（环境科学专业论文）景观尺度植被净初级生产力遥感估算方法研究.pdf

e s t i m a t et h en e t p r i m a r yp r o d u c t i v i t yo ft e r r e s t r i a l v e g e t a t i o no nl a n d s c a p es c a l eu s i n gr e m o t e l ys e n s e dd a t a a bs t r a c t a sam a j o rp a r to ft e r r e s t r i a le c o s y s t e m ，v e g e t a t i o np l a y sa ni m p o r t a n tr o l ei nt h e e n e r g y , m a t t e ra n dm o m e n t u me x c h a n g eb e t w e e nl a n ds u r f a c ea n da t m o s p h e r e t h r o u g h t h ep r o c e s so fp h o t o s y n t h e s i s ，t e r r e s t r i a lp l a n t sa s s i m i l a t ec a r b o ni n a t m o s p h e r ea n d i n c o r p o r a t ei n t od r ym a t t e rw h i l ep a r to fc a r b o ni se m i t t e di n t oa t m o s p h e r ea g a i nt h r o u g h p l a n tr e s p i r a t i o n t h er e m a i n d e ro fp h o t o s y n t h e s i sa n dr e s p i r a t i o ni sc a l l e dn e tp r i m a r y p r o d u c t i v i t y ( n p p ) ，w h i c hi si m p o r t a n ti nt h eg l o b a lc a r b o nb u d g e t t h en e tp r i m a r y p r o d u c t i v i t yo fv e g e t a t i o nw a sd e f i n e da st h ea b i l i t yo fg r e e nv e g e t a t i o nt ot r a n s f o r mt h e a b s o r b e ds o l a re n e r g yi n t ot h eo r g a n i cc a r b o no ft h ev e g e t a t i o ni t s e l fb yp h o t o s y n t h e s i s i tw a sak e yv a r i a b l ei nd e s c r i b i n gt h ev e g e t a t i o na c t i v i t y , a n di tw a st h eb a s i so ft h e t r a n s f o r m a t i o nb e t w e e ne n e r g ya n dm a s si nt h et e r r e s t r i a l e c o s y s t e m n - p pp r o v i d e d e n e r g ya n dm a s st o a l l o r g a n i cl i f es y s t e m si n c l u d i n gt h ev e g e t a t i o nt h e m s e l v e s t h e r e f o r e ，t oe s t i m a t en p pa c c u r a t e l yn o to n l yc a nh e l pu st ou n d e r s t a n dg l o b a lc a r b o n c y c l e ，i ti sa l s os i g n i f i c a n tf o rn a t u r a lr e s o u r c e sm a n a g e m e n tt oa c h i e v es u s t a i n a b l e d e v e l o p m e n t t h e r ew e r em a n ya p p r o a c h e st oe s t i m a t e v e g e t a t i o nn p eb u ta sf o rt h a to n r e g i o n a ls c a l e ，t h ea p p r o a c ho fm o d e l i n gi st h eo n l yo n em e t h o d o l o g yp r e s e n t