物理方法反演內(nèi)蒙古錫林格勒凈初級生產(chǎn)力

1、物理方法反演內(nèi)蒙古錫林格勒凈初級生產(chǎn)力研究區(qū)：內(nèi)蒙古自治區(qū)錫林郭勒盟內(nèi)地理坐標：北緯430-450，東經(jīng)114034-117013面積：約5.5萬km2主要覆蓋類型：沙地、水體及不同退化程度的草地，屬溫帶草原典型性區(qū)域。地勢：南高北低，海拔在800-1800米之間。氣候：屬于溫帶半干旱氣候，年均溫度0.5 -1，年平均降水量350-229.2 mm，集中在6-8月，主要氣候特點是風大、干旱、寒冷。一、項目概況一、項目概況研究區(qū)研究區(qū)p主要土壤類型：棕鈣土、黑鈣土、栗鈣土和風沙土，依次由東北向西南排列。p草地：五大類，草甸草原、典型草原、荒漠草原、沙地植被和其他草場類。p可利用天然草場面積達18

2、000KM2，占全盟85%以上。p草場植被：大針茅、羊草、糙隱子草、星毛萎陵菜、冰草、洽草、黃蓑苔、菊葉萎陵草、苔草、羽茅等。一、項目概況一、項目概況研究區(qū)研究區(qū)本項目涉及大量的數(shù)據(jù)，主要包括：遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、野外測量數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、土壤類型數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)和區(qū)域經(jīng)濟數(shù)據(jù)等。統(tǒng)一數(shù)據(jù)處理標準和流程：l在Arcview支持下建立研究區(qū)GIS背景數(shù)據(jù)庫；l所有類型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有相同地圖投影、坐標系統(tǒng)和數(shù)據(jù)格式的圖像數(shù)據(jù)。l所有數(shù)據(jù)均采用UTM投影遙感中最常用的投影方式之一，投影參數(shù)見下表。l鑒于柵格模型適于進行空間分析和地理現(xiàn)象模擬，采用它作為輸出數(shù)據(jù)格式。一、項目概況一、項目概況數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)一

3、、項目概況一、項目概況地圖投影地圖投影2000-2004年1km空間分辨率的MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品：( 1) MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品: 1km分辨率月合成MYD15A2/MYD15_BU 產(chǎn)品，來源于美國波士頓大學氣候與植被研究小組的LAI & FPAR數(shù)據(jù)產(chǎn)品集（/modis/modl Sa2.asp）。數(shù)據(jù)包括FPAR, LAI和土地覆蓋類型。 一、項目概況一、項目概況數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)1.1.遙感數(shù)據(jù)遙感數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的有效性和精度經(jīng)事先驗證。遙感數(shù)據(jù)之間進行了投影坐標轉(zhuǎn)換和空間配準。(2) 基于MODIS遙感影像數(shù)據(jù)反演的陸地地表參數(shù)信息，包括:A. 地表反

4、照率B. 植被指數(shù)C. 葉面積指數(shù)D. 生物量E. 土壤水F. 植被覆蓋率 一、項目概況一、項目概況數(shù)據(jù)數(shù)據(jù) 采用的基礎(chǔ)空間地理數(shù)據(jù)包括: 1:400萬中國國界和省界(國家基礎(chǔ)地理信息中心); 1:400萬地級行政界限(國家基礎(chǔ)地理信息中心)； 1:400萬多級河流(國家基礎(chǔ)地理信息中心)； 中國1 km數(shù)字高程模型; 1:400萬中國土壤圖(資源環(huán)境信息國家重點實驗室，1996)。2.2.基礎(chǔ)空間地理數(shù)據(jù)基礎(chǔ)空間地理數(shù)據(jù)一、項目概況一、項目概況數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)從國家氣象中心獲取，含錫盟及周邊21個站點的氣象數(shù)據(jù)，包括 19612003年逐年逐月的:(1)降水量(mm )(2)平均最高、平均最低及平均

