發(fā)布時間：2017-04-27 19:18

  本文關(guān)鍵詞：基于渦度相關(guān)的農(nóng)田碳通量及固碳能力遙感監(jiān)測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文所用數(shù)據(jù)來自黑河大滿灌區(qū)和張掖灌區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)四套渦度相關(guān)儀和配套的氣象觀測站點,由黑河計劃數(shù)據(jù)管理中心提供,隸屬于黑河流域生態(tài)-水文過程綜合遙感觀測聯(lián)合實驗數(shù)據(jù)集(HiWATER),在對通量和氣象數(shù)據(jù)的預(yù)處理的前提下,得到完整可靠的CO2通量和配套的氣象觀測數(shù)據(jù),計算四個站點的二氧化碳通量(Fc)、凈生態(tài)系統(tǒng)交換量(NEE)、總初級生產(chǎn)力(GPP),分析它們的動態(tài)變化特征。從MODIS影像中提取植被指數(shù)信息,分別與GPP進(jìn)行相關(guān)性分析,以探討GPP的可靠性,并且根據(jù)已有的觀測數(shù)據(jù)和公式構(gòu)建光能利用率模型,估算GPP,與實測GPP進(jìn)行回歸分析。研究結(jié)果表明:(1)在研究區(qū)內(nèi),整個生長季Fc的波動范圍為-2.78-0.60mg·m-2·s-1,最小Fc出現(xiàn)在7月中下旬;整個生長期月平均Fc表現(xiàn)為“U”型曲線,在13時左右達(dá)到峰值-1.91mg·m-2·s-1。夜間生態(tài)系統(tǒng)的碳通量與地表溫度呈顯著的指數(shù)關(guān)系,土壤溫度是其主要影響因素;整個生長期的NEE最大碳吸收量出現(xiàn)在7月21日,可達(dá)到16.04gC·m-2·d-1,極個別與臨近趨勢不同的值,是由高溫季節(jié)的強(qiáng)降雨天氣導(dǎo)致;最終得到的生長季GPP在7月中旬達(dá)到最高17.74gC·m-2·d-1。四個站點生長期的GPP累積量分別是914.68gC·m-2、937.03gC·m-2、984.18gC·m-2、1002.20gC·m-2。(2)實測數(shù)據(jù)GPP與遙感提取數(shù)據(jù)建立關(guān)系模型,最大R2=0.91;GPP與LAI*VI的回歸方程決定系數(shù)達(dá)到0.91;光能利用率模型(LUE)估算的GPP-LUE與實測數(shù)據(jù)計算的GPP決定系數(shù)達(dá)到0.93,結(jié)果證明本文構(gòu)建的光能利用率模型在估算玉米生態(tài)系統(tǒng)GPP方面具有較高的可行性和適用性。
【關(guān)鍵詞】：遙感 CO_2通量 玉米生態(tài)系統(tǒng) 凈生態(tài)系統(tǒng)碳交換量 總初級生產(chǎn)力
【學(xué)位授予單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：S181;S127
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 研究目標(biāo)與技術(shù)路線12-15
• 1.3.1 研究目標(biāo)12
• 1.3.2 研究內(nèi)容12-13
• 1.3.3 技術(shù)路線13-15
• 2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)預(yù)處理15-23
• 2.1 研究區(qū)域概況15
• 2.2 數(shù)據(jù)觀測和采集15-16
• 2.3 氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理16-17
• 2.4 CO_2通量(Fc)數(shù)據(jù)處理17-21
• 2.4.1 夜間數(shù)據(jù)插補(bǔ)和方法17-20
• 2.4.2 白天數(shù)據(jù)插補(bǔ)和方法20-21
• 2.5 本章小結(jié)21-23
• 3 農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳通量的時空動態(tài)23-29
• 3.1 Fc的動態(tài)變化特征23-24
• 3.2 NEE的動態(tài)變化特征24-25
• 3.2.1 NEE的估算方法24
• 3.2.2 NEE的動態(tài)變化特征24-25
• 3.3 GPP的動態(tài)變化特征25-27
• 3.3.1 GPP的估算方法25
• 3.3.2 GPP的動態(tài)變化特征25-27
• 3.4 本章小結(jié)27-29
• 4 基于多光譜與碳通量的GPP遙感估算29-45
• 4.1 基于光能利用率模型的GPP估算基本原理29-30
• 4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和處理30-31
• 4.2.1 數(shù)據(jù)的選取30-31
• 4.2.2 數(shù)據(jù)處理31
• 4.3 EC站點遙感信息提取31-32
• 4.4 基于葉綠素含量相關(guān)的植被指數(shù)與GPP估算模型構(gòu)建32-34
• 4.5 基于LAI和植被指數(shù)的GPP估算模型構(gòu)建34-37
• 4.5.1 基于MODIS LAI數(shù)據(jù)產(chǎn)品和植被指數(shù)的GPP估算模型構(gòu)建34-35
• 4.5.2 基于葉面積指數(shù)反演模型的LAI和植被指數(shù)與GPP的估算模型構(gòu)建35-37
• 4.6 改進(jìn)的CASA模型與渦度觀測數(shù)據(jù)的GPP估算模型37-43
• 4.6.1 模型構(gòu)建37
• 4.6.2 APAR的估算37-39
• 4.6.3 光能利用率的估算39-41
• 4.6.4 模型結(jié)果分析41-43
• 4.7 本章小結(jié)43-45
• 5 總結(jié)與展望45-47
• 5.1 主要研究工作及結(jié)論45-46
• 5.2 存在的問題及展望46-47
• 參考文獻(xiàn)47-53
• 作者簡歷53-55
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集55

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