l y a n dt h e m o d e lb a s e do nr e m o t e l ys e n s e dd a t aw a sr e g a r d e da st h eb e s to n e t h en p po n l a n d s c a p es c a l ea c t e da sac o n n e c t o rb e t w e e nt h a to nl e a fs c a l e ，c a n o p ys c a l e ，p a t c hs c a l e a n dr e g i o n a lo rg l o b a ls c a l e i tw a st h em o s ti m p o r t a n ta n dt h ew e a k e s tk e ys t e pi ns c a l e t r a n s f o r m a t i o n t h i sr e p o r t ed e s c r i b e dt h er e s e a r c ho nt h ep r o b l e mw i t hac a s es t u d yi n x i a m e n ，f u j i a np r o v i n c e ，p r c h i n a i nt h er e s e a r c h ，s o l a re n e r g yu t i li z a t i o ne f f i c i e n c ym o d e lw a s e m p l o y e dt oe s t i m a t e n p po ft e r r e s t r i a l v e g e t a t i o ni nx i a m e nu s i n gt h er e m o t es e n s i n gd a t ai n c l u d et m ， e t m + ，s p o t - 5o n8t e m p o r a lf r o m19 8 6t o2 0 0 5a n do t h e rd a t as u c ha st h ec l i m a t ed a t a 6 i n c l u d em o n t h l yp r e c i p i t a t i o n ，a i rt e m p e r a t u r e ，s o l a rr a d i a t i o na n dd i g i t a le l e v a t i o n m o d e l ( d e m ) i nt h ep r o c e s so fe s t i m a t i o n ，m e t h o d o l o g yo fh o wt om a k eu pt h ed a t al i m i t a t i o n c o m m o n l yo c c u r r e di nl a n d s c a p es c a l en p pm o d e l i n gw a sm a i n l yc o n c e r n e d t h e s e m e t h o d sb a s e do ng e o g r a p h i c a li n f o r m a t i o ns y s t e m ( g i s ) a n ds p a t i a la n a l y s i sw e r e d e v e l o p e d ：( 1 ) s u r f a c em o d e l i n go fp r e c i p i t a t i o nu s i n gt h ed e m ，r o s ed i a g r a mo fw i n d b a s e do nt h ea n a l y s i so ft h eo c e a n i cm o n s o o nc l i m a t ei nt h er e s e a r c ha r e a ；( 2 ) s u r f a c e m o d e l i n go fs o l a rr a d i a t i o nu s i n gd e m ；( 3 ) s u r f a c em o d e l i n go fw e t n e s sa n d a i r t e m p e r a t u r eu s i n gt h ea b o v er e s u l t s ；( 4 ) t os i m u l a t e t h em a x i m a ls o l a ru t i l i z a t i o n e f f i c i e n c yo ne a c hg r i du s i n gt h ev e g e t a t i o nc o v e rf r a c t i o nd r i v e df r o mr e m o t es e n s i n g d a t ai nt h el a n d s c a p ew i t hs t r o n ga n i s o t r o p ya n df r a