DNDC模型耦合遥感技术的保护性耕作下土壤有机碳模拟

不同耕作措施会改变土壤有机碳储量,影响农田生态系统的碳收支。揭示自实行保护性耕作以来农田土壤有机碳的响应规律,对增加土壤碳库具有重要意义。该研究基于遥感反演技术耦合DNDC模型,从县域和栅格尺度,精细刻画保护性耕作下2000－2020年吉林省土壤有机碳密度（soil organic carbon density,SOCD）的空间分布格局,并模拟不同秸秆还田情景下SOCD增长潜力。结果表明：1）20 a间土壤有机碳储量增加了6.12×10⁸ t,增量主要与耕地面积扩大相关。县域尺度SOCD在4.46～98.09 t/hm²,栅格尺度SOCD在3.34～139.2 t/hm²,呈现中高北低的格局。2）保护性耕作对表层土的影响更大,0～10 cm土层的SOCD增长率最高达0.44%,>10～20 cm土层增长率最高为0.09%。3）吉林西南及中部具有巨大的SOCD增长潜力,达0.24～0.57 t/hm²。研究结果可为保护性耕作政策制定提供科学参考。     

基于微波遥感的土壤水分反演估算研究进展

土壤水分是地表和大气水热过程交换的重要纽带，对于农业生产、生态规划、水资源管理等具有十分重要的意义。微波遥感具有基本不受天气条件影响，具有较好探测植被覆盖下的土壤信息和土壤水分变化趋势等优势，成为目前遥感精确反演土壤水分的热点。本文整理了现有全球尺度的基于微波遥感的土壤水分产品；分析比较了土壤水分反演中主动微波遥感、被动微波遥感、主被动微波协同技术的原理、特点、适用范围和关键技术进展：主动微波遥感和被动微波遥感的 优势分别在于高空间分辨率和高时间分辨率，高空间分辨率可以很好捕捉地表细微的空间信息特征，但囿于土壤水分与后向散射系数之间的复杂关系，特别是植被、地表粗糙度等对雷达后向散射系数的干扰，使得反演土壤水分的精度不高，因而根据现实情况选取不同散射模型以及利用多源数据协同是目前改善精度的研究热点。而高时间分辨率可以实现全球及大尺度下的土壤水分监测，但是很难满足小尺度或者小区域范围的实际研究需求，为了能使实测数据在空间上得以较好匹配，提出多种降尺度方法。结合以上两种微波遥感方式的优劣，依托更为丰富的数据源、相对成熟的观测技术来对两者进行融合以提取更多的水分信息，以提升反演精度或者获得长时间序列数据。在目前的方法中，土壤水分反演在小尺度下表现出良好的性能，但在全球尺度上会出现数据缺失、适用性不强、反演精度不高以及反演过程过于复杂等诸多问题，可以借助多种观测方式（多极化、多角度、多波段）、多时相重复观测、在原有模型上引入新的算法以及数据同化等方面着手进行改进，同时全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System, GNSS） 中长期稳定、高时空分辨率的L波段微波信号在陆面遥感领域的快速发展也为我国北斗卫星导航系统（BeiDou Navigation Satellite System, BDS）的发展提供了借鉴，展现出在土壤水分反演方面的巨大潜力。