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利用地理信息系统和遥感技术,对区域陆地植被的净初级生产力(NPP)进行估算。

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简介:
在地理信息系统(GIS)的辅助下,我们利用了地面气象观测数据以及 MODIS 遥感数据,并充分考虑了不同植被类型中最大光利用率的差异性,成功构建了一个区域陆地植被净初级生产力(NPP)估算模型。为了进一步验证模型的可靠性,我们以 2002 年内蒙古地区的植被为例,深入研究了植被净初级生产力的时空分布特征。分析结果显示:(1) 该构建的模型在数据获取方面具有显著优势,仅需借助地面气象数据和遥感数据即可对陆地植被 NPP 进行有效估算,从而切实提升了其可操作性和实用价值。(2) 通过与实际测量 NPP 数据以及其他模型的对比分析,证实该模型在模拟区域陆地植被 NPP 方面表现出良好的效果。尤其值得注意的是,该模型能够更准确地反映森林 NPP 的真实情况,相比于 Chikugo 模型而言,其模拟结果更为贴近实际。(3) 2002 年内蒙古地区的植被净初级生产力达到了 390.8 Mt C/a,总体呈现由东北向西南递减的趋势。此外,该生产力还具有显著的季节性变化规律:在每年的 6 月中旬至 9 月中旬这三个月的时间段内,NPP 占据了全年总 NPP 的 72.7%,而 1 月份至 2 月份期间,由于植物基本处于休眠状态,净初级生产力则极低,每月仅为 3.59 Mt C。

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客服
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  • 基于GIS与RSNPP
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    本研究运用地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术,结合多源数据,深入分析并量化特定区域内的陆地植被净初级生产力(NPP),为生态系统管理和气候变化研究提供科学依据。 在地理信息系统(GIS)的支持下,通过利用地面气象数据和MODIS 数据,并考虑不同植被类型中的最大光利用率差异,构建了一个区域陆地植被净初级生产力(NPP)估算模型。以2002年的内蒙古地区为例进行了研究。 结果表明:该模型的数据获取较为容易,仅需使用地面气象数据与遥感数据即可对陆地植被的NPP进行准确估算,提高了实际操作性;通过与其他实测资料及模型对比显示,此方法在模拟区域陆地植被NPP方面效果良好,并且相较于Chikugo模型更能真实反映森林中的实际情况。 2002年内蒙古地区植被净初级生产力为390.8Mt C/a。总体来看,该地区的NPP分布趋势是从东北向西南逐渐减少;同时其季节变化显著,在6月中旬至9月中旬的三个月时间里,这期间的NPP占全年总量的比例达到72.7%,而在1月至2月间植物基本处于休眠状态,净初级生产力极低,每月仅为3.59Mt C。
  • NPPCASA模型插件
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    本插件基于CASA模型开发,专门用于估算全球范围内的NPP(植被净初级生产力),支持高效、精准的大尺度生态研究与资源管理。 植被净初级生产力(NPP)软件模块 V1.0 是基于改进的 CASA 模型在 IDL 软件平台下开发而成。目前,该模型可以在 ENVI4.4 及以上版本运行,拥有全中文界面和便捷的操作菜单,并支持大型遥感数据处理。
  • 2001-2023年中国MOD17A3H(NPP)数据(最新整)
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    该数据集包含了从2001年至2023年中国的每日、8天和月度MOD17A3H植被净初级生产力(NPP)信息,适用于生态学及气候变化研究。 资源内容包括今年全新整理的中国MOD17A3H植被净初级生产力(NPP)数据,适合用于经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理、社会学及商业与管理等课程中写论文或进行实证分析。 这些数据具有以下特点: - 数据准确且来自权威来源。 - 控制变量的数据更为精确,减少了数据造假的风险。 - 适用于大学生到研究生各个阶段的学习者使用,并且易于上手操作。 该资源的具体信息如下: - 来源:Google Earth Engine(GEE)平台 - 分辨率:500米至1千米 - 时间跨度:2001年至2023年 - 投影方式:WGS_1984_Albers - 数据格式:tiff 这些数据已经过预处理,可以直接使用。
  • 2000-2020年逐年371个市500米分辨率NPP)数据.txt
    优质
    本文件提供中国自2000年至2020年间,每年覆盖全国371个地级市的植被净初级生产力(NPP)数据,空间分辨率为500米。 数据格式为GeoTiFF,精度为500米,采用AEA_WGS_1984坐标系。文件大小约为1.88G。数据组织方式是按省市划分成一个个省份与城市的压缩包,每个压缩包内包含该省市2000-200年的NPP和NPP_QC(质量控制)数据。 原本计划使用MOD17A3HGF Version 6.1产品进行处理,在完成一半后发现6.1版本缺少一年的数据。因此最终还是选择了完整无缺的Version 6.0数据。 通过Python与MRT工具对原始的NPP、NPP_QC(质量控制)数据进行了镶嵌、投影变换和重采样,之后又分别裁剪打包处理完成了一系列操作。
