發(fā)布時間：2020-12-22 03:22

　　草地生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能對氣候變化和人為干擾響應(yīng)敏感,在全球氣候變暖以及人類活動加劇的背景下,厘清草地植被變化規(guī)律,識別草地植被變化的驅(qū)動因子,量化環(huán)境因子對草地植被變化的影響,對理解草地生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能變化的機制,并對其進(jìn)行適應(yīng)性管理至關(guān)重要。黃土高原是我國生態(tài)安全屏障的重要組成部分,同時也是我國生態(tài)環(huán)境脆弱地區(qū),近二十年來,本地區(qū)生態(tài)環(huán)境明顯改善,草地植被覆蓋度顯著提高。然而,目前驅(qū)動黃土高原草地植被變化的具體因子尚不清楚,關(guān)鍵環(huán)境因子對草地植被活動的貢獻(xiàn)及其影響機制也缺乏了解。為闡明黃土高原草地植被活動對環(huán)境因子變化的響應(yīng)機制,本研究融合多源遙感植被指數(shù)分析了黃土高原草地植被變化特征;定量評估了人類活動和氣候變化對草地植被變化的貢獻(xiàn);構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型辨識了驅(qū)動黃土高原草地植被變化的具體因子;基于草地地上生物量對氣候因子變化的響應(yīng)模型,模擬分析了黃土高原草地植被對氣候變化的敏感性;最后,用地上生物量、覆蓋度、物種豐富度和高度四個指標(biāo)表征草地植被的生長活動,借助結(jié)構(gòu)方程模型對影響黃土高原自然（即未受或少受人為因素干擾）草地活動的環(huán)境因子進(jìn)行了綜合歸因分析。主要研究結(jié)果如下:（1）在時... 

【文章來源】：蘭州大學(xué)甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：153 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

黃土高原地理位置、生物氣候分區(qū)和海拔高程

21蘭州大學(xué)博士學(xué)位論文黃土高原草地植被變化及其驅(qū)動力分析3.1.3黃土高原草地植被野外調(diào)查數(shù)據(jù)20132016年，以及2018年(2017中斷一年)7、8月，在本地區(qū)草地植被生長最旺盛階段，對黃土高原草地植被生長狀況開展了野外實地調(diào)查，調(diào)查樣地選取位于黃土高原不同降水梯度上的29個樣地（圖3-1），在進(jìn)行調(diào)查五年間，個別樣地數(shù)據(jù)未能每年進(jìn)行調(diào)查，草地植被調(diào)查內(nèi)容包括：草地植被覆蓋度、草地地上生物量、草地植被平均高度、以及物種種類和數(shù)目。本章節(jié)主要使用草地植被覆蓋度和地上生物量對NDVI和NPP數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗證，因此，下面說明實測草地地上生物量和覆蓋度的方法。圖3-1野外采樣點位置圖Fig.3-1Locationmapoffieldsamplingsites實測樣點草地地上生物量方法為（1）選取一個與周圍地區(qū)大部分草地植被類型相同且具有代表性的草地，從中選取一個60m60m大樣方，并按圖3-2a所示，選取6個異質(zhì)性很小的1m1m小樣方；（2）刈割地上植被，并裝入帶有標(biāo)記的信封；（3）將帶有植物樣的信封放入烘箱，在溫度70攝氏度之下，烘至恒重；（4）稱重獲取樣點草地植被地上生物量。調(diào)查樣點上的草地植被蓋度，如圖3-2b所示，在6個1m×1m的小樣方中用數(shù)碼相機拍照，獲取6個小樣方的圖像，并在大樣方中隨機選擇3個1m×1m小樣方拍照，共獲得369個小樣方的圖像。使用ERDAS軟件，將獲取的圖像轉(zhuǎn)換成IMAGINE格式，并進(jìn)行監(jiān)督分類，將分類后圖像轉(zhuǎn)換成GRID格式，最后使用ARCVIEW統(tǒng)計植被在樣方中所占的百分比獲得369個小樣方的草地植被

22蘭州大學(xué)博士學(xué)位論文黃土高原草地植被變化及其驅(qū)動力分析蓋度，將每個樣點上9個小樣方的植被蓋度計算平均值，得到每個樣點的草地植被蓋度平均值。圖3-2(a)采樣樣方示意圖，黑色框表示收割地上部分，測生物量和記錄植物種類，白色和黑色框中量植物高度和拍照測植被蓋度；(b)拍照樣方原圖像Fig.3-2(a)Schematicdiagramofsamplingquadrat,blackboxindicatedtheabovegroundpartofharvesting,withbiomassmeasuredandplantspeciesrecorded,plantheightandvegetationcoverageweremeasuredinwhiteandblackboxes;(b)Originalimageinsmallsamplingquadrat3.2研究方法3.2.1植被指數(shù)變化趨勢分析為直觀反映植被指數(shù)隨時間變化的趨勢，在像元尺度上，用最小二乘法擬合植被指數(shù)與時間的一元線性回歸方程斜率，并用該斜率反映研究時段內(nèi)植被指數(shù)的時間變化趨勢，斜率公式如下：1112211()nnniiiiinniinSlopeniVIiVIii其中，n表示研究時間跨度，i表示時間序列，VIi表示時間點i上對應(yīng)的植被指數(shù)（NPP或NDVI），Slope表示植被指數(shù)與時間線性回歸擬合的斜率，Slope為正值表明植被為增加趨勢，否則為減少趨勢。3.2.2草地植被指數(shù)時空變化分析利用1995、2000、2005、2010和2015年五期黃土高原區(qū)域土地利用數(shù)據(jù)，分類提取不同植被類型的植被指數(shù)。SPOT-VEGETATIONNDVI時間尺度為19982018年，用1995年土地利用數(shù)據(jù)分類提取1998、1999年NDVI的草地像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]中國植被覆蓋時空變化及其與氣候和人類活動的關(guān)系[D]. 金凱.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2019
[3]中國溫帶地區(qū)草地植被動態(tài)時空特征及其對氣候變化的響應(yīng)[D]. 張煦庭.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 2018
[4]黃土高原近30年植被覆蓋變化及其對氣候變化的響應(yīng)[D]. 謝寶妮.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2016
[5]基于遙感的中國北部植被NDVI和物候變化研究[D]. 安佑志.華東師范大學(xué) 2014
[6]青藏高原植被凈初級生產(chǎn)力對氣候變化的響應(yīng)[D]. 葉建圣.蘭州大學(xué) 2010
[7]中國陸地凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力遙感模型研究[D]. 王軍邦.浙江大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于NDVI的黃土高原地區(qū)植被覆蓋度對氣候變化響應(yīng)及定量分析[D]. 郭敏杰.中國科學(xué)院研究生院（教育部水土保持與生態(tài)環(huán)境研究中心） 2014



本文編號：2931044