利用高分辨率森林覆盖影像实现高山林线的自动提取

快速准确地提取高山林线对标定全球气候变化、科学管理森林资源具有重要意义。秦岭高山林线位于高海拔的生态交错带,垂直带谱分布明显,为本文提供了理想的试验区域。遥感技术具有重访周期短、观测范围大和不受地理环境等条件限制的特点,克服了传统实地调查方法效率低、成本高等缺点。本文基于全球首套30 m空间分辨率森林覆盖数据,结合数字高程模型以及秦岭山脉分布数据,提出一种基于遥感的自动提取高山林线的算法;结合高分辨率的Google Earth影像和GPS地面站点观测数据以及NDVI数据,验证高山林线提取结果的准确性;基于高程数据系统分析研究区高山林线分布与地形特征的关系。结果表明：（1）本文结果与Google Earth影像中实际林线分布基本一致,进一步说明本文提出的林线搜索算法的优越性;（2）秦岭林线高程分布特征呈现显著的坡向差异,呈现南坡林线高于北坡,东坡林线高于西坡的特征。鉴于遥感技术的大范围对地观测的能力,以及卫星影像数据较高的数据质量和易获取性,本文提出的分块迭代搜索策略适用于寻找不同级别的高山林线分布,可进一步推广至全球高山林线制图研究,以期为全球山地生态系统监测、保护和恢复提供技术支撑。     

基于三种WRF陆面过程方案的东南亚毁林增温响应研究

选取东南亚中南半岛地区作为模拟区域，基于高分辨率的遥感观测森林变化数据和WRF数值模式，设计毁林前后的两种情景对旱季气候进行模拟，评估NoahMP、CLM和Noah mosaic三种陆面过程方案对热带毁林增温响应的模拟能力。结果表明，CLM方案在模拟历史气温中有着更好的表现，Noah mosaic方案的结果存在明显低估。然而，对比毁林前后两种情景的模拟结果，本文发现，只有采用了"次格网"方式的Noah mosaic方案较好地模拟出毁林增温响应特征。在格网尺度采用"主导类型"计算方式的NoahMP方案没有合理地呈现出森林损失对区域气候的影响。理论上，CLM模式在计算中同时考虑格网内所有植被类型，然而本文发现CLM方案在主导类型不变的格网对森林损失比例不敏感，而且对毁林反馈的模拟结果与NoahMP方案的结果更接近。据此推测，在WRF模式耦合CLM方案的过程中，格网内参数处理方式可能产生了错误，实际采用的是"主导类型"方式。在模拟土地覆盖类型变化对气候的影响时，本文推荐使用Noah mosaic方案。同时，建议在未来版本的WRF模型中修正目前耦合的CLM方案关于次格网方法的处理方式，提供更合理的水热通量模拟。