植被NPP估算的模型方法与机理

植被NPP估算的模型方法与机理Abstract：ThevegetationNPPstudyisoneoftheimportantresearchtopicsaboutglobalcarboncycleandstorage.BasedonreviewingthetypesofvegetationNPPmodels，thispaperamplifiedthemethodsandmechanismsofclimateproductivitymodels，biogeochemicalmodels，lightenergyuseefficiencymodelsandecologicalremotesensingmodels，andtheimportanceofremotesensingestimationmodelswasemphasized.TheaboveresultsshowedthatthemodelestimationofNPPingrasslandecosystemwasoneimportantandwidelyacceptedresearchmethod，andwastheimportantdevelopingdirectionofgrasslandNPPestimationinthefuture.Keywords：Vegetation；NPP(netprimaryproductivity)；Estimation；Model；Remotesensingmonitoring研究植被生产力对全球变化的响应是理解陆地生态系统与气候变化相互作用的重要基础。植被作为陆地生态系统的重要组成部分，在陆地生态系统碳循环过程中起着重要作用。研究植被碳循环机制，估算植被碳贮量对系统分析植被在全球气候变化中的贡献和生态价值，以及全球碳收支平衡具有重要意义。由于人们无法在地区和全球尺度上直接和全面地测量生态系统的生产力，因此，利用计算机模型估算陆地植被的生产力已成为一种重要而广泛接受的研究方法。目前国内外关于研究植被净第一性生产力(NPP)的模型很多，国内外生态学家对模型有着不同的分类，但其具体的方法与机理以及在草地生态系统应用方面仍需探讨［2-3］。本文将可用于植被NPP估算的模型进行了较为全面的分析，综述如下。1植被NPP估算模型的类型1.1气候生产力模型气候生产力模型包括统计模型和半经验半理论模型两大类。气候生产力统计模型是利用年均温和年降水量等气候因子与实际测量的NPP之间的统计关系建立回归模型。该方法的优点是模型简单，应用方便，缺点是不同的研究区域误差可能较大。半经验半理论模型是统计模型的进一步发展，主要引进了植被净辐射和辐射干燥度等因子，增强了模型的机理性。但是，该模型是在土壤水分供给充分，植物生长茂盛条件下的蒸发量来计算植物NPP的，对于世界大多数地区该条件并不满足，因而在干旱、半干旱的草原地区应用时估算值偏高［2-4］。气候生产力模型目前主要有Miami模型、ThornthwaiteMemorial模型、Chikugo模型、朱志辉模型和周广胜模型。1.2生物地球化学模型该类模型又称机理模型或生理生态过程模型。是通过对植物的光合作用、有机物分解及营养元素的循环等生理过程的模拟而得到的，可以与大气环流模式耦合，因此可以用这类模型进行NPP与全球气候变化之间的响应和反馈研究。因为其较强的机理性和系统性，所以该类模型的可靠性比较高，在不同条件下都可以详细地描述生物学过程。该类模型主要包括BEPS模型、*****模型、BIOME-BGC模型等。1.3光能利用率模型光能利用率模型估算植物的NPP是近年来研究NPP的主要方法，这类模型是以植物光合作用过程和Monteith提出的光能利用率（£）为基础建立的，它基于资源平衡观点［2-4］。Monteith通过对多种农作物生物量的实验发现植物NPP和可吸收的光合有效辐射（APAR）有线性正相关关系，因此他认为植被累积的生物量实际就是太阳入射辐射被植冠截获、吸收和转化的结果。近年來大量研究发现总初级生产力（GPP）与APAR的线性关系更稳定，因为GPP的光能利用率s受气候条件和环境因子的影响小，不同植被间的差异也很小。1.4生态遥感模型生态遥感是全球变化研究的主要内容之一。遥感参数模型的重要作用是实现植被参数的尺度转换，利用样地尺度的生态系统参数与遥感获得的较大尺度生态系统参数间的关系，获得对较大尺度生态系统格局和过程的深入认识，进而可以用样地尺度的生态系统参数推算大尺度生态系统参数。随着遥感技术的发展，以卫星遥感数据作为信息源的植被NPP研究已显示出其优越性。其中比值植被指数RVI和归一化差值植被指数NDVI可确定植被对光合有效辐射的吸收比例（FPAR）,光能利