基于Landsat 8和随机森林的青海门源天然草地地上生物量遥感估算

草地地上生物量（above-ground biomass, AGB）的遥感监测可快速且客观地对草地生长现状进行评估,对生态环境评价和草地资源利用有重要意义。为了提高遥感估算草地AGB的准确性,基于青海省门源县的地面实测数据,利用Landsat-8 OLI遥感数据计算出的植被指数分别构建了单因素回归模型和随机森林模型（random forest, RF）,确定了AGB遥感估测最佳模型,并反演得到了研究区2019-2021年草地AGB空间分布。结果表明：1）在29个植被指数构建的单因素回归模型中,与草地AGB相关性较高的5个植被指数为NDVI、RBNDVI、TVI、GNDVI、MSR,R²均达0.49以上。其中,NDVI模型的精度最高,验证集R²为0.50,均方根误差（root mean square error, RMSE）为702.89 kg·hm^-2。2）在RF模型中,变量筛选前R²=0.61,RMSE=621.14 kg·hm^-2;经过变量筛选后模型精度有小幅度提升,R²达0.62,RMSE基本不变;二者精度均优于单因素模型,相比传统单因素最优回归模型,R²提高0.12,RMSE降低了80.95 kg·hm^-2。3）门源县AGB空间分布特征为西北部较高,东南部相对较低;大体呈中部高,四周低的分布状况。2019-2021年全县天然草地总产草量介于4.2827万~8.9776 万t,平均单产介于1063.49~1484.82 kg·hm^-2;草地类型以高寒草甸为主,2019-2021年产草量为4.0825万~5.6653 万t,平均地上AGB介于1060.38~1471.94 kg·hm^-2;山地草甸平均AGB为1036.81~1637.43 kg·hm^-2;温性草原平均AGB介于1198.72~1786.63 kg·hm^-2。     

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%。     

荒漠灌木生物量多尺度估测——以梭梭为例

灌木是荒漠生态系统重要的组成部分,其生物量估算与分配特征是研究荒漠生态系统结构、功能、物质和能量流动的重要指标。但目前关于荒漠灌木生物量的研究仍较缺乏。破坏性的生物量估测方法不适宜在生态系统脆弱的荒漠地区大面积使用,因此通过模型法对灌木生物量进行多尺度估测具有重要意义。本研究以准噶尔荒漠生态系统建群种——梭梭为例,选择多种植物外部形态特征参数,利用相关生长模型(幂函数),分别在单株、样方及区域尺度对梭梭的地上(AGB)和地下生物量(BGB)进行建模和估算。结果表明,以植冠体积(CH)为指标的估测模型(AGB=0.3628×CH^0.9605)能较好地反映梭梭单株地上生物量累计特征,而单株地下生物量可通过模型BGB=0.8737×AGB^0.9394得到。样方内梭梭总冠幅面积(TC)是估测样方(0.1 hm²)总生物量(TAGB=0.6757×TC^1.1343, TBGB=0.6384×TC^1.0959)的有效参数。在大尺度上(区域),利用梭梭相对盖度(RC)估测其生物量密度(DAGB=0.0921×RC^1.1343, DBGB=0.0796×RC^1.0959)具有良好效果,进而结合区域面积得到梭梭总生物量。研究表明,相对盖度的方法从生物量密度的角度解决了尺度转换问题,使用时没有尺度限制。未来还可以通过航拍、遥感等手段快速获取相关区域梭梭群落相对盖度,结合上述模型准确估测其地上、地下生物量。     

草坪草叶绿素高光谱估测模型的建立及Pb2+胁迫下的反演研究

本研究以3种常用草坪草种为材料，通过盆栽试验测定了生长旺盛期草坪草冠层成像光谱数据和叶绿素相对含量（Soil and plant analyzer develotrnent，SPAD），通过Person相关系数分析了1/SPAD与19个植被指数的相关性，筛选与叶绿素相关性较高的植被指数进行主成分分析，建立了1/SPAD估测模型，并利用所建模型反演了Pb²⁺胁迫下3种草坪草SPAD的变化。结果表明：植被指数NDVI₆₇₀、VARI、PSRI、ARVI、RGI和GI与1/SPAD极显著相关，可作为主成分分析原始变量；主成分分析得到的2个主成分，可清楚的区分"红象"高羊茅与"肯塔基"早熟禾；多元逐步回归模型y_1/SPAD=-0.117Z₁+0.062Z₂+0.041（R²=0.763，RMSE=0.01），总体估测精度为0.9248，说明利用主成分分析进行草坪草叶绿素的估测效果较佳；最优模型反演发现，除低浓度Pb²⁺（500 mg·L^-1）胁迫显著促进了"红象"高羊茅叶绿素的合成外，3种草坪草的SPAD均随Pb²⁺浓度增加极显著下降。     

