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西藏高原典型草地地上生物量遥感估算 总被引：3，自引：0，他引：3
准确估算草地地上生物量对合理规划区域畜牧业、评估草地植被的生态效益有重要意义.利用每月两次的野外调查资料和对应的MODIS植被指数,以GIS空间数据处理技术和多元统计分析方法等为手段,建立了西藏高寒草甸、高寒草原和温性草原3个典型草地类型的地上生物量遥感估算模型和方法.结果表明:MODIS植被指数更适合于高寒草甸和高寒草原的地上生物量估算,对于高寒草甸,最佳估算模型是基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的三次多项式,其相关系数为0.82;对高寒草原,则是基于增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)的三次多项式,相关系数达0.83;由于温性草原存在很强的空间异质性,估算效果较其他2个草地类型差.MODIS植被指数对草地生长期鲜草生物量的估算和模拟效果要优于总地上生物量.在生长期,高寒草甸和高寒草原的鲜草生物量与植被指数之间的相关系数都大于0.8,最高达0.92;对温性草原,两者的相关系数也均大于0.67,其中,NDVI是高寒草甸和温性草原鲜草生物量估算的最佳植被指数,对高寒草原则是EVI.对同一草地类型,由于地上生物量差异较小,使得相比其他模型,线性或多项式回归模型更适合于西藏高原草地地上生物量的估算. 相似文献
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卫星遥感检测高原湖泊水面变化及与气候变化分析 总被引：8，自引：0，他引：8
对西藏西部的玛旁雍错、中部的纳木错和南部的普莫雍错三大湖泊地区,采用中巴资源卫星自1999年至2007年长时间序列的影像数据,通过最佳波段组合和时相的选取,高精度几何配准和镶嵌以及进行边缘信息提取等处理,绘制湖面变化解译图。并用一景同期ETM 图像作为辅助数据计算湖区地物光谱反射率曲线以辅助分类。为避免个别年份湖面变化出现偶然性,采用几个相邻年份湖面求取平均值的方法统计近年湖面面积。其结果与1984年中国科学院青藏高原综合科学考察队的数字对比表明,西藏南部的普莫雍错和中部的纳木错湖面有明显扩张,分别扩张了大约4.01%和4.55%;而西部的玛旁雍错近年间变化不大,甚至略有萎缩趋势,相比1984年也仅增长了1.31%。为研究西部地区和中东部地区出现不同变化的主要原因,通过对水位数据和气象特征因子的相关性分析,及对三地区近34年的气象资料,包括年均温度、年均降雨量、年均蒸发量等进行距平均值曲线拟合,发现中东部年均温和降雨量均呈显著增加趋势,而西部降雨量则呈微弱减少趋势。这说明近期湖面的扩张与气象资料分析的变化情况具有很好的一致性,反映遥感方法在湖泊水域变化检测方面具有较高的可用性。 相似文献
3.
为满足应急气象服务需求,2013 2014年在西藏自治区强降雪和雪灾易发及重点积雪区域气象站安装了4套SR-50A超声波雪深观测系统,首次实现了西藏高原雪深自动观测和数据实时传输。利用12:30加密和08:00(北京时)常规人工雪深观测数据对4个站SR-50A雪深观测数据进行了评估和对比分析。结果表明:(1)SR-50A与人工观测的平均雪深偏差范围在±2 cm之内。雪深越大,平均均方根误差越小,观测精度越高。SR-50A传感器更为适合雪深较大地区的积雪监测。(2)SR-50A对西藏高原的雪深具有较好的监测能力,与人工观测雪深具有较好的一致性,4个观测点的线性相关系数在0.81~0.97,呈现极为显著的线性关系。(3)大风、局地太阳光照条件、气温和地表特征等因素通过风吹雪和融雪引起观测场内积雪分布不均匀,加之仪器是固定点观测,人工观测是观测场内3个点的雪深平均值,这些是SR-50A与人工观测雪深差异较大的主要原因。 相似文献
4.
