基于遥感信息和净初级生产力的天然橡胶估产模型

建立基于MODIS数据的天然橡胶净初级生产力遥感估算模型,利用2009年生长季(4—12月)250 m分辨率的MODIS数据和气象数据估算海南阳江农场天然橡胶的生长季净初级生产力, 通过天然橡胶的干物质分配率估算阳江农场天然橡胶的产胶潜力。用以树位为单元的地面实际干胶产量与已得到的天然橡胶林产胶潜力进行回归分析,建立天然橡胶干胶产量的估测模型。利用估产模型对阳江农场2010年7月的干胶产量进行模拟,用同期实际干胶产量对估产模型进行精度验证与实用性评价,结果显示7月估产模型均方根误差RMSE为1.78 g·m^-2,相对均方根误差RMSE_r为18.25%。研究表明,基于遥感信息和净初级生产力的天然橡胶估产模型具有较好的产量估测效果。     

基于IOCS的内蒙古潜在植被NPP空间分布特征研究

以综合顺序分类系统(IOCS)为基础,利用1985-2009年内蒙古及周边常规气象站的观测资料,采用NPP分类指数模型模拟内蒙古各潜在植被类型NPP,分析其空间分布特征及NPP与气候因子之间的关系。研究表明:①内蒙古地区植被NPP在空间分布上表现出一定的经向分布特征,多年均值介于0~366.5 gC·m^-2·a^-1之间,高值区中心分布在大兴安岭东北部;②各潜在植被类型中,碳汇潜力贡献率最大的潜在植被类型为微温微干温带典型草原类(ⅢC),其值为23.6%;最小的为寒温微干山地草原类(ⅡC),接近于0;③内蒙古潜在植被类型NPP表现出明显的干湿地带性和纬度地带性,且随寒温→微温→暖温、微干→微润→湿润→潮湿的变化其NPP值逐渐增大;但暖温极干暖温带荒漠类(ⅣA)和暖温干旱暖温带半荒漠类(ⅣB)并不符合这一规律,主要原因是较高的温度和较少的降水,达不到植被物质生长的需求。     

针对NPP VIIRS数据的云检测方法研究

为了获得新型红外成像辐射仪套件(Visible Infrared Imager Radiometer Suite, VIIRS)传感器准确的云掩码数据,克服当前VIIRS云检测算法在中国区域存在的部分缺陷.本研究通过分析当前较为成熟的中分辨率光谱成像仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)云掩码算法,结合VIIRS传感器的波段特性,提出了适合中国区域的云检测算法.针对1.38μm高(卷)云检测算法在高海拔区域存在的限制,本研究使用亮温进行辅助检测,降低因低水汽含量造成的误报;针对当前VIIRS M12-M13云检测阈值在我国存在误报的问题,对M12-M13差值云检测在我国适用范围和阈值进行了分析讨论,并使用亮温辅助M12-M13进一步克服地表二项性反射造成的干扰.使用中国区域的两景数据进行应用分析表明:亮温辅助1.38um高(卷)云检测能够较好的抑制地表污染,亮温辅助M12-M13差值云检测比当前VIIRS M12-M13云检测能更好的抑制误报.通过人工解译,将检测结果和解译结果做了对比分析,实例数据检测精度均高于85%,能够满足当前云检测精度要求.     

基于MODIS-OLI遥感数据融合技术的农田生产力估算

大范围、高精度的农田生产力遥感监测依赖于高时空分辨率的遥感数据,单纯依靠由单一类型传感器数据获取的高时相或者高空间分辨率的遥感数据都不能满足清晰掌握田块尺度上作物生长动态的需求。全球免费提供的空间分辨率250~1 000 m的MODIS数据和空间分辨率30 m的Landsat数据是植被动态监测普遍应用的数据源,针对应用MODIS数据估算的农田生产力空间分辨率较低而Landsat卫星重访周期长的局限性,研究基于空间分辨率30 m的Landsat 8 OLI数据与空间分辨率500 m的MODIS数据,应用时空数据融合技术,融合OLI数据的高清晰空间表达能力与时间间隔8 d的MODIS数据的植被生长时间序列过程的监测能力,获得空间分辨率30 m、时间步长8 d的时间序列数据,利用VPM （Vegetation Photosynthesis Model）模型以宁夏永宁县部分地区为试验区估算该区域的NPP。研究结果表明,融合后所得30 m分辨率的NPP具有良好的空间细节信息,提高了MODIS数据中混合像元上的估算精度,并保留了MODIS数据原始的时间过程信息,以30 m的空间分辨率刻画出作物的生长动态;较单独应用MODIS数据,使用融合数据估算的NPP可更有效检测出高标准农田建设对农田生产力的提升。     

