张宏伟[1]2001年在《遥感技术在岷江上游生态环境调查与评价中的应用》文中研究表明岷江上游流域是《全国生态环境建设规划》中所列的重点治理区域，是长江的重要源头区域之一。由于长期的人类活动干扰，尤其是对天然林资源的过度采伐，森林资源衰退严重，生态环境十分脆弱。遥感技术具有的宏观、综合、动态、快速的特点，成为现代资源科学研究中最有效的手段之一。本论文结合863国家高科技发展计划308主题“西部金睛行动”专项“四川岷江中上游生态环境遥感综合调查与评价”课题，综合利用遥感图像数字处理（正射校正、图像增强、多源数据融合等）和图像解译和信息提取以及地理信息系统的空间数据管理、统计和分析功能，结合野外现场调研，准确统计了部分地区1990年和2000年两个时相森林、土地和草地资源的分布面积和变化情况，并对专题信息分布表面面积计算方法进行了讨论和分析。快速查明试验区现阶段的生态环境状况及其质量和环境变迁的影响因素，总结该地区生态环境变化规律，特别是原始森林的退化速率及影响因素，对将来生态环境变迁发展趋势作出科学评价，提出典型区退耕还林还草定位、定量数据，建立科学的退耕还林还草标准和遥感评估模型，为该地区社会经济可持续发展提供决策依据。另外，作者利用美国ESRI公司的MapObjects ActiveX控件在空间数据管理方面的优势，在Visual C++可视化编程环境下编程实现了本区本底数据方便的查询、检索和统计分析功能。
邓兵[2]2016年在《区域生态服务价值关键参数遥感反演研究》文中研究说明生态系统通过与周围环境之间的物质和能量交换,发挥着各式各样的生态系统功能,直接或间接地为人类提供多种生态系统服务,在维系生命、维持环境的动态平衡起着不可替代的作用。近两个世纪以来,随着人口的剧增,以及工业化进程的发展,使得人类活动强度不断增强,对地球生态系统的影响达到了空前的程度。全球气候变暖,频发的洪涝灾害,土地沙漠化等环境灾害已直接威胁到人类的生存与发展。生态服务价值的研究就是将自然生态系统的生态服务功能货币化,以货币的形式来表现生态系统服务价值,使人们直观地认识到生态环境的重要价值,以期提高民众保护生态环境的意识,为决策机构提供决策依据,使政府部门更好地处理经济发展和环境保护之间的关系。岷江上游地区位于青藏高原向四川盆地过渡地带,既是长江上游生态屏障的重要组成部分,更是成都平原重要生态屏障和水资源的生命线,其生态环境状况直接影响成都平原水资源的质量和数量,以至影响整个岷江流域甚至整个长江上游的生态环境与社会经济发展。岷江上游地区生态服务价值研究,对成都平原乃至长江上游地区生态环境保护和经济建设都具有重要意义。生态服务体系中的土壤保持、水源涵养、固碳、释氧等间接服务功能对人类的生存与发展发挥着巨大的支持作用,但与直接提供实物的直接服务相比,由于其实物量难以获取,因而在对其进行价值估算时存在一定难度。本论文以遥感技术为基本方法,依托课题团队在岷江上游地区的研究成果与工作基础,对该区域的生态服务中土壤保持量,水源涵养量与固碳、释氧量这叁个关键参数进行反演研究,并由此完成研究区生态服务价值估算。论文主要研究内容和创新成果有以下方面:(1)反演了研究区土壤侵蚀模数,并计算了土壤保持量。土壤侵蚀模数的反演基于通用土壤流失方程USLE,根据研究区基础资料对该模型的各因子分别进行计算:降雨侵蚀力因子(R),土壤可蚀性因子(K),坡度坡向因子(LS),植被覆盖因子与管理因子(C),以及水土保持措施因子(P)。再通过土壤流失方程计算得到的潜在土壤侵蚀模数与实际土壤侵蚀模数共同确定研究区土壤保持量。对岷江上游土壤侵蚀的研究不仅为生态服务价值提供了参数因子,还能为该地区的水土保持工作和土壤侵蚀预警提供很好的参考。(2)基于高光谱及定量遥感原理,进一步探索建立了以植被含水量和土壤含水量为主要参数的生态水源涵养模型,定量计算了研究区水源涵养量。生态水源涵养表征生态水层所涵养的总生态水量,与植被含水量、土壤含水量等因素有关。论文通过植被含水量,土壤含水量,河流径流量叁个方面对水源涵养量分别进行计算,采用定量遥感算法,分别建立植被含水量和土壤含水量的遥感反演模型,并通过资料查询得到研究区河流径流量,完成以定量遥感为主要方法的叁参数的水源涵养量的计算。(3)基于植被净第一生产力(npp)模型反演了研究区生态固碳、释氧量。根据植被光合作用方程式,植被每生产1.00kg有机物,需要吸收1.63kg的二氧化碳,与此同时会产生1.20kg的氧气,基于此原理,岷江上游地区生态系统固定二氧化碳量与释放氧气的物质量可以通过计算植被净第一性生产力(npp)物质量得到。固碳释氧的研究对研究生态系统的碳循环、评估生态系统的环境质量、估算碳汇都具有重要意义。(4)引入了一种新参数(角度斜率指数)反演植被含水量,并通过光谱分析确定了角度斜率指数的特征光谱。对植被光谱反射率与植被含水量的相关性分析,确定了植被在660nm,850nm,1630nm,2200nm的波谱反射率作为red,nir,swir1和swir2的特征值,由此来建立角度斜率指数。