徐晓桃黄河源区NPP及植被水分利用效率时空特征分析.ppt

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1、黄河源区NPP及植被水分利用效率时空特征分析,答辩人：徐晓桃 导 师：颉耀文 副教授 专 业：地图学与地理信息系统,论文结构,第一章 绪论 第二章 研究区区域概况 第三章 CASA模型及其参数获取第四章 蒸散发模型及计算 第五章 NPP估算结果及其分析 第六章 植被水分利用效率结果及其分析第七章 结论与展望,绪论选题背景和研究意义,植被水分利用效率（净初级生产力NPP潜在蒸散发PET）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。全面、深入了解地区不同植被生态系统水分利用效率特征,可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。现

2、有的工作多限于对特定植被类型尤其是农作物的水分利用效率研究，很少涉及到一个区域内的各种植被生态系统的水分利用效率及其时空动态特征。在多年冻土分布的黄河源区，近20年来生态系统急剧退化，对该区域草地畜牧业产生了较大影响。计算该区域植被水分利用效率，对生态系统维护提供参考性依据。,绪论NPP国内外研究进展,NPP国内外研究进展 1)NPP国外研究进展 在1963-1972年IBP的推动下，NPP的研究在世界范围内无论在理论上和模型研究、运用上都得到了较快发展。1973-1975年，第一个全球NPP回归模型（即Miami模型）（Lieth）。1985年，建立了根据净辐射和辐射干燥度计算NPP的Chi

3、kugo模型（Uchijima）。,绪论NPP国内外研究进展,从80年代中后期开始，国际上NPP的研究主要向两方面发展：一是通过建立植物生理过程模型；二是利用遥感技术所获数据实现对NPP的估算。ICCP会议以后（第一次政府间气候变化委员会，1990），在全球变化研究计划IGBP的推动下，建立了各种回归模型和过程模型（FOREST-BGC模型、EPS模型、TEM模型、DEMETER模型，以及BATS模型、SIB模型、SIB2模型、CLASS模型等）。近10年来，遥感参数化模型得到了迅速发展。如CASA生物圈模型、GLO-PEM模型等。,绪论NPP国内外研究进展,2）国内研究进展 从20世纪80年

4、代后期开始，NPP的研究大致可分成两个方面：一方面是NPP模型研究：从能量与水分对蒸发影响的物理过程出发推导出了联系能量平衡方程和水量平衡方程的区域蒸散模式，建立了以植物生理生态特征为基础的NPP模型（周广胜、张新时，1995）；另一方面是全球气候变化背景下的我国NPP研究：利用Miami模型、Thornthwaite模型和Chikugo模型等国外模型定量估算我国各地植被气候产量（贺庆棠与Baumgartner,1986）。,绪论NPP国内外研究进展,90年代后期，由于全球1km1km分辨率的NOAA/AVHRR数据集资料的引入，我国的NPP模型及其估算、分析研究工作取得丰硕的成果（朴世龙、方

5、精云、郭庆华，2001，CASA模型；陈利军、刘高焕、励惠国；2002）。近几年，很多学者对不同的NPP估算模型在全国及国内典型区域进行了试验（周才平（2004）TEM模型，卢玲（2003，2005）C-FIX模型，陶波（2003）CEVSA模型，何勇（2005）AVIM模型）。,绪论蒸散发国内外研究进展,1）蒸散发国外研究进展 国外蒸散发研究已有200多年历史 道尔顿蒸发计算公式（道尔顿(Dalton)，1802年）波文比-能量平衡法（波文(Bowen），1926）空气动力学方法（1939年桑切斯特(Thornthwatie)和霍尔兹曼(Holzman)）涡动相关法计算各种湍流通量（Swin

6、bank，1951）大区域平均蒸发量的气候学估算公式及水量平衡法（20 世纪50 年代苏联学者）Penman-Monteith 公式，为非饱和下垫面的蒸发研究开辟了一条新途径（1963年蒙蒂斯(Monteith)）从土壤水运动规律出发结合土壤物理学原理确定蒸发量，开辟了蒸发计算领域的另一重要分支（20世纪70年代末，Hillel等）20世纪70年代初以来，国外已经利用遥感信息计算区域蒸发（J.B.Stewart,1999；Helen A.Cleugh,2007）,绪论蒸散发国内外研究进展,2）蒸散发国内研究进展 我国的蒸散发研究工作始于20世纪50年代。20世纪60年代以来，开始逐渐注重蒸发测

