周艳莲
- 作品数：30 被引量：421H指数：11
- 供职机构：南京大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中国科学院知识创新工程重要方向项目更多>>
- 相关领域：天文地球农业科学自动化与计算机技术生物学更多>>
- 地表覆盖分类数据对区域森林叶面积指数反演的影响被引量：19
- 2010年
- 以江西省吉安市为研究区,将5种全球地表覆盖分类数据(包括美国地质调查局(USGS)、马里兰大学(UMD)和波士顿大学(BU)生成的3套数据和欧洲生成的2套数据)以及由TM影像生成的区域地表覆盖分类数据,分别与MODIS1km反射率资料结合,利用基于4尺度几何光学模型的LAI反演方法生成研究区的LAI。在1km和4km两种尺度上将反演的LAI与TM资料生成的LAI进行比较,评价地表覆盖分类数据对LAI反演结果的影响。结果表明,TM和欧洲太空局的GLOBCOVER地表覆盖分类数据用于反演LAI的结果较好,在1km尺度上,反演的LAI与统计模型估算的TMLAI相关的R2分别为0.44和0.40,在4km尺度上的R2分别为0.57和0.54;其次为波士顿大学的MODIS地表覆盖分类数据,据其反演的LAI与TMLAI相关的R2在1km和4km尺度上分别为0.38和0.51;而马里兰大学的UMD和欧洲的GLC2000地表覆盖分类数据会导致反演的LAI存在较大误差,据其反演的LAI与TMLAI之间的一致性较差,在1km和4km两种尺度上平均偏低20%左右;LAI的反演结果对聚集度系数具有强的敏感性。该研究表明,为了提高区域/全球LAI反演精度,需要有高质量的地表覆盖分类数据。
- 李显风居为民陈姝周艳莲
- 关键词：叶面积指数地表覆盖反演精度
- 不同时间尺度植被近红外反射率指数与生态系统总初级生产力关系研究被引量：1
- 2023年
- 新型植被指数植被近红外反射率(Near-Infrared Reflectance of Vegetation,NIRv)近年来成为研究植物光合作用的有效工具,研究多时间尺度下NIRv与总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)的关系,对探索全球及区域尺度长时间序列GPP具有重要意义。利用中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)遥感数据和站点通量观测数据,分析比较了2004~2006年中国区域内不同植被类型的8个典型站点的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和NIRv两种植被指数与GPP的关系,并分析不同时间尺度(天、8天和月)NDVI和NIRv表征GPP季节变化的能力,结果表明:NDVI和NIRv均能表征GPP,且表征程度由高到低次序均为混交林、草地、常绿针叶林、农田和常绿阔叶林,除常绿阔叶林类型外,其余植被类型NIRv表征效果均更优;内蒙古和西双版纳的NDVI在生长季始末存在提前和滞后,NIRv的生长季偏移现象弱于NDVI;随着时间尺度的增加,NDVI和NIRv与GPP之间的决定系数R^(2)逐渐增大,月尺度的NDVI和NIRv与GPP的R^(2)最高,表征GPP效果最好,平均R^(2)分别为0.78和0.81,且不同站点之间的R^(2)差异逐渐减小;不同植被类型之间差异明显,混交林、常绿针叶林、草地和农田的两种植被指数和GPP的R^(2)较高,常绿阔叶林R^(2)最低。研究结果可为植被指数与GPP相关关系的建立,进一步提高区域尺度碳通量模拟精度提供重要依据。
- 毕文君侯吉宇周艳莲
- 关键词：植被指数NDVI
- 植被指数对藏北高寒草甸干旱的敏感性分析被引量：2
- 2018年
