HJ-1CCD与Landsat-8OLI在呼伦贝尔草原区FPAR反演中的比较分析

光合有效辐射吸收比率(Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation,FPAR)是主要的植物生理参数之一。本研究根据地面实测数据和由HJ-1CCD(Charge-coupled Device,CCD)及Landsat-8OLI(Operational Land Imager,OLI)影像提取的NDVI,分别建立研究区FPAR估算模型,对比分析和评价了CCD和OLI数据在反演研究区FPAR的精度。结果表明,基于CCD和OLI数据计算的NDVI与实测FPAR之间均呈现良好的正相关关系;针对每个基本采样单元(Elementary Sampling Units,ESU),两种数据反演的FPAR具有显著的一致性,且反演值相差甚少;剔除影像中受到云和云影影响的区域,整个研究区利用CCD与OLI数据反演的FPAR相关性好、分布趋势一致,且反演值均值差很小。本研究结果对该区域FPAR的进一步研究具有借鉴和指导意义,在以后的研究中可以尝试使用HJ-1CCD数据。     

大针茅典型草原冠层光合有效辐射各分量变化规律分析

利用光量子仪实测了大针茅典型草原植被类型关键生育期光合有效辐射值,分析了入射PAR、冠层反射PAR、透射PAR、土壤反射PAR与FPAR的变化规律。结果表明,入射与透射PAR呈较标准正弦曲线变化、而冠层反射与土壤反射PAR呈不太平滑的正弦曲线变化,最大值均出现在中午12:30左右;FPAR曲线开口方向与PAR的开口方向相反,呈较标准的余弦曲线变化,最小值出现在中午11:30左右;且日均FPAR值可用一天内的上午9:30或下午14:30的瞬时值来替代;NDVI、LAI与FPAR均呈线性关系,且R~2分别达到0.87、0.7。     

植被光合有效辐射吸收分量及最大光能利用率算法的改进

植被冠层对入射光有效辐射的吸收系数 (FPAR) 和最大光能利用率是NPP模拟的重要参数。利用光量子仪实测了典型草原植被类型关键生育期光合有效辐射值,根据NDVI与FPAR之间的良好相关性,建立了2个FAPR估算模型。结果表明,实测的FPAR值与模型估算的FPAR之间的相关性均达到极显著水平,2个模型的估测值之间没有显著性差异。因此,本研究中采取求均值后计算了我国草原的FPAR,并与NASA-FPAR产品进行了嵌套和互补,形成全国完整的草原FPAR空间分布图。同时,基于归一化植被指数和叶面积指数,以中国草原18大类分类结果为基础单元,对中国草原18大类的最大光能利用率进行调整,调整后的最大光能利用率输入NPP模型后,改善了NPP估算精度,在大类尺度上,总体预测精度为85.71%。     

甘南地区MODIS土地覆盖产品精度评价

以甘南州为研究区,参考2004年TM遥感影像目视解译分类图,评估了2004年MODIS土地覆盖产品MCD12Q1的分类精度。研究结果表明:1)MCD12Q1产品的IGBP、UMD、LAI/FPAR、PFT 4种土地覆盖分类图像中,UMD分类图像的总体精度最高,为61.03%,草地分类制图精度达91.61%,用户精度达61.53%。2)该产品分类误差主要为林地漏测误差和草地多测误差,其中LAI/FPAR图像的林地漏测误差和草地多测误差最高,分别达85.04%和38.90%。3)统计计算2001-2005年UMD分类图像的甘南州草地总面积,与甘南州统计年鉴的数据基本一致,能够反映甘南草地时空分布范围及面积的动态变化特征。     

基于MaxEnt分析我国羊草分布区的生物气候特征北大核心CSCD

羊草(Leymus chinensis)是欧亚大陆草原区东部草甸草原及干旱草原上的重要建群种之一。利用生物气候数据分析我国羊草的适生气候特征,客观反映我国羊草的地理分布范围及主导其分布的生物气候因子,能为我国羊草的分布潜力提供科学依据。本研究从我国数字植物标本馆获取204个羊草标本记录数据,并从WorldClim获取生物气候数据(1950—2000年),用最大熵模型(MaxEnt)模拟羊草的地理分布,检测其生物气候主导因子及其适宜值。结果表明,冷季降雨量(bio19)对羊草分布的增益最大,干季降雨量(bio17)和最干月降水量(bio14)依次次之。同时羊草分布概率分别与冷季降雨量(bio19),干季降雨量(bio17)和最干月降水量(bio14)为单峰响应关系。较纬度和海拔因子,经度是影响我国羊草分布格局的主要因子。     

