竹林MODIS LAI时间序列同化及在碳通量模拟中的应用研究

摘要

亚热带森林在全球碳循环及碳汇功能中发挥着重要的作用，挑战了过去普遍认定欧美温带森林是主要碳汇功能区的传统认识。竹林是我国亚热带森林生态系统的重要组成成分，对大气中的CO2具有较强的固定能力，竹林及其碳汇功能在全球气候变化中的作用越来越受到人们的重视。叶面积指数(Leaf Area Index，LAI)是陆地植被极其重要的参数之一，它与植物的光合作用、蒸腾作用、水分利用以及生态系统生产力的形成都有密切关系，并常作为陆地生态系统碳水循环、能量交换研究的指标。通过遥感技术获取植被LAI及其时间序列变化，驱动生态系统碳循环模型，实现碳循环过程的时空模拟，反映区域甚至全球尺度碳收支的空间分布及演变趋势，一直是森林生态系统碳循环估算的热点及未来重要方向。然而，由于受云层的覆盖、气溶胶、雪覆盖、传感器故障等因素影响，现有诸多基于卫星遥感数据的LAI产品噪声大、精度较低且在时间序列上波动较大，不能很好地反映植物生长过程的连续性，从而制约了LAI产品的应用。因此，获取高精度LAI时间序列对研究森林生态系统碳循环特征十分重要。本研究将以浙江省竹林为研究对象，在竹林遥感信息提取的基础上，首先通过数据同化滤波算法综合竹林地面实测反射率数据、物理生物化参数、MODIS反射率数和LAI产品等数据;然后以PROSAIL模型作为连接LAI动态模型和MODIS观测反射率之间桥梁，构建竹林MODIS LAI数据同化系统;其次，在同化系统优化的基础上，对MODIS LAI产品进行同化，获得高精度竹林LAI时间序列产品;最后，以竹林LAI同化产品驱动北部生态系统生产力模拟模型(Boreal Ecosystem Productivity Simulator，BEPS)，模拟了浙江省全省竹林生态系统的碳通量。主要研究内容包括以下三个方面:　　1、综合多源遥感数据的竹林信息提取。综合MODIS、LandSat等多源遥感数据，并辅以地面调查数据为基础，采用最大似然法从浙江省MODIS数据中提取林地、城镇、水体和耕地等地物类型;然后利用混合像元分解技术，进一步从林地中提取竹林的丰度，实现竹林浙江省竹林分布信息提取。　　2、竹林MODIS LAI同化方法研究。首先，基于实测反射率对PROSAIL模型进行参数优化，模拟竹林冠层反射率;然后，PROSAIL模型分别耦合双集合卡尔曼滤波和粒子滤波两种算法，建立竹林LAI同化系统，并对两个竹林通量站点2011-2015年MODIS LAI时间序列同化;最后，分析两种同化方法同化LAI结果差异，选取较好的同化方法对浙江全省竹林LAI进行同化。　　3、LAI同化产品在竹林生态系统碳通量模型模拟中的应用研究。用LAI同化产品驱动BEPS模型，并对2011-2014年竹林碳通量进行模拟。与观测碳通量相比，选取模拟碳通量较好LAI产品对浙江省区域竹林进行时空碳通量模拟。　　通过研究，主要得到以下几方面的结论:　　1、基于多源遥感数据的全省竹林遥感信息提取精度高，为竹林LAI同化和竹林生态系统碳通量模拟提供了重要的基础数据。2012和2014年浙江省森林分类总精度分别达到了93.18％和92.01％，Kappa系数分别为90.50％和88.83％，为从林地中进一步提取竹林信息奠定了基础。2012年浙江省竹林遥感估算面积与实际面积之间的决定系数R2达到了0.8089，RMSE为7016hm2，aBIAS为5605hm2，2014年浙江省竹林遥感估算面积与实际面积之间的决定系数R2达到了0.8102，RMSE为7727hm2,aBIAS为5242.4hm2。　　2、优化后的PROSAIL模型能够高精度的模拟竹林冠层反射率。PROSPECT5模型模拟得到的竹林叶片反射与实测反射率之间的R2均在0.99以上，RMSE在2.7％-3.2％之间，说明模型得到了非常好的优化，能够用来进一步用4SAIL模拟竹林的冠层反射率。4SAIL模型模拟得到的竹林冠层反射率与实测反射率之间的决定系数R2均在0.99以上，RMSE在1.9％-2.5％之间。因此，冠层反射率模拟结果可以结合LAI动态模型对LAI进行数据同化运算。　　3、双集合卡尔曼滤波和粒子滤波两种同化方法都能大幅提高MODIS LAI产品的精度，但粒子滤波方法同化得到了LAI产品的精度更高。同化前，MODIS LAI产品与实测LAI的R2都小于0.25，RMSE和aBAIS均大于1.00，而同化后得到的LAI产品与实测LAI的R2都大于0.85，且RMSE和aBAIS均小于0.42;粒子滤波方法同化得到的LAI与实测LAI的R2比双集合卡尔曼滤波提高了9.2％, RMSE降低了33.3％，aBIAS降低了36.1％。因此，选择粒子滤波算法对浙江省区域竹林进行LAI同化，同化结果符合竹林时空分布规律，夏季LAI最大，秋季次之，冬季最低。　　4、基于粒子滤波同化竹林LAI产品驱动BEPS模型，能实现竹林生态系统碳通量较高精度模拟，并利用此方法对2011-2014年浙江省区域的竹林生态系统碳通量进行模拟。粒子滤波同化LAI产品模拟的碳通量与未同化LAI结果相比，R2提高了6.4％-45.8％，RMSE降低了22.1％-29.9％，aBIAS降低了25.3％-33.8％;与双集合卡尔曼滤波同化LAI结果相比，R2相差不大，但RMSE降低了1.75％-4.03％，aBIAS降低了1.59％-4.30％。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究目的和意义