为满足应急气象服务需求,2013 2014年在西藏自治区强降雪和雪灾易发及重点积雪区域气象站安装了4套SR-50A超声波雪深观测系统,首次实现了西藏高原雪深自动观测和数据实时传输。利用12:30加密和08:00(北京时)常规人工雪深观测数据对4个站SR-50A雪深观测数据进行了评估和对比分析。结果表明:(1)SR-50A与人工观测的平均雪深偏差范围在±2 cm之内。雪深越大,平均均方根误差越小,观测精度越高。SR-50A传感器更为适合雪深较大地区的积雪监测。(2)SR-50A对西藏高原的雪深具有较好的监测能力,与人工观测雪深具有较好的一致性,4个观测点的线性相关系数在0.81~0.97,呈现极为显著的线性关系。(3)大风、局地太阳光照条件、气温和地表特征等因素通过风吹雪和融雪引起观测场内积雪分布不均匀,加之仪器是固定点观测,人工观测是观测场内3个点的雪深平均值,这些是SR-50A与人工观测雪深差异较大的主要原因。 相似文献
5.
选取1992~2018年Landsat (TM\ETM\OL_TRIS)和高分1号（GF1-WFV2 ) 卫星遥感数据和1970~2018年气象观测资料,基于1975年地形图数据,分析鲁玛江冬错湖面面积变化规律,研究该湖对气候变化的响应情况。结果表明:（1）1975~2018年鲁玛江冬错湖面面积总体呈增长趋势,扩张了55.82 km2,扩张率为13.97%;尤其是2001~2017年湖泊面积增长了49.18 km 2 ,增幅为12.26%;从空间变化特征看,鲁玛江冬错水域面积向四周扩展,其中湖泊西南部和东部变化较明显。（2）1970~2018年鲁玛江冬错流域地表年平均气温呈显著上升趋势,气候倾向率为0.55℃/10 a;年降水量总体呈增加趋势,气候倾向率为9.84 mm/10 a;年蒸发量总体呈弱的减少趋势,气候倾向率为?2.22 mm/10 a。近40 a鲁玛江冬错湖泊面积与年降水量、年平均气温之间均呈正相关,该流域气温升高和降水增加可能是导致鲁玛江冬错湖面面积增长的重要因素。 相似文献
6.
选取西藏藏北高原西部高寒草原植被、中部高寒草甸植被及东南部高寒灌丛草甸植被 3 种藏北地区最典型的植被类型, 结合临近 3 个气象观测站的资料, 分析这 3 种典型植被类型地区 1999—2001 年旬平均气温、旬总降水量和 SPOT VEGETATION 卫星 10 d 最大值合成归一化植被指数 (NDVI) 变化特征以及 3 种典型植被基于 SPOT VEGETATION NDVI 的生长变化对旬平均气温和旬总降水量两个主要气候要素变化的响应关系。 结果表明: 藏北地区降水资源的空间分布特点是东南部向西北部逐渐减少, 气温则由南向北逐渐递减, 与降水资源分布相反, 蒸发量西部高, 东部低; SPOT VEGETATION NDVI 能够较为准确地反映 3 种典型植被生长变化特征, 所反映的植被返青期和枯黄期等重要植被生长阶段与由积温计算的植被生长特征基本一致; 藏北地区基于 SPOT VEGETATION NDVI 的植被生长变化与气温的相关系数明显高于与降水的相关系数 , 其中以那曲为代表的高寒草甸植被的 NDVI 与旬气温和旬降水总量的相关系数最大, 分别为 0.81 和 0.68 , 表明藏北地区由于海拔高, 气候寒冷, 气温对该地区植被生长的影响明显高于降水的影响, 即该地区植被生长变化对气温的响应程度明显高于对降水的响应程度 , 是植被生长的限制性因素; 不同植被类型对气温和降水两个要素的响应程度大小依次是高寒草甸、高寒灌丛草甸和高寒草原。 相似文献
