基于MODIS的东北三省植被NPP潜在气候生产力估算

大范围准确的植被生产潜力的估测,可为区域生态建设与保护提供决策支撑。基于MODIS/MCD12Q1数据、MODIS/MOD17A3数据和气象观测数据,在分析2001—2013年东北三省植被单位面积NPP年累积量时空变化的基础上,划分植被类别,构建东北三省植被NPP气候估算模型,并对研究区2013年植被NPP潜在气候生产力进行了估算。结果表明:（1）2001—2013年东北三省植被单位面积NPP年累积平均值（NPP     

基于CASA模型的长顺县夏季NPP时空格局

基于CASA模型估算了长顺县夏季植被净初级生产力(NPP),并分析了2000~2011年期间其时空分布特征。研究表明:2000~2011年期间,长顺县夏季NPP平均为34.51 g C/m~2·m,全县91.65%的区域,NPP值在20~50 g C/m~2·m之间。多年平均夏季NPP的分布呈现明显的地域性差异,总体呈现出由中部落叶阔叶林、针阔混交林及灌木林等植被茂盛的区域逐渐向东西两侧耕地及建设用地区域减少的分布规律;夏季NPP在12年间,其变化整体呈缓慢上升趋势。针阔混交林、落叶阔叶林、灌木林、耕地及草地区域的平均增长率分别为2.77、2.32、2.34、0.99、1.05。地区植被在夏季的固碳量在逐年增加;各乡镇夏季平均NPP在12年内的变化一致。长寨镇、广顺镇、摆所镇、鼓扬镇、代化镇、改尧镇、敦操乡分别以2.16、1.88、2.10、2.17、2.29、2.12、2.51 g C/m2·m的速率增加。     

基于植物净初级生产力模型的区域冬小麦估产研究

该文以中国冬小麦主要种植区黄淮海平原典型县市的冬小麦为研究对象,以植物净初级生产力模型对冬小麦估产进行研究。其中光合有效辐射数据(PAR)主要通过TOMS传感器紫外反射率月数据来计算获得。并且通过投影转换和内插方法,将分辨率由经度1.25度、纬度1度转为250 m。光合有效辐射分量(fPAR)主要通过250 m分辨率MODIS的最大值合成法生成的NDVI月数据和fPAR之间的统计直线关系(fPAR＝a NDVI＋b)来反演。在研究中光能转化有机质效率(ε)被视为常数,其值通过前人研究结果确定。然后计算冬小麦净初级生产力(NPP＝ε×fPAR×PAR)。文中主要考虑冬小麦产量形成关键期内NPP的形成,然后将累积的NPP转化为作物干物质的量,最后通过冬小麦收获指数修正,得到估计的冬小麦产量。而且利用地面实际调查产量数据对所预测的植物净初级生产力NPP和所预测的产量进行了验证,通过NPP计算的冬小麦生物量与实际生物量间相对误差为-4.30%;预测冬小麦产量与实际小麦产量间相对误差平均为-4.41%,结果令人满意。     

石河子绿洲植被净第一性生产力遥感估算研究

[目的]探索适合西北绿洲区的NPP遥感模型,估算石河子绿洲区植被净第一性生产力.[方法]在GIS的支持下,利用卫星遥感数据和气象数据,以光能利用率模型为基础进行研究.[结果]构建了绿洲区植被净第一性生产力NPP估算模型,以1989～2001年的石河子绿洲区植被为例,对13年间的植被净初级生产力进行了估算,得到石河子绿洲区植被净第一性生产力13年平均值为2.086 TgC/a,其年均变化量为0.049 TgC/a,绿洲植被碳密度在237.3～309.3 gC/m2变化.[结论]研究时段内NPP总体呈现增长的趋势,这主要是近年来该区降水、气温以及土地利用方式改变的影响结果.     

青海三江源试验区NPP时空特征及影响因素分析

青海三江源国家生态保护综合试验区是我国建立的第1个国家级生态保护综合试验区,在我国生态文明建设中有重要的地位,分析其植被净初级生产力(NPP)具有重要意义。利用三江源试验区的MODIS遥感影像等数据及其周边地区的气象资料,结合CASA模型,对三江源试验区2010~2013年的NPP进行估算,并对其时空特征及影响因素进行简要分析。结果表明:三江源试验区2010年的NPP平均值最大,2010~2013年NPP呈波动变化趋势,先减少后增加;年均NPP总量为68.46TgC/a(1Tg=1012g),年均NPP为144.29gC/m2,NPP的季节变化明显,7、8月的月NPP值最大;在空间分布上呈现出由东南向西北递减的特征,东侧出现最高值,其值为418.94gC/(m2·a);NPP值高低分布情况与植被类型、海拔、坡度、坡向有密切关系。     

马尾松林地土壤有机碳遥感估测

采用卡萨生物圈(CASA)模型的遥感间接估算法对长汀县河田镇马尾松林地土壤有机碳进行模型构建。结果表明:结合多种植被指数构建的综合植被指数(ICV),缓解了归一化植被指数(INDV)在植被净第一性生产力(NPP)反演的饱和现象及高估现象,拟合精度比归一化植被指数提高了17.4%,说明综合植被指数在研究区土壤有机碳(SOC)的估算上有更高的契合度;运用综合植被指数构建的随机森林回归模型,对土壤有机碳预测综合精度(R^2=0.597 2,RMSE=1.76,RM=94.85%)比其他回归模型高,适用于研究区SOC的估算。     

