长江流域生态系统恢复力评价及其空间异质性研究

恢复力是生态系统的固有特征,可通过系统遭受干扰后恢复到原稳定态的时间和速率来衡量. 开展长江流域生态系统恢复力研究对于掌握流域生态系统变化规律,指导长江流域大保护和高质量发展具有重要意义. 本文采用概率衰减法评估长江流域生态系统恢复力,首先获取了2001—2020年长江流域每16 d的250 m分辨率的增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)数据,采用最大值合成以及重采样技术,获得年度1 000 m分辨率的EVI数据;然后,计算每个栅格2001—2010年、2001—2011年、2001—2012年直至2001—2020年共11年的EVI变化斜率;以全流域为统计单元,统计11年间EVI变化斜率持续为正和持续为负的栅格数量,采用衰减函数进行拟合,正负衰减的时间差表征生态系统恢复力;以6 767个小流域为对象,分析长江流域生态系统恢复力的空间差异性. 结果表明:20年来长江流域整体EVI在逐渐增加,空间分布差异在逐渐增大. 正、负衰减时间差为29.48 a,生态系统处于正向恢复状态. 生态系统恢复力呈上游及下游入海口低、中游地区高的特点,其与降雨量、地形(海拔和坡度)、林草覆盖率和人类活动等因素相关. 在海拔1 000~1 500 m、坡度25°~30°、林草覆盖率较大的山地区域生态系统恢复力最高;而在高海拔或低海拔地区以及植被覆盖较差的地区,生态系统一旦受到干扰或破坏则较难恢复. 研究显示:长江流域生态系统整体上呈正向演替,得益于长江大保护的政策;长三角地区因人类活动频繁,生态处于逆向演替,而上游地区如金沙江、大渡河、岷江一带生态系统恢复力较低,与水电开发、地质灾害是否相关需进一步研究.      

白杨河流域早期典型年生态耗水计算分析

为了研究流域生态及环境状况宏观变化趋势,需要了解其早期典型年的生态耗水情况和变化趋势,受客观技术条件、研究周期和经费限制,经综合考虑,早期典型年生态耗水利用1980年、1990年与2000年TM数据,2005年遥感数据除采用MODIS数据外,还采用了中巴资源卫星数据。采用相对绿量比值系数法计算。     

不同土地利用类型的地表特征参量的遥感反演研究——以猫跳河流域为例

利用2007年5月Lansat5 TM数据,运用单通道算法,基于全国遥感监测土地利用/覆盖分类体系,对贵州省猫跳河流域的地表特征参量进行了反演,得到不同土地利用类型下的典型地表特征参数值。在3种主要的土地利用类型中,林地的植被指数最高、地表温度最低,农田的植被指数最低而地表温度最高,草地介乎林地和农田之间。城镇建设用地主要表现为热岛效应,而水域则主要表现为地表温度（LST）和归一化植被指数（NDVI）的双低特征。进一步对二级土地利用类型的分析表明,由于结构、功能的不同,土地利用二级类在地表特征参量方面也表现出了有规律地变化。有助于深入认识不同土地利用类型的物理特征,可以丰富主要土地利用类型的影像分类的先验知识,有望将不同土地利用方式的生态环境效应研究推进一步     

常用卫星图像数据光谱变换新方法

阐述了卫星图像提取数据信息的光谱变换法的基本原理和方法,并详细介绍了各种卫星图像的数据变换方程。     

若尔盖亚高山草甸地上生物量与植被指数关系研究

为探讨亚高山草甸地上生物量和植被指数的关系,更好服务于草地生态建设,论文利用2008年7月覆盖若尔盖地区的TM影像,分别建立了7种植被指数（NDVI、RVI、DVI、SAVI、MSAVI、PVI、GVI）与地上生物量的线性和4种非线性（二次多项式、三次多项式、对数、幂函数）回归模型。研究结果表明植被指数（NDVI、DVI、SAVI、MSAVI、PVI、GVI）与地上生物量模型表现出三次多项式回归模型最优,再次是二次多项式模型、线性模型,相对较差的是指数模型;而基于RVI的地上生物量模型表现为指数模型最优,其次为三次多项式模型、二次多项式模型、线性模型。分析表明,基于RVI的地上生物量幂函数模型的模拟效果最好,复相关系数R²=0.817 7,精度检验结果表明该模型的平均误差为6.80%,拟合精度达93.20%,根据此模型模拟出若尔盖县草地地上生物量分布图,表明该县草地生物量东南部较高而西北部较低。     

