基于遥感数据的重庆市净初级生产力(NPP)时空特征研究

摘要

近几十年来，全球变暖对人类的生存敲响了警钟，受到了科研工作者的重视。陆地生态系统作为CO2的源和汇，其碳循环是全球碳循环中的重要环节，在全球气候变化中扮演着重要角色。生态系统净第一性生产力(NPP，Net Primary Productivity)研究是评估生态系统碳平衡的基础。重庆具有典型的亚热带常绿阔叶林，是中国西南部碳库的主要组成部分。另一方面重庆境内三峡库区面积大、分布广，因此重庆市特别是三峡库区的植被状况影响着整个长江流域的生态安全。监测重庆市的植被生产力现状和时空变化无论是在科研领域还是对政府决策都具有十分重要的意义。
　　 1)重庆市NDVI动态及其对气候的响应
　　 基于AVHRR、MODIS遥感资料并结合同期气象数据等，对重庆市1982-2011年植被NDVI时空变化及其对两种气候要素的响应进行分析。结果表明:(1)重庆植被NDVI整体呈下降趋势，其中显著减少的植被面积约占全市总面积的39.08％，主要分布于东南部主城区、中部和东北部山脉一带，主要发生在7、8月。(2)研究期间重庆气候暖干化，NDVI与气温的关系较降水更为密切。(3)冬季的热量供给是影响重庆植被生长的重要因子，夏季的升温趋势则抑制了植被的生长;植被对气温和降水的变化响应有一定的时滞性。(4)重庆NDVI与水热条件的相关性具有空间差异:大部分区域NDVI与温度、降水的相关性不显著，NDVI与温度呈显著负相关的区域集中在渝西和渝东北，与降水里显著负相关的地区集中在渝东北部。
　　 2)基于GLO-PEM模型重庆市净初级生产力(NPP)研究
　　 基于GLO-PEM并结合同期气象数据、土地利用数据等，对重庆市1981-2000年植被NPP的空间分布、变化及影响因素进行分析。结果表明:(1)重庆市植被20a年均NPP值为995.08gC(m2·a)-1，1981-2000年间重庆植被NPP整体呈上升的趋势，约有78.98％的区域变化不显著。(2)重庆气候出现暖干化趋势。年际尺度上，气温对重庆地区的NPP起着决定性作用。(3)1981-2000重庆市春季NPP显著增加。四季的NPP对温度的敏感性大于降水及太阳辐射。各个季节的NPP与气候要素的相关性各有差异，其中春季植被NPP受气温影响较明显。(4)月份尺度上，重庆NPP、气温、降水变化均不显著，9月太阳辐射显著增加。植被NPP变化与当月气温呈极显著正相关;NPP与降水之间存在着明显的滞后性。逐月的NPP与气候要素的相关性分析说明春季的热量供给是否充足是制约重庆植被NPP的重要因子，同时春、夏季降水对重庆植被生长的影响较为显著。(5)重庆市的土地利用/覆被的变化特别是城市化进程的加快在一定程度上促进了NPP的变化。
　　 3)基于生态遥感耦合模型的重庆市NPP时空特征
　　 基于MOD17A3遥感资料，对重庆市2001-2006年植被NPP空间分布、年际变化进行分析。结果表明:(1)研究期间重庆地区植被年均NPP在97.35gC(m2·a)-1-389.67gC(m2·a)-1之间，6a平均值为244.02gC(m2·a)-1。(2)东北部大巴山脉一带及中部武陵山脉一带的年均NPP相对较高。(3)2001-2006重庆市植被的净初级生产能力显著下降，其中严重减少的面积占到重庆市陆地面积的86.73％。
　　 4)基于CASA模型的重庆市NPP研究
　　 基于MODIS遥感资料并结合同期气象数据、土地利用数据等，对重庆市2001-2011年植被NDVI和NPP的空间分布、变化及影响因素进行分析。结果表明:(1)重庆市年均NDVI为0.844，年均NPP为626.51gC(m2·a)-1，东部大巴山脉及中部武陵山脉的NDVI、NPP值较高。(2)年际尺度上，重庆市NDVI、NPP均呈上升趋势，但变化不显著;从空间分布上来看，NDVI和NPP变化不显著的区域分别占总面积的86.64％和85.85％。月份尺度上，7月NDVI和NPP减少显著（P≤0.05），10月NDVI、11月NDVI及NPP增加显著（P≤0.05）。(3)重庆市年均NDVI、年均NPP与气候因子年均值的相关性均不显著。逐月的相关性分析发现:植被NDVI变化对气温变化比降水更为敏感;气候因子与NPP的相关性呈太阳辐射＞气温＞降水的规律，全年特别是春季的热量供给以及春、夏季降水对重庆植被NPP的影响较为显著。(4)对整个区域而言，气候变化导致的NPP变化大于土地利用变化的影响;在土地利用发生变化的区域，气候变化的影响则明显小于土地利用变化的影响。2001-2009重庆市土地覆被变化以耕地转化为林地和草地为主，这一变化在一定程度上促使研究时期内NDVI及NPP的增加。
　　 综上所述，通过三种模型模拟的比较，本文认为GLO-PEM具有时间精度上的优越性，可以用来反映重庆市历史的NPP状况;MOD17A由于其准确性问题我们建议不要用于重庆市的NPP研究和监测之中;基于MODIS数据的CASA模型模拟NPP空间精度较好，时间序列也较为完整，但是由于MODIS数据只能从2000年开始获取，所以本文的模拟也缺乏之前的数据，因此我们建议可以利用其进行重庆市NPP现状的监测中。

