基于CASA-VPM模型的植被最大光能利用率研究

通过综合利用CASA模型和VPM模型,在像元尺度上开展εmax值估算研究,从而提高εmax值的空间精细度,为指导农业生产,开展精准农业提供技术支持。以河南省为研究区,首先基于MODIS数据,结合CASA模型和关系模型计算NPP值,进一步结合VPM模型得到像元上的εmax值,最后根据土地利用数据对林地、草地、水田和旱田4种植被覆盖类型的εmax值进行时空分析,并探索相关环境因素对εmax值的影响。结果表明,2001—2015年,εmax值介于0.000~4.796 g/MJ,空间上呈西北、西南高,其他区域低的格局;月尺度变化上,不同植被覆盖类型εmax值均在6—8月份达到峰值,其中,旱田εmax值呈现明显的双峰分布,和河南省大部分地区一年两熟的作物种植制度相符。4种植被覆盖类型中,因为用于光合作用的叶面积较大,林地εmax值较高;环境影响因素中,化肥使用折纯量、二氧化碳含量、植被含水指数和有效灌溉面积与εmax值呈现明显的正相关,相关系数分别为0.66、0.61、0.56、0.53,说明εmax值的变化是自然、人为因素共同影响的结果。可见,在农作物生长的关键阶段,适当增加人为的影响可以提高光能利用率,从而增加作物生产潜力和产量。

基于FLUXNET观测数据与VPM模型的森林生态系统光合作用关键参数优化及验证

生态系统总初级生产力(GPP)是全球生态系统碳循环研究的重要组成部分.植被最大光能利用率(ε_(max))是陆地生态系统GPP模拟的关键参数.本文基于植被光合模型(VPM)和全球通量网(FLUXNET)40个站点(179条站点年数据)的涡度相关通量观测数据,采用单因素轮换法对VPM模型进行参数敏感性分析,并利用交叉验证法对全球森林生态系统的光合作用关键参数进行优化和验证.结果表明:森林生态系统GPP模型受ε_(max)、光合最高温度(T_(max))以及光合最适温度(T_(opt))的影响最大;优化后的ε_(max)在不同植被类型之间存在明显差异,介于0.05~0.08μmol CO_2·μmol^(-1)PAR,常绿阔叶林>常绿针叶林>混交林>落叶阔叶林;优化后的森林生态系统Tmax为38~48℃,Topt为18~22℃;利用分植被类型优化后的模型关键参数,VPM模型可较好地模拟全球主要森林生态系统GPP的季节和年际变化.

基于VPM模型的长白山自然保护区植被总初级生产力动态变化

总初级生产力(GPP)是碳循环的重要参数,它的准确估算对碳循环及全球气候变化研究有重要作用.利用VPM模型及2000—2015年MOD09A1数据/气候因子的空间数据,对长白山自然保护区的植被GPP进行模拟.结果表明:2000—2015年,保护区GPP年均值为1203 g C·m^(-2)·a^(-1),GPP呈极显著趋势增长.森林植被GPP年际增长变化在不同植被垂直带下没有显著区别,但从高山苔原带往上,GPP年际增长明显减小.GPP与降水的年际相关性不显著,与温度的正相关关系集中分布在阔叶红松林带和高山苔原带.春季气温对GPP影响最大,有80%像元显示与气温呈正相关.GPP与温度的年际相关性明显高于降水.