基于MODIS数据的草地植被光合过程参数估算——以内蒙古自治区为例

以内蒙古自治区为例,利用MODIS遥感影像和TOMS紫外波段反射率数据,在GIS和RS软件支持下,计算分析了内蒙古草地生长季的光合有效辐射(PAR)、光合有效辐射吸收系数(FPAR)、吸收性光合有效辐射(APAR)及其时空变化,并分析了气候因子对FPAR、PAR的影响.结果表明:内蒙古草地生长季的PAR、FPAR、APAR的估算值与其他研究者基本一致,方法可行,可为草地NPP估算及建模提供参考.内蒙古草地生长季平均PAR为1973.8 MJ/m2,FPAR为0.275,APAR为516.64 MJ/m2.内蒙古草地生长季的PAR、FPAR、APAR时空变化明显:FPAR及APAR空间上呈东北向西南地区递减的趋势,PAR与之相反.4月份(生长季初期)以后,随着时间的推移PAR、FPAR、APAR都开始增加,但出现峰值的时间不同.内蒙古草地生长季,不同草地类型的FPAR及APAR差异明显,在草地NPP估算及建模时应引起重视.     

不同水肥条件下白羊草光合生理生态特征研究Ⅱ.光响应曲线

为揭示黄土丘陵区乡土草种白羊草(Bothriochloa ischaemum (L.) Keng.)在不同水肥供应条件下的光合生理特征,本研究采用盆栽控制实验,比较研究了白羊草在2种水分水平(HW-80%FC和LW-40FC%)和3种养分(CK,P和NP)处理下的光合光响应曲线特征。结果表明:非直角双曲线模型能很好的拟合白羊草光响应曲线。充分供水条件下(HW),土壤NP营养提高了白羊草最大净光合速率(P′_max),降低了暗呼吸消耗(R_d)并且保持较低的光合补偿点(LCP)和较高的光饱和点(LSP),表明NP营养有利于提高白羊草对光照的广幅适应能力和光合潜力。水分胁迫条件下(LW),P处理显著提高了白羊草P′_max,其表观量子效率(a)和LCP也相对较高,表明施磷将有利于提高干旱条件下白羊草的光合能力。     

内蒙古典型草原羊草生长高度研究

通过对内蒙古典型草原羊草的试验研究,得出羊草的旬生长高度与旬平均气温、旬降水量和土壤含水量相关密切,5～8月牧草每旬的生长高度与前一旬生长高度相关系数达0.964,羊草的生长符合线性生长规律。由于羊草在生长后期受到自身生长节律的影响,符合Logistic生长曲线的特征。在研究中建立了多元线性回归模型和Logistic生长曲线模型,并建立了生长高度预测模型。经拟合检验效果较好,预测模型能在一定精度水平上准确地预测羊草的生长高度。     

典型草原净初级生产力对气候变化响应的模拟

本研究利用1953-2014年气象数据和1998-2013年实测数据驱动CENTURY模型模拟内蒙古典型草原生态系统地上净初级生产力(ANPP)的动态变化,并分析影响其动态变化的气象因素。结果表明,1)研究地点1998-2013年的ANPP观测值与模拟值变化趋势吻合度较高,Pearson相关性系数为0.79,均方根误差为25.92 g/m²,CENTURY模型适用于模拟气候变化对内蒙古典型草原影响的研究。2)模型参数敏感性分析得出模型中的主要参数分别是研究地点土壤理化性质、草地植物生长的潜在生长力系数、植物生长最适和最高温度,这些参数的确定决定着模型模拟结果的准确度。3)1953-2014年,内蒙古锡林浩特的气温呈现极显著增加的趋势(P<0.01),主要是年平均最低气温明显上升;降水呈明显的年际波动,变异系数为30.2%。4)1953-2014年模拟的ANPP呈减少的趋势,但是变化趋势不显著(P>0.05)。通过相关性分析得到,降水是影响ANPP变化的主要因素,年降水量与ANPP的相关系数r值达到0.959(P<0.01),温度与ANPP呈弱相关性。     

不同气象插值方法在新疆草地NPP估算中的可靠性评价

气象因子对研究草地生产力、植被长势、灾害评估等都有着重要的意义,本研究采用不同空间插值方法(协同克里格法Cokriging、反距离加权法IDW和ANUSPLIN法)对新疆地区90个气象站点2000-2011年多年的7月平均降水和气温数据进行空间插值分析,使用均方根误差法(RMSE)以及平均绝对误差法(MAE)对插值的结果进行评价,讨论不同方法对该地区降水和气温插值结果的影响。利用不同插值方法,基于CASA模型进行新疆草地NPP的估算,结合实测生物量数据,对3种插值方法下的估算结果进行评估,结果表明,1)降水和气温数据都是基于ANUSPLIN法的插值结果最优(MAE_(降水)=6.45,RMSE_(降水)=8.77,MAE_(气温)=2.11,RMSE_(气温)=3.52)。2)基于不同插值方法得到的气象要素估算的新疆草地NPP精度不同,将实测数据与同时期CASA模型模拟值相关性进行分析,基于ANUSPLIN法插值的气象要素估算NPP的精度最高(R~2=0.794 7),NPP实测值与模拟值有良好的线性关系,比基于Cokriging插值的气象要素估算精度提高了13.23%,比IDW提高了20.13%。说明提高气象要素的插值精度有利于新疆草地NPP的估算研究。     

