Variation in vegetation cover and livestock mobility needs in Sahelian West Africa

A new approach was developed to evaluate the implications of the spatiotemporal variability of green vegetation for the dispersion of livestock that is required to access quality forage in semi-arid Africa. Maximum NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) at 1 km² resolution was determined for concentric rings (0–31 km radii) around 227 individual sample locations within the study area for 14 dates (between 1 April to 1 November) annually over the 2000–2010 period. A sigmoidal curve was fitted to points within the maximum NDVI × distance radii space to determine the asymptote distance (AD) – the radius at which further dispersion from the sample location does not lead to significant gains in access to green forage. AD was found to: increase with latitude (or increasing aridity); decline as the rainy season proceeds; and show no trend over the 2000–2010 period. These results introduce much-needed empirical data to current debates surrounding the scales of governance to support livestock mobility.     

南疆西部不同植被类型NDVI对风沙灾害的响应

不同植被类型对风沙灾害的响应研究有助于风沙灾害的遥感监测评估和防灾减灾工作。采用传统统计学和空间自相关方法,利用MODIS的每日反射率和土地类型产品,分析了风沙灾害后南疆西部不同植被类型NDVI的变化规律及其空间分布特征。结果表明：风沙灾害后,研究区不同植被类型NDVI的差异在增大,NDVI变化值在一0．3865~0．4148之间,NDVI减小的面积占整个研究区面积的54．98％,变异系数增大值在2．44％～36．75％之间;受到风沙灾害的影响,研究区植被NDVI全局Moran’SI系数从0．7982减小到0．6786,但在空间上仍存在显著的正相关性,具有显著的空间集聚特征;由NDVI差值的局部空间自相关指标集聚图以及不同植被类型NDVI差值的空间关联区域面积百分比,可以发现落叶针叶林和裸地或低植被覆盖地受风沙灾害的影响较小,郁闭灌丛和作物受风沙灾害的影响较大。上述关于风沙灾害后南疆西部不同植被类型的变化及其空间格局的研究结果,不仅证明了防护林的风沙阻挡作用,也可以为风沙灾害的防治工作提供参考依据。     

基于卫星遥感和地面观测资料分析苏皖两省一次空气污染过程

2012年6月8~11日,江苏安徽2省发生了一次持续性的空气污染过程.利用MODIS观测的气溶胶产品和地面气象资料,结合火点监测资料和HYSPLIT后向轨迹模式,分析气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子比例(FMF)、空气污染指数(API)的特征,探究这次空气污染的形成原因.研究表明,这次过程中苏皖2省8个代表城市的能见度大部分时间低于10km,相对湿度低于90%,API均达到或超过污染等级,AOD显著增长,且污染物以人类活动产生的细粒子为主.区域细粒子比例(RFMF)达0.79,高FMF(>0.6)出现的概率高达74.8%.另外,苏皖2省稳定的天气形势,不利于污染物扩散.6月8~11日,苏皖2省(北部地区为主)出现大量的火点,表明有秸秆焚烧现象的存在.从HYSPLIT模式的模拟结果来看,苏皖2省8个代表城市在此期间主要受到偏西方向的气流以及局地气流的影响,偏西方向的气流有利于外部秸秆焚烧的污染物经过输送影响本地区,同时局地气流不利于扩散,从而造成污染物积累,形成污染.     

