冯险峰[1]2000年在《GIS支持下的中国陆地生物量遥感动态监测研究》文中研究表明全球变化（Global Change）研究已成为当今人类社会共同关注的“热点”。植被作为陆地生态系统中不可或缺的一部分，在全球变化研究中占有举足轻重的地位。生物量是表征植物活动的关键变量，对生物量的研究不仅是生物生产力（Productivity）、净第一性生产力（Net Primary Productivity）、碳循环（Carbon Cycle）、全球变化研究的基础，其本身亦具有一定的现实意义。 利用遥感数据进行大范围的生物量估算，对中国陆地生物量进行遥感估算和动态监测，以便对研究区的生物量变化和生态灾荒作出及时反应，为有关部门制定宏观调控政策及应急性外交政策提供科学依据。同时，对生物量与饥荒及贫困遥感动态监测研究是摸清我国和周边国家土地和植被资源发展潜力和趋势的关键，对于制定我国大农业持续发展战略，实现粮食保障具有重要意义。这一研究得到中国科学院“九五”重点和特别支持项目“中国资源环境遥感信息系统及农情速报”的支持，其结果将最终集成到中国资源环境信息系统中，并投入业务运行。 本研究运用多时相的遥感信息，在地理信息系统的支持下，综合地学、生态学信息，开展了中国陆地生态系统生物量的动态监测研究。本论文着重研究的内容有以下几个方面： (1)植被指数模型的研究、选择与植被指数的提取和分析。首先总结了从第一个植被指数模型──比值植被指数（RVI）的出现至今20多年来植被指数的研究进展，主要对比了NDVI、SAVI、MSAVI等三种植被指数在中国全域范围多植被覆盖情况下的适宜性，并进行了NDVI、SAVI、MSAVI与生物量的相关关系研究。MSAVI因具有有效地消除土壤背景影响、与生物量相关性好的优势而选为研究所用；而后进行了MSAVI提取以及其与气温、降水、生物量等相关分析，为下一步的生物量遥感估算奠定基础。 (2)综合因素层的建立。首先根据样区样点的生物量与各影响因子的相关性，选出主要影响因子：气象因子、地形地貌因子、土壤植被因子。并对指标进行量化，利用层次分析法给出影响因子的权重和权数，进而生成综合因素层。综合因素层的建立是生物量遥感地学模型的关键，也使生物量遥感地学模型区别于其它生物量遥感模型。 (3)生物量遥感地学模型的构建。在植被分类、植被指数提取、生物量与光谱信息、相关地学、生态学因子的分析、综合因素层建立等一系列研究工作基础上，建立了遥感地学模型，并比较了在本研究区不同生物量模型的估算结果。结果表明：生物量遥感地学模型能够更好地反应生物量的现状和动态变化。遥感地学模型的构建，既是本研究工作的难点，也是本研究工作的创新之处。 (4)植被指数和生物量时空变化模式分析。在以上诸多工作的基础上，选取剖面线、样区和样点，对MSAVI与生物量时空变化进行分析。MSAVI 和生物量在空间分布上总体存在着南高北低的纬向变化规律、东高西低的经向变化规律和随海拔升高而渐低的垂直变化规律。在季相分布上总体存在着高值南早北迟的空间变化规律和同一地区植被指数随着时间的推移表现为春增夏高秋减冬低的整体趋势。同时不同地区由于地理、生态环境的差异而表现出不同的时间变化规律，表现为绿波自南向北、褐波自北向南的推移；这一变化模式的形成原因是因为中国陆地生态环境存在着相应的区域分异规律。 利用MSAVI进行大区域的生物量估算和动态监测，国内外并不多见，无论技术手段还是理论研究都不甚成熟，从某种意义上讲，作者是在进行一种新的尝试，技术和理论上还存在着一定的问题。同时，由于时间上的限制，还有许多问题需要在今后的研究工作中逐步解决、逐步完善，这些问题主要包括： （l）插值问题。虽然许多生态环境因子在空间分布上是连续的，但定位观测却只能在观测站（点）上进行，是离散的。要获得研究区整个面上的数据，插值技术是必需的，而插值的精度问题直接影响到数据的分析结果，进而影响到模型的建立。 （2）植被分类问题，植被分类的精度直接影响着生物量的估算结果。不同植被种类，其植被指数与生物量之间的关系是不一样的，甚至相差悬殊。即使同一植被类型，不同的生长状况，即使MSAVI相同，其生物量也存在着一定的差异。而AVHRR数据们空间分辨率为1j千米，严格地讲，不存在正像元，均为混合像元。因此生物量估算精度的提高，还需理论上的完善和技术上的改进。
