.01）正相关关系；与土壤水溶性有机碳储量、土壤容重及pH值呈显著（P<0.05）或极显著（P<0.01）的负相关关系。因此可见，宁夏荒漠草原土壤有机碳稳定性最差，温性草原土壤有机碳活性大，土壤有机碳碳库的生物可利用性最高，宁夏温性天然草地土壤有机碳储量大，不应被低估。     

北疆不同草地类型MODIS植被指数的时空变化研究

利用卫星遥感数据TERRA/MODIS,以2004、2005年5-10月的月度变化为例,分析了北疆试验区高寒草甸、高寒草原、温性草原化荒漠、人工草地和沼泽5种草地类型植被指数(MODIS-EVI、NDVI)在各个生长阶段的变化,从而反映5种草地类型生长状况及其特性.研究结果表明,5种草地类型增强型植被指数(EVI)均比归一化植被指数(NDVI)小,两者月度变化趋势基本一致,但EVI变化幅度比NDVI小.在高寒草原、高寒草甸、温性草原化荒漠草地类型上EVI比NDVI更稳定,但在沼泽多水的自然环境和人工草地上,EVI波动幅度大于NDVI.     

基于ADC和MODIS遥感数据的高寒草地地上生物量监测研究——以黄河源区为例

利用2015-2016年8月采集的黄河源区草地生物量数据和MODIS卫星遥感资料,结合农业多光谱相机(agricultural digital camera,ADC)获取的植被指数数据,比较分析3种_(ADC)植被指数(NDVI_(ADC)、SAVI_(ADC)和GNDVI_(ADC))与野外实测草地地上生物量(above-ground biomass,AGB)数据的相关性,筛选出适合构建草地AGB反演模型的_(ADC)植被指数;结合MODIS NDVI(记作NDVIMOD)构建草地地上生物量反演模型,采用留一法交叉验证方法评价各模型精度,确立适宜模拟研究区草地AGB的最优模型;并利用NDVI_(ADC)校正NDVI_(MOD),获得高分辨率、高精度的草地AGB遥感监测改进模型。结果表明,1)基于_(ADC)获取的3种植被指数中,NDVI_(ADC)与高寒草地地上生物量关系最为密切,其次为SAVI_(ADC),拟合效果最差的是GNDVI_(ADC);2)基于NDVI_(ADC)建立的草地AGB监测模型的精度(RMSEP介于383.55~393.18kg DW/hm2;r范围为0.65~0.66)远高于NDVI_(MOD)的模型精度(RMSEP介于421.08~427.00kg DW/hm~2;r范围为0.55~0.58),NDVI_(ADC)反演得到的草地AGB更接近于黄河源区草地实际生物量,且相较于NDVI_(ADC),NDVI_(MOD)的样本值整体偏高;3)在NDVI_(ADC)构建的4类模型中,线性和乘幂模型模拟研究区草地AGB的能力较好,但线性模型精度更高(y=3248.93×NDVI_(ADC)-305.59,RMSEP=383.55kg DW/hm~2,r=0.66),该模型为黄河源区草地生物量的估测提供了一个新型且易操作的方法;4)NDVI_(ADC)与NDVIMOD相关性较高,利用NDVI_(ADC)校正NDVI_(MOD)可以改进草地AGB遥感反演模型,优化模型为y=2455.54×NDVI_(MOD)-301.69。该模型可在大尺度范围内估测黄河源区的草地生物量,且模型精度接近于地表测量法的监测精度。     

基于Sentinel-2和Landsat 8数据的天祝县草地地上生物量遥感反演

为精确获取区域草地地上生物量（Above-ground biomass，AGB），本研究利用Sentinel-2和Landsat 8数据，计算5种植被指数，与野外实测AGB建立草地AGB遥感估算模型，并用均方根误差、决定系数和平均相对误差等指标综合比较不同估算模型的反演精度。结果表明：5种植被指数与草地AGB均显著相关；基于Sentinel-2数据建立的AGB估算模型总体上优于Landsat 8的估算结果；7月最优反演模型为基于差值植被指数（Difference vegetation index，DVI）的二次多项式模型，精度达86％；8月最优反演模型为基于绿色归一化植被指数（Green normalized difference vegetative index，GNDVI）的指数模型，精度达84％；天祝县草地AGB的空间差异明显，不同草地类型平均AGB顺序为：山地草甸>高寒草甸>温性草原>温性荒漠草原。以上研究结果可为研究区草地AGB合理估算和放牧管理提供科学依据。     