基于MODIS数据的河南省冬小麦产量遥感估算模型

小麦是世界上最重要的粮食作物,小麦生产对中国的粮食保障起着十分重要的作用,及时、准确、大范围对小麦产量进行监测预报,对于农学经济发展和粮食政策制定具有极为重要的现实意义。对作物产量进行遥感监测的原理是建立在其遥感特征基础之上的,通过建立作物长势指标与遥感信息的定量关系,可实现对作物产量的监测预报。文章基于2009年MODIS遥感数据和气象数据,利用Arcgis和ENVI提取纯小麦像元,并提取纯小麦像元对应的NDVI、NPP和LAI,获取分县NDVI、NPP和LAI均值,利用统计软件对产量数据和分县遥感参数均值进行数据整理和分析,建立了河南省冬小麦产量估算模型。以往研究多采用遥感图像上某像元和地面调查点进行研究,具有很大的不确定性,文章以县为单位,对冬小麦平均单产和县域内冬小麦种植像元遥感参数的均值进行相关研究,提高了模型模拟精度。同时文章选用多种遥感参数和多项气象因子建立估产模型,避免了针对一个参数进行估产的局限性。在最佳时相的选择上,根据冯美辰（2010）以往的研究结果,从4月以后,5月8日和4月20Et植被指数和产量相关性最大,4月份之前冬小麦处于返青到拔节期,对产量来说还有很多不确定闪素,因此文章选用5月8El和4月20日进行冬小麦估产研究。结果表明,5月8日的估产模型优于4月20日,加入气象冈子的遥感气象估产模型优于只采用遥感参数进行估产的遥感模型。利用2010年产量数据对模型精度进行检验,遥感气象模型预测精度在70．2％N99．7％之间,平均精度为90．7％;遥感模型预测精度在68．1％到95．5％之间,平均精度为83．9％。表明遥感气象模型模拟精度更高,其精度可以满足大面积估产要求,可以对产量预报提供科学参考。     

基于卫星遥感和地面观测资料的霾过程分析

利用MODIS、CALIPSO卫星观测的气溶胶产品和地面空气质量、气象资料,并结合HYSPLIT后向轨迹模式,探讨了2013年12月1~9日长江三角洲地区一次持续性的严重霾污染过程的形成、特征及其可能来源.研究表明,此次污染过程中长江三角洲地区8个代表城市大部分时间处于霾污染的状况下,气溶胶光学厚度(AOD)显著增长,空气质量指数(AQI)均达到或超过污染限值,且以中度以上污染为主.污染发生时,气溶胶主要存在于地面至2km的大气层内,尤其是850m以下.根据体积退偏比和色比得出球形气溶胶出现频率高于非球形气溶胶,大粒径气溶胶出现频率高于小粒径气溶胶,进而得到污染期间气溶胶的主要类型为“污染型”气溶胶.污染物的近距离的输送和持续小风,无降水的静稳气象条件而导致污染物难以扩散稀释而累积在本地是造成长江三角洲区域污染范围广、时间长、程度重的主要原因.     

基于连续MODIS真彩图的霾监测预警新方法——以浙江省一次严重霾污染过程为例

采用NASA MODIS提供的全球影像浏览服务技术(GIBS)支持,并借助开源地理空间数据抽象库(GDAL)工具,实现了每日2次(上午和下午)用户自定义区域MODIS 250m分辨率真彩色图产品从互联网的近实时自动获取, 并基于该产品对2014年11月9日~14日浙江省一次大范围霾严重污染事件提前2d成功实现了预警.结果表明:连续的MODIS真彩图产品大幅改善并提高了传统可见光遥感监测灰霾的效果;MODIS 250m真彩色图3通道数据值与地面站点颗粒物浓度之间具有较好的相关性,前者与AQI,PM2.5和PM10之间的相关系数(R)分别为0.62,0.65和0.59.基于连续的 MODIS真彩图产品,并结合地面站点数据和天气形式进行综合分析能够及时提供相关预警服务;在业务流程上简单,高效,稳定,尤其对浙江省外源输入性霾识别有着良好的指示作用,具有较好的应用前景.     

