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我国北方气候变化对植被NDVI的影响指导老师:李晓兵副教授研究生:李霞专业:自然地理学方向:全球变化与陆地生态系统硕士论文答辩1.绪论1.1研究背景和意义利用遥感影像在大区域上监测气候变化与生态系统变化的相互关系具有很大的优势。遥感具有覆盖面广、时间规律性强、周期短的特点,适合于进行大尺度上气候与植被关系的研究。NDVI能够在大尺度上较精确地反映植被的绿度和光合作用强度,较好地反映植被的代谢强度及其季节性变化和年际间变化,因而该指数被广泛地运用于植被的监测、分类、物候分析、农作物估产等。1.2国内外研究进展1.2.1气候变化对植物的影响•植物光合作用速率提高•生长发育加速•生育期缩短•物候期提前•植物的生物量增加•水分利用效率提高•植物的碳氮比(C/N)增加1.2.2气候变化对陆地生态系统的影响•斑块:利用生理生态学模型和建立回归关系。•景观:景观仿真动态模型。•区域:多集中于气候变化对植被生产力和植被分布的影响上。目前流行的NPP估算模型大致可分为气候相关模型和遥感模型,遥感模型分为参数模型和过程模型。1.2.3遥感探测气候变化对陆地生态系统的影响遥感探测气候变化对净第一性生产力的影响:用参数模型和过程模型估测。参数模型的代表模型为光能利用率模型,过程模型是在参数模型上的引申,以CASA模型、TEM模型为代表。遥感探测气候变化对NDVI的影响:NDVI与植被的许多参数密切相关,如吸收光合有效百分率、叶绿素密度、叶面积指数、植被覆盖率和蒸散率。在全球变化研究中也常常用于计算植被的初级生产力、研究植被与气候变化的关系等方面。遥感监测气候变化对生长季的影响:NDVI作为指示地面生长季节开始和结束的遥感指标比较稳定,已有研究发现,北半球中高纬度地区温度增加使春季物候提前、秋季物候推后、生长季延长。1.3存在的问题(1)气候变化对植物个体影响的研究中,二氧化碳浓度升高对植被呼吸作用变化的研究显得不足。(2)不同空间尺度,植被和气象因子的关系也许会不尽相同。(3)不同时间尺度,植被和气象因子的相关性也会有所差异。(4)通过研究气象因子和NDVI的关系,在相关性好的区域,基于气候变量反演过去或模拟未来地表植被NDVI及其动态变化的过程是很有意义的。1.4论文的目的和基本研究内容本文拟选择我国北方十三省为研究区,采用多时相NOAA/AVHRR遥感影像,在月、季节、生长季(5~9月)、年四个时间尺度上,基于遥感像元构建NDVI特征值(包括:NDVImax、NDVImax-min、NDVIa)。在上述四个时间尺度上,计算主要植被类型的NDVI与实际蒸散量(EET)和潜在蒸散量(PET)的相关系数,NDVI与T的偏相关系数、NDVI与P的偏相关系数、NDVI与T和P的复相关系数,进而探讨气候变化对森林、草原、荒漠、农田、高寒草甸等植被类型的主要影响因子,找出降水敏感区、气温敏感。1.5技术路线NDVImaxNDVImax-minNDVIa遥感数据NDVI与T偏相关分析NDVI与P偏相关分析NDVI与T和P复相关分析······偏相关系数数字图像复相关系数数字图像气温、降水数字图像年T各季节T生长季T月T年P生长季P各季节P月PEET、PET数字图像年EET各季节EET生长季EET月EET年PET生长季PET各季节PET月PETNDVI与EET相关分析NDVI与PET相关分析···相关系数图像气候变化敏感区区域分异分析2研究区域图4.北方十三省政区分布图E70°N55°N50°N40°N30°E135°选择我国北方13省(黑龙江、吉林、辽宁、北京、天津、山西、河北、内蒙古、甘肃、陕西、青海、宁夏、新疆)为研究区,位于东经73°~136°,北纬31°~54°。图4.北方十三省政区分布图2.1自然状况图5.北方十三省1982-1999年平均降水量分布图N30°N55°E135°E70°N30°N55°E70°E135°图6.北方十三省1982-1999年平均温度图图5.