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基于RS和GIS的陆地生态系统生产力估算及不确定性研究

刘敏  
【摘要】: 陆地生态系统碳循环是全球变化研究的核心内容之一,而陆地生态系统生产力是碳循环的重要组成部分;青藏高原特殊的气候变化特征,在区域生态系统碳循环中起着重要作用。本文以青藏高原草地样带为研究区域,以中国通量观测研究网络(ChinaFLUX)站点涡度相关通量观测数据为基础,结合遥感手段获取的样带区域内植被生长信息、区域空间气象插值数据和地表草地覆盖状况,以不同时空尺度陆地生态系统生产力估算及估算结果的不确定性评价为研究核心,利用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术和生态模型实现了青藏高原草地样带陆地生态系统总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)区域尺度上的模拟,并对站点和样带区域陆地生态系统生产力时空分布格局估算及估算结果的不确定性评价进行了探讨性的分析研究。本文主要在以下几个方面开展工作并获得了一些认知和结论: (1)通过分析样带区域内高寒草甸(HBBT)、高寒灌丛(HBGC)、沼泽化湿地(HBSD)和草原化高寒草甸(DX)四个通量观测站点草地生态系统总初级生产力(GPP)变化特征,研究结果表明HBBT矮嵩草草甸生态系统植被光合作用能力较强,年GPP总量为652.2 gC/m~2,明显高于其他三种生态系统;通过利用“单塔日变化法”获得四站点通量观测数据随机误差,结果表明通量观测随机误差概率分布呈现尖峰厚尾的特征,与正态分布相比,更服从双边指数(Laplace)分布,进一步分析表明通量观测随机误差随环境变量(风速、温度和光合有效辐射)的变化而变化,这违背了普通最小二乘法(OLS)进行生态过程模型参数优化正态分布且误差同质的假设,因此本研究中引入最大似然法(MLE)进行生态过程模型(植物光合、呼吸模型)参数优化。同时利用蒙特卡洛(Monte Carlo)Bootstrapping不确定性分析方法,对模型参数和生态系统生产力估算结果进行不确定性分析评价,HBGC、HBSD、HBBT和DX四站点通过MLE方法获取的最大光能利用率参数(α)相对不确定性(RU)分别为8.28%,13.50%,6.65%和21.62%;四站点GPP年总量估算相对不确定性分别为2.78%,4.74%,3.17%和6.29%。 (2)建立青藏高原2004年草地样带空间数据集:包括样带区域8天合成增强植被指数(EVI)、陆地表面水分指数(LSWI)、平均气温和平均太阳总辐射。其中区域植被指数数据根据MODIS8天合成地表反射率计算获得,并利用时间序列谐波分析法(HANTS)对计算后的植被指数数据进行异常值处理;区域平均气温和太阳总辐射数据则以中国国家气象局青藏高原气象观测站点温度和太阳辐射数据为基础,通过利用薄盘样条插值方法AUSPLIN对区域站点气象观测数据进行空间化插值获得。 (3)利用植被光合模型(VPM)和ArcGIS空间分析方法,结合站点观测数据获取的生态过程关键参数、遥感手段获取的区域植被指数数据和空间化气象数据,进行区域生态系统总初级生产力(GPP)的模拟。统计结果显示全区2004年度GPP总量达52.38 TgC(1Tg=10~(12)g)。通过与站点GPP观测数据及MODIS提供的GPP产品进行对比分析,VPM模型估算GPP季节变化趋势与站点观测GPP季节变化趋势基本一致(R~2=0.8679,)其GPP估算精度高于MODIS提供GPP产品估算精度(R~2=0.7934),说明VPM模型在区域GPP中具有较大的发展潜力。 (4)通过对VPM模型各输入参数和变量进行敏感性分析,确定了模型各输入参数和变量对模型输出结果的影响大小,结果表明光合最适温度(T_(opt))的取值对GPP估算结果影响最大;在确定模型输入变量可能误差的基础上,结合模型敏感性分析结果,利用误差传播模型,计算和量化青藏高原草地样带总初级生产力(GPP)估算的不确定性。结果表明区域内大多数像元GPP估算结果不确定性为25%~35%,草原化高寒草甸生态系统不确定性最高,为42.88%。


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