g m e n t a t i o n ，w h e r et h eg a r d e np l o t ， g r a s s l a n d ，s h r u b ，n e e d l el e a ft r e ea n db r o a dl e a ft r e ew r ei n t e r m i x k e y w o r d s ： t e r r e s t r i a lv e g e t a t i o n ；n e tp r i m a r yp r o d u c t i v i t y ；s o l a re n e r g yu t i l i z a t i o n e f f i c i e n c ym o d e l ；r e m o t es e n s i n g ；l a n d s c a p es c a l e ；x i a m e n 7 第1 章研究背景 1 1n p p 的概念及其研究意义 1 1 1n p p 的概念 植被净初级生产力( n e tp f i m a r yp r o d u c t i v i t y ，简称n p p ) 表示绿色植物在单位面积、单位 时间内通过光合作用将植被可吸收的太刚能转换成植物有机碳量的能力，是由光合作用所产生 的有机质总量中扣除白养呼吸后的剩余部分，也称为净第一性生产力，可以用单位面积和单位 时间内转换成的碳的量表示( g c m 2 a ) 。n p p 用于植被的生长和生殖，直接反映了植物群落在 自然环境条件下的生产能力( l i e t h 等，1 9 7 5 ；l i uj 等，1 9 9 9 ；l m b o f f 等，2 0 0 4 ) 。 1 1 2n p p 的研究意义 植被n p p 的研究具有重要意义。 首先，植被n p p 是表示植被活动的关键变量，是陆地生态系统中物质与能量运转研究的基 础，除了供给植物本身外，还为所有有机体生命提供了能量和物质，因而陆地植被n p p 的研究 也为合理开发、利用自然资源提供了科学依据( 孙睿等，1 9 9 9 ) 。 其次，随着全球生态形势的进一步恶化，以及人们对生态环境认识水平的不断提高，为了 赋予自然环境和生态系统以具有可比性的经济价值属性，生态资产( e c o l o g i c a lc a p i t a l ) 成为一 个重要评估指标。生态资产涵盖了自然环境中可以为人类所利用的、表现形式丰富多样的所有 物质或非物质价值形态，包括气候、海洋、森林、河流、十壤的生态服务价值以及生物、生态 系统产品。n p p 作为构建生态资产价值评估模型的一个重要参数( 陈曦等，2 0 0 4 ) ，在生态系 统质量监测与生态效益评价中起着重要作用。 再次，陆地生态系统与气候系统通过地面人气之间的能量平衡、水汽交换和生物地球化学 循环相互影响，相互作用( l o b e l l 等，2 0 0 2 ) 。植被是陆地生物圈的主体，它不仅在全球物质与 能鼙循环中起着重要作州，而且在凋1 ，全球碳平衡、减缓人气中c o ：等温宅气体浓度上升以及 维护全球气候稳定等方面具有不可替代的作用。植被n p p 是人气成分改变地球上物质的重要中 8 介，尤其是作为温室气体的c 0 2 浓度的变化，使得n p p 的研究对气候具有重要的指导意义 ( m e l i l l o 等，1 9 9 3 ；方精云等，2 0 0 1 ) 。据测算，在假使生态系统的呼吸作用保持恒定的条件 下，植被n p p 每增长2 就会净吸收1 g t 的碳物质( r o u j e a n 等，1 9 9 5 ) 。植被净初级生产力直 接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力，表征陆地生态系统的质量状况，是判定生态 系统碳汇和调节生态过程的主要因子( f i e l d 等，1 9 9 8 ) ，在全球变化及碳平衡中扮演着重要的 作用( 陈利军等，2 0 0 1 ；2 0 0 2 ) 。所以，研究陆地植被n p p 的变化，有助于解释过去2 0 - 3 0 年 间大气碳储量的显著变化和减少陆地碳源i 仁估算的不确定性( c i a i s 等，1 9 9 5 ；k e e l i n g 等，1 9 9 6 ； m y n e n i 等，1 9 9 7 ；c r a m e r 等，1 9 9 9 ；催林丽等，2 0 0 5 ) 。因此，对全球或区域尺度n p p 的精确 估算被认为是阐明全球变化与陆地生态系统相互作用机制的有效途径( p o t t e r 等，1 9 9 3 ；刘海 桂等，2 0 0 7 ) 。 鉴于上述原因，自2 0 世纪6 0 年代以来，各国学者对n p p 的研究倍受重视，国际生物学 计划曾进行了大量的植物n p p 测定，并以测定资料为基础，结合气候环境因子，建立模型，对 植被n p p 的区域分布进行评估( 孙睿等，1 9 9 9 ) ，世界许多国家已经基本完成了植被生产力的 主要描述。建立于1 9 8 7 年的国际地圈生物圈计划、全球变化与陆地生态系统和京都协定均把 植被的n p p 研究确定为核心内容之一( 1 g b p ，1 9 9 8 ) 。