全 文 ：第 35 卷第 4 期
2015年 2月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.35,No.4
Feb.,2015
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973)项目(2010CB950702); 江苏高校优势学科建设工程资助项目(2011鄄 05); APN全球变化基金项目
(ARCP2011-06CMY-LI)
收稿日期:2013鄄05鄄03; 摇 摇 网络出版日期:2014鄄04鄄11
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: cmsun@ yzu.edu.cn
DOI: 10.5846 / stxb201305030909
孙成明,孙政国,刘涛,王力坚,陈瑛瑛,郭斗斗,田婷,李建龙.基于 MODIS的中国草地 NPP 综合估算模型.生态学报,2015,35(4):1079鄄1085.
Sun C M, Sun Z G, Liu T, Wang L J, Chen Y Y, Guo D D, Tian T, Li J L.Comprehensive estimation model of grassland NPP based on MODIS in China.
Acta Ecologica Sinica,2015,35(4):1079鄄1085.
基于 MODIS的中国草地 NPP综合估算模型
孙成明1,*,孙政国2,刘摇 涛1,王力坚1,陈瑛瑛1,郭斗斗1,田摇 婷1,李建龙3
1 扬州大学农学院江苏省作物遗传生理国家重点实验室培育点,扬州摇 225009
2 南京农业大学动物科技学院,南京 210095
3 南京大学生命科学学院,南京摇 210093
摘要:草地生态系统是陆地生态系统分布最广的生态系统类型之一,其碳储量的估算在全球变化中的作用越来越受到重视。 为
了快速、便捷地实现中国草地净初级生产力(NPP)的估算,在获取野外调查资料与同期遥感影像数据的基础上,利用归一化植
被指数(NDVI)以及气候数据,构建了草地 NPP 综合估算模型。 模型包括叶面积指数(LAI)和光合累积量(PA)两个子模型,其
中 LAI子模型利用了遥感数据 NDVI,PA子模型利用了温度、降水和辐射等气候数据。 通过建模以外独立的实测数据的验证,
模拟值与实测值之间有很好的相关性,R2为 0郾 8519,相关性达到极显著水平。 RMSE和 RRMSE均较小,表明模型的模拟结果比
较可靠。 同时模拟值与实测值之间的平均相对误差仅为 1.97%,模拟结果的准确度较高,因此利用上述模型估算中国草地 NPP
是可行的。 以上结果为中国草地 NPP 估算提供了新的方法。
关键词:草地 NPP; NDVI; 月平均温度; 月降水量; 估算模型; 中国
Comprehensive estimation model of grassland NPP based on MODIS in China
SUN Chengming1,*, SUN Zhengguo2, LIU Tao1, WANG Lijian1, CHEN Yingying1, GUO Doudou1, TIAN Ting1,
LI Jianlong3
1 Key Laboratory of Crop Genetics and Physiology of Jiangsu Province, College of Agriculture, Yangzhou University, Yangzhou 225009, China
2 College of Animal Science and Technology, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China
3 College of Life Science, Nanjing University, Nanjing 210093, China
Abstract: Grassland ecosystem is one of the most widely distributed types in the terrestrial ecosystems. Estimating carbon
storage in grassland ecosystem has been a central focus of global change researches. In order to estimate the grassland net
primary productivity (NPP) quickly and reliably, based on the field survey data and the remote sensing image data of the
same period, the comprehensive estimation model of grassland NPP in China was developed by using normalized difference
vegetation index (NDVI) and climate data. According to the basic principles of grassland genetic and the relationship
between the single factor and the NPP, through statistical analysis, the model structural factors were put forward, and then
integrated together. The comprehensive model included two sub models of leaf area index ( LAI) and photosynthetic
accumulation (PA), and it was NPP = LAI 伊 PA. The remote sensing data NDVI was used as a driving factor for
constructing LAI sub model and it was LAI = ln(5.79 伊NDVI + 5. 91) / ( 2. 73 - 2. 46 伊NDVI). The climate data such as
temperature, precipitation, and radiation were used as driving factors to construct PA sub model. In the PA sub model,
there was a logarithmic relationship between the grassland NPP and mean monthly temperature, and the correlation
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coefficient r= 0郾 4382 (P<0郾 01, n = 95). There was a linear positive correlation between the grassland NPP and monthly
rainfall, and the correlation coefficient r= 0郾 6626 (P<0郾 01, n = 95). There was an exponential relationship between the
grassland NPP and radiation, and the correlation coefficient r = - 0郾 7047 ( P < 0郾 01, n = 95). So PA sub model was
described as PA= ln(2+T / 18.1)伊Sqrt(W / 89.3)伊110 / Exp(R / 603-0郾 8), where T was mean monthly temperature, W was
monthly rainfall, and R was monthly radiation. The model was validated by independent measured data which was not used
for constructing the model. There was a good correlation between the simulated and observed NPP values, and the R2 was
0郾 8519 (P<0郾 01). The root mean square error (RMSE) and the relative root mean square error (RRMSE) were 59.955
gC / m2 and 0郾 358, respectively. The small values of RMSE and RRMSE indicated that the model was reliable. The average
relative error between the simulated and measured values was only 1.97%, and the model can accurately predict NPP. So it
was feasible to estimate grassland NPP in China by using this model, and this model provided a new method for estimating
of grassland NPP in China.