刘玉安[2]2005年在《RS和GIS支持下的策勒绿洲植被NPP与Biomass估测研究》文中认为随着RS,GIS 和计算机技术的快速发展,利用遥感数据进行植被NPP 和生物量的研究渐趋成熟,成为研究的主导方向。用遥感模型进行估测,不仅实现了植被NPP 和生物量大范围快速监测,而且,可以正确评价植物群落在自然条件下的生产能力,以便为有关部门制定宏观调控政策及应急性政策提供科学依据。本文以NPP 及Biomass 遥感估测与分析为研究内容,以地学和生态学知识为基础,利用RS,GIS 技术手段,综合遥感光谱数据、统计数据、定位点的实测数据等多源信息,借助NPP 光能利用率模型和Biomass 遥感统计模型,计算出5、7 月份的NPP 和Biomass。其最终目的是完成策勒绿洲植被生产力的定量化、评估以及监测。在此研究工作中,本文主要做了如下的工作:其一,研究区植被反射光谱数据的测定及光谱数据库的完善与补充。对植被光谱数据的测定是本文的前期基础工作。其二是荒漠绿洲的界定。本文以植被NPP 值2.7912 为阈值划分荒漠和绿洲,≥2.7912值的区域归并为绿洲,<2.7912 值的区域归并为荒漠。其三,NPP 与Biomass 的计算。5、7 月份NPP 总量分别为:4.7865×109g/d 和8.7263×10~9g/d;5、7 月份Biomass 总量分别为:2.0865×10~11g 和2.2908×10~11g。其四,策勒绿洲五类生态景观的NPP 和Biomass 值依次增大即:荒漠和水体<低覆盖草地<中覆盖草地<高覆盖草地<农田。其五,NPP 和Biomass 时空变化分析。NPP 与Biomass 在空间分布上总体存在着随生态景观的差异而变化的纬向和经向变化规律,也即随植被的覆盖度的变化而变化。在时间分布上总体存在着平均值随植被活性的增强而增大的空间变化规律和同一地区随着时间的推移表现为先增加后降低的整体趋势。利用植被指数进行NPP 与Biomass 的估测和动态监测,国内外已有大量实例,技术手段和理论研究相对都比较成熟,而利用空间分辨率较高的ASTER 数据对极端干旱区策勒绿洲植被生产力的估测尚属较早的应用。从某种意义上,本文是在进行一种新的尝试,技术和理论上还存在着一定的问题。首先,是在模型应用中存在的尺度转换问题。如何解决由于尺度转换引起的误差问题成为该模型应用的一个问题。其次,利用遥感技术进行模型的地面参数反演,其本质上就是一个病态的反演问题,因而其反演的地面参数精度不高。
李昭阳[3]2006年在《多源遥感数据支持下的松嫩平原生态环境变化研究》文中研究表明近半个世纪以来,松嫩平原的生态环境发生了显著的变化,土地盐碱化、沙化和草原退化等问题日益严重,严重制约了该区社会、经济和生态环境的协调发展。本文以可持续发展理论为指导思想,运用多学科的理论和方法,综合应用3S技术,特别是RS技术的最新研究成果,进行松嫩平原生态环境变化的集成研究。应用TM遥感影像进行土地利用/土地覆盖变化研究,剖析了土地利用的变化过程,定量分析了典型区域土地利用变化的驱动机制,模拟预测了其空间动态变化格局,从而揭示了研究区十年尺度的生态环境变化的特点和规律;利用MODIS高光谱遥感数据,采用定量遥感的理论和方法反演得到多种生态环境要素指标,在此基础上实现了对区域土地荒漠化的动态监测;将TM与MODIS遥感数据结合进行松嫩平原生态资产评估,为区域可持续发展规划提供理论支持。本文综合运用多种新技术和新方法开展生态环境变化研究,从更深度和广度上揭示了松嫩平原生态环境演变的规律和特征,是区域生态环境系统研究新的尝试和探索,其研究成果为松嫩平原生态环境保护与重建、资源可持续利用决策提供科学依据。
陈四清[4]2002年在《基于遥感和GIS的内蒙古锡林河流域土地利用/土地覆盖变化和碳循环研究》文中提出土地利用/土地覆盖变化和碳循环问题是与当今人类生存和发展休戚相关的全球气候变化研究中的热点问题。内蒙古锡林河流域草原是我国北方干旱/半干旱温带草原的重要组成部分，地处我国草原从东部半湿润草甸草原区向西北干旱荒漠和山地草原区的过渡地带，在研究土地利用/土地覆盖动态变化、草原退化、草原保护和草地资源可持续利用等方面有特殊的意义。本文运用遥感、GIS技术和生态模型方法，以内蒙古锡林河流域草原生态系统为例，研究我国北方干旱/半干旱草原地区土地利用/土地覆盖变化和碳循环问题。文章首先对内蒙古锡林河流域四个时期的Landsat TM/ETM+影像进行土地利用/土地覆盖分类、成图；通过对比，分析了锡林河流域近20年的来的土地利用/土地覆盖变化；并进一步运用GIS方法研究了锡林河流域草地退化的演化路径；最后运用CENTURY模型模拟了内蒙古锡林河流域大针茅草原、羊草草原的碳循环过程，绘制了其碳循环模式图；并进一步分析了锡林河流域典型草原生态系统对大气碳库的源/汇功能。全文的主要结论如下： 1)锡林河流域土地利用/土地覆盖分类。分别用1978、1991、1997、2000年Landsat TM/ETM+数据对内蒙古锡林河流域作了土地利用/土地覆盖分类和分类精度分析。四期影像的总分类精度分别是1987年的81.0％、1991年的81.7％、1997年的80.1％和2000年的78.2％。分别对四个时期的土地利用/土地覆盖分类图进行了去云、去阴影等优化处理，便于分析土地利用/土地覆盖动态变化。 2)锡林河流域土地利用/土地覆盖变化。