分析了植被含水量与角度斜率指数的关系,将角度斜率指数(sani、sasi、anir)作为反演植被含水量的参量,并建立植被含水量与角度斜率指数之间的转换模型。(5)定义了新的角度斜率指数。在前人研究成果及原有角度斜率指数(anir)的基础上,定义了近红外角度归一化指数nani(nearinfraredanglenormalizedindex)与近红外角度斜率指数nasi(nearinfraredangleslopeindex)。nani与palacios-orueta等定义的角度斜率指数(sani、sasi、anir)相比,在植被含水量反演上具有一定的优势,在研究区反演植被含水量时能取得更高的精度。确定了nani为反演植被含水量的最佳角度斜率指数,建立了植被含水量反演模型。(6)估算了研究区生态系统的土壤保持,水源涵养,固碳、释氧服务的经济价值。根据不同生态服务功能选取了不同的价值计算方法,土壤保持服务经济价值选取了影子价格法、机会成本法、替代工程法;水源涵养服务经济价值采用替代工程法;固碳、释氧服务的经济价值采用了替代成本法。论文从生态服务功能角度,发挥遥感技术、地理信息系统技术的优势,对岷江上游地区生态服务价值几个关键参数进行反演,并对生态服务评估技术与原理进行深入的分析、探索,试验了一套以遥感技术为基本手段的生态系统服务价值关键参数计算方法。对成都平原乃至长江上游地区生态环境保护和经济建设都具有重要意义。
彭立[3]2016年在《岷江上游生态水信息指标参数遥感反演与变化监测》文中研究指明森林植被作为地球生物圈的重要组成部分,与土壤、大气在多种维度上进行着多种形式的水分和热量的交换。在植被与水文的相互作用中,森林植被通过林地蒸散发、大气降水截留、枯落物截留、地表径流、土壤入渗、水分储存等水文过程与水文循环构成复杂的相互制约与反馈机制。生态水层以地球表面的植被层为中心,形成水循环过程中一个特殊的过渡带或缓存带,直接影响着水循环中各水资源量的滞留时间与动态分配过程。生态水层作为水循环圈层中一个相对独立的实体,在森林水文循环中扮演重要角色,但其资源量具有宏观性与空间分异性,尤其在生态与水文过程参数随空间分布剧烈变化的内陆河流域,通过常规方法难以有效获取其资源量。因此,如何有效利用遥感等新技术的多尺度分布式数据获取能力,实现对生态水的量化观测,为查明岷江上游流域地区的生态水资源量及其时空分布与变化特征提供理论与技术支持,对区域水循环研究具有重要的理论价值与实践意义。生态水前期研究表明,利用植被生物物理参数、土壤含水等因子在多波段、多时相遥感数据中的波谱特征宏观反映,能够对部分生态水参数建立遥感反演模型。但生态水前期研究侧重于光学遥感领域,在气候条件恶劣的地区,难以有效获取高质量光学遥感影像,对开展生态水研究尤其是其时空动态研究具有一定局限性。微波遥感具有全天候、全天时对地观测能力,近年来在水文研究中应用日益广泛,已在大气降水、土壤水分、积雪等水文变量以及叶面积指数、植被分类信息等植被生态参数的估算中取得一定成效。因此,本文基于前期生态水研究成果,以岷江上游毛尔盖地区为试验区,从光学遥感与微波遥感两个角度探索高原山区生态水参数的定量遥感反演方法,并通过多时相光学与微波遥感数据,实现对生态水部分参数的变化监测。本论文主要研究内容与创新成果如下:(1)利用时序雷达数据集建立了研究区土壤含水量估算模型。应用先进积分方程模型(AIEM)模拟了Wagner等提出的相对土壤水分估算模型的干湿端区间长度,建立了研究区的相对土壤水分估算模型,并将估算结果转换为土壤体积含水量。同时,基于较大范围地表粗糙度与入射角条件下的模拟结果,确定了C波段、L波段10dB近似区间长度,该结论对于长期干旱得不到湿端或长期湿涝得不到干端的地区具有现实意义。(2)发展了一种基于多时相雷达遥感影像的土地覆盖分类方法。基于7景合成孔径干涉雷达数据,采用多时相图像融合处理技术有效抑制了雷达影像的相干斑噪声,针对山区地形设计了一种基于升-降轨的双视向阴影补偿算法,改善了影像质量,利用后向散射系数、纹理特征、相干系数、数字高程4个特征参量实现了支持向量机监督分类,总分类精度为81.77%。(3)基于Van Genuchten土壤持水曲线模型,明确了土壤水饱和系数(SMS)的数学形式定义,并基于土壤体积含水量与雷达后向散射系数成强正相关且与尺度无关的研究结论,在假定模型各特定后向散射系数获取时的地表状况不变的前提下,推导了SMS的微波遥感反演模型。在此基础上,基于时序雷达数据集建模思路,建立了适合研究区地表状况的SMS微波遥感反演模型。(4)基于野外实测光谱与叶片等效水层厚度,建立了研究区基于复比植被指数(MSI/SR)的植被含水量光学遥感反演模型。采用温度植被干旱指数(TVDI),引入了地表温度高程校正模型,使用EVI替代NDVI,在此基础上构建了Ts/EVI空间,通过野外实测数据与TVDI的回归分析,建立了土壤含水量光学遥感反演模型。(5)采用多时相雷达遥感数据,对研究区主要地类土壤含水量(SMC)与土壤水饱和系数(SMS)进行了变化监测,结果显示总体上9月SMC与SMS比7月略有下降,不同植被类型的平均SMC与SMS呈现常绿林地-灌木林地-草地逐次降低;采用多时相光学遥感数据,实现了主要地类生态水涵养模数(MEC)的变化监测,结果显示总体上9月MEC比6月略有下降,不同植被类型的平均MEC呈现常绿林-灌木林-草地逐次降低。