n p p 的时空动态已成为联合国气候变化 框架委员会( u n i t e dn a t i o n sf r a m e w o r kc o n v e n t i o n o nc l i m a t ec h a n g e ，u n f c c ) 谈判的重要科 学依据之一( c r a m e r 等，1 9 9 9 ) 。 1 2n p p 的研究现状 植被生产力受到气候、土壤、植物特性及其它许多人为因素的影响。由于数据资料以及研 究者经验和观点的不同，现有n p p 估算模型对不同调控因子的侧重点有很大的差别，模型在方 法和复杂度上也显著不同现有的n p p 模型大体分为4 类： 1 2 1 统计模型( 气候相关模型、气候生产力模型) 在自然环境条件下，植被的生产能力除受植物本身的生物学特性、土壤特性的限制外，主 要受气温、降水、光照等气候因子的影响。因此可以通过对气候因子与植物干物质生产力的相 关性分析来估计植被的n p p ( 孙睿等，1 9 9 9 ) 。统计相关模型就是根据植物生长量与环境因子 相关原理建立数学模型来估算植物净第一性生产力。在n p p 研究的起步阶段，由于资料的欠缺 和技术的落后，多数学者选择较为简单的统计方法( l e i t h 等，1 9 7 5 ；l i e t h 等，1 9 7 7 ；u c h i j i m a q 等，1 9 8 5 ；陈国南，1 9 8 7 ；朱志辉1 9 9 3 ；张宪洲1 9 9 3 ；周广胜等，1 9 9 5 ；周广胜等，1 9 9 6 ；闰 淑君等，2 0 0 1 ) 。该类模型较多，最为经典的有： 迈阿密模型( m i a m i ) ：是l i e t h 等( 1 9 7 5 ) 根据世界各地约5 0 个点的n ip 实测值与年平 均温度和年平均降水量之间关系做出来的。该模型估算的结果可靠性仅为6 6 - 7 5 ，于是l i e t h 等( 1 9 7 7 ) 又将n p p 与年平均蒸散量联系在一起，提出了桑斯威特纪念模型( t h o r n t h w a i t e m e m o r i a l ) 。由于蒸散受多种气候因素的影响，且与光合作用有一定关系，所以对n p p 的估计 比较合理( 孙睿等，1 9 9 9 ) 。大气- 植被相互作用模型( a t m o s p h e r e v e g e t a t i o ni n t e r a c t i o nm o d e l ) 也是基于气候资料和植被分布资料建立的统计模型，但是该模型考虑了陆面物理过程与植被生 理生态过程的双向耦合以及大气与包括植被根部在内的植被之间的动态相互作用( o l e y ，1 9 9 4 ； j i j ，1 9 9 5 ；何勇等，2 0 0 5 ) 。 1 2 2 参数模型( 半理论半经验模型) 这类模型根据植物生理、生态学理论对统计模型进行一些改进，实际上是介于过程模型和 统计模型之间的一种n p p 估算方法。典型的有以下两种模型： 筑后模型( c h i k u g o ) ：日本学者u c h i j i m a 等( 1 9 8 5 ) 基于植被上层的c 0 2 通量与水汽通 量之比确定植被水分作用效率，通过计算太阳辐射、光合有效辐射、净辐射和辐射干燥度，得 到植物气候生产力与净辐射的统计关系模型。该模型是植物生态生理学和统计相关方法相结合 的产物，它综合考虑了诸因子的作用，但前提是充分的土壤水分供给，所估计的n p p 实际上是 潜在或最大n p p ，与实际情况有所差距。在应用到干旱和半干旱区自然植被时与实际的n p p 存在相当大的偏差( 侯光良等，1 9 9 0 ) ，但该模型由于可以直接用于气候变化的研究而受到重视 ( 孙睿等，1 9 9 9 ) 。 北京模型：后来朱志辉( 1 9 9 3 ) 对c h i k u g o 模型进行了改进，建立了北京模型，有效地改 善了干旱和半干旱区的n p p 估算。此外，国内也有很多学者( 张新时等，1 9 9 3 ；张宪洲；1 9 9 3 ； 李迪强等，1 9 9 8 ) 进行了这方面的研究，大多都属于此类方法。 1 2 3 生理生态过程模型( 过程模型) 过程模型根据植物生理、生态学原理来研究植物生产力，认为光合作用是n p p 的第一驱 动力，气候、生态系统类型及其他资源的重要性可根据它们对光合作用、生物量分配及呼吸作 用的影响来评价( 孙睿等，1 9 9 9 ) 。这种模型对植物的机理以及能量的内在转换机制进行深入的 l o 分析，通过对太降j 能转化为化学能的过程和植物冠层蒸散与光合作用相伴随的植物体及十壤水 分散失的过程进行模拟。其时间尺度都比较短，通常以天或小时为模拟步长。这方面的模型很 多，如c e n t u r y 模型( p a t t o n 等，1 9 9 3 ) 、c f i x 模型( f r a n k 等，2 0 0 2 ) 、b e p s 模型( b u n k e i 等，2 0 0 2 ) 、c a r a i b 模型( w a m a n t 等，1 9 9 4 ) 、k g b m 模型( k e r g o a t 等，1 9 9 9 ) 、s i l v a n 模型( k a d u k 等，1 9 9 6 ) 、t e m 模犁( m c g u i r e 等，1 9 9 5 ；m c g u i r e 等，1 9 9 7 ) 、b l o m e - b ( 论 模型( r u n n i n g 等，1 9 9 3 ) 、c e v s a 模型( c a om i n g k u i 等，1 9 9 8 a ：1 9 9 8 b ：) 等等。 