植被净初级生产力的遥感模型在武汉地区的应用

卫星遥感成为观测和估算地面植被净初级生产力的一种极其有利的工具,其原因不仅仅在于它将人们从繁重的地面实验中解放出来,同时也因为它能够实现对大范围区域的植被净初级生产力进行实时监测。为了更加充分有效地利用卫星数据获取植被信息,我们在模式分解方法的基础上,建立了一种新的植被指数(VIPD)。根据地面实验建立的相应光合成曲线估算模型,估算武汉地区地域性植被净初级生产力（NPP）,研究该地区植被生长年间变化状况。并通过和不同方法估算结果及地面调查结果进行比较,检验模型对该地区的适用情况,为该地区植被NPP长期监测研究提供可靠依据。     

复杂地形条件下提高BEPS模型模拟能力的途径

植被的净初级生产力(netprimaryproductivity,NPP)是全球变化和碳循环研究中的一个非常重要的环节。为了更精确地模拟植被的净初级生产力,选取中国长白山自然保护区作为研究区域,针对基于过程的北部森林生态系统生产力模拟模型(borealecosystemproductivitysimulator,BEPS)仅考虑平坦立地条件的特点,通过对该模型中地面接收到的太阳辐射部分进行地形修正,首先估算长白山自然保护区森林植被的NPP;然后采用高分辨率(30m)的ETM+遥感数据,利用修正前后的BEPS模型来模拟得到长白山自然保护区森林植被的净初级生产力;最后对模拟得到的NPP结果,再利用地面实测数据进行验证,其相关系数R分别为0.91659和0.92957,算术平均偏差分别为62.8gC/(m2.a)和44.2gC/(m2.a)。结果表明,通过对模型的进一步完善,BEPS对NPP的模拟精度有了一定程度的提高。     

海南省西北部植被净初级生产力的长时序精尺度遥感监测

植被净初级生产力（Net Primary Productivity, NPP）是反映生态系统碳循环状态和变化的有效指标，在“双碳”目标背景下，长时序精尺度数据对植被净初级生产力动态监测具有重要意义。海南省作为国家生态文明试验区，其NPP动态监测对于强化陆地生态系统碳汇建设具有典型作用。以海南省西北部为研究区，基于Landsat系列遥感影像数据，采用VPM光能利用率模型，估算得到海南省西北部长时序（2000～2020）精尺度（30 m空间分辨率）的NPP数据，并对其进行时空变化分析。研究结果表明：海南省西北部日平均NPP在年际尺度上呈现明显的波动上升趋势，与其他植被类型相比落叶阔叶林的NPP最高且增长趋势最快，灌丛的NPP最低且增长趋势最慢。海南省西北部NPP在空间上呈现南高北低分布，研究区南部阔叶林及稀树草原地区NPP较高，北部灌丛地区NPP较低。研究区域NPP的整体增长趋势主要是由南部植被所控制。     

数据融合技术在提高NPP估算精度中的应用

针对现有遥感数据不能同时满足在时间和空间上精确监测植被动态变化的问题,提出利用时空适应性反射率融合模型（STARFM）的方法对MODIS-NDVI和TM-NDVI影像数据进行融合处理获得30 m较高时空分辨率的融合NDVI影像,进而将多种尺度的MODIS-NDVI和融合NDVI数据分别输入到CASA模型,对锡林浩特地区进行植被净初级生产力（NPP）的多尺度估算。将不同尺度的NPP估算结果与地上生物量地面实测值进行验证比较,结果表明：随着输入NDVI空间分辨率的提高,NPP估算值与实测地上生物量之间的相关性也逐渐增大,[r]最大值达到了0.915。此外以融合NDVI影像作为输入数据之一的NPP估算值与实测地上生物量的相关性均比未融合NDVI的相关性高,说明融合NDVI估算NPP的效果较未融合NDVI好,并且以融合NDVI影像作为模型输入数据可提高NPP估算精度。     

东北地区区域植被净初级生产力估算

鉴于我国东北地区是全球变化最敏感的区域之一,以东北地区植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)为指标,监测该地区的生态环境状态变化。在东北三省选取了东、中、西3个研究区,基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,利用2007年和2010年两个时相的美国陆地卫星多光谱扫描仪(Landsat TM)遥感数据和气象观测数据实现了NPP估算,并对其空间分布进行了分析。结果表明:3个研究区在2个时相NPP的数值有一定的波动,农田、草地面积较大的中、西部2个研究区,NPP受到季节条件以及人为因素的影响较显著;森林面积较大的东部研究区,NPP主要受季节、水热条件影响;相对于中、西部研究区,东部研究区的NPP最大。该文以东北地区3个研究区为例,为利用多时相遥感与模型相结合的方式,开展区域NPP估算和研究碳储量动态变化提供了科学依据和方法借鉴。     