戴晓爱[4]2012年在《生态水信息指标参数遥感反演模型研究》文中认为水文循环系统（SPAC，Soil-Plant-Atmosphere Continuum）耦合了大气、土壤、植被等诸多的因素，作为水文循环的一个重要实体-生态水层，涵盖了与地表植被层息息相关的水体，是水循环和水资源监测的重要内容。生态水的富水性分区直接作用于生态环境，合理地评价和计量生态水资源，对水资源的综合管理及区域的可持续发展有很现实的指导意义。目前国内外的研究大都围绕对农田水分，植被物种含水量，各种生化参数，干旱洪水各种灾害信息等方面的水分含量量化研究，对于区域尺度的森林涵养水源还仅限于各站点与样本监测相结合的综合统计，而这并不能适应动态变化的地理条件。地球信息科学的前沿技术-遥感技术，能够动态监测植被、土壤等的时空变化情况，短期内获取大尺度的地面信息，客观地反映其水分涵养情况。然而地表环境复杂多变，遥感的任何一种波段，不论是在可见光、近红外波段，还是热红外波段，甚至微波波段都无法全面准确地定量监测生态水资源。采用定量遥感技术，应用定量算法处理和分析海量的光学遥感监测数据、估测地表参数、反演可靠的依赖于地表过程的动态监测模型，将此类技术应用于植被生态水信息的量化提取将是水资源和遥感应用领域重要的学术问题。本文选取岷江上游植被和土壤类型典型地区-毛儿盖实验区，完善生态水模型的指标体系，明确各地表参数与模型变量间的关系，利用遥感影像和实测光谱信息等数据定量反演植被含水量（EWT和FMC）、土壤湿度、地表耗水等物理遥感模型，构建生态水富水系数模数，分析毛儿盖实验区近10年生态水富水性变化情况，预测岷江上游生态水富水性变化趋势。论文的主要研究内容和创新成果有以下方面：（1）结合项目组前期研究成果，进一步完善了生态水信息指标参数体系，进一步明确了研究区各影响因子生态水量化参数的意义，开展了对多种植被指数、植被生化指数、地表反照率、地表温度和土壤湿度指数等生态水指标参数遥感反演方法研究。（2）基于光谱学和遥感基本原理，可见光波段能够反映植被的覆盖程度，近红外波段能够分析植被的垂直结构特征，论文分析植被对水的敏感波段，对比各种光谱指数和模型与植被含水量的关系，利用野外实测数据及项目组前期利用SR光谱指数建立的植被相对含水量（FMC）模型，建立了研究区植被含水量（EWT）经验模型，并结合叶面积指数计算研究区植被水分含量，通过残差分析，结果合理，精度符合要求，模型具备一定实用性。（3）岷江上游地区地质地貌情况复杂，论文分别从叁种不同角度建立了叁个土壤含水量模型：分析近红外光谱反射率与土壤含水量表示方法的关系，建立基于近红外土壤水分敏感波段的高光谱土壤水分模型；利用土壤敏感波段选取土壤线，结合TM遥感影像特点建立了土壤水分光谱的土壤含水量模型；利用不同的植被指数与温度构造特征空间，比较分析后选用TS-EVI空间建立的水分指数，反演适用于岷江上游典型地表的土壤含水量模型和地下土壤分层含水量模型。对比叁者反演结果，分析了模型适用性。（4）耗水量是地表水循环中最难以估算的分量，论文利用ETM+遥感影像的近红外红外波段构建NIR-RED光谱特征空间，依据遥感技术与能量平衡原理相结合的方法，选用SEBAL模型，并针对区域特点和数据特征，改进潜热通量的算法，反演计量土壤蒸发和植被蒸腾量的耗水模型，其结果与气象台站监测数据和相关文献资料相符。（5）论文结合本底调查中关于生态水定性分级的类型，创新性地利用本文建立的植被含水量模型、土壤含水量模型和耗水模型构造生态水富水系数模数模型，计算生态水富水系数模数，提取研究区域生态水富水性量化标准，结果与本底调查定性分类结果和水文资料相符。在此基础上，分析近10年来研究区域生态水的变化特点并进行评价和预测，并论证该模型对高原地区和岷江上游地区的适用性。
