本文關鍵詞： 三江源區(qū) 高寒草地 地上生物量 遙感反演模型 回歸分析　出處：《環(huán)境科學研究》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了發(fā)展適用于三江源區(qū)高寒草地(包括高寒草甸和高寒草原)地上生物量(aboveground biomass,AGB)模擬的遙感反演模型,基于2006—2014年逐年7—8月三江源區(qū)高寒草地70個采樣點地上生物量數(shù)據(jù)與同期MODIS-NDVI和MODIS-EVI數(shù)據(jù),通過回歸分析方法建立高寒草地地上生物量遙感反演模型,并利用長時間序列MODIS數(shù)據(jù)對2005—2014年三江源區(qū)高寒草地地上生物量的時空格局進行模擬分析.結果表明:基于EVI建立的乘冪模型對三江源區(qū)高寒草地地上生物量的擬合效果最好,其判定系數(shù)(R2)最大,達到0.654;均方根誤差(RMSEP)最小,僅為27.86 g/m~2.根據(jù)三江源區(qū)70個采樣點的地上生物量數(shù)據(jù)最終確立的估算模型為y=348.769x0.783(R2=0.655,P0.001).估算模型模擬結果顯示,2005—2014年三江源區(qū)高寒草地地上生物量空間特征基本一致,總體表現(xiàn)為從東南到西北逐漸減少的變化趨勢,這與該區(qū)域的降水量、氣溫、海拔和植被類型等因素有關;2005—2014年三江源區(qū)高寒草地地上生物量平均值為169.25 t/a,最高值為2010年的178.36 t/a,最低值為2008年的162.80t/a,年際變化趨勢表現(xiàn)為2005—2008年逐年下降、2008—2014年則在波動中逐年有所上升.研究顯示,三江源區(qū)高寒草地地上生物量遙感反演模型及其確定的模型參數(shù)可對該區(qū)域草地地上生物量進行有效評估.
[Abstract]:In order to develop a remote sensing inversion model suitable for simulating aboveground biomass in alpine grassland (including alpine meadow and alpine steppe) in the source region of the three rivers, Based on the aboveground biomass data of 70 sampling points of alpine grassland and MODIS-NDVI and MODIS-EVI data from July to August of 2006 to 2014, a remote sensing retrieval model of aboveground biomass of alpine grassland was established by regression analysis. The temporal and spatial patterns of the aboveground biomass of alpine grassland in the source region of the three rivers from 2005 to 2014 were simulated and analyzed by using the long time series MODIS data. The results showed that the power model based on EVI had the best fitting effect on the aboveground biomass of the alpine grassland in the source region of the three rivers. The R2) is the largest, and the root mean square error (RMSEP) is the smallest. Based on the aboveground biomass data of 70 sampling points in the source area of Sanjiang River, the estimated model is yjing348.769x0.783R2O0.655P0.001. The simulation results show that the spatial characteristics of aboveground biomass of alpine grassland in the source area of Sanjiang River from 2005 to 2014 are basically the same. The overall performance is a decreasing trend from the southeast to the northwest, which is associated with the precipitation and temperature in the region, The above ground biomass of alpine grassland was 169.25 t / a from 2005 to 2014, the highest was 178.36 t / a on 2010, and the lowest was 162.80 t / a on 2008. The trend of interannual variation was decreased from 2005-2008 to 2008-2014. Activity has increased year by year. Research shows that, The inversion model of aboveground biomass of alpine grassland and its determined model parameters can be used to evaluate the aboveground biomass of alpine grassland in the source region of the three rivers.
【作者單位】： 中國環(huán)境科學研究院環(huán)境基準與風險評估國家重點實驗室;中國環(huán)境科學研究院國家環(huán)境保護區(qū)域生態(tài)過程與功能評估重點實驗室;安徽理工大學測繪學院;
【基金】：中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務專項(2014-YKY-003) 中國工程院重點咨詢項目(2014-XZ-31)
【分類號】：S812
【正文快照】： 草地生態(tài)系統(tǒng)作為陸地生態(tài)系統(tǒng)中分布面積最為廣泛的生態(tài)系統(tǒng)類型之一,不僅是草地畜牧業(yè)發(fā)展最重要的物質(zhì)基礎,而且對全球碳循環(huán)、氣候調(diào)節(jié)等具有重要作用[1-3].三江源區(qū)地處青藏高原腹地,是我國重要的水源涵養(yǎng)區(qū)和重點草原草甸生態(tài)功能區(qū),高寒草地(包括高寒草甸和高寒草原)是

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 劉正恩,王昱生,潘介正,葛劍平;羊草草原地上生物量的預測[J];生態(tài)學雜志;2004年04期

2 安尼瓦爾·買買提;楊元合;郭兆迪;方精云;;新疆草地植被的地上生物量[J];北京大學學報(自然科學版);2006年04期

3 吳建付;陳功;楊紅麗;申亞楠;龍光強;;利用高光譜技術進行草地地上生物量估測[J];草業(yè)與畜牧;2009年04期

4 趙景學;陳曉鵬;曲廣鵬;多吉頓珠;尚占環(huán);;藏北高寒植被地上生物量與土壤環(huán)境因子的關系[J];中國草地學報;2011年01期

5 張志;田昕;陳爾學;何祺勝;;森林地上生物量估測方法研究綜述[J];北京林業(yè)大學學報;2011年05期

6 溫美佳;賈光林;宋經(jīng)元;謝彩香;劉美子;鄭司浩;辛天怡;;若爾蓋白河牧場地上生物量與遙感植被指數(shù)關系研究[J];世界科學技術(中醫(yī)藥現(xiàn)代化);2012年01期

