基于多模型的青藏高原高寒草地NPP估算研究
发布时间：2021-11-27 00:26
青藏高原以其海拔高、面积大而被称为世界“第三极”,对区域气候和全球环境产生重大影响。准确估算青藏高原高寒草地植被净初级生产力是开展NPP对气候变化研究的前提。青藏高原特殊的冻土、高寒环境导致主流的NPP估算模型在这里不适用,估算结果的时空分辨率也大相径庭。因此对于青藏高原高寒草地NPP估算模型的改进或寻求不同场景下最适用的NPP估算方法迫在眉睫。本文在机理过程模型、耦合模型以及机器学习算法中分别选择了Biome-BGC模型、BEPS模型、随机森林算法。Biome-BGC模型机理性强,但模拟过程中没有考虑青藏高原多年冻土区独特的冻融循环过程且仅适用于站点,本研究将Biome-BGC模型进行了改进;BEPS模型的优势在于能够耦合遥感数据;随机森林能够处理高维特征的输入样本,对于缺省值能够获得较好的结果。运用这三个模型估算了20002018年青藏高原高寒草地NPP,从模型估算精度、输入参数、时空分辨率、模型易用程度等多种方面对估算结果进行比较,结论如下:通过改进的Biome-BGC模型提高了NPP估算的精度,年NPP估算结果验证精度依次为随机森林、改进的Biome-BG...
【文章来源】：西北师范大学甘肃省
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术流程图
2研究区、数据及方法82研究区、数据与方法2.1研究区概况青藏高原是世界上最高的高原，平均海拔4000m，主平面海拔4500~5000m。高原总面积约258万km2，具有独特的自然地理环境。经纬度范围为26°00"~39°47"N，73°19"~104°47"E。其包括西藏自治区和青海省全部，四川省西北部，新疆、甘肃、云南的小部分。青藏高原被一系列高大山系和大断裂带所包围，东起横断山脉，西至帕米尔高原。南起喜马拉雅山南翼，北至昆仑山和祁连山。为了更方便的对青藏高原草地生态系统进行分析，本文根据1988年任美锷与包浩生划定的中国自然地理区划将青藏高原进行了分区[73]，可分为A：昆仑山-阿尔金山区（KAQ）；B：祁连山区（QLS）；C：柴达木盆地区（CDM）；D：藏北高原区（ZBP）；E：江河源区（JHY）；F：藏南谷地区（ZNG）；G：藏东-川西区（ZCQ）（图2.1）分别占总高原面积的9.38%、6.52%、5.70%、28.72%、21.94%、17.17%和10.58%。图2.1研究区Fig.2.1Studyarea
原夏季短暂，冬季寒冷漫长。年均温为-5.8~3.7℃，藏南谷地区、藏东-川西区等低海拔地区气候较为温暖，昆仑山-阿尔金山区、祁连山区、藏北高原区年均温较低，高原面总体降水较少，且分布不均，西北部昆仑山-阿尔金山区降水最为稀少，藏南谷地区、藏东-川西区降水较多，且降水多集中在5~8月，其他时间降水稀少。青藏高原由于海拔较高、大气稀薄，因此太阳辐射较高，平均辐射大于6000MJ·m-2，年平均日照时数大于2600小时。青藏高原多年冻土区约157万km2。多年冻土区去除冰川、积雪、裸岩、湖泊外，存在植被的面积为123万km2（图2.2a）。研究区主要生长矮蒿草（Kobresiatibtica）、小蒿草（Kobresiaparva）和藏蒿草（Kobresiatibtica），在图2.2b展示的草地类型数据是由现场监测数据结合多种遥感数据产品构建决策树将多年冻土区草地划分为四种类型，分辨率为1km×1km具体划分方法参考Zhao[74]，草地类型划分结果为高寒沼泽草甸（AWM）、高寒草甸（AM）、高寒草原（AS）和高寒荒漠草原（ADS），分别占3.79%、52.98%、28.15%和15.08%。可以看出高寒荒漠主要分布在昆仑山-阿尔金山区和藏北高原区，高寒草原主要分布于藏北高原区，高寒草甸主要分布于祁连山区和江河源区，高寒沼泽草甸主要分布在江河源区。四种草地类型的实景图，分别拍摄于那曲地区（31.50°N，92.08°E）、唐古拉（32.92°N，91.93°E）、沱沱河（34.21°N，92.43°E）和五道梁（35.23°N，93.08°E）。图2.2b上红色与蓝色的点是多年冻土区和季节冻土区实测NPP采样点。图2.2研究区概况图（图a为气象站与冻土分布图，图b为草地类型与采样点分布图）Fig2.2Overviewofthestudyarea(Figashowsthedistributionofmeteorologicalstationsandfrozensoil,andFigbshowsthedistributionofgrassland
