中国植被净初级生产力变化的时空格局

利用植被净初级生产力（NPP）遥感估算模型，基于统计学分析方法，研究了1982-2000年我国陆地植被NPP的变化及其年际波动的空间分布特征。结果表明：（1）20年间，我国仅8％的陆地区域植被NPP显著减少，而47％的陆地区域植被NPP显著增加，45％的陆地区域植被NPP变化不明显；（2）从空间分布上看，我国大部地区年NPP增加，仅东部沿海发达地区或工业、城市密集区的年NPP减少，但增减速率在空间上存在明显的差异；（3）1982-2000年间，我国大部地区植被NPP年际波动相对变率较小，但西北地区的荒漠草原，相对变率较大。     

基于NOAA PAL数据集的地表蒸散遥感估算方法

基于NOAA AVHRR气象卫星长时间序列10 d合成的PAL数据集（分辨率8 km×8 km）以及地表能量平衡原理和“VI-T_s”方法,建立了地表蒸散的遥感估算方法,该方法不需要地面气象观测数据的支持,所需参数可直接从遥感数据反演或推算,并选择国际上著名的遥感蒸散模型——SEBS模型对新建模型进行了验证比较.结果表明：新建模型和SEBS模型模拟的地表蒸散值及其季节性变化趋势非常一致,说明新构建模型的模拟结果比较可靠,能够反映地表蒸散的实际情况.新建地表蒸散遥感估算模型可操作性强,为利用长时间序列的卫星遥感数据研究我国乃至全球地表蒸散的时空变化规律提供了一个新的途径.     

利用遥感信息研究西藏地区主要植被年内和年际变化规律

利用1982～2000年NOAA-AVHRR月合成NDVI遥感资料和相关气象台站数据对我国西藏地区的稀疏草地、浓密草地和Tebit森林等主要植被的变化进行了初探。利用月合成NDVI的多年平均值分析了植被指数年内季节性变化规律及其与气候因子的关系,利用多年月合成NDVI的标准差描述了NDVI年际间波动情况。结果表明,在西藏地区,浓密草地和Tebit森林的NDVI植被指数年内变化规律呈明显的季节性,而稀疏草地则不明显;在年际变化方面,浓密草地月合成NDVI值波动幅度最大,Tebit森林次之,稀疏草地最小,且波动幅度较大的月份集中在NDVI值较高的植被生长季节6～10月份。     

基于气候适宜度的东北地区春玉米发育期模拟模型

以春玉米的生理生态发育过程为基础,基于作物生理发育时间恒定原理,建立了可推广应用的作物发育期模拟模型.本文充分考虑光、温、水对作物生育进程的综合影响,设计了基于气候适宜度来动态确定作物生理发育日数的算法,为模型的大范围推广应用奠定了基础.利用东北地区农业气象站2009、2010年观测资料对模型进行了分析和验证,模型运行结果与实际观测情况比较吻合,全生育期的均方根误差(root mean square error,简称RMSE)为3.8d,营养生长阶段发育期模拟结果的相关系数在0.84以上,生殖生长阶段发育期模拟结果的相关系数在0.77以上.模型生物学意义明确、精度较高、数据易获、可操作性强,能够在农业气象业务服务中应用于玉米生育进程的模拟与预测.     

青海省牧草产量的遥感估算及其时空分布规律

以青海省为例,基于植被指数(NDVI)和地面实测资料建立了不同草地类型的牧草产量遥感估算模型,并利用地面实测资料对模型精度进行了检验。结果表明,所有模型拟合结果良好(R2≥0.67),精度较高,能够对牧草产量进行动态监测;基于建立的牧草产量遥感估算模型,反演了青海省2004年5~8月基于像元尺度的月牧草产量分布图,并对牧草产量的空间分布特征、时间演变规律进行了详细分析。研究表明,青海省牧草产量空间分布主要与草地类型密切相关,同时也与其地貌、土壤和气候特征有关,而牧草产量的年内季节变化则主要与牧草生长及气候变化规律有关。     

美国玉米和小麦产量动态预测遥感模型

粮食安全问题一直倍受世界各国关注,及时、准确地了解其他国家或地区的粮食生产状况,对于中国粮食贸易和粮食宏观调控,具有十分重要的意义.本文以美国冬小麦和玉米为研究对象,在分析各作物空间分布及生长季节的基础上,利用土地利用数据剔除非耕地信息,使提取的归一化植被指数(NDVI)客观地反映各作物的生长状况.以1998-2007年的SPOT VEGETATION旬最大值合成NDVI资料为数据源,研究了美国玉米和小麦生长季的旬NDVI与产量的关系,确定了不同月份的建模因子,分别建立了美国玉米和冬小麦不同月份的产量动态预报模型.通过对各模型估算产量与实际产量进行比较,各模型预报结果的相对误差大部分在3%以内,精度较高,说明建立的作物产量动态预报模型实用可行,能够投入产量预报业务应用.     

