基于IGBP土地覆盖类型的中国陆地生态系统服务功能价值评估

以国际地圈生物圈(IGBP)所提供的1km2分辨率土地覆盖分类数据和Costanza提出的生态系统服务功能价值,对中国陆地及各省市的生态系统服务功能价值进行评估。结果表明:中国陆地生态系统服务价值为40690亿元。与陈仲新所研究结果相比较,总体趋势一致,但价值量要小,原因有二:(1)表现为不同时期的中国陆地生态系统服务价值,经济的发展导致生态环境的恶化是生态系统服务价值降低的直接原因;(2)土地覆盖存在着尺度依赖和分类问题,1km2分辨率的土地覆盖可能会忽略那些面积较小但生态价值很高的土地类型,因此使得计算结果偏小。计算出各省市的生态系统价值均能客观的反映该省的生态环境现状。比较分析各省生态系统服务价值及其1997年的国民生产总值(GDP),发现经济相对发达的省市存在环境质量管理与经济快速发展严重的脱节问题,环境承载能力的大大降低应引起人们的注意。归一化植被指数(NDVI)是土地覆盖分类的依据。探讨了各省典型月份的NDVI值与生态系统服务价值之间的关系,回归分析的复相关系数达0.789,证实了土地覆盖评估生态系统服务价值的可行性。由于测量精度问题及估算方法的不成熟,研究得出生态系统服务价值是一个保守的低值估算,有待于进一步的检验和改进。

呼兰河流域叶面积指数的变化特征与估算方法

为分析呼兰河流域各种覆被叶面积指数(LAI)变化特征,应用1982—2000年的NOAA-AVHRR NDVI月数据,采用简单生物圈模型(SiB2)反演了呼兰河流域的LAI,并利用IGBP土地覆被数据将反演的LAI数据整理为10种覆被的LAI系列。对10种覆被LAI变化特征的分析结果表明:呼兰河流域10种覆被LAI在年内各月份间呈单峰变化,与气温、降水量等气象因子的季节变化规律相符,在年际间LAI呈波动变化,但不存在明显的增大或减小趋势;LAI系列与气象因子系列的相关性较强,以平均气温、水汽压、降水量为自变量,以LAI为因变量,建立了可估算各种覆被LAI的回归方程,为在NDVI数据缺失时段的呼兰河流域LAI估算提供了一种简便方法。

一种土地类型标签精细化的GNSS-R土壤湿度反演方法

针对传统的星基全球导航卫星系统反射测量(global navigation satellite system–reflectometry,GNSS-R)技术在土壤湿度反演中对土地覆盖类型信息利用不全面的问题,引入基于国际地圈生物圈计划(international geosphere biosphere programme,IGBP)分类的土地覆盖类型数据,考虑不同土地类型间的相似性和差异性,根据语义关系设计了精细化的特征标签,并将其加入BP(back propagation)神经网络中构建土壤湿度反演模型。利用该方法得到的土壤湿度与参考值的相关系数为0.85,均方根误差为0.060 cm^(3)/cm^(3),相比于已有的IGBP编号标签法,反演精度提升了7.7%。结果表明,精细化土地覆盖类型标签法可以更大程度地利用土地覆盖信息,不依赖植被、地表粗糙度等辅助数据,有效实现土壤湿度反演。

3种IGBP分类系统的土地覆盖数据在韩江流域的对比分析

土地覆盖是陆面过程模型、生态水文模型的重要输入,对模拟结果影响较大。针对基于IGBP分类系统的土地覆盖数据IGBP DISCover、MODIS和MICLCover,以韩江流域为研究区域,分析了3种数据土地覆盖空间分布,通过人工判读样地Google卫星影像对其精度进行了评价。结果表明:IGBP DISCover土地覆盖类型少,空间变异性小,而MODIS和MICLCover类型多,空间变异性大;从大类看,3种数据土地覆盖空间分布较吻合;3种数据林地划分存在明显差异,其中MICLCover林地成分较好地反映了流域实际情况;MODIS和MICLCover耕地面积与流域实际相符,IGBP DISCover耕地面积明显偏大;3种数据建设用地、裸地、湿地和水域的面积较实际小,说明1km的空间分辨率过粗,不能细致反映流域中面积较小或较分散的土地覆盖,尤其是IGBP DISCover数据。Google卫星影像样地检验表明,MICLCover精度明显高于IGBP DISCover和MODIS,IGBP DISCover的主要错误是将许多其他土地覆盖划分为耕地,而MODIS的主要错误是将许多其他土地覆盖划分为草地。