7 李萍;朱清科;劉中奇;趙薈;鄺高明;王晶;;半干旱黃土區(qū)地上生物量對立地因子的響應[J];中國水土保持科學;2012年02期

8 張小琪;盛建東;武紅旗;谷海斌;龔雙鳳;;典型草地地上生物量遙感反演模型的建立[J];農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡信息;2013年04期

9 唐天云;胡庭興;陳光升;羅龍海;武衛(wèi)國;劉闖;;川西地區(qū)蜜桔林不同遮蔭度對3種禾草生物特性和地上生物量的作用[J];草業(yè)科學;2008年08期

10 張凱;郭鈮;王潤元;王小平;王靜;;甘南草地地上生物量的高光譜遙感估算研究[J];草業(yè)科學;2009年11期

相關會議論文 前7條

1 王梓;馬履一;;滴灌灌溉施肥下一年生歐美107楊地上生物量水肥耦合效應[A];第九屆中國林業(yè)青年學術年會論文摘要集[C];2010年

2 劉文輝;周青平;顏紅波;梁國玲;;青海扁莖早熟禾種群地上生物量積累動態(tài)[A];2012第二屆中國草業(yè)大會論文集[C];2012年

3 何峰;李向林;萬里強;王國良;;壩上羊草草原不同時期生長比較研究[A];中國草學會飼料生產(chǎn)委員會2007年會暨第十四次學術研討會論文集[C];2007年

4 王小平;郭鈮;張凱;王靜;;甘南牧區(qū)草地地上生物量的高光譜遙感估算模型[A];第七屆全國優(yōu)秀青年氣象科技工作者學術研討會論文集[C];2010年

5 龐勇;黃克標;李增元;舒清態(tài);;大湄公河次區(qū)域森林地上生物量遙感反演[A];發(fā)揮資源科技優(yōu)勢 保障西部創(chuàng)新發(fā)展——中國自然資源學會2011年學術年會論文集（上冊）[C];2011年

6 黃春燕;王登偉;陳冠文;袁杰;祁亞琴;陳燕;;基于高光譜植被指數(shù)的棉花地上生物量估算模型研究[A];中國科協(xié)2005年學術年會“新疆現(xiàn)代農(nóng)業(yè)論壇”論文專集[C];2005年

7 王小平;郭鈮;張凱;王靜;;甘南牧區(qū)草地地上生物量的高光譜遙感估算模型[A];第27屆中國氣象學會年會干旱半干旱區(qū)地氣相互作用分會場論文集[C];2010年

相關博士學位論文 前6條

1 吳迪;基于GLAS和MISR數(shù)據(jù)的森林冠層高度和地上生物量遙感估算研究[D];東北林業(yè)大學;2015年

2 邱賽;ICESat-GLAS波形與HJ-1A高光譜影像聯(lián)合反演森林地上生物量的研究[D];東北林業(yè)大學;2016年

3 凌成星;Worldview-2八波段影像支持下的濕地信息提取與地上生物量估算研究[D];中國林業(yè)科學研究院;2013年

4 宋彥濤;松嫩草地植物功能生態(tài)學研究[D];東北師范大學;2012年

5 何丹;改良措施對天然草原植被及土壤的影響[D];中國農(nóng)業(yè)科學院;2009年

6 王梓;歐美107楊苗木精準灌溉施肥制度研究[D];北京林業(yè)大學;2011年

相關碩士學位論文 前10條

1 陳麗佳;鹽池縣草地退化及地上生物量遙感反演研究[D];寧夏大學;2015年

2 陸宗宇;在區(qū)域尺度上林齡、氣候與森林地上生物量關系的研究[D];華北電力大學;2015年

3 王晨;外界因素對皖南毛竹地上生物量以及竹筍生長特性的影響[D];安徽農(nóng)業(yè)大學;2014年

4 周鑫;北疆草地地上生物量遙感監(jiān)測模型對比分析[D];新疆農(nóng)業(yè)大學;2015年

5 符佩斌;紅原高寒草地沙化進程中植物群落及土壤理化性狀特征研究[D];四川農(nóng)業(yè)大學;2015年

6 張穎;基于高分辨率遙感和極化雷達數(shù)據(jù)的大興安嶺地區(qū)森林地上生物量估測[D];北京林業(yè)大學;2016年

7 尚珂;基于支持向量機回歸的草地地上生物量遙感估測研究[D];西南林業(yè)大學;2015年

8 魏志成;不同類型草地地上生物量空間分布格局的研究[D];西北農(nóng)林科技大學;2016年

9 何游云;無人機遙感估測林木地上生物量的研究[D];北京林業(yè)大學;2016年

10 郭云;基于多源數(shù)據(jù)的山區(qū)森林地上生物量反演及動態(tài)模擬[D];福州大學;2014年

，

本文編號：1485669