论文部分内容阅读
亚热带森林在全球碳循环及碳汇功能中发挥着重要的作用,挑战了过去普遍认定欧美温带森林是主要碳汇功能区的传统认识。竹林是我国亚热带森林生态系统的重要组成成分,对大气中的CO2具有较强的固定能力,竹林及其碳汇功能在全球气候变化中的作用越来越受到人们的重视。叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）是陆地植被极其重要的参数之一,它与植物的光合作用、蒸腾作用、水分利用以及生态系统生产力的形成都有密切关系,并常作为陆地生态系统碳水循环、能量交换研究的指标。通过遥感技术获取植被LAI及其时间序列变化,驱动生态系统碳循环模型,实现碳循环过程的时空模拟,反映区域甚至全球尺度碳收支的空间分布及演变趋势,一直是森林生态系统碳循环估算的热点及未来重要方向。然而,由于受云层的覆盖、气溶胶、雪覆盖、传感器故障等因素影响,现有诸多基于卫星遥感数据的LAI产品噪声大、精度较低且在时间序列上波动较大,不能很好地反映植物生长过程的连续性,从而制约了LAI产品的应用。因此,获取高精度LAI时间序列对研究森林生态系统碳循环特征十分重要。本研究将以浙江省竹林为研究对象,在竹林遥感信息提取的基础上,首先通过数据同化滤波算法综合竹林地面实测反射率数据、物理生物化参数、MODIS反射率数和LAI产品等数据;然后以PROSAIL模型作为连接LAI动态模型和MODIS观测反射率之间桥梁,构建竹林MODIS LAI数据同化系统;其次,在同化系统优化的基础上,对MODIS LAI产品进行同化,获得高精度竹林LAI时间序列产品;最后,以竹林LAI同化产品驱动北部生态系统生产力模拟模型（Boreal Ecosystem Productivity Simulator,BEPS）,模拟了浙江省全省竹林生态系统的碳通量。主要研究内容包括以下三个方面:1、综合多源遥感数据的竹林信息提取。综合MODIS、Landsat等多源遥感数据,并辅以地面调查数据为基础,采用最大似然法从浙江省MODIS数据中提取林地、城镇、水体和耕地等地物类型;然后利用混合像元分解技术,进一步从林地中提取竹林的丰度,实现竹林浙江省竹林分布信息提取。2、竹林MODIS LAI同化方法研究。首先,基于实测反射率对PROSAIL模型进行参数优化,模拟竹林冠层反射率;然后,PROSAIL模型分别耦合双集合卡尔曼滤波和粒子滤波两种算法,建立竹林LAI同化系统,并对两个竹林通量站点2011-2015年MODIS LAI时间序列同化;最后,分析两种同化方法同化LAI结果差异,选取较好的同化方法对浙江全省竹林LAI进行同化。3、LAI同化产品在竹林生态系统碳通量模型模拟中的应用研究。用LAI同化产品驱动BEPS模型,并对2011-2014年竹林碳通量进行模拟。与观测碳通量相比,选取模拟碳通量较好LAI产品对浙江省区域竹林进行时空碳通量模拟。通过研究,主要得到以下几方面的结论:1、基于多源遥感数据的全省竹林遥感信息提取精度高,为竹林LAI同化和竹林生态系统碳通量模拟提供了重要的基础数据。2012和2014年浙江省森林分类总精度分别达到了93.18%和92.01%,Kappa系数分别为90.50%和88.83%,为从林地中进一步提取竹林信息奠定了基础。2012年浙江省竹林遥感估算面积与实际面积之间的决定系数R2达到了0.81,RMSE为7016 hm2,aBIAS为5605 hm2,2014年浙江省竹林遥感估算面积与实际面积之间的决定系数R2达到了0.81,RMSE为7727hm2,aBIAS为5242.4 hm2。2、优化后的PROSAIL模型能够高精度的模拟竹林冠层反射率。PROSPECT5模型模拟得到的竹林叶片反射与实测反射率之间的R2均在0.99以上,RMSE在2.7%-3.2%之间,说明模型得到了非常好的优化,能够用来进一步用4SAIL模拟竹林的冠层反射率。4SAIL模型模拟得到的竹林冠层反射率与实测反射率之间的决定系数R2均在0.99以上,RMSE在1.9%-2.5%之间。因此,冠层反射率模拟结果可以结合LAI动态模型对LAI进行数据同化运算。3、双集合卡尔曼滤波和粒子滤波两种同化方法都能大幅提高MODIS LAI产品的精度,但粒子滤波方法同化得到了LAI产品的精度更高。同化前,MODIS LAI产品与实测LAI的R2都小于0.25,RMSE和aBAIS均大于1.00,而同化后得到的LAI产品与实测LAI的R2都大于0.85,且RMSE和aBAIS均小于0.42;粒子滤波方法同化得到的LAI与实测LAI的R2比双集合卡尔曼滤波提高了9.2%,RMSE降低了33.3%,aBIAS降低了36.1%。因此,选择粒子滤波算法对浙江省区域竹林进行LAI同化,同化结果符合竹林时空分布规律,夏季LAI最大,秋季次之,冬季最低。4、基于粒子滤波同化竹林LAI产品驱动BEPS模型,能实现竹林生态系统碳通量较高精度模拟,并利用此方法对2011-2014年浙江省区域的竹林生态系统碳通量进行模拟。粒子滤波同化LAI产品模拟的碳通量与未同化LAI结果相比,R2提高了6.4%-45.8%,RMSE降低了22.1%-29.9%,aBIAS降低了25.3%-33.8%;与双集合卡尔曼滤波同化LAI结果相比,R2相差不大,但RMSE降低了1.75%-4.03%,aBIAS降低了1.59%-4.30%。