本文關(guān)鍵詞：蘆葦濕地植被NPP遙感估算模型構(gòu)建與應(yīng)用

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【摘要】：植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)是濕地功能的重要參數(shù)之一,直接反映濕地植被群落在自然環(huán)境條件下的生產(chǎn)能力以及濕地生態(tài)系統(tǒng)的質(zhì)量狀況。蘆葦濕地是一種獨(dú)特的草本濕地類型,開展蘆葦濕地NPP的精確估算,對(duì)于理解區(qū)域碳循環(huán)和評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)健康等具有重要的科學(xué)意義。本文在綜合考慮氣候梯度和分布格局的基礎(chǔ)上,選擇中國東北地區(qū)三江平原七星河、松嫩平原查干湖、遼河平原雙臺(tái)河口三個(gè)典型的且具有空間梯度的蘆葦濕地作為研究對(duì)象,通過實(shí)地觀測(cè)、遙感和GIS(Geographic Information System)分析、統(tǒng)計(jì)分析等方法相結(jié)合,開展蘆葦濕地植被NPP模型構(gòu)建、估算及空間格局與影響因素分析。以中等分辨率的Landsat 8 OLI(Operational Land Imager)衛(wèi)星影像作為遙感數(shù)據(jù)源,基于面向?qū)ο蟮臐竦匦畔⑻崛》椒?開展3個(gè)濕地樣區(qū)蘆葦濕地分布空間制圖;應(yīng)用線性混合像元分解模型對(duì)Landsat數(shù)據(jù)進(jìn)行混合像元分解,實(shí)現(xiàn)蘆葦植被光譜反射率信息的精確提取,進(jìn)而得到3個(gè)蘆葦濕地樣區(qū)的所有精確植被指數(shù);于2014年蘆葦生物量最大時(shí)期開展3個(gè)濕地樣區(qū)地面調(diào)查,實(shí)測(cè)得到蘆葦?shù)厣仙锪俊⑷~面積指數(shù)、葉片葉綠素含量、光合有效輻射等數(shù)據(jù),分析不同植被指數(shù)對(duì)葉綠素含量、光能利用率、植被吸收的光合有效輻射、凈初級(jí)生產(chǎn)力的敏感性,確定反演光能利用率和植被吸收的光合有效輻射的最優(yōu)植被指數(shù);基于光能利用率模型的基本結(jié)構(gòu)式,構(gòu)建和評(píng)價(jià)以最優(yōu)植被指數(shù)為自變量的蘆葦植被凈初級(jí)生產(chǎn)力估算的遙感驅(qū)動(dòng)模型;基于該優(yōu)化模型開展典型蘆葦濕地樣區(qū)的植被凈初級(jí)生產(chǎn)力估算、格局及其影響因素分析。通過上述研究,以期加強(qiáng)對(duì)蘆葦濕地生態(tài)系統(tǒng)碳收支的理解,為區(qū)域蘆葦濕地生境的評(píng)估和濕地生態(tài)系統(tǒng)管理與保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。本論文的主要研究結(jié)論如下:一、基于面向?qū)ο蟮奶J葦濕地分布信息提取及空間格局特征分析七星河蘆葦濕地、查干湖蘆葦濕地、雙臺(tái)河口蘆葦濕地的面積分別為122.19、75.29和439.61km2,其中,七星河蘆葦濕地占保護(hù)區(qū)總面積的比例最高,蘆葦斑塊分布相對(duì)密集,景觀連通性較好;查干湖濕地蘆葦斑塊相對(duì)較小;雙臺(tái)河口濕地的蘆葦面積最大,沿雙臺(tái)子河主要分布在保護(hù)區(qū)北部。三個(gè)濕地樣區(qū)的總體分類精度都在82%以上,說明應(yīng)用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?基于多時(shí)相的遙感影像充分挖掘不同群落的光譜特征、形狀特征和物候差異,能夠較好地在群落尺度上開展?jié)竦鼐?xì)分類。二、植被指數(shù)精確計(jì)算及與光能利用率模型關(guān)鍵參數(shù)的關(guān)系分析基于線性混合像元分解模型精確提取蘆葦濕地的光譜反射率信息,進(jìn)而得到精確植被指數(shù),空間制圖及分析發(fā)現(xiàn):除evi(enhancedvegetationindex)在表征蘆葦濕地特征差異方面表現(xiàn)稍差外,其他光譜指數(shù)均呈現(xiàn)出較好的表征能力。ndvi(normalizeddifferencevegetationindex,歸一化差異植被指數(shù))、rvi(ratiovegetationindex,比值植被指數(shù))、wdvi(weighteddifferencevegetationindex,權(quán)重差異植被指數(shù))、cigreen(greenchlorophyllindex,綠色葉綠素指數(shù))、msavi(modifiedsoiladjustedvegetationindex,修正型土壤調(diào)整植被指數(shù))五種植被指數(shù)均呈現(xiàn)出較為一致的空間格局特征�？傮w上,植被指數(shù)值特點(diǎn)為:耕地作物植被蘆葦植被其他濕地植被水體。