基于MODIS GPP数据产品的辽宁省碳源/汇空间格局分布研究

陆地生态系统的碳汇功能是生态系统服务功能的重要方面,在减缓气候变化中起着重要作用,准确地评估陆地生态系统碳源/汇时空变化是有效预测气候变化的重要基础。基于碳源/汇形成过程中各分量间的相互关系,结合MODIS GPP数据产品和区域统计年鉴数据,对2000～2014年辽宁省陆地碳源/汇的强度及空间格局分布进行定量化评估。结果表明:①辽宁省陆地碳源/汇呈现东部高、西部低的变化趋势,东部呈现显著的碳吸收功能,碳吸收强度超过250 gC m~(-2)a~(-1),但在辽宁中部、西部及北部地区则出现明显的碳排放。②沈阳的年均碳排放量(1.43 TgC a~(-1))约占辽宁省各地市净碳排放总量(4.56 TgC a~(-1))的三分之一,是全省碳排放的主体。③沈阳陆地生态系统总体表现为碳源,城区碳排放强度相对较弱,仅为26 gC m~(-2)a~(-1),近似表现为碳中性。本文基于碳源/汇形成过程定量分析辽宁陆地碳源/汇强度及其空间分布规律,为今后其他区域碳源/汇的模拟提供理论依据和方法借鉴。     

基于RS和GIS的无锡市陆地生态系统的碳源汇估算

基于IPCC-LULUCF建议的温室气体计量方法、遥感数据和文献资料,利用RS和GIS分析了1991~2005年无锡市土地利用变化所引起的陆地生态系统碳储量的变化,结果表明,近14 a来,无锡市土地利用变化较明显,尤其是各种土地利用类型的相互转化,使得陆地生态系统碳库储量减少457.18×10⁴ t,是碳源。具体表现在：地上碳储量减少145.91×10⁴ t,地下碳储量减少59.87×10⁴ t,土壤碳储量减少251.40×10⁴ t。无锡市各种生态系统类型中,有林地的固碳潜力最大,为190.71 t/hm²,其次是草地,为121.186 t/hm²,农地最小,为92.6 t/hm²,有林地面积的减少,造成有林地中固定的碳大量释放,使无锡市陆地生态系统成为一个明显碳源。     

黑河流域湿地、农田、草地生态系统碳通量变化特征及驱动因子分析

为了认识黑河流域湿地、农田、草地生态系统不同时间尺度的碳通量特征及与环境因子的关系,并为干旱区生态系统碳源/汇效应评估提供理论依据。采用涡度相关技术对黑河流域湿地、农田、草地生态系统进行长达7 a的碳通量、气象因子观测,分析了净生态系统生产力(NEP)、生态系统呼吸(Reco)、总初级生产力(GPP)在日际、季节、年际3种尺度的动态变化机制,并比较了碳通量与植被指数NDVI、EVI的季节变化异同。经分析发现：(1)黑河流域湿地与草地、农田生态系统均在日尺度上呈现明显的单峰“倒U”分布,草地于12:00到达峰值,湿地与农田于13:00到达峰值,峰值碳通量农田>湿地>草地;(2)季节尺度上,湿地与农田、草地生态系统碳通量以及NDVI、EVI均呈单峰“倒U”分布,6～9月生长季为明显碳吸收,7月份到达全年峰值,碳吸收峰值为农田>湿地>草地,NDVI、EVI峰值则为阿柔站>湿地站>大满站>大沙龙站。(3)年固碳能力为农田(648.90 gC/m²/a)>湿地(627.51 gC/m²/a)>草地(...     

多层土壤观测数据同化的森林碳、水通量模拟

为充分考虑森林生态系统土壤水分的垂直运动及改善碳、水通量的模拟精度，利用Biome-BGC MuSo模型模拟了长白山森林通量站点的碳、水通量，该模型包含了多层土壤模块、物候模块以及管理模块；其次，利用集合卡尔曼滤波算法将站点观测的多层土壤参数同化到Biome-BGC MuSo模型中，并用站点涡动通量数据进行了验证。结果表明：与Biome-BGC模型模拟结果相比，Biome-BGC MuSo改善了站点净生态系统交换量（Net ecosystem exchange, NEE）、生态系统呼吸量（Ecosystem respiration, ER）和蒸散发（Evapotranspiration, ET）模拟精度，站点观测的时序土壤温度和水分数据同化到Biome-BGC MuSo后，碳、水通量模拟结果有了进一步的提升（NEE: R² = 0.70, RMSE = 1.16 gC·m^–2·d^–1; ER: R² = 0.85, RMSE = 1.97 gC·m^–2·d^–1 ; ET: R² = 0.81, RMSE = 0.70 mm·d^–1）。数据-模型同化策略为森林生态系统碳、水同量的模拟提供了科学的方法。     