锡林河流域20年来土地利用/土地覆盖变化的主要特征为草甸草原、典型草原面积的大幅减少和荒漠草原、农田和沙漠化土地面积的大幅增加及城镇的扩张。其中面积增加最大的是荒漠草原，增加了2328km~2；相当于1987年荒漠草原面积的56％。农田和城镇面积呈逐年增大的趋势，分别从1987年的114.3km~2和25.2km~2增加到2000年的332.1km~2和43.6km~2。面积减少最多的是羊草+丛生禾草、羊草+杂类草等优良高产温带典型草原类型，20年来面积共减少2040km~2。草甸草原面积亦呈逐年减少的趋势，从1987年的1103km~2减少到2000年375km~2，面积减少了65.9％。优质高产草原类型面积的减少，以及荒漠类低产劣质草原面积的增加，预示我国北方优良天然草场资源正在急剧退化。非草原的土地覆盖类型增加了62.5％，这其中主要是农田、沙漠化和城市化面积的增加，显示了以草地开垦、过度放牧和城市化等人类活动对草地生态系统的巨大影响。 3)锡林河流域草地系统的退化演化分析。从遥感影像的分类结果入手，用GIS方法分析了锡林河流域草地系统的退化演化路径。分析结果显示，锡林河流域在过度放牧压力下，经历了和正在经历着由草甸草原(线叶菊草原、贝加尔针茅草原)向典型草原(羊草+杂类草草原、羊草+丛生草草原、羊草+大针茅草原、大针茅+丛生草草原、羊草+冷蒿草原)、荒漠草原(克氏针茅草原、冷蒿草原)和沙化地盐碱地(碱斑地)甚至裸地的退化过程。这再次证明了人类活动对脆弱的草地系统巨大影响，为草地工作者提供了一种新的研究草地退化演化的方法。 4) CEN刊RY模型对锡林河流域典型草原碳循环的模拟。运用CENTURY生物地球化学模型模拟锡林河流域大针茅草原和羊草草原的碳循环过程。结果显示，地上生物量的模拟结果与实际观测值相符较好。线性回归分析表明，大针茅草原和羊草草原观测值(y)和模拟值(x)存在较好的相关关系，其回归方程和系数分别为y=0 .ss76x+12.59(rZ一0.503，p一0.0001)和y=o.o96x+13.805(产一0.751，p-0.0001)。在Century模型模拟的各碳库中，植被碳库以地下生物量碳库为最大。土壤碳库以缓性碳库为最大。以2000年的模拟结果为例，就大针茅草原而言，植被碳库和土壤碳库以缓性碳库分别683.28岁衬，1564.289/m2，就羊草草原而言，二者分别为69s.ssg/mZ和1441.269/扩。 5)锡林河流域典型草原碳循环研究。运用CENTURY模型模拟的锡林河流域草原各地上、地下碳库大小及碳素在各碳库之间流动过程中伴随的CO:的排放形成的碳损失量，建立了大针茅草原和羊草草原的碳循环模式图。其中NPP是植被一土壤系统从大气的碳输入量，各种CO:的呼吸消耗是植被一土壤系统向大气排放CO:的方式。NPP和呼吸作用的碳排放差即是草原生态系统对大气碳库的净碳源或碳汇。2000年羊草草原的NPP为274.839/m2，而各呼吸作用的co:排放量之和为159.979/m2，羊草草原对大气碳库而言是碳汇，其大小为116.86 g/mZ。大针茅草原2000年NPP为273 .01留耐，而各呼吸作用的coZ排放量之和为1 60.85留扩，大针茅草原对大气碳库而言是碳汇是1 12.169/m2。 6)锡林河流域典型草原对大气碳库的源/汇功能。根据1987、1991、1997、2000年的遥感影像的分类结果，计算了相应年份锡林河流域大针茅草原和羊草草原的总碳源(汇)大小。1987、1991和2000年锡林河流域羊草草原和大针茅草原相对于大气碳库均为碳汇，羊草草原净碳汇分别为71.85XI护gC、66.58xl护gc、so.3lxlo6ge;大针茅草原净碳汇分别为30，63Xlo6ge、69.3oXlo6ge、sl.59xIO6gC，而199
赵成义[5]2004年在《陆地不同生态系统土壤呼吸及土壤碳循环研究》文中指出利用田间试验数据、地面调查数据，从干旱区典型陆地生态系统入手，研究了干旱区典型陆地生态系统CO_2源汇关系；研究了土壤呼吸及其影响因素，土壤CO_2固定与释放特征；利用遥感技术手段和GIS技术，对区域尺度NPP进行了估算，实现了区域NPP的遥感动态监测，对NPP的时空分布规律进行了详细的描述和客观地评价，为陆地不同生态系统土壤碳循环规律及对策研究提供了依据。主要结论如下：绿洲农田生态系统：各种类型的绿洲农田生态系统对的CO2固定量有一定日变化差异，在夜间的11个小时内，各农田生态系统都是碳源，即净释放CO2而白天小麦生态系统和棉花生态系统都有1个小时为碳源。研究表明玉米农田生态系统对CO2的净固定能力最强，24小时固定CO238.47g／m2。其次是小麦生态系统和棉花生态系统。从年固碳量来看，绿洲玉米生态系统为最高，达到141.66t CO2／hm2.a；其次为小麦生态系统，为122.60t CO2／hm2.a；棉花生态系统最低，为50.39t CO2／hm2.a。