如c e v s a ( c a r b o ne x c h a n g eb e t w e e nv e g e t a t i o n ，s o i l ，a n dt h ea t m o s p h e r e ) 模型是基于 植物光合作用、呼吸作用和生长发育以及土壤微生物活动等过程对环境变量的相互关系建立的 模型( 图1 1 ) 。它包括了3 个子模式：生物物理子模式模拟植物一土壤大气连续体的水热交换、 十壤含水量和气孔传导等过程：植物生长子模式模拟植物光合作用、呼吸作用、氮吸收率、叶 面积以及植物各器官之间碳氮分配、积累和周转以及凋落物生产：十壤碳氮转化予模式模拟十 壤有机质分解与转化和有机氮矿化等过程的( w o o d w a r d ，1 9 9 5 ；c a om i n g k u i 等，1 9 9 8 a ；1 9 9 8 b ) 。 图1 1c e v s a 模式结构示意图 早期的过程模型是在均质的斑块和多斑块水平上模拟和预测生态系统结构和功能的变化 过程，所需参数包括地表湿度、降水、辐射强度、日照时间等气象资料，以及土壤和植被中的 碳、氮、水等状态参数及分配比率等。空间尺度一般在l 公顷以下，忽略了空间异质性冈素的 影响。因此这类模型只有在空间范围足够地小，以至模型中各组分( 变量) 在空间范嗣内的变 化幅度与相应的变量在时间尺度范围内的变化幅度相比较可以忽略的条件下才能近似适用( 赵 1 1 争受多多 士洞等，1 9 9 8 ) 。在景观和区域的1 f 均质空间范闱内应用时，需要在相对均质的斑块上分别模拟， 构成空间网点数据，以空间内插法把各网点连接在一起，从而实现景观和区域性的模拟。 1 2 4 遥感模型( 光能利用率模型、遥感数据驱动模型) 随着遥感和计算机技术的发展，利用遥感信息和地理信息系统( g e o g r a p h i c a li n f o r m a t i o n s y s t e m ，g i s ) 技术进行n p p 的研究成为一种全新手段，它不仅免去了许多烦琐的实验j r 作，还 实现了区域尺度n p p 估算的可能。不同的植物以及同一种植物在不同的生长发育阶段，其反射 光谱曲线形态和特征不同，并且，在病虫害、灌溉和施肥等条件的不同也会引起植物反射光谱 曲线的变化。根据植物这一特征，利用遥感数据和g i s 技术手段，结合地面调查，可以对区域 植被n p p 时空分布进行有效地分析和研究。 遥感模犁建立在基于农作物研究的资源平衡观点基础上，由m o n t e i t h 首先提出( f i e l d 等， 1 9 9 5 ) 。即假定生态过程趋于调整植物特性以响应环境条件，认为植物生长是资源可利用性的组 合体，物种通过生态过程的排序和生理生化、形态过程的植物驯化，就趋向于所有资源对植物 生长有平等的限制作用。在某些极端或者环境冈子变化迅速的情况f ，如果完全适应不可能， 或者植物还来不及适应新的环境，n p p 则受最紧缺资源的限制( b l o o m ，1 9 8 5 ；陈利军等，2 0 0 2 ) 。 在资源平衡观点成立的前提下，就可利用植被所吸收的太阳辐射以及任何其它对植物生长起限 制性的资源，如水、氮、光照等调控因子来估计植被净第一性生产力。它们之间可以通过一个 转换因子联系起来，这一转换因子既可以是一个复杂的调：符模型，也可以是一个简单的比率常 数。这方面常见的模犁有c a s a 、g l o p e m 、s d b m 模型等，详细介绍见第2 章。 1 2 5n p p 估算模型的比较 目前已有几十种模型可用丁推算n p p ，但是这些模型在推算n p p 的大小和空间分布上存 在很大差异( c r a m e r 等，1 9 9 9 ) ，其原因主要有两个：( 1 ) 基于植物个体或个别试验地点而开 发出模型的空间尺度转换问题，其中包括从植物个体到生态系统整体、从点到区域、甚至全球 的尺度转换；( 2 ) 输入数据的质量问题，其中包括数据的可利用性和准确性( t i a n 等，1 9 9 8 ； 松下文经等，2 0 0 4 ) 。 统计模型的特点是决定n p p 的环境因子形式简单，在不同区域得到了不同程度的验证， 因模犁中的气象数据比较容易获得，而且模型计算的结果能够真实地反映植物n p p 的地带性分 布规律，所以曾被广泛应用。但这类模犁考虑的冈子过于简单，忽略了许多影响n p p 的植物生 1 2 态生理反应、复杂生态系统过程和功能的变化，也没有考虑到c 0 2 及土壤养分的作用和植物对 环境的反馈作用，估算结果较粗，误差较大，而且以点代面，估算结果也只是一种潜在的n p p ( r u n n i n g ，1 9 8 8 ；m c g u i r e 等，1 9 9 5 ：i t o 等，2 0 0 2 ) 。 