分析發(fā)現(xiàn),lue和葉綠素及植被指數(shù)之間確實(shí)存在密切的關(guān)系,證明基于植物的生態(tài)學(xué)原理,以葉綠素作為中間變量,可以實(shí)現(xiàn)基于遙感植被指數(shù)的lue區(qū)域反演結(jié)果。七個(gè)指數(shù)中,ndvi對(duì)lue的敏感性更強(qiáng)(p0.01;y=8.4548x1.2025,r2=0.62)是本研究中表征蘆葦光能利用率的最佳光譜指數(shù)。分析apar與植被指數(shù)的關(guān)系發(fā)現(xiàn),msavi對(duì)apar變化的敏感性最強(qiáng),相關(guān)系數(shù)為0.705,msavi與apar之間的一元二次多項(xiàng)式較其他形式能夠更好地表達(dá)二者間的回歸關(guān)系(r2=0.56),因此本文選擇msavi作為apar估算的最優(yōu)植被指數(shù),同樣驗(yàn)證了依托植被指數(shù)進(jìn)行apar估算的可行性。三、基于光能利用率模型基本結(jié)構(gòu)的蘆葦npp估算模型構(gòu)建、評(píng)價(jià)與應(yīng)用基于與葉綠素含量相關(guān)的植被指數(shù)與lue和apar的關(guān)系分析結(jié)果,本論文構(gòu)建了以ndvi和msavi為參數(shù)的遙感驅(qū)動(dòng)模型,對(duì)比確定模型npp=( 8e 06(937.36×ndvi1.8918)2+0.0113(937.36×ndvi1.8918)+0.9407)×( 8069.8×msavi2+10292×msavi 1542.9)為蘆葦濕地npp估算的最優(yōu)模型,估算精度為72.0%�；谔J葦npp均值對(duì)比的結(jié)果,modisbio-bgc模型的產(chǎn)品和他人casa模型估算精度僅為13%和24%,而本文構(gòu)建的遙感驅(qū)動(dòng)模型估算精度為89%,說明該模型比當(dāng)前常用的npp產(chǎn)品及其他方法估算的npp精度有大幅提高,數(shù)據(jù)可靠,可以用于實(shí)際研究。應(yīng)用上述模型計(jì)算得到三個(gè)濕地樣區(qū)的蘆葦植被npp,均值由大到小分別為七星河濕地3001gc·m 2·yr 1查干湖濕地3050gc·m 2·yr 1雙臺(tái)河口濕地3621gc·m 2·yr 1。分布格局與植被指數(shù)的特點(diǎn)類型。比較三個(gè)典型蘆葦濕地樣區(qū)植被npp和氣候因子的格局梯度發(fā)現(xiàn),年均氣溫、年降水量、年日照時(shí)數(shù)是影響樣區(qū)間蘆葦濕地npp空間格局的重要因素。綜上所述,依托植物的生理生態(tài)學(xué)原理,利用遙感數(shù)據(jù)宏觀易獲取的優(yōu)勢(shì),可以實(shí)現(xiàn)基于遙感植被指數(shù)的光能利用率便捷高效準(zhǔn)確估算,解決了區(qū)域不同類型植被npp估算及分析研究的重要難題,為區(qū)域植被npp研究及碳循環(huán)等研究提供方法借鑒。同時(shí),基于國際主流的植被npp估算模型基本結(jié)構(gòu)式,在保留充分的理論基礎(chǔ)的前提下,構(gòu)建以遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的、以植被指數(shù)作為自變量的函數(shù)組合的npp估算模型,思路切實(shí)可行,數(shù)據(jù)結(jié)果可信度高,為區(qū)域尺度植被生產(chǎn)力估算及分析研究提供了新的視角,對(duì)于推動(dòng)定量遙感在濕地科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用及推動(dòng)我國全球變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)研究領(lǐng)域的進(jìn)展具有重要意義。光能利用率模型仍是目前國內(nèi)外植被生產(chǎn)力研究的主要手段。為進(jìn)一步理解和優(yōu)化濕地植被npp估算的光能利用率模型,需加強(qiáng)蘆葦群落結(jié)構(gòu)生態(tài)參數(shù)的實(shí)地觀測(cè)與調(diào)查,縮短觀測(cè)周期,獲取更詳細(xì)、準(zhǔn)確的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),以深入探究全球變化背景下不同尺度的濕地碳循環(huán)機(jī)理。同時(shí),在濕地植物群落結(jié)構(gòu)遙感識(shí)別方面,可以嘗試多種方法及多源數(shù)據(jù)相結(jié)合的方式,以滿足濕地生態(tài)系統(tǒng)精細(xì)管理對(duì)群落結(jié)構(gòu)識(shí)別日漸強(qiáng)烈的需求。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：Q948;TP79

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