“全球生态系统碳循环关键参数立体观测与反演”项目概述与研究进展

准确评估全球碳循环是准确估算未来大气CO₂浓度、预测气候变化的关键。目前全球陆地与海洋碳源汇估算时空不确定性大。除碳循环模式理论和认知存在缺陷外,全球尺度上缺乏精细时空分辨率的生态系统碳循环参数观测数据是造成全球碳循环估算存在巨大不确定性的重要原因之一。为此,项目以立体观测为技术手段,通过协同全球台站观测资料和多源卫星遥感数据,研制要素齐全的高质量陆地与海洋生态系统碳循环关键参数产品（GLOCC）,不仅包括主要碳源汇直接观测产品,如陆地生态系统生产力、生物量、土壤碳库和海水二氧化碳分压、海水颗粒有机碳等;还包括陆地与海洋生态系统光合作用关键参数以及碳循环模型过程关键变量。项目执行3 a多来,收集与处理了1981~2019年来的28种国内外卫星数据和19种全球碳循环产品生产相关的全球遥感产品,攻克了多源卫星遥感数据的一致性处理关键技术,发展了陆地与海洋生态系统碳循环关键参数的高精度卫星反演关键技术,初步研制了GLOCC碳参数产品生产与共享平台,并通过集成国内外卫星遥感数据,将部分陆地生态系统碳参数的时间分辨率从8 d提高到5 d。目前已经有7个GLOCC产品在国内外多个数据中心提供了产品共享服务。项目预期能够为全球变化研究提供时空分辨率高、时间序列长、碳循环参数全的遥感产品,并服务于全球碳源汇准确估算需求,并提供全球和区域碳收支的重要科学数据。     

多层土壤观测数据同化的森林碳、水通量模拟

为充分考虑森林生态系统土壤水分的垂直运动及改善碳、水通量的模拟精度,利用Biome-BGC MuSo模型模拟了长白山森林通量站点的碳、水通量,该模型包含了多层土壤模块、物候模块以及管理模块;其次,利用集合卡尔曼滤波算法将站点观测的多层土壤参数同化到Biome-BGC MuSo模型中,并用站点涡动通量数据进行了验证。结果表明：与Biome-BGC模型模拟结果相比,Biome-BGC MuSo改善了站点净生态系统交换量（Net ecosystem exchange, NEE）、生态系统呼吸量（Ecosystem respiration, ER）和蒸散发（Evapotranspiration, ET）模拟精度,站点观测的时序土壤温度和水分数据同化到Biome-BGC MuSo后,碳、水通量模拟结果有了进一步的提升（NEE: R² = 0.70, RMSE = 1.16 gC·m^–2·d^–1; ER: R² = 0.85, RMSE = 1.97 gC·m^–2·d^–1 ; ET: R² = 0.81, RMSE = 0.70 mm·d^–1）。数据-模型同化策略为森林生态系统碳、水同量的模拟提供了科学的方法。     

土地利用/土地覆被对江西陆地碳储量的影响

研究不同类型的土地利用与陆地生态系统的相关性，有助于探究土地利用对区域生态环境的保护与可持续发展的影响。鉴于长时间序列的碳储量监测研究较少，文章借助江西省1985—2020年的土地利用数据，利用InVEST模型对陆地生态系统碳储量变化特征进行量化评估。结果表明，1985—2020年间江西省的碳储量总体呈下降趋势，累计下降3.8×10⁷ t。1990—2000年江西省碳储量变化明显的主要因素是林地的流入流出。南昌市城市建设对耕地的挤占明显，赣州市建设用地面积增量最大，碳储量减少4.29×10⁶ t,鹰潭市碳储量减少，最少碳储量减少0.29×10⁶ t。江西省陆地生态系统的碳储量呈现明显的降低趋势，其中建设用地扩张是造成碳储量减少的主要因素。     