1．2 国内外研究动态

1．2．1 LAI遥感反演及产品

1．2．2 LAI同化技术

1．2．3 LAI动态模型

1．2．4 森林碳循环研究

1．3 研究内容和技术路线

1．3．1 研究内容

1．3．2 技术路线

2 研究区域与数据获取

2．1 研究区概况

2．1．1 地理位置与通量塔概况

2．1．2 气候概况

2．1．3 植被覆盖状况

2．2 MODIS时间序列数据处理

2．2．1 MODIS数据简介

2．2．2 MODIS数据预处理

2．3 地面数据获取与处理

2．3．1 竹林冠层LAI测量

2．3．2 通量塔光谱反射率测量

2．3．3 竹林叶片绝对叶绿素测量

2．3．4 碳通量数据获取与处理

2．4 评价指标

3 竹林遥感信息提取

3．1 MODIS NDVI数据的时间序列重构

3．2 MODIS数据土地利用类型分类与评价

3．2．1 MNF变换

3．2．2 监督分类

3．2．3 分类样本的选择

3．2．4 分类精度评价

3．3 竹林信息提取与评价

3．3．1 竹林信息提取

3．3．2 竹林信息提取结果评价

3．4 小结

4 竹林MODIS LAI同化方法研究

4．1 PROSAIL辐射传输模型

4．2 两种LAI同化方法介绍

4．2．1 LAI动态模拟

4．2．2 双集合卡尔曼滤波

4．2．3 粒子滤波

4．3 PROSAIL冠层反射率模拟

4．4 竹林LAI时间序列同化结果与分析

4．5 浙江省竹林LAI时空产品

4．6 小结

5 LAI同化结果在竹林碳通量模拟中的应用

5．1 BEPS模拟简介

5．2 竹林碳通量时间序列模拟结果与分析

5．2．1 竹林LAI同化对GPP模拟的影响

5．2．2 竹林LAI同化对NEE模拟的影响

5．2．3 竹林LAI同化对TER模拟的影响

5．3 浙江省竹林碳通量时空模拟

5．3．1 GPP空间分布

5．3．2 NEE空间分布

5．3．3 TER空间分布

5．4 小结

6 结论与讨论

6．1 结论

6．2 创新点

6．3 讨论

6．3．1 竹林信息提取

6．3．2 叶面积指数数据同化

6．3．3 竹林碳通量模拟

参考文献

个人简介

导师简介

致谢