华北平原玉米田生态系统光合作用特征及影响因素

采用涡度相关法对华北平原夏玉米田进行了连续4a(2003-2006年)的碳通量观测,结果表明:夏玉米田生态系统初始量子效率(α)、最大光合速率(P_max)、暗呼吸速率(R_d)和总初级生产力(GPP)随作物生长发育而变化。在夏玉米生育前期和后期,α、P_max、R_d和GPP都比较小,其最大值出现在抽穗期/灌浆期。2003-2006年,夏玉米生长季平均α、P_max、R_d的范围分别为0.054-0.124 μmol/μmol、1.72-2.93 mg CO₂ · m^-2 · s^-1、0.23-0.38 mg CO₂ · m^-2 · s^-1。α、P_max和R_d均随叶面积指数(LAI)增加呈指数增长。2003-2006年夏玉米生长季GPP总量分别为806.2、741.5、703.0、817.4 g C/m²,年际差异较大。玉米田生态系统GPP随温度升高呈指数增长。在玉米营养生长阶段,GPP随LAI增加而增大,两者之间的关系可用直角双曲线方程来表示;生殖生长阶段,GPP随LAI降低而下降.相同LAI下,生殖生长阶段的GPP明显低于营养生长阶段。     

西藏自治区草地地上生物量遥感反演研究

草地地上生物量（Aboveground Biomass,AGB）是反映草地生态系统功能和质量的关键指标,大尺度地准确估算草地AGB对草地生态系统经营管理至关重要。研究以MODIS影像为数据源,提取反射率、植被指数和植被产品三种不同类型的特征变量,结合野外实测样地草地AGB数据,构建以多元线性逐步回归为代表的参数模型以及随机森林、支持向量机和kNN等非参数模型进行西藏自治区草地AGB估测及空间分布制图。结果表明：（1）多元线性逐步回归、随机森林、支持向量机和kNN模型在加入植被产品特征变量后,RMSE分别降低了15.8%、13.5%、4.1%和17.3%,表明植被产品作为建模变量用于草地AGB估测可有效提高模型精度;（2）三种组合变量构建的草地AGB估测模型中,反射率、植被指数、植被产品组合构建的模型效果最佳,其中kNN模型估测精度最高,R²达到0.60,RMSE和MAE分别为0.43、0.34 t/hm²;（3）草地AGB空间分布呈现出西北地区较低、中部地区较高且分布形态较破碎和东部地区较高的变化特征;（4）利用MODIS植被产品结合kNN模型的预测值与草地实测的AGB空间分布趋势基本一致。综上,MODIS植被产品结合kNN模型可作为大尺度区域草地AGB遥感估测的有效参考。     

内蒙古不同类型草地土壤氮矿化及其温度敏感性

土壤氮矿化(Nitrogen mineralization)是土壤氮循环的重要环节,对土壤氮素供应以及植物生产力的维持具有十分重要的意义。沿中国东北草地样带(Northeastern China Transect, NECT)分别在典型草地、过渡草地及荒漠草地设置了3个实验样地,利用不同温度(5、10、15、20 ℃和25 ℃)和不同水分(30%、60%和90%土壤饱和含水量,Saturated soil moisture, SSM)的室内培养途径,探讨了不同类型草地的土壤氮矿化速率、土壤氮矿化的温度敏感性(Q₁₀)及其主要影响因素。实验结果表明:从典型草地至荒漠草地,土壤全碳、全氮、全磷、微生物生物量碳氮含量均表现为逐渐下降的趋势;类似地,土壤净氮矿化速率、硝化速率也逐渐降低。在20 ℃和60% SSM时,土壤净氮矿化速率表现为典型草地 (0.715 mg N kg^-1 d^-1) > 过渡草地 (0.507 mg N kg^-1 d^-1) > 荒漠草地 (0.134 mg N kg^-1 d^-1);相反,温度敏感性却逐渐升高,温度敏感性与基质质量指数呈负相关。草地类型和水分对于土壤净氮矿化速率、硝化速率具有显著影响,且二者间具有显著的交互效应。包含温度和水分的双因素模型可很好地拟合土壤氮矿化速率的变化趋势(P < 0.0001),二者可共同解释土壤硝化速率92%-96%的变异。土壤氮矿化沿着草地演替呈现出很好的空间格局、并与温度和水分具有密切关系,为解释内蒙古草地空间分布格局提供了理论基础。     

