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1982-2015年全球植被变化及其与温度和降水的关系 总被引:1,自引:1,他引:0
采用1982-2015年的GLASS-LAI (Global Land Surface Satellite-Leaf Area Index )遥感数据和CRU(Climatic Research Unit)气象数据,利用Mann-Kendall趋势法分析了过去34 a全球9种植被的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)时空变化特征;使用相关分析和逐步线性回归分别探讨了全球9种植被LAI与降水、温度的年际与月关系。结果表明:① 全球植被总体呈现绿化趋势,其中变化较大的是草原、稀树草原、常绿阔叶林和多树草原;在植被生长的绿化和褐化趋势中,面积占比最大的植被类型均为草原,说明草原生态系统易受环境因素的影响。② 从年际关系看,草原和开放灌丛的LAI与年均降水多呈正相关关系,而温度对不同纬度植被的LAI存在正负2种影响。其原因为温度升高对中低纬度的植被生长有抑制作用,而对高纬度地区植被生长有促进作用。③ 从年内关系看,南半球降水和温度共同作用于植被的生长;而北半球除常绿阔叶林的生长与温度关系更为紧密外,其它类型植被的生长主要受降水影响。④ 逐步线性回归结果表明,当月温度的升高对常绿阔叶林、混交林和农作物的生长具有促进作用,而多树草原和草原2种植被的生长受当月降水的影响最为显著。 相似文献
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Simulated watershed responses to land cover changes using the Regional Hydro‐Ecological Simulation System
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In this work, we used the Regional Hydro‐Ecological Simulation System (RHESSys) model to examine runoff sensitivity to land cover changes in a mountain environment. Two independent experiments were evaluated where we conducted simulations with multiple vegetation cover changes that include conversion to grass, no vegetation cover and deciduous/coniferous cover scenarios. The model experiments were performed at two hillslopes within the Weber River near Oakley, Utah watershed (USGS gauge # 10128500). Daily precipitation, air temperature and wind speed data as well as spatial data that include a digital elevation model with 30 m grid resolution, soil texture map and vegetation and land use maps were processed to drive RHESSys simulations. Observed runoff data at the watershed outlet were used for calibration and verification. Our runoff sensitivity results suggest that during winter, reduced leaf area index (LAI) decreases canopy interception resulting in increased snow accumulations and hence snow available for runoff during the early spring melt season. Increased LAI during the spring melt season tends to delay the snow melting process. This delay in snow melting process is due to reduced radiation beneath high LAI surfaces relative to low LAI surfaces. The model results suggest that annual runoff yield after removing deciduous vegetation is on average about 7% higher than with deciduous vegetation cover, while annual runoff yield after removing coniferous vegetation is on average as about 2% higher than that produced with coniferous vegetation cover. These simulations thus help quantify the sensitivity of water yield to vegetation change. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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叶面积指数Leaf Area Index (LAI)作为植被生物量指标之一,耕作区LAI不仅能反映作物的长势动态,且与农业生态、作物产量密切相关。本文通过对2001—2017年中国农田区域的MODIS-LAI长时序数据进行重建,利用Mann-Kendall检验、变异系数、重心迁移模型等方法分析了中国耕作区LAI的时空变化特征。结果表明:① 中国耕作区LAI在2001—2017年显波动式上升,且与农作物单产相关系数高达0.91;② 不同耕作区季节差异显著,夏季>秋季>春季>冬季,夏季平均为1.54,生长季平均为1.13,秋季平均为0.78,春季平均为0.63,冬季平均为0.31;③ 2001—2012年二熟、三熟区LAI变化平缓,2012年后有上升趋势但未发生明显突变;一熟区2006年之前处于平稳上升状态,2006年之后发生突变上升趋势显著;④ 研究时段内我国长江以北的耕作区LAI变异程度较为突出,最高达4.12; 农田面积重心经历了先向西南迁移,后再向西北迁移过程,农田生长季LAI重心相对于农田面积重心变幅较大,经历了南北波动式向西部迁移过程,迁移距离分别为82.78 km、90.53 km。 相似文献
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中国区域MODIS LAI产品及其改进 总被引:2,自引:3,他引:2
叶面积指数(LAI)是表征地表植被生长状况和进行陆面过程系统模拟的一个重要参数,搭载在Terra和Aqua两颗卫星上的MODIS传感器能够长时问收集全球陆地表面LAI的变化信息.然而,目前发布的MODIS LAI数据产品的时空不连续性制约着MODIS LAI产品在农作物长势监测与产量估计、地球表面过程模拟、全球变化研究等领域的应用.论文对中围区域MODIS LAI的标准产品进行了分析和总结,指出造成日前发布的中国区域MODIS LAI的标准产品在时间和空间上的不连续性,既有MODIS LAI反演算法的原因,更有MODIS反射率数据质量的原因.针对中国区域MODIS LAI标准产品存在的时空不连续性问题,论文在TSF滤波算法的基础上,进一步考虑地表反射率数据质量对MODIS LAI标准产品的影响,提出了改进的TSF滤波算法,并给出了基于该算法生成的时间上和空间上更具连续性的中国区域的MODIS LAI改进产品.本文发展的新算法和LAI改进产品可为相关研究提供LAI数据和产品算法参考. 相似文献
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Fábio Marcelo Breunig Lênio Soares GalvãoAntônio Roberto Formaggio José Carlos Neves Epiphanio 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2011