矿山恢复过程及前期恢复时限分析

目前矿山生态环境防治原则“谁开发谁保护,谁污染谁治理,谁破坏谁恢复”对矿山恢复到特定程度还没有明确的时间要求。矿山恢复可分为前期和后期两个阶段,前期恢复以水土保持为目的,后期恢复以建立稳定的生态系统为目的。草本植被在前期恢复中具有显著的水土保持功效。不同区域的草本植被恢复到特定盖度有明显的时间分异,所需时间与区域NPP(植被净第一性生产力)值呈负相关。据估计,草本植被恢复到70%的盖度,热带林区大致需要5~9个月,亚热带常绿阔叶林带需要9~15个月,温带林区需要15~24个月,寒带针叶林带和温带草原则需要超过两年的时间。建立的盖度-T(时间)-NPP曲线,结合区域植被有效盖度,为矿山前期恢复的时限制定提供依据。     

不同退化程度羊草草原碳收支对模拟氮沉降变化的响应

2009~2010年,选择内蒙古温带典型草原区2个不同退化程度羊草群落为研究对象,利用小区模拟控制试验,设置0g·(m2·a)-1(CK)、10 g·(m2·a)-1(MN)这2个氮处理水平,模拟研究了大气氮沉降水平变化对植物净初级生产力(NPP),土壤呼吸(Rs)以及整个群落碳收支(NEE)的定量影响,比较了不同退化程度草地群落NEE对等量氮添加的响应差异.结果表明,对于轻度退化羊草草原(样地A),MN处理生长季平均地上生物量(AGB)两年分别比CK增加21.5%及46.8%,而对于中度退化羊草草原(样地B),氮添加在2009年降低了植物AGB及地上NPP(ANPP),在2010年则表现为正效应;两年氮添加均增加了样地A与样地B的根系生物量(BGB)以及样地B的地下NPP(BNPP),但降低了2010年样地A的BNPP;氮输入增加并未明显改变Rs的时间变化规律.与CK处理相比,样地A的MN处理两年土壤微生物呼吸年累积通量较CK分别增加了14.6%与25.7%,而样地B则分别降低了10.4%与11.3%;样地A与样地B两年均表现为大气的碳汇,碳汇强度(以碳计)分别为59.22 g·(m2·a)-1与166.68 g·(m2·a)-1以及83.27 g·(m2·a)-1与117.47 g·(m2·a)-1.相对于CK,样地A两年碳汇增加量分别为15.79 g·(m2·a)-1与82.94 g·(m2·a)-1,样地B分别为74.54 g·(m2·a)-1与101.23 g·(m2·a)-1,单位氮输入量在初始氮水平低的草地群落能获得更大的增汇效应.     

近20 a陕北地区耕地变化及其对农田生产力的影响

陕北地区耕地开垦和生态保护与建设工程等对耕地资源的空间分布格局产生了重要影响,并进一步影响农田生产力。论文基于中高分辨率卫星遥感数据,经人机交互目视解译和实地验证,生成陕北地区1990、2000和2010年耕地现状以及前后两个10 a耕地动态数据集。利用光能利用率遥感模型,结合中分辨率、长时间序列卫星遥感数据估算陕北地区农田净初级生产力,分析耕地变化对农田生产力的影响。结果表明,陕北地区耕地面积及其生产力在研究期前10 a小幅增长,后10 a明显减少。耕地减少的最主要原因是生态退耕,城市化也是耕地减少的原因之一。总体而言,20 a来,陕北地区耕地资源总面积净减少42.56%;受耕地面积变化的影响,同期农田净初级生产力下降了41.90%。研究对于评估陕北地区耕地安全和粮食安全,指导区域土地利用科学规划,具有重要意义。     