荒漠林地生态系统：在夜间的11个小时内，各林地生态系统都是碳源，即净释放CO2。而在白天，云杉林地生态系统有7个小时为碳源，研究表明：云杉林地生态系统对CO2的净固定能力最弱，24小时内净释放CO2 4.22g／m2。最强的是梭梭林地生态系统，24小时净固定CO218.34 g／m2。红柳林地生态系统对CO2的固定能力稍弱于梭梭林地生态系统。从各观测样地的年固碳能力来看，梭梭林地生态系统固定量最大达到了9.29t CO2／hm2.a，红柳林地生态系统次之，为2.68t CO2／hm2.a。云杉林地生态系统总体来看是一个弱的碳源，年释放量达到8.20t CO2／hm2.a，这与传统的观点相左，尚需要进一步研究。高山草地生态系统：围栏封育条件下，草地生态系统日CO2净固定量达到了12.76gCO2／m2·d，每天除18时和21时是弱的碳源外，其余时间均是碳汇。其中16时以前是碳的强汇，对CO2的净固定量达到12.02gCO2／m2，占到日总CO2净固定量的94.20％；自然放牧条件下，草地生态系统日CO2净固定量达到了11.52gCO2／m2·d，除9时、13时、14时和21时是弱的碳源外，其余时间均是碳汇。其中15～19时是碳的强汇，对CO2的净固定量达到9.46gCO2／m2，占到日CO2净固定量的82.00％。13、14时出现弱源的主要原因是由于植物的光合速率在中午有所下降即“午休”现象导致的。每年的5～9月份是牧草的生长期，对巴音布鲁克亚高山草地生态系统CO2的年固定量的初步估算结果表明：其CO2固定量达到7.14t CO2／hm2·a。三工河流域土壤碳估算：新疆三工河流域总碳储量约为11.18Pg，其中有机碳约为5.43Pg，占48.54％，无机碳约为5.75Pg，占51.46％。各土壤生态系统相比较，森林土壤、草甸土壤具有较大的有机碳通量和有机碳容量，但其无机碳通量和无机碳容量均明显低于其它土壤生态系统；荒漠土壤生态系统的有机碳通量、碳容量最低，但其具有较高的无机碳储量。亚高山草地生态系统碳估算：巴音布鲁克亚高山草地生态系统地上植物体碳总量约为7.20万t。其中地上部分约为3.20万t，约占44.44％；地下部分根系约为4.0万t，约占到55.56％。对巴音布鲁克亚高山草原生态系统的土壤有机碳进行了估算，结果表明：亚高山草原生态系统土壤有机碳的平均碳通量为16.80Ckg／m2，土壤有机碳总贮藏量约为3019.22万t。土壤条件对凋落物分解速率的影响：壤质土上的有机物料分解速率高于粘质土和砂质土；中等土壤湿度条件下有机物料的分解速率最高；深埋方式有机物料的分解速率高于浅埋方式；中等土壤盐分条件下，有机物料的分解速率最高；不同类型凋落物，在其它条件完全相同的条件下，分解速率也不完全相同，主要是由于其木质素含量有所差异所致。本研究是在固定了其它因子的条件下，仅对单因子逐项进行了研究，因子间的交互作用尚需要进一步研究。区域NPP的遥感估算：在AVHRR NOAA光谱数据的基础上，运用NOAA AVHRR的可见光波段、近红外波段和热红外波段来提取和反演地面参数，在地理信息系统的支持下，综合地学、生态学信息，精确估算陆地NPP，最终达到区域尺度范围内NPP动态监测的目的。
徐少君[6]2012年在《基于RS/GIS/DEM/NDVI的重庆植被动态、格局与碳汇研究》文中研究说明全球变暖是国际社会公认的全球性环境问题,由此引起的气候变化和剧烈波动将对人类的生存、经济和社会发展等方面产生极其深远的影响。植被由于能够吸收和存贮导致全球变暖的温室气体——C02,并表现出巨大的碳汇作用,因而在减缓全球变化中具有不可替代的重要作用,其面积的任何增减、植被组成和质量状况、分布格局和碳汇潜力等,均会对区域环境和全球变化影响很大,因此,研究植被动态变化、格局与碳汇能力,具有重要的理论价值和现实意义。重庆位于三峡库区的心腹地带,是全国重要的水资源战略贮备库,又是中国西南重要碳库区的组成部分；重庆缙云山国家自然保护区是重庆,也是亚热带地区典型的植被资源丰富区域；此外,重庆直辖和三峡库区形成以来,重庆的经济发展和“森林重庆”建设取得了瞩目的成就,所以关注重庆和缙云山植被及其碳储量动态和格局,对于以“增汇减排”和减缓全球变暖为目标的植被和碳汇经营与管理,均具有重要的战略意义,也可以为重庆的发展与规划提供理论和数据上的有益帮助。分别以重庆市和重庆主城区为研究对象,通过重庆市Pathfinder AVHRR NDVI和SPOTVGA NDVI序列数据集及重庆主城区1978、1988、2000和2007年的Landsat卫星遥感影像提取的NDVI,分别对重庆市及主城区近30年植被状况进行水平格局和动态分析。结果显示,重庆市植被有明显的年际变化特征,每年的12月至第二年的2月,植被的生长和活动最不旺盛,而绿期表现在每年的5～10月。