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基于MODIS數據的2002~2006年中國陸地NPP分析

2010-09-23 08:38:00王李娟
自然資源遙感 2010年4期
關鍵詞:分析

王李娟,牛 錚,曠 達

(中國科學院遙感應用研究所遙感科學國家重點實驗室,北京 100101)

基于MODIS數據的2002~2006年中國陸地NPP分析

王李娟,牛 錚,曠 達

(中國科學院遙感應用研究所遙感科學國家重點實驗室,北京 100101)

對2002~2006年MODIS數據進行處理,統計得出5 a間全國年均陸地植被凈初級生產力(NPP)為1.5 PgC;5 a全國NPP組成分析顯示,NPP絕大部分集中在0~300 gC/m2區間,所占比例約為70% ~85%;全國大部分地區年NPP呈現出減少的趨勢,受城市擴張、新增工業用地等人類活動影響顯著。

MODIS;凈初級生產力;BIOME-BGC模型;中國

0 前言

陸地植被凈初級生產力(NPP)指植物在單位時間、單位面積上由光合作用產生的有機物質總量中扣除自養呼吸后的剩余成分[1]。NPP不僅是生態系統過程的關鍵調控因子,而且是陸地生態系統碳匯的主要決定因子[2]。隨著全球變化研究的不斷深入,植被凈初級生產力在研究全球變化對生態系統的影響,響應和決策中,成為一項不可或缺的指標以及核心內容[3]。掌握NPP年際間的變化規律,對評價陸地生態系統的環境質量,調節生態過程以及估算陸地碳匯具有重要的理論和實際意義[4,5]。

本文利用美國國家航空航天局(NASA)的EOS/MODIS的TERRA衛星提供的遙感數據產品(MOD17A3),對全國陸地2002~2006年共5 a的NPP狀況進行分析。

1 數據與方法

本研究所用遙感數據為NASA的EOS/MODIS提供的2002~2006年共5 a的MOD17A3數據。該數據分辨率為1 km,可根據BIOME-BGC模型計算出全球NPP年際變化,目前已經在全球不同區域對植被生長狀況、生物量的估算、環境監測和全球變化等研究中得到驗證和廣泛應用[6-9]。BIOME-BGC模型如圖1所示。

圖1 年NPP估算流程圖Fig.1 The estimation of annualmean NPP

主要的輸入參數有:土地覆蓋類型數據(Land Cover),為MOD12Q1產品;植被光合有效輻射吸收分量(FPAR)和葉面積指數(LAI),從MOD15產品中獲得;最大光能利用率(εmax),根據Land Cover數據確定植被類型,然后從NASA提供的生物屬性查找表(Biome Parameter Look-Up Table BPLUT)中獲取;吸收光合有效輻射(PAR),由單位時間太陽總輻射(SWRad)計算求得;SWRad,由NASA數據同化辦公室(Data Assimilation Office DAO)提供;比葉面積(SLA),從NASA提供的生物屬性查找表中獲取;日均蒸汽壓差標量(VPD)和日最低溫度標量(Tmin),呼吸指數形狀參數(Q10)和日均溫度(Tavg)由NASA數據同化辦公室提供。

年NPP主要是對一年內凈光合作用的時間積分,簡單原理如下:

式中,GPP為總初級生產力;APAR為植被所吸收的光合有效輻射;PAR為植被所能利用的太陽總輻射;FPAR為植被光合有效輻射吸收分量;SWRad為單位時間太陽總輻射;常數0.45表示植被所能利用的太陽有效輻射(波長為0.4~0.7μm)占太陽總輻射的比例;ε是光能利用率,是由各種植被類型最大光能利用率εmax受環境中的溫度Tmin和水汽壓VPD因子影響的結果;Rml和Rmr分別是枝葉和根部用于呼吸所消耗的能量;Rmo是除枝葉和根以外其余部分呼吸消耗的能量;Rg為自身生長呼吸消耗的能量[10]。

