基于星地观测同步匹配的区域植被生产力尺度扩展研究

高精度模拟陆地生态系统总初级生产力(GPP)，实现其由台站到区域的尺度扩展对诊断、模拟气候变化以及理解陆气相互作用的过程都具有重要意义。但基于台站的GPP涡动相关观测无法与区域遥感观测在空间尺度上直接匹配，制约了GPP的尺度扩展。此外，传统光能利用率模型中，最大光能利用效率仅由植被类型决定，在包含多种植被类型的混合像元下空间代表性较差，影响了区域GPP的模拟精度。本研究拟使用中国北方干旱-半干旱地区协同观测的20个通量台站数据，通过解析足迹方程计算通量的贡献源区；通过融合不同分辨率的卫星数据，提高区域遥感影像的空间分辨率，使GPP的台站观测与区域遥感观测在时间和空间上得到同步与匹配。进而，通过一个由项目申请人已经提出的，不依赖于下垫面植被类型的动态光能利用效率模型，模拟具有较好空间代表性的区域GPP产品，实现其尺度的扩展。

根据项目任务书，本研究通过地面通量数据的贡献源区计算和多源卫星遥感数据的融合降尺度对星地观测数据进行了同步匹配，使用动态光能利用效率模型模拟区域尺度、复杂下垫面的中国北方地区GPP空间数据，实现其从单点到区域的尺度扩展。具体工作有：（1）本研究融合了MODIS与Landsat数据，插补了Landsat7卫星2003年之后SLC-off的数据，获取时间步长为8天，空间分辨率为30米的“类Landsat”数据。（2）比较了EdiRe、Eddypro等主流通量数据后处理软件，对协同观测台站的通量数据进行了质量控制与插补，探讨了适合于台站实际的涡动相关数据处理方法，并计算了年协同观测各台站的气候学足迹，结合遥感因子比较了协同观测台站观测结果的空间代表性。（3）使用光能利用效率模型结合绿色溢出指数（GEI）模拟了逐日的GPP数据。分析了通榆草地站2011-2013年地表碳通量（GPP）的季节变化特征，同时提取了物候传感器的波段数据，生成逐日的GEI，使用光能利用效率模基于水分利用效率的反演，较好地模拟了逐日的ET变化。（4）研究改进了高光谱特征波段选取的方法，即提出最佳指数—相关系数法（OIFC）。基于该方法选取的最佳组合波段的高光谱数据，建立了小麦叶片叶绿素含量高光谱模型，并利用实测叶绿素含量进行验证。（5）分析了中国荒漠区近30年的植被动态，发现尽管在气候变暖的总背景下，植被的活动明显增强。但就增长趋势而言，但仍有不低于1/5的区域植被增长停滞甚至是减弱。自然植被地区增长较弱，在退化严重地区的植被活动在减弱。依托本项目，共完成学术论文8篇，其中已发表SCI论文2篇，在审2篇。已接受核心论文1篇，在审3篇。依托本项目，培养客座博士生1人、硕士生1人。