Key Words: grassland NPP; NDVI; mean monthly temperature; monthly rainfall; estimation model; China
草地生态系统是陆地生态系统中最重要、分布最广的生态系统类型之一,在全球碳循环和气候调节中起
重要的作用[1]。 我国拥有极为丰富的草地资源,分布自东北平原,越过大兴安岭,经辽阔的内蒙古高原,而后
经鄂尔多斯高原、黄土高原,直达青藏高原南缘,绵延约 4500 km,南北跨越 23 个纬度[2]。 草地不仅是我国分
布面积最广的生态系统类型之一,而且对发展畜牧业、维持生物多样性、保持水土和维护生态系统平衡方面有
着重大的作用[3]。 因此,正确地估算我国草地植被净初级生产力(NPP),对合理开发草地资源以及研究我国
陆地生态系统的碳循环具有重要意义。 植被 NPP 是衡量植物群落在自然环境条件下生产能力的重要指标,
NPP 的变化直接反映了生态系统对环境气候条件的响应,因此可以作为生态系统功能对气候变化响应的研
究指标[4]。 掌握草地 NPP 年际间的变化规律,分析和研究指标 NPP 与气候间的相互关系,对评价陆地生态
系统的环境质量、调节生态过程以及估算陆地碳汇具有重要的理论和实际价值[5鄄6]。
草地 NPP 估算方法很多,以建立模型进行估算为主,特别是在全球或区域性等大尺度研究中,模型估算
方法表现出其他方法不能比拟的优点,以至成为草地宏观生态研究的一种重要方法。 因此,一些草地研究者
利用草地 NPP 估算模型进行草地 NPP 的动态监测和预测,以期为草地生态的改善和恢复提供理论和技术上
的支持[7]。 国内外的许多学者对气候变化条件下全球草地生产力、草地 C 循环等生态系统过程的影响做了
大量分析研究,也有许多学者对国家或区域尺度的草地 NPP 进行了模拟[8鄄14]。 近年来,随着遥感和 GIS 技术
的飞速发展,特别是 MODIS数据的应用,为快速科学估算区域植被 NPP 提供了新的途径,将卫星遥感参数导
入估算模型成为主要的研究方法,被越来越多的研究者接受和使用[15鄄17]。 本文利用我国气候资料,并结合同
期的遥感影像,建立了基于遥感数据的我国草地植被 NPP 综合估测模型,旨在为我国草地生态系统有效管理
以及碳储量的动态变化研究提供新的手段。
1摇 材料与方法
1.1摇 数据获取与处理
1.1.1摇 NPP 实测数据
于 2010年、2011年 6月在贵州、四川以及 7月在新疆、内蒙等地进行实地调查,总计取样 190个(其中 95
个用于建模,95个用于验证)。 每处选取有代表性样地设置 1个大样方(10 m 伊 10 m),在大样方四角及中心
位置各设置 1个小样方(1 m 伊 1 m),共计 5个,调查每个小样方内的地上生物量及经纬度等信息。 鲜草带回
后在 65 益烘箱里烘干 48 h后测量干重。 5个小样方的干重求平均,按每 2.2 g 干重约等于 1 g 碳换算[1],得
到每个样地的草地 NPP,统一以碳(gC / m2)的形式表示。
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1.1.2摇 气候数据
2010—2011逐月平均温度、逐月总降雨量和逐月太阳辐射来自于中国气象科学数据共享服务网(http: / /
cdc.cma.gov.cn / )752个地面观测站。 利用地理信息系统(GIS)的插值工具,根据各气象站点的经纬度信息,
对气象数据进行 Kriging插值。 然后将通过插值获得的图像进行投影变换,并按调查点相应的经纬度提取气
候数据信息。
1.1.3摇 遥感数据
本文所用 MODIS鄄NDVI数据来自美国宇航局(NASA)网站,时间分辨率为 16d,空间分辨率为 500m。 数
据有 4个光谱数据图层,产品覆盖全球,采用正弦投影,按照 10毅 伊 10毅的地理范围分割成单独文件。 它以减
少云的影响和降低成像几何观测条件的差异为目的,可以反映植被光谱和季节物候曲线特征[18]。 然后利用