北方十三省1982-1999年平均降水量分布图图6.北方十三省1982-1999年平均温度分布图3000m4000m200m1000mmm1500m5000mN30°E135°E70°N55°N50°N40°图7.北方十三省高程图图8.北方十三省植被类型图N30°E70°N55°E135°N50°N40°图7.北方十三省高程图图8.北方十三省植被类型图2.2社会经济状况近几十年中,北方13省人口持续增长,从1978年的23596万人增至1998年的30192万人,特别是东部人口高度密集区在不断扩大人口数。图9.北方十三省1998年人口密度分布图N30°E135°E70°N55°N50°N40°图9.北方十三省1998年人口密度分布图北方国内生产总值及人均GDP逐年增加,90年代增加幅度增大,从1978年的1288亿元增至1998年的23639亿元。而且产业结构发生变化,第一产业比重普遍下降,但都有波动,第二产业比重下降,第三产业普遍持续上升。不同城市GDP和产业结构变化不同。图10.北方十三省第一、二、三产业变化020004000600080001000012000第一产业第二产业第三产业亿元19781998产业新疆0%20%40%60%80%100%1985199019951998年所占比重(%)第一产业第二产业第三产业内蒙古0%20%40%60%80%100%1985199019951998年所占比重(%)河北0%20%40%60%80%100%1985199019951998年所占比重(%)北京0%20%40%60%80%100%1985199019951998年所占比重(%)图12.不同省(市)产业结构动态变化图10.北方十三省第一、二、三产业变化图12.不同省(市)产业结构动态变化3数据来源、预处理及综合数据平台构建3.1数据来源3.1.1遥感数据本研究采用空间分辨率为8km,时间序列为1982年1月至1999年12月逐旬的NOAA/AVHRR的NDVI数字影像,构成研究的遥感数据集。此NDVI数据集来自美国地球资源观测系统数据中心的探路者数据库。3.1.2气象数据气象数据来自中国国家气象局,为1982~1999年全国727个基本标准气象站的逐旬气温和降水量资料。覆盖了除台湾省以外的所有地区。从中提取出北方13省312个气象站的数据最为该研究的数据源。3.2综合数据平台构建及数据处理3.2.1遥感分类图像处理在ERDAS软件支持下,对1992年遥感分类图像进行图像配准、边界提取,采用ISODATA算法对遥感影像进行了非监督分类。3.2.2气象数据处理方法运用ARC/INFO软件选择Kringing插值方法将逐月的气象站点数据插值为逐月的气象栅格图像,在ERDAS软件提取研究区的图像。基于以上逐月的气象栅格图像,在月、季节、生长季、年四个时间尺度上建立三个数据库(气温求其平均值,降水求其总降水量)。3.2.3NDVI系列参数的构建根据一年中植物生长和NDVI的变化规律,可定义:①每年NDVI最大值NDVImax反映了当年地表植被生长的最好状况;②每年NDVI最大值与最小值的差值NDVImax-min为当年NDVI的变化量,反映地表植被年内生长状况的变化;③每年NDVI的平均值NDVIa代表当年植被的平均生长状况。将1982年1月~1999年12月逐旬的NDVI数字影像进行图像配准后提取北方十三省NDVI影像。在此基础上,构建NDVI系列参数。),,(3),(2),(1),(),max(jijijijiNDVINDVINDVIMAXNDVI),,(3),(2),(1),(),(jijijijiaNDVINDVINDVIMEANNDVI(3-4)(3-5)),,(3),(2),(1),(),min(jijijijiNDVINDVINDVIMINNDVI),(min),max(),(min-maxjijijiNDVINDVINDVI(3-6)(3-7)3.2.4蒸散量系列参数的构建蒸散量又包括潜在蒸散量(PET)及实际蒸散量(EET)。