应用遥感数据以及GIS系统评估新疆气候净初级生产力季节性变化外文翻译资料

 2022-11-17 17:05:35

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应用遥感数据以及GIS系统评估新疆气候净初级生产力季节性变化

Dai-Liang Peng , Jing-Feng Huang , Cheng-Xia Cai , Rui Deng and Jun-Feng Xu

Institute of Agriculture Remote Sensing and Information System Application, Zhejiang University, Hangzhou 310029, China;

Xinjiang Institute of Meteorology, Urumchi 830002, China)

摘要：

净初级生产力（NPP）是陆地生态系统能量和物质转化的关键组成部分，NPP对全球变化在地方和区域的响应一直是气候 - 植被关系研究中最重要的方面之一。为了分离具有因果关系的气候因素，评估NPP季节变化对气候的响应非常重要。本文利用NOAA / AVHRR归一化差值植被指数（NDVI）数据和地理信息系统（GIS）技术对新疆的NPP进行了估算。通过时滞和序列相关时效分析研究气候因子（气温，降水量和日照百分比）对NPP季节变化的影响。结果表明，不同土地覆盖类型的NPP与三个气候因子皆具有类似的相关性，降水是影响新疆NPP季节变化的主要气候因子。结果表明，NPP与降水出现了0的正相关关系，新疆大部分地区的序列相关年龄为0天，说明NPP对降水的响应是瞬时的。然而，不同土地覆盖类型的NPP在2月后期与气温呈现正相关，其影响可能持续1个月。净初级生产力与日照百分比没有相关性。

关键字：

气候; GIS技术; 净初级生产力; 遥感; 季节性变化; 序列相关时效; 时间滞后。

陆地净初级生产力（NPP），即初级生产总值（GPP）与自养呼吸之间的差异，对人类社会至关重要，因为它不仅提供了食品，纤维和木材等基本材料，而且创造了适合于人类居住的环境（Peng和App 1999; Zhao等2005）。 近年来，NPP作为生态系统过程中的一个重要组成部分得到了更多关注，该过程从大气中去除二氧化碳（CO2），并将其存储在短生命（叶子和细根）和长寿（木材）组织中（Canadell 等，2000; Ahl等，2004）。 随着全球变化和陆地生态系统研究的深入，利用模拟（尤其是遥感数据）对自然植被的NPP进行估算，以及NPP对地区和地区全球变化的响应一直是气候—植被关系研究中最重要的方面之一（zhang等2002）。

净初级生产力对许多控制措施都很敏感，包括气候，土壤，植物特性，干扰状况以及一些其他自然和人为因素。气候变化是NPP变化的主要驱动因素（Christopher et al。1995），但对气候变化对NPP影响的认识还不清楚（Canadell et al。2000; Ahl et al。2004）。 NPP对气候因子的响应不仅与不同的气候因子和不同的土地覆盖类型有关，而且与不同的时间也有关系（Braswell等，1997）。不同大小的NPP年际波动确实存在（Maisongrande et al.1995; Kindermann et al.1996; Malmstrom et al.1997）.Mohamed et al。 （2004）学者们探讨了与气候因子有关的不同土地覆盖类型NPP的年际变化模式。研究NPP季节变化与气候变率之间的关系以便分离因果气候因素非常重要。在短时间尺度上，气温，降水和其他气候因素影响植物光合作用和生长的生理过程（Christopher等，1995）。通常，气候因素对NPP的影响不是瞬时的，有时会产生延迟效应和序列相关性时效（Steele et al.2005; Peng et al.2007）。然而，气候因素对净初级生产力季节变化影响的时滞和序列相关时效研究却被忽略。

本文选择新疆作为研究区域。 通过NOAA / AVHRR归一化植被指数（NDVI）数据和地理信息系统（GIS）技术估算该地区的NPP。 采用线性回归方法和NPP变化系数与气温，降水量和日照百分率进行线性回归，采用时滞和序列相关时效方法，所有这些分析都用于评估NPP对不同土地覆盖类型季节变化的影响。

结果

净初级生产力验证及其季节变化

基于遥感数据和空间插值的气象数据，利用光利用效率和过程模型估算了8个时间分辨率为1个月的土地覆盖类型的NPP。为了验证NPP估算的准确性，本研究中使用了参考NPP值和实际观测到的NPP值（表1）。如表1所示，除灌木林地和荒漠草原外，本研究的NPP值与参考值之间存在差异，实际观测到的NPP值较小，表明本研究中NPP估算的结果是可信的。