大兴安岭北段森林扰动对NPP的影响分析

森林扰动影响森林生态系统碳循环和碳平衡,植被净初级生产力(NPP)是表征植被固碳能力的重要指标,分析森林扰动对NPP的影响对于全球变化研究及生态系统承载力和恢复力评估具有重要意义。选取大兴安岭北段地区作为研究区,使用生产的每8 d 30 m分辨率叶面积指数数据集,基于Mu Sy Q-NPP植被生产力模型估算了该地区2002～2018年森林生长季30 m分辨率时间序列NPP,并使用30 m分辨率森林扰动时间序列产品分析了森林扰动对NPP的影响。研究结果表明：在大兴安岭北段地区,2002～2018年森林生长季NPP多年均值多分布于400～600 g C·m^-2·a^-1之间,总体呈现缓慢增加趋势;火干扰是研究区的主要扰动因子;2002～2017年森林扰动导致生长季NPP年平均减少量为0.01 Tg C·a^-1,在2003年、2006年和2017年,受到面积较大且强度较大的森林扰动后生长季NPP降低幅度较大,分别为0.11 Tg C、0.03 Tg C和0.03 Tg C;发生中高强度森林扰动的2006年扰动区,生长季NPP自2...     

芦苇湿地植被NPP估算方法探索与应用

作为表征湿地生态系统健康的重要指标,湿地植被净初级生产力（NPP）的精准估算对于理解全球变化以及区域碳循环具有重要的支撑作用。基于Landsat 8 OLI遥感影像和大量实测数据,以光能利用率模型基本结构式为基础,构建和评价了芦苇湿地植被NPP估算的不同遥感驱动模型,并以东北3个典型芦苇湿地保护区为例进行了验证与应用。结果表明：以NPP = f（f（VI₁）） × f（VI₂） 结构与NDVI和MSAVI两个植被指数作为自变量的模型最优,模型精度为89.2%,明显高于NPP低空间分辨率产品和CASA模型的模拟结果。根据该模型估算的东北地区七星河、查干湖和双台河口芦苇湿地的NPP均值分别为3 001、3 050和3 621 gC·m^–2·a^–1。受水文条件和人类活动影响,各湿地样区间NPP具有典型的空间分布异质性。实验提出的框架模型可为小尺度上湿地生态系统健康评估或湿地生态系统恢复效果评价等指标获取提供方法借鉴。     

祁连山区植被净初级生产力的空间变化特征分析

基于MODIS数据分析了2000~2010年祁连山区植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)的空间变化特征。结果显示:祁连山区植被NPP并不高,多年平均植被NPP仅为121.95gC/(m2·a),自东向西植被NPP逐渐减少。不同植被类型其NPP具有明显差异,大体上为:常绿阔叶林平原草地常绿针叶林典型草地农田高寒草甸草地荒漠草地落叶针叶林。祁连山区植被NPP变化在区域间也存在差异。植被NPP呈增长趋势的地区主要分布在青海年南山、拉脊山、达坂山和青海湖及其西侧,约占47.30%;乌鞘岭东部及以东的地区(约占1.97%)植被NPP呈减少趋势。降水是祁连山区植被NPP变化的主要因素,气温对植被NPP的影响并不明显,不合理的人类活动可能是造成部分区域植被NPP减少的重要原因。     

基于MODIS数据的黄土高原草地净初级生产力的估算研究

在光能利用率模型的基础上,考虑了温度和地面水气压差的影响,建立了基于MODIS数据的草地净初级生产力遥感估算模型。利用2003年生长季（4~11月）1 km分辨率的MODIS数据和黄土高原73个站点的累年各月平均太阳总辐射值数据以及其它相关数据,估算了2003年黄土高原地区草地净初级生产力。结果表明:2003年黄土高原地区草地的净初级生产力最高值达516 gc/(m2•a),最低值为1 gc/(m2•a)。黄土高原NPP空间分布格局是西部和南部两区域高,然后以东南西北方向为轴心逐渐向内陆中心部分递减,这与区域的水热条件差异和草地地带性分异规律紧密相关。     