东北地区森林植被生产力遥感定量估测

以辽宁、吉林和黑龙江3省为研究区,引入一种过程模型(Forest-BGPG),以2003年1 km的MODIS影像为遥感数据,估测森林植被净第一性生产力(NPP)。结果表明:2003年森林植被NPP为3.7 MgC/hm2,其中,常绿针叶林4.1 mgC/hm2、落叶阔叶林4.0 mgC/hm2、常绿阔叶林3.8 mgC/hm2、针阔混交林3.9 mgC/hm2和落叶针叶林3.5 mgC/hm2;辽宁东部及长白山地区森林植被NPP超过6.3mg C/hm2,大兴安岭地区不足3.2 mgC/hm2,区域时空分布格局明显。通过与国内现有研究结果和2003年全球陆地植被NPP产品对比分析,表明估测结果准确反映了森林植被现实生长过程,Forest-BGPG为区域尺度森林植被NPP和碳储量动态监测提供了连续的测量手段。     

基于5种气候生产力模型的天山北坡主要草地类型NPP计算分析

[目的]通过对天山北坡不同生态区域典型地带性草地的动态监测,为实现草地资源的信息化提供基础资料和参考.[方法]根据大西沟、小渠子、牧业试验站、乌鲁木齐、米泉和柴机湖等6个气象站2004～2009年的气候资料,分别采用Miami模型、Thornthwaite Memorial模型、Chikugo模型、朱志辉模型和周广胜模型对天山北坡8个草地类型自然植被净第一性生产力进行了计算,并进行了反演,分析了各模型估算不同类型天然草地NPP的误差.[结果](1)研究区的均温升高了近0.125 9℃,年降水量降低了2.265 9 mm;(2)5种模型计算的8个草地类型NPP值,虽然在数值上有差异,但变化趋势表现出高度的一致性;(3)精度反演比较显示周广胜模型精度较高,但也有不足,实际应用时需要修正.[结论]在2004～2009年气候"干旱高温"的变化趋势下,各草地类型的生物量随气候变化明显,各模型在一定程度上能反应出NPP的变化趋势.     

气候和土地利用变化对成都市植被NPP时空分布的影响

以2001-2010年MOD17A3数据集的年均NPP数据为基础,分析成都市植被净初级生产力的时空变化及其影响因素,并借助回归分析方法对引起植被NPP变化的影响因素进行量化分析.结果表明:研究区植被净初级生产力年际变化特征明显,年净初级生产力分布在560～699gC/(m~2·a)之间,平均值为663gC/(m~2·a),总体来看10年间成都市植被净初级生产力呈波动减少趋势,年际减少为5.04gC/(m~2·a).空间分布上表现为由西南向东北逐渐减少的趋势,不同地形区植被NPP变化程度各异,其中平原区植被NPP下降趋势最为显著,其次为山区,而丘陵区植被NPP呈上升趋势.温度、降水量、耕地面积和建设用地面积对整个成都市植被NPP时空变化的独立解释能力分别为2.3%,16.4%,1.0%,10.5%,即研究区植被NPP受到自然因素和人为因素共同作用,而自然因素对植被NPP时空变化的主控作用总体上大于人为因素.对各地形区而言,山区NPP变化主要受到温度和降水量影响,降水量是主控因素(独立解释能力为6.6%);平原区NPP变化主要受到降水量、耕地面积和建设用地面积影响,建设用地面积为主控因素(独立解释能力为10.3%);丘陵区NPP变化主要受到温度、降水量、建设用地面积影响,建设用地面积为主控因素(独立解释能力为5.2%).研究结果为区域生态环境的建设,以及合理的城市土地利用规划提供依据.     

基于CASA模型和MODIS数据的甘南草地NPP时空动态变化研究

植被净初级生产力(net primary productivity, NPP)在全球气候变化及碳循环研究中扮演着重要的角色,精准快速的估算NPP对评估区域生态系统承载力以及合理利用自然资源具有重要的意义。利用2011-2014年甘南地面实测草地地上生物量(aboveground biomass, AGB)数据和根冠比系数计算的草地NPP数据,分别验证了MOD17A3 NPP产品和基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford approach)模型估算的草地NPP的精度,分析了2000-2016年甘南地区草地NPP的时空动态变化。结果表明:基于CASA模型模拟的草地NPP精度整体上高于MOD17A3 NPP产品的精度,其均方根误差(root mean square error, RMSE)较MOD17A3 NPP小9.94 g C·m^-2;CASA模型分析的甘南地区草地NPP总体上呈现由西南向东北逐渐减少的趋势;对不同草地类型而言,沼泽类的平均NPP最高(469.07 g C·m^-2),温性草原类最低(324.18 g C·m^-2),而占研究区草地总面积比例较大的高寒草甸类和高寒灌丛草甸类草地的平均NPP分别为449.22和465.27 g C·m^-2;2000-2016年间,甘南地区大部分草地NPP稳定不变,其面积占研究区草地总面积的75.31%,NPP呈增加趋势的区域占草地面积的22.63%,而NPP呈减少趋势的区域占比最小,仅为2.06%。以上研究结果表明CASA模型在高寒地区草地NPP评估、草地资源合理利用与管理方面具有重要的应用价值。