研究中,為了便于統計計算,將MODIS數據利用IDL投影轉換程序轉換成適合中國地區的Albers投影,然后進行拼接裁剪等預處理,最后對2002~2006年全國大陸植被凈初級生產力進行統計計算。

另外,由于數據缺失,本文只處理了2002年和2004年的MOD12Q1數據產品,得出全國土地分類圖。

2 結果分析

2.1 2002~2006年年NPP總量變化

圖2為2002-2006年全國NPP統計結果。

圖2 2002~2006年全國年NPP分布Fig.2 Changes of annual NPP in China from 2002 to 2006

計算結果表明,2002~2006年全國總NPP年平均值為1.5 PgC(1 Pg=1015g)。這一結果與樸世龍等[11]在2001年利用CASA模型計算的結果(1.95 PgC)接近。同時驗證了該BIOME-BGC模型估算全國NPP結果具有較高的準確性,該方法適宜于全國區域。2002~2006年5 a間,全國年NPP總量呈下降趨勢,其中在2004年下降最顯著。

2.2 2002~2006年年NPP空間分布格局

2002~2006年全國年NPP空間分布格局如圖3所示。

圖3 2002~2006年全國年NPP空間分布Fig.3 Spatial distribution of annual NPP in China from 2002 to 2006

從圖中可以看出,全國年NPP總體分布呈現出從東南沿海向西北部逐漸減小的趨勢,其中西北荒漠地區最小,這與陳斌等[12]分析的中國陸地生態系統NPP分部相吻合。海南島、臺灣、云南西南部、青藏高原東南部地區以及華南地區的年NPP明顯高于其他地區,年NPP值在700~2 000 gC/m2之間,這是由于這些地區的植被以熱帶亞熱帶常綠闊葉林為主。大興安嶺、小興安嶺、太行山、秦嶺山區以及四川東南部等地區的年NPP也在400~600 gC/m2之間,高于全國平均水平,這是由于這些地區植被覆蓋主要以森林為主。西部塔克拉瑪干沙漠地區植被稀疏,NPP幾乎為零。2002~2006年5 a全國NPP的組成分析統計如表1所示。

表1 2002~2006年全國NPP分布統計Tab.1 National NPP distribution characteristics from 2002 to 2006 (gC/m2)

從表中可以發現,全國植被年NPP絕大部分集中在0~300 gC/m2區間,所占百分比達到了70% ~85%;300~500 gC/m2所占比例也約為10% ~20%;大于500 gC/m2的地區很少,僅約為5% ~10%。

2.3 2002~2006年5 a間NPP空間變化

圖4為2002~2006年全國年NPP空間變化情況。

圖4 2002~2006年5 a間NPP空間變化Fig.4 Spatial change of annual NPP in China from 2002 to 2006

從圖4中我們發現:2002~2006年5 a間,總體上全國大部分地區呈降低趨勢,其中有約11%地區減少顯著(<-100 gC/m2),這些地區主要包括臺灣地區、大陸東部地區和東北部地區;大部分地區(約78%)減少不明顯(-100~0 gC/m2);有約11%的地區呈增長趨勢,其中僅有2%顯著增長(大于100 gC/m2),主要分布在青藏高原東南部,而其余約9%增長不明顯(0~100 gC/m2)。

由于數據缺失,本研究只比較2002年和2004年的土地利用數據。如圖5所示,1~6值代表植被覆蓋區域,7、8值藍色區域代表無植被覆蓋地區或者城市地區。將土地利用情況與年NPP空間變化情況結合分析可以發現,年NPP減小區域主要分布在中東部地區。這些地區的土地利用變化情況主要表現為城市化或者無植被覆蓋面積增大。表明這些地區城市擴張,工業用地劇增等頻繁人類活動在較大程度上破壞或者影響了植被正常生長條件,導致NPP的降低。

圖5 2002年與2004年土地利用變化Fig.5 Land -use change in 2002 and 2004

3 結論

(1)本文統計得到全國2002~2006年5 a的平均年 NPP 為1.5 PgC,這與樸世龍等[11]在 2001 年利用CASA模型計算的結果(1.95 PgC)接近,說明本結果具有較高的可靠性。