基于多时相遥感数据的徐州市植被净初级生产力估算及相关性分析

以遥感数据和气象数据为主要数据源,应用改进的光能利用率模型估算徐州市2006、2008和2010年3年间6月份的植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP),研究了该区域6月份NPP的时空变化及其与气象因子的相关性。结果表明：时间上,受气候和环境等因素综合变化的影响,研究区域6月份NPP呈逐年下降趋势;空间上,NPP的分布表现为在林地、草地和农田相对集中的区域偏高,且不同植被类型6月份的NPP大小关系在不同年份可能不同,其中在2006和2008年为农田>草地>林地,而2010年为农田>林地>草地。通过分析与气象因子的相关性和偏相关性,限制NPP的主要气象因子不是固定不变的,其中2006和2008年,限制NPP的主要气象因子为太阳辐射,而2010年为降雨量和温度。不同植被类型下NPP与气象因子相关性和偏相关性差异反映了不同类型植被生长对光、热、水条件要求的差异。
     

基于Landsat TM/ETM+影像的武汉市冬季NPP估算及其时空变化分析

植被净第一生产力(NPP)作为反映植被固碳能力的重要指标,在全球CO2浓度上升的背景下,成为研究全球及区域生态系统对气候环境变化响应的热点之一。基于Landsat TM/ETM+遥感影像数据,采用改进的CASA模型,估算得到武汉市2001~2010年空间分辨率为30m的冬季NPP,并对其进行时空变化分析。研究结果表明:武汉市过去10a冬季平均NPP为8.55gC/m2·m。2001~2010年武汉市冬季NPP整体呈现波动上升的趋势,各区域具有不同的增长速率,其中以江夏区最快,而各植被类型中灌木林具有最快的增长速率和最高的平均NPP。武汉市冬季NPP均呈现从三环区域向四周增大的空间分布特征,过去10a武汉市冬季NPP最高的区域由黄陂区转移到了江夏区。     

稀土矿开采导致的植被净初级生产力损失遥感评估——以江西省赣州市为例

稀土矿的无序开采既造成了稀土资源的浪费,也导致了矿区及其周边生态环境的恶化。以江西省赣州市为例,建立了一套适用于稀土矿开采导致的植被净初级生产力(NPP)损失遥感评估方法,该方法充分利用了高、中、低3种分辨率遥感数据的优势,涵盖了基准参考区选择、植被受损范围界定、低分辨率植被NPP数据降尺度等关键技术环节。将该方法应用于研究区2013年的植被NPP损失评估,结果表明:1截止2013年,赣州市稀土开采造成的植被直接破坏面积为31.74km~2,间接受损面积为44.48km~2。随着距矿区的距离增大,植被间接受损面积呈指数下降(R~2=0.96,P0.01);2 2013年,赣州市稀土开采导致的植被NPP总损失量为3.87×10~(10) gC,其中直接损失占总损失的77.81%,间接损失占总损失的22.89%,说明在稀土矿开采导致的生态破坏评估中,间接受损量不容忽视。文章构建的植被NPP损失评估方法可为其他类似矿区的生态破坏评估提供解决思路,研究结果可为稀土矿区生态评估、稀土定价以及矿区的生态环境管理提供依据。     

利用“北京一号”小卫星数据估算植被覆盖度的可行性研究

利用"北京一号"小卫星数据,以密云水库流域为研究区域,采用归一化植被指数(NDVI)像元二分法,进行地面植被覆盖度估算研究,并对估算结果进行实地检验和分析,其估算值与实际值之间的相关性较高 (86%).结果表明,利用"北京一号"小卫星数据进行植被覆盖度估算及监测应用是可行的.     

太湖流域植被NPP时空特征及其驱动因素研究

为了探究太湖流域植被净初级生产力(net primary productivity, NPP)2000—2019年的时空动态变化,定量识别其驱动因素并分析其影响,采用趋势分析、Hurst指数等方法研究了2000—2019年太湖流域植被NPP的时空变化特点,并结合气象、土地、人口等数据,运用相关性分析、地理探测器方法等从两方面揭示其驱动因素。结果表明：流域植被NPP多年均值呈波动上升趋势,空间上表现为西南高、中东部低的分布格局;未来流域植被NPP可能会以反持续性趋势为主,即会有所下降;气候因子与NPP的相关性不显著,土地利用变化是造成植被NPP流失的主要因素之一;单因子驱动中,土地利用变化对植被NPP的解释力最强,双因子则是以土地利用和降水因子的交互作用为主。     

基于RS与GIS的夏尔希里自然保护区植被NPP估测研究

以植被净第一性生产力NPP遥感估测为研究内容,以地学和生态学知识为基础,利用RS、GIS 技术手段,综合遥感光谱数据、DEM数据、统计数据、定位点的实测数据等多源信息,构建了 NPP 遥感地形模型,计算出夏尔希里自然保护区7 月份的植被 NPP。最终完成夏尔希里自然保护区植被生产力的定量化。     