研究发现NPP对所有土地覆盖类型的季节变化特征是单峰（图1），冬季最小值甚至为0，夏季（7月）出现最大NPP。不同的土地覆盖类型具有不同的净初级生产力价值。在森林覆盖类型中，常绿乔木的NPP值高于落叶乔木。对于农田而言，由于新疆大部分地区的耕作制度为一年一熟，生长期主要在4 - 10月，所以7月份的NPP是最高的。草地NPP值大于灌木林和荒漠草原，夏季为57 g C·m-2·month-1。荒漠草原的NPP值与其他土地覆盖类型相比最低，冬季几乎为0，仍低于夏季39 g C·m-2·month-1。

根据8种地表覆盖类型的NPP变异系数（图2），落叶阔叶树，落叶针叶树和农作物的CV分别为1.16,1.13和1.07，并且比其他植被类型CV值大。 直接原因是生长季节较短，春季开始出现绿色，夏季出现最佳生长，秋季出现落叶，冬季出现最低的NPP。 其他五种土地覆盖类型的CV差异很小。 由于卫星传感器无法识别荒漠草原，灌木林地和草原，覆盖面低而分布不均匀，分布稀疏，其季节变化无法确定。 然而，对于常绿乔木，他们的生理特征导致了CV值小。

图1.新疆八种土地覆盖类型净初级生产力（NPP）的季节变化。CRO，农田; DBT，落叶阔叶树; DES，荒漠草原;DNT，落叶针叶树; EBT，常绿阔叶树，常绿针叶树; GRA，草地; SHR，灌木地。

气候季节变化与净初级生产力的关系

首先，三个气候因素之间的相关系数（R）（气温，降水量和日照百分比）和8个不同时间滞后的土地覆盖类型的NPP。

在每个县计算。随后，从不同时滞获得最大绝对值（R），并将其视为每种土地覆盖类型的一个气候因子与NPP之间的相关系数。它被发现NPP均值与几乎每个县的月平均气温和月降水量呈现着P = 0.01的正相关关系;但NPP平均值与日照总量平均值之间没有显著相关性。结果表明，不同土地覆盖类型的NPP与新疆三种气候因子中的任何一个都具有相似的相关性，不同的气候因子与NPP具有不同的相关性。

图2.净初级的季节变化系数 新疆8种土地覆盖类型的生产力。CRO，农田; DBT，落叶阔叶树; DES，荒漠草原;DNT，落叶针叶树; EBT，常绿阔叶树，常绿针叶树; GRA，草地; SHR，灌木地。

季节性变异的相关结果

季节性变异的相关结果

图3显示了8种土地覆盖类型和3种气候因子的NPP。四种土地覆盖类型（常绿针叶树，农田，落叶阔叶树和落叶针叶树）NPP的CV与植被覆盖度呈现正相关，气温和日照百分率的CV值与降水量之间没有显示正相关或负相关。

时间滞后和序列相关性时效

由于月平均日照百分比与NPP的季节变化没有显著相关性，因此决定不分析这个变量的时滞和序列相关。使用空气温度异常来检验 土壤覆盖活动的主要气候因子之一，以及不同土地覆盖类型的NPP在新疆气温滞后2个月时呈现正相关。 另外，新疆大部分地区气温影响持续1个月。 然而，新疆不同土地覆盖类型NPP与季节变化降水量之间在0滞后显著正相关，而且未发现序列相关时效（图4）。

图3.海水温度变化系数（CV）8个土地覆盖类型的森林净初级生产力和CV气温（白条），降水（黑条）和日照百分比（虚线）。CRO，农田; DBT，落叶阔叶树; DES，荒漠草原;DNT，落叶针叶树; EBT，常绿阔叶树，常绿针叶树; GRA，草地; SHR，灌木地。

图4.净季节异常的滞后相关（r值）八种土地覆被类型的初级生产力与滞后异常的气温和降水量。零滞后（白条），1个月滞后（黑条）和2个月滞后（虚线条）。 CRO，农田; DBT，落叶阔叶树; DES，沙漠草原; DNT，落叶针叶树; EBT，常绿阔叶树木，常绿针叶树; GRA，草地; SHR，灌木土地。

讨论

气候对净初级生产力影响的不确定性不仅包括不同的气候因子和不同的土地覆盖类型，还包括不同的时间尺度。为提高对气候对NPP季节变化影响的准确评估能力，我们对不同土地覆盖类型和3个气候因子进行NPP平均值和CV值的线性回归计算，同时采用了时滞和序列相关性时效分析方法。