千岛湖社鼠种群遗传现状及与生境面积的关系

以千岛湖地区13个岛屿上的社鼠(Niviventer confucianus)种群为研究对象,利用13个微卫星位点分析了13个社鼠种群的遗传现状,并探讨了种群遗传现状与岛屿面积大小之间的关系。研究结果显示,13个社鼠种群的平均观测等位基因数(Na)与平均有效等位基因数(Ne)分别为7.385,5.952,平均期望杂合度(He)与平均观测杂合度(Ho)分别为0.819,0.930,平均多态信息含量(PIC)为0.760,说明13个社鼠种群均具有较高的遗传多样性。13个种群间的分化系数(Fst)为0.053,表明种群间的遗传分化较小。3个面积较大且相近岛屿上社鼠种群,即高仙阁种群 (Gaoxiange Island,G);乌石T岛种群 (Wushi T Island,WT);东门岛种群 (Dongmen Island,DM)间的Fst值均小于0.05,表明种群间无分化,而小岛种群与大岛种群间的分化却比较明显。此外,一元回归结果显示,多态信息含量(PIC)和Shannon多样性指数(I)与岛屿面积大小之间均存在显著地正相关关系。以上结果说明,在社鼠种群进化过程中,生境面积的缩小可能使种群的遗传结构发生改变,并有可能导致种群的快速进化。     

降雨对草地土壤呼吸季节变异性的影响

利用土壤碳通量自动观测系统(LI-8150)对呼伦贝尔草原在自然降雨条件下的土壤呼吸作用进行了野外定位连续观测,研究结果表明:降雨对土壤呼吸作用存在激发效应和抑制效应,降雨发生后1-2 h内土壤呼吸速率可增加约1倍,当单次或者连续降雨累积量大于7-8 mm,或土壤含水量大于29%-30%时,降雨对土壤呼吸会产生明显的抑制作用。土壤呼吸的激发效应往往体现在次日,表现为次日平均土壤呼吸速率的显著升高;而抑制效应则在当日即可体现出来,表现为观测当日平均土壤呼吸速率的明显下降。土壤呼吸季节变异性与降雨频率和降雨强度密切相关,在降雨量一定的情况下,较低的降雨频率和较高的降雨强度会增加土壤呼吸的变异性。呼伦贝尔草甸草原而言,在生长季土壤平均含水量为16.5%时,土壤呼吸的温度敏感性值(Q₁₀)为2.12;而平均土壤含水量为26%时,Q₁₀值为2.82,明显高于前者,土壤含水量与Q₁₀之间存在正相关关系。降雨导致土壤呼吸的激发效应和抑制效应交替发生,使草地土壤呼吸的季节变异性增加,降雨格局变化必然会对草地碳循环和碳通量特征产生深刻影响。     

