1992-2015年黄河流域植被净初级生产力遥感估算及其对气候变化的响应

论文摘要

黄河流域地跨我国干旱、半干旱、半湿润地区,生态系统环境脆弱,评估其生产力状况可为区域生态资源管理、以及生态环境的改善和保护提供科学依据。本文基于气象数据、NDVI数据、高程数据和植被类型数据,分别利用CASA模型和BP神经网络模型估算黄河流域植被净初级生产力（NPP）,并借助一元线性回归分析、偏相关分析和R/S分析,在不同空间和时间尺度上,研究黄河流域1992-2015年植被NPP的时空变化及其对气候变化的响应。主要结论有如下几点:（1）验证了CASA模型和BP神经网络模型对黄河流域植被NPP估算的可行性。（2）植被年均NPP具有较强的空间异质性,由南向北递减。黄河上、中、下游植被年均NPP呈明显的梯度分布,即黄河上游<黄河中游<黄河下游。不同季节植被NPP差异较大,春夏秋冬各季节植被NPP对年均NPP总量的贡献分别为22.85%、48.47%、18.14%、10.53%,植被NPP的积累主要集中在夏季。（3）1992—2015年黄河流域植被年均NPP在227.780283.407 g C?8)-2?(6-1范围波动,整体上呈现出显著的上升趋势。黄河上游植被NPP在波动中略微增加,黄河中游植被NPP呈现明显的增加趋势,黄河下游植被NPP在波动中略微下降。（4）1992-2015年黄河流域植被NPP变化具有空间异质性,以增加趋势为主,71.20%的区域具有明显的变化趋势。黄河上游和中游植被覆盖以改善为主,黄河下游植被覆盖改善和退化的面积相当。植被NPP变化具有较弱的持续性特征,未来发展方向以弱不利和弱有利为主,以不确定为辅。（5）在多年尺度上,植被NPP受气温的限制比较小,与降水的关系更加密切,黄河上游和中游植被NPP与降水相关性较高,黄河下游则较低。在年尺度上,植被NPP整体上与气温呈负相关,与降水呈正相关,但通过显著性检验的地区较少,黄河上游和中游植被NPP与降水相关性较高,黄河下游与降水和气温的相关性偏低。在月尺度上,植被月均NPP与月均温和月降水的相关性高于年际水平,总体上均呈正相关性,其中与月降水呈现较强的正相关性。（6）黄河流域不同植被类型年均NPP的大小依次为:落叶阔叶林>常绿阔叶林>常绿、落叶阔叶混交林>灌丛>耕作植被>草地>常绿针叶林>落叶针叶林,年总NPP的大小依次为:草地>耕作植被>落叶阔叶林>常绿针叶林>常绿阔叶林>常绿、落叶阔叶混交林>灌丛,草地对研究区植被NPP的贡献最大,约为总量的一半。草地和灌丛NPP与降水具有较高的正相关性,耕作植被NPP与气温相关性不大,与降水呈中度正相关。森林生态系统植被NPP除了落叶针叶林外,与降水和气温的相关系数均较低。

论文目录

• 摘要
• abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 研究背景及意义
•   1.2 研究现状
•     1.2.1 国外研究现状
•     1.2.2 国内研究现状
•   1.3 研究内容及技术路线
•     1.3.1 研究内容
•     1.3.2 技术路线
• 第二章 研究区概况与数据处理
•   2.1 研究区概况
•     2.1.1 地理位置与地形地貌
•     2.1.2 气候、植被与土壤特征
•     2.1.3 社会经济状况
•   2.2 数据获取与处理
•     2.2.1 NDVI数据的获取和处理
•     2.2.2 植被类型数据的获取和处理
•     2.2.3 MOD17A3 NPP数据的获取和处理
•     2.2.4 气象数据的获取和处理
•     2.2.5 其他数据的获取和处理
• 第三章 植被NPP估算模型与研究方法
•   3.1 基于CASA模型的植被NPP估算方法
•     3.1.1 光合有效辐射的估算
•     3.1.2 实际光能利用率的估算
•     3.1.3 CASA模型的改进
•   3.2 基于BP神经网络模型的植被NPP估算方法
•     3.2.1 BP神经网络介绍
•     3.2.2 构建BP神经网络模型估算植被NPP
•   3.3 一元线性回归
•   3.4 R/S分析
•   3.5 相关分析
• 第四章 植被NPP估算与时空格局分析
•   4.1 植被NPP估算结果及精度验证
•   4.2 植被NPP空间分布特征
•     4.2.1 近24 年植被NPP总体空间分布特征
•     4.2.2 年内植被NPP空间分布特征
•   4.3 植被NPP时间序列变化
•     4.3.1 植被NPP年际变化特征
•     4.3.2 植被NPP季月变化特征
•   4.4 植被NPP空间变化
•     4.4.1 植被NPP年际空间变化特征
•     4.4.2 植被NPP季月空间变化特征
•   4.5 不同植被类型植被NPP的变化
• 第五章 植被NPP对气候变化的响应
•   5.1 气候因子时空格局
•     5.1.1 气温与降水的空间分布
•     5.1.2 气温与降水的变化分析
•   5.2 植被NPP与气候因子的相关分析
•     5.2.1 年尺度上植被NPP与气候因子的相关分析
•     5.2.2 月尺度上植被NPP与气候因子的相关分析
•   5.3 不同植被类型植被NPP与气候因子的相关分析
• 第六章 结论和展望
•   6.1 主要结论
•   6.2 研究展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 朱莹莹

导师: 赵永华

关键词: 模型,神经网络,植被净初级生产力,黄河流域,气象要素

来源: 长安大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 生物学,气象学

单位: 长安大学

基金: 国家自然科学基金项目“秦岭火地塘森林景观土壤微生物空间格局”(31670549)”,退化及未利用土地整治工程重点实验室开放基金“秦岭生命共同体景观格局及生态系统评估”(SXDJ2019-03),中央高校基金创新团队培育项目“土地生态与资源环境评估预测”(310827170263)

分类号: P467;Q948

总页数: 70

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