石培礼[5]1999年在《亚高山林线生态交错带的植被生态学研究》文中提出亚高山林线是一个显着的生态交错带,是监测和研究全球气候变化的最佳地段,在全球变化研究中具有重要的理论价值。植被生态学途径是揭示生态交错带生态过程及其与气候变化关系的基础,本研究以四川卧龙巴郎山岷江冷杉林线和长白山岳桦林线为研究对象,采用交错带生态梯度样带调查和重点地段典型抽样、定性和定量相结合的方法进行野外数据采集,同时收集研究区前人的研究成果和面上资料进行综合分析。在研究手段上,采用种群统计和植被生态学数量方法进行定量化研究。在重点解剖研究区和对比分析的基础之上,总结出亚高山林线交错带的生态学特征和分布格局。主要研究结果如下:中国亚高山林线植物区系十分丰富,云冷杉、落叶松、桦木、高山栎、圆柏、柏木都是亚高山林线树木的重要组成成分。青藏高原隆升和环境变迁是山地暗针叶林树种分化和特化的动力,高原的东南部是世界林线树种物种多样性最高的地区。亚高山林线植物区系主要由北温带和世界广布成分组成,林线植物区系具有典型的温带性质。青藏高原亚高山林线的叁维地带性分布符合数学模式:H=exp( a + bx +cy + dxy + ex2 + fy2),在热量指标中,7月均温是亚高山林线分布的主导限制因子。青藏高原亚高山林线的水热条件属于Thornthwaite气候系统的寒冻潮湿型。植被数量方法是生态交错带定量判定的重要手段,游动分割窗技术和植被变异侧面图是交错带数量判定的两种有效方法。游动分割窗距离系数分布图的波峰和峰宽对生态交错带的位置和宽度有很好的指示性,植被变异侧面图还能指示林线环境的异质性。林线交错带是群落结构发生急剧变化的地段。林分的密度、高度和胸径都出现显着降低,群落层片结构趋于简单,草本植物组成趋于复杂,是相邻群落相互混杂和渗透的结果。林线交错带树木是增长种群,这是维持林线稳定和增长的基础。树木生长对林线交错带恶劣生境反应敏感,亚高山林线是山地垂直带上树木生长出现急剧降低的过渡带,也是生长型发生迅速变化的地段,在繁殖适应方面表现出多种适应途径。林缘具有明显的边缘效应,表现为较高的群落生态多样性。林线交错带是物种多样性较丰富的区间;同时,林线环境异质性较高,物种替代迅速,也出现β多样性的高峰。林缘形状对交错带物种多样性有较大的影响,凸型和直线型林缘的α多样性低于凹型林缘,但β多样性较高。凸型和直线型林缘物种更替较快,而凹型林缘物种替代较慢。林隙干扰是岷江冷杉林线交错带树木定居和森林更新的动力,林线交错带树木的死亡和定居对过去气候变化较为敏感,分别与过去气候变化的冷谷和暖期相对应。岷江冷杉林线是较为稳定的。长白山林线交错带的林缘形状对岳桦更新格局和向苔原入侵有重要影响。在凹型林缘外更有利于岳桦幼树向苔原的入侵和定居,林缘形状对木本植物入侵苔原具有强有力的控制作用。林缘形状引起的“凹凸逆转”的生态效应可能是岳桦林线缓慢上升的一种机制。最后,基于青藏高原近几十年来气候变化的趋势,探讨了未来气候变化情景下青藏高原亚高山林线分布高度的变化。青藏高原林线在未来气候情景下变动的幅度为150~600m,林线上升的幅度自西向东逐渐降低。
黄瑾[6]2016年在《岷江上游生态水遥感定量反演及径流预测模型研究》文中认为水资源是支撑地球上一切生命和人类社会经济可持续发展不可替代的物质基础。径流变化对整个水文水资源系统的演化起着主导作用,并深刻影响区域资源环境和社会经济发展。对径流演变规律的研究是区域水资源合理开发与有效利用的前提和基础。中长期径流预测因其预见期较长,有利于为相关部门尽早开展水利调度及水资源优化配置等统筹规划提供依据。但是,受大气环流、太阳活动、水文气象要素、自然地理等诸多不确定因素的综合影响,河川径流的时空演变特征纷繁复杂,中长期径流预测相对短期径流预测而言难度较大,严重滞后于生产实际的需要。然而,我国洪旱等自然灾害频繁发生,如何提高中长期径流预测精度成为一个亟待解决的问题。中长期径流驱动成因在时间和空间上的统计特性比较复杂,成因预测模型的实际应用具有一定的困难。但是,建立在坚实物理成因基础上的径流预测模型,被公认为中长期径流预测的重要发展方向。随着现代科学技术发展,高效率大面积范围收集水文数据已成为可能,通过建立水文遥感遥测系统,借助卫星、雷达等空间信息技术,使得以现代科学技术和计算机为工具的水循环系统理论方法应运而生,成为当前中长期径流预测研究的热点之一。众所周知,河川径流变化不仅与气候因子(降水,气温等)有关,而且受陆表森林植被的影响。森林生态系统通过林冠层、枯落物层和土壤层拦截滞蓄降水,从而有效涵养土壤水分和调节河川径流。森林水源涵养功能是河川径流变化的重要驱动成因之一。传统水文研究通常对林冠层、枯落物层和土壤层叁者独立进行典型样区实验来分析各自的水文效应。但是,这种方法操作复杂繁琐精度不高,而且以点代面的方法不能够全面、具体、真实地反应整个流域森林植被的涵养蓄水状况。森林植被对径流驱动作用的研究,迫切需要现代科学技术支撑。为解决森林植被水源涵养量难以采集与量化的难题,论文将本科研团队提出的植被生态水(层)遥感定量反演理论及方法引入中长期河川径流预测研究中。生态水(层)简称生态水层或生态水,是指与地球表层植物体紧密相关的水体,具体来说为地球表面植被层,包括叶面、腐殖层、表层植被根系土壤层中及植物体本身所能截留(滞留)或涵养的水量。这部分水围绕植被层形成水循环的一个特殊转换带或过渡带,主要作用为蒸发与蒸腾、调剂补给地表与地下水。已有研究成果表明,在原始森林区,生态水层所截取的水量可占降水量的30%-40%,有的高达60%,其量不可低估。