新安江模型在高寒无资料地区的水文过程模拟(英文)

由于冰雪的存在及缺乏地面观测站点资料,高寒地区的水文模拟研究一直面临很大的困难。遥感数据能够提供大范围时空尺度上的地面信息对无资料地区有很大帮助。MODIS数据具有较高的时空分辨率深受人们关注。本文以长江上游泥曲流域为例,探求将MODIS遥感数据与地面气温数据相结合对新安江模型径流模拟的帮助,方法步骤如下:(1)建立MODIS雪覆盖面积与流域周围站气温关系,获取气温阈值;(2)依据气温阈值判别降水形式并计算融雪水当量;(3)将雨雪分离后的降水信息输入新安江模型模拟径流,并与新安江模拟结果(未考虑雨雪分离)和实测径流进行比较。研究结果显示改进方案(考虑雨雪分离)模拟效果更好,将有助于提高新安江模型在高寒无资料地区的径流模拟精度,为高寒无资料地区水资源管理及生态需水研究提供帮助。     

利用物质投入价值产出模型分析生态经济系统的物质流(英文)

利用经济投入产出表所提供的经济数据以及物质流分析所提供的社会代谢数据,建立了物质投入价值产出(PIMO)模型对生态经济系统的代谢进行量化分析。该模型基于一系列经济部门的物质平衡方程,可以较为方便地对生态经济系统的物质代谢进行模拟和分析。以中国为例,本文对该模型的建立和使用进行了演示,各类经济活动对生态经济系统代谢的影响得到了量化。     

湿地植被地上生物量遥感估算模型研究——以洪河湿地自然保护区为例

以洪河湿地自然保护区的TM图像和29个实测样地生物量数据为数据源,采用单变量线性和非线性回归、多元线性逐步回归及人工神经网络(BP网络、RBF网络)技术,构建了研究区内典型湿地植被(草甸和沼泽)的地上生物量干重和湿重的遥感估算模型,并对比得到最优模型。主要结论有:(1)RBF神经网络模型及多元非线性模型是研究区内湿地植被地上生物量遥感估算的最优模型,生物量干重估算值的平均相对误差为2.795%,生物量湿重估算值的平均相对误差为3.399%。(2)比较2004年8月、2006年8月和2008年8月研究区内草甸和沼泽总生物量可得,总生物量干重呈上升趋势,而总生物量湿重呈下降趋势。(3)研究区内生物量极高值和极低值分布较少,且主要集中于混合像元分布的地方,如岛状林、灌丛的周边地区或是沼泽内含水较多的地区。     

基于阈值分割的黑龙江省森林类型遥感识别

全球变化背景下,准确获取森林覆盖是监测森林资源动态、实现林业可持续发展的重要基础。为将省级尺度森林资源清查面积资料空间化,以黑龙江省为例,利用1999-2003年该省森林资源清查面积数据,结合2000年500 m分辨率的MODIS数据,构建了基于阈值分割的森林类型遥感识别方法。该方法利用不同地表覆被类型归一化植被指数时间序列的季节分异特征,以森林资源清查面积为标准,设定森林类型的划分阈值,识别了黑龙江省森林类型的空间分布。最后,基于分层随机抽样和精度评价方法,表明森林类型识别结果与地面参考数据具有较高的一致性,总体分类精度为78.1%;特别是季节特征明显的落叶林,精度可达80%以上。本文所构建的方法可将森林清查统计数据进行准确的空间定位,同时结合多期森林资源连续清查资料和遥感信息,可为识别并量化区域生态系统生物量和碳库变化等提供科技支撑。     

Tropical forest monitoring and remote sensing: A new era of transparency in forest governance?

