张心竹,王鹤松,延 昊,艾金龙

1 北京林业大学林学院, 北京 100083 2 北京林业大学生态与自然保护区学院, 北京 100083 3 国家气象中心, 北京 100081 4 益阳职业技术学院,生物与信息工程系, 益阳 413049

植被总初级生产力GPP(Gross Primary Production)是绿色植物通过光合作用吸收大气CO2制造的有机物总量,驱动着大气CO2含量的季节和年际变化,体现了陆地生态系统在自然条件下的生产能力[1],在全球碳循环中扮演着重要角色[2]。陆地生态系统在全球碳循环中作为一个主要的碳汇,能抵消大量的人为碳排放,所以准确量化GPP对生态系统功能评估和碳平衡研究至关重要,这已成为地球系统科学领域的研究热点[3]。

量化GPP的主要方法有地面观测和模型模拟两种。地面观测法多采用涡度相关技术,通过仪器直接获得相关源区的碳通量,经处理后得到GPP[4]。由于通量站点数量少,分布稀疏,所以地面观测数据常用于GPP模型的验证分析[5]。在区域乃至全球尺度上,生态系统过程模型和光能利用率模型是模拟GPP的有效方法[6]。过程模型考虑植物生理生态过程,理论意义强,并且能够模拟未来生产力变化。然而过程模型拥有不足,其结构复杂,包含大量理想化假设,所需参数较多,尤其是在大尺度应用上,模型精度受到一定影响[7]。

由于卫星遥感技术可以稳定、持续地获取植被的大尺度空间动态变化信息[8],多种遥感植被数据被广泛用于植被生产力估算。基于一层大叶模型假设的光能利用率(LUE)理论,建立了大量遥感光能利用率模型,如MODIS GPP标准产品,VPM模型、EC-LUE模型等[9- 11]。……