美国的森林植被模型

从1973年以来,森林植被模型在美国就被作为森林生长模拟模型来使用,广泛用于评价林分目前的生长状况和预测不同经营管理措施下林分未来的动态变化。其能够模拟各种不同的森林类型和林分结构,包括同龄林、异龄林、纯林和混交林,以及单层混交林和复层混交林等。同时,森林植被模型能够模拟大多数主要森林树种、森林类型和林分条件在不同森林培育措施(包括疏伐、施肥等)下的变化状况。森林植被模拟体系还能够评价和预测病虫害和火灾等干扰因子对林分状况的影响。目前这个模型已经成为一个高度综合的分析工具体系。

基于相干植被模型和ASAR数据的玉米地后向散射特征研究

在微波一阶相干散射模型的基础上提出了针对玉米作物的相干散射模型,模型中使用物理光学(PO)和无限长介电圆柱体近似方法计算玉米叶片和秆的单散射体矩阵,并在模型中考虑了不同散射机制之间相互作用所产生的相干分量.使用吉林省公主岭地区玉米地部分生长周期内的实测数据和同步获取的多角度、多时相的先进合成孔径雷达(ASAR)图像数据对该模型进行了验证,并初步分析了误差产生的原因.

一个动态植被模型在欧洲森林碳水循环模拟中的适应性评估研究

对动态全球植被模型M-SDGVM（Modified Sheffield Dynamic Global Vegetation Model）,在1996～1998年15个欧洲森林通量站碳通量和水汽通量的季节和年际变化进行模拟和评估研究,总的来说,模型能够合理再现各个站点春、夏季节碳的吸收,秋、冬季节碳的释放,以及水汽释放的季节变化趋势,其中,对水汽通量的模拟更为理想。对模型的上述适应性评估研究表明,改进后的M-SDGVM有能力研究不同气候条件下欧洲森林生态系统碳、水循环过程及其响应机制,但是,模型对部分站点的模拟仍存在不确定性,通过对这些偏差及其可能的产生机理进行分析,有助于模型的进一步发展和应用研究。

全球动态植被模型CLM3.5-DGVM中碳循环过程的模拟与检验

全球动态植被模型(CLM3.5-DGVM)是美国国家大气研究中心(NCAR)开发的陆面模式CLM3.5(CommunityLand Model Version3.5)的陆地碳循环子模块,模型本身根据当地的温度和降水等环境条件计算得出植被分布。本研究参照陆地-碳模式比较计划(C-LAMP)的模拟方案和评价标准,对CLM3.5-DGVM中的碳循环过程进行了模拟与检验。结果表明,CLM3.5-DGVM高估了陆地生态系统的叶面积指数(LAI)和净初级生产力(NPP),且在中高纬地区尤为明显;其模拟的LAI最大值与观测值相比在全球尺度上有1～6个月不等的位相偏差。CLM3.5-DGVM很好的模拟了NPP的全球分布以及总初级生产力(GPP)和感热通量(SH)的季节变化,但在北半球中高纬度地区对NPP模拟过高;对陆地碳通量的年际变率模拟较好,但高估了其振幅。

用离散的植被模型分析地物的微波辐射

在研究被动微波辐射过程中 ,覆盖的植被层通常看作是一层均匀的连续介质 ,用简单的半经验模型来表征植被层的传输和辐射特性。本文使用一种离散的基于辐射传输理论的植被模型 ,这种模型基于物理散射机制 ,能更加真实地描述组成植被的散射个体如叶、茎、枝等对辐射的影响。模拟结果跟实际的PBMR数据相比 。

基于土壤分类的中国气候-植被模型

在地理信息系统的支持下,将土壤作为限制因子、海拔高度作为影响因子引入到中国气候-植被的建模之中,不仅在总体上使模型精度由前人的40％左右提高到74％,而且也改善了单项植被类型的模拟精度,从而建立了可用于全球变化影响研究的中国气候-植被模型。