7、定方法的研究。“七五”以来，我国在蒸发方面的研究特别是农田蒸发实验研究取得长足进步，发展了一系列蒸发规律和计算模式。另外，许多学者结合中国的实际情况引用、推导或修正国外普遍流行的公式进行了大量蒸发计算工作，并对潜在蒸发和实际蒸发方面做了大量的工作（陈镜明，1988；孙景生等，1993；孙慧珍等，2007）。,绪论主要研究内容和技术路线,研究内容 1）基于CASA模型计算2001-2005年黄河源区植被NPP，分析其空间分布特征和时间变化特征，对不同植被类型下的NPP特征进行分析；2）基于Penman/Penman-Monteith模型和GIS技术计算研究区域2001-2005年的潜在蒸散发，分

8、析了潜在蒸散发的年际变化特征；3）结合NPP和潜在蒸散发得出研究区域2001-2005年的植被水分利用效率WUE，分析WUE时间变化特征，对不同植被类型下的WUE情况进行对比分析；4）对黄河源区WUE、NPP与影响因子的相关性进行分析。,绪论主要研究内容和技术路线,研究技术路线,第二章 研究区区域概况,本文根据黄河源区的水系图得到，研究区域范围：大致介于96-10330E，33-35N之间，面积为11.54万平方千米，研究区海拔范围为2700-5979m。,研究区区域概况,黄河源区气候特征 1）气温 近40年黄河源区年平均气温增加约0.7，为高原异常变暖区（杨建平，2006）。变暖的主要特征是

9、最低气温变暖，日照时数增加；冬季和秋季变暖趋势相当（郝锐，2005）。2）降水 主要源于孟加拉湾暖湿气流带来的印度洋水汽,由于受西南季风的影响和地形作用,降水量由东南向西北方向逐渐减少。3）光能 分布自西北向东南减少，平均光照时数（站点数据分析）2567.4hr，玛多县最多，2818.5hr，久治县最低，2340.6hr。,研究区区域概况,地貌及土壤特征 源区大部分地区海拔在4100-4500m之间，属高原湖泊、沼泽地貌（李万寿等，2000）。土壤最主要特征是土层薄、质地粗，成土过程缓慢，腐殖质较浅（30cm以上）且分解速度慢。水资源特征 源头有三条主要河流（扎曲、约古宗列曲和卡日曲），约古宗

10、列曲为黄河正源。源区大小湖泊众多（5300多个，总面积1270.77km2，主要分布于干支流附近或低洼平坦的沼泽地带）,研究区区域概况,植被 黄河源区主要属于青藏高原高寒植被区域（依据我国植被分区的8个植被区域，22个植被地带来看）。主要植被生态类型有高寒灌丛、高寒草甸、高寒草原、沼泽及水生植被，在局部高海拔地带分布有垫状植被和流石滩稀疏植被 社会经济 源区除占90%以上的藏族外，还有汉、回等十几个少数民族。源区的15个县中，除四川省的诺尔盖、红原及甘肃的玛曲，其他县都属青海省管辖（玛多、玛沁、甘德、达日、班玛、久治、泽库、河南、贵南、同德、兴海、共和）。源区人口稀少（每平方公里只有2.3人，

11、经济发展水平很低，结构单一，以畜牧业为主(王根绪等，2001)。,第三章 CASA模型及其参数获取,NPP模型 现有模型大体分为三类:气候相关模型、过程模型和光能利用率模型（孙睿，1999）.1）气候相关模型（迈阿密(Miami)模型(Lieth,1975)、桑斯威特(Thornthwaite Memorial)模型(Box,1975)、筑后(Chikugo)模型、北京模型（朱志辉，1993）Chikugo改进）(Uchijima,1985)和综合模型（周广胜，1995）方法简单、直观、适用性强、参数较少；但是理论基础不完备，物理意义不够明确，局限性大。,CASA模型及其参数获取,2）过程模型

