光化学植被指数PRI(photochemical reflectance index)为估算植被的光能利用率LUE(light use effi-ciency)提供了一种快速、有效的方法。越来越多的研究关注外界环境对PRI和LUE之间关系的影响,这些因素包括水分含量、CO2浓度等等。文章...光化学植被指数PRI(photochemical reflectance index)为估算植被的光能利用率LUE(light use effi-ciency)提供了一种快速、有效的方法。越来越多的研究关注外界环境对PRI和LUE之间关系的影响,这些因素包括水分含量、CO2浓度等等。文章选择了不同氮、钾施肥量处理的小麦,测量其LUE和PRI,分析不同肥料处理对二者关系的影响。实验表明,氮、钾施肥量的增加将提高冠层光谱的PRI值和叶片内部叶绿素的含量,在此基础上提高小麦的LUE。对于不同氮、钾处理的小麦,PRI和LUE之间都获得了很好的相关关系,总的相关系数R2分别是0.7104和0.8534。随着氮、钾肥量的增加,PRI和LUE之间的相关性也在增加。对1,2,3份的氮施肥量,相关系数R2分别是0.6020,0.6404和0.8014;钾施肥量为1,2,3份时,R2分别为0.3791,0.6404和0.6769。因此,PRI不仅能够获可靠精度的LUE,并且为监测小麦的肥料状况提供了一种间接方法,这将为田间管理和精细农业提供了必要的参考信息。展开更多
光能利用效率(light use efficiency,LUE)是指初级生产力与植被冠层所吸收的光合有效辐射(absorbed pho-tosynthetically active radiation,APAR)之比,它反映了植被利用光能的能力。定量化生产力的时空变化是定量化全球碳循环的重要研...光能利用效率(light use efficiency,LUE)是指初级生产力与植被冠层所吸收的光合有效辐射(absorbed pho-tosynthetically active radiation,APAR)之比,它反映了植被利用光能的能力。定量化生产力的时空变化是定量化全球碳循环的重要研究内容,而LUE作为光能生产力模型中的一个重要参数,是定量化生产力时空变化的基础。因此,定量化全球植被的LUE是定量化全球碳循环的重要组成部分。基于MODIS光能利用效率算法,本研究模拟了2004-2005年藏北高寒草甸生态系统的光能利用效率(LUEMODIS),并用观测的光能利用效率(LUEEC)对模型进行了验证。在MODIS算法中,日最低气温(Tamin)和饱和水汽压亏缺(VPD)分别被用来计算温度胁迫因子(Tscalar)和水分胁迫因子(Wscalar)。相关分析和多重逐步回归分析结果表明,相对于Wscalar,Tscalar更能够解释观测的LUE的季节变化。2004和2005年的模拟值分别高估了约14.97%和16.57%的观测值,但配对T检验显示模拟值和观测值差异不显著,即基于MODIS的LUE算法在模拟藏北高寒草甸LUE方面具有较高的精度。相关分析表明,观测的LUE与Tamin的相关性好于观测的LUE与平均气温的相关性,这表明在反应藏北高寒草甸生态系统LUE的季节变异方面,Tamin优于平均气温。总之,基于MODIS算法的LUE模型能够比较准确地定量化藏北高寒草甸生态系统的LUE。展开更多
太阳辐射的散射组分能够增强植被冠层LUE(light use efficiency,光能利用率),因此需要在生产力模型中显式地加入散射辐射的影响,从而更准确地模拟植被冠层光合作用.以青藏高原高寒草地为研究对象,改进光能利用率模型,增加散射辐射模块,...太阳辐射的散射组分能够增强植被冠层LUE(light use efficiency,光能利用率),因此需要在生产力模型中显式地加入散射辐射的影响,从而更准确地模拟植被冠层光合作用.以青藏高原高寒草地为研究对象,改进光能利用率模型,增加散射辐射模块,利用站点通量观测数据估计模型关键参数;结合区域尺度气象数据和遥感数据,模拟了2003—2008年青藏高原高寒草地区域尺度GPP(gross primary production,总初级生产力),并量化了GPP模拟的不确定性,进而通过分析模型改进前后GPP空间分布及其不确定性的差异量化了散射辐射的作用.结果表明:考虑散射辐射对LUE的影响后,模型参数优化效果明显提升,青藏高原高寒草地GPP的模拟效果得到提升;2003—2008年青藏高原高寒草地GPP模拟值呈现东南部较大,西北部较小的空间格局,与不考虑散射辐射的结果一致,但GPP平均值由312.3 g/(m^2·a)增至341.7 g/(m^2·a),增幅约9.4%,说明不考虑散射辐射会低估青藏高原高寒草地GPP;GPP模拟值不确定性的空间分布与不考虑散射辐射的结果一致,但是平均不确定性大小有所降低,从9.15%降至8.66%.研究显示,若在青藏高原高寒草地的GPP模拟中不考虑散射辐射,虽不会影响其空间格局,但会低估GPP模拟值的大小,同时增加其不确定性.展开更多
文摘光化学植被指数PRI(photochemical reflectance index)为估算植被的光能利用率LUE(light use effi-ciency)提供了一种快速、有效的方法。越来越多的研究关注外界环境对PRI和LUE之间关系的影响,这些因素包括水分含量、CO2浓度等等。文章选择了不同氮、钾施肥量处理的小麦,测量其LUE和PRI,分析不同肥料处理对二者关系的影响。实验表明,氮、钾施肥量的增加将提高冠层光谱的PRI值和叶片内部叶绿素的含量,在此基础上提高小麦的LUE。对于不同氮、钾处理的小麦,PRI和LUE之间都获得了很好的相关关系,总的相关系数R2分别是0.7104和0.8534。随着氮、钾肥量的增加,PRI和LUE之间的相关性也在增加。对1,2,3份的氮施肥量,相关系数R2分别是0.6020,0.6404和0.8014;钾施肥量为1,2,3份时,R2分别为0.3791,0.6404和0.6769。因此,PRI不仅能够获可靠精度的LUE,并且为监测小麦的肥料状况提供了一种间接方法,这将为田间管理和精细农业提供了必要的参考信息。
文摘光能利用效率(light use efficiency,LUE)是指初级生产力与植被冠层所吸收的光合有效辐射(absorbed pho-tosynthetically active radiation,APAR)之比,它反映了植被利用光能的能力。定量化生产力的时空变化是定量化全球碳循环的重要研究内容,而LUE作为光能生产力模型中的一个重要参数,是定量化生产力时空变化的基础。因此,定量化全球植被的LUE是定量化全球碳循环的重要组成部分。基于MODIS光能利用效率算法,本研究模拟了2004-2005年藏北高寒草甸生态系统的光能利用效率(LUEMODIS),并用观测的光能利用效率(LUEEC)对模型进行了验证。在MODIS算法中,日最低气温(Tamin)和饱和水汽压亏缺(VPD)分别被用来计算温度胁迫因子(Tscalar)和水分胁迫因子(Wscalar)。相关分析和多重逐步回归分析结果表明,相对于Wscalar,Tscalar更能够解释观测的LUE的季节变化。2004和2005年的模拟值分别高估了约14.97%和16.57%的观测值,但配对T检验显示模拟值和观测值差异不显著,即基于MODIS的LUE算法在模拟藏北高寒草甸LUE方面具有较高的精度。相关分析表明,观测的LUE与Tamin的相关性好于观测的LUE与平均气温的相关性,这表明在反应藏北高寒草甸生态系统LUE的季节变异方面,Tamin优于平均气温。总之,基于MODIS算法的LUE模型能够比较准确地定量化藏北高寒草甸生态系统的LUE。
