基于GIS的小麥碳匯估算與可視化研究
本文關(guān)鍵詞:基于GIS的小麥碳匯估算與可視化研究
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【摘要】:隨著全球變暖、溫室效應(yīng)等環(huán)境問題的日益加重,碳匯作為全球碳循環(huán)過程的重要組成部分,已成為當(dāng)今的重要研究方向。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,是受人類活動(dòng)影響最為深刻的部分,在碳匯方面起著舉足輕重的作用。目前,農(nóng)田碳匯研究多集中在土壤方面,對(duì)作物方面的研究相對(duì)較少。在作物生長(zhǎng)過程中,伴隨著光合作用吸收大氣中的CO2,因此作物碳匯是生態(tài)系統(tǒng)碳匯方面的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。同時(shí),我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó),而小麥?zhǔn)俏覈?guó)三大重要糧食作物之一,因此研究小麥碳匯估算具有重要的意義。本研究以位于兗州市的試驗(yàn)田為研究對(duì)象,將小麥碳匯估算模型與可視化技術(shù)作為研究切入點(diǎn),以Crop-C模型為基本框架,建立區(qū)域尺度下的小麥作物碳匯優(yōu)化模型,并基于ArcGIS API for JavaScript進(jìn)行小麥碳匯估算與可視化系統(tǒng)開發(fā)。具體內(nèi)容如下:(1)對(duì)常用的作物碳匯模型DNDC模型、CERES-Wheat模型以及Crop-C模型進(jìn)行比較分析,最終選取Crop-C模型作為小麥碳匯模型的基本框架。(2)通過對(duì)Crop-C模型參數(shù)和機(jī)理的深入分析研究,綜合前人研究成果,確定了以土壤電導(dǎo)率、磷肥施用量、鉀肥施用量和種植密度作為模型的優(yōu)化因子,將優(yōu)化因子引入Crop-C模型,對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化修正;并利用可查證的山東省數(shù)據(jù),對(duì)優(yōu)化模型和Crop-C模型的模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明優(yōu)化模型能更好的符合實(shí)際,穩(wěn)定性更好。(3)利用優(yōu)化模型對(duì)兗州市的小麥的碳匯量進(jìn)行模擬研究,并將試驗(yàn)區(qū)的實(shí)測(cè)土壤數(shù)據(jù)和作物數(shù)據(jù)等作為參數(shù)對(duì)優(yōu)化模型模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的擬合度較高,優(yōu)化后的Crop-C模型可以很好的模擬估算兗州市小麥碳匯量。(4)以Microsoft Visual Studio 2013、ArcGIS為開發(fā)工具,基于優(yōu)化的小麥碳匯估算模型,結(jié)合兗州市小麥估算信息,研發(fā)了小麥碳匯估算與可視化系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了地圖基本操作及相關(guān)的屬性查詢、碳匯估算、碳匯信息展示分析等一系列功能。
【關(guān)鍵詞】:GIS 小麥 碳匯 估算 可視化
【學(xué)位授予單位】:山東農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:S512.1;S127
【目錄】:
- 中文摘要7-8
- Abstract8-10
- 1 引言10-20
- 1.1 研究背景及意義10-12
- 1.1.1 研究背景10-11
- 1.1.2 研究意義11-12
- 1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展12-17
- 1.2.1 植被凈初級(jí)生產(chǎn)力估算方法13-14
- 1.2.2 作物凈初級(jí)生產(chǎn)力估算方法14-15
- 1.2.3 作物凈初級(jí)生產(chǎn)力模型系統(tǒng)的應(yīng)用與開發(fā)現(xiàn)狀15-17
- 1.3 問題的提出17
- 1.4 研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線17-20
- 1.4.1 研究?jī)?nèi)容17-18
- 1.4.2 研究路線18-20
- 2 作物碳匯模型分析20-31
- 2.1 基于作物凈初級(jí)生產(chǎn)力模型的作物碳匯估算20-27
- 2.1.1 DNDC模型20-22
- 2.1.2 CERES-Wheat模型22-24
- 2.1.3 Crop-C模型24-27
- 2.2 作物碳匯模型的對(duì)比驗(yàn)證27-30
- 2.2.1 驗(yàn)證方法27
- 2.2.2 作物生物產(chǎn)量與最終產(chǎn)量的轉(zhuǎn)換27-28
- 2.2.3 驗(yàn)證結(jié)果28-30
- 2.3 本章小結(jié)30-31
- 3 Crop-C模型的優(yōu)化與驗(yàn)證31-41
- 3.1 模型優(yōu)化因子引入31-34
- 3.1.1 土壤電導(dǎo)率(EC值)31-32
- 3.1.2 磷肥施用量32-33
- 3.1.3 鉀肥施用量33-34
- 3.1.4 種植密度34
- 3.2 模型優(yōu)化因子驗(yàn)證34-40
- 3.2.1 單一因子優(yōu)化驗(yàn)證35-38
- 3.2.2 多因子優(yōu)化驗(yàn)證38-40
- 3.3 本章小結(jié)40-41
- 4 小麥碳匯估算與可視化系統(tǒng)設(shè)計(jì)41-58
- 4.1 系統(tǒng)需求分析41-42
- 4.1.1 目前碳匯估算與可視化系統(tǒng)存在的問題41
- 4.1.2 小麥碳匯估算與可視化系統(tǒng)的需求41-42
- 4.2 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境42-44
- 4.2.1 系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)42-44
- 4.2.2 系統(tǒng)開發(fā)語(yǔ)言44
- 4.3 小麥碳匯估算與可視化系統(tǒng)構(gòu)建44-48
- 4.3.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則44-45
- 4.3.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)45-46
- 4.3.3 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)46-47
- 4.3.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)47-48
- 4.4 小麥碳匯估算與可視化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)48-57
- 4.4.1 地圖基本操作功能實(shí)現(xiàn)48-49
- 4.4.2 查詢統(tǒng)計(jì)功能實(shí)現(xiàn)49-52
- 4.4.3 在線編輯功能實(shí)現(xiàn)52-53
- 4.4.4 數(shù)據(jù)錄入功能實(shí)現(xiàn)53-55
- 4.4.5 碳匯估算功能實(shí)現(xiàn)55-57
- 4.5 本章小結(jié)57-58
- 5 實(shí)例應(yīng)用58-64
- 5.1 試驗(yàn)區(qū)概況58
- 5.2 試驗(yàn)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件概況58-59
- 5.3 小麥碳匯信息獲取與估算59-63
- 5.3.1 土壤參數(shù)實(shí)測(cè)59-60
- 5.3.2 作物參數(shù)實(shí)測(cè)60
- 5.3.3 基于優(yōu)化模型的小麥碳匯估算60-62
- 5.3.4 優(yōu)化模型模擬結(jié)果驗(yàn)證62-63
- 5.4 本章小結(jié)63-64
- 6 總結(jié)與展望64-65
- 參考 文獻(xiàn)65-71
- 致謝71-72
- 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文情況72
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