广州市湿地植被碳汇功能研究

采用样地调查、模型构建和成果参照等方法,以广州市湿地植被为研究对象,选取样地实测湿地植物地上生物量,并分析湿地植物有机碳含量;选用2013年广州市Landsat 8 OLI遥感影像数据,得到波段反射率和植被指数(NDVI、RVI、DVI和MSAVI)数据,利用ENVI 5.0、SPSS 22和Arc View 3.3等软件,通过差异性检验、相关分析、一元线性回归、曲线回归和模型拟合度检验等步骤,建立湿地植被地上生物量模型,并估算植被地上生物量;选取湿地植物根冠比,估算湿地植被地下生物量,进而估算植被总生物量和碳储量。结果表明,2013年广州市湿地植被总面积为23 557.08 hm2,覆盖率为3.17%;湿地植被平均有机碳质量分数为44.97%;以RVI为自变量的三次曲线模型能较好地拟合湿地植被地上生物量;2013年广州市湿地植被总生物量为786 392.93 t,总碳储量为353 640.9 t碳,碳密度为15.01 t/hm2碳,碳汇量为1 296 683.31 t二氧化碳,碳汇价值为21 071.1×104元。     

青藏高原东缘高寒草甸地上生物量的估测模型

探索简单、快捷的获得草地单个物种及群落地上生物量资料的方法,可以为合理保护和利用草地资源提供重要技术支持。在传统的直接收获法测定草地地上生物量的基础上,结合物种的种群特点,利用与生物量密切相关的高度、盖度、密度等植被生态参数,建立了青藏高原东缘高寒草甸各植物种的最适地上生物量估测模型。其中禾叶嵩草、垂穗披碱草、高山韭等物种生物量最适模型为幂函数方程,其他物种最适模型除却长毛风毛菊是二次项方程外均为线性方程。这些模型拟合精度较高,经检验,单个物种生物量估测值与实际观测值之间的相关系数均0.9,且大部分平均相对误差10%。对于草地群落地上总生物量,估测值与实际观测值相关系数为0.965,各样方的相对误差大都10%,平均相对误差为5.672%,说明利用这些模型估算青藏高原东缘高寒草甸地上生物量切实可行。     

洪河沼泽湿地水文过程模型构建及水文功能分析

洪河沼泽湿地地势低平、河道多变,洪水季节性泛滥,缺乏水文监测数据,而模拟的水文数据不确定性较大;而且,用地表径流数据验证生态水文模型的模拟结果,效果并不理想。以洪河国家级自然保护区中部的沼泽湿地为研究对象,整合数字河网与高精度数字高程数据,改进分布式生态水文模型SWAT的子流域概化方式,构建湿地水文过程模型;在此基础上,分析研究区沼泽湿地水文功能。对于湿地水文过程模型的构建,除了利用径流观测数据进行验证外,还应用不同深度的多点土壤湿度数据进行验证。研究结果表明,1改进的SWAT模型取得了较高的面向沼泽湿地模型精度,模型决定系数R2达到0.7,相对误差小于21%,表明模拟效果良好;2在研究区内的沼泽湿地中,以草甸黑土—沼泽化草甸、草甸黑土—草本沼泽、沼泽土—沼泽化草甸、沼泽土—草本沼泽4种土壤—植被的组合模式为主,土壤湿度较大,湿地的调蓄水功能较强;3季节性和常年的洪泛水文过程与土壤湿度的梯度特征,控制着研究区的沼泽植物的空间格局;随着土壤湿度梯度的变化,植物群落呈现出明显的条带状梯度分布。     

