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《甘肃农业大学》 2010年
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基于CASA模型的俄罗斯布里亚特共和国植被NPP变化及其对气候的响应

任正超  
【摘要】:植被作为地表碳循环重要组分,其净初级生产力(NPP)不仅直接反映自然环境条件下植被群落生产能力,表征陆地生态系统质量状况;而且也是判定生态系统碳源、碳汇以及调节生态过程的主要因子。近20多年来,随温室效应等气候与环境问题加剧,联合国气候变化框架公约(UNFCCC)外交谈判中,对碳循环需要提供更充分的科学依据。因此,了解我国及周边地区陆地生态系统碳收支时空格局及其变化趋势,具有重要科学与政治意义。 以TM和MODIS NDVI为遥感数据源,辅以地面气象观测和其它本底数据,综合利用遥感技术(RS)、地理信息系统技术(GIS)和全球定位系统技术(GPS),并应用改进后CASA模型,模拟估算俄罗斯布里亚特共和国地区2000-2008年的植被NPP年际、季节和月份变化动态。同时,以实测NPP数据验证模型适用性和精度,分析其对气候因子的响应方式和反馈机制,初步揭示影响NPP变化的气候驱动机制。 1 CASA模型的改进 CASA模型分为光合有效辐射、光能利用率和土壤含水量3个子模型。由于CASA模型土壤含水量子模型较复杂,数据获取有一定难度;所以对其先进行简化和优化,将原模型中表示土壤水分的蒸发潜力,即相对干燥率(RDR)和可能蒸散量(PET),通过生物温度来计算。 通过NPP实测数据、MODIS NPP数据产品和其它模型的模拟结果对比分析,发现改进后的CASA模型,其模拟值分布于趋势线附近,均值接近,分别为323.69 gC·m-2和355.68 gC·m-2,平均相对误差4.94%。实测值和模拟值间的相关系数R为0.88(P0.01),说明,改进后的CASA模型模拟精度较高,可运用于布里亚特共和国地区植被NPP估算。 2 NDVI和EVI对比分析 植被NDVI最大和最小值分别出现在伊沃尔金斯基和塔尔布加泰斯基地区,而EVI最大和最小值则出现在塔尔布加泰斯基和伊沃尔金斯基地区。 不同地区最大与最小NDVI均值的植被类型不同在伊沃尔金斯基和穆哈尔什比尔斯基地区,森林植被最大,稀树草原最小;在吉丁斯基地区,草原与森林混合植被最大,高山植被最小;在塔尔布加泰斯基地区,森林最大,草原与森林混合植被最小,而恰赫金斯基地区则与之相反;在比丘尔斯基地区,森林稀树草原;在色楞津斯基地区沼泽、草地最大,高山植被最小。 不同地区最大与最小EVI均值的植被类型不同在伊沃尔金斯基地区,草原与森林混合植被最大,森林最小;在吉丁斯基地区,沼泽和草地最大,草原与森林混合植被最小;在塔尔布加泰斯基地区,草原与森林混合植被最大,稀树草原最小;在恰赫金斯基地区,森林植被最大,草原与森林混合植被最小;在比丘尔斯基地区,稀树草原森林;在穆哈尔什比尔斯基地区,稀树草原最大,森林最小;在色楞津斯基地区,高山植被最大,沼泽和草地最小。 整个南部地区森林植被的NDVI和EVI值最大,沼泽和草地最小。NDVI的最大值、最小值、均值和标准差变化范围均明显EVI。NDVI能客观地区分不同类型植被,利于植被类型遥感解译和定量分析。 3植被NPP时空分布格局 年际变化2000-2008年,布里亚特共和国植被NPP总体为波动中呈现上升趋势,均值为544.29gC·m-2·a-1,总量为1.91E+14gC·a-1,平均增幅为0.39gC·m-2·a-1。2001年和2003年为植被NPP低值期,2003年达最小值,为345.94gC·m-2·a-1。2003年以后,植被NPP呈上升趋势,至2008年达最大值,为668.76gC·m-2·a-1;且2003-2004年、2007-2008年增长幅度大,其余年份增幅平缓。月际和季节变化2000-2008年,布里亚特共和国植被NPP的月变化为,1-3月,单位面积内植被NPP约为0,最小值出现在2月,为0.002gC·m-2·month-1;自4月开始,其植被NPP急速增长,至7月达峰值,为131.13gC·m-2·month-1;随后急骤下降,11-12月降至0左右。生长季(4-10月)的NPP均值总量为537.37gC·m-2。春(3-5月)、夏、秋和冬季的NPP总量分别为81.83 gC·m-2、365.73 gC·m-2、94.16 gC·m-2和0.73gC·m-2,分别占全年的15.08%、67.42%、17.36%和0.14%。区域变化23个辖区中,乌兰乌德市、奥金斯基地区的植被NPP值在年际和月际水平上都较低;而伊沃尔金斯基、普里贝加尔斯基、扎卡缅斯基地区和比丘尔斯基地区则较高。 经纬向变化无论年际还是月际水平上,在经度上,植被NPP均表现为双峰分布格局,总体表现为随经度递增而增大规律;在纬度上,植被NPP表现为单峰分布格局,总体表现为随纬度递增而减小规律。 空间变化2000-2008年,布里亚特共和国植被NPP增加的区域主要分布在北部及西部地区。由西南向东北,其NPP表现出增加、变化平缓和增加的变化趋势。绝大部分地区的植被NPP变化不显著(p0.05),占植被总面积的88.95%;而变化显著地区(p0.05)仅占总面积的11.05%。75.05%的植被NPP呈增加趋势,其中显著(p0.05)和极显著(p0.01)增加面积占总面积的9.77%;24.95%的植被NPP呈降低趋势,其中极显著(p0.01)降低的面积仅占总面积的0.23%。 