The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) is largely used to estimate Leaf Area Index (LAI) using radiative transfer modeling (the “main” algorithm). When this algorithm fails for a pixel, which frequently occurs over Brazilian soybean areas, an empirical model (the “backup” algorithm) based on the relationship between the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and LAI is utilized. The objective of this study is to evaluate directional effects on NDVI and subsequent LAI estimates using global (biome 3) and local empirical models, as a function of the soybean development in two growing seasons (2004–2005 and 2005–2006). The local model was derived from the pixels that had LAI values retrieved from the main algorithm. In order to keep the reproductive stage for a given cultivar as a constant factor while varying the viewing geometry, pairs of MODIS images acquired in close dates from opposite directions (backscattering and forward scattering) were selected. Linear regression relationships between the NDVI values calculated from these two directions were evaluated for different view angles (0–25°; 25–45°; 45–60°) and development stages (<45; 45–90; >90 days after planting). Impacts on LAI retrievals were analyzed. Results showed higher reflectance values in backscattering direction due to the predominance of sunlit soybean canopy components towards the sensor and higher NDVI values in forward scattering direction due to stronger shadow effects in the red waveband. NDVI differences between the two directions were statistically significant for view angles larger than 25°. The main algorithm for LAI estimation failed in the two growing seasons with gradual crop development. As a result, up to 94% of the pixels had LAI values calculated from the backup algorithm at the peak of canopy closure. Most of the pixels selected to compose the 8-day MODIS LAI product came from the forward scattering view because it displayed larger LAI values than the backscattering. Directional effects on the subsequent LAI retrievals were stronger at the peak of the soybean development (NDVI values between 0.70 and 0.85). When the global empirical model was used, LAI differences up to 3.2 for consecutive days and opposite viewing directions were observed. Such differences were reduced to values up to 1.5 with the local model. Because of the predominance of LAI retrievals from the MODIS backup algorithm during the Brazilian soybean development, care is necessary if one considers using these data in agronomic growing/yield models. 相似文献
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为了解2003—2009年中国的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)变化特征,以及不同数据产品的差别,利用基于MODIS数据反演的3组LAI产品,比较分析了中国地区LAI的时空变化特征及其与气候因子的相关。结果表明,3组数据具有总体一致的变化特点,增长区主要位于东北大兴安岭、华北、华中和西南等地;减少区则位于四川盆地、江南以及华南东部;但在云贵川和青藏高原东南部等地有明显差异。在量值上,中科院地理所反演的LAI(LAI1)总体比NASA反演的LAI(LAI2)和北京师范大学反演的LAI(LAI3)偏小,它们在中国常绿阔叶林区的差别可达1.0以上。LAI1与同期降水和气温都有显著的相关,相关系数的空间分布一致,但LAI1的相关系数比LAI3和LAI2偏低。3组数据的差异主要与采用的遥感源数据和反演方法等不同有关。尽管不同LAI数据产品局域和量值差异对定量分析有一定影响,但是它们在时空变化及与气候条件相关等方面的一致性证明了在气候及气候变化研究中的可用性。 相似文献
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由于地表空间异质性的普遍存在,遥感反演模型的非线性必然会导致不同分辨率观测的遥感结果不一致,从而产生遥感产品尺度效应。本文研究了遥感产品尺度效应概念、模拟方法和定量计算模型,并利用锡林浩特草原研究区的实测数据,对尺度效应模型和方法进行了定量计算与验证分析。首先,基于不同升尺度方法与多尺度遥感成像机理之间的机理联系,通过“先反演再平均”与“先平均再反演”之间的差异,可计算“高”分辨率与“低”分辨率之间的遥感产品尺度差异。其次,分别以红光、近红外两波段反射率和归一化植被指数(NDVI)为自变量,对叶面积指数(LAI)非线性遥感模型进行泰勒展开,研究了模型非线性、遥感数据空间异质性对LAI遥感产品尺度差异的影响,发现高阶项可忽略,利用二阶导数项和遥感数据方差项可定量计算遥感产品尺度差异,经过二阶导数项纠正后的尺度差异相对偏差从5.6%分别降低到0.78%和1.45%。最后,分析了LAI遥感产品尺度效应的特征规律,得出以下结论:随着植被覆盖的增大,同等遥感空间异质性的LAI遥感产品尺度差异越大,且红光波段比近红外波段的尺度差异敏感性高近2个数量级;对于绝大部分陆地植被区域,存在“低分辨率低估”尺度效应,且遥感产品尺度差异的主导要素为LAI模型非线性,NDVI变量自身非线性对尺度效应贡献占23.5%;对于湿地类植被与水体混合情形,NDVI变量非线性的贡献为主导贡献,出现“低分辨率高估”尺度效应,必须利用红光、近红外两波段的二阶导数项非线性尺度差异,才能解释这一类型的LAI遥感产品尺度效应。本文建立了具有一定普适意义的遥感产品尺度效应定量模拟与尺度纠正方法,对推动定量遥感的尺度问题研究有一定参考价值。 相似文献
70.
基于玉米冠层结构参数实测数据和Matrix-Doubling(MD)模型构建了玉米出苗期至抽穗期的冠层多波段、双极化微波辐射特性模拟数据库;通过对模拟数据的回归分析得到了玉米冠层在各波段的微波发射率及其与透过率之间的经验关系,并将经验关系应用于0阶微波辐射传输模型;结合土壤发射率模型构建了玉米冠层覆盖地表的微波辐射亮温参数化计算模型,并基于该参数化模型、利用玉米样地微波亮温观测试验数据,采用迭代方法进行了玉米叶面积指数(LAI)的反演.研究表明,LAI反演值与实测值的相关系数r>0.9,说明多波段被动微波遥感数据在植被冠层LAI反演方面具有较大的应用潜力. 相似文献