动态植被模型对青藏高原植被的模拟检验

动态植被模型是研究植被变化对气候反馈和影响的重要模型工具。本文对耦合了动态植被(Dynamic Vegetation,DV)和碳氮(Carbon and Nitrogen,CN)模型的NCAR陆面过程模式CLM4.5(Community Land Model version 4.5)对青藏高原(以下简称高原)植被的模拟性能进行了评估,获得了定量化的偏差信息,并对高原植被和气候变化因子的关系进行了初步探讨。结果表明:模型能大致再现叶面积指数(Leaf area index,LAI)在历史时期的季节循环、长期变化趋势和空间分布,但空间变率较遥感资料大。模拟的乔木覆盖度偏大,草地覆盖度偏小,因此严重高估了植被高原南部和东部的LAI。与遥感观测相比,模拟的LAI呈现了1~2个月的滞后,这与模式本身的植被动力机制不完善和模式的降水驱动偏差有关。高原植被变化趋势的时空分布与表层土壤水和降水等气象因子的趋势变化显示出较好的一致性,表明在该研究时段,地表水循环的变化(主要是降水和土壤水含量)对高原植被生长可能起主导作用。

中国东北地区潜在自然植被模型模拟研究(英文)

以我国东北部地区为研究对象,针对区域自然植被分布特点,利用多元分析和GIS技术,建立了基于8个环境变量(气候、地形和土壤)的东北地区区域“植被-环境”模型,对当前环境条件下,东北地区潜在自然植被类型及其地理分布进行了模拟分析.经检验,“植被-环境”模型取得了较好的模拟效果,总体精度为66.91%,Kappa统计量值为0.61.在此基础上,获得我国东北地区“潜在自然植被图”.该模型可进一步用于全球变化条件下,潜在自然植被类型及其变化的预测.

基于木板桩-植被模型的河岸支护结构研究

为了更有效的保护河流护岸,文章建立了一个木板桩-植被护岸模型。河岸植被通常沿着挡土结构生长,用植被根系机械地加固土壤。随着河岸植物的衰减,由植物根系支撑的板桩抵抗力矩的能力随之减小。考虑到植被根部系统的加固作用,对比有无植被的板桩对挡土结构的影响,得出有植被的板桩可提高河岸支护结构的安全系数。通过文中案例表明了方案的合理性与可行性,证明该模型可初步估计生物工程结构上力的演变,也为类似工程提供技术借鉴与指导。

植被模型研究进展与展望

陆地植被是地球系统的重要组成部分,其变化既是气候变化最鲜明的反应和标志之一,又通过能量、水分和二氧化碳的交换对气候系统内部产生重要的反馈.为了定量且机理性地研究植被与气候之间的双向反馈,植被模型得以迅速发展.植被模型以植物功能型的生态生理限定性为理论基础,通过将植被按照植物功能型及其关联的环境因子归并到生物群区,模拟它在不同时空尺度上的分布和演替,并进而深入探究陆地碳循环过程.本文回顾植被模型的发展历程,并提出未来发展的建议.在统计模型基础上发展起来的静态植被模型只能模拟植被与气候背景达到平衡状态下的分布特征,而全球动态植被模型(Dynamic Global Vegetation Models, DGVMs)能模拟植被对气候变化的瞬时响应和长期动态变化,并可耦合于地球系统模式中模拟大气-海洋-陆地的相互作用以及地球系统的变化.目前DGVMs应用广泛,主要集中在模拟不同时空尺度陆表植被地理分布格局的动态变化,以及估算陆地碳水通量及土地利用变化的影响等方面.未来植被模型可围绕植被模式层级、古植被瞬变模拟、人类活动的影响和机器学习等方面进行改进与发展.

植物功能性状对动态全球植被模型改进研究进展

动态全球植被模型(dynamic global vegetation models,DGVMs)在模拟和预测陆地生态系统对气候变化响应中表现出很大的不确定性,重要原因之一在于动态全球植被模型将定义植物功能型的性状值设置为常数,忽略了植物功能性状对环境变化的响应.动态全球植被模型现有的植物功能型框架已经严重地阻碍了其发展,因此迫切需要一种新的方法来克服这种局限性.植物功能性状不仅可以反映植物对环境连续变化的响应,而且与生态系统的结构和功能密切相关,可提升当前动态全球植被模型对生态系统过程的模拟和功能的预测.本文从动态全球植被模型发展和植物功能型局限性入手,详细介绍了植物功能性状发展现状及其对动态全球植被模型改进的重要价值,归纳总结了植物功能性状对动态全球植被模型改进的主要方法,并指明植物功能性状对动态全球植被模型改进的发展方向.以期通过凝练植物功能性状在构建下一代动态全球植被模型中发挥作用,推动动态全球植被模型在我国的发展和应用.