近10年榆林市植被净初级生产力时空分异特征

针对榆林市生态环境脆弱,植被净初级生产力分布及变化对其影响较大的问题,利用2000年、2005年和2010年的NPP数据,采用马尔科夫转移矩阵及GIS空间分析功能,揭示榆林市NPP的时空变化特征。结果表明:(1)榆林市NPP空间分布由西北向东南逐渐递增。(2)2000年~2010年NPP呈显著上升趋势:2000年~2005年NPP升高区域95.03%,增幅大于300gC/(m2·a)的占47.22%,主要分布在榆林市最北端和南部地区;2005年~2010年NPP升高区域面积93.96%,增幅大于300gC/(m2·a)的占54.10%,集中在东南大部分地区。(3)榆林市NPP增加的主要因素是1999年以来该区采取的多项植被恢复与重建工程等措施,植被覆盖度增加。     

近10年榆林市植被净初级生产力时空分异特征

针对榆林市生态环境脆弱,植被净初级生产力分布及变化对其影响较大的问题,利用2000年、2005年和2010年的NPP数据,采用马尔科夫转移矩阵及GIS空间分析功能,揭示榆林市NPP的时空变化特征。结果表明：（1）榆林市NPP空间分布由西北向东南逐渐递增。（2）2000年～2010年NPP呈显著上升趋势：2000年～2005年NPP升高区域95.03%,增幅大于300gC/（m2·a）的占47.22%,主要分布在榆林市最北端和南部地区;2005年～2010年NPP升高区域面积93.96%,增幅大于300gC/（m2·a）的占54.10%,集中在东南大部分地区。（3）榆林市NPP增加的主要因素是1999年以来该区采取的多项植被恢复与重建工程等措施,植被覆盖度增加。     

中亚地区植被净初级生产力时空动态及其与气候因子关系

植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)及其对气候变化的响应是全球变化的核心研究内容之一,研究中亚地区NPP的时空格局变化对理解植被—环境的作用机理以及应对全球变化具有重要的意义。基于MOD17A3数据集、气象数据结合GIS分析方法研究中亚地区2000~2014年的植被NPP时空动态特征及其与气候因子的关系。结果表明：①中亚地区空间上NPP的变化范围在0~874 gC/m²·a之间,平均值为151.90 gC/m²·a,NPP年总量平均值为482.41TgC (1 Tg=10¹² g),NPP平均值与总量均呈现出下降趋势;②中亚地区NPP的高值区主要分布在高纬度地区和东南部高山地区,中部和南部荒漠区则为NPP的低值区;③中亚地区2000~2014年间NPP在空间上总体呈现下降趋势,达到显著下降的区域总体面积的39.89%。NPP呈下降趋势的区域主要集中在哈萨克斯坦的大部分区域,不同分区内以典型草原区最为显著;④中亚地区NPP受降水量的影响作用高于气温,荒漠草原区、典型草原区以及荒漠区主要受到降水量的控制,高山草甸区与高山林地区则受到降水和气温的共同作用。     

浮游植物初级生产力的遥感研究综述

针对当前浮游植物初级生产力遥感研究存在的系统化、层次化总结不够的问题,综述了浮游植物初级生产力的遥感研究进展,并对其发展进行了展望。详细论述了浮游植物初级生产力的研究从基于现场观测的单点计算到逐步引入遥感手段的大尺度长时间序列估算的发展历程,并指出了生物-光学模式及新一代水色遥感传感器对浮游植物初级生产力估算的革命性意义。通过结合初级生产力遥感估算模型及相关文献计量的方法,重点探讨了垂向归纳模型(vertically generalized productivity model,VGPM)在进行浮游植物初级生产力估算领域的成就及其挑战。综述发现,利用黑白瓶等传统的手段已逐渐不适应初级生产力大尺度长时间序列估算的需要,未来通过提高遥感输入数据精度、修正和优化初级生产力遥感估算模型,有望实现浮游植物初级生产力大尺度和长时间序列的精确估算。     

遥感数据融合下的雄安新区NPP时空格局分析

高时空分辨率数据对实现植被生产力动态监测和生态环境评估具有重要意义。以雄安新区为研究区,基于改进的ESTARFM融合模型构建高时空分辨率NDVI数据集,结合改进的CASA模型,模拟和分析了2000~2018年区域植被NPP的时空变化特征,并探讨气温与降水对NPP的影响。结果表明：①改进的ESTARFM融合模型预测结果性能较好;②研究区NPP的分布在空间上与土地覆被密切相关;③NPP在2000~2018年的变化趋势并不显著,但有明显的阶段性波动特征,主要是受到城镇化发展与农业技术水平提高等作用的影响;④由于区域气候的变化引起植被水分胁迫,降水对植被NPP的影响较气温更为显著。该研究能为雄安新区及其他区域的可持续发展评估提供一定的科学依据和借鉴意义。