过程模型的优点是机理清楚，可以与大气环流模式相耦合，有利于研究全球变化对陆地植 被n p p 的影响，同样可用来研究植被分布的变化对气候的反馈作用。所以在评价植物的初级生 产力、模拟作物生长、研究陆面过程和气候的相互作用和预测生态环境变化等方面起到了极大 的促进作用。但过程模型比较复杂，所需参数太多，而且难以获得定量化的时空分布数据，用 于区域和全球估算过程中网格点内参数的尺度转换和定量化相对困难，因而很难得到推广( 王 宗明等，2 0 0 2 ) 。 参数模型则介于上述两类模型之间。 遥感模型比较简单，它利用遥感所获得的全覆盖数据，使区域及全球尺度的n p p 估算成 为可能，并可以获得确切的n p p 季节、年际动态。因此，近年来遥感模型已成为n ip 模型的 主要发展方向之一。但其生态学机理还有待于进一步研究，由于将植被指数转换为吸收辐射比 例比较困难，以及光能转化效率的多变性而受到一定程度的限制。而且遥感只能获取已有的表 面信息，无法对各种假设条件及迅速变化的环境因素进行模拟预测。生态生理过程模型可以克 服这些不足，通过对这些已知的环境因素或未知的假设条件进行模拟，然后将得到的参数输入 遥感模型，实现n p p 对各种环境因子的敏感性分析。 n p p 估算模型的优缺点及适用条件见表1 - 1 。 表1 - 1n p p 估算模型的比较( 朱文泉，2 0 0 5 ) 1 3 1 2 6 我国的n p p 估箅情况 我国在2 0 世纪7 0 年代后期开始进行了一些不同植被的生产量研究，取得了一些成果。n p p 的研究始于8 0 年代，早期的研究多采用气候生产力模型( 陈国南，1 9 8 7 ；侯光良等，1 9 9 0 ：何 云玲等，2 0 0 6 ) 或半经验半理论模型( 周广胜等，1 9 9 5 ) ；朱志辉( 1 9 9 3 ) 用由c h i k u g o 模型加 以改进而得来的北京模型估计了全国n p p 的分布。早期较少采用基于遥感的估算方法( 刘海桂 等，2 0 0 7 ) ，近年来基于遥感的过程模型逐渐在n p p 研究中得以应用，出现了很多案例，估算 我国全局或局部的n p p 的动态( 肖乾广等，1 9 9 6 ；朴世龙等，2 0 0 1 ；崔林丽等，2 0 0 5 ；何勇等， 2 0 0 5 ；卢玲等，2 0 0 5 ) 。 1 2 7n p p 模型的发展方向 n p p 受许多因素影响，既有环境因素，也有植物本身的生理因素，只有深入地了解了n p p 形成的生态生理机制，才能使构建的n p p 估算模型更加符合实际。根据上述比较分析，一般认 为，n p p 估算的生态遥感耦合模型代表了未来的发展方向。然而，生态遥感耦合模型的研 究还处在尝试阶段，许多具体的基础研究和技术问题还需进一步解决，主要有以一f j l 个方面： ( 1 ) n p p 形成的生态生理机制比较清楚。许多研究已表明，由于环境因子，尤其是温度，对 g p p 形成和自养呼吸两个过程的控制是完全基于不同的形式( s c h w a r z 等，1 9 9 7 ；g o e t z 等，1 9 9 8 ； m a i e r 等，1 9 9 8 ) ，因此应把总初级生产和自养呼吸看作两个相对独立的过程，在估算n p p 时， 不能象光能利用率模型那样，简单地将总初级生产力或光合有效辐射乘以一个呼吸消耗系数， 而是应该从总初级生产力中减去自养呼吸消耗的部分。( 2 ) 开展生态系统定位研究，建立n p p 生态生理机制过程中所需参数数据库。n p p 生态生理机制模型所需参数众多，而且不同的植被 类型对同一参数的取值也不一样，有些参数还随时间不断变动，因此建立各种参数数据库，不 但为研制生态生理过程模型提供了基础数据，也为n p p 估算结果的验证提供了直接的地面数 1 4 据。( 3 ) 使模型具有模拟、预测及对各种环境因子的敏感性分析功能。n p p 模型与其它有关响 应气候变化的模型相结合进行气候变化研究将会有很大的发展潜力( 孙睿等，1 9 9 9 ) 。对n p p 的估算受所采用方法的不同而存在较大的差异( c r a m e r 等，1 9 9 9 a ) ，降低模型估算结果的不确 定性，提高模拟结果的精度是当前n p p 估算至关重要的问题( c r a m e r 等，1 9 9 9 b ) 。 1 3n p p 估算的尺度问题 1 3 1n p p 的估算尺度 n p p 的估算，空间维是在3 个尺度上进行的，即单叶和冠层尺度、生态系统或区域尺度及 全球尺度。也有人分为定位观测、区域n p p 估算和全球n p p 估算3 种尺度。所谓的区域尺度， 是个比较宽泛的界定，区域的大小从景观水平( l i u 等，1 9 9 7 ：郭志华等，2 0 0 1 ；杨清培等， 2 0 0 3 ：张娜等，2 0 0 3 ) 到国家水平( 国家其实是个大小不定的空间概念) 都有，这方面的研究 报道也是最多的。在时间维的尺度则有实时估算、以天为单位估算，但是最多的还是以月、年 为单位的估算，少数案例研究几千年以来植被n p p 的动态变化。还有一些则不讨论时间尺度问 题，而是研究潜在生产力。 