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基于CASA模型的俄罗斯布里亚特共和国植被NPP变化及其对气候的响应

作　者: 任正超
导　师: 柳小妮；朱华忠
学　校: 甘肃农业大学
专　业: 草业科学
关键词: 布里亚特共和国植被NPP CASA模型时空格局气候因子
分类号: Q948
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

植被作为地表碳循环重要组分,其净初级生产力(NPP)不仅直接反映自然环境条件下植被群落生产能力,表征陆地生态系统质量状况;而且也是判定生态系统碳源、碳汇以及调节生态过程的主要因子。近20多年来,随温室效应等气候与环境问题加剧,联合国气候变化框架公约(UNFCCC)外交谈判中,对碳循环需要提供更充分的科学依据。因此,了解我国及周边地区陆地生态系统碳收支时空格局及其变化趋势,具有重要科学与政治意义。以TM和MODIS NDVI为遥感数据源,辅以地面气象观测和其它本底数据,综合利用遥感技术(RS)、地理信息系统技术(GIS)和全球定位系统技术(GPS),并应用改进后CASA模型,模拟估算俄罗斯布里亚特共和国地区2000-2008年的植被NPP年际、季节和月份变化动态。同时,以实测NPP数据验证模型适用性和精度,分析其对气候因子的响应方式和反馈机制,初步揭示影响NPP变化的气候驱动机制。1 CASA模型的改进CASA模型分为光合有效辐射、光能利用率和土壤含水量3个子模型。由于CASA模型土壤含水量子模型较复杂,数据获取有一定难度;所以对其先进行简化和优化,将原模型中表示土壤水分的蒸发潜力,即相对干燥率(RDR)和可能蒸散量(PET),通过生物温度来计算。通过NPP实测数据、MODIS NPP数据产品和其它模型的模拟结果对比分析,发现改进后的CASA模型,其模拟值分布于趋势线附近,均值接近,分别为323.69 gC·m-2和355.68 gC·m-2,平均相对误差4.94%。实测值和模拟值间的相关系数R为0.88(P<0.01),说明,改进后的CASA模型模拟精度较高,可运用于布里亚特共和国地区植被NPP估算。2 NDVI和EVI对比分析植被NDVI最大和最小值分别出现在伊沃尔金斯基和塔尔布加泰斯基地区,而EVI最大和最小值则出现在塔尔布加泰斯基和伊沃尔金斯基地区。不同地区最大与最小NDVI均值的植被类型不同在伊沃尔金斯基和穆哈尔什比尔斯基地区,森林植被最大,稀树草原最小;在吉丁斯基地区,草原与森林混合植被最大,高山植被最小;在塔尔布加泰斯基地区,森林最大,草原与森林混合植被最小,而恰赫金斯基地区则与之相反;在比丘尔斯基地区,森林>稀树草原;在色楞津斯基地区沼泽、草地最大,高山植被最小。不同地区最大与最小EVI均值的植被类型不同在伊沃尔金斯基地区,草原与森林混合植被最大,森林最小;在吉丁斯基地区,沼泽和草地最大,草原与森林混合植被最小;在塔尔布加泰斯基地区,草原与森林混合植被最大,稀树草原最小;在恰赫金斯基地区,森林植被最大,草原与森林混合植被最小;在比丘尔斯基地区,稀树草原>森林;在穆哈尔什比尔斯基地区,稀树草原最大,森林最小;在色楞津斯基地区,高山植被最大,沼泽和草地最小。整个南部地区森林植被的NDVI和EVI值最大,沼泽和草地最小。NDVI的最大值、最小值、均值和标准差变化范围均明显>EVI。NDVI能客观地区分不同类型植被,利于植被类型遥感解译和定量分析。3植被NPP时空分布格局年际变化2000-2008年,布里亚特共和国植被NPP总体为波动中呈现上升趋势,均值为544.29gC·m-2·a-1,总量为1.91E+14gC·a-1,平均增幅为0.39gC·m-2·a-1。2001年和2003年为植被NPP低值期,2003年达最小值,为345.94gC·m-2·a-1。2003年以后,植被NPP呈上升趋势,至2008年达最大值,为668.76gC·m-2·a-1;且2003-2004年、2007-2008年增长幅度大,其余年份增幅平缓。月际和季节变化2000-2008年,布里亚特共和国植被NPP的月变化为,1-3月,单位面积内植被NPP约为0,最小值出现在2月,为0.002gC·m-2·month-1;自4月开始,其植被NPP急速增长,至7月达峰值,为131.13gC·m-2·month-1;随后急骤下降,11-12月降至0左右。生长季(4-10月)的NPP均值总量为537.37gC·m-2。春(3-5月)、夏、秋和冬季的NPP总量分别为81.83 gC·m-2、365.73 gC·m-2、94.16 gC·m-2和0.73gC·m-2,分别占全年的15.08%、67.42%、17.36%和0.14%。区域变化23个辖区中,乌兰乌德市、奥金斯基地区的植被NPP值在年际和月际水平上都较低;而伊沃尔金斯基、普里贝加尔斯基、扎卡缅斯基地区和比丘尔斯基地区则较高。经纬向变化无论年际还是月际水平上,在经度上,植被NPP均表现为双峰分布格局,总体表现为随经度递增而增大规律;在纬度上,植被NPP表现为单峰分布格局,总体表现为随纬度递增而减小规律。空间变化2000-2008年,布里亚特共和国植被NPP增加的区域主要分布在北部及西部地区。由西南向东北,其NPP表现出增加、变化平缓和增加的变化趋势。绝大部分地区的植被NPP变化不显著(p>0.05),占植被总面积的88.95%;而变化显著地区(p<0.05)仅占总面积的11.05%。75.05%的植被NPP呈增加趋势,其中显著(p<0.05)和极显著(p<0.01)增加面积占总面积的9.77%;24.95%的植被NPP呈降低趋势,其中极显著(p<0.01)降低的面积仅占总面积的0.23%。植被类型变化年际水平上,不同植被类型NPP在2000-2001年和2002-2003年为下降趋势,而2001-2002年和2003-2008年为上升趋势;与2000-2008年所有植被NPP的年际变化规律一致。月际水平上,不同植被类型NPP积累均集中于生长季(4-10月),11-3月不同植被类型NPP都保持在0左右。4-7月和8-10月分别为植被NPP积累增长期和递减期,且递增和递减速率较大。4植被NPP与气候因子相互关系分析植被NPP与气候因子相关性通过对该区植被NPP与主要气候因子的简单相关性和偏相关性分析,得知,年际水平上,植被NPP与主要气候因子均无呈显著相关性(p>0.05);但月份水平上,其相关性均呈极显著水平(p<0.01)。温度和降水量对植被NPP的空间响应布里亚特共和国地区西部、南部小面积地区和贝加尔湖沿岸地区以及北部大面积地区的植被NPP均与温度呈显著正相关(p<0.05),西部和北部大面积地区均与降水量呈显著正相关(p<0.05),而中部地区与降水量呈显著或极显著负相关(p<0.05或p<0.01)。说明,西部和北部地区的植被生长主要受温度和降水共同影响,南部和贝加尔湖沿岸地区的则主要受温度影响。在综合运用遥感数据、气象数据、数学模型的基础上,对2000-2008年俄罗斯布里亚特共和国地区植被NPP进行时空变化模拟,并与气候因子进行了相关性分析。同处西伯利亚冷高压气候循环系统的布里亚特共和国地区植被NPP与中国北方地区的植被NPP在时空分布格局上有着许多相似之处。本研究改进的CASA模型可以运用于中国北方地区的植被NPP模拟估算以及本研究成果对于中国北方地区植被NPP的模型估算和生态跨境研究具有重要的借鉴意义。