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根据1975年地形图、1970s末至2013年19期Landsat（MSS、TM、ETM+）陆地资源卫星和20032009年ICESat卫星数据，以及近40年气象资料，对西藏佩枯错湖泊面积变化进行分析.结果表明，湖泊面积、湖泊高度变化波动较大，均呈减少和退缩趋势.19752013年间湖泊面积减少10.68 km2，减幅为3.79%.从空间动态变化来看，变化较明显的区域位于该湖的南岸和东北岸，南岸、东北岸湖岸线分别向北、向西南萎缩.20032009年湖面高度和湖泊面积均呈现出下降趋势，分别下降了0.17 m和4.4 km2.19992013年之间对该流域湖泊有影响的冰川变化分析显示，冰川呈现出退缩、面积减少趋势.数据显示冰川面积总共减少了17.17 km2，减少率为7.91%.自1971年以来，流域气温总体呈上升趋势，2000年以后升温显著.佩枯错43 a来降水量年际变化波动较大，年降水量呈减少趋势，总的来说降水量每10 a减少6.99 mm.虽然佩枯错属于降水和冰雪融水补给湖泊，但该流域湖面增减与周围冰川变化的关系并不明显，与温度变化呈负相关，而与流域内降水量呈正相关.综合分析表明，佩枯错流域湖泊变化与冰川退缩关系不密切，降水量是湖泊变化的主要原因. 相似文献
8.
基于MODIS影像的西藏羊卓雍湖面积变化与成因分析 总被引：1，自引：0，他引：1
分析2002～2009年MODIS卫星数据和2000～2009年气象数据分析可得:西藏羊卓雍湖面积在近8年呈显著减小趋势,8年内面积减小了96.61km(2);湖泊所在的浪卡子气象站气温、地表温度呈升高趋势,降水量、相对湿度呈减少趋势.在降水量减少、气温升高的情况下由于降水量减少的幅度要远大于蒸发量的减少,是2000～... 相似文献
9.
土壤水分是植物生长、发育的必要条件,是研究农牧业干旱程度的重要指标,监测土壤水分对农业、旱情、气候等具有重要意义。本研究分析了西藏高原实测土壤湿度与同期MODIS植被供水指数和波段7反射率之间的关系。结果表明,MODIS第7波段单窗算法是较为有效和简便的西藏高原土壤水分监测方法,对高原中部植被生长季基于MODIS波段7的二次多项式监测模型较好,而对整个高原非生长季三次多项式监测模型效果较好,MODIS第7波段同样可以用于高原农田土壤湿度的遥感监测。 相似文献
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利用EOS/MODIS数据估算西藏藏北高原地表草地生物量 总被引：4，自引：0，他引：4
植被生物量作为一个重要的植被状态参数,其估算不仅对研究陆地生态系统植被生产量、碳循环、营养分配等方面具有重要意义,植被生物量的大小直接影响人类对地表植被的利用特点,而且影响其他的生物物理参量。各种不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率遥感数据的出现,使得实时监测大范围的植被生长成为可能。文中根据2004年8月至9月草地植被地面观测资料结合同期的EOS/MODIS卫星遥感数据建立了西藏藏北高原草地植被地上生物量、绿色干物质获得量与EOS/MODIS归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)之间的关系,并与影响草地植被空间分布的主要气候和高程要素之间的关系进行了分析。结果表明:在藏北高原NDVI较EVI能有效地估算草地地上生物量和绿色干物质获得量;藏北高原草地地上生物量与绿色干物质获得量的空间分布特征是从东南部到西北部逐渐减少,东南部部分地区每平方公顷的草地地上生物量在2000 kg以上,到西北部地区减少到200 kg以下。影响草地地上生物量空间分布的主要气候要素是降水,两者的相关系数为0.64,其次为温度,相关系数为0.44;草地植被地上生物量的空间分布与高程呈反比,即海拔越高的地段生物量越低。 相似文献