1 3 2 尺度转换问题 在定位观测尺度上，n p p 的测定方法有收割法、二氧化碳同化法、黑白瓶法、放射性同位 素测定法、叶绿素测定法、p h 值测定法、原料消耗量测定法。单叶到冠层的尺度转换可以基于 干物质生产理论( o i k a w a ，1 9 9 3 ：i t o 等，2 0 0 2 ) ；基于地面的n p p 定位观测，只能收集到数公 顷的不同生态系统类型的实测数据( 彭少麟等，1 9 9 4 ) 。但是在区域或全球尺度上，人们无法全 面地直接测量n p p ，因此利用模型估算n p p 已成为一种重要而广泛接受的研究方法( c r a m e r 等，1 9 9 9 1a l e x a n d r o v 等，2 0 0 2 ) 。基本思想是根据各种生态系统类型，用以点代面的办法外推 区域及全球n p p 总量( w i t t a k e r 等，1 9 7 5 ) 。 在上述各种模型中，经验模型缺乏尺度转换的机制；生态生理过程模型所面临的一个关键 问题就是如何把均质斑块水平的生态系统研究拓展到景观区域水平，而遥感模型虽然具有全覆 盖数据，却缺乏生态生理基础。所以，目前一般认为，生态遥感耦合模型融合了生态生理过 程模型和光能利用率模型的优点，是唯一可以实现单叶到冠层、冠层到生态系统或区域的尺度 转换模型。其尺度转换连接点是叶面积指数( p a t t o n 等，1 9 9 3 ；赵士洞等，1 9 9 8 ) 。 1 5 基于空间实测数据的估算则迄今仍被用作全球n p p 估算的参照。通过与地面测量数据进行 检验时，遇到的最大问题是地面实测数据的缺乏，以及地面实测数据的尺度( 一般小于1 0 m ) 与大范围遥感模型估计的像元分辨率之间存在的不匹配问题。因而必须开辟基于高分辨率遥感 数据的验证思路，使得低分辨率遥感数据估算的结果值是高分辨率值的算术平均，通过高分辨 率遥感图像来达到地面实测数据与遥感低分辨率像元间的相关匹配，确定数据产品的不确定性， 这样才能用于对更大尺度、粗分辨率遥感提取的结果进行验证( 吴炳方等，2 0 0 4 ) 。 尺度转换的另一个方面的工作是针对具体植被覆盖类型的估算，其中比较全面的工作是农 作物、草地和森林的n p p 估算( 张宪洲，1 9 9 3 ：朱志辉，1 9 9 3 ；刘世荣等，1 9 9 4 ；周广胜等， 1 9 9 5 ：周广胜等，1 9 9 8 ；阎淑君等，2 0 0 1 a ；黄承标等，2 0 0 2 ) 。 1 3 3 景观尺度的n p p 估算 本研究所谓景观尺度，并不在于空间范围大小，而更着重的是讨论景观异质性背景下的n ip 估算问题。这种估算一般针对常见的完全受到人类活动扰动的相对破碎的景观，空间范围从几 百到数千平方公里不等，使用的遥感数据一般是t m 、e t m 、s p o t 、q u i c k b i r d 等几十米到米 级的中、高分辨率影像，而不是常见报道的m o d i s 、n o a a a ：哪冰等分辨率为数百米、1 公 里的数据。 由上述讨论可见，景观尺度n i p 的估算是尺度转换的关键环节，是从冠层、单一均值斑块 水平向大区域、全球尺度水平过渡的连接点。在这种尺度水平上，估算的关键就在于要控制相 对误差。这方面将碰到许多挑战性的问题，如模型的尺度适用性、足够精细的、序列完备的数 据的可获得性等。在小的局地范围内，特别是在我国南方沿海地区，多云多雨天气致使获得估 测区域高清晰、等时间间隔的序列卫星遥感影像相当困难，从而对估测效果产生不同程度的影 响。 所谓景观尺度特别强调的是景观异质性。影响n p p 估算精度的因素很多，包括像元的异 质性、植被类型、植被的物候期等，而其中最主要的是异质性( c h e nj m 等，2 0 0 2 ；吴炳方等， 2 0 0 4 ) 。现有的验证表明，对于n p p 中叶面积指数( l e a f a r e ai n d e x ，l a i ) 等关键参数的估算 来说，植被斑块大小的异质性程度比数据分辨率还要重要。由于异质性导致的l a i 偏差可高达 4 5 ( c h e nj m ，1 9 9 9 ) 。但是所谓的异质性在遥感中是相对的，随着分辨率降低，像元中的异 质性增加( w a n gy j 等，2 0 0 1 ) ，在一个l k m 的网格中会有多种土地覆盖类型并存，具有不同 的l a j 、冠层结构、物候、叶结构与生产力等，这会明显影响到结果数据的精度。c h e nj m 等 1 6 ( 2 0 0 2 ) 认为，l k m 分辨率的估算误筹在2 5 一5 0 之间。 景观尺度n p p 估算对于区域或全球尺度的n p p 估算结果的验证具有重要作用。验证是指 采用独立的方法对数据产品的精度进行评价的过程，将卫星遥感产品与假定代表真值的参考数 据( 如实地调奄数据，航空数据及更高分辨率卫星数据) 进行对比分析，确定其不确定性因素， 评价其精度，并为改进算法提供依据( 吴炳方等，2 0 0 4 ) 。对于从不同尺度遥感图像所提取的植 被生理参数的验证正受到越来越多的重视，成为目前国际上一个活跃的研究领域。而景观尺度 的n p p 估算对于区域n p p 估算结果的验证是一个关键环节。美国n a s a 在植被生理参数验证 方面已开展了大量的前期一l ：作。