湿地植被生物量测算方法研究进展

湿地植被生物量是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标。传统的生物量测算方法主要是通过样方调查,采取收割法等方法;遥感估算法是借助遥感影像某些波段对湿地植被的灵敏反应,再配合典型的样地调查和GPS定位进行。在这两类方法的基础上,均可依据长时间序列的基础资料(实测资料、影像资料等),建立生物量的计算公式,以便进行类比或预测。笔者在查阅国内外相关文献的基础上,论述了湿地生物量测算方法的研究进展。将传统典型样方调查及实验室分析与遥感估算技术(分光学遥感和雷达遥感)不断融合,不仅可以及时掌控湿地生态系统的动态变化,而且为湿地生态系统生态资产的定量测算提供重要参数,并为湿地生态系统的恢复、重建以及管理提供科学依据。     

1974～2007年若尔盖县湿地变化研究

选取1974～2007年期间的5期多源遥感影像数据作为数据源,在解决多源遥感影像(MSS、TM、ETM+和CBERS影像)和多时相(1月、6～9月)影像数据的遥感分类问题上,以模糊物元理论来解释多数据源和多时相数据之间的关系,设计关联函数概率转化的多源遥感数据分类物元模型,利用该模型得到了若尔盖县湿地区1974～2007年期间的地物类型分布,并进行了变化检测和概率修正算法处理,揭示了1974～2007年若尔盖县湿地变化特征.2007年,若尔盖县各类型湿地的面积占湿地总面积的比例分别为河流和湖泊1.37％、泥炭沼泽4.23％、沼泽化草甸9.91％和湿草甸6.04％.1974～2007年期间,若尔盖县的河流和湖泊、泥炭沼泽、沼泽化草甸和湿草甸的面积在减少,以旱生植物为主的中、低覆盖度草地、居民点、建筑用地和沙地面积在增加.泥炭沼泽主要向沼泽化草甸、湿草甸演替.人为因素则是在较短时间尺度上影响湿地变化的主要驱动力.不确定性问题仍是遥感分类与变化检测存在的主要问题.     

湿地植被净初级生产力估算模型研究综述

湿地植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)作为湿地生态系统物质与能量循环的基础,是陆地生态系统碳循环的重要研究内容之一。估算湿地植被NPP的方法经历了站点实测和模型方法两个发展阶段,其中估算模型可以分为统计模型、参数模型和过程模型。随着计算机和遥感技术的发展,一些利用遥感信息估算NPP的新方法得到了广泛应用。简单地沿袭传统模型分类方法,不能完全涵盖所有估算湿地植被NPP的方法。回顾了湿地植被NPP估算模型,在传统模型分类的基础上,补充了遥感在湿地植被NPP估算模型中的应用,进一步将统计模型分为气候相关和遥感相关模型,将生态系统过程模型分为过程模型、过程耦合模型和遥感-过程耦合模型。在此基础上,评述了各类模型在湿地植被NPP中的研究现状,探讨了湿地植被NPP估算研究中存在的问题,指出湿地植被NPP估算的工作重点可以从提高地面实测精度、减少模型模拟不确定性、使用多源数据等方面入手,其中引入数据同化的方法实现湿地植被NPP预测将是湿地植被NPP估算模型的重要发展方向。     

基于植被盖度和高度的不同退化程度高寒草地地上生物量估算

由于气候变化和不合理的人类活动，20世纪80年代以来青藏高原高寒草地发生严重退化。地上生物量是评价草地退化的直观指标。通常采用植被盖度和高度来估算草地地上生物量，但草地退化后，植被盖度和高度与地上生物量之间的关系是否会发生变化目前还不清楚，这影响着退化草地生物量估算的精度。通过多元回归分析研究了青藏高原中部和东北部高寒草甸、高寒草原在不同退化程度下植被盖度和高度与地上生物量的关系。结果表明：（1）高寒草甸与高寒草原地上生物量整体上及不同退化阶段都没有显著差异（P>0.05）。（2）随着退化程度的加剧植被盖度和高度对地上生物量的影响也发生改变，体现在未退化阶段地上生物量主要受植被高度影响，退化后主要受植被盖度影响。（3）无论是高寒草甸还是高寒草原分退化程度的回归模型估算结果都较不分退化程度模型估算的生物量更接近实测值。我们建议在退化高寒草地研究中采用盖度和高度估算生物量时，根据退化阶段采用不同的估算模型。     