5、氣溫()(3)平均風速(4)總輻射(MJ )(5)日照時數(shù)(h)。3.3.氣象數(shù)據(jù)氣象數(shù)據(jù)一、項目概況一、項目概況數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)氣候站點數(shù)據(jù)要插值為空間柵格數(shù)據(jù)，并使其投影參數(shù)與遙感數(shù)據(jù)保持一致，用距離平方反比插值法(Inverse Distance Squared, IDS )進行空間插值?？紤]到地形對氣溫的影響，采用DEM數(shù)據(jù)對氣溫插值進行高程訂正。先利用高程資料，將臺站溫度數(shù)據(jù)訂正到海平面高度，然后進行距離平方反比法插值，插值后的結(jié)果再利用1 km分辨率的DEM高程模型訂正到實際高度。 訂正時，平均氣溫隨高程遞減率為0.5 /100 m，平均最高氣溫0.9 /100m，平均最低氣溫0.4 /1

6、00m。 一、項目概況一、項目概況數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理 于2001年5月、7月和9月進行了與MODIS衛(wèi)星同步的野外觀測試驗，采集包括三種不同放牧強度草地植被的生物量、葉面積指數(shù)、植被葉水勢、群落信息及土壤水、小氣候等測量數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理。4.4.野外測量數(shù)據(jù)野外測量數(shù)據(jù)一、項目概況一、項目概況數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)二、工作流程二、工作流程NPP=GPPNPP=GPPR Ra aGPP=(FPARGPP=(FPARPAR)PAR)g g)1 (*LAIkeaFPARk k為消光系數(shù)為消光系數(shù), ,=0.58=0.58，0.48,0.680.48,0.68；a a為為無限厚冠層的無限厚冠層的FPA

7、RFPAR漸近值，經(jīng)驗常數(shù)，漸近值，經(jīng)驗常數(shù)，=0.95=0.95，0.94,0.980.94,0.98；LAILAI為葉面積指數(shù)，由遙感反演獲得；為葉面積指數(shù)，由遙感反演獲得；三、三、NPPNPP模型模型GPPGPP估算估算)(*)(*maxlagfTfminmax2minmax()()()()()()aaaaaoptaTTTTf TTTTTTTGPP=(FPARGPP=(FPARPAR)PAR)g gT Ta a為氣溫為氣溫-氣象資料提供；氣象資料提供；T Tmaxmax、T Tminmin、T Toptopt，分別為植物生長的最高氣溫、最低氣溫，分別為植物生長的最高氣溫、最低氣溫和最適宜

8、氣溫和最適宜氣溫-氣象資料提供；氣象資料提供；最適宜溫度可用生長旺季的平均氣溫來替代。最適宜溫度可用生長旺季的平均氣溫來替代。max max 最大光能利用率，最大光能利用率，=5 gDM/JM=5 gDM/JM,3,9,3,9 。溫度脅迫因溫度脅迫因子子三、三、NPPNPP模型模型- -光能轉(zhuǎn)化效率估算光能轉(zhuǎn)化效率估算)(1 2/minnllsscamscamslf39. 164. 139. 164. 1)(min)(*)(*maxlagfTf1.641.64：2020下二氧化碳擴散率與水蒸發(fā)率之比；下二氧化碳擴散率與水蒸發(fā)率之比；1.391.39：2020下植被冠層邊緣二氧化碳傳導率與水蒸發(fā)

