利用遥感数据的江苏NPP时空分布的影响因素分析

第一章绪论

1.1研究背景和意义
国际地圈一生物圈计划（IGBP)、全球变化与陆地生态系统(GCTE)以及京都协定（Kyoto Protocol)都将植被的NPP作为核心研究内容之一。另一方面，NPP也是区域生态系统结构功能协调性的重要指标，是区域生态承载力的基础[6]。通过区域尺度NPP的计算可以对区域生态承载力进行评价，确定生态承载力的阔值，有助于区域初级、次级生产的合理布局和动植物资源的可持续利用，为区域社会经济和生态环境可持续发展提供科学依据。因此NPP估算己成为区域生态承载力估算的一种有效手段，也是区域研究的重要内容之一。绿色植被在地球的能量转化和物质循环中起着巨大而独特的作用，它能够固定太阳能，为其他生物提供食物，是全球碳循环中的重要环节，并且有利于调节地方气候，保持水土，净化空气等。但同时植被对自然环境的变化非常敏感，环境的破坏和改变会影响植被的正常生长繁殖，从而对人类社会造成非常不利的影响。
随着经济社会的高度发展，对于自然资源的需求不断增加，破坏了自然界原有的大量植被，导致的环境问题也不断凸显，比如全球气候变化、臭氧层破坏、酸雨蔓延、森林锐减、水体污染、土地荒漠化、生物多样性破坏等。江苏省作为中国发展最为迅速的省份之一，其经济、社会较为发达，全年生产总值目前位居全国第二，随着经济、社会的迅速发展，江苏省的环境问题也日益严重。通过对植被净初级生产力的估算，分析其时空变化以及影响因素，对于了解省内区域生态环境承载力、人类社会发展对于生态环境影响以及植被与气候变化的之间的响应关系都有重大的理论与现实意义。

1.2国内外研究现状
植被净初级生产力是指植被在光合作用下所生产的有机质总量，历史上关于植被净初级生产力的研究可以追溯到100多年前Ebermerye (1876) [7]对德国境内森林的树枝落叶量和木材重量进行测定，其测量结果被后续研究者广泛引用。虽然NPP研究起源较早，但在20世纪50年代之前，NPP研究并没有得到足够的重视。20世纪50年代以后，人们才开始关注生态系统到底能为人类提供多少有机物，因而在日本、前苏联、英国等国家，众多学者开始对各自国家内的主要森林生态系统的生物量和生产力进行了实际调査和资料收集工作，并在模型模拟NPP方面进行大量研究。
1.2.1传统测定法
早期的NPP研究主要是基于站点的实测，其方法主要包括直接收割法、光合作用测定法、C02测定法、pH测定法、叶绿素测定法、发射性标记测定法、原料消耗量测定法等[8]。1、直接收割法[9]。是指收割某一区域的植被，对其进行分层、分器官重量测定和记录，测定样品含水量，计算该区域植被单位面积下各层各器官的生物量，这种方法是一种最古老、最普遍的方法，NPP研究早期使用广泛。但是它很难估计食草类动物所消耗的生物量及其自身的代谢、生长和发育所用的能量，常用于陆地生物量估算。2、光合作用测定法。在测定植被光合作用和呼吸作用数据基础上获得符合研究系统的回归模型，实际上是利用C02变化量进而估算系统的生产量，测定方法类似于C02测定法。3、C02测定法。指用特定的工具把植被群落的一部分罩住，测定进入和抽出空气中C02含量，减少的C02即为进入有机质的C02含量，其缺点就是人为的改变了植被的生长环境，测定的生产力不是自然生长状态下植被生产力。4、pH测定法。原理是溶于水中的C02改变了水的酸碱度，随着C02含量的改变水的pH值也跟着改变，此方法适用于水下生物量的测定。5、叶绿素测定法。是指通过测定叶绿素的含量以及光福射途径，建立某些系统来测定估算初级生产力。6、放射性标记测定法。对测定的标记物质进行放射性的追踪，可以测出稳定状态下生态系统内的物质转换效率。7、原料消耗量测定法，通过测定植物内部矿物原料的消耗量以及气体交换率来进而测定生产力。我国学者基于实测方法进行的NPP研究也很多，如胡自治等利用天祝草原试验站设施测量了 1980-1981年两种原生高山草甸群落总NPP值。
方精云等利用森林蓄积量推算了森林生物量和净生物量，系统的研究了我国森林植被的生物生产力。李英年等[13]监测分析了高寒草甸两种不同植被类型（矮蒿草草甸、金露梅灌丛草甸）的生态环境、植物种类、生物量变化规律及差异，对于高寒草甸的研究提供了可靠数据。宗讳[14]等以上海崇明东滩湿地3种典型植被——芦苇、海三棱薦草、互花米草为研究对象，通过实地调查、实验室测定和遥感技术等多种方法估算研究湿地植被净初级生产力。传统方法测定NPP的精度较高，测定的数据可以保留作为其他研究方法测定NPP数据的精度对比和验证，但是传统测定方法对于人力物力财力要求高，并且只能测定小范围内群落的NPP，如果涉及到大范围或者全球尺度的NPP测定，传统方法就无法进行，因此利用模型进行NPP估算成为了一种重要的方法。