中国自然湿地温室气体排放估算的不确定性分析北大核心CSCD

以往的研究利用第一次、第二次全国湿地资源调查和解译遥感影像得到的湿地面积,在1992年至2019年期间,先后13次估算了中国自然湿地(包括近海与海岸湿地、河流湿地、湖泊湿地和淡水沼泽湿地)温室气体的排放总量;其中,中国自然湿地甲烷排放总量的平均估算值为(7.87±6.50)Tg/a碳,中国沼泽湿地(淡水和咸水沼泽湿地)甲烷排放总量的平均估算值为(2.04±1.00)Tg/a碳,中国湖泊湿地甲烷排放总量的平均估算值为(0.96±0.86)Tg/a碳;估算的中国湿地温室气体排放总量存在不确定性,即各种方法统计出的中国沼泽湿地面积存在差异,除了《中国沼泽志》给出的中国沼泽湿地面积(94000 km^(2))外,解译遥感影像得到的中国沼泽湿地面积为82000~138000 km^(2),第一次和第二次全国湿地资源调查得到的中国沼泽湿地面积分别为137000 km^(2)和217300 km^(2),全球湖泊与湿地数据库的中国沼泽湿地面积为337000 km^(2);采用外推估算法得到的中国湿地甲烷排放总量存在不确定性。在湿地保护意识加强和实施退耕还湿政策的背景下,未来应该开展土地利用方式变化对温室气体排放造成的影响研究和湿地与大气的净碳交换能力研究,为了得到精度更高的全国湿地面积数据,第三次全国湿地资源调查的湿地起调面积应该小于前两次全国湿地资源调查。     

阜康绿洲生态系统生物量空间格局分析

 利用阜康绿洲平原地区于2003年8月,在野外实测的53个样方植物的生物量干重数据与同期陆地卫星MODIS影像的第1,2通道250 m遥感数据,通过分析植被指数NDVI与绿洲植被生物量的相关关系,进而建立该遥感植被指数与植被生物量的一元线性和非线性回归模型。研究表明:植被指数NDVI与绿洲生态系统植被生物量之间存在较好的相关性;所建遥感植被指数与绿洲植被生物量的回归模型中,三次方程为所得到的非线性回归模型中最适合用于阜康绿洲生态系统植物生物量和生长的监测;并利用该模型进行分析同年4~9月研究区内植物生物量的时空间分布,并得出阜康绿洲生态系统植物生物量的时空分布特征。总体格局是:绿洲内部农业生态系统的生物量时空特征变化是十分的明显,生物量的增长从5月底至8月;且于7月、8月生物量达到旺盛时期;随后开始呈下降趋势;荒漠植物群落生物量时空特征有一定程度的变化但表现不明显,且荒漠植物生物量的变化在时空上是非同步性。这都是由于在整个生长季节内不同植物群落的生长发育表现不同的时间,和荒漠植物在时间上表现出不同物候导致的。同时分析了绿洲生态系统植物生物量的时空分布特征及相关影响生物量的多种因素。     

洪河国家级自然保护区沼泽湿地生态储水量估算

利用2014年7月3日的Landsat 8 OLI影像,对洪河国家级自然保护区的土地覆被类型进行遥感分类;然后,选取实验区,利用实测的水位、地形高程和土壤含水量,计算出实验区中沼泽湿地(包括沼泽和湿草甸)的生态储水量;最后,在此基础上,推算出整个洪河国家级自然保护区中沼泽湿地的总生态储水量。研究结果表明,在植物生长初期(6月),洪河国家级自然保护区中沼泽湿地的生态储水量为0.905×108～1.377×108t;在植物生长中期(7月和8月),其为0.935×108～1.433×108t;在植物生长末期(9月和10月),其为1.067×108～1.991×108t。     