植被类型变化年际水平上,不同植被类型NPP在2000-2001年和2002-2003年为下降趋势,而2001-2002年和2003-2008年为上升趋势;与2000-2008年所有植被NPP的年际变化规律一致。月际水平上,不同植被类型NPP积累均集中于生长季(4-10月),11-3月不同植被类型NPP都保持在0左右。4-7月和8-10月分别为植被NPP积累增长期和递减期,且递增和递减速率较大。 4植被NPP与气候因子相互关系分析 植被NPP与气候因子相关性通过对该区植被NPP与主要气候因子的简单相关性和偏相关性分析,得知,年际水平上,植被NPP与主要气候因子均无呈显著相关性(p0.05);但月份水平上,其相关性均呈极显著水平(p0.01)。 温度和降水量对植被NPP的空间响应布里亚特共和国地区西部、南部小面积地区和贝加尔湖沿岸地区以及北部大面积地区的植被NPP均与温度呈显著正相关(p0.05),西部和北部大面积地区均与降水量呈显著正相关(p0.05),而中部地区与降水量呈显著或极显著负相关(p0.05或p0.01)。说明,西部和北部地区的植被生长主要受温度和降水共同影响,南部和贝加尔湖沿岸地区的则主要受温度影响。 在综合运用遥感数据、气象数据、数学模型的基础上,对2000-2008年俄罗斯布里亚特共和国地区植被NPP进行时空变化模拟,并与气候因子进行了相关性分析。同处西伯利亚冷高压气候循环系统的布里亚特共和国地区植被NPP与中国北方地区的植被NPP在时空分布格局上有着许多相似之处。本研究改进的CASA模型可以运用于中国北方地区的植被NPP模拟估算以及本研究成果对于中国北方地区植被NPP的模型估算和生态跨境研究具有重要的借鉴意义。
【学位授予单位】:甘肃农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:Q948

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【参考文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
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4 记者  钱建虎 特约记者 孙荣贵;花花草草将覆盖垃圾填埋场[N];泰州日报;2006年
5 ;HP:保障业务连续性[N];计算机世界;2004年
6 记者 洪继东;如何创业就业? 大学生有了“行动指南”[N];成都日报;2009年
7 ;网格暴风雨跟踪系统启用[N];计算机世界;2003年
8 舒迪;公益创投:让慈善更有力量[N];人民政协报;2009年
9 ;惠普数据容灾方法论[N];网络世界;2003年
10 纳德 晓付;关键业务连续与容灾必需[N];中国石油报;2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张美玲;基于草原综合顺序分类系统改进CASA模型及其在中国草地NPP估算中的应用[D];甘肃农业大学;2012年
2 王磊;基于IBIS模型模拟的中国东部南北样带植被NPP动态变化研究[D];中国林业科学研究院;2010年
3 毛学刚;东北森林碳循环日步长模型与遥感综合应用研究[D];东北林业大学;2011年
4 王凯博;黄土丘陵区燕沟流域植被生态特征及其生产力形成过程模拟[D];中国科学院研究生院(教育部水土保持与生态环境研究中心);2011年
5 侯湖平;基于遥感的煤矿区植被净初级生产力变化的监测与评价[D];中国矿业大学;2010年
6 徐占军;高潜水位矿区煤炭开采对土壤和植被碳库扰动的碳效应[D];中国矿业大学;2012年
7 李慧;福建省森林生态系统NPP和NEP时空模拟研究[D];福建师范大学;2008年
8 王臣立;雷达与光学遥感结合在森林净初级生产力研究中应用[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2006年
9 王艳;中国温室农业生态系统碳平衡研究[D];浙江大学;2010年
10 刘曦;运用IBIS模型估测东北东部森林生态系统碳动态的模拟[D];东北林业大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 任正超;基于CASA模型的俄罗斯布里亚特共和国植被NPP变化及其对气候的响应[D];甘肃农业大学;2010年
2 冉慧;基于CASA模型的吉林省区域NPP遥感研究[D];吉林大学;2010年
3 耿君;基于CASA模型瓦屋山林场森林NPP估测与查询系统开发[D];南京林业大学;2012年
4 杜红;基于CASA模型的呼伦贝尔地区NPP估算研究[D];河北师范大学;2010年
5 冯智盈;基于CASA模型的NPP估算系统的开发与研究[D];吉林大学;2011年
6 邹德富;基于CASA模型的青藏高原NPP时空分布动态研究[D];兰州大学;2012年
7 米晓飞;HJ-1卫星NPP反演及其空间展布研究[D];河南理工大学;2010年
8 魏靖琼;甘肃省草地NPP的模拟估算及影响因素研究[D];甘肃农业大学;2012年
9 朱锋;基于CASA模型的东北地区农田净初级生产力(NPP)研究[D];东北师范大学;2011年
10 黄珏;中国陆地植被NPP对气候变化响应及其敏感性分析[D];南京信息工程大学;2011年
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