近20年天津地区植被变化及其对气候变化的响应

植被与气候变化的相互关系在全球或区域尺度上得到了证明.研究特定地区植被动态变化及其与气候变化的关系,找出影响植被变化的     

两种植被指数与地表温度定量关系的比较研究——以南京市为例

加强绿化可有效缓解城市热岛（UHI）效应,但植被降温规律如何,如何科学绿化一直模糊不清。以南京市ETM+影像为数据源,经ATCOR2模块大气校正后,提取了南京城区地表温度（LST）、归一化植被指数（NDVI）和减化比值植被指数（RSR）,基于实测值和同时相ASTER数据反演结果的双重验证,拟合了两种植被指数与地表温度的定量关系,并进行了对比研究。结果表明：南京市存在明显的UHI,城区水体和绿地为显著的低温区,除水体外,植被覆盖度高的区域地表温度明显低于植被稀少或无植被区;地表温度与NDVI呈显著线性负相关,与RSR呈显著幂函数负相关,后者的相关性高于前者;以〖WTBX〗RSR〖WTBZ〗=32为界,此值之前,地表温度随着植被覆盖增加而锐减,此值之后,植被覆盖继续增加,地表温度却趋于恒定,呈现植被降温效应“饱和”现象;RSR能直接说明对于不同下垫面,增加相同的植被覆盖度其降温效果存在差异,而不进行土地利用分类,NDVI无法揭示此现象     

华北平原1981～2001年作物蒸散量的时空分异特征

利用土壤-植被-大气传输机理模型(VIP模型),以GIS背景数据库(土地利用图、土壤质地图和数字高程图)为支撑,在NOAA-AVHRRNDVI数据和气象信息的驱动下,连续模拟了1981～2001年华北平原冬小麦和夏玉米生育期的蒸散过程。结果表明:模拟的作物蒸散量与Lysimeter观测值和其他学者的田间试验研究结果具有较好的一致性。华北平原冬小麦多年平均蒸散量空间上呈现南高北低的趋势,其中黄河以北地区和山东半岛的蒸散量在200～400mm之间,南部地区在400～466mm之间。对玉米而言,北部的海河低地平原以及津、冀、鲁的沿海地区多年平均蒸散量变化在230～380mm,其余大部分地区蒸散量在380～470mm。除本区最南端的极少部分地区外,华北平原大部分地区冬小麦生育期内的自然降水都小于蒸散量,水分亏缺量大于200mm,而夏玉米生育期内大部分地区的降水大于蒸散量。     

基于RVI分区的淀山湖蓝藻暴发期叶绿素a的遥感估测

以淀山湖为研究区域,利用MODIS数据探讨蓝藻暴发期叶绿素a质量浓度〔ρ(Chla)〕的遥感估算方法.为了提高估算精度,解决蓝藻暴发期因ρ(Chla)差异较大而产生的估测模型的参数适应性问题,引入比值植被指数(Ratio Vegetation Index,RVI)分类法,将RVI＞0.95的区域界定为高蓝藻含量水体,将RVI≤0.95的区域界定为较清洁水体,并基于分区分别建立遥感估算模型.结果表明,分区后MODIS数据叶绿素a估测模型能更好地映射ρ(Chla)的变化,基于RVI的分类估算方法可以有效地提高淀山湖水体蓝藻暴发期ρ(Chla)的估算精度.      

基于多时相HJ影像的水稻洪涝灾情和产量监测

洪涝灾害是影响水稻生产的重要逆境因子。利用多时相HJ卫星影像数据评估了2012年辽宁洪涝灾害对水稻的影响。类似于土壤线,首先基于洪涝浑浊水体像元建立了水体线WL(NIR=0.693 1RED+0.022 7),并以此定义水体浑浊指数WTI和垂直植被指数PVI来分别监测洪涝水体的泥沙含量和水稻作物产量,对PVI与地面实测产量数据进行了相关分析,建立了灾后水稻产量与PVI的线性回归方程Yield=50 279PVI-2 804.1。研究结果表明,泥沙含量越高,水稻受灾越严重,产量越低。WTI可用于监测洪水泥沙含量,PVI则与水稻产量具有极显著的相关关系(R2=0.965),洪涝灾害对水稻的影响不仅可以从水稻收获前的遥感影像进行估测,更能够在洪涝灾害发生后及时进行估测,对洪涝灾后的水稻实际生产具有一定的指导意义。