大兴安岭北段森林扰动对NPP的影响分析

森林扰动影响森林生态系统碳循环和碳平衡,植被净初级生产力(NPP)是表征植被固碳能力的重要指标,分析森林扰动对NPP的影响对于全球变化研究及生态系统承载力和恢复力评估具有重要意义。选取大兴安岭北段地区作为研究区,使用生产的每8 d 30 m分辨率叶面积指数数据集,基于Mu Sy Q-NPP植被生产力模型估算了该地区2002～2018年森林生长季30 m分辨率时间序列NPP,并使用30 m分辨率森林扰动时间序列产品分析了森林扰动对NPP的影响。研究结果表明：在大兴安岭北段地区,2002～2018年森林生长季NPP多年均值多分布于400～600 g C·m^-2·a^-1之间,总体呈现缓慢增加趋势;火干扰是研究区的主要扰动因子;2002～2017年森林扰动导致生长季NPP年平均减少量为0.01 Tg C·a^-1,在2003年、2006年和2017年,受到面积较大且强度较大的森林扰动后生长季NPP降低幅度较大,分别为0.11 Tg C、0.03 Tg C和0.03 Tg C;发生中高强度森林扰动的2006年扰动区,生长季NPP自2...     

滨海湿地碳源/汇模拟系统的构建与应用

目前,针对滨海湿地生态系统碳过程模型构建的研究有一定的进展,但在如何耦合生态过程模型与遥感技术去估算湿地碳源/汇的时空格局动态方面仍处在尝试阶段。通过对湿地生态系统碳过程模型和遥感反演模型的构建,数据库技术和地理信息系统(GIS)软件的二次开发完成了"滨海湿地碳源/汇模拟系统"软件的开发。在此基础上,以区域遥感卫片、野外湿地监测和气象观测数据为主要驱动变量,模拟了崇明东滩湿地潮间带芦苇群落和旱生芦苇群落的碳收支时空格局动态。系统可为管理者估算区域尺度滨海湿地碳源/汇时空动态,预测这一类型湿地碳汇潜能在人类活动和气候变化影响下的发展趋势,为管理者提供一定的理论与技术支持。     

数据驱动的植被总初级生产力估算方法研究

植被总初级生产力（Gross Primary Production,GPP）是指在单位时间和单位面积上,绿色植物通过光合作用固定二氧化碳所产生的全部有机物同化量,对GPP的准确估算有助于碳循环的研究。为了提高GPP的估算精度,将机器学习技术与遥感技术相结合,首先利用GEE平台下的遥感数据以及中国陆地生态系统通量观测研究网络的通量塔实测GPP数据,建立数据集。然后使用随机森林作为估算模型,建模后根据数据特点对模型调参。最后获得模型的预测结果,决定系数R²为0.87,均方根误差RMSE的值为1.132 gC·m^-2·d^-1。这说明随机森林模型可以较为精确地估算GPP。结果发现,以大数据以及人工智能为代表的计算机技术飞速发展,将为遥感技术注入新的活力,使遥感技术走向更加成熟的发展应用阶段。     

Research on Spatial Distribution of Carbon Source/Sink of Liaoning Province based on MODIS GPP Data Products

The carbon sink function of terrestrial ecosystem is an important aspect of ecosystem service function, playing an important role in mitigating climate change. Accurate assessment of the spatial and temporal change of carbon source / sink of terrestrial ecosystem is an important basis for predicting climate change effectively. Based on the relationship between all forming fluxes of regional carbon source / sink combining with MODIS GPP data products and regional statistical data, we analyzed the spatial distribution carbon source / sink of Liaoning province from 2000 to 2014. Results show that: ①The spatial distribution of carbon source / sink decreased from eastern to western, with the highest value appearing at the eastern (>250 gC m^-2 a^-1). There are significant carbon source in the central, western and northern of Liaoning province. ②The total carbon emission of Shenyang(1.43 TgC a^-1) accounted for about one third of Liaoning province(4.56 TgC a^-1). Therefore, Shenyang is the major city of carbon emission in Liaoning province. ③Shenyang is a carbon source. The urban areas of Shenyang showed a lowest carbon emission (only 26 gC m^-2 a^-1). This paper conducted regional simulation of carbon source / sink, providing theoretical basis and methodological references for the related studies in other regions.     

基于机器学习和大数据平台的陆地生态系统碳收支遥感监测

陆地生态系统碳收支是全球碳循环研究的重要指标,也是气候变化的重要参数。针对该指标估测的不确定性,基于陆地生态系统通量观测研究网络的实测碳通量数据及遥感卫星观测数据产品,利用机器学习方法进行建模研究。研究选用随机森林算法自动从高质量的星—地训练数据集中学习特征、挖掘数据中的隐含信息以及时序间依赖关系的差异,建立了基于随机森林算法的碳收支参数GPP(Gross Primary Production)、NEP(Net Ecosystem Production)估算模型,并选择标准指标利用验证数据集对模型进行了客观评价。结果分析表明：与MODIS GPP产品相比,该方法在估算精度上有了提高,其中落叶阔叶林预测结果最优,决策系数为R2为0.82,均方根误差为1.93 gCm-2d-1,在其他植被类型上也明显优于传统光能利用率模型产品,更接近于地面通量观测数据。基于相同方法建立的NEP模型也得到了较好的估测结果,落叶阔叶林预测模型的输出结果与通量塔获得的NEP相关关系R2为0.70,RMSE=1.75 g C m-2d-1。GPP和NEP模型精度差异也表明,在进行机器学习建模时,训练数据集自变量的...     