中国西北地区NPP变化及其对干旱的响应分析

为探究多年来中国西北地区NPP（植被净初级生产力）变化及其与干旱的关系,基于改进的MOD17A3数据,利用变化率分析、Mann-Kendall统计检验方法及GIS分析方法,对2000-2015年中国西北地区及其各省区NPP的地域分异规律及变化特征进行了研究;同时,利用PDSI（帕尔默干旱指数）与NPP数据实现了NPP对干旱的响应分析.结果表明:2000-2015年,中国西北地区NPP分布格局基本一致,整体上呈自西北向东南逐渐增加趋势,但各省区NPP的增幅不同,其中,以甘肃省的增幅最为明显,宁夏回族自治区和陕西省其次,青海省再次,新疆维吾尔自治区增幅最不明显.中国西北地区NPP增加区域主要分布于甘肃省、宁夏回族自治区南部及陕西省中北部,减少区域主要分布于新疆维吾尔自治区天山中段哈尔克山一带及陕西省中部.PDSI与NPP的相关性分析显示,中国西北地区81.71%区域的NPP与PDSI呈正相关;同时,NPP对PDSI变化响应结果显示,由于人为因素的影响,部分地区NPP与干旱程度变化呈现异向关系,说明人为因素开始成为中国西北地区NPP的重要影响因素.研究显示,2000-2015年中国西北地区NPP整体呈现增长态势,年增长速率约为0.59 g/m2,新疆维吾尔自治区天山中部及阿尔泰山一带NPP变化较为剧烈,多年NPP变化率均低于-20%;与此同时,干旱仍旧是制约中国西北地区NPP增长的主要因素.      

1981-2015年神农架林区森林生态系统净初级生产力估算

湖北省神农架林区是全国唯一以林区命名的行政单位,拥有全球中纬度地区唯一一块保存完好的原始森林,量化其森林生态系统NPP（net primary productivity,净初级生产力）对县域生态系统评估工作十分重要.基于CEVSA2（carbon exchange between vegetation,soil and atmosphere 2）模型模拟1981-2015年神农架林区森林生态系统NPP,并利用中国生态系统研究网络神农架站观测数据和野外调查数据进行验证,进而分析其NPP时空变化特征及其主要环境影响因子.结果表明:①1981-2015年神农架林区森林生态系统年均NPP为628.27 g/m2（以C计）,空间分布表现为中部较低、东部以及周边较高,具有明显的空间异质性.②1981-2015年神农架林区年均NPP的增长速率为2.58 g/（m2·a）（R2=0.65,P < 0.001）;运用Mann-Kendall突变检验法发现,1998年前后是NPP增长速率变化的突变点,虽然1998年前后两个时段NPP均呈上升趋势,但1999-2015年NPP增长率较1981-1998年下降了7.01%;从空间上来看,林区中部和北部NPP增长率[4~6 g/（m2·a）]相对较高,南部和东部部分地区NPP呈下降趋势,其变化速率在-3~0 g/（m2·a）之间.③神农架林区NPP年际变化与年均温、总辐射年际变化均呈正相关,与年降水量年际变化呈负相关,其中年均温年际变化对NPP年际变化的解释率最高,为43%（P < 0.01）;在空间尺度上,林区森林生态系统约67.83%区域的NPP年际变化由年均温年际变化控制,主要分布在林区中部和东南部,可见年均温是该地区森林生态系统NPP的主要影响因素.      

Satellite Remote Sensing of Terrestrial Net Primary Production for the Pan-Arctic Basin and Alaska

We applied a terrestrial net primary production (NPP) model driven by satellite remote sensing observations of vegetation properties and daily surface meteorology from a regional weather forecast model to assess NPP spatial and temporal variability for the pan-Arctic basin and Alaska from 1982 to 2000. Our results show a general decadal trend of increasing NPP for the region of approximately 2.7%, with respective higher (3.4%) and lower (2.2%) rates for North America and Eurasia. NPP is both spatially and temporally dynamic for the region, driven largely by differences in productivity rates among major biomes and temporal changes in photosynthetic canopy structure and spring and summer air temperatures. Mean annual NPP for boreal forests was approximately 3 times greater than for Arctic tundra on a unit area basis and accounted for approximately 55% of total annual carbon sequestration for the region. The timing of growing season onset inferred from regional network measurements of atmospheric CO₂ drawdown in spring was inversely proportional to annual NPP calculations. Our findings indicate that recent regional warming trends in spring and summer and associated advances in the growing season are stimulating net photosynthesis and annual carbon sequestration by vegetation at high latitudes, partially mitigating anthropogenic increases in atmospheric CO₂. These results also imply that regional sequestration and storage of atmospheric CO₂ is being altered, with potentially greater instability and acceleration of the carbon cycle at high latitudes.