不同机器学习算法在草原草地生物量估算上的适应性研究

准确估算草地地上生物量(Aboveground biomass，AGB)对于科学调整草畜关系、保护生态环境和实现草地资源的可持续发展具有重要意义。本文以锡林郭勒盟不同草地类型为研究对象，基于遥感数据、气象数据和数字高程模型数据，利用支持向量机(Support vector machines,SVM)、BP神经网络(BP neural networks,BP)和随机森林(Random forest,RF)三种机器学习算法建立AGB估算模型，评估三种机器学习算法模型估算AGB的潜力。精度验证结果表明，在研究区内不区分草地类型整体建立估算模型时RF算法的回归精度最高(R=0.88，RMSE=0.10，MSE=0.01，MAE=0.07)。SVM算法建立的模型在草甸草原和荒漠草原回归精度较高，而RF算法回归能力在典型草原具有相对优势。不同特征变量对估算AGB的贡献分析结果表明，植被覆盖度(Fractional vegetation cover,FVC)、归一化植被指数(Normalized difference vegetation Index,NDVI)、增强植被指数(Enhanced vegetation index,EVI)和降水量(Precipitation,PRCP)四个变量对AGB估算结果的影响较大。本文研究结果为干旱/半干旱区草地地上生物量估算精度的提高和方法的选择提供科学建议。     

甘南州高寒天然草地生长状况遥感监测

以甘南州高寒天然草地为研究对象,利用2016-2019年草地地上生物量实测数据和MOD13Q1植被指数产品,构建了甘南州草地地上生物量遥感反演模型,分析了近20年(2000-2019年)甘南州高寒天然草地地上生物量的时空分布特征.结果表明:1)MODIS EVI植被指数适宜于甘南州高寒天然草地地上生物量变化监测研究,模型决定系数R2=0.5249,均方根误差RMSE=527.9 kg·hm-2;2)20年间甘南州高寒草甸和山地草甸的地上生物量均呈增加趋势,而沼泽类草地地上生物量呈减少趋势;3)近20年来甘南州草地呈现出整体恢复、局部恶化的趋势,全州66.04％的草地呈稳定或恢复趋势,33.96％的草地地上生物量呈减少趋势,其中18.08％的草地呈持续性恶化趋势.研究结果为甘南州草地植被动态监测和高寒草地退化修复提供了数据支持.     

甘南州高寒天然草地生长状况遥感监测

以甘南州高寒天然草地为研究对象,利用2016?2019年草地地上生物量实测数据和MOD13Q1植被指数产品,构建了甘南州草地地上生物量遥感反演模型,分析了近20年(2000?2019年)甘南州高寒天然草地地上生物量的时空分布特征。结果表明：1) MODIS EVI植被指数适宜于甘南州高寒天然草地地上生物量变化监测研究,模型决定系数R2 = 0.524 9,均方根误差RMSE = 527.9 kg·hm?2;2) 20年间甘南州高寒草甸和山地草甸的地上生物量均呈增加趋势,而沼泽类草地地上生物量呈减少趋势;3) 近20年来甘南州草地呈现出整体恢复、局部恶化的趋势,全州66.04%的草地呈稳定或恢复趋势,33.96%的草地地上生物量呈减少趋势,其中18.08%的草地呈持续性恶化趋势。研究结果为甘南州草地植被动态监测和高寒草地退化修复提供了数据支持。     