乌鲁木齐周边典型荒漠草地群落物种多样性及生物量关系研究

为探讨荒漠草地群落物种多样性及生物量分配，本研究采用样方法对乌鲁木齐市周边典型荒漠草地群落物种多样性与生物量的关系进行研究。结果表明：乌鲁木齐周边典型荒漠草地群落物种组成单一，群落平均高度、盖度、密度、生物量呈现显著性差异(P<0.05)；0～50cm土层中，群落地下生物量除梭梭群落均随着土层深度增加而逐渐减小，梭梭群落则呈先增加后降低的趋势；植物群落呈异速生长模式，拟合方程为：y=231.375×e^{0.003 3x}(R²=0.714 8)；凋落物生物量与地下生物量之间呈线性关系，拟合方程为：y=13.818x+259.812(R²=0.616 1)；地上生物量与物种多样性之间呈单峰变化曲线，对应方程为：y=-5.210 4x²+0.004 5x+0.369 9(R²=0.307 1，P<0.01)，群落地下生物量与物种多样性之间关系表现出极显著的线性相关，对应方程为：y=3.073 5x+0.678 2(R²=0.543 4，P<0.05)。本研究结果可为退化荒漠草地的恢复及生物多样性保护、生态系统功能维持与恢复提供基础数据。     

不同草地类型WOFOST模型参数敏感性分析

以C为驱动的WOFOST作物生长模型是基于作物生理生态过程,综合考虑了CO₂、土壤、气候等因素对产量的胁迫作用,因此,对WOFOST模型参数进行本地化和优化便可实现时间连续且高精度的草地生物量监测。为探讨WOFOST参数敏感性分析结果在不同草地类型覆盖区表现出的不确定性问题,在天祝藏族自治县不同草地覆盖区选择了4个站点,利用气象数据、草地实测数据及土壤数据,基于扩展傅里叶幅度敏感性检验法（EFAST）研究潜在水平（指保证营养元素和水分为最佳供应,草地地上生物量仅由辐射、温度和作物特性决定）和水分限制水平（假设营养元素的供给仍然是最佳的, 但需考虑土壤有效水分对蒸发和草地生物量的影响）下WOFOST模型在不同草地类型覆盖区的全局敏感性参数和优化模型模拟精度。结果表明潜在生产水平下草地地上生物量（AGB）的敏感参数有比叶面积（SLATB）、单叶片CO₂的初始光能利用率（EFFTB）、最大光合速率（AMAXTB）、根相对维持呼吸速率（RMR）、总干物质占根和叶的比例（FRTB和FLTB）,水分限制条件下的敏感参数有SLATB、AMAXTB、RMR和FLTB。不同生产水平下叶面积指数（LAI）的敏感参数一致,从出苗到出苗后60 d主要受到SLATB、FLTB和FRTB的影响,出苗后60~200 d的敏感性参数为FLTB、FRTB、SLATB和漫射可见光的消光系数（KDIFTB）,LAI开始下降后受到KDIFTB的敏感性增强。其中,山地草甸AGB的模拟值与观测值模拟精度最高,R²=0.94、RMSE=11.71 g·m^-2,高寒草甸模拟精度最低,R²=0.83、RMSE=32.68 g·m^-2。温性荒漠草原LAI的模拟值与观测值模拟精度最高,R²=0.96、RMSE=0.02,温性草原模拟精度最低,R²=0.66、RMSE=0.38。敏感性分析方法在WOFOST模型中的应用减少了人为主观因素的影响,极大地缩短了调参时间,对获取时间连续的草地生长监测方法选择提供参考。     

