生物量精确估算模型与参数辨识方法及应用

从生物量模型的构建与参数辨识方法的改进对生物量进行精确估算。用Chebyshev多项式系的组合构建了p维连续函数空间的一组乘积型基,进而建立了生物量估算统一模型,它具有如下特点:(1)可以克服常用生物量估算模型的经验性、不稳定性、不通用性及对生物量影响因素适应性差的特点,(2)它适合于影响生物量的任何因素,故适应范围非常广且很稳定,(3)可根据实际需要及估算精度确定影响生物量的因素及其阶数大小,(4)模型对生物量的估算相当于在区间[-1,1]上进行的数值插值,变量阶数越高,所插入的点就越多,估算结果越符合实际,整个估算的插值过程与树木的树干解析与树木生长原理是相一致的。对所建模型的参数辨识方法做了探讨,经典最小二乘算法是生物量估算的最常用参数辨识方法,由于它本身固有的一些缺陷使常用最小二乘的估算精度与使用范围受到很大的限制,现代多元统计分析的偏最小二乘算法可以克服常用最小二乘的缺陷,但在提取成分时仍具有不足,针对偏最小二乘的缺陷本文对它做了改进,改进算法即能克服偏最小二乘的不足还能使估算精度大大提高。用2个案例对3种生物量估算方法做了对比分析,结果表明生物量估算统一模型与偏最小二乘改进算法精度最高,其生物量估计误差在零附近排成一条直线。     

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-PROSPECT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FSEOPT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。     

生态过程模型敏感参数最优取值的时空异质性分析——以BIOME-BGC模型为例

生态过程模型是当前研究陆地生态系统水循环、碳循环有力的工具,但此类模型参数众多,参数的合理取值对模型模拟结果有重要影响.以往研究对模型参数的敏感性以及参数的优化取值有诸多的分析和讨论,但有关参数最优取值的时空异质性关注较少.本文以BIOME-BGC模型为例,在常绿阔叶林、落叶阔叶林、C3草地3种植被类型下,通过构建敏感性判别指数,筛选出模型的敏感参数,并在每种植被类型下选取两个试验站点,使用模拟退火算法结合实测通量数据构建目标函数,获取各站点敏感参数逐月的最优取值,然后构建时间异质性判别指数、空间异质性判别指数和时空异质性判别指数对模型敏感参数最优取值的时空异质性进行定量分析.结果表明:BIOME-BGC模型在3种植被类型下遴选出的敏感参数大部分一致,少数有差异,但参数的敏感性强弱在不同植被类型下的表现不尽相同;BIOME-BGC模型敏感参数的最优取值,大都具有不同程度的时空异质性,但不同植被类型下,敏感参数最优取值的时空异质性表现各异;敏感参数中与植被生理、生态相关的参数,其时空异质性相对较小,而与环境、物候相关的参数,其时空异质性普遍较大;在3种植被类型下,模型敏感参数最优取值的时间异质性与空间异质性表现出显著的线性相关性;依据其最优取值的时空异质性,可对BIOME-BGC模型敏感参数进行类型划分,以便在实践应用中采取不同的参数率定策略.本研究结论有助于加深对生态过程模型参数特性及最优取值的理解,可为实践应用中模型参数的合理取值提供一种思路和参考.     

三峡库区黑沟流域AnnAGNPS参数空间聚合效应

农业非点源污染物是长江三峡库区主要污染源之一,已造成令人关注的生态、环境和健康等问题,流域模型(AnnAGNPS)与GIS结合,为空间数据组织和模型参数空间聚合提供技术基础,是其预测和流域规划与管理的有效途径.三峡库区小流域条件下,基于临界源面积(CSA)和最小初始沟道长度(MSCL)值域设定,形成不同流域划分方案,空间离散单元(SDU)水平,即SDU大小及数量,影响输入参数空间聚合效应及模型输出结果.在黑沟小流域(144.4 hm~2)应用已校准AnnAGNPS模型,设定CSA和 MSCL值域为0.5～15hm~2及7.5～200m,10种SDU水平、流域尺度和条件下,结果表明:空间参数聚合程度和模型输出结果均随SDU尺度改变而发生变化.土地利用与土壤类型等参数具有明显的聚合效应,径流、泥沙和养分输出具有不同的SDU适宜水平和范围.SDU尺度聚合效应对径流量影响较小,而对泥沙、总N、总P模拟影响较大;径流量、泥沙、总N、总P模拟输出误差可接受SDU尺度范围分别为0.5～18、2～6、0.5～6 hm~2.因此,应用AnnAGNPS模型,更需要注意不同子模型所需要适宜的SDU尺度水平.     