近10年来,重庆植被总体处于良好生长状态,增长最明显的区域集中在方斗山、精华山和假角山等渝中北的山脉及渝东南的广大山地区域,负增长主要为重庆主城区、长寿及万州等的城市中心区域。巫溪、城口和綦江三区县植被无退化现象,而重庆主城区植被恶化面积最大,达到了近420km2,其次为长寿和奉节等区县。对重庆主城区近30年的植被动态研究结果显示,主城区的植被生长良好区域集中在东北部及南部地区,主要表现在北部的缙云山、华蓥山、铜锣山和南部的子荡山及圣灯山等山脉,而在西部城市化最为明显的广大城区,植被退化或消失现象较为明显。研究结果表明,重庆市的植被处于良好的增长状态,弥补了城市化过程中局部植被退化或消失的不利影响。而保护好植被发育较好的山区和较大的山脉,以及控制好城市发展过程中对植被的负面影响,是继续保持和提高重庆植被质量、使其处于良好发展态势的关键举措。以重庆缙云山为例,通过面向对象多层次分类的方法介绍和使用,结合对1：10000地形图数字化生产的DEM,建立分类规则对重庆市缙云山自然保护区2010年9月的WorldView-2遥感影像进行解译,提取了研究区域的植被信息,并将其分为常绿阔叶林、针阔混交林、针叶林、针竹(慈竹)混交林、毛竹林、慈竹林和灌木林,分类的初步结果在ArcGIS中进行进—步人工解译、拓扑处理和统计分析。结果显示,基于面向对象多层次图像分类方法并结合人工解译,对缙云山植被具有很高的识别和分类精度,总精度高于89.22%以上,分类的植被结果有明显的边界和均一的内部同质性；研究区域的总面积为3468.41hm2,植被以针叶林为和灌木林为主,面积分别达到了1048.56hm2和729.64hm2,两者占到研究区面积的51%,其次是针阔混交林,面积为537.26hm2,农田、水体、道路和房屋等非植被占7%,面积为242.32hm2。由此可知,高分辨率的遥感影像、高分辨率的地形图,是研究较大尺度上植被空间特征的最有效的工具；结合DEM和基于面向对象的图像解译和分类的方法,及其生产的植被专题图,可以为缙云山植被的空间分布和碳储量研究提供数据和基础技术支持。以重庆缙云山为例,利用高分辨率影像(、VorldView-2)解译植被专题图和1：10000地形图生成数字高程模型,结合野外样方调查、文献中植被生物量回归(经验)模型和碳含量数据资料,在ArcGIS支持下对缙云山自然保护区植被和碳储量密度空间分布进行研究。研究显示,缙云山植被以针叶林为主(30%),人为干扰程度较高的灌木林也占有相当大的比例(21%),地带性顶极植被——常绿阔叶林面积较小(6%)；碳储量密度为针阔混交林(74.23MgC/hm2)>针叶林(62.97MgC/hm2)>常绿阔叶林(62.65MgC/hm2)>针竹混交林(59.84MgC/hm2)>慈竹林(48.72MgC/hm2)>毛竹林(47.88MgC/hm2)>灌木林(10.66MgC/hm2),平均碳储量密度高于全国和同地区的平均值,达到了50.45MgC/hm2；在空间分布上,针叶林在中高海拔(>500m)和斜坡(>15。)以上优势明显,灌木林则相反,针阔混交林、常绿阔叶林的优势随着海拔升高或坡度增大而增加,植被的碳储量密度也随海拔的增高或坡度增大而增势明显。结果表明缙云山积累和存贮了较多的碳,“库”的功能强；而处于演替阶段初期的针叶林及灌木林明显占优,表明其在碳的积累上还有很大的提升空间,具有“汇”的潜能。此外,在较高海拔和较大坡度上的高碳储量密度,与人类的活动频度较小和对植被干扰较轻相关。因此可以推测,随着自然演替和保护区的封育改造、退耕还林及择伐补阔等森林管理措施的进行,将利于森林植被的保护、发育和更新,促使缙云山森林生态系统的碳储量密度进一步增大,碳“汇”潜能进一步增强,生态服务功能和价值得到进一步提高。以重庆缙云山国家自然保护区内亚热带森林演替系列中的灌木林、针叶林、针阔混交林、常绿阔叶林为研究对象,通过分别对各林型生态系统的植被、枯落物和土壤的碳储量密度进行研究,明确不同演替类型植被生态系统的碳储量密度和分配格局特征,并对森林演替过程中碳汇的特点和潜能行进探讨。结果表明：(1)4种演替序列上的植被生态系统碳储量密度与演替序列一致,即常绿阔叶林(347.96MgC/hm2)>针阔混交林(140.19MgC/hm2)>针叶林(107.92MgC/hm2)>灌木林(51.28MgC/hm2)；(2)组成生态系统的植被和枯落物碳储量密度在演替序列上变化一致,均呈增大的趋势,均值从灌木林的10.57MgC/hm2和4.55MgC/hm2分别增加到处于地带性顶极植被——常绿阔叶林的95.55MgC/hm2和191.33MgC/hm2；而针阔混交林、针叶林和灌木林的土壤碳储量密度的均值较为接近,分别为33.31MgC/hm2、32.48MgC/hm2和36.45MgC/hm2,均低于常绿阔叶林的61.03MgC/hm2；(3)生态系统碳储量在各组分格局上差别很大,在演替序列上,除演替顶极的常绿阔叶林外,地上植被所占的比例逐渐增大；土壤碳储量密度所占的比例,随着演替序列呈下降的趋势,其中灌木林土壤碳储量密度所占的比例最高,接近其生态系统的2/3,针叶林约占1/3,针阔混交约为1/4,常绿阔叶林约为1/5；但对不同林型的枯落物而言,在演替序列上增势非常明显,从灌木林的不足1/10到常绿阔叶林的1/2以上。