在水文循环过程中,生态水的多寡,直接影响各水资源量的分配与在其储存体中滞留的时间,从而影响着河川流量的变化:在雨季对暴雨截流缓冲,避免形成洪水与洪峰;在旱季补充地表水与地下水,避免河谷迅速干早或断流。由于生态水(层)富水特征较为特殊,用常规方法难以提取和量化,论文采用以遥感定量反演技术为中心的陆表植被生态水量化方法。由于生态水(层)研究理论和技术的先进性,使其能够更加综合、宏观、定量地反映森林涵养水源功能,进而为研究森林植被对径流变化的影响,为建立中长期径流预测成因模型提供了有力的支撑。论文以岷江上游为例,利用遥感方法反演出研究区生态水资源量,结合同期气温、降水、径流等气象水文数据,建立生态水驱动径流预测模型。论文主要研究内容和创新成果如下:(1)在项目组前期研究成果的基础上,进一步完善了生态水(层)涵养模数模型,以岷江上游为研究区,建立了该流域1992-2005年间生态水遥感反演数据库,实现了森林植被水源涵养能力的量化。(2)在生态水遥感反演数据库建立的基础上,定量分析了研究区生态水变化趋势:生态水整体呈减少趋势,其中1992-1998年间减少较为明显,1998-2005年间减少有所放缓。生态水资源量变化与森林植被面积变化呈显着正相关关系。森林砍伐是1992-1998年间生态水资源量持续减少最主要的原因,而1998-2005年间生态水资源量减少趋势放缓得益于退耕还林还草、植树造林政策的实施,以及植被的自然修复。(3)建立了生态水驱动径流预测模型。从驱动角度分析径流成因,以降水、气温、生态水作为径流产生的叁大驱动因子,建立岷江上游径流驱动因子数据库,研究并分析驱动因子与径流变化的相关关系,建立岷江上游生态水驱动径流预测模型。通过对预测模型进行验证、精度分析与显着性检验,证明了模型的有效性和实用性,研究结果表明年径流量主要由年降水量主导,而枯水期径流量的大小则与生态水资源量的大小密切相关。
潘佩芬[7]2014年在《植被生态水涵养模数遥感反演及生态水资源量计算》文中研究指明在陆地生态系统中，水文过程制约着植被的生态过程，而植被生态过程对水文过程起反馈作用，形成植被-陆地生态系统与水文循环系统相互制约、相互协调、相互补充的功能机制。生态水层指与地表植被（包括植被叶面杆茎层，根系土壤层和腐殖层等）紧密相关的储水体，对降水具有缓存、分配与调节作用，是生态环境中重要的储水体，对生态环境的改善以及水文循环具有重要的调节循环作用。摸清查明生态水性状特点及空间分布，实现生态水资源量的估算，可为环境保护、生态重建、水资源量计算和“生态水资源库”建设等提供理论与技术支撑。生态水层的富水特征比较特殊，用常规方法难以提取和量化，需要引入新技术新方法。遥感技术具有宏观、实时的优点，对不同类型植被反射光谱具有敏感性，可为生态水的量化研究提供有效的数据，同时，遥感信息定量化理念和算法为生态水量化研究提供技术方法支撑。采用定量理念与算法处理遥感光谱数据、提取地表关键参数、反演地面生化参量模型，将该技术应用于以植被为核心的生态水信息指标参数量化研究中，为生态水量化探索研究提供了新思路。目前国内外定量遥感研究多集中在生态水文模型、精准农业、森林水循环等领域，其中包括地表辐射收支参量估算、植被各种生化参数反演、水循环参量估算等具体技术方法的研究。然而，国内外生态水（层）的研究仅限于本项目组，项目组成员多年来不断探索了生态水量化研究的新思路新方法。生态水是以植被为中心的储水层，前期的研究成果很少从地面植被覆盖的角度进行生态水信息指标参数研究分析，所以将植被作为研究对象反演生态水涵养模数具有重要的实用价值。为了实现生态水资源量的估算，本文基于前期研究成果，进一步完善生态水信息指标参数体系。以地面植被覆盖为切入点，深入探索生态水涵养模数模型的建立和遥感反演。同时，在生态水涵养模数反演基础上计算试验区生态水储水量并建立以植被地类图斑为对象的生态水储水量数据库。论文的主要研究内容和创新成果有以下几个方面：（1）进一步完善了试验区生态水（层）信息指标参数体系。本文结合前期研究成果，进一步完善生态水信息指标参数体系。展开对植被生化参数、地表温度、植被覆盖度、叶面积指数等生态水（层）信息指标参数量化研究的关键地表参量遥感反演。进一步明确生态水各信息指标参数意义。（2）基于高光谱遥感和定量遥感原理，探索建立了以植被含水量和土壤含水量为主要参数的生态水涵养模数模型。生态水涵养模数表征单位面积生态水层所涵养的总生态水量，与植被含水量、土壤含水量等因素有关。通过对遥感数据进行定量遥感算法研究，建立植被含水量遥感反演模型和土壤含水量遥感反演模型，进而推导出生态水涵养模数模型。实现了以遥感图像像素为单元的生态水涵养模数量化，便可实现生态水资源量的计算。（3）以地面植被覆盖为基础，对生态水涵养模数遥感反演进行资源量统计，建立基于植被地类图斑的数据库。通过分析试验区主要植被类型在遥感图像中的特征，结合实地调查与验证结果建立植被类型的遥感解译标志，提取试验区地面植被覆盖信息。由生态水涵养模数遥感反演结果以及植被覆盖信息，统计试验区地面主要植被覆盖类型生态水总储水量。