基于VPM模型的甘肃省植被总初级生产力动态变化

基于光能利用率模型(vegetation photosynthesis model,VPM)对2005—2017年甘肃省植被总初级生产力(gross primary productivity,GPP)进行估算,并对植被GPP的时空变化特征、不同植被区划的GPP变化趋势以及影响因素等进行探究。结果表明:(1)2005—2017年甘肃植被GPP呈显著增加态势,平均变化率为6.53 g C·m^(-2)·a^(-1);不同植被区划GPP存在显著差异,亚热带常绿阔叶林最高,为1056.03 g C·m^(-2)·a^(-1),温带荒漠最低,为164.4 g C·m^(-2)·a^(-1)。(2)空间分布上,GPP呈东南向西北递减的趋势,祁连山地、庆阳和甘肃南部为高值区域,GPP大于500 g C·m^(-2)·a^(-1)的区域占总面积的40.15%,GPP持续增长区域占比83.65%;GPP稳定性较差和差的区域占总面积的30.41%,主要分布在酒泉、武威、兰州和白银;GPP高高聚集类型占比由29.53%升至30.14%,陇南和庆阳高值增多且更加集中。(3)祁连山地、白银和陇南等地林地面积显著增加,酒泉和张掖的草地面积明显增加而裸地面积显著减少,草地和林地的增加以及裸地的减少是甘肃植被GPP增长的主要原因。(4)甘肃中部地区GPP随气温和降水的增加而增长;降雨对甘肃北部GPP的增长起积极作用,而气温对甘肃北部GPP增长起消极作用,甘肃南部与之相反。

基于光能利用率模型的河南省冬小麦单产估算研究

[目的]快速、准确估算空间尺度上作物产量,对于评价农田生态系统对气候变化的响应、制定科学合理的粮食政策、对外粮食贸易等具有重要意义。河南省冬小麦产量占全国1/4,准确估算河南省冬小麦产量对维护国家粮食安全具有重要作用。单产估算作为农作物估产中的关键技术,也是作物估产的难点之一。[方法]文章首先利用VPM(Vegetation Photosynthesis Model)估算冬小麦NPP(Net Primary Product),结合收获指数、冬小麦收获部分的含水量、含碳量、NPP分配到地上或地下部分比例等一系列符合该研究区的经验指数,进行河南省冬小麦单产估算研究,并分析了引起模拟误差的原因。[结果]模拟单产较实测单产低估4.4%(实测单产为6 810kg/hm^2,模拟单产为6 519kg/hm^2),但两者之间存在显著相关关系,两者相关系数的平方R2=0.70(n=50,p<0.01)。通过与MODIS-GPP产品获得的冬小麦单产数据比较,基于VPM模型的模拟结果优于MODIS-GPP产品。[结论]基于VPM可快速、准确估算河南省空间尺度冬小麦单产,该方法具有较好的适用性。

京津冀都市圈人口集聚与扩散及其影响因素——基于区域密度函数的实证研究

人口集聚与扩散是诠释区域形态和空间结构的重要方面,对其研究有助于理解区域空间结构特征及演变趋势。本研究使用区域密度函数考察京津冀都市圈人口集聚与扩散的特征、趋势及模式,并在其基础上建立计量模型,分析人口集聚与扩散的影响因素。多中心区域密度函数的估计结果显示,京津冀都市圈空间发展正逐步由20世纪80年代的少数核心城市主导的向心集聚阶段,向90年代的多中心集聚与核心城市腹地扩散并存的阶段转变。而且,不同层次的中心城市表现出不同的人口集聚与扩散模式,即去中心化扩散、中心增长型扩散和向心集聚。多中心区域密度函数综合考虑多个中心城市对区域人口密度分布的影响,可以更准确地反映京津冀都市圈人口集聚与扩散的特征及变化趋势。同时,本研究建立动态VPM(Varying Parameter Model)模型,考察区域中心城市的社会经济属性对人口集聚与扩散的影响。其结果显示,区域中心城市人口集聚与扩散主要受城市规模、经济发展及结构调整以及对外交通条件等因素的影响。

江苏省农作物最大光能利用率时空特征及影响因子

基于遥感数据的光能利用率模型被广泛应用于计算陆地生态系统的生产力,但其结果对最大光能利用率(εmax)参数非常敏感。由于该参数存在明显的时空变异性,在区域尺度上难以确定。利用MODIS遥感数据、分县产量统计数据和VPM模型推算了2001—2010年江苏省各县逐年的农田εmax,分析了其时空变化特征及其可能原因。结果表明,在2001—2010年期间,江苏省61个县区农田εmax平均值的变化范围为0.757—3.435 g C/MJ,呈现北高南低、中间高四周较低的空间分布特征;各县区农田的εmax都呈现出上升趋势,但在2001—2006年期间存在明显的年际波动,2002年、2004年和2006年的εmax相对较低,2007年后全省农田εmax稳定上升;εmax的年际波动呈现由北向南递减的趋势;全省大部分地区εmax的年际变化与单位耕地面积农用化肥施用量呈正相关性,苏北北部尤为明显;同时也与C4作物产量所占比例相关。研究表明在利用光能利用率模型计算农田生产力时,需要发展能考虑εmax时空变化的参数化方案。

