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中国通量观测区域代表性评估研究

作　者: 高扬子
导　师: 张祖陆
学　校: 山东师范大学
专　业: 自然地理学
关键词: 通量观测区域代表性欧氏距离显著性检验 K-means聚类分析
分类号: Q14
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

陆地生态系统是人类赖以生存与持续发展的基础,生态系统的结构和功能、格局和过程与大气圈和土壤圈的环境变化密切相关,全球气候变化和强烈的人类活动已经对陆地生态系统的格局和结构,生态系统的供给服务、调节服务、文化服务以及支持服务等各个方面产生了全方位、多层次的综合影响。区域尺度上碳水通量的准确估计对于理解全球变化和气候决策制定背景下陆地生态系统与大气圈间的反馈机制具有重要意义,在对全球碳、水循环关键过程的研究中,需要大尺度、长期和连续的生物圈-大气之间的碳、水、能量通量观测数据的支撑。涡度相关法是通过计算物理量的脉动与风速脉动的协方差求算湍流通量的方法,是目前在群落上部直接测定大气与群落CO2交换量的唯一方法,也是世界上碳、水、能量通量测定的标准方法。将通量站点观测数据进行尺度扩展为区域、大陆、全球尺度上的碳、水、能量通量的准确估计提供了一种新思路,而对通量站点数据进行尺度扩展的前提是通量观测网络对该区域具有较高的生态系统代表性,保证通量观测网络能够监测区域内生态系统的碳水通量时空变异特征。全球有超过500个以涡度相关技术为核心的通量站点从属于不同的区域性通量观测网络,这些观测网络的通量站点分布于不同的气候类型及生态系统中,大多数通量站点的选址依据为各自的科学问题、地址可行性以及先前的经验等,缺乏区域总体站点分布的科学依据,通量观测网络本身未经过科学设计,通量站点数据也仅能代表通量贡献区尺度的数值,且由于碳水通量具有较大的时空变异性,这些特点造成利用通量观测网络估计区域尺度上的碳水通量具有较大的不确定性。对通量观测网络的区域代表性进行评估,决定了通量观测站点进行区域尺度扩展的精度。中国地域广阔,生态系统复杂多样,拥有自寒温带至热带的气候带和特殊的植物地理区域,为全球碳循环研究提供了良好的实验平台。因此对中国区域通量观测站点的区域代表性进行系统定量评估,可以为通量观测数据的尺度扩展提供理论依据,有利于中国区域陆地生态系统碳、水通量的准确估计。本文主要研究思路为：选择影响碳通量的关键环境变量,对站点和区域的环境要素数据进行对比分析和计算检验,以通量站点数据对于区域数据的代表程度,间接分析通量观测网络对于区域碳通量的代表性。因此,本文收集了中国陆地区域范围内91个正常运行的以涡度相关技术进行通量观测的站点,综合考虑数据精度、变量代表性及数据可获取性的情况,选择总辐射、平均气温、平均水汽压、植被指数(EVI)及植被类型作为影响植被与大气间净碳交换量的关键环境变量,在高性能计算集群、MATLAB、并行算法等软硬件的支撑下,从空间代表性、时间代表性及站点贡献率等方面对现有通量观测的区域代表性现状进行了分析和讨论,并且在空间代表性定性分析结果的基础上结合K-means聚类分析算法,对优化现有通量观测网络应该添加的通量站点的具体位置进行了预测,并与原有通量观测的空间代表性进行了对比分析,得到了以下结论：(1)在对通量观测空间代表性的现状分析中,整个中国区域上有60.9%的象元值低于全国平均值,代表性较强的象元主要集中于秦岭以北青藏高原以东的温带草原区域、暖温带落叶阔叶林区域、寒温带针叶林区域、温带针阔叶混交林区域以及温带荒漠区域中的塔里木盆地,代表性较差的象元主要集中于南方亚热带常绿阔叶林区域、热带季雨林雨林区域、新疆温带荒漠区域以及青藏高原高寒植被区域,同时,建议在四个特定植被区域中添加通量站点以提高通量观测的区域代表性；(2)在对通量观测时间代表性的现状分析中,均值显著性检验的结果表明,总辐射、平均气温的代表程度较高,草地、森林及农田生态系统的代表程度要高于湿地及裸地生态系统；在方差显著性检验中,通量站点数据方差的变化趋势与区域方差的变化趋势有较好的一致性；在年际序列对比分析中,在不同的环境要素中,草地、农田、裸地及湿地生态系统的通量站点数据与区域数据的年际变化趋势多数一致,但通量站点环境变量的绝对数据与区域绝对数据之间还存在较大差异；结合研究结果及分析原因需要增加裸地、湿地通量站点的数目,加大对裸地及湿地生态系统的通量观测力度,同时在草地生态系统中适当增加草地通量站,以增强对草地生态系统区域多样性的代表程度,使各种类型的生态系统的通量站点数据与区域数据的差距在均值状况、离散状况及年际变化趋势上达到最小,达到较高的通量观测的时间代表性。(3)在对站点贡献率的现状分析中,草地通量站点的总贡献率最高达到32.12%,其次为森林通量站点贡献率达到31.21%；对于森林通量站点,通量观测的主要力度和成效在亚热带常绿阔叶林区域中表现得比较明显,对于非森林通量站点,贡献率较高的站点与区域中的典型植被具有较高的一致性,草地通量观测站点在青藏高原高寒植被区域、温带草原区域中具有较高的贡献率,农田通量观测站点在亚热带常绿阔叶林区域、暖温带落叶阔叶林区域中贡献率较高,湿地通量观测站点在青藏高原高寒植被区域、亚热带常绿阔叶林区域中具有较高的贡献率,荒漠通量观测在温带荒漠区域中具有最高的站点贡献率。(4)结合区域代表性现状分析所得到的关于添加通量站点的定性分析结论及建议,利用K-means聚类分析方法定量确定了添加通量站点的具体位置,对预测通量观测网络的空间代表性进行分析,并与之前的空间代表性进行对比分析,结论如下：定量算法确定的预测添加的通量站点的空间分布区域与原有通量观测空间代表性分析的定性建议有较强的一致性；预测通量观测网络的空间代表性从平均状况及离散程度上均有了较大提升,空间代表性提高的部分约占总面积的27.5%,尤其以青藏高原高寒植被区域的空间代表性提高的程度最大,新添加通量站点具有较高的站点贡献率；