利用PROSPECT+SAIL模型反演植物生化参数的植被指数优化模拟

分析3个植被生化参数(叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数)对冠层光谱反射率变化的敏感程度以及影响波段区间,选择3个植被指数作为代价函数的优化比较对象,然后运用微粒群算法和PROSPECT+SAIL模型分别反演叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数,结果表明:基于植被指数作为优化比较对象的模型反演效率较全波段方法有所提高;叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数反演值与实测值的复相关系数分别为90.8％、95.7％和99.7％,均方根误差分别为4.73μg·cm-2、0.001 g·cm-2和0.08.采用植被指数作为优化比较对象可有效地提高基于PROSPECT+SAIL模型反演植被生化参数的精度和效率.     

农业灌溉和施肥在陆面过程模型中的参数化方法研究进展

全球气候变化和人口激增背景下,灌溉和施肥成为保证粮食产量的重要途径,同时也深刻改变着陆地生态系统水循环、能量流动和物质循环过程。在陆面过程模型(LSM)中耦合灌溉和施肥方案对清晰把握陆-气相互作用、保障全球粮食安全有重要意义。本文分别回顾了灌溉和施肥(氮肥)在LSM参数化过程中的3个关键参量(方式、用量和时间)的表达方法,指出了当前受到灌溉和施肥关键参量高时空分辨率数据匮乏的影响,LSM中的灌溉和施肥方案与实际农业生产方式有所偏离,难以充分反映灌溉和施肥对粮食产量、生态环境和局部气候的影响。最后,提出了LSM中灌溉和施肥方案的未来优化方向：1)考虑作物间的水分需求差异,对灌溉阈值进行差异化设置,正确评估不同作物的水资源消耗总量和强度;2)充分利用施肥灌溉的地面观测记录和日益丰富的区域格网数据,发展更加贴合实际农业操作的参数化方案,准确揭示灌溉和施肥的经济、生态和气候等效应;3)综合作物类型、物候阶段、土壤基础肥力等因素,发展施肥诊断方案作为模型的补充方案,提升模型在氮肥数据匮乏地区的应用性和模拟准确性。     

基于决策树的代偿期和失代偿期肝硬化自动诊断的方法

决策树方法因结构简单、便于理解和具有较高的分类精度而在数据挖掘中被广泛采用.本文利用改进的决策树算法C4.5从201例肝硬化病例中自动地提取相应的肝硬化状态识别规则,得到决策树分类模型并归纳出代偿性肝硬化和失代偿性肝硬化的诊断规则,识别正确率为84.6%.实验结果表明决策树能较好的自动从肝硬化病例中归纳出代偿性和失代偿性肝硬化的诊断规则.     

作物模型区域应用两种参数校准方法的比较

区域模拟的目的是利用有限的空间数据模拟出产量等作物性状的时空变异规律.然而站点作物模型应用到区域范围时涉及到数据归一化、参数简化、模型的校准和验证等问题.利用CERES-Rice模型对作物模型在我国的区域应用进行了尝试并对部分参数进行了校准.首先利用田间观测数据在各实验点上对模型进行了详细的站点校准,以验证模型在我国的模拟能力;其次,以我国水稻种植区(精确到亚区)为单位,运用平均值和标准差(RMSE)两种方法进行了区域校准和验证,即找出能反映出品种空间差异的代表性品种参数集;然后分别运用两种方法的校准结果,模拟水稻产量和成熟期,并将模拟结果与实测值进行了比较.结果表明:区域校准能反映出水稻生育期和产量的时空变化规律,其中RMSE法较平均值法效果好.目前作物模型区域应用过程中还存在大量的误差来源,有待进一步研究.     

