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遥感数据结合Biome-BGC模型估算黄淮海地区生态系统生产力
被引量:
27
1
作者
胡波
孙睿
+2 位作者
陈永俊
冯丽超
孙亮
《自然资源学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2011年第12期2061-2071,共11页
植被净生态系统生产力(NEP)和净第一性生产力(NPP)作为表征植被活动的关键变量,在全球变化研究及区域生态环境评价中起着很重要的作用。Biome-BGC是一个模拟生态系统植被和土壤中的能量、水、碳、氮的流动和存储的生物地球化学循环模型...
植被净生态系统生产力(NEP)和净第一性生产力(NPP)作为表征植被活动的关键变量,在全球变化研究及区域生态环境评价中起着很重要的作用。Biome-BGC是一个模拟生态系统植被和土壤中的能量、水、碳、氮的流动和存储的生物地球化学循环模型。论文利用2004年时间序列MODIS LAI遥感产品和气象数据,对黄淮海地区的NEP和NPP进行了模拟估算,由于Biome-BGC模型没有农作物生理生态参数,农作物模拟通过修改草地生理生态参数,并在增加施肥、灌溉和收割代码基础上实现。结果表明,2004年黄淮海地区NEP、NPP呈现南部大于北部的空间分布特征;不同植被类型平均NEP和NPP大小顺序分别为:混交林>落叶阔叶林>常绿针叶林>农作物>灌木>草地、混交林>农作物>落叶阔叶林>常绿针叶林>灌木>草地;与观测数据、MODIS NPP产品和统计数据进行对比,表明Biome-BGC模型可较好用于区域植被生产力的模拟,农作物模拟结果与统计数据的决定系数达到0.612 3,且模拟得到的黄淮海地区农作物NPP比MODIS NPP产品更接近统计值。
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关键词
净生态系统生产力
净初级生产力
Biome-BGC模型
modislai
黄淮海地区
原文传递
题名
遥感数据结合Biome-BGC模型估算黄淮海地区生态系统生产力
被引量:
27
1
作者
胡波
孙睿
陈永俊
冯丽超
孙亮
机构
遥感科学国家重点实验室(北京师范大学/中国科学院遥感应用研究所)
北京师范大学地理学与遥感科学学院
环境遥感与数字城市北京市重点实验室
宁波市气象局
出处
《自然资源学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2011年第12期2061-2071,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(40971221
40501045)
北京市重点实验室共建项目(000-105803)
文摘
植被净生态系统生产力(NEP)和净第一性生产力(NPP)作为表征植被活动的关键变量,在全球变化研究及区域生态环境评价中起着很重要的作用。Biome-BGC是一个模拟生态系统植被和土壤中的能量、水、碳、氮的流动和存储的生物地球化学循环模型。论文利用2004年时间序列MODIS LAI遥感产品和气象数据,对黄淮海地区的NEP和NPP进行了模拟估算,由于Biome-BGC模型没有农作物生理生态参数,农作物模拟通过修改草地生理生态参数,并在增加施肥、灌溉和收割代码基础上实现。结果表明,2004年黄淮海地区NEP、NPP呈现南部大于北部的空间分布特征;不同植被类型平均NEP和NPP大小顺序分别为:混交林>落叶阔叶林>常绿针叶林>农作物>灌木>草地、混交林>农作物>落叶阔叶林>常绿针叶林>灌木>草地;与观测数据、MODIS NPP产品和统计数据进行对比,表明Biome-BGC模型可较好用于区域植被生产力的模拟,农作物模拟结果与统计数据的决定系数达到0.612 3,且模拟得到的黄淮海地区农作物NPP比MODIS NPP产品更接近统计值。
关键词
净生态系统生产力
净初级生产力
Biome-BGC模型
modislai
黄淮海地区
Keywords
net ecosystem productivity
net primary productivity
Biome-BGC model
MODIS LAI
Huang-Huai-Hai Region
分类号
Q14 [生物学—生态学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
遥感数据结合Biome-BGC模型估算黄淮海地区生态系统生产力
胡波
孙睿
陈永俊
冯丽超
孙亮
《自然资源学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2011
27
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