筑坝扩容下高原湿地拉市海植物群落分布格局及其变化

基于遥感与地理信息系统技术、结合实地调查与验证,对高原湿地拉市海筑坝扩容13a来湿地植物群落类型、物种组成、空间分布格局进行研究,对比分析筑坝扩容前后植物群落变化特征。结果表明,拉市海当前分布有水葱 (Scirpus tabernaemontani)、两栖蓼 (Polygonum amphibium) 等2个挺水植物群落,鸭子草 (Potamogeton tepperi)、菱 (Trapa bispinosa)等2个浮叶植物群落,穗状狐尾藻 (Myriophyllum spicatum)、篦齿眼子菜 (Potamogeton pectinatus)、菹草 (Potamogeton crispus)、穿叶眼子草 (Potamogeton perfoliatus)、小叶眼子菜 (Potamogeton pusillns)等5个沉水植物群落,草甸植被分布于湖周。湿地植物物种共计61种,隶属于25科、48属,物种丰富度随沉水→浮叶→挺水→草甸逐渐增加。沉水植物群落分布面积最大(615.08 hm²),其次是草甸(214.60 hm²)、浮叶植物群落(140.01 hm²),挺水植物群落分布面积最小 (9.34 hm²),群落垂直层次随沉水→浮叶→挺水呈复杂化的趋势。筑坝13a来,拉市海植物群落类型从单一的沉水型植物群落发展成为由沉水、浮叶、挺水型组成的、水平空间多样化配置的湿地植被系统,其中穗状狐尾藻、篦齿眼子菜、小眼子菜等植物群落在筑坝蓄水13a后没有发生演替得以保留,而扇叶水毛茛(Butrachium bungei)、马来眼子菜(Potamogeton malaianus)和轮藻(Chara spp.)群落发生演替而消失。研究掌握了筑坝扩容下拉市海湿地植物群落分布格局及其变化特征,为科学评估筑坝蓄水对湿地生态系统的影响提供了基础性数据,同时也为水文改变下高原湿地生态系统的保护、管理以及资源可持续利用提供了一定的理论依据。     

永定河沿河沙地杨树人工林生态系统呼吸特征

杨树是世界上广泛采用的人工造林树种之一,也是中国人工林面积最大的树种。研究杨树人工林生态系统呼吸(Re)及其分量土壤呼吸(Rs)的时间动态格局以及强度特征,分析两者对环境因子的响应是提高人工林生态系统净生产力和促进固碳减排等人工林经营管理中考虑的首要问题。采用开路式涡度相关系统、Licor-8150土壤呼吸测定系统以及小气候测定系统连续测定了位于北京大兴区永定河沿河沙地杨树人工林的生态系统呼吸、土壤呼吸和小气候特征。研究结果表明:(1)2007-2009年该生态系统的Re年总量分别为946.68、863.58、817.30gCm^-2a^-1,其中Rs年总量分别为642.11、629.29,609.05gCm^-2a^-1, Rs年总量约占Re年总量的70%;(2)Re和Rs月总量一般在7或者8月份达到最大值,Rs的变化趋势与土壤5cm温度(Ts5)相一致;(3)Ts5是Re和Rs两者的显著影响因子,但Re与空气相对湿度(RH)的相关性最显著。此外,Rs更容易受到Ts5和0-20cm土壤平均体积含水量(vwc)两者耦合效应的限制。     

新疆喀纳斯国家自然保护区植被叶面积指数观测与遥感估算

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是重要的植被结构参数,调控着植被与大气之间的物质与能量交换,在生态环境脆弱的我国西北部开展植被LAI的研究对阐明该地区植被对气候变化和人类活动的响应特征具有重要的科学意义.利用LAI-2200和TRAC仪器观测了新疆喀纳斯国家级自然保护区森林和草地的有效叶面积指数(LAIe)和真实LAI,构建了其遥感估算模型,生成了研究区LAIe和LAI的空间分布图.在此基础上,分析了LAI随地形因子(海拔、坡度、坡向)的变化特征,探讨了将其应用于估算研究区森林生物量密度的可行性,并评估了研究区MODIS LAI产品的精度.结果表明:研究区阔叶林、针阔混交林、针叶林、草地LAIe的平均值分别为4.40、3.18、2.57、1.76,LAI的平均值分别为4.76、3.93、3.27、2.30.LAIe和LAI的高值主要集中分布在湖泊和河流附近;植被LAI随海拔、坡度和坡向的变化表现出明显的垂直地带性的特点.LAI随海拔和坡度的增加呈现先增加后减小的变化趋势,坡向对针叶林和草地LAI的影响明显,但对阔叶林和针阔混交林LAI的影响较弱;森林生物量密度(BD)随LAI增加而线性增加(BD=44.396LAI-25.946,R2=0.83),研究区森林生物量密度平均值为120.3 t/hm2,估算的总生物量为5.0×l06 t;MODIS LAI产品与利用TM数据生成的LAI之间具有一定的相似性(森林R2=0.42,草地R2=0.53),但森林和草地的MODIS LAI产品分别比利用TM数据生成的LAI偏低16.5％和24.4％.     