统计每个地面植被覆盖图斑生态水涵养模数，建立基于地面植被覆盖图斑的生态水储水量数据库。（4）基于定量遥感理念和算法，遥感反演试验区植被含水量和土壤含水量。查阅大量国内外文献并考虑数据的可获取性，采用有量纲的等效水层厚度表述植被含水量，采用植被指数法建立植被含水量反演模型。采用土壤水厚度表述土壤含水量，引入土壤水分监测模型指数建立土壤含水量反演模型。（5）生态水信息指标参数的量化研究过程中，对高光谱遥感数据进行光谱特征分析与特征提取。对实测光谱数据进行光谱变换分析，提取植被含水量光谱特征和土壤含水量光谱特征。植被光谱在中红外波段对水分的吸收具有较有效的可识别性；不同含水量土壤光谱在红光波段与近红外波段具有较明显的差异。光谱特征提取为植被含水量反演和土壤含水量反演提供有效的量化数据。
伏耀龙[8]2012年在《岷江上游干旱河谷区土壤质量评价及侵蚀特征研究》文中指出土壤的理化性质是影响土壤肥力的内在条件和综合反映土壤质量的重要组成部分，而土地利用管理是影响土壤性质变化的主要因素。深入了解不同土地利用方式对土壤物理化学性质的影响，是合理利用土地资源，改进土地利用方式，发展可持续农业的前提，也是生态脆弱区植被恢复的关键。本研究采用野外调查采样，实地放水冲刷和室内测定分析的试验方法，以岷江上游干旱河谷区不同土地利用类型和典型小流域坡面土壤作为研究对象，研究了不同土地利用方式下土壤肥力特征和人为活动对土壤质量的影响，探讨了该区域坡面径流侵蚀产沙的机理和养分随径流流失的影响因素，对于深入了解该地区土壤质量的变化规律，进行水土流失治理以及开展农业可持续发展具有重要的指导意义。主要研究结果如下：1.岷江上游干旱河谷区土层普遍较薄且富含砾石；土壤的潜在肥力较高，有效肥力偏低，其中有机质，全氮和全钾含量均达到高肥力水平，自然土壤中有机质和全氮含量比耕作土壤高，磷素则供应不足，耕地必须通过施肥提高磷含量以满足植物生长需求；土壤多呈中性偏碱性，且具有逐渐碱化的趋势；不同土地利用方式之间土壤理化性质（有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、速效磷、速效钾含量等）均表现为差异显着（P＜0.01）。土壤质量综合指数（IQ）表现为灌木林地（64.79%）＞耕地（46.82%）＞荒草地（43.65%）＞裸地（40%）＞园地（25.35%），土壤退化指数（ID）表现为园地（77.76%）＞耕地（43.2%）＞荒草地（14.85%）＞灌木林地（0）＞裸地（-26.07%）。利用土壤质量综合指数（IQ）与土壤退化指数（ID）2种定量化方法进行土壤质量评价结果不完全一致，表明这两种指数不能等效地评价该区不同土地利用类型下的土壤质量，相比而言，土壤质量综合指数因为考虑了选择指标的权重被认为是评价本研究区土壤质量状况的一种更合理方法。2.岷江上游干旱河谷区土壤质地主要为粉壤土、壤土和砂质壤土3种类型，所占比例分别为74.5%，18.6%和5.3%；土壤颗粒体积分形维数在2.5011～2.7825之间，其中粉壤土>壤土>砂壤土；耕地较原生植被灌木林地的土壤颗粒体积分形维数大，相同土地利用方式下分形维数随海拔降低而下降；土壤颗粒体积分形维数与黏粒（＜0.002mm）和粉粒（0.002～0.05mm）含量以及土壤全钾含量呈极显着正相关关系，与砂粒（＞0.05mm）含量呈极显着负相关关系，而与土壤有机质，全氮，全磷，速效磷和速效钾含量的相关性不显着。土壤质地越粗分形维数越小，土壤质地越细分形维数越大，土壤粒径分布分形维数可以作为表征土壤结构的重要指标。3.采用野外实地放水冲刷的试验方法，对岷江上游干旱河谷区龙坝沟流域不同土地利用方式（灌木林地、荒草地、耕地和裸地）下土壤抗冲性进行测试研究，分析土壤侵蚀产沙相关因素，结果表明：不同土地利用方式下放水冲刷试验径流量、径流含沙量存在较大差异，径流含沙量随着产流时间的延长，呈现规律性递减趋势。荒草地和小麦耕地的径流含沙量较小，且能在最短时间内趋于稳定，而裸地的含沙量在整个冲刷过程中最大，趋于稳定的时间滞后于其他几种土地利用方式。土壤抗冲系数均随冲刷时间延长呈波状上升变化趋势；土壤抗冲性从大到小依次为：荒草地、小麦耕地、灌木林地、玉米耕地、裸地；土壤的颗粒组成与土壤抗冲性能具有显着相关关系，土壤抗冲系数与粉粒体积分数呈显着负相关（相关系数为-0.992，P＜0.01），与砂粒体积分数呈显着正相关（相关系数为0.925，P＜0.01），与黏粒含量呈负相关关系，相关系数为-0.796，与土壤有机质含量关系不显着。4.岷江上游是我国水能资源丰富的地区之一，也是四川省发展特色干旱河谷农业的重要基地，水电站工程建设、陡坡开垦过程中，严重扰动了原有的土壤结构层次，地面的植被被破坏，从而造成了严重的新增水土流失，人为加速了该地区土壤侵蚀过程。