全文目录

摘要  6-9
Abstract  9-13
1 引言  13-18
  1.1 选题背景与研究意义  13-14
  1.2 国内外研究进展  14-15
  1.3 存在的问题及未来展望  15-16
  1.4 研究内容及技术路线  16-18
2 研究数据与研究方法  18-33
  2.1 陆地生态系统通量观测  18-23
    2.1.1 涡度相关法  19-20
    2.1.2 区域性通量观测网络  20-21
    2.1.3 中国陆地生态系统通量观测站点  21-23
  2.2 研究数据来源  23-27
    2.2.1 关键环境变量的选择  23-24
    2.2.2 环境变量时空分辨率  24-25
    2.2.3 ANUSPLIN气象要素插值  25-26
    2.2.4 Modis遥感数据  26-27
  2.3 研究方法  27-33
    2.3.1 现状分析方法  27-30
      2.3.1.1 空间代表性分析方法  27-28
      2.3.1.2 时间代表性分析方法  28-30
    2.3.2 站点预测优化分析方法  30-31
    2.3.3 运算平台及并行算法  31-33
3 通量观测空间代表性现状分析  33-54
  3.1 通量观测站点空间分布情况  33-36
  3.2 通量观测空间代表性分区分析  36-53
    3.2.1 寒温带针叶林区域  39-40
    3.2.2 温带针阔叶混交林区域  40-41
    3.2.3 暖温带落叶阔叶林区域  41-43
    3.2.4 亚热带常绿阔叶林区域  43-45
    3.2.5 热带季雨林、雨林区域  45-46
    3.2.6 温带草原区域  46-48
    3.2.7 温带荒漠区域  48-50
    3.2.8 青藏高原高寒植被区域  50-53
  3.3 小结  53-54
4 通量观测时间代表性现状分析  54-70
  4.1 通量观测区域均值的显著性检验  54-59
    4.1.1 平均气温均值的检验  55-56
    4.1.2 总辐射均值的检验  56-57
    4.1.3 植被指数均值的检验  57-58
    4.1.4 平均水汽压均值的检验  58-59
  4.2 通量观测区域方差的显著性检验  59-64
    4.2.1 平均气温方差的检验  60-61
    4.2.2 总辐射方差的检验  61-62
    4.2.3 植被指数方差的检验  62-63
    4.2.4 平均水汽压方差的检验  63-64
  4.3 区域与站点年际序列对比分析  64-68
    4.3.1 平均气温的年际序列对比  64-65
    4.3.2 总辐射的年际序列对比  65-66
    4.3.3 植被指数的年际序列对比  66-67
    4.3.4 平均水汽压的年际序列对比  67-68
  4.4 小结  68-70
5 通量观测站点贡献率分析  70-78
  5.1 森林通量站点贡献率  70-73
    5.1.1 针叶林通量站点贡献率  70-71
    5.1.2 阔叶林通量站点贡献率  71-72
    5.1.3 混交林通量站点贡献率  72-73
  5.2 非森林通量站点贡献率  73-77
    5.2.1 草地通量站点贡献率  73-74
    5.2.2 农田通量站点贡献率  74-76
    5.2.3 湿地通量站点贡献率  76
    5.2.4 荒漠通量站点贡献率  76-77
  5.3 小结  77-78
6 通量观测优化预测分析  78-84
  6.1 预测添加的通量站点空间分布  78-80
  6.2 通量观测空间代表性对比分析  80-84
    6.2.1 绝对值比较  80-81
    6.2.2 空间代表性提高的分布区域  81-83
    6.2.3 预测添加站点的贡献率  83-84
  6.3 小结  84
7 结论与讨论  84-89
  7.1 主要研究结论  84-86
  7.2 创新点及存在问题  86-89
    7.2.1 主要创新点  86-87
    7.2.2 存在问题及未来研究展望  87-89
参考文献  89-92
致谢  92-94
附录  94

中国通量观测区域代表性评估研究

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