The extent of tropical deforestation is now being tracked by actors in the nongovernmental, academic, private and government sectors using several different sources of satellite imagery. This paper presents an overview of the satellite systems that can be used for operational forest monitoring in the tropics and examines some recent trends in their use. It also reviews various satellite-based studies to map moist tropical forests and draws upon lessons learned from land cover mapping projects in several countries and regions. The case of Indonesia, examined as a nation undergoing rapid conversion of forest to other land uses, is contrasted with Brazil where satellite-based deforestation monitoring is fully operational. In Indonesia, the paper argues, the creation of a national monitoring system for tropical forest conversion is needed to create a source of transparent, reliable information on forest cover and condition. Such a system is likely to succeed if based on multitemporal, moderate-resolution optical data such as imagery provided by MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectrometer). When MODIS images are complemented by radar and fine-resolution imagery from sensors such as IKONOS and QuickBird, areas of abrupt change can be identified and the causes potentially discerned. Thus, satellite imagery at multiple temporal and spatial resolutions can effectively increase transparency in the forestry sector by revealing the rate and extent of deforestation on an annual basis and identifying potential areas of illegal logging.     

基于森林详查与遥感数据降尺度技术估算中国林龄的空间分布

森林的林龄结构及空间分布是评估区域尺度森林生态系统碳汇潜力的重要参数.以第五次全国森林详查获取的省级优势树种的平均林龄及分布面积为基础,以同期生长季节的NOAA/AVHRR NDVI遥感数据为辅助,在空间降尺度统计技术的支持下,得出了全国8km分辨率下的森林林龄的定量分布.结果表明:中国林龄在空间分布具有很大异质性.东...     

龙口市海岸带土地利用动态变化分析

利用多期遥感数据,采用目视解译和人机交互计算机分类技术提取1984至2004年间龙口市海岸带土地利用信息,从土地利用总量变化、土地利用变化速度、土地利用类型之间的相互转化、土地利用类型变化的海岸区位效应等方面分析龙口市海岸带动态变化特点。研究结果表明,20年间龙口市海岸带一半以上的土地类型发生了变化,变化速度逐年增加,后期明显大于前期;转化方向上主要表现在耕地向园地的转化,其次是耕地、园地、林地向建设用地的转化;变化的区位特征是距海越近,海岸带特征地类的变化越明显,反之,距海越远,内陆土地利用变化的特点表现得越突出。     

基于神经网络模型技术的南京市主城区城市森林遥感调查

城市森林调查是城市森林研究和规划建设的前提和基础工作,而遥感和GIS技术已成为现代城市森林调查的主要方法。遥感信息源和遥感分类技术是决定城市森林遥感调查质量的两个关键因素,研究认为,根据城市森林特点及城市森林研究和规划建设的要求,城市森林遥感调查采用的遥感影像分辨率以8¹0m为宜,神经网络模型分类技术应用于城市森林遥感调查效果较好。本文以南京市主城区为例,以10m分辨率多光谱spot卫星图像与2.5m分辨率全色spot卫星图像的融合图像作为解译信息源,采用dARTMAP神经网络模型进行监督分类,提取了一套具有较高精度的南京市主城区城市森林空间属性数据和图件,并在此基础上分析了南京市城市森林基本特点及规划建设方向。     

Evaluation of approaches for forest cover estimation in the Pacific Northwest, USA, using remote sensing

The transformation of land cover, in particular coniferous forest, constitutes one of the most notable agents of regional-to-global-scale environmental change. Remote sensing provides an excellent opportunity for providing forest cover information at appropriate spatial and temporal scales. The optimal exploitation of remote sensing relies on the link between known forest cover and the remotely sensed dataset. This paper explores the accuracy of three methods – vegetation indices, regression analysis and neural networks – for estimating coniferous forest cover across the United States Pacific Northwest. All methods achieved a similar accuracy of forest cover estimation. However, in view of the benefits and limitations of each, the neural network approach is recommended for future consideration.     