12、：时间尺度比较短，通常以1天或小于1天作为模拟步长（FOREST_BGC(Running,1991)，DEMETER(Foley,1994)，TEM(Mc Guire,1992）机理性强（有利于研究全球变化对NPP的影响，同样可用来研究植被分布的变化对气候的反馈作用）输入参数过多，导致不得不对模型进行简化或者人为设定一些参数，这限制了模型的精度,3）光能利用率模型 光能利用率模型以资源平衡观点作为其理论基础。利用植被所吸收的光合有效辐射APAR和光能转化效率计算作物NPP（Monteith，1972年）APAR的空间和时间变化能通过遥感技术连续观测（Sellers，1992）通常情况下，光能利

13、用效率是温度、土壤含水量、水气压的函数。不同的模型选取的因子不同，计算的方法不同，且在整个NPP模型计算中产生的作用不同。,大量基于遥感数据的碳循环模型(Potter,1993；Prince,1995；Goetz,1999；Ruimy,1996；Veroustraete,1996,2002)都是以以上公式为基础的光能利用率模型（也叫产量效率模型，Production Efficiency Model,PEM）有的模型光能利用率 取值不随时间和地表覆盖类型变化（Heimann等）；有的考虑了的可变性（给不同生态系统分配以不同的值，但没有考虑随时间的变化，也没有考虑在群落内部的变化（Ruimy等）

14、。CASA模型中，考虑随季节的变化以及群落内部的变化，并通过温度及土壤水分的可利用程度来调节(Potter,1993)。因此本文选择CASA模型进行黄河源区NPP估算。,CASA模型算法,月气温T,CASA模型参数获取 1）植被吸收的光合有效辐射 式中：Rs(x,t)是t月份象元x处的太阳总辐射量(MJ.m-2)；FPAR(x,t)为植被层对入射光合有效辐射(PAR)的吸收分量，使用MODIS数据产品；常数0.5表示植被所能利用的太阳有效辐射占太阳总辐射的比例。,月太阳辐射总量Rs 根据净辐射量(Rn)计算Rs的公式：可能最大日照时数 大气上界太阳辐射(Ra)的计算公式如下：式中：=0.082

15、0，为太阳常数(MJ.m-2.min-1)；为日地相对距离；为太阳磁偏角(rad)；为纬度(rad)；为日落时的角度(rad)；J为年内的天数。,2）光能转化率()的是光能利用率模型中最关键的环节，它的多少直接影响到NPP的固定量。其含义为，通过光合作用，植被吸收单位光合有效辐射(PAR)所固定的干物质总量。它代表植被将吸收的光合有效辐射转化为有机碳的效率。现实条件下，光能转化率受温度和水分的影响，光能转化率用下式来表达：式中：T1(x,t)和T2(x,t)为温度胁迫系数，W(x,t)为水分胁迫系数，反映水分条件的影响，*为理想条件下的最大光能转化率0.389gC/MJ(Potter等,199

16、3)。,a.T1(x,t)代表低温和高温条件下，植物内在的生化作用对光合的限制，用下式计算：式中：Topt(x)为某一区域一年内NDVI值达到最高时月份的平均气温，认为此温度为植被生长的最适温度。当某一月平均温度小于或等于-10时，Topt(x)取0，认为光合生产为零。b.T2(x,t)表示气温从最适宜温度Topt(x)向高温和低温变化时对光能转化率的影响，这种条件下，光能转化率逐渐降低：若某月均温T(x,t)比最适宜温度Topt(x)高10或低13时，该月的T2(x,t)值等于月均温T(x,t)为最适宜温度Topt(x)时的T2(x,t)值的一半。,c.水分胁迫影响系数的取值范围为0.5-1