中国陆地生态系统总初级生产力VPM遥感模型估算

陆地生态系统总初级生产力（Gross Primary Productivity,简称GPP）时空格局及其变化动态的准确监测是区域碳收支研究的核心问题之一,遥感模型正在为区域碳通量监测提供更为实时、准确的模拟数据.基于中分辨率成像光谱仪（MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer,简称MODIS）遥感数据和涡度相关碳通量观测数据发展而来的VPM模型经过10年的努力,目前已经在全球涵盖十类生态系统的21个站点上开展模型的校验与验证研究,为区域GPP的准确估算与监测奠定了方法基础.本研究构建了评估GPP区域格局的VPM模型区域模式,以空间分辨率500m、时间步长8天的MODIS卫星影像数据以及相同时空分辨率的温度与光合有效辐射数据为模型输入数据,模拟估算我国2006～2008年GPP及其空间分布格局.VPM模型模拟的中国陆地生态系统GPP年总量平均值为5.0Pg C/a,其中森林、草地、农田和灌丛生态系统分别占34％,17％,37％和12％.本研究模拟的全国GPP总量与多模型模拟的平均结果（5.40 Pg C/a）相当,但不同模型估算的各类生态系统GPP存在较大差异.本研究通过利用遥感数据对VPM模型中的关键参数（最大光能利用率）进行参数空间化,表达同一土地覆被类型内部光能利用率的空间异质性;应用目前我国准确性最为可靠的土地利用与植被数据提取土地覆被数据,首次将农业多熟种植作为单独的植被类型引入模型中,模型参数与输入数据的精度保障了模型模拟结果的可靠性.

退耕还林还草工程对黄土高原植被总初级生产力的影响

采用Landsat解译的2000年和2015年土地利用/覆盖数据和VPM模型(Vegetation Photosynthesis Model)模拟的2000~2016年总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)数据,识别出了近16 a黄土高原退耕还林还草的空间范围,并估算了GPP的年际变化趋势。在此基础上,对比分析了退耕区和未退耕区GPP年际变化的差异,从而揭示退耕还林还草工程对GPP年际变化的影响。结果显示,2000~2015年,黄土高原退耕还林还草面积约3.5万km2,占2000年耕地面积的16.8%。期间,GPP呈增加趋势,GPP显著上升区域占全区面积的67.3%,平均增速24.1 g/(m^2·a)(以C计,下同)。虽然退耕区多年平均GPP低于未退耕区,但退耕区GPP年际增速和相对变化率明显高于未退耕区,分别提高了5.9 g/(m^2·a)和1.5%。

利用多源数据估算黑河流域总初级生产力

总初级生产力(GPP)决定了进入陆地生态系统的初始物质与能量,但由MODIS GPP产品获取的GPP在地表覆盖复杂的黑河流域却不足以准确的反映生态系统物质与能量的分布。因此,利用MODIS影像数据、ASTER GDEM数据、30 m分辨率土地利用覆被数据和中国区域地面气象要素驱动数据,驱动VPM模型模拟黑河流域2015年5~10月的总初级生产力,并据此揭示黑河流域GPP在生长季的时空格局,时间分辨率为8 d,空间分辨率为500 m。研究结果表明:VPM模型估算结果的精度高于MODIS GPP产品,判定系数增长了45.5%,总均方根误差降低了57.0%;黑河流域生长季累积GPP总体呈现出中游最高、上游其次、下游最低的显著空间分布梯度格局;全境与局部有植被覆盖区域的日GPP均呈先增加后减少倒U型变化规律,且前者在7月下旬达到最高值;植被覆盖率极低的地表区域生长季内的日GPP在基本稳定中上下波动,稳定值处于1 gC·m-2·d-1附近。