山东省南四湖湿地植被碳储量初步研究

湿地是全球重要的陆地碳库之一,对于全球变化的响应亦十分敏感。通过对南四湖湿地的野外实地调查并结合已有资料,对南四湖湿地的范围进行了重新定界,分析了湿地的植被类型和空间分布状况。通过对2006年6月份的SPOT5影像的解译,绘制了湿地景观格局图,计算了各种湿地景观类型的面积。结合公开发表的湿地植被生物量密度数据和相关参数计算出了整个南四湖湿地植被的碳储量为6.057 64×104t,并与1983年资料的折算数据对比发现南四湖湿地植被碳储量已减少了近3/4,表明南四湖湿地植被的碳汇能力已经明显减退。     

遥感与GIS技术在湿地定量研究中的应用趋势分析

在充分吸收已有相关研究成果基础上,提出利用RS与GIS技术,全面开展湿地系统定量化研究的思路和框架。重点分析了RS与GIS技术在湿地识别及类型划分、湿地生物量的遥感估测、湿地景观演变的动态分析、湿地评价与湿地保护区建设、湿地管理信息系统等研究中的应用趋势。研究表明,利用遥感与GIS技术可以增强湿地研究的宏观性、动态性、定量性。     

青海高寒草甸退化演替中的植被指数

随着气候变化和人为活动干扰,高寒草甸退化已成为青藏高原严重的生态环境问题,精准识别其退化程度并制定相应恢复策略,对实现高寒草甸可持续发展具有重要意义。目前,低空间分辨率MODIS数据为草地遥感监测的主要数据源,但难以满足景观破碎度或异质性较强地区的应用。本研究基于野外调查资料,利用多源遥感数据（MODIS、Landsat、Sentinel-2）研究不同空间分辨率归一化植被指数（NDVI）对高寒草甸退化演替的响应,为准确评估青藏高原高寒草甸退化程度提供依据。结果表明：（1）随着高寒草甸退化,植被群落优势种演化趋势为禾草—矮嵩草—小嵩草—杂草群落;植被高度和生物量先快速下降,然后缓慢下降或趋于稳定,植被覆盖度和NDVI的变化呈相反特征。（2）随着湿地草甸旱化,植被群落优势种从藏嵩草演变为矮嵩草或小嵩草,湿地旱化初期植被高度、生物量和覆盖度平均值略低于原生湿地,NDVI略大于原生湿地,差异不显著。（3）植被高度、覆盖度和生物量与Sentinel-2或Landsat的NDVI相关性均优于MODIS,说明Sentinel-2和Landsat的NDVI对高寒草甸退化演替过程更加敏感,采用该数据能更准确评估高寒草甸退化程度。     

基于Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征的盐城滨海湿地植被分类

滨海湿地是具有重要功能的特殊海陆过渡带生态系统,精准获取滨海湿地植被时空分布信息具有重要意义。传统的湿地遥感观测研究集中于高空间、高光谱分辨率影像分类,往往受限于数据成本和覆盖范围,仅适用于小区域湿地监测。Sentinel-2A/B卫星影像时空分辨率高且免费共享,为大区域滨海湿地动态监测提供了可能。本文采用2018年Sentinel-2影像,提出像元级SAVI时间序列及双Logistic植被物候特征拟合重构模型,采用随机森林算法进行盐城滨海湿地植被分类,探讨Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征分类方法的适用性。结果显示,分类总体精度达87.61%,Kappa系数为0.8358,分类结果与湿地实况相吻合,比常规单一时相分类精度总体提高19.57%。植被判别物候特征参数可为影像数据缺失或不足的滨海湿地分类提供不同植被的判别依据。研究表明,基于像元级时间序列植被物候特征的分类方法能实现植被群落混生带的精准分类以及对“异物同谱”植被的有效区分,对大区域滨海湿地植被分类具有很好的适用性,有效提高了滨海湿地植被分类精度。     