17、，其中0.5表示极干旱条件，1表示非常湿润条件。式中，估计蒸散EET源于土壤含水量子模型。,土壤含水量子模型的计算 土壤水分子模型中每一个栅格中的月平均土壤含水量是利用月平均温度、月平均降水量(mm)、土壤中粘粒和砂粒所占的百分比以及土壤深度等变量来求算。当PPTPET时，式中：SW(x,t)指某时段的土壤含水量(mm)；PPT(x,t)为某时段的平均降水量(mm)；PET(x,t)为可能蒸散量(mm)；RDR(Relative drying rate)为相对干燥率，表示土壤水分的蒸发潜力。,这里，将初始时间步长6的降水量作为其初始土壤含水量（第一月的降水量除以土壤深度作为第一月的土壤含水量）

18、，以满足模型的初始运算要求（李贵才，2004）。相对干燥率RDR 式中：C,S分别是土壤中粘粒(clay)和砂粒(sand)所占的百分比。a,b为 saxton等（1986）建立的土壤水势(kPa)与土壤质地和土壤含水量之间的经验关系中的参数,估计蒸散量EET 通过月平均温度模拟可能蒸散量（潜在蒸散量），在一定的降水条件下，对土壤的各种物理化学性质尤其是土壤含水量进行空间计算和分布。根据全年降水量和可能蒸散量分为两类情况进行估计蒸散量的计算：当月平均降水量PPT潜在蒸散PET时，当月降水量PPT潜在蒸散PET时，式中，SW(x,t)指某一月的土壤含水量；WPT(x,t)指的是土壤含水量的下限值

19、，即萎蔫含水量；RDR表示土壤水分的蒸发潜力，即相对干燥率；PET(x,t)表示潜在蒸散量。,萎蔫含水量WPT saxton等（1986）建立了土壤水势(kPa)与土壤质地和土壤含水量之间的经验关系：萎蔫含水量等于土壤水势为1500kPa时的土壤体积含水量。WPT(x,t)=其中=1500 kPa,潜在蒸散发的计算 多年平均实测值(1961年-1996年)与 2001-2005年5年平均计算值,气温、降雨、日照率、潜在蒸散发面域化处理 回归分析，得出相关系数，基于相关性分析，使用线性回归方法拟合了各月气温、降雨、日照率，方程式如下：式中：H为高程值；X 为经度值；Y为纬度值。潜在蒸散发考虑了坡

20、度坡向。用2次趋势面对气温、降雨、日照率和潜在蒸散发残差值进行处理。残差处理后的气温数据使用地形调节统计模型(TASM)进行了地形调节,数据来源于中国西部环境与生态科学数据中心和中国地球系统科学数据共享网 1：100万,第五章 NPP估算结果及其分析,本文NPP模型模拟结果与其他模型交叉验证,NPP空间分布特征,NPP年际变化 2001-2005年黄河源区NPP统计值(gC/m2a,gC/a),利用后一年与前一年NPP数据相减得到NPP 年总量的年际变化图。从时间序列上来看，在2001-2003年的NPP增加阶段中，2001-2002年增加最多，增加总量为0.53107 gC/a，2002-2

21、003年的增加量为0.11107 gC/a；在2003-2005的NPP减少阶段中，2003-2004年与2004-2005年的减少量相当，为0.18107 gC/a。,黄河源区NPP值年内变化 1、春季融化阶段（3-5月）冻土处于春季融化过程中，植被也随着温度的增加而生长，在3月，区域的NPP值发生明显的增大（3月：38.19 gC/m2m、4月：66.78gC/m2m、5月：93.22 gC/m2m）2、土壤水分充分阶段（6-9月）在6月中旬至9月间，区域深度活动层土壤基本上处于完全解冻状态，在5-6月，水分条件充分的情况下，植被开始生长，进入发展期，NPP值迅速提高；9月，植被生长发育进

22、入末期，叶片开始变黄或者到生理成熟，NPP迅速降低。（6月：122.63gC/m2m、7月：130.92 gC/m2m、8月：120.90gC/m2m、9月：90.12 gC/m2m）,3、植被枯萎阶段（10-11月）9月下旬开始，温度急剧下降，植被迅速枯萎、土壤发生不同程度冻结，NPP进一步降低（10月：45.94gC/m2m、11月：21.21 gC/m2m）。4、冬季冻结阶段（12-次年2月）11月下旬开始，源区120cm深度活动层土壤基本处于完全冻结状态，植被枯萎，此阶段NPP值很小（12月：9.37 gC/m2m、1月：4.88 gC/m2m、2月：15.22 gC/m2m）。,不同