基于植被指数的典型草原光合有效吸收比例估算研究

采用常用的8种植被指数,对植被光合有效吸收比例（FPAR）数据进行了反演。结果表明,叶面积指数较大时,绿度植被指数（GNDVI）、转换型土壤调整植被指数（TSAVI）估算FPAR的效果较好,R²分别达到0.908和0.895;而当叶面积指数较小时（<0.5）,TSAVI和土壤调整植被指数（SAVI）估算FPAR可有效克服土壤等背景因素的影响,R²分别达到0.819和0.807。有效的组合近红外、红光波段的反射率构建植被指数可以提高FPAR的估算精度。     

High-resolution leaf area index inversion based on the Kernel Ridge Regression algorithm and PROSAIL model北大核心CSCD

Accurate estimation of leaf area index（LAI）plays an important role in ecological，environmental and climate change research. Large-scale LAI estimates can be obtained from satellite remote sensing technology，but they rely on a large amount of ground-measured data with and they have low spatial resolution，which often does not meet the needs of high-precision and large-scale research. In this study，using surface reflectance data with a spatial resolution of 30 m，we tested an inversion method combining the Kernel Ridge Regression（KRR）algorithm and the PROSAIL physical model to invert LAI without a large number of ground measured data. First，the sensitivity analysis was performed on the input parameters of the PROSAIL model to determine the input parameters and generate the simulated data sets. Then，the KRR model inversion between the simulated reflectance and LAI was established. For comparison，we linked two other models，the Multilayer Perceptron（MLP）algorithm and the Random Forest Regression（RFR）algorithm，with the PROSAIL model，to perform high spatial resolution LAI inversion. Finally，we used ground measured data to compare the outputs and performance of the three inversion models. We found that the LAI inversion accuracy of the KRR-PROSAIL model was the highest with an R2 of 0. 8089 and root-mean-square error（RMSE）of 0. 2492. The inversion accuracies of the PROSAIL model linked with MLP and RFR were inferior with R2 values of 0. 7726 and 0. 7118，respectively and RMSE values of 0. 2781 and 0. 2432，respectively. Based on this study we recommend the combination of the Kernel Ridge Regression algorithm and PROSAIL models to invert satellite data to LAI for improved accuracy and high spatial resolution of the inverted LAI data. This methodology provides a method for rapid and accurate inversion of regional high-precision LAI information. © 2022 Editorial Office of Acta Prataculturae Sinica. All rights reserved.     

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。     

基于野外观测和TM数据的锡林浩特典型草原MODIS/LAI产品验证

通过2008年夏季生长季的3期LAI野外观测和TM图像的处理分析,对锡林浩特国家观象台附近24 km²典型草原区的MODIS/LAI产品精度从时空2种维度进行了评估。结果显示,在时间维度上,MODIS/LAI产品可以较为准确的体现草地植被生长轨迹;在空间维度上,MODIS/LAI产品与TM/LAI反演结果有相似的变化趋势。以TM/LAI结果为参考真值,MODIS/LAI产品的相对均方根误差约为24%,并存在10.8%的正偏差,表明有一定程度的高估。误差分析结果显示,MODIS/LAI产品精度主要受到土壤背景光谱以及地表均匀程度的影响,在LAI较小的区域,以及在草地空间异质性因受人类活动而增强的7月初和8月末,MODIS/LAI产品误差更大。     

苜蓿草地FPAR时间变化规律研究

使用AccuPAR植物冠层分析仪对海拉尔地区紫花苜蓿(Medicago sativa)栽培草地光合有效辐射(PAR)各分量进行观测,研究苜蓿栽培草地入射PAR、冠层反射PAR、透过冠层到达地面的PAR及地面反射的PAR的时间变化规律,通过试验测定的PAR数据,分析苜蓿栽培草地吸收性光合有效辐射(FPAR)的时间变化规律...     