9、之比；下植被冠層邊緣二氧化碳傳導率與水蒸發(fā)之比；sminsmin最小冠層氣孔水阻力最小冠層氣孔水阻力, , ,=1s/cm=1s/cm,0.9,1.3;,0.9,1.3;sc sc 當前冠層氣孔水阻力當前冠層氣孔水阻力, , m m 葉肉水阻力葉肉水阻力, , =4.5s/cm=4.5s/cm,1.35,4.5;,1.35,4.5;a a 冠層邊緣水阻力，較小，經(jīng)常可忽略；冠層邊緣水阻力，較小，經(jīng)?？珊雎?； n=5 n=5 為形狀經(jīng)驗參數(shù)；為形狀經(jīng)驗參數(shù)；=1.5=1.5 時空因子；時空因子；水分脅迫因子水分脅迫因子三、三、NPPNPP模型模型光能轉(zhuǎn)化效率估算光能轉(zhuǎn)化效率估算slwb/WsWs

10、為土壤水含量為土壤水含量, ,由遙感反演獲得；由遙感反演獲得；b b為系數(shù)為系數(shù),=0.009,=0.009，0.0075,0.00142;0.0075,0.00142;l/2l/2 = -0.63 MPa= -0.63 MPa，氣孔半閉時的葉水勢；，氣孔半閉時的葉水勢；l l 當前葉水勢；當前葉水勢；三、三、NPPNPP模型模型光能轉(zhuǎn)化效率估算光能轉(zhuǎn)化效率估算植物總呼吸植物總呼吸R Ra a= =光呼吸光呼吸R Rl l+ +和暗呼吸和暗呼吸R Rd d；NPP=GPPNPP=GPPR Ra a R Rl l=p=pr rGPP GPP p pr r, ,光呼吸系數(shù)光呼吸系數(shù), , =0.3

11、=0.3,0.2,0.4,0.2,0.4。 暗呼吸暗呼吸R Rd d= =生長性呼吸生長性呼吸R Rc c+ +維持性呼吸維持性呼吸R Rm m R Rcici=(1-Y=(1-Yi i) )r ri i（1 1p pr r）GPPGPPY Yi i為植物為植物i i部分生長轉(zhuǎn)換率部分生長轉(zhuǎn)換率,=0.75,=0.75,0.7,0.78;,0.7,0.78;r ri i為光合作用產(chǎn)生新物質(zhì)在各部分的分配因子為光合作用產(chǎn)生新物質(zhì)在各部分的分配因子, , =0.6, =0.6, 0,10,1。i i為植物生長的不同部位；為植物生長的不同部位；i ig g，r r分別為地上和地下部分。分別為地上和地

12、下部分。三、三、NPPNPP模型模型自養(yǎng)呼吸模型自養(yǎng)呼吸模型 R Rmimi=m=mi iB Bi im mi i為植物為植物i i部分的維持呼吸系數(shù)，部分的維持呼吸系數(shù)，0.012 gDMd0.012 gDMd-1-1,0.0075,0.0205 ;,0.0075,0.0205 ;B Bi i為植物為植物i i部分的活生物量。部分的活生物量。地上活生物量地上活生物量BgBg與葉面積指數(shù)呈正比與葉面積指數(shù)呈正比: : B Bg g=LAI=LAIg gSLASLAg gLAILAIg g, , 地表綠色植被的葉面積指數(shù)，地表綠色植被的葉面積指數(shù)，SLASLAg g，地表綠色植被比葉面積，均可由

13、遙感手段獲取。，地表綠色植被比葉面積，均可由遙感手段獲取。 B Br r=B=Br0r0+ +B Bg gB Br0r0為初始地下活生物量；為初始地下活生物量；為地上地下活生物量比例系數(shù)，為地上地下活生物量比例系數(shù)，=0.4=0.4,0,1,0,1。 暗呼吸暗呼吸R Rd d= =生長性呼吸生長性呼吸R Rc c+ +維持性呼吸維持性呼吸R Rm m三、三、NPPNPP模型模型自養(yǎng)呼吸模型自養(yǎng)呼吸模型 由上述推導，得由上述推導，得NPPNPP遙感模型遙感模型: :)()()()(maxdllaRRfTfPARFPARNPP三、三、NPPNPP模型模型模型以月為時間尺度：l MODIS數(shù)據(jù)GO-