由此可知,缙云山的常绿阔叶林维持着最大的碳储量,枯落物在缙云山的碳库中有着重要的作用；缙云山的植被在今后的发育和演替过程中,有很大的增汇潜能,将主要集中在生态系统的植被和枯落物碳库部分,因此在保护现存植被而增加碳汇的经营和管理中,植被形成的枯落物也是重点保护和管理的对象。根据1km×1km重庆植被专题图,结合数字高程模型(DEM)和文献中不同植被类型的碳储量密度数据,在ArcGIS的空间分析模块中,对重庆市植被及其碳储量密度进行空间格局分析。结果显示,重庆的植被有着明显的空间分异特征,森林植被以常绿阔叶林、针阔混交林为主,两者面积之和达到了31899.38km2,占到了重庆总面积的37.04%,主要集中在渝北和渝南地区,渝中和渝西的条形山脉森林植被也较为丰富；被条形山脉分割的渝中北、渝中和渝西地区地势较低,是重要的农业种植区,农业种植总面积达到了45629.41km2,占到了重庆总面积的52%；灌木林的面积也较大,为5732.49km2。重庆碳储量密度和重庆植被的分布相一致,高密度区集中在渝北和渝南海拔较高的地区,各区县的平均碳储量密度在4.39～54.76MgC/hm2,城口和巫溪有着最高的碳储量密度,分别达到了54.76MgC/hm2和42.31MgC/hm2,渝西的潼南最低,仅为4.39MgC/hm2,全市碳储量密度平均值为21.40MgC/hm2；重庆碳储量密度有明显的垂直分异特征,碳储量密度随着海拔的增加而增势明显,在2000～2200m达到极值(53.29MgC/hm2),然后略有下降,在海拔2600m以上为41.37MgC/hm2。结果表明,常绿阔叶林、针阔混交林和农作物是重庆最主要的植被,对重庆碳储量有着重要的贡献；提高农作物的生产量、合理的利用作物的秸秆等,以及加大灌木林更新和改造将利于重庆地区碳汇功能的提高；在区域格局上对渝北和渝南的植被进行有效的保护和管理,同时对渝中及渝西植被相对薄弱地区适当造林,是重庆地区增加碳汇的最有效措施。综上所述,本论文通过遥感、归一化植被指数数据集和数字高程模型,在地理信息系统的支持下,结合野外实地测量和文献中的数据资料,以及对高分辨率遥感影像的解译和分类,对重庆市、重庆市主城区和重庆缙云山国家自然保护区的植被及其碳储量的动态变化、格局进行了研究,结果表明：近30年来,重庆市的植被总体上处于良好的生长和发展状态,弥补了都市中心区在城市化过程中对植被的负面影响；重庆及缙云山森林植被以针阔混交林和常绿阔叶林为主,且具有较高的碳储量密度,低碳储量密度的灌木林、草丛等也占有重要的比重,重庆的农作物耕种区域主要集中在渝中北、渝中和渝西海拔相对较低的区域,且占有相当大的比重；碳储量密度较高的区域集中海拔较高和人为干扰较轻的区域,如渝北和渝南的广大山区,渝中北、渝中和渝西的条形山脉,且随着海拔梯度的增高呈增加趋势。因此,保护和管理好渝北、渝南广大地区和渝中及渝西主要山脉的森林植被,加快退耕还林、择伐补阔的实施,加速森林发育和更新,以提高森林的质量而起到增加碳汇的目的；在森林植被相对较为薄弱的地区,如渝中和渝西地区,增加人工林的种植面积,并提高农作物的产量和秸秆的利用率,起到进一步增加碳汇的功能。总之,重庆植被已经存贮了较多碳,是西南地区重要的碳库区组成部分；重庆的植被和碳储量动态、格局和碳汇能的特点意味着在未来很长的一段时间内,仍具有重要的碳汇增加潜力。
陆华丽[7]2008年在《RS和GIS支持下辛集市土地利用/土地覆盖变化监测研究》文中提出随着我国经济的快速发展,人口的大量增加为了切实保护耕地、林地,加强国土资源的管理,使耕地和林地的占补能够平衡发展对土地利用-土地覆盖变化进行动态监测是必不可少的。本文利用2001年的TM数据与2005年的SPOT5数据,采用遥感(RS)与地理信息系统(GIS)相结合的技术方法,以辛集市为例进行了土地利用/土地覆盖变化(LUCC)的监测研究。本文以介绍了LUCC相关的概念和内涵以及国内外的研究进展,并介绍了RS与GIS的相关理论,以及两者如何结合进行土地利用/土地覆盖变化的动态监测。并以SPOT5和TM数据为基础,在Mapinfo和Erdas的支持下进行了遥感图像的辐射校正、噪声的剔除、图像的镶嵌、几何精校正、配准、多元遥感数据的融合预处理;采用贝叶斯监督分类对两幅遥感图像进行分类,在经过人为修正及野外调查后2001年的遥感图像的k值为0.8416,2005年遥感图像的k值为0.9032均达到了较高的精度;在Mapinfo6.5的支持下利用“SQL”查询功能提取变化信息。