發(fā)布時間：2018-02-02 23:38

  本文關鍵詞： 氣象因子 空間插值方法 凈初級生產力 CASA模型 ANUSPLIN　出處：《草業(yè)科學》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：氣象因子對研究草地生產力、植被長勢、災害評估等都有著重要的意義,本研究采用不同空間插值方法(協(xié)同克里格法Cokriging、反距離加權法IDW和ANUSPLIN法)對新疆地區(qū)90個氣象站點2000-2011年多年的7月平均降水和氣溫數(shù)據(jù)進行空間插值分析,使用均方根誤差法(RMSE)以及平均絕對誤差法(MAE)對插值的結果進行評價,討論不同方法對該地區(qū)降水和氣溫插值結果的影響。利用不同插值方法,基于CASA模型進行新疆草地NPP的估算,結合實測生物量數(shù)據(jù),對3種插值方法下的估算結果進行評估,結果表明,1)降水和氣溫數(shù)據(jù)都是基于ANUSPLIN法的插值結果最優(yōu)(MAE_(降水)=6.45,RMSE_(降水)=8.77,MAE_(氣溫)=2.11,RMSE_(氣溫)=3.52)。2)基于不同插值方法得到的氣象要素估算的新疆草地NPP精度不同,將實測數(shù)據(jù)與同時期CASA模型模擬值相關性進行分析,基于ANUSPLIN法插值的氣象要素估算NPP的精度最高(R~2=0.794 7),NPP實測值與模擬值有良好的線性關系,比基于Cokriging插值的氣象要素估算精度提高了13.23%,比IDW提高了20.13%。說明提高氣象要素的插值精度有利于新疆草地NPP的估算研究。
[Abstract]:Meteorological factors are of great significance to the study of grassland productivity, vegetation growth and disaster assessment. Different spatial interpolation methods (cooperative Kriging method Cokriging) are used in this study. Inverse distance weighting method (IDW and ANUSPLIN) was applied to the spatial interpolation analysis of the July mean precipitation and temperature data of 90 meteorological stations in Xinjiang from 2000 to 2011. The mean square error method (RMSE) and the mean absolute error method (mae) are used to evaluate the interpolation results. The influence of different methods on precipitation and temperature interpolation results in Xinjiang grassland was discussed. Using different interpolation methods, the NPP of grassland in Xinjiang was estimated based on CASA model, and the measured biomass data were combined. The estimation results of the three interpolation methods are evaluated. The results show that the precipitation and temperature data are based on the interpolation results of ANUSPLIN method. RMSE _ S _ I (precipitation = 8.77 / MAESP) (temperature = 2.11). The NPP accuracy of Xinjiang grassland estimated by different interpolation methods is different. The correlation between the measured data and the simulated values of the CASA model in the same period is analyzed. The precision of estimating the meteorological elements of NPP based on ANUSPLIN interpolation is the highest. There is a good linear relationship between the measured values of NPP and the simulated values, and the precision of estimating meteorological elements based on Cokriging interpolation is improved by 13.23%. The interpolation accuracy of meteorological elements is better than that of IDW, which is beneficial to the estimation and study of grassland NPP in Xinjiang.
【作者單位】： 新疆大學資源與環(huán)境科學學院;綠洲生態(tài)教育部重點實驗室;新疆維吾爾自治區(qū)草原總站;澳大利亞國立大學芬納資源與社會學院;
【基金】：新疆維吾爾族自治區(qū)草原總站委托項目(211-62207) 新疆維吾爾自治區(qū)高層次人才培養(yǎng)計劃項目(104-40002) 教育部促進與美大地區(qū)科研合作與高層次人才培養(yǎng)項目(117-40101)
【分類號】：S812.1
【正文快照】： 草原作為陸地生態(tài)系統(tǒng)中分布最為廣泛的生態(tài)系統(tǒng)之一,在氣候調節(jié)以及全球碳循環(huán)中起著重要作用[1-2]。凈初級生產力(net primary productivity,NPP)指植物在單位時間和單位面積內積累的有機物總量,是植物光合作用生成的有機物總量減去呼吸作用消耗之后的剩余量,也是反映陸地生

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