阿克苏河流域土壤湿度反演与监测研究

以新疆阿克苏河流域为研究区,以GF-1 WFV和Landsat8 OLI两种高分辨率遥感影像为数据源,结合102个不同深度层的土壤湿度实测数据,选择垂直干旱指数(PDI)、改进型垂直干旱指数(MPDI)和植被调整垂直干旱指数(VAPDI),对土壤湿度指数反演的效果进行比较和验证。结果表明,两种数据源下的PDI、MPDI、VAPDI与土壤湿度实测含水量的决定系数较高,尤其是0—10 cm的相关性最强,平均决定系数达到0.68,说明基于光学遥感影像近红外和红光波段反射率构建的反演指数对近地表层土壤湿度信息更敏感,但对地下较深层次的土壤湿度反演精度略低;MPDI和VAPDI能够在一定程度上克服混合像元对土壤湿度光谱信息的影响,反演的精度要比PDI高,尤其是高植被覆盖度区,采用垂直植被指数(PVI)修正的VAPDI反演精度最佳;基于两种遥感数据源的土壤湿度空间异质性基本一致,但空间分辨率较高的GF-1 WFV模拟的土壤湿度空间分异更加精细和明显。研究结果可为\"一带一路\"背景下干旱半干旱地区大范围和动态监测土壤湿度、开展定量节水灌溉等提供理论基础和实践参考。     

基于多源遥感数据的农业干旱监测模型构建及应用

干旱监测问题是干旱灾害模拟与预警及旱灾防灾减灾的关键。基于2001-2013年淮河流域40个气象站资料、28个土壤墒情站点和中分辨率成像光谱仪（MODIS）多源遥感数据,采用SEN趋势法和标准化降水蒸散指数（SPEI）等方法,综合了大气-植被-土壤相互作用等多元成因,构建了适用于淮河流域多源综合遥感干旱监测模型,探讨淮河流域干旱时空规律。研究表明：（1）基于多源数据构建综合干旱监测模型,利用土壤墒情和典型年份干旱监测对综合干旱监测模型适用性进行评价,通过了P < 0.01的显著性检验,构建的模型可综合反映出农业和气象干旱多源信息;（2）淮河流域干旱面积和干旱频率大都集中在4-5月和7-9月,9月份受旱面积最大。河南省是淮河流域受旱频率最高,其干旱面积占淮河流域多年平均干旱面积比重最大（38%）,其次是安徽（22%）,旱地受旱面积比重大于水田受旱面积比重;（3）淮河流域2、3和5月干旱有显著减弱趋势;而1、4和6月则有增强趋势。淮河流域小麦灌浆-成熟时期（4-6月）缺水对小麦粮食产量影响显著,综合淮河流域干旱趋势变化,需强化淮河流域4月份小麦的干旱监测与旱灾预警。     

植被生化组分光谱模型抗土壤背景能力分析

应用LOPEX'93(Leaf Optical Properties Experiment)数据,分析了统计回归模型在进行植被叶绿素和水分反演中抗土壤背景影响的能力,模型参数分别使用了:反射率及其变化形式、光谱位置变量、植被指数。在LOPEX'93数据库的植被波谱中分别加入10%-90%的实测土壤光谱信息,得到植被与土壤的混合光谱,并分析混合光谱对植被生化组分的响应。结果表明:应用反射率及其变化形式进行植被叶绿素反演时,以730nm和400nm组合的反射率和反射率倒数的对数为参数的模型具有最高的抗土壤背景能力,在土壤背景所占比例从低到高的变化过程中,以二者反射率组合为参数的模型与叶绿素的相关系数,始终保持在0.645附近,以二者反射率倒数的对数为参数的模型与植被叶绿素的相关系数保持在0.650附近;应用反射率及其变化形式进行植被含水量反演时,以1100,1170,1000,1040,1080nm组合的反射率为参数的模型以及以1170,960,1210,1090,1080,950,1220,1210nm反射率倒数的对数组合为参数的模型具有较高的稳定性,在土壤组分变化的过程中,以上模型与植被含水量的相关系数均稳定的高于0.99;对于光谱位置变量的分析中,以红边-绿峰-红谷组合的模型与植被叶绿素含量具有较高、而且稳定的相关系数,在土壤背景所占比例变化的情况下,相关系数稳定在0.53附近;在应用植被指数进行叶绿素的反演过程中,植被指数与叶绿素的相关系数在土壤背景所占比例变化的情况下变化较大,抗土壤背景的能力均较差;在应用植被指数进行植被水分含量的反演时,以水分指数Ratio975和Ratio1200相关系数最高,且在不同比例土壤背景变化下稳定,相关系数分别分布在0.980附近和0.960附近。该结果可用于指导不同植被覆盖条件下植被冠层参数的反演,提高反演的稳定性和准确性。     