通天河流域植被动态监测及其对气候因子的响应

通天河是长江源头重要的干流,探讨其植被生长状况及其与气候因子的响应对三江源区生态系统稳定性研究具有重要意义。本文以通天河流域为研究区,采用了广义回归神经网络(General regression neural network, GRNN)计算模型来反演叶面积指数(Leaf area index, LAI)和植被覆盖度(Fractional vegetation cover, FVC)数据,分析LAI和FVC的变化特征及其对气候因子的响应。分析结果表明：通天河流域植被总体呈显著波动增长趋势,LAI,FVC增长速率分别为(1.2×10^-3)·a^-1和(0.9×10^-3)·a^-1;流域内植被明显改善区分布在海拔较低水热条件较好的沟谷地带,但下游人类活动频繁的曲麻莱县和治多县周边地区植被退化明显;流域内植被主要生长在海拔4 000 m以上地区,超过5 200 m植被生长差,覆盖类型以低覆盖为主,中-高覆盖集中在河流下游地区;相较于气温而言,降水是影响该流域植被的主导因素,与植被LAI和FVC呈显著正相关。     

Oxytocin-induced cervical dilation and cervical manipulation in sheep: effects on laparoscopic artificial insemination

The difficulty of cervical penetration severely limits the use of transcervical AI (TAI) in sheep, and trauma from cervical manipulation (CM) may reduce fertility after TAI. We investigated the effects of cervical dilation using exogenous oxytocin (OT) to facilitate TAI and its effects on reproductive variables after laparoscopic AI (LAI). Estrus was synchronized by inserting pessaries impregnated with 6alpha-methyl-17alpha-hydroxyprogesterone acetate (60 mg) for 12 d. In Exp. 1, we determined whether OT and CM before LAI affected the interval from pessary removal to ovulation and fertilization rate. Crossbred ewes (n = 16) were assigned to 1) saline-CM or 2) OT-CM. In Exp. 2, effects of OT and CM on lambing rates were evaluated with white-faced ewes (n = 220) in a 2 x 2 factorial experiment: 1) saline-sham CM; 2) saline-CM; 3) OT-sham CM; and 4) OT-CM. In both studies, eCG (400 IU i.m.) was injected at pessary removal, and LAI was performed 48 to 52 h later. In Exp. 1, ewes received i.v. either 400 USP units of OT or 20 mL of saline at 30 to 60 min before LAI, and CM was administered as for TAI. Beginning 32 h after pessary removal and continuing at 8-h intervals, ovaries were examined with ultrasonography to estimate time of ovulation. Treatment in Exp. 1 did not affect combined ovum/embryo recovery rate (69%), but OT-CM decreased fertilization rate (47 vs 59%; P < 0.05). The OT tended to reduce the interval to ovulation (OT, 59 h vs saline, 66 h; P < 0.06). The OT x CM interaction in Exp. 1 was not significant. For Exp. 2, approximately 25 min before sham CM or CM, 200 USP units of OT or 10 mL of saline was injected i.v. The LAI was performed immediately after sham CM or CM. At 10 to 12 d after AI in Exp. 2, ewes were mated with Suffolk rams. Blood was collected between 24 and 26 d after AI for pregnancy-specific protein B (PSPB) RIA. The PSPB pregnancy and lambing rates were both 62% in saline-sham controls. The CM did not affect pregnancy (69%) or lambing rate (64%). The OT treatment decreased (P < 0.05) PSPB pregnancy (59%) and lambing rates (56%) in OT-sham ewes and pregnancy and lambing rates in CM ewes (both 43%). Neither CM nor OT before LAI affected lambing rates to next estrus, indicating no long-term damage to the cervix or uterus. In summary, CM did not affect fertility after LAI, but OT decreased lambing rate independent of CM. If OT will not be usable for TAI, it may still be a tool for training TAI personnel.     

Aboveground biomass production of a semi-arid southern African savanna: towards a new model

Following a field campaign to determine the species composition, canopy cover, aboveground annual production and leaf area index (LAI) of the semi-arid savanna of north-western Namibia, we present a production model that can be used by graziers to determine the livestock carrying capacity. The model predicts the annual aboveground net primary production (ANPP) from regression equations of canopy cover by annual production fraction for plant functional classes. We tested the output of the model against another fully independent net primary production (NPP) model, namely the MODIS NPP product. The mean MODIS NPP for the 29 sites was 343 ± 22?kg dry matter (DM) ha^?1 y^?1 as opposed to 285 ± 142?kg DM ha^?1 y^?1 for the fAP model that used the regression method (p < 0.01). As a proof of concept, these landscape-scale ANPP values are used to calculate a recommended livestock carrying capacity for the Ehirovipuka Communal Conservancy, a 1 980 km² communal area with both wildlife and livestock populations. In addition, we also provide details of a field method for predicting landscape-scale LAI from line transect data. This approach can be used to ground reference the LAI values generated from the MODIS LAI product.