Temporal-Spatial Variation Analysis of Net Primary Productivity and its Relationship with Climate in Central Asia

The Net Primary Productivity (NPP) of vegetation and its response to climate change is one of the key areas in research of global change. The study on spatial and temporal changes of NPP in central Asia is important to understand the mechanism of vegetation-environment action and to cope with global change. Therefore, based on the MOD17A3 dataset and meteorological data and GIS analysis method, this paper is intended to analyze the spatial pattern, temporal variation and the driving factors to NPP in Central Asia during 2000~2014. The results shows that: ①the spatial variation of NPP in Central Asia is ranged from 0 to 874 gC/m²·a, with an average of 151.90 gC/m²·a. The average annual total NPP is 482.41TgC (1 Tg=10¹² g), and both the average NPP and total NPP showed a decrease trend. ②The average NPP was higher in southeastern alpine regions and high latitudes areas than in central and southern desert areas in Central Asia. ③From 2000 to 2014, the annual NPP in central Asia showed a decrease trend with a rate of -2.05 gC/m²·a², covering 39.89% of the region with significant reduction. The areas in which NPP decreased were mainly distributed in Kazakhstan, with typical steppe zone being the most significant in five ecological zones. ④The effect of precipitation on NPP in Central Asia was stronger than that of temperature. Precipitation influenced NPP of typical steppe，desert and desert steppe more seriously, while alpine meadow and alpine forest were jointly affected by precipitation and temperature.     

中亚地区植被净初级生产力时空动态及其与气候因子关系

植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)及其对气候变化的响应是全球变化的核心研究内容之一,研究中亚地区NPP的时空格局变化对理解植被—环境的作用机理以及应对全球变化具有重要的意义。基于MOD17A3数据集、气象数据结合GIS分析方法研究中亚地区2000~2014年的植被NPP时空动态特征及其与气候因子的关系。结果表明：①中亚地区空间上NPP的变化范围在0~874 gC/m²·a之间,平均值为151.90 gC/m²·a,NPP年总量平均值为482.41TgC (1 Tg=10¹² g),NPP平均值与总量均呈现出下降趋势;②中亚地区NPP的高值区主要分布在高纬度地区和东南部高山地区,中部和南部荒漠区则为NPP的低值区;③中亚地区2000~2014年间NPP在空间上总体呈现下降趋势,达到显著下降的区域总体面积的39.89%。NPP呈下降趋势的区域主要集中在哈萨克斯坦的大部分区域,不同分区内以典型草原区最为显著;④中亚地区NPP受降水量的影响作用高于气温,荒漠草原区、典型草原区以及荒漠区主要受到降水量的控制,高山草甸区与高山林地区则受到降水和气温的共同作用。     

多源日光诱导叶绿素荧光产品在中国地区的一致性研究

日光诱导叶绿素荧光(Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)是表征植被光合的有效探针。基于不同卫星遥感衍生的各种SIF产品已被广泛应用,然而,不同产品在中国区域表现及一致性仍不明晰。以中国生态系统光谱观测网络(China Spec)农田站SIF观测数据为参考评估CSIF、GOSIF、SIF_oco2-005、SIF_LUE(SIF_LUE＿JJ/SIF_LUE＿PK)、SIF₀₀₅等产品,并从不同时空尺度探讨它们的一致性。结果表明：(1)不同产品在4个农田站表现不尽相同,3个农田站存在高估现象。SIF_LUE整体表现较好,GOSIF次之,而后是SIF₀₀₅和SIF_oco2＿005。(2)各产品空间格局具有较高一致性,但其幅度存在差异：年均值方面,SIF_LUE＿PK最大(0.21 W m^-2μm^-1sr^-1<...     