本研究以径流侵蚀产沙为突破口，采用野外实地人工放水冲刷试验方法，对该区域开发建设中人为扰动坡面侵蚀产沙规律进行了模拟研究，结果表明：坡度为5°、10°和15°条件下，流量为2L·min~(-1)、3L·min~(-1)、4L·min~(-1)和5L·min~(-1)时径流量（W）与放水流量（Q）呈线性关系，关系式为W=31.999Q-46.497，相关系数r=0.9466，产沙量（Ms）与放水流量（Q）呈对数函数关系，其关系式为Ms=1137.657Ln(Q)+524.252，相关系数r=0.9535；坡度是影响原生地面径流产沙量的最主要因素，径流量、产沙量与坡度呈线性相关，随着坡度增大，径流量和产沙量都在线性增加；产沙量与径流量关系相当密切，呈直线相关关系变化，即随着径流量的增大，产沙量也在增大，其关系式为Ms=0.028W+0.343，相关系数r=0.9589。对人为扰动地面侵蚀产沙规律进行了模拟研究,为有效防止区域水土流失提供基础的理论数据，对于该区农业开发和生态建设有着重要的科学价值与现实意义。5.坡面径流是土壤泥沙和营养元素流失的动力和载体，冲刷过程中，径流首先选择性的携带土壤细颗粒，导致泥沙中细颗粒的增加，黏粒含量增多，与原地土壤相比，泥沙中细颗粒特别是黏粒含量显着增加，导致泥沙黏粒的富集；土壤有机质和全氮多与土壤细颗粒结合在一起，在径流冲刷过程中，泥沙黏粒的富集就会导致泥沙有机质和全氮的富集；坡度直接或者间接地影响着径流流速和侵蚀模数，从而对泥沙养分的富集产生着显着的影响；土壤中钾素分为难溶性和易溶性两种类型，在径流冲刷过程中，一部分钾溶解在径流液中，一部分被吸附保留在泥沙中，泥沙中的速效钾含量较原地土壤中的速效钾含量低，但不同坡度和放水流量条件下表现出和有机质，全氮一样的富集规律，即坡度相同，放水流量（冲刷强度）增大，泥沙速效钾的富集率有一定的减少，放水流量不变，随着坡度的增加，泥沙速效钾富集率均有减小的趋势。
张国斌[9]2008年在《岷江上游森林碳储量特征及动态分析》文中进行了进一步梳理森林是地球上重要的陆地生态系统之一,森林在全球碳平衡和减缓全球气候变化方面发挥着不可替代的作用。在森林碳循环与碳储量的计算方法上,材积源-生物量法具有广泛的应用基础并能满足估算精度要求,利用森林资源清查数据和优势树种(组)材积源-生物量关系进行碳储量估算,也是政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐的国家和区域碳计量计算较好方法。岷江上游是典型的亚高山区,该区域的森林碳储量大小、组成及动态变化状况具有北半球中高纬度和亚高山的森林特点,在地理区域和森林类型方面有较强的代表性。本文通过研究该区域森林乔木层碳储量的组成、动态变化及优势树种组(暗针叶林)的生物量碳密度变化及老龄林生物量动态特征,分析了碳储量动态变化的影响因素,目的是揭示岷江上游亚高山区森林地上碳储量分配特征及其动态变化的影响因子,可为利用森林资源清查数据进行区域碳储量研究提供范例。主要内容包括以下几个方面:(1)研究表明岷江上游现有森林面积8.39×10~5hm2,碳储量5.87×10~7Mg·C,其中针叶林碳储量占84.73%,阔叶林碳储量占15.27%,岷江上游森林平均生物量碳密度为69.97 Mg·C·hm~(-2),冷杉林所占面积和碳储量最高,碳密度最大。防护林面积和碳储量最大,特用林碳密度最高。人工林面积和碳储量分别占天然林面积和碳储量的20.3%、7.95%,人工林碳密度为天然林的37.80%。人工林面积所占比例相对较高,而碳储量与碳密度却较小。岷江上游碳储量主要集中在成、过熟林当中,占林分总碳储量的72.21%,碳密度随龄组的增大而增加。岷江上游林业用地和有林面积所占比例较高,但各县分配不均,森林平均覆盖率为34.50%。(2)岷江上游森林在1992-2006年期间,碳储量增加了10~.32×10~6Mg·C,平均年增长率为1.52%,年固碳量为0.1~2.0×10~6Mg·C·a~(-1),森林面积增加了38.82%,碳密度从80.06Mg·C·hm~(-2)降低到69.97Mg·C·hm~(-2),平均年降低0.9%。冷杉面积和碳储量所占比例不断下降,云杉面积和碳储量所占比例不断增加。用材林面积和碳储量减少,防护林面积和碳储量不断增加,特用林面积、碳储量及碳密度呈现增加,其他森林类型碳密度呈现下降。岷江上游碳储量在成、过熟林中所占比例不断下降,幼龄林、中龄林和近熟林所占比例呈不断增加的趋势,但目前仍然是成、过熟林碳储量所占比例高;中龄林和近熟林生物量碳密度呈现增加趋势,幼龄林、成、过熟林碳密度呈现下降趋势。在此期间林业用地面积和有林地面积不断增长,森林覆盖率增加了9.66%。