基于遥感-过程耦合模型的重庆地区NPP时空模拟研究

摘要

森林生态系统循环研究在全球气候变化研究中具有重要的意义，而植被净初级生产力(Net Primary Productivity，NPP)又作为表征陆地植被动态变化的重要指标之一，在陆地生态系统碳平衡的调节中发挥着不可替代的作用。随着城市的扩展和经济的发展，生态环境质量的好坏越来越引起人们的关注。重庆位于西南地区，地处四川盆地东部，境内四周为高大山脉环绕，由于独特的地理位置和地形条件，且大部分位于三峡库区范围内，是生态环境敏感的地区之一，其植被生产力的估算和时空动态变化对气候变化和碳源/汇研究具有重要的具有重要的理论和现实意义，因此有必要搞清重庆地区的植被生产能力。
　　本文基于遥感(RS)和GIS相关技术，利用遥感-过程耦合模型(GLOPEM-CEVSA)，采用重庆地区34个站点的气温、降水量以及日照时数等气象数据，基于利用光滑薄板样条法开发的插值软件ANUSPLIN对气象数据进行空间插值，利用EOS/MODIS遥感数据反演植被吸收的光合有效辐射比率(FPAR)，然后与相关的模型参数数据共同对模型进行驱动，估算了重庆地区2001-2011年共11年的植被净初级生产力(NPP)，从不同的角度对11年间APAR和NPP的时空分布动态及变化规律进行了分析。旨在进一步了解重庆地区的植被生产能力，为重庆地区的生态环境保护和CO2减排方面提供数据支持和相关建议。得出的主要结论如下:
　　(1)重庆的地表覆被状况，从空间分布上看，NDVI表现出从东北部向西南部递减的趋势;根据NDVI变化率分布情况可以看出，重庆地区的地表覆被呈现较好的趋势，整体上以增大为主，渝东北和渝东南部分地区增大8％左右，距离主城区较近的渝西地区NDVI有明显的增加。时间格局上，NDVI在2001-2011年期间整体上呈现出上升趋势，年际尺度上，NDVI均值在0.59-0.66之间波动，月份尺度上，NDVI从1月份的0.45增加到7月份的0.79，特别是在3-6月份NDVI增长较为明显。
　　(2)光合有效辐射（APAR）在空间上由渝东北的大巴山和中部的武陵山一带向渝西和重庆主城地区逐渐递减，时间上，地表光合辐射(APAR)总量呈现出波动降低的趋势，总量在5.58×1013MJ～6.18×1013MJ之间，具有明显的季节变化特征，夏季大，冬季小。在海拔高度上，APAR表现出随海拔先增加后降低的趋势。APAR在阳坡（南坡）明显高于阴坡（北坡）。
　　(3) NPP在研究时段内的均值为534.47gC/m2a，空间分布上，东部、北部较高，西部、南部较低;在时间格局上，NPP呈现波动上升的趋势，NPP具有明显的季节变化特征，呈现出夏季＞春季＞秋季＞冬季;NPP值的月份变化呈现出单峰状，2001-2011年NPP值的主要累积月份是5-9月。
　　(4)不同土地覆盖类型的NPP值大小差异显著，NPP年均值的大小依次为常绿阔叶林＞落叶阔叶林＞常绿针叶林＞落叶针叶林＞灌丛＞草地＞耕地＞城市建成区＞水域。
　　(5)从NPP与气象因子（降水量、平均气温和日照时数）之间的相关性、气象因子对于NPP的敏感性大小以及人为因素对于NPP累积所产生的影响，这3个方面来阐述NPP的影响因素。NPP与气象因子之间的相关性呈现出:相关性(NPP-降水量)＞相关性(NPP-日照时数)＞相关性(NPP-年均温);在敏感性分析方面，NPP对平均气温的变化最敏感，对降水量和日照时数的敏感性较小，对日照时数的敏感程度呈现出上升的趋势;在人为因素影响方面，随着退耕还林还草工程的进一步实施，林地NPP增长的效应逐渐显现出来，对整个重庆地区NPP的贡献率最大。

目录

声明

论文说明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景和意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究目的及意义

1．1．3 遥感(RS)技术在陆地生态系统碳循环研究领域的应用

1．2 植被净初级生产力(NPP)国内外研究进展概述

1．2．1 NPP估算研究进展

1．2．2 主要的NPP模型研究进展

1．3 研究内容、研究方法以及技术路线

1．3．1 研究内容

1．3．2 研究方法

1．3．3 技术路线

1．4 预期目标与创新点

1．4．1 研究目标

1．4．2 研究特色与创新

第2章 研究区域概况及数据预处理

2．1 研究区域概况

2．1．1 研究区位置

2．1．2 地势地貌

2．1．3 气候

2．1．4 水文

2．2 数据来源

2．2．1 遥感影像数据

2．2．2 气象数据

2．2．3 模型辅助数据

2．2．4 模型验证数据

2．3 数据预处理

2．3．1 气温、降水等气象数据的插值

2．3．2 太阳总辐射数据的计算

2．3．3 大气二氧化碳浓度数据

2．4 土地覆盖遥感分类图

2．5 植被生物量的计算

第3章 遥感-过程耦合模型(GLOPEM-CEVSA)及研究方法

3．1 GLOPEM(光能利用率模型)模型算法

3．2 CEVSA(植物生理生态过程模型)模型算法

3．3 GLOPEM模型与CEVSA模型的耦合—GLOPEM-CEVSA模型算法

第4章 遥感-过程耦合模型模拟结果时空动态变化分析

4．1 重庆地区地表覆被状况

4．1．1 重庆地区地表覆被空间格局分析

4．1．2 重庆地区地表覆被时间格局分析

4．2 重庆地区地表光合有效辐射(APAR)模拟结果分析

4．2．1 重庆地区植被吸收的光合有效辐射(APAR)空间分布情况

4．2．2 重庆地区光合有效辐射(APAR)与坡向、海拔高度的关系

4．2．3 地表光合有效辐射(APAR)时间格局分析

4．3 重庆地区植被净初级生产力(NPP)空间格局分析

4．3．1 不同土地覆盖类型下的NPP变化情况分析

4．3．2 重庆各个行政区范围NPP的分布情况分析

4．4 重庆地区植被净初级生产力(NPP)时间格局分析

4．4．1 NPP的年际变化趋势

4．4．2 NPP的季节变化趋势

4．4．3 NPP的月份变化趋势

4．5 遥感-过程耦合模型(GLOPEM-CEVSA)模拟结果的影响因素分析

4．5．1 NPP与气象因子之间的相关性分析

4．5．2 气象因子对净初级生产力(NPP)的敏感性分析

4．5．3 人为因素对NPP的影响

4．6 本章小结

第5章 植被净初级生产力(NPP)模拟结果的验证

5．1 与其他NPP模型模拟结果的对比验证

5．2 与野外实测数据之间的比较

5．3 与MODIS NPP产品的对比验证

第6章 结论与展望

6．1 结论

6．2 存在的不足与展望

参考文献

致谢

作者简历