《生态系统模型》PPT课件

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1、单击此处编辑母版标题样式,,单击此处编辑母版文本样式,,第二级,,第三级,,第四级,,第五级,,,*,,遥感,,在生态模型中的应用,莫兴国,,中国科学院地理科学与资源研究所,,Email:,moxg@,,Tel: 64889307,,,,,,,,生态系统模型尺度,叶片,冠层,流域,区域,全球,Down Scaling,Upscaling,组织,,生态模型的主要尺度,叶片尺度,,植物对气象要素变化的生理响应,,,2,冠层尺度,,土壤－植物－大气系统耦合,,生态模型的主要尺度,3.,区域尺度,,,区域气候、陆面过程与生态动 力 学过程相互作用,,,4.,全球尺度,,,气候系统与生态系统的耦合,,,

2、尺度问题的来源,？,,变量和过程之间的非线性关系,,,地表过程特征参数的空间变异性,,,过程之间的复杂相互作用,,尺度扩展的难点,如何估计代表地面空间变异性的模型核心参数，如地表反射率，表面导度、地表粗糙度和土壤含水量，这些参数往往导致地表通量的空间变异。,,近地面气象要素常常受地表和局地小气候的影响，而偏离其面上平均值。,,空间变异性、尺度和生态过程真实描述的相互关系,,,从空间测量可以获得大面积地表特征数据，是尺度扩展的重要手段。,,,,遥感定义,,遥远感知,,遥感就是对地物在电磁波不同波段范围的反射、发射、透过和吸收的能量进行测量，以识别物体信息或特性的技术。,,不同地物具有不同的反射、

3、发射和吸收特性，导致遥感方式、平台和应用的多样性,。,,遥感简介,,观测媒体：电磁波谱,,,观测平台：卫星、,(,航天,),飞机、雷达,,,基础：地物反射／吸收波谱,,,,土壤水分,降雨、雪,植被,电磁波谱,雪,,,,主要观测平台,卫星遥感图像,,静止轨道：单点观测,,极轨：有规律地大面积观测,,,提供,NDVI,，,表面温度，土地覆盖等数据,,,,高空航空图像,,,10-12km,,,特定调查，航空测量,低空航空照片,,500-8000km,,特定调查,,,航空测量,,,,地面观测铁塔,,<100m,,理论探索,,,科学实验,,观测平台,观测高度,主要目的,静止轨道同步卫星,36000km,

4、定点观测,太阳同步卫星,500-1000km,周期性观测,航天飞机,240-350km,不定期观测,,,太空实验,无线电探测仪,100-100km,各种探测内容 （如气象）,高空喷气式飞机,10-12km,侦察,;,大面积调查,低中空飞机,500-8000m,各种调查,,,航空测量,,遥感观测平台,,RS,图像的优势,可监测大面积的地物变化,,获取人眼不能检测的光谱波段特征,,可定时定点有规律地获取数据,,常用于生态学研究的卫星数据,常用的探测器,NOAA AVHRR,,Landsat,TM,,SPOT Vegetation,,Terra MODIS,,遥感为生态研究提供些什么？,充实,GIS

5、,背景数据,,地理位置、,DEM,,气象数据,,气温、地面温度、海水温度、辐射、降水、云,,土壤信息,,土壤水分,,土壤质地,,植被动态变化信息,,植被覆盖,,NDVI,，,LAI,,遥感可以得到的生物物理参数,,叶绿素和胡萝卜素在可见光波段的吸收光谱,,不同生育阶段，植物叶片的叶绿素含量和胡萝卜素的含量会有所变化，这就导致叶片颜色的变化和冠层反射／吸收光谱的变化,,植物在不同状态下的光谱反射,,植被反射光谱,,在可见光波段内,,,差别不明显,白桦,杉树,松树,,植被指数的由来,当人们用不同波段的植被,-,土壤系统的反射率因子，以一定的形式组合成一个参数时，发现它与植被特性参数间的函数关系，比

6、单一波段值更稳定、可靠，该类组合统称为植被指数。,,植被指数的主要形式,简单植被指数,归一化植被指数,土壤调整植被指数,增强型植被指数,,植被,NDVI,季相变化的缘起,,,植物在不同生育阶段对,VIS,和,NIR,波段反射率的不同，形成了,NDVI,的季相变化,,,反映植被的变化过程。,NDVI,的季相变化,,植被指数,(NDVI),的年变化,,中国陆地区域,NDVI,,,植被指数的订正,由于云的污染、大气变异性、双向反射的影响，植被指数常受扰动。,,采用滤波的方法消除噪音,,Savitzky,–,Golay,,滤波,Fourier,滤波,Best index slope extractio