全文目录

摘要  3-6
Summary  6-14
1 绪论  14-26
  1.1 研究综述  14-24
    1.1.1 植被指数  14-15
    1.1.2 植被指数原理  15-16
    1.1.3 植被指数发展及分类  16-17
    1.1.4 植被NPP 研究方法及估算模型  17-20
    1.1.5 植被NPP 变化及其与气候因子关系分析  20-23
    1.1.6 植被NPP 研究存在问题及未来发展方向  23-24
  1.2 研究目的与意义  24-26
2 研究区概况和研究方法  26-37
  2.1 研究区概况  26-28
  2.2 数据与处理  28-30
    2.2.1 数据来源  28-29
    2.2.2 数据处理  29-30
  2.3 研究方法  30-37
    2.3.1 植被指数  30
    2.3.2 植被类型提取方法  30
    2.3.3 分析方法  30-37
3 结果与分析  37-55
  3.1 植被指数的选取  37-40
    3.1.1 植被NDVI、EVI 值在7 个地区的变化情况  37
    3.1.2 不同植被的NDVI、EVI 值分别在7 个地区的变化情况  37-40
    3.1.3 不同植被的NDVI、EVI 值在布里亚特共和国南部地区的分析比较  40
  3.2 植被NPP 对气候变化的时空响应  40-49
    3.2.1 布里亚特共和国植被NPP 时间变化分析  41-43
    3.2.2 布里亚特共和国植被NPP 空间变化分析  43-47
    3.2.3 布里亚特共和国不同植被类型NPP 变化分析  47-49
    3.2.4 布里亚特共和国植被NPP 空间变化趋势分析  49
  3.3 植被NPP 与气候变化相互关系  49-55
    3.3.1 植被NPP 变化对气候因子的响应  49-54
    3.3.2 温度和降水量对植被NPP 的空间响应分析  54-55
4 讨论与结论  55-60
  4.1 讨论  55-57
    4.1.1 模型改进及精度评价  55
    4.1.2 植被指数选择  55-56
    4.1.3 植被NPP 时空分布格局  56-57
    4.1.4 植被NPP 对气候因子的响应  57
  4.2 结论  57-58
    4.2.1 CASA 模型改进  57-58
    4.2.2 NDVI 和EVI 对比分析  58
    4.2.3 植被NPP 时空分布格局  58
    4.2.4 植被NPP 与气候因子相互关系研究  58
  4.3 研究成果  58-60
    4.3.1 一套与植被NPP 模拟估算相关的参数和数据库  58-59
    4.3.2 改进后的CASA 模型以及植被指数自动提取程序包  59-60
5 存在问题与展望  60-62
  5.1 存在问题  60-61
  5.2 展望  61-62
参考文献  62-65
致谢  65-66
附件硕士期间参加的科研活动和发表的论文情况  66-67

基于CASA模型的俄罗斯布里亚特共和国植被NPP变化及其对气候的响应

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