23、年份NPP月均值变化图,黄河源区不同植被类型NPP值特征 黄河源区植被NPP以温带落叶阔叶林最高(1171.15 gC/m2a)，其次为各种沼泽(如寒温带、温带沼泽，1005.16 gC/m2a，亚热带、热带沼泽，987.21 gC/m2a，高寒沼泽，982.87 gC/m2a)，再次为作物田植被(949.04 gC/m2a)，盐生草甸(947.08 gC/m2a），温带草原（928.18 gC/m2a），这些NPP年均值较高的植被在黄河源区所占面积都很少，源区大面积分布的植被主要为高寒草甸，NPP年均为786.66 gC/m2a，面积居第二位的是亚高山落叶、阔叶灌丛的NPP年均值为636.9

24、4 gC/m2a，可见在黄河源区大面积分布着NPP不太高的植被。,黄河源区不同植被类型NPP值年际变化特征,NPP 一直增长（温带落叶阔叶林，亚高山常绿阔叶灌丛，寒温带、温带山地针叶林，亚高山常绿阔叶灌丛）；2003年最高（高寒沼泽，高寒草甸，高山稀疏植被等）；处于波动（亚热带、热带山地针叶林，高山垫状植被，栽培植被等）,典型植被年内变化,黄河源区NPP与因子分析 黄河源区NPP受热量的控制更多，与降水关系不大。黄河源区年降水量较少，植被生长所需的水分补给特别在旱季大部分来源于源区的冻土、积雪和冰川融化水(在黄河源区NPP与NDVI的相关系数R2最高，达0.61，温度次之，达0.50，再次为海

25、拔，达0.44，最低为降水量和太阳辐射)。,第六章 植被水分利用效率结果及其分析,论文中的水分利用效率(Water Use Efficiency,WUE)定义为：植被光合作用生产的干物质(或净初级生产力,NPP)与蒸散作用(ET，一般以潜在的蒸发或参照作物蒸发作为该总量的估算)所消耗的水分之比：,模型计算结果交叉验证,WUE均值年际变化,从2001-2005年5年间年WUE增加了0.11gC/mm.m2，各年间的变化量较为稳定，基本上都在0.05 gC/mm.m2左右。,黄河源区WUE值年内变化,WUE在一年中达到最大值基本出现在6月份，7月下降较多，8月和9月有所回升，之后迅速下降，原因主要

26、为7月份气温达到最高，蒸腾作用很强，蒸散量迅速增大，致使植被在7月份NPP达到最大值时的水分利用效率并不是最大，而是在NPP达到最大值的前一个月6月达到最到值。,不同植被类型WUE特征 黄河源区生态系统具有较高的WUE的植被类型，其中有各种沼泽具有较高的WUE,如高寒沼泽1.19 gC/mm.m2，寒温带、温带沼泽1.17 gC/mm.m2，亚热带、热带沼泽1.072 gC/mm.m2，其他植被类型中，温带落叶阔叶林1.11 gC/mm.m2，栽培植被0.922 gC/mm.m2，温带草原0.918 gC/mm.m2，盐生草甸0.90 gC/mm.m2，高寒草甸0.89 gC/mm.m2，高寒

27、草原0.79 gC/mm.m2，WUE较低值为无植被地段和湖泊，分别为0.016 gC/mm.m2和0.17 gC/mm.m2。,不同植被类型WUE特征,WUE处于一直增长趋势（温带落叶阔叶林，亚热带、热带山地针叶林，亚高山常绿阔叶灌丛，温带草原，温带荒漠草原等）；2002最低，2003最高（三种沼泽）；2003最高（高山垫状植被，高山稀疏植被等）；处于波动（高寒草甸，栽培植被，高寒草原，温带荒漠草原等）,典型植被WUE年内变化,6月达到峰值，6-9月，植被的WUE值保持稳定，说明植被对水分的吸收利用达到最大状态。此时段，在土壤水分充分的情况下，土壤水分基本上被植被吸收。,黄河源区5年WUE值