最大合成法提取月 NDVI值,此方法假设每旬中 NDVI 值最大的那一天是“晴空冶,为了排除受到云和大气影
响的像元,此时逐像元地比较每个月每旬的几张 NDVI 图像并提取最大的 NDVI 值为合成后的 NDVI 值[19]。
然后提取与地面取样点相同经纬度并且在同一月份的 NDVI值作为研究所用数据。
1.2摇 分析方法
1.2.1摇 数据分析
利用 MODIS投影转换工具 MRT(MODIS Reprojection Tool)进行拼接,并由正弦曲线投影(是一种等面积
的伪圆柱投影,纬距不等)转换为等面积方位投影(又称兰勃特等积方位投影,图上面积和相应的实际地面面
积比值相等),通过最近邻方法进行像素重采样,用矢量化的中国行政区划图进行裁剪,提取本研究的 NDVI
分布区域。
1.2.2摇 建模方法
根据草地发生学的基础原理,利用单个因子与 NPP 之间的相关性,提出模型结构因子,然后对上述因子
进行组合,形成综合模型,最后利用实测数据确定模型的参数值。 根据实验数据的分析结果可知,NDVI 与
LAI之间以及温度、降雨、辐射与光合累积量之间存在相关关系,因此可利用它们进行模型因子的构建。
1.2.3摇 模型验证
为了验证模拟结果的可靠性,采用 RMSE(均方根误差)和 RRMSE(相对均方根误差),利用预留用于检验
的实测数据对模型的模拟效果进行检验和评价。
2摇 结果与分析
2.1摇 草地 NPP 综合估算模型构建
草地 NPP 是指草地在单位面积上、单位时间内所累积的有机物数量,是光合作用所固定的有机碳总量和
自养呼吸消耗量之差。 因此,草地 NPP 估算可由草地叶面积和单位叶面积光合累积量两个因子表示,其估算
公式模拟如下:
NPP =LAI(x,t)伊PA(x,t) (1)
式中,LAI(x,t)表示像元 x在 t月份的草地叶面积指数;PA(x,t)表示像元 x 在 t 月份的光合累积量(gC / m2 /
月)。
2.1.1摇 LAI(x,t)的估算
根据 Beer鄄Lambert定律,参照已有的研究[20],叶面积指数 LAI可以表示为:
LAI(x,t) =
ln(a1 伊 NDVI(x,t) + b1)
a2 伊 NDVI(x,t) + b2
(2)
式中,a1、a2、b1、b2为方程的待定系数。
2.1.2摇 PA(x,t)的估算
草地单位面积的光合累积量受到多种因素的影响,特别是水、热等的影响,因此 PA的估算综合考虑了月
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均降水、月均温度和月辐射 3个主要气象因子。
(1)温度与 NPP 的关系
根据野外调查 NPP 的经纬度值提取相应的温度数据,其对应关系列于图 1。 由图 1 可知,全国月平均温
度与草地 NPP 之间存在对数关系,回归方程为 y= 185.46ln(x)-351.19,相关系数 r = 0郾 4382**(n = 95,置信度
为 99%时,拟合方程有意义的 r值低限为 0郾 263,实际 r值高于该限值 66.62%),达到了极显著水平,因此可用
对数方程表示温度对 NPP 的影响。
(2)降雨与 NPP 的关系
根据野外调查 NPP 的经纬度值提取相应的降雨量数据,其对应关系列于图 2。 由图 2 可知,月降水量与
草地 NPP 存在线性正相关关系,回归方向为 y = 1.7972x - 3.4116,相关系数 r = 0郾 6626**(n = 95,置信度为
99%时,拟合方程有意义的 r 值低限为 0郾 263,实际 r 值高于该限值 151.94%),达到了极显著水平,因此可用
线性方程表示降水对草地 NPP 的影响。
图 1摇 月平均温度与草地 NPP的关系
Fig.1 摇 The relationship between mean monthly temperature and
grassland NPP
图 2摇 月降水量与草地 NPP的关系
Fig.2 摇 The relationship between monthly rainfall and grassland
NPP
图 3摇 月辐射量与草地 NPP的关系