目录

声明

摘要

第一章 前言

1．1 研究背景

1．1．1 植被碳汇与全球变化

1．1．2 植被净初级生产力(NPP)

1．1．3 归一化植被指数(NDVI)

1．2 NPP研究现状

1．2．1 NPP研究方法综述

1．2．2 国外研究现状

1．2．3 国内研究现状

1．2．4 研究评述

1．3 研究区域及意义

1．3．1 研究区域

1．3．2 论文研究意义

1．3．3 研究内容

1．4 研究方法和技术路线

1．4．1 模型的构建与实现

1．4．2 数据收集

1．4．3 实验技术路线

参考文献

第二章 重庆市NDVI动态及其对两种气候因子变化的响应

2．1 前言

2．2 研究区域概况

2．3 数据来源及其处理

2．3．1 NDVI数据

2．3．2 气象数据

2．4 研究方法

2．4．1 NDVI变化趋势分析

2．4．2 NDVI变化对气候变化的响应分析

2．5 结果和分析

2．5．1 年际尺度

2．5．2 月份尺度

2．5 结论与讨论

参考文献

第三章 基于GLO-PEM模型重庆市净初级生产力(NPP)时空特征研究

3．1 前言

3．2 研究区域、数据资料与处理方法

3．2．1 研究区域

3．2．2 数据来源及处理

3．3 研究方法

3．3．1 NPP变化趋势分析

3．3．2 NPP年际变化对气候变化的响应分析

3．3．3 区域土地利用／覆被变化对NPP的影响

3．4 结果与分析

3．4．1 年际尺度

3．4．2 季节尺度

3．4．3 月份尺度

3．4．4 土地利用／覆被变化对NPP的影响

3．5 讨论与结论

参考文献

第四章 基于生态遥感耦合模型的重庆市NPP时空特征研究

4．1 前言

4．2 研究区域、数据资料与处理方法

4．2．1 研究区域

4．2．2 数据来源及其处理

4．3 研究方法

4．4 结果和分析

4．4．1 重庆植被年平均NPP变化的基本特征和空间分布状况

4．4．2 重庆地区植被NPP的变化特征

4．5 结论与讨论

参考文献

第五章 基于CASA模型的重庆市NPP研究

5．1 前言

5．2 研究区域概况

5．3 数据来源及其处理

5．2．1 NDVI数据及处理

5．2．2 土地利用数据

5．2．3 气象数据

5．4 研究方法

5．4．1 CASA模型

5．4．2 NDVI变化趋势分析

5．4．3 NPP变化趋势分析

5．4．4 NDVI／NPP年际变化对气候变化的响应分析

5．4．5 区域土地利用／覆被变化对NPP的影响

5．5 结果和分析

5．5．1 模型验证

5．5．2 年际尺度

5．5．2 月份尺度

5．5．3 区域土地利用／覆被变化对NPP／NDVI的影响

5．6 结论与讨论

参考文献

第六章 结论与展望

6．1 主要研究结论

6．1．1 NDVI时空格局

6．1．2 NPP时空格局

6．1．3 NPP数据集、模型对比及适用性

6．1．4 气候因子时空格局

6．1．5 NDVI对气候的响应

6．1．6 NPP对气候的响应

6．1．7 土地利用／覆被变化(LUCC)对NDVI／NPP的影响

6．2 主要研究成果

6．3 不足和展望

附图

致谢

硕士期间发表的文章