28、变化与因子分析,由上表可知，总体上WUE与因子的相关系数都大于NPP与因子的相关系数。相关系数最大的仍然为NDVI，其次为太阳辐射，R2为0.58，WUE为植被NPP和蒸散发的耦合过程，太阳辐射主要影响到蒸散发过程，所以太阳辐射与植被的WUE相关性较高，再次为降水量，R2为0.54，最低的为地表温度和海拔，R2分别为0.46和0.36。,第七章 结论与展望,结论 1、以可输出多种数据参数（净初级生产力NPP、植被吸收的光合有效辐射AFAR、估计蒸散EET等）的CASA模型为基础，计算了黄河源区NPP，避免了传统统计模型以点代面的缺点；验证了CASA模型在黄河流域的适用性。2、从NPP的空间分布

29、来看，NPP总量主要集中在源区中下部位，以玛曲，若尔盖和红原三地周围地区最为典型，在同德，河南两站点周围地区也较为集中，其次为达日站点周围地区；果洛，久治，达日三站点之间NPP分布较为零散；达日站点与果洛站点以上部位NPP总量很低，最低值区域主要为湖泊和高海拔的无植被山体。,3、从NPP的时间变化来看，在不同的区域有不同的响应。2003年NPP年总量最大(在2001-2003年增加阶段中，2001-2002年增加最多；在2003-2005的NPP减少阶段中，2003-2004年与2004-2005年的减少量相当)；从NPP年内变化来看，植被NPP基本上从3月份开始快速增长，7月份达到最大值，9

30、月份以后进入快速减少阶段。4、从不同植被类型NPP来看，5年变化中不同植被类型有着不同的变化趋势。有NPP一直处于增长趋势的植被（温带落叶阔叶林和亚热带、热带山地针叶林，寒温带、温带山地针叶林）；大部分植被NPP在2001-2003年增长，2003-2005年下降（寒温带、温带沼泽，亚热带、热带沼泽，高寒沼泽，高寒草甸，高山垫状植被和高山稀疏植被等）；有些植被在2001-2005年NPP总量变化处于波动状态（湖泊，无植被地段，作物田植被，盐生草甸，高山草原等）；个别植被NPP年总量在2004年达最大值（温带荒漠草原）。,5、从WUE的时间变化来看，5年中整个源区的WUE变化总体上呈上升趋势，2

31、004年有所下降。各年间变化量较为稳定(基本上都在0.05 gC/mm.m2左右)。从各年WUE月均值来看，WUE在一年中达到最大值基本出现在6月份，7月下降较多，8月和9月有所回升，之后迅速下降(原因主要为7月份气温达到最高，植被蒸腾作用很强，蒸散量迅速增大，致使植被在NPP达到最大值的前一个月6月WUE达最大)。6、从不同植被类型的WUE来看，年际间变化趋势与不同植被类型NPP年际间变化趋势类似。具有较高WUE值的植被类型有三种沼泽；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值最低的植被类型为湖泊和无植被地段。,7、分析黄河源区NPP、WUE与

32、影响因子的相关性。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(源区植被生长特别是旱季主要水分来源于冻土，冰川，积雪等消融水)；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(主要影响到蒸散发过程)，再次为降水量，气温，相关性最低为海拔。,展望 1、文中使用的植被数据和土壤数据尺度为1：100万，此尺度应用到黄河源区较粗，植被界限存在一定误差，今后应使用源区的遥感数据，结合相关资料及野外工作进行植被数据和土壤数据的绘制。2、计算PET、NPP所需的温度、太阳辐射等数据是由地面观测点的气象资料通过回归分析和趋势面法相结合的面域化处理方法得到，今后从遥感数据中得到相应的输入参数，太阳辐射提取中以相同分辨率的DEM作为辅助数据源，计算每个像元接受到的太阳辐射能量。3、考虑土地利用/土地覆被变化对NPP的影响，对潜在蒸散量计算考虑不同的地表植被类型和不同的土壤类型的影响。4、土壤水分模块中，起始土壤水分含量使用遥感数据反演以提高精度。,谢谢！请老师同学批评指正！,