洪河自然保护区乌拉苔草生物量高光谱遥感估算模型

尝试用不同方法构建洪河自然保护区湿地植被乌拉苔草(Carex meyeriana)的高光谱植被指数,建立水上鲜/干生物量高光谱估算模型,并比较了不同模型的反演精度。通过实测不同覆盖度和水深状况下乌拉苔草的冠层高光谱反射率与水上生物量的数据,采用高光谱可见光—近红外波段及其微分光谱波段(350~1 050 nm)逐波段构建FNDVI、FRVI、FDVI、FDNDVI、FDRVI、FDDVI植被指数,分别找出与水上鲜生物量和干生物量具有最佳相关性波段组合的植被指数,建立乌拉苔草水上生物量的最佳估算模型,并对比分析了反射率光谱植被指数(FNDVI、FRVI、FDVI)模型和微分光谱植被指数(FDNDVI、FDRVI、FDDVI)模型的反演精度。结果显示,微分光谱与乌拉苔草水上生物量的相关性比反射率光谱好;微分光谱植被指数与乌拉苔草水上生物量的相关性比反射率光谱植被指数好,尤其以微分光谱植被指数FDRVI与FDNDVI建立的二次函数模型反演乌拉苔草的水上鲜生物量和干生物量的效果最好,精度分别达74.9%、71.4%,其均方根误差分别为0.074 4和0.026 2,通过了p<0.01极显著验证。这表明,采用微分光谱植被指数FDRVI、FDNDVI对乌拉苔草水上鲜生物量和干生物量的估算可以取得较高的预测精度。     

北京市杨镇湿地植物群落多样性及优势种重要值的研究

通过研究杨镇湿地的植被分布、植物群落、种类及地上部分的生物量，对湿地建群种及部分优势种在整个湿地植被的重要值和湿地群落多样性进行了分析。结果表明杨镇湿地区的植物种类有55科、158属、246种(或变种)；湿地的植被可分为34个群落，包括25个沼生群落和9个水生群落；湿地优势种重要值的季节性变化明显。湿地的植物多样性资源丰富，是个潜在的物种基因库。如国家三级渐危植物鹿藿(Glycine soja野大豆)，稀见的芡实(Euryale ferox鸡头米)等。由于近来北京地区持续干旱等原因使湿地面积呈减少的趋势，导致旱生植物葎草(Humulus scandens)等大量入侵，正在迅速改变着湿地的原始景观状况。     

湿地公园植被专项规划

湿地公园规划是目前规划设计部门开始涉及的新领域。湿地植被在湿地公园中有着重要的意义与作用。植被专项规划作为湿地公园规划的重要组成部分,还没有一个科学的方法作为指导。本文从水禽生境营造的角度进行植被专项规划探讨,具体阐述湿地公园植被专项规划途径与方法,以期开展更深的研究。     

昼夜增温对南四湖湿地植被NDVI的影响差异

利用近40 a的Landsat系列卫星的MSS、TM和ETM+遥感数据,计算了南四湖湿地植被平均归一化植被指数（NDVI）,并以此为湿地植被活动的指标,结合南四湖流域内气象站点的逐年、逐月及逐日气温数据,揭示昼夜温度变化对湿地植被活动的影响差异。结果表明：1）近40 a来研究区日最高温（T_max）、夜间最低温（T_min）和日均温（T_ave）都存在显著的上升趋势;其中T_max与T_min增温具有不对称性,R²值分别为0.13和0.26,平均每10 a分别增温0.174℃和0.235℃,T_min的增温趋势更明显。2）在人为活动影响较弱的时段（1973―1999年）,偏相关分析显示,去除Tmin影响,T_max与NDVI呈现极显著的偏相关关系（R＝0.412,P＝0.008）;去除T_max的影响,T_min与NDVI的偏相关关系在任何时期内均不显著。这可能与湿地充足的水份条件以及昼夜增温对湿地植被的生态效应不同有关。