- 近几十年来,干旱事件的频繁发生已成为全球环境问题中最为严峻的问题之一,大多数植物遭受干旱逆境后的各个生理过程都会受到不同程度的影响。通过遥感手段获取的归一化差值植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)等与植被生长有关的植被指数被广泛用于干旱的监测与评估;然而,利用植被水分指数,例如地表水分指数(LSWI)等对干旱事件发生的响应及其严重程度评估的研究目前还较少。利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)反射率数据,提取2004—2012年8年尺度的拉萨当雄高寒草甸观测站点中心像元的NDVI、EVI与LSWI,结合同时相内地面观测的降水数据与土壤湿度数据,分析植被指数对藏北高寒草甸干旱的敏感性。结果表明,研究区内年尺度上NDVI和EVI对降水的敏感性基本一致,LSWI的敏感性较NDVI与EVI略高,3种植被指数在干旱年份(2006年)减小幅度基本相同;月时间尺度上LSWI与降水的距平相关性最大,R^2达到0.32(P<0.001),NDVI、EVI对降水的响应均存在滞后现象;健康植被的LSWI大于0,干旱植被的LSWI小于0,干旱年份植被生长季LSWI小于0的天数多于湿润年份;相比于NDVI、EVI,利用LSWI对干旱进行分级更适用于高寒草甸干旱的监测与评估。
- 李晗周艳莲居为民居为民宋练戴声佩
- 关键词：干旱监测EVINDVIMODIS
- 基于多源卫星遥感的高分辨率全球碳同化系统研究进展被引量：5
- 2019年
- 大气中CO2浓度上升是全球气候变暖的重要原因,陆地生态系统碳汇显著减缓了大气中CO2浓度上升和全球变暖的速度,但具有明显的时空变异性。全球碳同化系统是精确监测全球不同地区陆地生态系统碳汇的有效技术手段。本文将介绍全球碳同化系统的发展动态,国家重点研发计划项目“基于多源卫星遥感的高分辨率全球碳同化系统研究”的目标和主要研究内容,以及已经取得的主要进展,并展望了未来应用前景。
- 居为民田向军江飞刘洋方红亮张永光周艳莲
- 关键词：遥感反演多源数据
- 叶绿素指数与最大羧化速率相关性研究
- 2018年
- 以陆地生态系统碳循环机理为基础建立的生态模型是估算区域和全球陆地生态系统GPP时空变化特征的有效手段。叶片最大羧化速率(V_(cmax))是生态系统机理模型中不可或缺的参数,准确模拟V_(cmax)对于GPP模拟具有重要意义,然而,传统方法获取大范围V_(cmax)耗时耗力。利用MERIS遥感数据以及站点实测V_(cmax)数据,分析不同站点3种叶绿素指数,即MCARI、TCARI和MTCI分别与冠层V_(cmax)的关系,以及同一站点不同时间序列MTCI与冠层V_(cmax)的相关性。结果表明:叶绿素指数与冠层V_(cmax)之间相关性显著。其中3种叶绿素指数中,MTCI与冠层V_(cmax)关系最为显著;不同站点,MTCI与冠层V_(cmax)相关性随着植被类型的差异而不同。研究结果为利用遥感数据估算具有时空变化特征的V_(cmax)提供了可能。
- 包永康周艳莲单良
- 关键词：MERIS
- 日光诱导叶绿素荧光估算中国典型生态系统总初级生产力的能力被引量：4
- 2017年
- 陆地生态系统总初级生产力(GPP,Gross Primary Productivity)是陆地生态系统碳循环的重要分量,提高其估算精度具有重要的科学意义。由于受多种因子的影响,GPP的时空变异明显,其估算结果存在较大的不确定性。日光诱导叶绿素荧光(SIF,Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence)与GPP密切相关,近年来被应用于估算区域和全球GPP,但其在中国生态系统的适用性尚不清楚。以中国8个典型植被生态系统为研究对象,驱动两叶光能利用率模型(TL-LUE,TwoLeaf Light Use Efficiency Model)模拟以站点为中心0.5°×0.5°区域内的月GPP,验证SIF估算GPP的能力。结果表明,SIF具有监测中国典型植被生态系统GPP的能力,月SIF与TL-LUE模拟的月GPP之间显著相关,其中5个生态系统中两者的R2高于0.8,最高达到0.91,GPP与SIF变化的斜率随生态系统类型变化。模拟的GPP与SIF遥感数据的季节变化特征相同,两者之间的一致性在生长季节好于非生长季节;SIF能更好地监测农田GPP的季节变化。