渗透胁迫和离子毒害对转Bt基因棉幼苗生长及离子分布的影响

研究了渗透和盐胁迫处理对转Bt基因抗虫棉(Gossypium hirsutum) 99B种子的萌发和幼苗生长的影响,以及幼苗不同器官离子吸收和分配的差异。结果表明:渗透和盐胁迫均对转Bt基因抗虫棉幼苗的生长有抑制作用,其中PEG的抑制作用最强,而3种盐的抑制程度以CaCl₂>NaCl>Na₂SO₄,且在Na⁺含量相同时,Cl^-的毒害大于SO₄^2-。渗透胁迫下使根、茎和叶中的Na⁺和Cl^-含量提高,K⁺、Ca²⁺、SO₄^2-含量和K⁺/Na⁺、Ca²⁺/Na⁺和SO₄^2-/Cl^-比值降低,且地上部的变化幅度大于地下部的,其中以PEG的影响最为显著,其次是CaCl₂,Na₂SO₄处理最弱。这些说明,转Bt基因抗虫棉99B的耐盐性较弱。     

Cd2+胁迫对银芽柳PSⅡ叶绿素荧光光响应曲线的影响

以盆栽银芽柳为材料,利用MINI-IMAGING-PAM荧光成像测定系统,研究了Cd²⁺胁迫下叶片叶绿素荧光参数的变化及其光响应曲线。结果表明,初始荧光Fo与最大荧光Fm随着Cd²⁺浓度的增大而呈现先升后降的趋势,Fo与Fm在200 mg/LCd²⁺处理4周时达到最高值,400 mg/LCd²⁺处理则显著下降;PSⅡ最大光化学效率(Fv/Fm)与PSⅡ潜在光化学效率(Fv/Fo)显著受 Cd²⁺胁迫抑制,但随Cd²⁺浓度的增加呈先降后升的变化趋势。Cd²⁺胁迫下各叶绿素荧光参数的光响应结果表明,PSⅡ实际光量子效率Y(Ⅱ)、荧光淬灭系数(qP)随光化光强度的增加呈下降趋势,而同光强下高浓度Cd²⁺ 使Y(Ⅱ)与(qP) 显著降低;PSⅡ调节性能量耗散的量子产额Y(NPQ)、非光化学淬灭系数(qN)与表观电子传递速率(ETR)则随着光强增加呈上升趋势,同光强下高浓度Cd²⁺处理显著提高Y(NPQ)、qN 与ETR。Cd²⁺胁迫下,PSⅡ非调节性能量耗散的量子产额Y(NO)稳定在较低水平,同光强下Y(NO)随Cd²⁺浓度增加略有提高。说明,银芽柳通过调节PSⅡ反应中心开放程度与活性,对Cd²⁺胁迫表现出较强的耐性,高浓度Cd²⁺胁迫导致PSⅡ反应中心关闭或不可逆失活,表现出光抑制。     

利用不同分辨率卫星影像的NDVI数据估算叶面积指数(LAI) ——以岷江上游为例

短周期的低分辨率遥感数据为大面积估算LAI及季节动态和物候趋势提供了有利工具,但基于高分辨率LAI的遥感估算模型在低分辨率遥感数据上应用有很大的不确定性。研究利用LAI-2000冠层分析仪与跟踪辐射和冠层结构测量仪(TRAC),测定了岷江上游流域范围内490块野外调查样地（50m×50m样方）的LAI数据,结合同期较高精度卫星数据（TM）建立了不同植被类型的LAI-NDVI算法,在经过传感器的相对校正后,将这种算法应用到同期分辨率较低的MODIS数据和SPOT VEGETATION数据上。结果表明,30m 分辨率的TM LAI的均值为4.53,250m MODIS LAI的均值为3.55,1000m VGT LAI的均值为4.20,随着栅格分辨率的降低,总体标准差有增加的趋势,并且LAI值也有不同程度的低估,其中MODIS LAI值被低估约22%。但利用TM LAI数据验证MODIS 和VGT LAI数据后发现,250m的MODIS数据预测误差在30%左右,1000m的SPOT数据预测误差则高达50%,空间重采样分析表明,栅格分辨率的降低是导致预测误差扩大的主要原因,而这也是岷江流域植被分布破碎化的体现。     