遥感数据结合Biome-BGC模型估算黄淮海地区生态系统生产力

植被净生态系统生产力(NEP)和净第一性生产力(NPP)作为表征植被活动的关键变量,在全球变化研究及区域生态环境评价中起着很重要的作用。Biome-BGC是一个模拟生态系统植被和土壤中的能量、水、碳、氮的流动和存储的生物地球化学循环模型。论文利用2004年时间序列MODIS LAI遥感产品和气象数据,对黄淮海地区的NEP和NPP进行了模拟估算,由于Biome-BGC模型没有农作物生理生态参数,农作物模拟通过修改草地生理生态参数,并在增加施肥、灌溉和收割代码基础上实现。结果表明,2004年黄淮海地区NEP、NPP呈现南部大于北部的空间分布特征;不同植被类型平均NEP和NPP大小顺序分别为:混交林>落叶阔叶林>常绿针叶林>农作物>灌木>草地、混交林>农作物>落叶阔叶林>常绿针叶林>灌木>草地;与观测数据、MODIS NPP产品和统计数据进行对比,表明Biome-BGC模型可较好用于区域植被生产力的模拟,农作物模拟结果与统计数据的决定系数达到0.612 3,且模拟得到的黄淮海地区农作物NPP比MODIS NPP产品更接近统计值。     

呼伦贝尔典型草原区植物生长旺季地上干物质量估算的地面光谱模型

为促进地面高光谱遥感在草地估产方面的应用,采用美国ASD公司生产的Fieldspec 3光谱仪,于2009年7月下旬在呼伦贝尔典型草原区进行了高光谱遥感地面观测试验. 运用单变量线性、非线性和逐步回归分析方法,建立植物生长旺季归一化植被指数(NDVI)与地上干物质量(ANPP)间的地面光谱模型. 结果表明,基于判定系数(R2)判断,线性函数和指数函数拟合较理想,R2分别达到0.729 5和0.720 3. 误差分析表明,标准误差(SE)最大的是对数函数,其SE为24.82 g/m2;最小的是幂函数,其SE为22.63 g/m2. 平均误差系数(MEC)最大的是对数函数,其MEC为0.249 7;指数函数最小,其MEC为0.193 2. 综合分析后,选用一元线性回归方程作为呼伦贝尔典型草原区的植物生长旺季最优地面光谱模型:ANPP406.08NDVI-101.64,其R2为0.729 5,SE为23.61 g/m2,MEC为0.220　9,P<0.001.      

基于MODIS数据的林火识别方法研究

森林火灾是一种世界性的重要自然灾害。遥感、地理信息系统(简称GIS)、网络等现代高新技术的出现和发展。为人类研究防灾减灾的工作提供了更为方便的条件。该文在分析MODIS数据各波段特性、对地表亮温法和亮温一植被指数法火点识别的精度进行比较的基础上,结合CIS技术,利用地面信息,采用亮温一植被指数法,建立了基于MODIS数据的林火识别模型。经实验验证,该方法总体判识精度优于80％,能较好地满足林火检测需求,同时还可以获得燃烧植被的类型。     

2000~2013年鄱阳湖流域蒸散量时空变化

蒸散是陆地表面水分循环的重要过程,是研究流域水资源、水循环等领域的重要参数。以鄱阳湖流域为研究对象,利用鄱阳湖流域5个主要子流域水文控制站监测流量资料和气象站监测降水资料,根据水量平衡原理计算各子流域年度蒸散,验证MODIS蒸散数据产品（ET_MOD）,并分析2000~2013年鄱阳湖流域蒸散时空变化状况和土地利用变化对蒸散量的影响。研究结果表明：（1）ET_MOD具有较高的精度,年蒸散量的平均误差为165.9 mm,平均相对误差为9.78%;（2）2000~2013年鄱阳湖流域的年蒸散变化范围875.4~912.2 mm;鄱阳湖流域总蒸散量呈先增加后减少的“几”字形季节变化特征;（3）从蒸散量与地形特征的关系看,鄱阳湖平原区蒸散量低,周边的山地丘陵区较高;各子流域的蒸散量表现为：赣江流域 > 抚河流域 > 信江流域 > 修水流域 > 饶河流域;（4）土地利用方式对蒸散量有显著的影响,各土地利用类型的平均蒸散量表现为：林地 > 农田 > 草地 > 未利用地。