(3)岷江上游暗针叶林中的成熟林、过熟林生物量碳密较高,中龄林、幼龄林生物量碳密度较低,成熟林、过熟林生物量碳密度高于全国平均水平,而中龄林和近熟林低于全国平均水平,幼龄林与全国平均水平相近;中龄林生物量碳密度年增长率最大,为1.3%,其次过熟林生物量碳密度年增长率为0.8%,幼龄林生物量碳密度年增长率最小,为0.7%;海拔3600～3800 m的生物量碳密度最大,明显高于其他海拔区段;海拔3000～3400m处的生物量碳密度年增长率最高,为1.03%;半阴坡和半阳坡的生物量碳密度高且年增长率大,阳坡生物量碳密度低,年增长率小,阴坡界于两者之间;过去20多年,岷江上游暗针叶林生物量碳密度呈现逐年增加的趋势,1997-2002年,生物量碳密度年平均增长率为1.15%,高于其他调查期间碳密度年增长率。(4)1988-2002年期间,老龄林地上生物量密度净增量为27.311±15.58Mg·hm~(-2),平均每年增长率为1.930±1.091Mg·hm~(-2)·year-1 ,平均每年枯损率为2.271±1.424Mg·hm~(-2)·year-1;地上生物量变化受各径级保留木生长量、枯损量及进界生长量影响,其中20～40cm径级保留木生长量与生物量净增量最大,>80cm径级生物量增量最小,40～60和60～80cm径级生物量在调查期间净增量出现负增长;岷江上游老龄林地上生物量动态变化具有时空间异质性,同一样地在不同调查间隔期或同一调查期间不同样地间生物量变化不同,不仅是增量数值大小差异,还表现为生物量增量的正负差异。(5)通过因子分析等方法分析气候因子、海拔、人口、森林年龄、面积和碳密度等要素对岷江上游森林碳储量的影响。表明温度和降水与碳储量呈正向关系,降水影响更大,海拔与碳储量呈负向关系;人口密度与区域碳密度呈对数下降关系,随着人口密度增大碳密度呈下降趋势;森林年龄是影响碳储量的内在因子,区域整体各龄组碳储量增加而碳密度在幼龄林、成、过熟林呈现下降,固定连续调查样地各龄组碳储量与碳密度呈现增加;森林储量变化主要受森林面积和碳密度影响,岷江上游碳储量积累主要来自于森林面积的增加,森林碳密度在研究后期呈现增长。
王敬钊[10]2012年在《岷江百合GIS本底数据库的构建及其种质花粉保存研究》文中研究指明岷江百合(Lilium regale)是现代百合耐盐碱、抗病毒病等抗性育种中的重要育种亲本，集中分布于岷江流域生态脆弱区，其资源易受到人为因素和地震泥石流等地质灾害的破坏，而恢复资源极其困难，因此，急需对其资源现状以及动态变化进行监测，以便科学有效地保护这一重要植物资源。本文在调查岷江百合7个典型天然分布群体的基础上，取得以下研究成果：在岷江百合7个分布群体内进行群落属性数据和数码影像的采集；综合利用3S技术进行岷江百合调查区DRG数据、遥感影像数据和DEM数据产品的制作；最后将上述数据经质量检查后，导入ArcGIS系统中，作为本底“历史数据库”进行保存。另外，我们还将生成的DEM与遥感影像结合，在ArcGIS系统中进行叁维地形图的模拟试验，然后利用生成的2007年和2008年叁维地形图，重点探讨汶川大地震前后岷江百合调查区植物群落的变化情况。但由于遥感影像分辨率的限制，未能很好的进行群落动态变化的分析，因此下一步的工作重点为本底数据库的更新，特别是遥感影像和地形图数据的更新。同时还要尽快进行岷江百合资源复查工作，完成其资源的对比分析，以更好的为岷江百合资源监测保护服务。为了多途径保护岷江百合种质资源，本课题还进行了岷江百合种质花粉保存试验，结果显示：-80℃干燥条件有利于花粉保持较长时间的萌发力；花朵开放1-2天的花粉比花朵初开花粉具有较高的成熟度，在杂交授粉工作中可以优先考虑；在看护培养条件下，岷江百合白花种、黄花变异植株和黄花柱头叁裂变异植株花粉萌发率与正常培养条件相近，其中白花种和黄花柱头叁裂变异植株比正常培养条件略高，而黄花变异植株比正常培养条件略低，因此在杂交授粉工作中，可以尝试喷施适宜浓度的培养液再授粉，以观察是否可以提高授粉结实率。
参考文献：
[1]. 遥感技术在岷江上游生态环境调查与评价中的应用[D]. 张宏伟. 成都理工学院. 2001
[2]. 区域生态服务价值关键参数遥感反演研究[D]. 邓兵. 成都理工大学. 2016
[3]. 岷江上游生态水信息指标参数遥感反演与变化监测[D]. 彭立. 成都理工大学. 2016
[4]. 生态水信息指标参数遥感反演模型研究[D]. 戴晓爱. 成都理工大学. 2012
[5]. 亚高山林线生态交错带的植被生态学研究[D]. 石培礼. 中国科学院（自然资源综合考察委员会）. 1999
[6]. 岷江上游生态水遥感定量反演及径流预测模型研究[D]. 黄瑾. 成都理工大学. 2016
[7]. 植被生态水涵养模数遥感反演及生态水资源量计算[D]. 潘佩芬. 成都理工大学. 2014
[8]. 岷江上游干旱河谷区土壤质量评价及侵蚀特征研究[D]. 伏耀龙. 西北农林科技大学. 2012
[9]. 岷江上游森林碳储量特征及动态分析[D]. 张国斌. 中国林业科学研究院. 2008
[10]. 岷江百合GIS本底数据库的构建及其种质花粉保存研究[D]. 王敬钊. 南京林业大学. 2012
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