- 刘青瑞居为民张永光张雷明王绍强周艳莲赵风华闫俊华韩士杰郝彦宾陈世苹李英年项文化
- 基于BEPS生态模型模拟农田土壤水分动态被引量：12
- 2011年
- 为了提高农田水分动态的模拟精度,以提高农田水管理的效率,该文研究验证了BEPS机理生态模型模拟季风气候区农田土壤水分的能力,分析了导致模型误差的原因。结果表明,BEPS模型能较好地模拟江苏省徐州农业气象试验站冬小麦生长季根层土壤水分动态,2000-2004年模拟结果与实际观测值的决定系数R2的范围在0.1339～0.9225之间,均方根误差和平均绝对误差分别在0.026113～0.06317和0.0232～0.0525之间。土壤水分饱和传导率和决定土壤水分传导率变化的参数对模拟结果有较大影响。模拟结果的可靠性及其对土壤水分饱和传导率和决定土壤水分传导率变化的参数的敏感性与降水和土壤含水率条件有关,当降水长期偏少、土壤含水率下降时,模拟的上层土壤含水率会较观测数据偏低,对2个参数的敏感性上升。
- 刘昭周艳莲居为民高苹
- 关键词：土壤水分
- 一种全球草地土壤水分阈值计算方法
- 本发明公开一种全球草地土壤水分阈值计算方法，属于气候变化领域。包括收集草地站点数据，根据降水量和土壤含水量变化关系，筛选处于干旱下降的时间序列；根据显热通量和潜热通量计算草地蒸发比，绘制散点图，调整月份组合以符合植被土壤...
- 周艳莲石凌峰王盈盈高尚
- 基于遥感和站点观测数据的生态系统呼吸模型比较
- 2020年
- 生态系统呼吸(Ecosystem respiration,Re)是陆地生态系统碳收支的重要组成部分,准确模拟Re对研究碳循环具有重要意义。利用3种典型的遥感模型,C-flux(The carbon flux model)、ReRSM(Ecosystem respiration Remote Sensing Model)和TPGPP(Temperature Precipitation Gross Primary Production)模型,基于不同时间尺度(1 d和8 d尺度)的通量观测和遥感数据,对包含5种植被类型(农作物CROP、落叶阔叶林DBF、常绿针叶林ENF、草地GRASS和混交林MF)的24个站点(52个站年)的Re进行了模拟。结果表明:不同模型模拟结果的差异较大,C-Flux模型模拟结果R2和RMSE的范围为0.72~0.96 gCm^-2d^-1和0.30~3.47 gCm^-2d^-1,ReRSM模型R2与RMSE的范围为0.70~0.98 gCm^-2d^-1和0.45~6.07 gCm^-2d^-1,TPGPP模型R2与RMSE的范围为0.76~0.97gCm^-2d^-1和0.41~2.45 gCm^-2d^-1;1 d和8 d尺度,TPGPP模型模拟效果最好,分别73%和67%的站年的TPGPP模型模拟结果的R2高于其他两种模型,65%和50%的站年的TPGPP模型模拟结果的RMSE低于另两种模型。大部分站年(分别为75%和77%)ReRSM模型模拟的Re与观测Re之间的R2明显高于C-flux模型,然而大部分站年(79%和77%)的RMSE高于C-flux模型,这表明ReRSM模型结构合理,能较好地模拟Re的季节变化趋势但模型参数有待改进。ReRSM模型中,年均生长季平均LSWI(Mean annual growing season of Land surface water index,LSWIsm)与其他站年相比过低,会导致模拟的Re高估,反之则低估。
- 沈倩周艳莲单良
- 关键词：生态系统呼吸
- 一种净生态系统生产力的计算方法
- 本发明公开一种净生态系统生产力的计算方法，属于气候变化技术领域。包括：S1：根据NEP=GPP‑Re的关系式，构建TL‑LUE‑NEP模型；S2：选择校正TL‑LUE‑NEP模型中的关键参数<Image file="ZY...
- 周艳莲王玉燕石凌峰董洲彤姜卓攸何维