海南省西北部植被净初级生产力的长时序精尺度遥感监测

植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是反映生态系统碳循环状态和变化的有效指标,在“双碳”目标背景下,长时序精尺度数据对植被净初级生产力动态监测具有重要意义。海南省作为国家生态文明试验区,其NPP动态监测对于强化陆地生态系统碳汇建设具有典型作用。以海南省西北部为研究区,基于Landsat系列遥感影像数据,采用VPM光能利用率模型,估算得到海南省西北部长时序(2000~2020)精尺度(30 m空间分辨率)的NPP数据,并对其进行时空变化分析。研究结果表明:海南省西北部日平均NPP在年际尺度上呈现明显的波动上升趋势,与其他植被类型相比落叶阔叶林的NPP最高且增长趋势最快,灌丛的NPP最低且增长趋势最慢。海南省西北部NPP在空间上呈现南高北低分布,研究区南部阔叶林及稀树草原地区NPP较高,北部灌丛地区NPP较低。研究区域NPP的整体增长趋势主要是由南部植被所控制。

高速铁路对生产性服务业空间格局变迁的影响

运用核密度估计法,发现我国生产性服务业从业人口密集区与我国高速铁路网络高度耦合,呈现全国性集聚与省域集聚并存的特点。高速铁路的"廊道效应"促使高速铁路沿线城市生产性服务业密集程度差异呈扩大趋势,而并未对非高速铁路沿线城市的生产性服务业密集程度产生明显影响。在加权平均旅行时间的基础上,引入城市每日高速铁路运营的频次,以此改进可达性的测度方法。结果显示,高级网络节点城市的向心集聚力在高速铁路"虹吸效应"的作用下呈规模递增趋势,并通过扩大与周边腹地差距,形成生产性服务业集聚的核心城市。在多中心区域密度函数的基础上,运用动态VPM模型,分析了高速铁路影响下的各个核心城市生产性服务业空间集聚和扩散的动态过程。结果表明,生产性服务业从业人口密集区域的范围有向高速铁路沿线收缩与向高级网络节点城市收缩的态势,呈现局域的集聚和全域的分散状态。长期而言,生产性服务业有向多核心网络式结构演变的趋势。

2001～2011年中国农田最大光能利用率参数时空变化特征

基于遥感数据的光能利用率模型被广泛应用于计算陆地生态系统的生产力,其结果对最大光能利用率（εmax）参数非常敏感。利用农业产量统计数据、MODIS遥感数据、气象观测数据和植被光合模型（VPM）推算2001～2011年全国各省逐年的农田平均εmax,并分析其时空变化特征及其影响因素。研究结果表明：2001～2011年全国31个省的农田εmax的变化范围为0.57～2.20g C·MJ^-1,呈现出东部和中部较高、西北和西南较低的分布特征。大部分省份农田εmax呈现上升趋势,但在2001～2007年存在年际波动,2008年后εmax呈相对稳定增长趋势。各省农田εmax的年际波动幅度呈现北高南低、东高西低的分布特征。大部分省份农田εmax的年际变化与单位耕地面积农用化肥施用量存在显著的正相关性（P〈0.05）;C4作物面积比例变化也是导致农田εmax变化的原因之一。在利用光能利用率模型计算农田生产力时,需要发展考虑εmax时空变化的参数化方案。

基于MODIS-OLI遥感数据融合技术的农田生产力估算

大范围、高精度的农田生产力遥感监测依赖于高时空分辨率的遥感数据,单纯依靠由单一类型传感器数据获取的高时相或者高空间分辨率的遥感数据都不能满足清晰掌握田块尺度上作物生长动态的需求。全球免费提供的空间分辨率250~1 000 m的MODIS数据和空间分辨率30 m的Landsat数据是植被动态监测普遍应用的数据源,针对应用MODIS数据估算的农田生产力空间分辨率较低而Landsat卫星重访周期长的局限性,研究基于空间分辨率30 m的Landsat 8 OLI数据与空间分辨率500 m的MODIS数据,应用时空数据融合技术,融合OLI数据的高清晰空间表达能力与时间间隔8 d的MODIS数据的植被生长时间序列过程的监测能力,获得空间分辨率30 m、时间步长8 d的时间序列数据,利用VPM（Vegetation Photosynthesis Model）模型以宁夏永宁县部分地区为试验区估算该区域的NPP。研究结果表明,融合后所得30 m分辨率的NPP具有良好的空间细节信息,提高了MODIS数据中混合像元上的估算精度,并保留了MODIS数据原始的时间过程信息,以30 m的空间分辨率刻画出作物的生长动态;较单独应用MODIS数据,使用融合数据估算的NPP可更有效检测出高标准农田建设对农田生产力的提升。

