【摘 要】
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净第一性生产力(Net Primary Productivity，NPP)是反映林分和生态系统结构特征的最重要的参数之一，其空间分布可为自然资源管理和可持续发展提供高度综合的信息，是全球变化和碳循环研究中的一个非常重要的组成部分.为了得到NPP的空间尺度转换算法，本文利用基于过程的北部森林生态系统模拟模型(Boreal Ecosystem Productivity Simulator，BEPS)，
【机 构】
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中国气象科学研究院,北京,100081 北京师范大学地理学与遥感科学学院,遥感与地理信息系统研究中
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净第一性生产力(Net Primary Productivity，NPP)是反映林分和生态系统结构特征的最重要的参数之一，其空间分布可为自然资源管理和可持续发展提供高度综合的信息，是全球变化和碳循环研究中的一个非常重要的组成部分.为了得到NPP的空间尺度转换算法，本文利用基于过程的北部森林生态系统模拟模型(Boreal Ecosystem Productivity Simulator，BEPS)，分别采用高分辨率(30米)的ETM+和低分辨率(1公里)的MODIS遥感数据，模拟了中国吉林省长白山自然保护区不同分辨率森林植被的净第一性生产力.对模拟得到的30米分辨率的NPP结果，采用尺度上推(upscaling)的方法将其转换为1公里分辨率的NPP结果(分布式的NPP，Distributed NPP，NPPD)，并将转换后的NPP与直接利用1公里分辨率的遥感数据计算得到的NPP结果(聚合式的NPP，Lumped NPP，NPPL)进行比较，以分布式模式计算的结果为基准，对聚合式的计算结果进行尺度效应校正.在对NPP进行尺度效应校正时，根据不同分辨率下土地覆盖类型(Land cover)的亚像元面积比信息，采用基于结构的分析方法对模拟的NPP结果进行校正，结果表明经过尺度效应校正后NPP的模拟精度要比原始的NPP计算精度有所提高，相关系数从校正前的0.898提高到0.960，标准偏差由校正前的49.84gC/m2减小到41.02gC/m2.采用这种方法可以很好的满足大尺度遥感应用中模拟精度的要求，为定量遥感分析和应用奠定理论基础.
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