PET是在水分利用充足条件下的所有表面的蒸发与植物蒸腾量,反应了一地的热量状况,在生物学上具有重要综合的作用,具有作为气候—植被相关分析与分类的综合气候指标的功能。EET则是在实际气候条件下所有表面的蒸发与植物蒸散量。根据逐月的气温和降水图像即可计算出逐月的PET和EET图像。基于以上PET及EET逐月的图像,在三个时间尺度上建立数据库。3.2.5相关分析利用北方十三省1983~1992年NDVI影像、T、P、PET和EET数据,在月、季节、生长季、年四个时间尺度上,借助ERDAS软件的MODELER模型,在上述四个时间尺度上计算了NDVI与气温、降水的偏相关和复相关系数图像,NDVI与PET、EET的相关系数图像,探讨我国北方气候变化对植被NDVI的影响。(1)原始数据标准化NDVI与气温、降水、潜在蒸散量(PET)和实际蒸散量(EET)的值域区间相差较大,为避免不同值域造成的影响,进行标准化处理。(2)偏相关系数在地理要素之间的相关分析是为了揭示要素间相互关系的密切程度。在多要素地理系统中,研究某一个要素对另一个要素的影响,可暂不考虑其它要素的影响,用偏相关来表示两要素间的相关程度。度量偏相关程度的统计量,称为偏相关系数,偏相关系数计算公式:式(3-17)中,rxy、rxz、ryz分别表示变量x与变量y、变量x与变量z、变量y与变量z的相关系数。rxy·z为将变量z固定后变量x与变量y的偏相关系数,各个变量的相关系数的计算公式为:2211yzxzyzxyxyzxyrrrrrr(3-17)niniiiniiixyYyXxYyXxr11221(3-18)偏相关系数的显著性检验,采用t-检验法。(3)复相关系数在多要素地理系统中,研究几个要素对一个要素的综合影响,用复相关系数表示。其计算公式为:复相关系数的显著性检验,采用F-检验法。22111yxzzyyzxrrr(3-20)3.2.6敏感区确定根据计算得到的北方十三省NDVI与气象因子的多幅相关系数图像、偏相关系数图像及复相关系数图像,应用t-检验以及F-检验方法检验在0.05显著性水平上相关性是否显著,提取显著性像元。4气候变化对主要植被类型NDVI的影响4.1植被分类根据非监督分类算法得到的中国北方十三省植被类型(图15)。共分为六个一级植被类型,分别为:森林、灌丛和萌生矮林、草原、草甸、农田、荒漠和沙漠/戈壁。23个二级植被类型。选择寒温带/温带落叶针叶林、温带落叶阔叶林、温带典型草原、温带荒漠草原、温带草甸草原、高寒草甸、一年两熟或两年三熟连作作物、一年一熟作物、沙漠/戈壁、温带高寒匍匐半灌丛荒漠、温带半乔木荒漠、温带矮半灌木荒漠、温带灌丛/半灌丛荒漠等13种主要植被类型作为研究对象。N30°E70°图15.北方十三省植被类型图N55°E135°N50°N40°对NECT样带进行了考察。考察时每隔25km取一个点,每一样点面积约1km2。在87个测点中,观测类型与图像分类结果完全对应的有71个点,占总数的81.61%;不对应的有7个点,占总数的8.05%;混分的有9个点,占总数的10.34%。图15.北方十三省植被类型图4.2气象因子及NDVI特征参数影像分析图17为1992年8月NDVImax、NDVImax-min、NDVImin、NDVIa的遥感影像示意图。NDVImaxNDVIminNDVImax-minNDVIa图17.1992年8月北方十三省NDVI特征参数2533图17.1992年8月北方十三省NDVI特征参数图24.1992年8月北方十三省气象因子数字影像NDVI特征参数PTEET1100250PET10001930图24为1992年8月各气候因子(P、T、PET、EET)的数字图像示意图。图24.1992年8月北方十三省气象因子数字影像NDVI特征参数4.3气候
本文标题:我国北方气候变化对植被NDVI的影响
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