(2)2002~2006年,全國植被NPP絕大部分集中在0~300 gC/m2區間,所占百分比約為70% ~85%。

(3)2002~2006年5 a間,全國大部分地區年NPP呈現出減少的趨勢,減小區域達到89%,其中11%顯著減少,約78%減小微弱。減小地區主要分布在中東部地區,結合土地利用變化分析可知,這些地區城市擴張,新增工業用地等人類活動在較大程度上破壞或者影響了植被正常生長的條件,導致NPP降低。

[1]Lieth H,Whittaker R H.Primary Productivity of the Biosphere[M].New York:Springer-Verlad Press,1975.

[2]Field C B,Behrenfeld M J,Randerson JT,et al.Primary Productivity of the Biosphere:Intergraling Terrestrial and Oceanic Complements[J].Science,1998(281):237 -240.

[3]肖文發,徐德應.森林能量利用與產量形成的生理生態基礎[M].北京:中國林業出版社,1999.

[4]牛建明.內蒙古主要植被類型與氣候因子關系的研究[J].應用生態學報,2000,11(1):47 -52.

[5]侯英雨,柳欽火,延 昊,等.我國陸地植被凈初級生產力變化規律及其對氣候的響應[J].應用生態學報,2007,18(7):1546-1553.

[6]Zhao M,Heinseh F A,Nemani R R,el al.Improvements of the MODIS Terrestrial Gross and Net Primary Production Global Data Set[J].Remote Sensing of Environment,2005,95(2):164 -176.

[7]郭曉寅,何 勇,沈永平,等.基于 MODIS資料的2000~2004年江河源區陸地植被凈初級生產力分析[J].冰川凍土,2006,28(4):512-518.

[8]何 勇,董文杰,季勁均,等.基于AVM的中國陸地生態凈初級生產力模擬[J].地球科學進展,2005,20(3):345-349.

[9]張曉浩,黎 夏,施 迅,等.廣東省水稻生物質能的估算[J].遙感信息,2007(1):26-29.

[10]國志興,王宗明,張 柏,等.2000年~2006年東北地區植被NPP的時空特征及影響因素分析[J].資源科學,2008,30(8):1226-1235.

[11]樸世龍,方精云,郭慶華.利用CASA模型估算我國植被凈初級生產力[J].植物生態學報,2001,25(5):603-608.

[12]陳 斌,王紹強,劉榮高,等.中國陸地生態系統NPP模擬與空間分局分析[J].資源科學,2007,29(6):45-53.

[13]Chaoyang W,Zheng N,Quan T,et al.Remote Estimation of Gross Primary Production in Wheat Using Chlorophyll-related Vegetation Indices[J].Agricultural and Forest Meteorology,2009,149:1015-1021.

(責任編輯:李 瑜)

An Analysis of the Terrestrial NPP from 2002 to 2006 in China Based on MODIS data

WANG Li-juan,NIU Zheng,KUANG Da
(State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Institute of Remote Sensing Applications,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China)

In this paper,MODIS data from 2002 to 2006 were processed,the terrestrial NPP in China were calculated through statistic analysis,and then the results were analyzed.The results show that,from 2002 to 2006,the average terrestrial NPP was1.5 PgC.The five-year national terrestrial NPP composition analysis indicates that most of the national NPP concentrated in 0~300 gC/m2,the percentage of NPP was about70% ~85%,and the annual NPP inmost parts of China showed a downward trend,which was significantly affected by urban expansion,new industrial land and other human activities.

MODIS;Net Primary Production;BIOME-BGC model;China

王李娟(1984-),女,碩士生,主要從事遙感應用方面的研究。

TP 79

A

1001-070X(2010)04-0113-04

2010-01-25;

2010-04-30

國家重點基礎研究發展計劃項目(編號:2007CB714406)、國家科技支撐計劃(編號:2008BAC34B03)、國家自然科學基金(編號:40971202)以及歐盟項目CEOP-AEGIS(編號:FP7-ENV-2007-1 Grant nr.212921)共同資助。

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