7、n,法,常用的滤波方法,,土壤水分,,不同含水量的土壤具有不同的光谱吸收特性，土壤水分含量越高，反射率越低,,RS,可直接获取的土壤信息,,土壤水分,---,微波遥感,理论基础,,在有云覆盖时,,,可见光波段监测土壤水分很难。,,微波对云的穿透力强，是微波监测地面水分状况的优势,,地物发射率取决于介电特性,,,干燥土壤和水分的介电特性有巨大差异,(,干土,5,,水,80,),,微波传感器都对土壤介电特性、表面粗糙度敏感,,,植被层是半透明的．,,与太阳亮度无关,,方法,,被动微波方法：微波辐射计,,,重复观测频率高，数据量低，数据处理简单,,用微波辐射计获取土壤的亮度温度，然后通过物理模型反演

8、土壤水分或与土壤水分建立经验关系。,,有效采样深度,2-5cm,,微波发射与土壤湿度之间较好的相关关系可以达到,20cm,土层,,主动微波方法：成像雷达,,,数据分辨率高，数据量大，处理复杂,,发射电磁波,,,接收后向散射回波,,,建立地物形态和物理特征与后向散射回波之间的关系,,以后向散射系数法为主,,对裸土较好,,,在有植被覆盖或地表粗糙度大较时,,,影响较大,.,,,,,蒸散遥感反演的原理与方法,,,地表蒸散遥感原理,可见光,,近红外,,热红外,反照率,,植被指数,,地表温度,转换,净辐射,,土壤热通量,,显热通量,,潜热通量,波文比,,蒸发比,,卫星辐射通量,地表参数,模型,地表能量平

9、衡,湿度指针,,遥感蒸散方法,经验直接法,Empirical direct methods,,,能量收支残差法,,,Residual methods of the energy budget,,,机理模型法,,Deterministic methods,,,植被指数法,Vegetation index methods,,经验直接法,,能量收支残差法,地表能量平衡,余项法：,感热,,净辐射,土壤热通量,净辐射与土壤热通量的反演,,参考高度,双层模型,,,,,方向性地表温度,,,地表发射率,覆盖率,,时间尺度扩展,,日蒸散,方法,1,方法,2,方法,3,,,,净辐射,蒸散,,Penman-Mont

10、eith,与,NDVI,结合的遥感蒸散计算方法,潜在蒸散,环境影响因子订正，得到实际蒸散,,,,华北蒸散量,,,华北灌溉量,,,2001-222,2002-236,2003-229,,,,,,全球蒸散随纬度分布,,遥感光合生产力,植被光合生产力与植被吸收的光合有效辐射量成正比,,,遥感信息可以估算光合有效辐射量,,GPP,NPP,模型,GLO-PEM (,GLObal,Production Efficiency Model,，,Prince &,Goward,, 1995,),基于生产效率概念，基本上全部利用卫星遥感资料来计算陆地生态系统,GPP NPP,的生态系统模拟模型,,,CASA NP

11、P model,,,,植物叶片气孔,,RS GPP model,,The gross daily photosynthesis (g DM m,-2,d,-1,):,,,,C1,C2: CO2 concentration in the air and intercellular.,,,ra,rc,: aerodynamic and canopy resistances,,潜在光合有效辐射,推导出,,,,P,g,Pot,is estimated from the PAR:,,Canopy,PAR,0,APAR:,冠层吸收的光合有效辐射,,,模型描述,植被吸收的光合有效辐射,APAR,,PARab

12、ove,PARbelow,,,地面实测数据,,,,裸土,NDVI=0.05,,郁闭绿色植被,,NDVI=0.9,,对,AVHRR,数据,,,,,考虑大气效应的结果,,,对于地表实测,NDVI=0.9,而言,,,对应的,AVHRR,数据大概降低,0.25,,f,PAR,的计算,,,fpar,=1.24NDVI-0.168,对,MODIS,,fpar,也可表示为,,fpar,=0.95(1-exp(-kLAI)),,,NDVI,,FPAR,,结果示例,,GPP,,,,,1987 GLO-PEM NPP,,,黄土高原,2000-2002,年,GPP (mol C/m^2 yr),,全球,GPP,,,

13、参考书,徐希儒，遥感物理，北京大学出版社,,,Eagleson,, PS,著，杨大文译,,,生态水文学，中国水利水电出版社,,,Bonan,, Ecological climatology (,生态气候学,(,有中译本,)),,,Campbell and Norman, An introduction to environmental physics (,环境物理,),。,,,思考题,生态系统模型为什么需要尺度扩展？,,那些地表特征参数可由遥感信息反演？,,植被指数是指什么？它为什么能反映植被的变化？它有何局限性？,,光能利用率模型的基本原理是什么？它与遥感信息如何结合,?,,遥感蒸散模型的基本原理是什么？,,,