“b i gf o o t ”计划就是通过地面测量、样地调查和空间外延模犁 对m o d i s 的土地覆盖、圳、f p a r 、n p p 等数据产品进行验证( w e i s s 等，2 0 0 1 ) ，重点解决 从样地观测剑m o d i s 栅格的尺度问题。n a s a 的m o d l a n d 计划制定了2 5 个站点的全球验 证框架( m o r i s e t t e 等，2 0 0 2 ) ，利用地面与高塔的测量数据、精细分辨率( 园地 草地i t u u 林地i i 据绝对优势，相比2f ，草地儿乎叮以忽略不计。这些植被的n p p 变化步 调是一致的，这潍明返哪种植被类型的n p p 变化都主耍是一致性地受到季相引起的自然因素的 影响，人为网景( 如突然使某种 | ! 【被类刑的分布山秘急剧变化) 还未牌起剑士导作削。其次 综合圈6 - 6 、i 划岳7 术肴就同一种植被，面# 的变化是导致n p p 总甘变化的t 耍原冈。林地 的退化，表现为干i ! 【被 i 数的减小也是导致n p p 变化的卟原冈。再次，检a 十地利川变化幽粒 现，人簟的植被向1 | 植被转换。如林地向州地( 如茶同) 的转换、吲地、耕地被转换为建设川 地等这将导致n p p 总坩减小。林地等植被越化导致的单位面秘n p p 减小目前还无确实证 据。 并种植被同定有机艘总量( 千吨碳月 、 ) 0 0 t、 ) 0 0 ) 0 0 | 夕人。 ) 0 0 i 髟、遵兰= ；= = s 臣笔 ) 0 0 1 9 8 671 9 8 91 21 9 9 381 9 9 7i2 0 0 132 0 0 332 0 0 412 0 0 51 l 1 2 55 72 6 2 5 8 3 4 873 63 47 4 3 0 6 ll s l l7 4 2 d 0 l44 72 l2 b32 67 64 935 286 8 7 9 1 32 5d 82 27 1 11 7 1 4 1 j5 2 6b 7i 60 8 0j 100 l00 300 io0 300 300 2o0 7 2 2 96 34 39 81 5 30 02 7 7 45 9 骑4 86 42 5 5 26 3 5 8 h6 - 5 厘门市扦种陆地植被n p p 总母变化h 各植被类型的面积变化( 单位：平方公里) 1 5 0 00 0 ”。”p 一 + 林地 1 0 0 00 0一 罔地 一一耕地 5 0 00 0* 草地 * _ 合计 00 0 1 9 8 61 9 8 91 9 9 31 9 9 72 0 0 l2 f 】n 3 2 6 0 42 0 0 5 5 6 93 3 1 5 6 89 3 j 5 5 38 6 。5 5 34 7 1 5 4 49 5 1 5 5 08 4 1 5 5 69 6 1 5 5 1 1 6 1 3 32 1 1 1 3 1 科15 90 61 4 54 61 3 0 1 61 3 69 2 f 1 3 85 4 i i2 92 6 6 4 86 5 1 6 6 7 , 1 86 0 98 25 9 07 85 0 63 0j 4 9 87 14 9 95 34 5 86 5 x q 地 n9 5 10 2 o5 6 】3 3 】 3l7 4i9 1i 蛳 i3 5 21 4i 3 6 9o ? i 1 3 2 32 9i2 9 10 31 1 8 28 4ij 斛2 1l 9 6 9 41 1 4 0 8 3 削岳6 厦门市再种陆地棺被分卅l 面私! 变化i 割 并种植被的单位面g n p p ( 单位：g c 2 ) 、 2 0 0 + 林地 j5 0 。、 同地 1 0 0 心4 多、j 一一耕地 一草地 5 0 妙港专苫髟一 1 9 7l 9 1 21 9 9 361 9 9 7 i2 0 0 l3 i2 0 0 332 0 0 4 12 0 0 5 l i 2 2 l*1 5 i3 i6 d5 62 77 0 1 8 03 d1 3 , 12 25 74 7z 56 7 1 2 32 07 91 23 42 31 43 5 i i 75 592 31 s1 53 7 目6 - 7 厦门市各种陆地植被单位面积n p p 变化图 k 期的n p p 变化主耍原田是气候( 何勇等，2 0 0 5 ) ，而短期的变化( 年际) 主要原洲是七地 利崩更短期的变化( 季相) ，是与气候变化对应的轮作制度 尽管厦门市是湿润亚热带区域，四季常绿但是n p p 的季仃变化还是组明显的。这主要归 功于农田生态系统的轮作。山区的森林变化不人。而年际变化则主要是l u c c 的影响。 附酬6 - 1 坦fj 市1 9 8 6 年7 片份陆地植被净初级生产力空问分布圈 附图6 - 2 厦门市1 9 8 9 年1 2 月份陆地植被净初级生产力空间分布图 附幽6 - 3 厦门h 1 9 9 3 年6 门份陆地植被净初级生产力空问分如幽 附幽6 4 厘市1 9 9 7 年l 】份& h 地午l ! 【被挣初级生产力空日j 分布幽 附i 芏l6 - 5 厘门市2 0 0 1 年3 月份陆地植被冲韧级牛，“力涧分粕蚓 附图6 - 6 厦门市2 0 0 3 年3 月份陆地植被净初级生产力空间分布图 附幽6 7 厦门市2 0 0 4 年1 月份陆地植被净初级生