融合升降轨的极化干涉SAR三层模型植被高度反演方法

森林参数的获取不仅可以估算地表生物量和林下地形,还有助于研究全球碳循环和分析全球气候变化。极化干涉SAR植被参数反演算法一般是基于随机地体两层模型(RVoG),但是当实际植被有着冠层、树干层和地表层的明显三层结构时,植被参数反演精度就会变差;另外,由于机载SAR系统数据的近距远距垂直向波数差异较大,导致试验结果存在着由其引起的系统误差。针对这两个问题,本文提出了一种融合升降轨的极化干涉SAR三层模型植被参数反演方法。该方法首先采用三层植被RVoG模型修正微波在穿透植被时的散射过程;然后采用融合升降轨道数据的方式削弱其系统误差;最后,采用非线性迭代平差的反演算法来进行植被高度反演。为了验证该方法的有效性,采用了德国宇航局DLR提供的BioSAR2008项目的两景升轨及两景降轨E-SAR P波段全极化SAR数据进行试验,并采用3组反演策略进行比较分析。结果表明,三层植被模型能够更好地描述植被散射过程;同时,新方法有效降低了由垂直向波数引起的系统误差,提高了树高反演精度。

4个常用的气候-植被分类模型对中国植被分布模拟的比较研究

应用KAPPA一致性检验方法,比较研究了4个常用的气候一植被分类模型:Penman模型、Holdridge生命地带系统、Kira模型和Thomthwaite模型对中国植被分布模拟的一致性和适用性。结果表明:这4个常用的气候一植被分类模型对中国植被区划一级分类的植被地理分布模拟效果较好。其中,Holdriage生命地带系统的KAPPA值达到0.57,模拟效果优于其它三者。但对特定地区,如青藏高原的植被地理分布,所有模型均需改进或引入新的影响因子才能较好地模拟二级植被区划的植被地理分布。1)Penman模型对温带草原和青藏高原的植被地理分布模拟的KAPPA值超过0.50,是4个模型中对青藏高原植被地理分布模拟效果最好的。2)Thomthwaite模型对热带雨林、季雨林植被地理分布模拟的KAPPA值达到0.40,可以弥补Holdridge生命地带系统对热带植被地理分布模拟精度的不足。3)Holdridge生命地带系统对中国植被地理分布模拟的效果最佳,但对西部季雨林、雨林区域(52)、西部草原亚区域(63)、青藏高原温性荒漠地带(86)和温性草原地带(84)的模拟程度不理想。4)Kira模型对亚热带常绿阔叶林植被地理分布的模拟效果可与}toldridge生命地带系统相媲美;对低海拔和湿润、半湿润地区植被地理分布的模拟效果尚可。

喀斯特流域分布式水文模型及植被生态水文效应

根据喀斯特流域多孔介质与裂隙水流特征,建立了达西流、裂隙渗流与槽蓄汇流演算相结合的混合汇流演算模式,实现了对分布式水文-植被-土壤模型(DHSVM)的改进。利用贵州普定喀斯特生态水文试验站陈旗小流域观测资料,对模型计算的流量过程及植被截流、蒸散发及土壤含水率时空分布进行验证。结果表明,模型能较好地模拟喀斯特流域陡涨、陡落的流量过程。同时,模型能模拟出土壤含水率、实际蒸散发与降雨、下垫面岩溶裂隙、植被覆盖的响应关系,对分析中国南方喀斯特地区下垫面变化条件下的生态水文效应具有重要意义。

土壤湿度微波遥感中的植被散射模型进展

植被是影响土壤湿度微波遥感的主要因子之一 ,土壤湿度微波遥感的主要任务是建立含有地表土壤信息的植被散射模型。植被散射模型的建立可以加深我们对植被和土壤散射机理的理解 ,定量分析微波后向散射系数对于各散射因子的敏感性 ,进一步达到从微波信息中反演土壤湿度的目的。植被散射模型可以分为经验模型、理论模型和半经验模型 ,各种模型都具有自身的优势和局限性。经验模型的建立比较简单 ,但一般只适用于特定的研究条件 ;理论模型是建立在一定的理论基础之上 ,对于散射因子的考虑相对详尽 ,但一般模型比较复杂 ,反演相对困难 ;半经验模型是前两者的折中 ,它以植被的宏观物理参量为模型参数 ,模型的建立和反演比理论模型要简单 ,但同时也具有一定的理论依据 。