摇 Fig.3摇 The relationship between monthly radiation and grassland
NPP
(3)辐射与 NPP 的关系
本研究中所用辐射数据为逐月太阳总辐射量(MJ /
m2),将其与草地 NPP 的对应关系列于图 3。 由图 3 可
知,辐射与草地 NPP 之间存在指数关系,且呈负相关,
回归方向为 y = 311627e-0郾 013x,相关系数 r = -0郾 7047**
(n= 95,置信度为 99%时,拟合方程有意义的 r 值低限
为-0郾 263,实际 r值高于该限值 167.95%),达到了极显
著水平,因此可用指数方程表示辐射对草地 NPP 的
影响。
(4)PA(x,t)构成
上述分析表明,草地 NPP 与温度、降雨呈正相关,
而与辐射量呈负相关。 同时考虑直接使用温度作为方
程的因子时,结果变异较大,而且对低于零度的数据无
法处理,因此引入温度调节系数,其形式可描述为:ln
(2+T / t1)。 同样为了避免直接使用降水和辐射数据导致结果变异太大,分别引入降水调节系数和辐射调节系
数,其形式可描述为:SQRT(W / w1)以及 exp(R / r1-0郾 8)。 最终的 PA(x,t)可表示如下:
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PA(x,t) =
ln(2 + T / t1) 伊 W / w1
exp(R / r1 - 0.8)
伊 K (3)
式中,T表示像元 x 所在位置的月平均温度(益), t1为温度调节系数;W 表示像元 x 所在位置的月降水量
(mm),w1为降水调节系数;R 表示像元 x 所在位置的月辐射量(MJ / m2),r1为辐射调节系数;K 为模型调整
系数。
2.2摇 模型参数确定
采用 Matlab编程,利用 2010年部分实测数据对模型的参数进行求算。 模型各参数的值列于表 1。
表 1摇 模型参数值
Table 1摇 Parameter values of NPP forecasting model
参数
Parameter
a1 b1 a2 b2 t1 w1 r1 K
数值 Value 5.79 5.91 -2.46 2.73 18.1 89.3 603 110
进一步分析可知,t1、w1、 r1的取值有一定的生物学意义。 本研究中温度调节系数 t1的值为 18.1,与草地
NPP 最高的月份全国平均温度比较接近(全国草地 NPP 最高月份一般为 7 月,此时全国月平均温度为 20郾 98
益,而最低的 1 月份为-5.85 益),因此可以认为 t1代表了草地生长的最适温度。 降水调节系数 w1的值为
89郾 3,与草地 NPP 最高的月份全国平均降水量比较接近(7 月份全国月平均降水量为 90郾 67 mm,而 1 月份为
5.99 mm),因此可以认为 w1代表了草地生长的最适降水量。 辐射调节系数 r1的值为 603,其生物学意义与 t1、
w1相同(7月份全国平均辐射量为 612.61 MJ / m2,而 1 月份为 282.62 MJ / m2),因此可以认为 r1代表了草地生
长的最适辐射量。 当然,如果研究区域发生了变化,t1、w1、 r1的取值也要作相应的调整,应分别与研究区最适
宜草地生长的温度、降水和辐射相对应。
最终的模型可以表示为:
NPP = ln(5.79NDVI
+5.91)
2.73-2.46NDVI
伊ln(2+T / 18.1)伊 W / 89.3 )
exp( R
603
-0郾 8)
伊110 (4)
2.3摇 模型验证
利用 95个样点的实测值及对应点的模拟值的比较列于表 2。 由表 2 可知,实测值与模拟值比较接近,平
均实测值在 168 gC / m2左右,平均模拟值在 175 gC / m2左右,二者相差 6.948 gc / m2,根均方差为 59.955 gC / m2,
结果比较可靠。
将上述结果的 1颐1关系列于图 4,由图 4可知,实测值与模拟值比较接近,二者之间有很好的相关性,R2为
