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基于MODIS数据模拟庞泉沟国家自然保护区的土壤呼吸空间格局

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第一章 引言

1.1 选题背景及研究意义

1.2 问题的提出

1.3 国内外研究现状

1.4 研究内容

1.5 技术路线

第二章 研究区概况与研究方法

2.1研究区概况

2.2 实验数据的获取

2.3 研究方法

第三章 土壤呼吸及其影响因子的时空变异

3.1 土壤呼吸速率的时空变异特征

3.2 温度的时空变异特征

3.3 植物生长有关的遥感参数的时空变化

3.4 小结

第四章 遥感参数与土壤呼吸的关系

4.1 土壤呼吸与遥感参数的相关关系

4.2 土壤呼吸的单因素模型

4.3 土壤呼吸的复合模型

4.4 模型精度分析

4.5 小结

第五章 基于遥感参数模拟庞泉沟国家自然保护区的土壤呼吸格局

5.1土壤呼吸空间扩展

5.2 模型验证

5.3 小结

第六章 讨论与结论

6.1 讨论

6.2 结论

6.3 展望

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果

致谢

个人简况及联系方式

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摘要

陆地生态系统的碳循环是全球碳循环的重要组成部分,土壤呼吸是陆地生态系统与大气间 CO2交换的一个重要环节。尽管目前土壤呼吸的野外观测已经从基于样地尺度的实验观测转向土壤呼吸大尺度的区域模拟,但是基于遥感影像数据模拟土壤呼吸的研究还相对较少。本研究从影响土壤呼吸的环境因子和生物因子入手,以土壤呼吸的野外测定为基础,利用遥感数据获取了与土壤温度有关的地表温度(LST)和与植被生长有关的植被指数(VI)、总初级生产力(GPP)、叶面积指数(LAI),探讨了这些基于遥感数据的地表参数在土壤呼吸模拟中的应用,为遥感技术应用于土壤呼吸的模拟提供一种思路和方法。
  研究在庞泉沟国家自然保护区进行。试验选取了保护区不同海拔、不同植被类型的31个样地,对其土壤呼吸以及10 cm深度(T10)的土壤温度进行了3个时期(7月、9月、11月)的野外观测。同时下载了同期的MODIS遥感产品数据,包括地表温度(LST)、植被指数(EVI和NDVI)、总初级生产力(GPP)和叶面积指数(LAI)。通过相关分析和回归分析筛选出与土壤呼吸关系最为密切的温度和生物因素的指示因子,分别构建了土壤呼吸的单因子模型与复合模型。利用评价指标选取了最优的单因素模型和复合模型,并对模型的精度进行了验证,对庞泉沟自然保护区的土壤呼吸进行了空间尺度的扩展。主要研究结果如下:
  (1)3个时期各样地的土壤呼吸速率时空变异性基本一致。7月、9月、11月的平均值分别为8.70μmol CO2m-2s-1、6.65μmol CO2m-2s-1、2.82μmol CO2m-2s-1;均值比较表明,3个时期的土壤呼吸差异极显著(P<0.01)。7月、9月、11月土壤呼吸的变异系数分别为16.99%、26.19%和36.40%,随着测定时间的变化,从7到11月土壤呼吸的空间变异程度增大。土壤温度(T10)和地表温度(LST)具有较强的相关性,表明LST在一定程度上可以替代土壤温度用于土壤呼吸的模拟。
  (2)3个时期土壤呼吸(Rs)与地表温度(LST)、10 cm土壤温度(T10)都呈极显著相关(P<0.01),且Rs与LST的相关系数(0.55~0.72)均高于与T10的(0.55~0.69);在土壤呼吸与植物生长有关的遥感参数的关系分析中,土壤呼吸与植被指数(NDVI/EVI)的相关性最强,其中:7月份Rs与EVI极显著相关、与NDVI相关不显著;9月、11月土壤呼吸速率与NDVI和EVI都极显著相关。单因素回归分析进一步表明,土壤呼吸与LSTav的关系好于与两个卫星过境时的4个瞬时温度的,与NDVI的关系好于与 EVI的。因此,在建立土壤呼吸的复合模型时,地表温度采用Aqua和Terra卫星过境时4个瞬时温度的平均值LSTav,植被指数采用NDVI。在此基础上,构建了基于LSTav与NDVI双变量的6个复合模型,通过R2、RMSE、AIC3种指标对模型进行评价,确定了双变量线性模型为最优模型。利用复合模型模拟的土壤呼吸与实测的土壤呼吸线性回归方程的决定系数略高于单因素模型的,3种模型都可以用于庞泉沟自然保护区土壤呼吸的模拟。
  (3)基于模型模拟的土壤呼吸空间分布格局可知,土壤呼吸速率的高值分布在保护区的西北部和东南部,主要植被为杨树、辽东栎等,低值分布在东北部的草甸,与野外测定结果一致。利用2012年7月到11月在研究区其他样地的土壤呼吸数据对空间扩展模型进行验证,结果表明基于遥感数据构建的模型可以用于土壤呼吸的空间尺度扩展。

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