14、RT混合遙感模型葉面積指數(shù)；l MODIS數(shù)據(jù)土壤熱慣量遙感模型土壤水；l 計算FPAR,生物量（Bg，Br）和葉水勢（l ）；l 對氣象數(shù)據(jù)進行插值獲取研究區(qū)的月平均氣溫和太陽總輻射；l 假設(shè)生物量在月內(nèi)呈線性增長，根據(jù)兩個連續(xù)月的生物量計算月內(nèi)生物量累積值，得月內(nèi)維持呼吸消耗Rm；l 根據(jù)NPP總計算公式求每月的NPP值。三、三、NPPNPP模型模型四、模型參數(shù)校正四、模型參數(shù)校正 模型中使用的參數(shù)值來源于文獻資料和野外地面數(shù)據(jù)；在時空尺度存在差異，模型參數(shù)眾多，且許多參數(shù)隨季節(jié)變化;完全照搬這些參數(shù)，結(jié)果的可靠性值得懷疑。因此，如何有效獲取和校正模型參數(shù)，成為精確估算NPP的關(guān)鍵。模型參

15、數(shù)獲取最常用方法是建立模型估算值與野外實測值的代價函數(shù)，利用最小二乘法迭代計算而得。但野外實測獲取大面積的NPP基本不可能實現(xiàn)?？紤]另一種途徑獲取NPP，即從植物生長過程中的生物量和衰敗量動態(tài)變化出發(fā)計算NPP，來代替野外實測值與模型估算值進行比較。四、模型參數(shù)校正四、模型參數(shù)校正 草場植被的主要生長過程包括光合作用、地上地下部分的光合合成、生長期內(nèi)根部向莖的碳傳輸、自主呼吸和衰敗過程，整個過程可以通過生物量的動態(tài)變化來描述:式中，Pg為光合作用生成新物質(zhì)的量，R為呼吸消耗量，S為衰敗量。SRPdtdBg/ttgtRPRGPPNPP 根據(jù)NPP的定義： 建立NPP估算值與GNPP估算值之間的代

16、價函數(shù)來對模型參數(shù)進行估算和校正: niiiGNPPNPP12)(min上述NPP模型由遙感手段所獲取LAI、土壤水Ws及空間插值后的氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動，而GNPP模型主要由遙感獲取的生物量驅(qū)動，通過獲取兩者的差值最小來獲取和校正模型參數(shù)。具體步驟如下:選擇研究區(qū)內(nèi)幾個典型像元作為樣本，以文獻資料和野外實測的參數(shù)值作為初始值，根據(jù)先驗信息對參數(shù)值的范圍進行約束；模型估算分別獲取NPP和GNPP;采用最小二乘法迭代獲取模型參數(shù);以月為時間尺度，分別獲取不同季節(jié)的模型參數(shù)。參數(shù)校正結(jié)果驗證參數(shù)校正結(jié)果驗證 目前NPP估算的方法和模型很多，NPP結(jié)果準確性的驗證的估算一直是一個非常困難的問題，特別是區(qū)域及全球尺度NPP估算。NPP受環(huán)境因子的影響，不同年份間存在波動，實時的地面實測資料是估算結(jié)果驗證的最佳數(shù)據(jù)。從兩個方面對估算結(jié)果進行比較驗證:1 與野外同步實測數(shù)據(jù)對比；2 與中國其它地區(qū)草地NPP估算結(jié)果進行比較。模型結(jié)果驗證模型結(jié)果驗證 2001年5, 7, 9月份進行了與MODIS衛(wèi)星同步的三次野外實驗，在未退化草地、中度退化草地和嚴重退化三種草地1km 1km樣地內(nèi)，用5個樣方獲得5-9月NPP實測值。 下圖為NPP實測值與上述NPP遙感模型估算NPP值的比較結(jié)果，由圖可見，NPP的估算值與實測值相當吻合(R2=0.9481)，說明用此NPP遙