土地利用和气候变化对森林地上生物量的影响模拟——以江西省泰和县为例

以土地利用变化和气候变化为特征的全球和区域环境变化及其影响已经成为国际社会和公众关注的焦点,同时也是土地科学、全球变化科学和全球生态学关注的关键问题。由于土地、气候和森林生态系统之间存在着复杂而密切的关系,土地利用变化和气候变化将不可避免地对森林结构和功能产生重要影响。如何采用合理的适应措施降低这些变化可能带来的损失,是目前全球变化研究亟待解决的问题之一。因此,研究土地利用和气候变化对森林的单独及综合影响具有重要的科学意义。本文综合利用基于主体的土地利用模型（ABM/LUCC）、生态系统过程模型（PnET-II）以及森林景观动态模型（LANDIS-II）构建了综合模拟研究框架,选择森林类型多样且具有长期观测数据积累的江西省泰和县为研究区,模拟并对比了土地利用和气候变化组合情景下未来森林地上总生物量的变化差异。结果表明：① 土地利用变化对泰和县森林地上总生物量的影响比气候变化所带来的影响更加显著。研究区森林地上总生物量在有土地利用变化干扰的情景下与RCP 2.6、RCP 4.5和RCP 8.5单独的气候情景下相比分别减少33.13%、32.92%和32.42%;② 尽管未来气候变化可能有利于森林地上总生物量的积累,但土地利用变化将使森林地上总生物量显著减少,并将抵消气候变化带来的正效应;③ 本文提出的综合模拟研究框架可以很好地模拟土地利用和气候变化对森林生态系统的影响,可为提升和优化人工林结构和功能、开展可持续森林管理提供科学建议。     

2001-2010年秦岭森林物候时空变化遥感监测

植被物候是陆地生态系统对全球气候变化响应的最佳指示器,研究其时空变化对深入理解陆面水热过程、碳循环过程及预测陆地生态系统的时空变化具有重要意义。本文采用2001-2010年MODIS MOD09A1产品,通过引入MOD09A1的时间控制层DOY(Day of Year)提高EVI的时间精度;采用最大变化速率法和阈值法相结合提取秦岭森林物候期。结果表明,随着水热条件变化,由低海拔至高海拔,东南向西北,生长季始期(Start of Growth Season, SOG)逐渐推迟,集中在第81~120 d(即从3月下旬-4月末);生长季末期(End of Growth Season, EOG)逐渐提前,集中在第270~311 d(10月初-11月上旬);生长季长度(Length of Growth Season, LOG)逐渐缩短,集中在150~230 d。秦岭森林物候期与海拔关系密切,海拔每升高100 m,SOG推迟2 d,EOG提前1.9 d,LOG缩短3.9 d。2001-2010年,森林SOG提前、EOG延后和LOG延长主要分布于秦岭中高海拔区;SOG延后、EOG提前和LOG缩短主要分布在海拔1000 m以下部分区域。高海拔区物候的年际变化要比低海拔区复杂,2000 m以上区域SOG提前、EOG提前、LOG缩短。上述研究结果量化了不同海拔梯度森林的物候差异,揭示了近10年秦岭森林物候的时空格局,可为秦岭地区生态环境评价和保护提供科学依据。     

长白山自然保护区生态环境质量的遥感评价

人类的生存质量与生态环境密切相关,利用遥感技术可快速地进行生态环境质量评价,为区域生态环境的治理、改善以及发展规划提供重要参考。本文以长白山自然保护区为例,选取1995、2007年Landsat5 TM影像和2015年Landsat8 OLI影像,反演得到能反映生态环境的绿度、湿度、热度和干度等指标,利用主成分分析法,依据新型遥感生态指数RSEI对长白山自然保护区1995-2015年的生态环境进行评价,结果表明：①绿度、湿度指标对区域生态环境起正向作用,热度、干度指标对区域生态环境起负向作用,且湿度对生态环境影响较大;②该区域1995、2007、2015年生态指数优良等级所占比例依次为49.520%、66.508%、76.189%,同时RSEI等级变差、不变、变好的比例分别为3.945%、55.598%、40.457%。生态环境质量整体不断改善,说明长白山自然保护区的天然林资源保护工程以及一系列生态保育措施起到了一定作用;而天池周边生态环境质量有所下降可能与旅游活动的快速发展有关;③逐步回归分析的结果表明,所选的各指标均为指示生态环境质量的关键指标;而裸露、干化地表的治理则是改善生态环境质量的关键。