Test of Accuracy of LAI Estimation by LAI-2000 under Artificially Changed Leaf to Wood Area Proportions

The accuracy of LAI-2000 Plant Canopy Analyzer for leaf (LAI) and plant (PAI) area indexes measurements was tested in 20-year-old Norway spruce stand using the reduction of canopy biomass. Needle and branch areas were reduced progressively upward every one meter. Values of effective leaf area index (LAI_e), as an uncorrected product of LAI-2000, were compared with directly estimated LAI and PAI values after each reduction step. LAI-2000 underestimates PAI and LAI values according to LAI-2000 rings readings, and varied proportions between leaf and wood areas. The values of LAI_c have been increased with decreasing of the view angle of the relevant LAI-2000 rings. Therefore, the underestimation of LAI becomes smaller when the readings near the horizon are masked. More accurate results, for projected LAI (LAI_p) calculation, are produced by LAI-2000 when some dense grids of measurement points and the most vertical ring readings (0 –13 °) are used. Correction factor 1.6 is possible to use for unreduced canopy hemi-surface LAI estimation, when the last rings (i.e. 5^th and 4^th rings, 47 –74 °) are excluded. Correction factor of 1.25 can be used to compute LAI_p if the angle readings under 43 °are also masked.     

近20年防风固沙重点生态功能区植被动态分析

植被是影响防风固沙生态功能的关键指标,也是检验防风固沙区生态保护成效的重要依据。由2010年国务院《全国主体功能区规划》划定的防风固沙类国家重点生态功能区、国家重点生态功能区转移支付县域综合确定研究范围。基于2000-2019年中分辨率成像光谱仪（MODIS）的叶面积指数（LAI）产品,从生态区和像元两个尺度分析近20年防风固沙重点生态功能区植被的时空变化趋势,并进一步探索气候因子对LAI的影响,以期揭示我国北方风沙区生态系统防风固沙功能的现状,为今后生态保护提供支撑。研究结果表明,2000-2019年间,研究区LAI年平均值呈现东高西低的空间格局,随着时间推移有显著增加趋势,平均增幅为0.03 m² m^-2（10a）^-1（P<0.01）。在生态区尺度,LAI在8个生态功能区均表现出不同程度的增长,且2010-2019年间LAI的增长速率高于2000-2009年的,其中,科尔沁草原生态功能区在20年间呈现最为显著的增加趋势,区域平均增幅为0.1154 m² m^-2（10a）^-1（P<0.01）。在像元尺度,近20年LAI显著增长（P<0.05）的区域面积占整个研究区植被面积的41.6%,其中,83.7%的LAI增长区域为草地,11.2%为耕地。增长区域主要集中在研究区东部,呈片状分布,研究区西部的LAI也有一定程度的增长,增长区域呈带状分布。2010-2019年LAI增长的区域面积为7.7%,明显大于2000-2009年LAI增长的区域面积。气候因子对研究区植被的影响为：研究区东部降水的增加对当地植被生长有正向的促进作用,而温度的影响则在整个研究区都较弱。除自然因素外,人为因素（防风固沙政策实施、农业技术进步等）对防风固沙功能区植被状况的改善也至关重要。研究区LAI的显著增加表明我国北方防风固沙屏障的生态功能在近20年有一定程度的提高。     