文章对辛集市土地利用监测结果进行了土地利用时空变化、土地利用变化速度、土地利用程度变化、土地利用变化区域差异、土地利用类型之间的相互转化、一系列的相关分析。结果发现在四年间林地大面积减少,减少了21 547.95 hm~2,而耕地面积增加了18 915.44 hm~2,建设用地增加了2 632.51 hm~(2,),水域面积则几乎没有发生变化;各乡镇的土地利用动态度有较大的差别,土地利用程度变化量和土地利用程度变化率均大于0,表明全县土地利用程度均较高,各乡镇均处于土地利用发展时期;转移矩阵的分析表明,林地在持续减少,它是耕地和城镇建设用地的主要来源,这是由于人们为了在短时间内获取经济利益,砍伐森林来增加耕地和建设用地的面积。对辛集市的土地利用变化进行了基于自然因素和人文因素的定性分析,结果表明在短时间尺度内社会经济因素是辛集市土地利用变化的主要因素,其中包括人口因素、城镇化工业化、经济发展、政府政策等主导因素,并且提出了正确处理人与环境的关系,进行土地整理,优化土地利用结构的方针政策使辛集市的土地利用结构更合理、协调、持续的发展。
于嵘[8]2006年在《基于遥感时序数据的中国陆地植被覆盖变化分析研究》文中认为陆地地表植被覆盖变化是遥感、环境学、气象学等诸多学科所关注的一个重要领域，不仅是遥感应用中需要解决的一个重要环节，也是气候变化分析和地表碳循环等诸多领域研究的基础。已有的地表植被覆盖变化分析多集中在固定实验区域，采用同步遥感数据或一些选定的技术方法，从而得到相应的分析结果。而对地表植被覆盖变化时空尺度变化、数据源差异及多种方法结合的综合、系统的研究尚不多见。论文对近20余年来涉及地表植被覆盖变化方法这一主题相关研究作了回顾，总结了其存在的问题，分析了地表植被覆盖变化研究的一些研究方向，基于遥感时序影像数据在不同空间尺度及时间尺度前提下进行了相关主题的研究。 论文的主要内容和创新点包括： (1) 比较分析了低植被盖度典型遥感因子的性能。以新疆艾比湖地区和陕西安塞地区为实验区，通过与两种植被指数的比较及实地采样数据对比分析，研究了不同植被覆盖信息提取方法对信息提取的精度影响，最终确定了以植被指数作为地表覆盖遥感分析主要指标；通过对地表生物量野外同步采样，得到基于MODIS EVI植被指数的生物量计算公式，计算结果与实地数据相关系数达到0.87。 (2) 对西北灌溉地区的ASTER及SPOT遥感影像融合分类进行了研究，结果表明该方法将有效提高地表覆被分类精度。借助影像融合，实验区覆被监督分类精度从81.67％提高到89.67％，Kappa系数从0.7800提高到0.8760。 (3) 在不同时空尺度下进行了植被指数时序数据时空变化、覆盖分类等多方法综合研究，分析了不同方法各自特点及在研究空间尺度扩大条件下的适用性。结果表明，空间尺度变化是影响应用方法的重要原因，随着试验区空间尺度变化，一些小区域的研究方法受数据源及特定数据处理方法限制，在应用中受到很大限制。由此，选择合适的数据源和分析方法是大区域尺度地表覆被动态变化研究中的首要工作，受空间尺度变化影响较小的分析方法如时间序列模型分析等方法具有普遍的应用优势。 (4) 进一步研究了基于遥感时序数据的数学建模方法，首次引入自回归滑动时间序列模型对NDVI时序数据进行了数学建模分析。通过与常用拟合方法比较发现，基于自回归滑动时间模型拟合精度明显提高，以1990-1994年5年间60期月平均NDVI真值检验得知，对有效值域为0-1.0的NDVI数据，拟合误差集中分布在±0.15之间。 (5) 在中小区域空间尺度研究基础上，论文从地表覆盖、生物量、气候影响作
邢艳秋[9]2005年在《基于RS和GIS东北天然林区域森林生物量及碳贮量估测研究》文中研究指明近些年来,森林锐减、土地退化、环境污染、生物多样性丧失,特别是人类活动产生的CO_2浓度急剧上升和由此导致的温室效应等是目前人类面临的最严峻的全球环境变化问题,所以全球碳循环研究受到人类的普遍关注。为了正确评估森林在全球碳平衡中的作用,了解森林生态系统在碳循环中的作用,对森林的碳动态进行更为细致的研究正日益成为人们关注的重点。森林生物量估算是进行陆地生态系统碳循环和碳动态分析的基础,业已成为生态学和全球变化研究的重要内容之一。3S(RS、GIS和GPS)技术的出现和发展,为在大尺度上进行生物量研究提供了可能。 本研究适应这一需要,以吉林省汪清林区为实验基地,利用3S集成技术及时进行理论和方法研究,以期达到能够实时有效地对森林生物量做出精确估测,为我国今后开展此类项目提供实践经验。本研究主要研究内容为: (1) 基于森林调查的相容性森林生物量模型设计思想,采用联立方程组为不同森林群落构造了一系列引入林分蓄积因子的相容性生物量模型,并且得到了相当高的预估精度。