被动微波遥感中一种基于辐射传输理论的植被层模型

使用了一种基于辐射传输理论的非相干离散模型来研究植被的发射率、传输率 .这种方法可以更加真实地刻画组成植被的散射个体如叶、茎、枝、树干等对这 2个参数的影响 ,因而能更准确地描述植被对下垫面微波辐射的影响 .为了减少土壤水分反演算法中未知量的数目 ,分别给出了这 2个参数的模拟结果在AMSR E

基于水分胁迫的植被生长模型的构建与应用

在广义水资源合理配置模型——WACM模型的基础上,根据植被生理原理构建了基于水分胁迫的植被生长模型,模型主要包括植被生长发育阶段模块、碳循环模块和水循环模块,适用于多种作物,是一个通用模型。使用文献资料对植被发育阶段的长短和植被干物质量、作物产量的变化范围进行验证,并且在徒骇马颊流域运用该模型模拟了水分胁迫条件下的多种植被的干物质量和作物产量,模拟结果比较理想。

基于植被指数模型的淡水湖泊湿地景观信息提取

高邮湖湿地是江苏省重要湿地之一,对生态、环境控制、调节气候和保护生物多样性具有重要意义。采用2007年的LandsatTM影像作为遥感信息源,选择影像的光谱特征和比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化植被指数(NDVI)、归一化差异绿度指数(NDGI)、土壤调节植被指数(SAVI)和最佳土壤调节植被指数(OSAVI)6种植被指数做了光谱特征分析,从而确定出最佳指数模型,并基于决策树方法,实现研究区景观信息的遥感分类。研究结果表明,决策树分类法易于综合多种特征进行遥感影像分类,植被指数参与到决策树分类中能够提高分类的总体精度,其总体精度达到79.58%,Kappa系数为0.721 0,分类结果理想且人工参与灵活。

侵蚀地区植被生态动力学模型

研究侵蚀地区的植被在水力侵蚀和各种生态应力以及人类活动影响下的演变规律 ,建立了植被生态动力学模型。将作用于植被的各种生态应力分成长期、短期和瞬时应力 ,给出了它们的定量表达式 ,并且统一在植被生态动力学方程中 ;同时进一步得出了动力学耦合方程组的理论解。该模型应用于金沙江支流小江流域 ,结果较好地描述了流域的植被生态演变过程与侵蚀过程的关系 ,说明了治理强度和控制侵蚀对植被发育的重要性。

动态冠层模型ICM的改进及其对中高纬地区植被季节和年际变化的模拟试验

植被动态冠层模型Interactive Canopy Model(ICM)考虑了生态系统中较完整的碳氮循环过程,能够较为客观真实地描述较短时间尺度上植被的动态变化特征。本文在ICM原有碳氮分配方案基础上,考虑了植物花、果实等新生组织对碳氮分配的影响,假设新生组织碳库是花期以后植物的主要碳汇之一,并利用物候模型Forc-Sar预测花期,调控碳氮分配过程;用卫星观测的LAI(Leaf Area Index)产品对模拟的北半球中高纬度地区植被的季节和年际变化过程进行了对比分析。结果表明,改进后的ICM能够更好地模拟北半球中高纬植被的季节变化过程。7月前后是模拟的植被生长最旺盛的时间,与实际情况更为一致,从而较好修正了原方案中模拟的植被生长落后于实际观测的问题;模拟与观测值的季节变化相关系数有了显著提高,各类型植被的模拟误差也都不同幅度减小。改进后模拟与观测的年际变化相关性也有了一定程度的提高,但年际变化趋势的改进效果稍弱。模拟的LAI变化改变了地表能量平衡和水汽收支状况,对于美国东部温带落叶阔叶林来说,植被吸收太阳辐射、叶面和地面的感热、潜热通量在植被生长前期的变化量最大,说明改进后的ICM将会引起模拟下垫面物理状况的改变。