植被生化组分光谱模型抗土壤背景的能力

应用LOPEX'93(Leaf Optical Properties Experiment)数据,分析了统计回归模型在进行植被叶绿素和水分反演中抗土壤背景影响的能力,模型参数分别使用了:反射率及其变化形式、光谱位置变量、植被指数。在LOPEX'93数据库的植被波谱中分别加入10%—90%的实测土壤光谱信息,得到植被与土壤的混合光谱,并分析混合光谱对植被生化组分的响应。结果表明:应用反射率及其变化形式进行植被叶绿素反演时,以730nm和400nm组合的反射率和反射率倒数的对数为参数的模型具有最高的抗土壤背景能力,在土壤背景所占比例从低到高的变化过程中,以二者反射率组合为参数的模型与叶绿素的相关系数,始终保持在0.645附近,以二者反射率倒数的对数为参数的模型与植被叶绿素的相关系数保持在0.650附近;应用反射率及其变化形式进行植被含水量反演时,以1100,1170,1000,1040,1080nm组合的反射率为参数的模型以及以1170,960,1210,1090,1080,950,1220,1210nm反射率倒数的对数组合为参数的模型具有较高的稳定性,在土壤组分变化的过程中,以上模型与植被含水量的相关系数均稳定...     

基于TM遥感影像的森林资源线性规划与优化配置研究

山东黄河流域是黄河入海的最后区域,也是水土流失最为严重的地区之一,基于遥感影像和数学方法优化配置森林资源对区域尺度的水土保持具有重要意义。选取2000年、2006年时相相近的TM遥感影像作为数据源,采用监督分类法、专家分类法以及GPS、GIS等技术对森林资源进行分类、统计、验证和分析。在层次分析法确定森林资源、森林景观、环境和社会经济等指标因子权重的基础上,利用线性规划法对森林资源的空间格局进行优化。结果表明,区域森林资源空间分布极不均匀,且主要集中于鲁中南山地及丘陵地区。6a间,森林资源增长相对缓慢,宜林荒山荒地的面积增加了8.2%,到2006年,其面积高达238955.7 hm2。对宜林荒山荒地进行线性优化后,森林类型和结构得到明显改善,土地利用结构信息墒降低了8.4%,森林资源和土地利用空间结构有序度明显提高。最后,对立地条件不同的地区采取了相应的树种配置措施。     

基于遥感和地理信息系统的图们江地区生态安全评价

利用遥感及统计数据,基于压力-状态-响应(P-S-R)模型选取22个评价指标构建生态安全评价体系对图们江地区进行基于空间的生态安全评价.结果表明:研究区生态安全水平呈现出明显的空间差异性,表现为区域内东西两端生态安全水平较高并向中部过渡.各生态安全等级的面积大小排序为:较安全＞临界安全＞安全＞较不安全＞不安全,所占比例分别为49.56％,33.89％,9.14％,6.48％,0.94％.另外统计了基于行政单元的平均生态安全指数和等级,发现各县市的生态安全水平和等级构成都有所不同,各县市生态安全水平状态排序为珲春＞图们＞安图＞汪清＞延吉＞龙井＞和龙.整体来看,研究区生态环境质量较好,生态系统服务功能及抗干扰能力较强,生态问题较少,生态灾害较少.     