0郾 8519(n= 95,置信度为 99%时,拟合方程有意义的 r 值低限为 0郾 263,实际 r 值为 0郾 923),达到了极显著水
平。 模拟根均方差 RMSE为 59.955 gC / m2,相对根均方差为 0郾 358,均较小,上述结果说明以遥感模型估算草
地 NPP 是可行的。 同时从模型的模拟值与实测值的 1颐1关系图可以看出,二者之间的趋势一致。
表 2摇 模拟值与实测值的比较
Table 2摇 Comparison between simulation and observation values
类型
Type
样本数
Sample
amount
最大值
Maximum
最小值
Minimum
平均值
Mean value
标准差
Standard error
均方根差
Root Mean Square
Error (RMSE)
实测值 Observation / (gC / m2) 95 498.236 11.136 168.564 14.090 59.955
模拟值 Simulation / (gC / m2) 95 557.640 22.983 175.412 15.817
为了进一步验证该模型的精度,本文计算了草地 NPP 估算结果的平均相对误差。 根据模拟结果与对应
位点实测的独立数据,得到 NPP 模拟值与实测值之间的平均相对误差仅为 1.97%,这说明该模型的平均估算
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图 4摇 草地 NPP模拟值与实测值的比较
摇 Fig.4摇 Comparison between simulation and observation values of
grassland NPP
精度可以达到 98.03%,因此该模型具有一定的普适性,
有可能推广到以 MODIS鄄NDVI 数据估算我国西北地区
草地 NPP 的相关应用中。
3摇 结论与讨论
在植被 NPP 的模拟研究中,前人多使用了单一的
模型,综合考虑多种因素的较少。 本研究结合“天地冶
资料,构建了基于遥感植被指数 NDVI、温度、降水及辐
射等因子的草地 NPP 估算综合模型。 从草地生长及光
合利用的角度出发将模型分为两个部分,一部分用于模
拟草地叶面积指数,另一部分用于模拟单位叶面积的光
合累积量。 通过不同年份独立的实测 NPP 数据的验
证,模拟值与实测值之间的相关性达到了极显著水平,
且 RMSE和 RRMSE 均较小,表明模型的模拟结果比较
可靠。 因此可以利用上述生态遥感综合模型实现对全
国草地 NPP 的有效估算。
碳储量遥感估算的主要优点是遥感技术可以提供植被和环境不同时间的空间连续数据,比如以遥感多波
段数据计算的植被指数(NDVI、EVI等) [21鄄22]。 本文以 NDVI 作为草地 NPP 估算模型的遥感驱动因子,并证
实该估算模型对于特定区域表现较优。 由于没有充分测试采样点选址、测定误差、参数准确性、输入变量有效
性等因素对估算精度的影响,该模型的普适性可能还需要以更多样区的实验数据检验。
太阳辐射是植物进行光合作用的条件之一,不同植物光合作用对光照强度的要求不同,光合速率随着光
照强度的增加而增强,超过一定范围后,光合速率随着光强增加反而减弱[23鄄24]。 本研究表明,在全国大部分
地区,随着辐射的增强,草地 NPP 呈下降的趋势。 当然本研究在模拟过程中也发现,温度和降水等气候因子
对草地 NPP 起到很重要的作用,只是在不同的子区域,主导气候驱动因子存在一定的差异。 同时,由于气温
和降水在促进草地植被生长的同时,也会提高植被的暗呼吸速率,导致 NPP 的降低。 因此,气温和降水所起
的积极促进作用或者消极作用都是在一定的限度范围内,超过了某一限度范围,所起的作用可能相反[21]。 确
定气温、降水等气象因子对草地 NPP 产生正、负影响的具体阈值,有可能成为这类模型研究的一个重要方向。
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