基于Landsat TM/ETM+影像的武汉市冬季NPP估算及其时空变化分析

植被净第一生产力(NPP)作为反映植被固碳能力的重要指标,在全球CO2浓度上升的背景下,成为研究全球及区域生态系统对气候环境变化响应的热点之一。基于Landsat TM/ETM+遥感影像数据,采用改进的CASA模型,估算得到武汉市2001~2010年空间分辨率为30m的冬季NPP,并对其进行时空变化分析。研究结果表明:武汉市过去10a冬季平均NPP为8.55gC/m2·m。2001~2010年武汉市冬季NPP整体呈现波动上升的趋势,各区域具有不同的增长速率,其中以江夏区最快,而各植被类型中灌木林具有最快的增长速率和最高的平均NPP。武汉市冬季NPP均呈现从三环区域向四周增大的空间分布特征,过去10a武汉市冬季NPP最高的区域由黄陂区转移到了江夏区。     

Simulation of Solar Radiation based on BP Neural Network andIts Spatio-temporal Change Analysis in East China

Solar radiation data are important parameters of crop model,hydrological model and climate change model,however,the distribution of solar radiation sites is scarce and uneven throughout the country,and it is difficult to obtain spatial continuous solar radiation by using only rare radia.Therefore,the lack of solar radiation data restricts the development of the relevant model,and the neural network on the solar radiation has a good predictability,many Artificial Neural Network ensemble models were developed to estimate solar radiation using routinely measured meteorolological variables,but it did not consider cloud,aerosol,and precipitable water vapor influence on solar radiation.In this paper,we used cloud,aerosols,atmospheric precipitable water vapor from MODIS atmosphere remote sensing products and conventional meteorological data including air pressure,temperature,sunshine duration and latitude and elevation,based on the LM-BP neural network model to simulate the 90 conventional weather stations in Eastern China from 2001 to 2014.The results show that the model has a good fit of 0.95,and the root mean square error is controlled within 2 MJ·m^-2.The average deviation error is between -1 MJ·m^-2 and 1 MJ·m^-2.Finally,using the simulated values of the model and the measured values of 13 radiation sites,the spatial distribution of the annual solar radiation in the East China region from 2001 to 2014 is obtained by spatial interpolation and the spatial variation trend is analyzed.      

Mass Change of Glaciers in Mt.Qomolangma(Everest) Region from 1974 to 2012 as derived from Remote Sensing Data

In this study,glacier mass changes are investigated for the period 1974~2012 for 14 glaciers larger than 3 km^2on south and north slopes in Mt.Qomolangma(Everest) region based on ZY-3 images,SRTM DEMs and topographic maps.In general,a continuous mass loss(-0.31±0.03 m w·e·a^-1) for glaciers on south and north slopes of Mt.Qomolangma could be observed between 1974 and 2012.The mass budget of 14 glaciers was -0.27±0.03 w·e·a^-1 for the period 1974~1999 and -0.35±0.06 w·e·a^-1 during 1999~2012.Glaciers on the south slope lost mass at a rate of -0.38±0.03 w·e·a^-1,[JP]was larger than glaciers on the north slope which was at a rate of 0.27±0.03 w·e·a^-1.And these glaciers change are heterogeneous and differ spatially.The main reason for negative mass budget may be attributed to the increasing air temperature,heterogeneous glacier mass balances were responded to different climate conditions.Debris-covered regions obviously exhibited higher thinning rates on the north slope about 5 500~6 000 m.However,the dependence of mass change on altitude is not significant in other regions.The main reason for this may be attributed to the heterogeneous debris thickness except for different climate conditions.Glacial lake expansion is the result of glacier rapid ablation,and also accelerates glacier melting.     

青藏高原积雪对气候反馈的初步研究

积雪具有很高的反照率,能反射回绝大部分的太阳短波辐射;同时,积雪是热的不良导体,其热阻隔性会抑制地表的长波辐射。因此,积雪的积累和消融会强烈地改变大气层顶的辐射平衡,进而对气候产生反馈。采用ERA-Interim再分析资料和MODIS去云积雪产品,通过改进的偏辐射扰动思想,对青藏高原地区2001~2010年积雪影响下大气层顶的辐射能量收支状况进行模拟,计算对应的积雪辐射强迫,并在此基础上估算积雪反馈。结果表明:研究区99.5%以上地区的大气层顶辐射平衡为负,即积雪对气候存在正的辐射强迫,年平均辐射强迫为3.97 W·m-2。时空分布特征表明,积雪辐射强迫的年际差异不大,但空间差异很大,其空间分布与积雪覆盖率有很强的正相关关系,在绝大多数情况下,短波反照率辐射强迫对积雪辐射强迫起着决定性作用,且青藏高原的积雪反馈强度约为9.35 W·m-2·℃-1。