其中针叶林、阔叶林和针阔混交林群落的森林生物量模型预估精度均在95%以上,基本上解决了森林生物量模型的相容性问题,是该领域一个较大的进展。利用该模型得到汪清林业局针叶林、阔叶林和针阔混交林的森林生物量密度分别为97.78、121.96和110.44 t·hm~(-2),其中乔木层生物量占三种森林群落森林生物量的比例分别为95.01%、93.89%和94.2%。无论是对乔木层、下层灌草还是整个森林群落,生物量密度都以阔叶林为最大,针阔混交林次之,针叶林为最小。下层灌草生物量占森林生物量的比例以阔叶林为最大,针阔混交林次之,针叶林为最小。 (2) 结合GIS技术,应用B-P神经网络建立了森林生物量非线性遥感模型系统。该系统除了采用遥感图像提供的各波段的灰度值、植被指数等信息作为模型自变量外,还引入了立地类型、海拔、坡度和坡向等定量与定性因子。通过压缩输入数据和增强网络训练学习算法等措施,对标准B-P神经网络进行了增强。结果证明增强型B-P神经网络具有收敛速度快和自学习自适应功能强的特点,能最大限度地利用已知数据遥感图像样本集的先验知识,自动提取合理的模型。因此最终采用增强型B-P神经网络构造了森林生物量模型系统。在研究中发现,基于几何精校正后的数据较几何精校正前的更为适合用于建立森林生物量模型。以75m为缓冲区提取的数据较15m和45m的更为适合用于建立森林生物量模型。对针叶林、阔叶林和针阔混交林的森林生物量模型系统,增强型算法仿真结果的平均相对误差分别为-1.47%、2.38%和3.56%,平均相对误差绝对值分别为6.33%、8.46%和8.91%,取得了理想的预估效果,并输出了森林生物量/碳贮量分布图。综合土地覆盖图的分类精度(90.47%),增强型B-P神经网络森林生物量模型的最终预测精度为88.04%,满足生产精度要求。 (3) 以森林生物量分布图为基本图层进行了空间分析。研究区阔叶林生物量/碳贮量占总量的61%,在该地区占主导地位,为主要森林碳库。其次为针阔混交林和针叶林,森林生物量/碳贮量分别占总量22%和17%。1995～1999年间,我国遥感估计森林面积为142.60 Mhm~2,平均碳贮量和碳库分别为25.77 t·hm~(-2)和3.68 Gt C。本研究区的遥感估计
杜崇[10]2005年在《松娕平原土地荒漠化与生态环境变化研究》文中进行了进一步梳理21 世纪,全球变化和社会可持续发展已经成为当今世界人们关注的焦点,其主要问题——生态环境问题是人类所共同面临的重大问题之一。在参加导师科研项目的研究过程中,发现了松嫩平原生态环境问题的复杂性、严重性,用单一学科、单一技术手段、单一方法很难对生态环境进行更准确的研究,需要进行多学科交叉与渗透、多技术手段的融合地集成研究复杂的生态环境问题。因此,本文针对松嫩平原的主要生态环境问题――土地荒漠化与生态环境问题,应用多学科理论集成、RS-GIS-GPS-EIS 多技术集成,采用多源遥感数据、非遥感数据,从多时间、多空间、多尺度对松嫩平原土地荒漠化与生态环境进行了动态研究;应用GIS 的空间分析功能,进行空间数据的广泛挖掘和提取,采用土地利用空间形态模型和土地利用类型动态转化模型,为生态环境研究提供丰富的微观的、定量的信息。本文对松嫩平原的环境变化、盐碱荒漠化的形成与发展进行了系统的研究,揭示了其变化规律,提出了合了利用土地资源和防治荒漠化的建议。本文具有一定的理论意义和参考应用价值。
参考文献：
[1]. GIS支持下的中国陆地生物量遥感动态监测研究[D]. 冯险峰. 陕西师范大学. 2000
[2]. RS和GIS支持下的策勒绿洲植被NPP与Biomass估测研究[D]. 刘玉安. 新疆大学. 2005
[3]. 多源遥感数据支持下的松嫩平原生态环境变化研究[D]. 李昭阳. 吉林大学. 2006
[4]. 基于遥感和GIS的内蒙古锡林河流域土地利用/土地覆盖变化和碳循环研究[D]. 陈四清. 中国科学院研究生院（遥感应用研究所）. 2002
[5]. 陆地不同生态系统土壤呼吸及土壤碳循环研究[D]. 赵成义. 中国农业科学院. 2004
[6]. 基于RS/GIS/DEM/NDVI的重庆植被动态、格局与碳汇研究[D]. 徐少君. 西南大学. 2012
[7]. RS和GIS支持下辛集市土地利用/土地覆盖变化监测研究[D]. 陆华丽. 河北农业大学. 2008
[8]. 基于遥感时序数据的中国陆地植被覆盖变化分析研究[D]. 于嵘. 中国科学院研究生院（遥感应用研究所）. 2006
[9]. 基于RS和GIS东北天然林区域森林生物量及碳贮量估测研究[D]. 邢艳秋. 东北林业大学. 2005
[10]. 松娕平原土地荒漠化与生态环境变化研究[D]. 杜崇. 吉林大学. 2005
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