基于近20年遥感数据的藏北草地分类及其动态变化

利用1982—2000年NOAA/AVHRR的旬合成归一化植被指数(NDVI)资料,采用主成分分析和非监督分类方法对藏北那曲地区植被进行分类,分析不同草地类型代表像元的NDVI年内和年际变化特征;定义那曲地区牧草主要生长期平均NDVI≥0.1的地区为植被区,NDVI<0.1的地区为植被稀少区,进一步分析植被区每个像元NDVI的时空变化特征.结果表明:该地区草地类型可分为高寒草甸、高寒草甸草原、高寒草原和高寒荒漠,分类结果与实际情况相符.4种草地类型的NDVI年内变化均呈单峰型,年最大值出现在8月;近20年来那曲地区植被区7—8月平均NDVI由东南向西北逐渐减少,约在0.1~0.6之间变化,变异系数在0.05~0.40之间.NDVI高的地区,变异系数相对较小;NDVI低的地区,变异系数相对较大,年变率的范围在-0.005~0.008之间.近20年来那曲地区植被变化不明显,约20%地区(主要分布在西部的尼玛和东部的嘉黎、比如、索县和巴青等县)的植被活动在减弱.     

我国陆地植被净初级生产力变化规律及其对气候的响应

在GIS系统的支持下,利用卫星遥感资料和地面气象观测资料,构建了基于光能利用率的植被净初级生产力(NPP)遥感模型,估算了我国陆地1982—2000年1—12月植被NPP,分析了1982—2000年我国不同植被类型NPP的季节性和年际性变化规律,基于像元空间尺度讨论了植被NPP对气候的响应关系.结果表明,我国植被NPP年内季节性变化规律明显;我国主要植被类型年NPP在1982—2000年基本呈上升趋势,增长幅度最大的是落叶针叶林,增长幅度最小的是草地;1982—2000年,NPP年际间波动最大的植被类型是常绿阔叶林,年际间波动最小的植被类型是草地.通过NPP对气候因子(降水、温度)变化的响应分析表明,我国降水对植被NPP季节性变化的驱动作用高于温度,气候因子(降水、温度)对北方植被NPP季节性变化的驱动作用高于南方;我国气候因子(降水、温度)对NPP年际变化的驱动作用(强度、方向)随季节 及纬度的不同而不同.     

近20年藏北地区AVHRR NDVI与气候因子的关系

利用藏北那曲地区1981~2001年NOAA/AVHRR的旬合成NDVI资料和6个站的逐日气象资料,分析了(归一化指数NDVI)的年内和年际变化规律以及NDVI与8个气候要素的相关关系,主要结论:影响NDVI年变化最显著的气候因子是温度,其中水汽压与NDVI的相关程度明显大于降水量;日照时数与NDVI呈负相关;NDVI与日照时数的滞后时间约0~10d,与风速没有滞后现象,与潜在蒸散、温度、水汽压和降水约20~40d;影响NDVI年际变化最显著的气候因子是潜在蒸散量。     

基于遥感信息的作物模型重新初始化/参数化方法研究初探

 作物模型与遥感信息的结合有助于利用遥感监测的大范围植被信息解决作物模型区域应用时模型初始状态和参数值难以确定的问题。该文借助叶面积指数（LAI）将经过华北冬小麦（Triticum aestivium）适应性调整的WOFOST模型与经参数调整检验的SAIL_PRO SPEC T模型相嵌套,利用嵌套模型模拟作物冠层的土壤调整植被指数（SAVI）,在代表点上 借助F SEOPT优化程序使模拟SAVIs与MODIS遥感数据合成SAVIm的差异达到最小,从而 对WOFOST模型 重新初始化。结果表明,借助于遥感信息,出苗期的重新初始化使模拟成熟期与按实际出苗期模拟的结果相差在２天以内,模拟的LAI和总干重的误差比按实际出苗期模拟结果的误差降低3～8个百分点;返青期生物量的重新初始化使模拟LAI和地上总干重在关键发育时刻的误差降至16%以内,模拟LAI和贮存器官重在整个生育期内都更加接近实测值;对返青期生物量的动态调整显示返青到抽穗期间较少次数的遥感数据即能有效地提高作物模型的模拟效果。 与国外同类研究相比,该文在作物模型本地化、重新初始化变量和优化比较对象的选择上都有所不同,而利用遥感数据动态调整作物模型初始状态或参数值更具有新意。该文对区域尺度上利用遥感信息优化作物模型的研究具有基础性、探讨性意义。