| 【中文题名】 | 基于GIS和RS的青藏高原海北高寒草甸CO_2通量的空间格局研究 |
| 【英文题名】 | Spatial Pattern Study of CO_2 Fluxes of Haibei Alpine Meadow on the Qinghai-Tibet Plateau Based on GIS and RS |
| 【学科专业】 | 地图学与地理信息系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-10 |
| 【中关键词】 | 生态系统生产力,涡度相关,总初级生产力,生态系统呼吸,净生态系统CO_2交换,归一化差分植被指数 |
| 【英关键词】 | Ecosystem productivity,Eddy covariance,Gross Primary Productivity （GPP）,Ecosystem Respiration （Re）,Net Ecosystem CO_2 Exchange （NEE）,Normalized Difference Vegetation Index （NDVI）,Typically alpine meadow ecosystem,Semi-empirical statistical model, |
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| 【论文摘要】 |
陆地生态系统碳循环是全球变化研究的核心内容之一，而陆地生态系统生产力是碳循环研究中的重要组成部分。基于涡度相关技术的植被与大气间CO_2、H_2O和能量通量的长期连续观测为人们深入研究陆地生态系统碳循环与全球变化的相互关系提供了便利的条件。这些观测数据虽然具有很高的时间连续性，可是观测站只能局限于离散、稀疏的有限空间的点，空间连续性很差，不可能直接得到区域尺度的有关参数。所以，在当前的全球碳循环研究中，对这些通量塔观测资料进行定量化的尺度外推和尺度扩展的研究显得尤为重要。要实现对区域即大尺度的碳通量定量化估算这一目标，关键在于RS、GIS技术和数学模型的融合。本研究以青藏高原典型高寒草甸为研究案例，进行通量站点观测数据的尺度外推尝试。
(1)建立青藏高原的空间数据集，包括16天合成的NDVI、16天累积降水和16天平均光合有效辐射。其中，NDVI原始数据来自于美国国家航空(NOAA)和宇宙航行局(NASA)的数据网站“Earth Observing System Data Gateway”。我们对原始的16天合成的NDVI又做了进一步除噪处理。其次，16天尺度的降水量和光合有效辐射数据来源于... |
| 【论文题纲】 |
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中文摘要 |
3-4 |
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Abstract |
4-8 |
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第一章 绪论 |
8-14 |
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1.1 研究背景和意义 |
8-10 |
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1.1.1 研究背景 |
8-9 |
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1.1.2 研究意义 |
9-10 |
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1.2 本研究的目标、内容、论文结构及技术路线 |
10-14 |
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1.2.1 研究区域简介 |
10 |
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1.2.2 总体研究目标 |
10-11 |
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1.2.3 研究内容和技术方案 |
11-12 |
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1.2.4 论文结构 |
12-14 |
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第二章 研究综述 |
14-30 |
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2.1 陆地生态系统CO_2通量 |
14-19 |
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2.1.1 陆地生态系统碳循环的基本过程 |
14-15 |
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2.1.2 陆地生态系统生产力与碳通量的概念 |
15-16 |
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2.1.3 陆地CO_2通量观测方法 |
16-17 |
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2.1.4 大尺度陆地生态系统碳通量的研究方法 |
17-19 |
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2.2 生态学研究中的尺度问题 |
19-26 |
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2.2.1 对尺度本身含义的理解 |
20-21 |
|
2.2.2 尺度问题的重要性 |
21-22 |
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2.2.4 生态学研究中的尺度转换方法 |
22-24 |
|
2.2.5 陆地生态系统CO_2通量尺度扩展 |
24-26 |
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2.3 GIS、RS在陆地碳循环研究中的作用 |
26-30 |
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2.3.1 GIS在陆地碳循环研究中的作用 |
27-28 |
|
2.3.2 RS在陆地碳循环研究中的作用 |
28-30 |
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第三章 遥感植被指数与通量组分的关系研究 |
30-56 |
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3.1 植被指数 |
30-43 |
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3.1.1 植被指数简介 |
30-32 |
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3.1.2 MODIS传感器介绍 |
32-34 |
|
3.1.3 MODIS-NDVI的获取与处理 |
34-43 |
|
3.2 FLUX-NDVI关系探讨 |
43-49 |
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3.2.1 站点通量组分讨论 |
43-45 |
|
3.2.2 NDVI与GPP、Re的关系 |
45-49 |
|
3.3 模型构建与参数反演 |
49-56 |
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3.3.1 模型构建 |
49-52 |
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3.3.2 模型检验 |
52-56 |
|
第四章 区域净生态系统交换量的尺度扩展 |
56-84 |
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4.1 基于GIS空间聚类的高寒草甸生态区划分 |
56-64 |
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4.1.1 空间聚类原理 |
56 |
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4.1.2 ISODATA算法 |
56-58 |
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4.1.3 聚类图层准备 |
58-62 |
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4.1.4 基于NDVI时间序列的聚类过程 |
62-63 |
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4.1.5 区域聚类结果 |
63-64 |
|
4.2 气象数据的空间插值 |
64-73 |
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4.2.1 常用气象数据空间插值方法 |
65-66 |
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4.2.2 ANUSPLIN插值方法 |
66-73 |
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4.3 净生态系统交换量尺度扩展 |
73-84 |
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4.2.1 尺度扩展图层准备 |
73-76 |
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4.2.2 尺度扩展模型运算与结果 |
76-84 |
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第五章 结论与展望 |
84-88 |
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5.1 结论 |
84-86 |
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5.2 不足及展望 |
86-88 |
|
参考文献 |
88-94 |
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致谢 |
94-95 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.26377 |