2000-2015年江汉平原农田生态系统NPP时空变化特征

基于MODIS数据和VPM(Vegetation Photosynthesis Model)模型估算2000-2015年江汉平原农田NPP,利用空间自相关和Sen趋势分析方法,分析16年间江汉平原农田NPP的时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1)江汉平原农田年均NPP在2000-2005年呈上升趋势,2005-2009年呈波动性下降趋势,2009-2015年呈上升趋势;农田年NPP总量在2000-2015年整体上趋于平稳。(2)高中低产田面积占比分别为66.03%、27.04%和6.93%。2000-2015年NPP具有很强的空间聚集性且呈逐年增强趋势,并随空间距离增加聚集性减弱;江汉平原NPP主要呈高-高聚集和低-低聚集特征。(3)江汉平原农田NPP显著上升、无显著变化和显著下降区域面积分别占1.30%、69.50%和29.20%。

2000-2015年山东省耕地产能的时空格局

为探索实时监测耕地产能和估算耕地粮食产量的可靠手段,对山东省省级尺度的耕地产能进行估算,并分析其耕地NPP(Net Primary Productivity)和产能的时空分布特征和动态变化状况,采用MODIS遥感数据、土地利用数据和其他非遥感数据驱动VPM模型模拟出山东省耕地NPP,通过耕地NPP与耕地作物单产之间的线性关系,利用线性回归模型拟合两者之间的数量关系,实现耕地NPP到耕地产能的转换,并评价2000-2015年山东省耕地产能的时空分布和动态变化特征。主要结论如下:1)2000-2015年山东省耕地NPP均值和总量均呈波动上升趋势,其中黄淮平原南阳盆地两熟区耕地生产力均值在4个农业区划中最高,菏泽、聊城、德州和济宁市的耕地NPP均值在17个地级市中属较高水平。2)利用VPM模型计算2000-2015年山东省耕地总体产能,结果表明总产能呈上升趋势,耕地产能>14000kg/hm^2的耕地明显增多,<12000kg/hm^2的耕地面积逐渐减少,鲁西南平原、鲁西北平原、潍坊东部、青岛中部地区的耕地产能较高,山东半岛丘陵区、鲁中南山地区的耕地产能次之,黄河三角洲周围的沿海地区耕地产能最低。

区域尺度农田最大光能利用率参数估算及时空变化分析

基于遥感数据的光能利用率模型被广泛应用于计算农田生态系统的生产力,其结果对最大光能利用率(εmax)参数非常敏感。利用农业产量统计数据、MODIS遥感数据、气象观测数据和植被光合模型(VPM)推算2001～2011年黄淮海3省(冀、鲁、豫)和长江中下游5省(苏、皖、鄂、湘、赣)各市逐年的农田平均εmax,并分析其时空变化特征及其影响因素。研究表明:黄淮海3省(冀、鲁、豫)和长江中下游5省(苏、皖、鄂、湘、赣)各市农田εmax的11a平均值为0. 6～2. 8 g C·MJ-1,表现出西北和南部较高、东北和中部较低的分布特征;大部分市农田εmax呈现出上升趋势,但上升的幅度存在着明显的年际波动和空间差异;各市农田εmax的年际波动总体呈现北高南低、中间高四周低的空间分布特征。大部分市农田εmax的年际变化与单位耕地面积农用化肥施用量存在显著的正相关性(P <0. 05); C4作物面积比例变化也是导致εmax变化的原因之一。在利用光能利用率模型计算农田生产力时,需要发展考虑εmax时空变化的参数化方案。