官厅水库消落带植被覆盖度的动态演变过程模拟及其影响因子分析

发布时间：2017-10-17 11:40

  本文关键词：官厅水库消落带植被覆盖度的动态演变过程模拟及其影响因子分析

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【摘要】：作为水、陆生态系统交替控制的过渡地带,水库消落带在水、陆生态系统物质、能量、信息的运输、转移和转化过程中起着重要的作用。消落带植物作为水库消落带生态系统的建设者,是其生态环境的灵敏指示者；而植被覆盖度在反映地表植物群落覆盖状况的同时,也对描述消落带生态系统环境具有重要的意义。获取水库消落带植被覆盖度的空间分布状况、模拟其时空动态演变规律、探索其动态演变过程的环境响应机制,对了解水库消落带生态环境变化,获取其对环境影响因素的响应机制,辅助相关合理决策的制定具有重要的意义。 本文以官厅水库消落带为研究区,以2001-2013年间的七期Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像为数据源,充分利用遥感数字图像分析技术、地理信息系统技术以及数学模型在生态环境监测研究中的优势,来对官厅水库消落带植被覆盖度的空间分布状况进行遥感定量反演、对植被覆盖度的动态演变过程进行科学的模拟预测；同时,结合研究区气象、水文等自然环境数据来探讨植被覆盖度动态演变过程的环境响应机制。研究主要内容及结论如下： (1)光谱混合模型是估算植被覆盖度的有效手段。中等分辨率的Landsat影像可见光波段之间往往存在较高的相关性,在光谱混合模型的应用中通常可以使用3-4种类型端元。研究表明,四种类型端元并不能充分体现水库消落带区域地物类型相对丰富、土地利用相对多样化的特点,而以光谱维度扩展的手段来丰富影像光谱信息可以为获取五种类型端元提供可能,并可获得更好的植被覆盖度估算结果。研究同时表明,基于非线性光谱混合假设的FCM (Fuzzy c-Means)分类算法可以更好的表达地物之间光谱的混合特性,进而获得优于线性光谱混合模型的植被覆盖度估算结果。 (2)以亚像元分类研究为基础,将Markov模型由传统区域尺度上模拟土地利用、景观格局动态演变的研究领域推广到亚像元尺度的土地利用动态模拟中,可以为植被覆盖度的时空动态演变预测提供科学的解决方案。研究表明,在当前人为干扰、环境条件相对稳定的条件下,亚像元Markov模型可以在未来植被覆盖度的模拟预测中获得较为理想的效果；研究在实现科研目的的同时,也丰富了Markov模型的应用领域。 (3)近十余年来,官厅水库面临库区泥沙淤积、上游来水量递减、水域面积萎缩等生态环境问题,经统计,研究区陆生植物的平均丰度值在2001-2008年呈现迅速增长的趋势,其年平均增长量约为0.029,而水生植物的平均丰度值在此期间表现出下降的趋势,其每年平均降低0.007。2009年,陆、水生植物的平均丰度值则分别获得一定程度的下降与增长；此后,两者分别延续增长与降低的趋势,而与2001-2008年相比,变化速率均有一定程度的降低。研究同时表明,官厅水库消落带在当前人为干扰不变,环境条件相对稳定的条件下,将在未来数年内,继续延续陆生植物平均丰度值增长,水生植物平均丰度值降低的趋势。 (4)本文探讨了植被覆盖度动态演变过程的环境响应机制。研究表明,在一年的时间尺度上,水库入库水量、地下水埋深分别与水、陆生植物的动态演变过程之间具有较高的相关性；年降水量、年平均最高气温均与陆、水生植物之间的演变过程在0.05水平上显著相关。研究同时发现,在两年的时间尺度上,水库的入、出库水量以及地下水埋深与陆生植物的动态演变具有较高相关关系,反映了入、出库水量以及地下水埋深对研究区植物生长、发育、演化过程的滞后性影响。此外,研究表明,随离水体边界距离的增加,研究区陆生植物的平均丰度值呈现先增后减的空间分布趋势,而水生植物的平均丰度值呈现迅速减小的空间分布趋势。
【关键词】：水库消落带 植被覆盖度 亚像元Markov模型 动态演变模拟
【学位授予单位】：首都师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：Q948;P237
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 图目录10-11
• 表目录11-12
• 第一章 绪论12-21
• 第一节 引言12-13
• 第二节 立题目的与研究意义13
• 第三节 国内外相关研究进展13-19
• 一 植被覆盖度测算研究14-17
• 二 存在局限17-18
• 三 动态演变过程模拟模型研究18-19
• 四 存在局限19
• 第四节 研究内容与技术路线19-21
• 第二章 研究区概况与数据资料21-29
• 第一节 研究区概况21-22
• 第二节 数据源22-25
• 一 遥感影像数据22-25
• 二 环境因子数据25
• 第三节 数据预处理25-29
• 一 辐射定标25-27
• 二 大气校正27-28
• 三 几何校正28
• 四 影像裁剪28-29
• 第三章 水库消落带植被覆盖度估算29-50
• 第一节 线性光谱混合模型29-42
• 一 端元提取31-39
• 二 全约束LSMA提取植被覆盖度39-42
• 第二节 模糊分类模型42-45
• 第三节 精度评价45-47
• 第四节 2001-2013年官厅水库消落带植被覆盖度估算结果47-50
• 第四章 水库消落带植被覆盖动态演变过程模拟50-60
• 第一节 马尔柯夫模型50-52
• 第二节 亚像元Markov模型模拟预测52-60
• 一 亚像元Markov状态转移概率矩阵的构建52-53
• 二 亚像元Markov模型的模拟预测能力探索53-58
• 三 植被覆盖度动态演变过程的模拟预测58-60
• 第五章 植被覆盖度动态演变的影响因子分析60-72
• 第一节 环境影响因子数据60-64
• 一 气象因素60-61
• 二 水文因素61-63
• 三 官厅水库水体边界数据63-64
• 第二节 植被覆盖度动态演变的环境响应机制分析64-72
• 第六章 结论与展望72-76
• 第一节 主要结论72-74
• 第二节 研究不足与展望74-76
• 参考文献76-82
• 致谢82

【参考文献】

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本文编号：1048652