【参考文献】：
期刊论文
[1]青藏高原NPP时空演变格局及其驱动机制分析[J]. 杨潇,郭兵,韩保民,陈舒婷,杨飞,范业稳,何田莉,刘悦. 长江流域资源与环境. 2019(12)
[2]中国西北地区植被NPP多时间尺度变化及其对气候变化的响应[J]. 贾俊鹤,刘会玉,林振山. 生态学报. 2019(14)
[3]国际能源署发布报告:去年全球碳排放量创历史新高[J]. 段雯娟. 地球. 2019(05)
[4]BEPS模型中光合模块机理性参数的适用性[J]. 潘天石,刘哲,范文义. 东北林业大学学报. 2018(05)
[5]多年冻土调查和监测为青藏高原地球科学研究、环境保护和工程建设提供科学支撑[J]. 赵林,吴通华,谢昌卫,李韧,吴晓东,姚济敏,岳广阳,肖瑶. 中国科学院院刊. 2017(10)
[6]2000—2015年青藏高原草地归一化植被指数对降水变化的响应[J]. 王志鹏,张宪洲,何永涛,李猛,石培礼,俎佳星,牛犇. 应用生态学报. 2018(01)
[7]基于生态过程模型的哈尔滨市净初级生产力模拟和分析[J]. 毛学刚,陈文曲,胡屾,刘骏. 东北林业大学学报. 2017(07)
[8]基于机器学习模型的青藏高原日降水数据的订正研究[J]. 陈浩,宁忱,南卓铜,王玉丹,吴小波,赵林. 冰川冻土. 2017(03)
[9]1982～2013年青藏高原高寒草地覆盖变化及与气候之间的关系[J]. 陆晴,吴绍洪,赵东升. 地理科学. 2017(02)
[10]基于机器学习的雷达辐射源识别研究综述[J]. 李蒙,朱卫纲,陈维高. 兵器装备工程学报. 2016(09)
博士论文
[1]青藏高原植被净初级生产力对气候变化的响应[D]. 叶建圣.兰州大学 2010
[2]福建省森林生态系统NPP和NEP时空模拟研究[D]. 李慧.福建师范大学 2008
[3]基于MODIS数据和光能利用率模型的中国陆地净初级生产力估算研究[D]. 李贵才.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2004
硕士论文
[1]基于遥感过程模型的农田NPP估算及参数敏感性研究[D]. 邹娴.南京信息工程大学 2018
[2]三种典型植被类型下Biome-BGC生态过程模型与遥感观测LAI的数据同化研究[D]. 刘秋雨.西北农林科技大学 2018
[3]BEPS模型光合模块机理参数适用性分析及模拟应用[D]. 潘天石.东北林业大学 2018
[4]生态过程模型敏感参数的时空异质性研究[D]. 李一哲.西北农林科技大学 2017
[5]基于CASA模型的青藏高原NPP时空分布动态研究[D]. 邹德富.兰州大学 2012
[6]内蒙古地区地表光合有效辐射和植被净初级生产力估算[D]. 李佳.西北农林科技大学 2010
本文编号：3521225
【文章来源】：西北师范大学甘肃省
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术流程图
2研究区、数据及方法82研究区、数据与方法2.1研究区概况青藏高原是世界上最高的高原，平均海拔4000m，主平面海拔4500~5000m。高原总面积约258万km2，具有独特的自然地理环境。经纬度范围为26°00"~39°47"N，73°19"~104°47"E。其包括西藏自治区和青海省全部，四川省西北部，新疆、甘肃、云南的小部分。青藏高原被一系列高大山系和大断裂带所包围，东起横断山脉，西至帕米尔高原。南起喜马拉雅山南翼，北至昆仑山和祁连山。为了更方便的对青藏高原草地生态系统进行分析，本文根据1988年任美锷与包浩生划定的中国自然地理区划将青藏高原进行了分区[73]，可分为A：昆仑山-阿尔金山区（KAQ）；B：祁连山区（QLS）；C：柴达木盆地区（CDM）；D：藏北高原区（ZBP）；E：江河源区（JHY）；F：藏南谷地区（ZNG）；G：藏东-川西区（ZCQ）（图2.1）分别占总高原面积的9.38%、6.52%、5.70%、28.72%、21.94%、17.17%和10.58%。图2.1研究区Fig.2.1Studyarea
