基于不同郁闭度的青海云杉冠层截留特征研究

祁连山区为石羊河、黑河和疏勒河等内陆河流域的主要水源涵养区域,青海云杉作为祁连山区水源涵养林的主要建群种,对流域尺度的水文过程起到了重要的作用。很多学者对该地区的青海云杉冠层截留特征进行了研究,但是在进行集雨器布设的时候多采用随机或者规则采样方法,两种方法由于没有考虑到冠层结构的影响,所以不易具有很好的代表性。试图采用一种新的布设雨量筒的方法:即根据雨量筒上方冠层的郁闭度来确定雨量筒的布设位置,使其大致能够在郁闭度区间内均匀分布。同时在实验样地内还采用了规则采样方法布设了集雨槽,用来做对比分析。为了得到冠层郁闭度,实验采用遥感图像处理软件ENVI来对普通数码相机采集的冠层图像进行处理。利用数理统计原理和数学模型,对观测期间的34组降雨数据进行了综合分析,并且和规则格网采样的结果进行了对比。结果表明:林内的穿透降雨和郁闭度之间呈现非线性关系;平均林内穿透降雨量随降雨量的增加而增加,二者之间呈现良好的线性关系;在一定的降雨量范围内林冠截留量随降雨量的增加而增加,反之,林冠截留量减少;青海云杉林冠层的总截留降水率为22.2%;根据郁闭度来确定雨量筒的布设位置是可行的。     

瑞利光学厚度模型的适用性讨论与条件性构建

瑞利散射是生活中重要而又常见的自然现象之一,瑞利光学厚度是衡量瑞利散射强度的重要指标。通过对大气散射理论和瑞利光学厚度理论的梳理,总结了现有瑞利光学厚度两类模拟模型的优缺点。随着全球气候变化中CO_2浓度已突破400 ppm,近似数值模型因受到大气温度和CO_2浓度为300 ppm的背景条件的限制会导致部分模型误差的增加;而理论离散模型虽然有明确的物理意义,对CO_2浓度也具有自适应性,模拟结果理论上可信可靠,但各相关输入物理参数求解复杂。为获得满足CO_2浓度为400 ppm的近似数值模型,通过对不同高度和纬度的九个试验地点,以理论离散模型为基础,模拟特定大气条件下(P0=1 atm, T=15℃, CO_2=400 ppm)的瑞利光学厚度。通过拟合分析得出,瑞利散射强度与波长的4.529次方成反比,且在紫外—蓝波段CO_2浓度对瑞利光学厚度的贡献在10~(–4)—10~(–3)数量级。因此,在CO_2浓度发生改变的情况下,以理论离散模型为主要算法模拟瑞利光学厚度将能更好的提高模型的自适应性并减少模型本身带来的误差;并通过该模拟结果可进一步获得该大气条件下的计算简单方便的数值模拟模型。     

遥感GPP模型在高寒草甸的应用比较

随着遥感数据时空分辨率的提高,大范围实时监测总初级生产力GPP(Gross Primary Productivity)的变化成为可能。本研究收集了黑河流域阿柔冻融观测站的气象观测资料和MODIS数据,驱动VPM、TG、VI和EC-LUE4个模型估算了该站点的GPP,并应用涡动相关观测的GPP验证了模拟结果,并比较了这4个模型的模拟精度。结果表明:阿柔站2009年的涡动相关观测的GPP、NEE(Net Ecosystem Exchange)和ER(Ecosystem Respiration)分别为:804.2gC/m2/yr、129.6gC/m2/yr和673.6gC/m2/yr。该站点光合作用固定的碳有83.8%通过生态系统的呼吸作用释放到大气中。基于遥感的GPP模型能够很好地模拟高寒草甸的GPP,全年的判定系数在0.94以上,生长季的判定系数大于0.84。