基于casa修正模型的中国植被净初级生产力研究

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1、基于CASA修正模型的中国植被净初级生产力研究答辩人：徐丹指导老师：陈云浩副教授起点中文阅读http://www.qidian4.com主要内容第一章绪论第二章CASA模型的构建第三章数据处理与分析第四章NPP时空变化模式第五章NPP与影响因子关系的研究第六章结论与展望第一章绪论概念NPP研究的意义NPP研究状况NPP模型研究CASA模型及其存在的问题本文技术路线概念植被净第一性生产力（简称NPP）是指绿色植物在单位面积、单位时间内所累积的有机物数量，是由光合作用所产生的有机质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分。NPP=GPP-Ra总第一性生产力自养呼吸的消耗量N

2、PP研究意义植被净初级生产力（NPP）是植物自身生物学特性与外界环境因子相互作用的结果，是植物光合作用有机物质的净创造，决定地球上所有组成成分和自然生态的生命功能，而且是大气成分改变地球上物质的重要合作者，尤其是CO2浓度的变化，使得NPP的研究对气候具有重要的指导意义。NPP研究状况NPP研究历程1973年Leith利用第一个全球NPP模型估算全球NPP1840年Liebig假定陆表都为草地估算全球NPP1919年Schroeder将陆表分为4种类型估算全球NPP1972年Lieth等根据全球966个样点估算全球NPP60年代的国际生物学计划（IBP）1991

3、年执行的国际地圈－生物圈计划（IGBP）NPP模型研究生态生理过程模型气候生产力模型光能利用率模型NPP估算模型CASA模型及其存在的问题CASA模型是光能利用率模型的典型代表，在大尺度植被净初级生产力研究和全球碳循环研究中被广泛应用。NPP=APAR×ε存在的问题：参数求取上的繁杂植被最大光能利用率的固定取值问题本文的技术路线遥感数据DEM气象数据NDVI植被覆盖类型图CASA修正模型精度验证时空演变模式分析影响因子分析第二章CASA模型的构建NPP估算流程CASA修正模型的创新点NPP估算流程太阳总辐射植被指数Ep0ToptNOAA/AVHRR数据月均温度T

4、月降水量P植被类型FPARTε1Tε2RnEEpεmaxWε1ε精度评价月NPP年NPP统计分析APAR求和CASA修正模型的创新点针对不同植被类型引入了不同的最大光合利用率，它是个潜在的不受其它条件约束的因子。改进的CASA模型在数据获取上比较容易，仅利用地面气象数据和遥感数据就可以对陆地植被NPP进行估算，不再需要收集土壤物理参数，使其实际的可操作性等到加强。第三章数据处理与分析数据遥感数据处理NDVI纠正气象数据处理分类数据处理数据遥感数据气象数据植被分类数据遥感数据处理数据获取导航校准云检测计算NDVI大气纠正输出、存储质量控制/视觉检验合成（8-10天

5、）质量控制合成每日传送及组合归档½通道校准利用轨道模型与更新的星历表NOAA1BGAC轨道TOMS臭氧，ETOPOS05升级海陆标识NDVI纠正根据沙漠地区的反射特点，将沙漠部分区域的NDVI作为误差，从整个数据中将其去除，可以在一定程度上消除这些误差。气象数据处理数据来源于中国国家气象局，时间为1982～2000年，数据内容为月降水量、月平均气温、月总太阳辐射，以及各气象站点的经度、纬度和海拔高度，共涉及726个气象站点。对数据进行精度验证，剔除不可替代的错误数据后，对气象数据进行Kringing插值，获取像元大小与NDVI数据一致、投影相同的气象要素栅格图。

6、分类数据处理按IGBP分类体系对植被分类图中的植被类型均进行了重新记录和合并处理。第四章NPP时空变化模式NPP估算结果精度验证之对比模型精度验证之实地数据NPP空间分布NPP时间分析NPP估算结果我国1982-2000年陆地植被NPP年平均总量为3050.9Mt/a，NPP最高值为2605.12gC/m2，年NPP的分布图如图所示精度验证之对比模型-Miami模型Miami模型估算结果精度验证之对比模型-Chikugo模型Chikugo模型计算的NPP精度验证之对比模型-Thornthwaite模型Thornthwaite模型计算的NPP精度验证之对比模型-各

7、模型植被类型NPP列表植被类型修正的CASAMiamiChikugoThortherwait均值总和均值总和均值总和均值总和g/m2﹒aMt/ag/m2﹒aMt/ag/m2﹒aMt/ag/m2﹒aMt/a常绿针叶林939.6542.61071.2619.01353.0781.31564.7904.9常绿阔叶林1197.1194.51160.3188.71424.0231.41623.0264.3落叶针叶林1016.867.8385.125.7480.432.0695.346.4落叶阔叶林972.5386.6449.5178.5591.6234.9858.5341

8、.3混交林1378.95