  • 武汉市2009年计(2011年)
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    本研究基于MODIS数据,采用遥感技术评估了2009年武汉市植被净初级生产力(NPP),分析城市绿化水平与生态系统功能的关系。 利用CASA模型,并结合实测的光合有效辐射(PAR)数据、MODIS归一化植被指数(NDVI)和土地覆盖数据以及气象资料,对2009年武汉市的植被净初级生产力(NPP)进行了估算。结果显示,该市单位面积平均年度NPP产量为464.19克碳每平方米每年。其中,6月、7月和8月是NPP积累值最高的时期,占全年总量的56.8%;而12月、1月和2月则是NPP最低的月份,仅占全年的5.6%。黄陂区由于林地面积较大,其NPP值较高,在每平方米每年超过1000克碳以上;相比之下,城市周边地区因植被覆盖较少,导致该区域的NPP值较低,在400克碳以下。
  • 【重要更新】中国2001-2023年MOD17A3HNPP)数据
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    本资源提供中国地区从2001年至2023年的MOD17A3H卫星数据,涵盖年度及8天间隔的植被净初级生产力(NPP),为生态学和气候变化研究提供详实依据。 该资源提供了今年最新整理的数据内容,可以放心引用。数据来源权威且已明确标注,并在控制变量方面具有较高的准确性,非常适合用于撰写论文进行实证研究,避免了数据造假的问题。 适用对象包括大学生、本科生以及研究生初学者等群体,易于上手使用。 此外,这些数据适用于多个学科领域,如经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理和社会学等多个课程的引用。
  • 广西2000-2020年500米NPP数据年度变化
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    本数据集提供了广西地区自2000年至2020年间每年的植被净初级生产力(NPP)信息,空间分辨率为500米。它基于遥感观测与生态系统模型综合分析得出,为研究该区域生态系统的碳循环、气候变化影响及生物多样性保护提供科学依据。 数据格式为GeoTiFF,精度为500米,采用AEA_WGS_1984坐标系统。数据按省市分类并压缩成包,每个压缩包包含该省市2000年至2020年的NPP及NPP_QC(质量控制)数据。原始数据来自MOD17A3HGF Version 6.0产品。 原本计划使用新发布的Version 6.1版本的数据进行处理,但在一半过程中发现其中缺失了一年份的数据,因此最终还是选择了完整的Version 6.0版本的数据来继续工作。 整个过程利用Python和MRT工具对NPP、NPP_QC数据进行了镶嵌、投影与重采样,并分别裁剪打包。
  • NPP)软件模块 V1.0
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    净初级生产力(NPP)软件模块V1.0是一款专为生态学研究设计的专业工具,能够高效计算生态系统中植物光合作用产生的有机物总量减去自身呼吸消耗后的剩余值,支持用户自定义参数输入和多场景模拟分析。 基于改进的 CASA 模型,在 IDL 软件平台下开发了植被净初级生产力估算模块。目前,该模型可以在 ENVI 下运行,并提供全中文界面和便捷的操作菜单,支持大型遥感数据处理。
  • 陕西省2000-2020年500米NPP数据年度变化
    优质
    本数据集提供了陕西省自2000年至2020年间,基于500米分辨率的植被净初级生产力(NPP)年度变化情况,为生态学、气候变化及资源管理研究提供重要参考。 数据格式为GeoTiFF,精度为500米,采用AEA_WGS_1984坐标系统。数据按省市分类并压缩成一个个包含省份与城市的文件包,每个文件包内含有该省市2000年至2020年的NPP和NPP_QC(质量控制)数据。原始数据来源于MOD17A3HGF Version 6.0产品。 原本计划使用新发布的Version 6.1版本的数据进行处理,但在操作过程中发现6.1版本中缺少一年的数据,因此最终还是选择了完整无缺的6.0版本的数据。通过Python和MRT工具对NPP、NPP_QC数据进行了镶嵌、投影与重采样,并分别完成了裁剪打包工作。
  • 2000-2020年间北京市500米分辨率(NPP)数据
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    本数据集提供了2000至2020年期间北京市500米分辨率的植被净初级生产力(NPP)信息,基于MODIS和土地利用数据生成。 数据格式为GeoTiFF;数据精度为500米;坐标系统采用AEA_WGS_1984。数据组织方式是按省市划分成一个个省份与城市的压缩包,每个压缩包内包含该省市2000-2020年的NPP和NPP_QC(质量控制)数据。原始数据使用的是MOD17A3HGF Version 6.0产品。原本计划采用新版本的6.1进行处理,但在处理过程中发现6.1版本缺少一年的数据,因此最终还是选择了完整无缺的6.0版本数据。 通过Python和MRT工具对NPP、NPP_QC(质量控制)数据进行了镶嵌、投影与重采样,并分别进行了裁剪打包。