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黄河源区NPP及植被水分利用效率时空特征分析

作　者: 徐晓桃
导　师: 颉耀文
学　校: 兰州大学
专　业: 地图学与地理信息系统
关键词: 黄河源区 MODIS CASA NPP 植被水分利用效率WUE
分类号: Q948
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 362次
引　用: 2次
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内容摘要

随着西部人类活动强度的日益加剧,环境和生态受到的压力将愈来愈大,缺水或水土流失造成大范围的贫困。植被水分利用效率是联系植被生态系统碳循环和水分循环的重要变量,因而具有重要的生态学和水文学意义。为了更加合理高效地利用我国西部地区有限的水资源,需要我们更全面和深入地了解该地区不同植被生态系统水分利用效率特征,从而发现并推广耗水量低而生产力高的干旱区耐旱植被,为水资源的可持续利用打好基础。本文选用CASA模型(Carnegie Ames Stanford Approach),结合MODIS遥感数据产品,气象数据,植被数据和土壤数据,在ENVI环境下实现对黄河源区2001-2005年净初级生产力NPP的计算;根据NPP及潜在蒸散发PET计算植被水分利用效率WUE;分析NPP,WUE的空间分布和时间变化特征;对不同植被类型下的NPP和WUE特征进行分析;分析NPP和WUE与影响因子的相关性。研究结论如下:1、以CASA模型为基础,结合MODIS遥感数据产品、地面气象资料和植被、土壤数据计算NPP,避免了统计模型以点代面的缺点,使NPP的估算更具科学性,且能实时地反映NPP时空变化;验证了CASA模型在黄河流域的可适用性。2、从NPP空间分布来看,NPP总量主要集中在源区中下部位,其次为达日站点周围地区;果洛、久治、达日三站点之间分布较为零散;达日与果洛站点以上部位NPP总量很低,最低值区域为湖泊和无植被区域。3、从NPP年际变化来看,在不同的区域有不同的响应。区域NPP年际变化中,2003年NPP年总量最大;年内变化中,基本上从3月开始快速增长,7月达最大值,9月以后快速减少。4、从不同植被类型NPP来看,年际上有着不同的变化趋势。有的植被NPP一直处于增长趋势;大部分植被NPP在2001-2003年增长,2003-2005年下降;有的植被NPP变化处于波动状态;个别植被NPP在2004年达最大值。5、从WUE年际变化来看,总体上呈上升趋势,2004年有所下降;年内变化中,WUE达到最大值基本在6月,7月下降较多,8月和9月有所回升,之后迅速下降。6、WUE年际变化趋势与NPP年际变化趋势类似。不同植被类型中,具有较高WUE值的有三种沼泽,其他植被类型中温带落叶阔叶林最高,其次为栽培植被,温带草原,盐生草甸,高寒草甸等,WUE值最低的为湖泊和无植被地段。7、分析源区NPP及WUE与NDVI、气温、降水、太阳辐射和海拔的相关性。发现NPP与NDVI的相关性最大,其次为气温,海拔,与降水和太阳辐射相关性较差;WUE是NPP与蒸散发的一个耦合结果,与NDVI的相关性最大,其次为太阳辐射,再次为降水量,气温,相关性最低为海拔。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-10
第一章绪论  10-24
  1.1 选题背景及研究意义  10-11
  1.2 基本概念  11-14
    1.2.1 水分利用效率的概念  11-12
    1.2.2 NPP及相关概念  12-14
    1.2.3 蒸散发  14
  1.3 国内外研究进展  14-21
    1.3.1 NPP国内外研究进展  14-16
    1.3.2 蒸散发国内外研究进展  16-17
    1.3.3 区域植被研究的重要性  17-21
  1.4 主要研究内容和技术线路  21-24
    1.4.1 研究目标  21-22
    1.4.2 主要研究内容与方法  22
    1.4.3 研究技术路线  22-24
第二章研究区区域概况  24-31
  2.1 黄河源区气候特征  24-26
    2.1.1 气温  24-25
    2.1.2 降水  25-26
    2.1.3 光能  26
  2.2 地貌及土壤特征  26-27
  2.3 水资源特征  27-29
    2.3.1 水资源分布及利用现状  28
    2.3.2 水质状况  28-29
  2.4 植被  29
  2.5 社会经济  29-31
第三章 CASA模型及其参数获取  31-50
  3.1 NPP模型进展和方法  31-36
    3.1.1 气候相关模型  32-35
    3.1.2 过程模型  35
    3.1.3 光能利用率模型  35-36
  3.2 CASA模型概况  36-38
    3.2.1 植被吸收的光合有效辐射  37
    3.2.2 光能转化率  37-38
  3.3 CASA模型算法  38-42
    3.3.1 辐射模型  38-40
    3.3.2 土壤含水量子模型的计算  40-42
    3.3.3 蒸散发模型  42
  3.4 模型参数获取与处理  42-50
    3.4.1 数据来源  42-43
    3.4.2 数据处理  43-50
第四章蒸散发模型及计算  50-57
  4.1 区域潜在蒸散发概述  50-51
  4.2 潜在蒸散发估算的方法  51-53
    4.2.1 Penman/Penman-Monteith模型  51-52
    4.2.2 FAO-Radiation模型  52
    4.2.3 Hargreaves模型  52-53
    4.2.4 Priestly-Taylor模型  53
  4.3 模型的验证与选择  53-54
  4.4 PET的空间面域化处理  54-55
  4.5 PET年际变化分析  55-57
第五章 NPP估算结果及其分析  57-68
  5.1 模型验证  57-58
  5.2 模型计算结果  58-66
    5.2.1 黄河源区NPP值年际变化  58-61
    5.2.2 黄河源区NPP值年内变化  61-63
    5.2.3 黄河源区不同植被类型NPP值时空变化特征  63-66
  5.3 黄河源区NPP与因子分析  66-68
第六章植被水分利用效率结果及其分析  68-76
  6.1 模型计算结果验证  68
  6.2 WUE模拟结果  68-75
    6.2.1 黄河源区WUE值年际变化  68-71
    6.2.2 黄河源区WUE值年内变化  71-73
    6.2.3 黄河源区不同植被类型WUE值时空变化特征  73-75
  6.3 黄河源区5年 WUE值变化与因子分析  75-76
第七章结论与展望  76-79
  7.1 结论  76-77
  7.2 展望  77-79
参考文献  79-92
致谢  92

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