基于机器学习算法的天祝藏族自治县草地地上生物量反演

使用机器学习算法快速、准确、大范围监测草地地上生物量（AGB）是目前研究热点，但不同机器学习算法因训练样本、超参数设置不同而存在较大差异。基于实测草地AGB和同期遥感数据、气象数据、地形数据，选择与草地AGB相关性较强的13个因子作为深度神经网络 （DNN）、随机森林算法（RF）、梯度提升回归树（GBRT）、支持向量机（SVR）、人工神经网络（ANN）和高斯过程回归（GPR）算法的输入变量，建立草地AGB预测模型并从模型预测精度、稳定性、样本敏感性等方面综合评价6种模型应用潜力，分析2020年天祝藏族自治县生长季（4-9月）内草地AGB时空变化特征及其对气候的响应。结果表明：1）DNN估算草地AGB的综合性能最佳，但稳定性较差，对样本敏感性较高；GPR综合性能次于DNN，稳定性和精度均较好；GBRT、RF模拟精度较高，稳定性差；SVR和ANN精度相对其他模型较差，SVR稳定性较高，ANN稳定性较差。2）天祝藏族自治县草地AGB集中在50~250 g·m^-2，不同月份草地AGB空间异质性较大，整体表现为从西北向东南呈下降趋势。3）山地草甸、高寒草甸和温性草原中的AGB变化与气温表现出较为明显的正相关关系。降水量对高寒草甸、温性草原和山地草甸的影响不明显，但对温性荒漠草原类的影响较大，AGB随降水量减少呈现减少态势。以上研究结果可为监测草地生物量的方法选择和参数设置提供一定技术支持和参考依据。     

基于MOD 09GA数据的新疆草地生长状况遥感监测研究

以新疆全区草地为研究对象,利用2010-2014年天然草地地上生物量实测数据(above-ground biomass,AGB)和EOS Terra MODIS每日地表反射率产品MOD 09GA,采用空间分析方法分别计算了生长季(4-10月)草地NDVI_max,MSAVI_max,PVI_max,NDVI_mean,MSAVI_mean和PVI_mean 6种植被指数,探讨了NDVI_max,MSAVI_max,PVI_max与草地地上生物量之间的遥感反演模型,分析了新疆草地生长季多年NDVI_mean,MSAVI_mean和PVI_mean空间分布特征和空间变化特征。根据所选的最优模型反演了新疆2005-2014年的草地地上生物量,统计分析了地上生物量的空间变化特征。结果表明,新疆草地2010-2014年NDVI_mean,MSAVI_mean和PVI_mean总体上均具有由北向南、由西向东逐渐递减的空间分布特点,不同草地类型的生物量差异显著。2005-2014年低地草甸类的生物量最高,高寒荒漠类最低。统计分析2010-2014年的NDVI_mean,MSAVI_mean和PVI_mean变化趋势发现,北疆有28%以上草地处于改善状态,南疆草地则以稳定为主;全疆14个地、州、市草地以稳定为主,处于稳定比重的草地大于40%,博尔塔拉蒙古自治州、哈密地区、塔城地区、巴音郭楞蒙古自治州草地处于改善状态的草地超过15%,阿勒泰地区、博尔塔拉蒙古自治州、伊犁哈萨克自治州直属、克拉玛依市、昌吉回族自治州、克孜勒苏柯尔克孜自治州、阿克苏地区和乌鲁木齐市轻度改善的草地比重大于10%;除吐鲁番市和乌鲁木齐市外,其余地、州、市恶化草地比重低于10%,全疆草地整体改善以稳定为主,总体趋于良好。     

三江源地区高寒草地地上生物量时空动态变化

三江源区位于青藏高原腹地,作为长江、黄河和澜沧江的发源地,是我国重要的水源涵养和生态功能保护区。为了分析三江源区草地生物量的动态变化,本研究采用了人工神经网络方法(back propagation artificial neural network,BP ANN)模拟了草地地上生物量(above ground biomass,AGB),估算了2001-2016年草地AGB,从草地类型和流域两方面对草地AGB时空变化特征进行分析。结果表明:1)基于BP ANN的CXYN模型适用于研究区生物量的高精度反演,该模型的R2为0.77,RMSE为429.06kg·hm-2;2)16年间,三江源区草地生物量的变化趋势主要以稳定和恢复为主;3)草地生物量在空间分布上表现出明显的地域差异,呈现出由东南向西北逐渐减少的趋势。东南部部分区域AGB可达3 000kg·hm-2,而西北部的部分区域AGB小于500kg·hm-2。