原夏季短暂，冬季寒冷漫长。年均温为-5.8~3.7℃，藏南谷地区、藏东-川西区等低海拔地区气候较为温暖，昆仑山-阿尔金山区、祁连山区、藏北高原区年均温较低，高原面总体降水较少，且分布不均，西北部昆仑山-阿尔金山区降水最为稀少，藏南谷地区、藏东-川西区降水较多，且降水多集中在5~8月，其他时间降水稀少。青藏高原由于海拔较高、大气稀薄，因此太阳辐射较高，平均辐射大于6000MJ·m-2，年平均日照时数大于2600小时。青藏高原多年冻土区约157万km2。多年冻土区去除冰川、积雪、裸岩、湖泊外，存在植被的面积为123万km2（图2.2a）。研究区主要生长矮蒿草（Kobresiatibtica）、小蒿草（Kobresiaparva）和藏蒿草（Kobresiatibtica），在图2.2b展示的草地类型数据是由现场监测数据结合多种遥感数据产品构建决策树将多年冻土区草地划分为四种类型，分辨率为1km×1km具体划分方法参考Zhao[74]，草地类型划分结果为高寒沼泽草甸（AWM）、高寒草甸（AM）、高寒草原（AS）和高寒荒漠草原（ADS），分别占3.79%、52.98%、28.15%和15.08%。可以看出高寒荒漠主要分布在昆仑山-阿尔金山区和藏北高原区，高寒草原主要分布于藏北高原区，高寒草甸主要分布于祁连山区和江河源区，高寒沼泽草甸主要分布在江河源区。四种草地类型的实景图，分别拍摄于那曲地区（31.50°N，92.08°E）、唐古拉（32.92°N，91.93°E）、沱沱河（34.21°N，92.43°E）和五道梁（35.23°N，93.08°E）。图2.2b上红色与蓝色的点是多年冻土区和季节冻土区实测NPP采样点。图2.2研究区概况图（图a为气象站与冻土分布图，图b为草地类型与采样点分布图）Fig2.2Overviewofthestudyarea(Figashowsthedistributionofmeteorologicalstationsandfrozensoil,andFigbshowsthedistributionofgrassland
【参考文献】：
期刊论文
[1]青藏高原NPP时空演变格局及其驱动机制分析[J]. 杨潇,郭兵,韩保民,陈舒婷,杨飞,范业稳,何田莉,刘悦. 长江流域资源与环境. 2019(12)
[2]中国西北地区植被NPP多时间尺度变化及其对气候变化的响应[J]. 贾俊鹤,刘会玉,林振山. 生态学报. 2019(14)
[3]国际能源署发布报告:去年全球碳排放量创历史新高[J]. 段雯娟. 地球. 2019(05)
[4]BEPS模型中光合模块机理性参数的适用性[J]. 潘天石,刘哲,范文义. 东北林业大学学报. 2018(05)
[5]多年冻土调查和监测为青藏高原地球科学研究、环境保护和工程建设提供科学支撑[J]. 赵林,吴通华,谢昌卫,李韧,吴晓东,姚济敏,岳广阳,肖瑶. 中国科学院院刊. 2017(10)
[6]2000—2015年青藏高原草地归一化植被指数对降水变化的响应[J]. 王志鹏,张宪洲,何永涛,李猛,石培礼,俎佳星,牛犇. 应用生态学报. 2018(01)
[7]基于生态过程模型的哈尔滨市净初级生产力模拟和分析[J]. 毛学刚,陈文曲,胡屾,刘骏. 东北林业大学学报. 2017(07)
[8]基于机器学习模型的青藏高原日降水数据的订正研究[J]. 陈浩,宁忱,南卓铜,王玉丹,吴小波,赵林. 冰川冻土. 2017(03)
[9]1982～2013年青藏高原高寒草地覆盖变化及与气候之间的关系[J]. 陆晴,吴绍洪,赵东升. 地理科学. 2017(02)
[10]基于机器学习的雷达辐射源识别研究综述[J]. 李蒙,朱卫纲,陈维高. 兵器装备工程学报. 2016(09)
博士论文
[1]青藏高原植被净初级生产力对气候变化的响应[D]. 叶建圣.兰州大学 2010
[2]福建省森林生态系统NPP和NEP时空模拟研究[D]. 李慧.福建师范大学 2008
[3]基于MODIS数据和光能利用率模型的中国陆地净初级生产力估算研究[D]. 李贵才.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2004
硕士论文
[1]基于遥感过程模型的农田NPP估算及参数敏感性研究[D]. 邹娴.南京信息工程大学 2018
[2]三种典型植被类型下Biome-BGC生态过程模型与遥感观测LAI的数据同化研究[D]. 刘秋雨.西北农林科技大学 2018
[3]BEPS模型光合模块机理参数适用性分析及模拟应用[D]. 潘天石.东北林业大学 2018
[4]生态过程模型敏感参数的时空异质性研究[D]. 李一哲.西北农林科技大学 2017
[5]基于CASA模型的青藏高原NPP时空分布动态研究[D]. 邹德富.兰州大学 2012
[6]内蒙古地区地表光合有效辐射和植被净初级生产力估算[D]. 李佳.西北农林科技大学 2010
本文编号：3521225
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