基于水文模型和遥感技术的草地返青模型研究

As an important factor for human activities and material cycle, Net Primary Productivity (NPP) of terrestrial ecosystem is dramatically influenced by phenology change, which is easily disturbed and induced by tendentious climate change. Soil moisture is an important variable that related to phenology change. However, existed regional phenology models lack physical foundation when considering water conditions. Precipitation is frequently used instead of soil moisture, which is the direct variable that the growth of vegetation depends on. Fixed accumulation time span of influencing factors increases uncertainty of models. . This research targets on the grassland ecosystem, sets up vegetaion green-up model at a crossing angle of hydrology, ecology and remote sensing. A logarithmic model was used to identify the main phenomenon of grassland phenology in the study area based on the remotely sensed vegetation data; the main characteristics of phenology over the study area will be disclosed. By taking soil moisture, instead of precipitation, as a critical environmental variable, based on regional hydrological model and remote sensing, a regional grassland phenology model will be built up. Based on the proposed indices, a grassland spring phenology dominant factor model will be established. This research will carve a new way towarding evolution analysis of grassland ecosystem under climate change, promote the development of regional phonological model and provide technical support for scientific stockbreeding management.

气候变化引起的物候变化对于陆地植被初级生产力有显著影响，进而影响人类生产生活和地球物质循环。土壤水分是影响物候变化的重要要素，且是影响植被生长的直接水分要素，然而区域尺度的植被物候模型中水分条件的物理机制不足，往往采用降水来表征；影响要素分析中采用固定累加时段内的要素累积值，增加了研究的不确定性。. 本研究从水文学、生态学和遥感技术的交叉视角，以草地生态系统为研究对象，利用遥感植被数据，对草地的主要物候进行识别，揭示其特征及变化趋势；针对传统区域物候模型中采用降水作为水分指标的现状，提出将土壤水分作为影响区域植被物候的关键环境要素，结合大尺度水文模型和遥感信息，建立综合考虑土壤水分和气温的草地返青物候模型，优化返青影响要素累加时段，并提出草地返青主导要素识别方法。本研究为气候变化下草地系统演变分析提供新的途径，推动区域尺度物候模型研究的发展，并为畜牧业科学管理提供技术支撑。

趋势性气候变化引起的物候变化和极端气候条件产生的干旱对于陆地植被初级生产力有显著影响，进而影响人类生产生活和地球物质循环。土壤水分是影响物候变化和干旱的重要要素，且是影响植被生长的直接水分要素，然而区域尺度的植被物候模型对水分条件的考虑比较粗略，往往采用降水来表征。项目将土壤水分作为影响植被物候的关键环境要素，结合大尺度水文模型和遥感信息，建立综合考虑土壤水分和气温的草地返青物候模型，对区域尺度物候变化分析有重要意义。.基于遥感归一化植被指数，应用逻辑斯蒂模型对研究区域草地的主要物候现象进行识别，揭示了内蒙古高原草地和青藏高原草地的物候特征，分析了研究区域物候及其影响要素变化趋势，并探讨了干旱条件下逻辑斯蒂模型的适用性。.基于不同环境要素对草地返青的影响分析，提出将水文模拟的土壤水分数据用于物候分析，借鉴热量控制的潜在返青日期指标的计算方法，构建了由土壤水分控制的潜在返青日期指标和由降水控制的潜在返青日期指标，论证分析了在大尺度物候研究中土壤水分指标和降水指标对水分条件的代表性。.基于上述潜在返青日期指标体系，建立了草地返青模型和草地返青主导要素分析方法。构建的草地返青模型克服了固定影响要素累加时段的问题，草地返青主导要素分析方法能够描述草地返青主导要素的年际波动和多年主导要素定量分析，并可用于未来气候变化情景下草地返青影响要素的演变分析。将模型应用于内蒙古高原草地和青藏高原草地，应用结果显示两个研究区域的草地返青主导要素多数为水分条件而非热量条件，在选定的未来气候变化情景下，内蒙古高原草地多数站点的主导要素对草地返青的控制作用将增强。