不同土地覆盖类型NPP平均值和CV与气温，降水量和日照百分比三个气候因子的相关分析表明，不同土地覆盖类型NPP与新疆不同气候因子存在P = 0.01 的相关性，降水是影响NPP季节变化的主要气候因子。不仅NPP的平均值与总降水量之间在季节变化上呈显著相关性，而且四个地表覆盖类型NPP的CV与降水量之间的相关性也很高。这表明，NPP的季节变化是影响新疆整体降水的主要原因，而降水量的相对较小的变化大程度上决定了NPP的季节变化。在P = 0.01时，草地，灌木林地和荒漠草原的CV与降水的CV没有显著相关性;主要原因可能是由于卫星上的传感器无法识别低覆盖率低的发育不良以及稀疏分布的植被及其季节变化，因此这种植被对遥感传感器降水的敏感性并不明显。 NPP的平均值与气温的相关性在P = 0.01时有统计学意义，但季节性变化NPP的CV与气温无明显相关性。这表明，尽管气温似乎没有对NPP的季节性变化做出贡献，但它仍然是平均NPP值的基本预测指标。然而，尽管新疆日照充足，尤其是夏季是植物生长最快的季节，但日照百分比与NPP没有显著相关性，这可能是由于本季节蒸发量增加导致水分损失增加和生产力下降。

在温暖的温度下植物生长的增加导致生物量输入到土壤池的增加，同时，降水增加了土壤水分，促进了有机物向主要为磷和氮的容易获得的无机营养物的转化，导致植被生长的延迟（Neill等1995; Tian等1998;穆罕默德等人。 2004）。这是造成新疆大部分地区不同地表覆盖类型NPP与气温对季节变化的显著2个月滞后和1个月序列相关的主要原因。通常，NPP对降水的响应不是瞬时的。沉降渗透土壤，被根系吸收，转换成光合物质，然后吸收和反射日光，这是由卫星传感器获得的，用作地面反射的测量和植被响应。这个过程可能解释了NPP对降水响应的时间滞后。然而，新疆在不同覆盖类型NPP与季节变化降水量之间存在显著的正相关关系，表明植被产量直接增加在正降水异常之后。其主要原因是新疆气候属于温带大陆性气候，年降水量145毫米，是全国年平均降水量（630毫米）的23％，大部分植物缺水，因此反应植被对降水的影响是瞬间的，并且不会持续很长时间。

不幸的是，净初级生产力的时间分辨率为1个月，生长季节的物候和气候对净初级生产力的影响无法准确捕捉，这将导致评估气候对净初级生产力影响的一些错误。除了气候因素之外，还有许多其他因素影响净初级生产力，特别是诸如土地利用变化（砍伐森林，火灾和城市建设），灌溉和复种指数等因素，这表明关于气候和土地使用对净初级生产力的影响仍有许多问题需要回答。

资料与方法

研究区域：新疆大约位于34°49N和73°96E之间。 海拔范围0-7 791 m a.s.l. 土地覆被统计显示，荒漠草原（68.84％）和草地（18.86％）是主要的土地覆盖类型。 其他土地类型包括常绿针叶树（0.53％），常绿阔叶树（0.04％），落叶针叶树（0.01％），落叶阔叶树（0.07％），农田（2.92％）和灌木土地（8.90％）。 新疆气候属温带大陆性干旱半干旱气候，年降水量145毫米，是全国平均水平的630％（630毫米），年平均气温2.5-10摄氏度。新疆是中国最大、生产率最低的地区。因此，估算和评估这个大型半干旱地区的NPP对气候变率的影响是非常重要的。在本研究中，数据和预处理遥感和地形数据使用了以下遥感数据：土地覆盖（空间分辨率，1 km）由美国国家航空航天局（NASA）提供;从国家卫星气象中心获得的1990 - 1999年NOAA / AVHRR NDVI（空间分辨率8 km）;数字高程模型（空间分辨率~1 km）;并从新疆气象研究所获取新疆行政区划图（1：250 000）。使用GIS技术，ERDAS Imagine和Arc Map软件，将这些数据重新采样到8公里的AVHRR数据并投影到地理（Lat / Lon）（WGS84基准）。对这些遥感影像进行了校准，并为八种土地覆盖类型创建了感兴趣区域（AOI）。最后，计算了NOAA / AVHRR NDVI的10年平均值，时间分辨率为1个月。

气象资料

模型输入数据的准确性对于精确估计净初级生产力是至关重要的。然而，获取大规模高质量的天气数据非常困难，输入的数据必须依赖有限数量的地面气象站。对于每个气候变量，必须使用空间插值算法将气象站数据内插/外推到整个研究区域。内插数据的质量取决于研究区内可用气象站的数量和分布（Bunkei et al。2004）。在这项研究中，使用了以下气象数据：月平均气温;每月总降水

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