CENTURY模型在新疆天山山区的适用性分析

利用模型评价气候变化对草地生产力的影响,对草地的可持续利用及防灾减灾具有重要意义。本文选取新疆天山山区乌鲁木齐市牧业气象试验站、昭苏、巴里坤为代表站点,基于各站多年围封草地观测资料,对草地生态系统模型（CENTURY模型）进行适用性分析。结果表明：CENTURY模型模拟的乌鲁木齐市牧业气象试验站、昭苏和巴里坤地上生物量模拟值与实测值呈显著相关（P<0.05）,决定系数（R²）分别为0.39,0.51,0.38,均方根误差（RMSE）分别为34.09,37.15,14.29 g C·m^-2,CENTURY模型可以用于气候变化对新疆天山山区草地生产力的影响研究。基于验证后的模型对1961-2016年地上生物量模拟显示：巴里坤呈显著减少趋势、昭苏呈极显著增加趋势、乌鲁木齐市牧业气象试验站呈波动减少趋势,但差异不显著。     

基于机器学习的阿勒泰地区草地地下生物量估测与数字制图

为精准估算草地地下生物量，分析其水平及垂直空间格局，实现草地地下生物量（BGB）的数字制图。调查了2015年阿勒泰地区草地生长季节（6-8月）的生态要素和地下生物量。以地理位置、地形、气候、土壤和植被中的代表性信息为基础，基于机器学习算法估测研究区0~30 cm的草地地下生物量，并根据估测结果利用空间插值法得到地下生物量的空间分布格局，最终实现草地地下生物量的数字制图。结果表明：1）相比偏最小二乘回归（PLS）和随机森林模型（RF），支持向量机模型（SVM）在0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm土层地下生物量的估测中表现出最高的精度，验证集数据的精度（R²）依次为0.77、0.67和0.69，相应的RMSE为245.56、98.81和63.58 g·m^-2。从空间插值的效果看，反距离权重插值（IDW）优于径向基函数插值（RBF）和张力样条插值（SPL）。2）进一步比较了不同估测模型与空间插值方法间的组合能力，结果显示，在阿勒泰地区的草地地下生物量研究中，SVM+IDW是可靠的估测模型和空间化方法的组合。在0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm土层的草地地下生物量数字制图的R²为0.73、0.64和0.60，RMSE为269.73、108.14和73.01 g·m^-2。3）阿勒泰地区草地地下生物量均值为1265 g·m^-2，是全国平均值的两倍，与全球平均水平相当。其中，高寒草甸的地下生物量最大，为2908.50 g·m^-2，温性荒漠的地下生物量最小，为776.84 g·m^-2，全区草地地下生物量共计1.27×10⁸ t（≈0.13 Pg）。全区草地地下生物量的空间变化明显，整体上自北向南，由山地向平原呈递减的趋势。     

BP神经网络在环青海湖地区天然草地估产研究中的应用

为构建一种对不同草地类型与时期的天然草场高精度产草量估测模型,快速获取环青海湖区域月际产草量数据、减少数据处理和反复建模过程中的工作量,本试验基于高分卫星影像数据,以草地类型、植被指数及实测草场产草量为训练样本,构建了环青海湖地区天然牧草产草量神经网络预估模型。结果显示：以2-6-1为构架的人工神经网络模型,目标误差、学习次数设定为0.003,800时,产草量模型预测值与实测值呈高度相关（R²=0.743,RMSE=58.531 g·m^-2）,达到实际估产需求,证明本文人工神经网络模型对环青海湖区域天然牧草产草量估测的可行性与适用性。     