    1.3 研究目标、内容和方法 ........................14-16
        1.3.1 研究目标 ........................14
        1.3.2 研究内容和方法 ........................14-15
        1.3.3 技术路线 ........................15-16
第二章 研究区概况与研究数据 ........................16-24
    2.1 研究区概况 ........................16-17
        2.1.1 地理特征 ........................16
        2.1.2 气候特征 ........................16-17
    2.2 研究数据 ........................17-24
        2.2.1 遥感数据及预处理 ........................17-20
        2.2.2 气象数据预处理 ........................20-24
第三章 基于光能利用率模型的NPP计算 ........................24-45
    3.1 CASA模型 ........................24-27
    3.2 模型各项参数的选取和计算 ........................27-35
    3.3 CASA模型实现 ........................35-39
    3.4 模型计算结果的验证........................ 39-41
        3.4.1 实测数据验证 ........................39-40
        3.4.2 模型之间对比验证法 ........................40-41
    3.5 MODIS NPP产品校正 ........................41-45
第四章 江苏省NPP时空分布特征分析 ........................45-52
    4.1 江苏省NPP空间分布 ........................45-47
        4.1.1 江苏省植被NPP总体分布特征 ........................45-46
        4.1.2 江苏省各地级市NPP分布 ........................46-47
    4.2 NPP年际变化 ........................47-48
    4.3 NPP季节变化 ........................48-50
    4.4 NPP与离海岸线距离的关系分析 ........................50-52
第五章 江苏省NPP时空分布的影响因素分析 ........................52-63
    5.1 气象因素的影响 ........................52-57
    5.2 农作物生长对NPP值的影响 ........................57-58
    5.3 人为因素的影响 ........................58-63
        5.3.1 土地覆盖变化的影响 ........................58-60
        5.3.2 伐木造林的影响 ........................60-61
        5.3.3 城市发展的影响 ........................61-63

结论

1.本文基于CASA模型，利用MODIS遥感数据、气象数据对江苏省2006-2010年植被净初级生产力进行模拟，并利用多种方法对模拟结果进行精度验证，基于江西千烟洲的实测数据证实了本文CASA模型的精度较高，模拟结果与实测数据的误差为6.7%。在此基础上，利用江苏省2006年NPP模型模拟结果对MODIS NPP数据产品进行了精度评价，表明MODIS NPP数据产品在江苏省区域尺度上误差较大，平均相对误差为30%。为了更好的进行江苏省NPP时空分布特征分析和影响因素分析，本研究通过2006年CASA模型估算结果和MODIS NPP产品之间的误差分析建立了校正模型，以此对2000-2006年MODISNPP产品进行了校正，提高了 MODISNPP数据产品在研究区域内的精度。
2.通过结合模型模拟结果和校正后MODIS数据产品对研究区范围内植被净初级生产力的时空分布进行分析，在年际变化上，2004年和2008年NPP值达到相对峰值，分别为659.6 gc-m'2-a''和729.54 gc-m"2^"1,最小值为2000年519.5 gc-m"2-a"', NPP值变化的整体趋势是缓慢曲折上升；季节变化上，NPP值在冬季积累基本停止，春夏季NPP积累达到最大值，但是由于江南梅雨以及农作物收割的影响，夏季NPP平均值只略高于春季NPP均值，NPP季节分布趋势呈现明显的双峰状。研究区内NPP值整体空间分布趋势是由东南向西北递减，由沿海向内陆递减，城市NPP值要小于郊县NPP均值。在对多年NPP均值沿海岸线缓冲区分析中，研究区NPP值出现比较明显的随着离海岸线距离增加而先增大后减小的现象，表明不同植被类型沿海岸线的带状分布特征。

参考文献

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