不同放牧制度下呼伦湖流域草原植被冠层截留

冠层截留是降雨过程中的水量分配和流域水平衡的一个重要组成部分,通过水浸泡法和降雨模拟实验研究呼伦湖流域草原3种放牧制度下(休牧、轮牧、自由放牧(超载放牧))植被冠层截留量的变化规律,并利用遥感解译植被归一化指数(NDVI),确定3种放牧制度下草原面积,估算呼伦湖流域草原降雨截留量。研究表明:在休牧、轮牧、自由放牧3种制度下,水浸泡法测定的截留量分别是0.468、0.320、0.271 mm。降雨模拟实验法测得的结果分别是0.957、0.613、0.431 mm。休牧、轮牧、自由放牧草场叶面积指数、盖度、容重、生物量等指标差异显著(P0.05),且单株植被高度、鲜重对截留量影响显著呈线性正相关关系。呼伦湖流域草原一次降雨量为大于等于30 mm全流域降雨,其植被截留量为6.462×106m3。     

复杂地形草地植被碳储量遥感估算研究进展

草地生态系统是我国最大的陆地生态系统，其植被碳储量的准确评估对维护国家生态安全和指导畜牧发展有重要作用。植被生物量和草地面积是草地植被碳储量估算的关键，随着遥感技术的发展，两者估算精度和效率显著提高，先后发展出多种草地生物量遥感估算模型和土地覆被产品，并已在平坦地区取的较好估算结果。然而，复杂地形区迥异于平地的几何形态和水热分布所产生的不均一的生态系统结构和功能，给草地生物量和草地面积的遥感估算带来诸多困难，影响对草地植被碳储量的准确判定。本文在回顾国内外草地植被碳储量遥感估算方法与所需关键参数的基础上，对遥感估算复杂地形草地植被碳储量过程中所面临“遥感影像地形效应的去除和尺度选择”、“植被指数与地形指标的选取”、“过程模型植被生长参数的率定”、“草地面积估算”以及“气象数据与复杂地形上微气候的匹配”等问题进行了总结并提出相应的解决思路，以期为草地植被碳储量遥感估算模型的合理构建以及估算精度的提高提供参考。     

Characterization of the canopy structure of Dutch grasslands

In order to characterize the canopy structure of different grassland types 50 stands, representing 15 syntaxonomically distinct types, were examined by harvesting the standing crop during the main flowering period. The types differ in water and nutrient conditions and vary largely in aboveground phytomass (0.5–23 t·ha^?1) and Leaf Area Index (0.4–21: bifacial). Living aboveground phytomass and canopy structure are almost entirely determined by phanerogams. The graminoids generally dominate over the forbs. Variation in aboveground phytomass is related to foliage characteristics such as Aboveground Leaf Area Ratio, Specific Foliage Weight and Leaf Area Development. A PCA with these canopy variables and the variables canopy height, phytomass density and the phytomass ratios stem-leaf-inflorescence shows a clear arrangement related to aboveground phytomass and LAI. The grassland stands can be divided into four groups of different productivity levels for which various combinations of canopy variables are characteristic. Leaf size and leaf inclination are also used for characterization of the different grasslands. Ordinations with these variables by means of PCA and CCA resemble partly to those computed with the canopy variables of aboveground phytomass and LAI. Small leaf sizes are characteristic for low productive grasslands, while the largest leaves occur in high productive grasslands, although they mostly do not belong to the species contributing most strongly to the phytomass of the stand. The leaf inclinations erect and erecto-patent are most common in each grassland. Horizontal leaf areas occur less frequent, but they are relatively well presented in some high productive grasslands. Ranges in leaf size vary more than ranges in leaf inclination do for this series of grasslands. However, leaf size and leaf inclination are useful variables for characterization of grassland canopies in a hierarchical way, where phytomass and leaf area are the first criteria for such a characterization.     