黑土滩恢复演替过程中植物功能群及牧草品质变化

应用空间序列代替时间序列的方法,对高寒草甸不同恢复演替阶段黑土滩植物群落结构、植物功能群及牧草品质的变化进行了研究。结果表明:物种数与演替梯度间呈显著正相关关系:y=5.594x+0.643,(R²=0.8811);Shannon指数与演替梯度间呈非线性单峰曲线关系:y=-0.0528x²+0.6584x+0.3874(R²=0.7531);生物量与演替梯度间亦呈单峰曲线关系:y=-8.7647x²+86.696x+67.14(R²=0.6164)。一年生植物在群落中的数量呈下降趋势;禾本科植物在群落中的数量呈上升趋势;莎草类及杂类草植物在群落中的数量均呈增加趋势,但莎草类植物增幅不大,而杂类草植物则急剧增加。牧草品质随演替时间的延长而发生不同的变化:劣等牧草生物量在群落中呈下降趋势;中等和优等牧草生物量的变化趋势相同:随着演替时间的增加,均呈现幅度较大的增加趋势;而良等牧草生物量的变化则与之不同,生物量的峰值出现在演替的4-5年间。随着黑土滩的恢复演替,植物群落结构、功能群类型及草地生产性能均发生了重要变化。     

利用方式与施氮对黄土高原无芒雀麦农艺性状、产量和品质的影响

放牧和刈割是草地利用的有效方式，为探究施氮对黄土高原不同利用方式下无芒雀麦草地的饲草产量和营养品质的影响效应，本研究在甘肃庆阳以无芒雀麦草地为研究对象，设置放牧(G)和刈割(M)两种利用方式，每种利用方式下设0(N₁),80(N₂)和160(N₃)kg·hm^-23个施氮水平。结果表明，放牧较刈割显著提高了无芒雀麦的株高累积量、相对叶绿素含量(SPAD)、干草产量以及粗蛋白、粗脂肪、粗灰分的含量，并降低了中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量。两种利用方式下，无芒雀麦的株高累积量和干草产量均随施氮量的增加而增高，相对饲用价值(RFV)显著提高。放牧条件下施氮160kg·hm^-2(G-N₃)处理获得最高的两年平均干草产量和RFV，分别为7.89kg·hm^-2和133.72，是一种适宜黄土高原地区无芒雀麦草地的管理措施。     

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。     

甘南高寒牧区秋播小黑麦对氮肥施用量和播种密度的响应

本试验以甘农2号小黑麦（×Triticosecale Wittmack）为试验材料,通过研究其在高寒牧区秋播条件下株高、枝条数、干草产量、营养品质（营养价值,干物质消化率）对氮肥施用量和播种密度的响应,以确定其最佳施肥量和播种密度,为高寒牧区小黑麦的大面积示范推广提供技术支持。单因素结果表明,氮肥施用量为240 kgN·hm^-2（播种前：25%,返青期：37.50%,拔节期：37.50%）时,秋播甘农2号小黑麦的平均干草产量（15.31 kg·hm^-2）、粗蛋白含量（11.99%）和综合评价值（0.76）均较高;播种密度为843万基本苗·hm^-2时平均干草产量较高（15.11 kg·hm^-2）,综合评价值（0.77）最高;氮肥施用量和播种密度间的交互作用表明,氮肥施用量为360 kg N·hm^-2、播种密度为843万基本苗·hm^-2时,高寒牧区秋播甘农2号小黑麦干草生产田的干草产量（18.71 kg·hm^-2）和综合评价值（0.80）最高。     

黄土丘陵区草地群落多样性和优势种养分对氮添加的响应

为探究大气氮沉降对黄土丘陵区草地群落多样性及其优势种生长的影响,本研究以白羊草(Bothriochloa ischaemum, Bi)和达乌里胡枝子(Lespedeza davurica, Ld)为优势种的草地群落为研究对象,设置3个氮添加处理(N0,0 kg ·hm^-2·a^-1;N25,25 kg ·hm^-2·a^-1;N75,75 kg ·hm^-2·a^-1),测定并分析了白羊草和达乌里胡枝子的株高、盖度、地上生物量(Aboveground biomass,AGB),物种多样性和养分含量。结果表明：氮添加处理下,Bi和Ld群落的总AGB显著提高;Bi群落中,氮添加显著降低物种多样性指数,而显著提高白羊草的全氮含量和氮磷比;Ld群落中,氮添加显著增加物种多样性指数,而显著降低达乌里胡枝子的全氮含量和氮磷比;相关性分析表明,物种多样性与白羊草的盖度和生物量呈显著负相关关系,与达乌里胡枝子的高度、盖度和AGB呈显著正相关。综上,氮添加促进了白羊草生长但抑制达乌里胡枝子,其群落优势种的AGB对物种多样性影响更加重要。