黄河三角洲自然保护区湿地植被生物量空间分布及其影响因素

以黄河三角洲自然保护区为研究区域,以野外实测湿地植被地上生物量数据、Landsat-8影像数据和土壤各因子检测数据为数据源,通过分析各遥感因子与实测植被生物量的相关关系,建立生物量模型,进行生物量的定量反演。通过研究生物量与土壤、水环境因子的关系,筛选影响生物量的关键因子,进而分析生物量的空间分布规律。结果表明:湿地植被地上生物量的干重与各遥感因子的相关性较高;以NDVI、EVI、MSAVI、DVI、RVI、Band1、Band2、Band3、Band4、Band6共10个因子作为自变量建立的反演模型最优;反演计算的生物量干重分为5个等级区,最低的1级区和最高的5级区面积较小,为82.23、72.16 km2,分别占研究区湿地植被总面积的13.35%、11.71%。生物量干重适中的2、3、4级区所占面积较大,为211.99、136.39、113.29 km2,分别占研究区湿地植被总面积的34.41%、22.14%、18.39%;在各环境因子中水深对芦苇生物量干重影响最大,土壤含水率对碱蓬生物量干重影响最大,水、盐条件是导致优势种植被生物量干重出现空间分异的主导因素;植被生物量干重呈现由陆向海减小,由黄河河道两岸向外递减的趋势。     

基于RS和GIS的干旱区内陆河流域生态系统质量综合评价——以石羊河流域为例

石羊河流域是河西走廊东段重要生态区,也是用水矛盾最突出、生态环境问题最严重的地区之一,对其进行生态系统质量的评价,可为干旱区内陆河流域的生态保护工作提供借鉴.依据生态系统质量概念,以统计数据、遥感数据和土地覆被数据为基础,从生态系统的3方面(生产力、稳定性和承载力)构建评价指数,基于非参数Kruskal-Wallis卡方(χ²)检验和熵值法确定指标权重,结合RS、GIS和SPSS软件对2000、2005、2010和2015年石羊河流域不同生态系统类型的质量及各指数进行综合评价及变化分析.结果表明: 2000—2015年,石羊河流域生态系统质量均值为57.76,呈现显著下降趋势,年降幅为0.72,空间分布呈上游优于中游、中游优于下游的状态;生态系统生产能力、稳定性和承载力均值分别为67.52、45.37、58.53,生产能力和稳定性小幅上升,承载力逐渐下降.就各生态系统类型来看,森林生态系统质量最高,年均值为78.12,年降幅最小,为0.28;其次是草地、农田和城镇生态系统,年均值分别为62.45、58.76、50.29;湿地生态系统质量最低,年降幅最大,达0.98.     

2001—2010年疏勒河流域生态系统质量综合评价

疏勒河流域属于典型的干旱区内陆河流域,生态环境脆弱,对其进行生态系统质量评价意义重大.本文利用多源遥感数据,依据生态系统生产能力指数(EPI)/生态系统稳定性指数(ESI)/生态系统承载力指数(EBCI),建立遥感综合评价模型,对疏勒河流域2001—2010年的生态系统质量进行综合评价.结果表明: 疏勒河流域2001—2010年生态系统质量平均值为43.21,处于较低水平.EPI、ESI和EBCI的均值分别为47.16、58.09和28.52,说明疏勒河流域生态系统承载力较低.2001—2010年,EPI和EBCI分别增加了18.9％和20.1％,ESI下降了9.4％.流域生态系统质量总体呈现出先增加后下降的趋势,2001、2005和2010年生态系统质量年均值分别为 43.71、44.80和41.13.农田生态系统质量最高,水体生态系统质量最低.人工生态系统质量综合评价值为46.43,明显高于自然生态系统.     

森林生态系统生物物理参数遥感反演研究进展

论述了利用遥感技术反演推算森林生态系统主要生物物理参数：叶面积指数、吸收光合有效辐射、净第一性生产力和生物量的技术、方法和模型及各个参量之间的相互关系研究进展,阐述了各研究方法、模型的特点、优势及局限性。特别论述了净第一性生产力的森林冠层光合作用理论模型基础、微波遥感估算森林生物量的应用优势和理论模型,展示了遥感技术在森林生态学研究中广阔的应用前景,同时也指出现有研究中各生物物理参数的定量遥感估算还有待进一步深入研究。