Remote sensing monitoring upon the grass production in China

Using MODIS remote sensing data and ground truth data, a thorough investigation was conducted to monitor the productivity of grasslands in China for the year 2005. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was first computed from the MODIS data. Then the data from the NDVI images were used to correlate with the grass yield data from the ground sampling campaigns. Six regional models were accordingly established from the correlation for estimation of grass production in the six main types of steppe in China. The main results from the estimation could be summarized as follows: (1) High grass productivity in 2005 was obtained in the following 3 regions: the grassland covering Hulunbuir, Xilinhaote, and the western Daxing'anling, the region including the eastern Qinghai, the northwestern Sichuan and the mid-southern Gansu, and the northwestern Xinjiang region. (2) Total hay output from the grasslands in China amounted to 294213.86 thousand tons in 2005 with an average yield of 829.67 kg/hm2. (3) The following 7 provinces were the largest grass producers in China: Inner Mongolia, Qinghai, Xinjiang, Sichuan, Tibet, Heilongjiang and Gansu. For example, Inner Mongolia produced 60370.82 thousand tons of hay in 2005, and hence became the No. 1 grass producer of China. (4) Among the steppe types, the following 5 had the largest grass production: Alpine meadow, Temperate steppe, Low-land meadow, Temperate meadow steppe and Montane meadow with total production accounting for 62.2% in China. (5) Grass production of the entire China in August 2005 remained at the same level as that in August 2004. However, the situations of major grassland provinces were different: grass production in both Qinghai and Gansu in 2005 increased to 9.02% and 3.63%, respectively, when compared with that in 2004. The grass production in Inner Mongolia decreased by 3%, while the production in Tibet, Xinjiang and Sichuan remains unchanged when compared with that in 2004. These results were very important for grassland administration, pasture grazing and grassland ecosystem studies in China.     

Remote sensing monitoring upon the grass production in China

Using MODIS remote sensing data and ground truth data, a thorough investigation was conducted to monitor the productivity of grasslands in China for the year 2005. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was first computed from the MODIS data. Then the data from the NDVI images were used to correlate with the grass yield data from the ground sampling campaigns. Six regional models were accordingly established from the correlation for estimation of grass production in the six main types of steppe in China. The main results from the estimation could be summarized as follows: (1) High grass productivity in 2005 was obtained in the following 3 regions: the grassland covering Hulunbuir, Xilinhaote, and the western Daxing'anling, the region including the eastern Qinghai, the northwestern Sichuan and the mid-southern Gansu, and the northwestern Xinjiang region. (2) Total hay output from the grasslands in China amounted to 294213.86 thousand tons in 2005 with an average yield of 829.67 kg/hm2. (3) The following 7 provinces were the largest grass producers in China: Inner Mongolia, Qinghai, Xinjiang, Sichuan, Tibet, Heilongjiang and Gansu. For example, Inner Mongolia produced 60370.82 thousand tons of hay in 2005, and hence became the No. 1 grass producer of China. (4) Among the steppe types, the following 5 had the largest grass production: Alpine meadow, Temperate steppe, Low-land meadow, Temperate meadow steppe and Montane meadow with total production accounting for 62.2% in China. (5) Grass production of the entire China in August 2005 remained at the same level as that in August 2004. However, the situations of major grassland provinces were different: grass production in both Qinghai and Gansu in 2005 increased to 9.02% and 3.63%, respectively, when compared with that in 2004. The grass production in Inner Mongolia decreased by 3%, while the production in Tibet, Xinjiang and Sichuan remains unchanged when compared with that in 2004. These results were very important for grassland administration, pasture grazing and grassland ecosystem studies in China.     

林地叶面积指数遥感估算方法适用分析

叶面积指数是与森林冠层能量和CO2交换密切相关的一个重要植被结构参数,为了探讨估算林地叶面积指数LAI的遥感适用方法和提高精度的途径,利用TRAC仪器测定北京城区森林样地的LAI,从Landsat TM遥感图像计算NDVI、SR、RSR、SAVI植被指数,分别建立估算LAI的单植被指数统计模型、多植被指数组合的改进BP神经网络,获取最有效描述LAI与植被指数非线性关系的方法并应用到TM图像估算北京城区LAI。结果表明,单植被指数非线性统计模型估算LAI的精度高于线性统计模型;多植被指数组合神经网络中,以NDVI、RSR、SAVI组合估算LAI的精度最高,估算值与观测值线性回归方程的R2最高,为0.827,而RMSE最低,为0.189,神经网络解决了多植被指数组合统计模型非线性回归方程的系数较多、较难确定的问题,可较为有效的应用于遥感图像林地LAI的估算。