中国北方草地生态系统净二氧化碳交换量的遥感反演研究

Quantifying net ecosystem CO2 exchange (NEE) of terrestrial ecosystems is a primary goal of studying global carbon cycle. Grassland ecosystems are the hot regions of interannual variability in carbon fluxes. Analyzing their temporal and spatial dynamics in NEE plays an important role in understanding the reason of variation in atmospheric CO2 concentration. NEE is mainly determined by photosynthesis and respiration, and is a small difference between the two large fluxes. By improving the current remote sensing models of gross primary production (GPP) and ecosystem respiration (Re), we will develop a solely satellite-driven NEE model. Multi-sites eddy CO2 flux data of grassland ecosystems from ChinaFLUX and Fluxnet will be used for model parameterization and validation. Based on correlation analyses between model parameters and relevant remote sensing data, semi-empirical equations can be gained to describe the spatial variations of model parameters. Upon these studies, NEE of grassland ecosystems in Northern China from 2001 to 2015 will be estimated by taking MODIS data as model driving variables. Further, we will clarify its seasonal and interannual variability, and its spatial pattern. These results will provide valuable knowledge on recognizing temporal and spatial variation in carbon sink or source of grassland ecosystems in Northern China, understanding carbon cycle of grassland ecosystems, and establishing the strategy to tackle climate change.

定量估算陆地生态系统净二氧化碳交换量（NEE）是全球碳循环研究的重要任务。草地生态系统作为全球碳通量年际变异的热点区域之一，分析其NEE的时空动态有助于理解大气CO2浓度的变化成因。NEE主要由生态系统光合作用和呼吸作用决定，是两者之间的较小差值。本研究通过对现有的总初级生产力（GPP）和生态系统呼吸（Re）遥感模型的改进，发展完全由遥感数据驱动的NEE模型。利用中国通量网和国际通量网草地生态系统多站点的通量观测数据对模型进行参数拟合和验证。基于模型参数与遥感数据的相关分析获取表征模型参数空间变化的半经验方程。在以上研究基础上，以MODIS遥感数据为输入变量，对2001~2015年中国北方草地NEE进行估算，阐明中国北方草地NEE的季节和年际变异及空间分布格局。该项目的实施有助于揭示中国北方草地碳源汇的时空变化特征，可以为深入认识草地生态系统碳循环和制定应对气候变化策略提供重要的科学依据。

草地生态系统是全球碳收支年际变异的热点区域之一，分析其净CO2交换量（NEE）时空动态对于研究大气CO2浓度的变化成因具有重要意义。本研究首先利用野外调查获取的草地样点数据，对7种土地利用/覆盖数据划定的中国北方草地边界精度进行评价；再基于草地生态系统碳收支过程及其影响因素，以中国北方草地碳通量观测数据为基础，发展了由MODIS遥感数据驱动、适用于中国北方草地NEE模拟的RSEM-NEE模型；最后，基于长时间序列的MODIS遥感数据对2001-2015年中国北方草地NEE进行模拟，并阐明其时空动态分布特征。主要结果如下：（1）1:100万中国草地资源图划定的北方草地面积最大，与其他土地利用/覆盖数据划定的草地分布一致区域最多，基于采样点验证的精度也最高，数值为88.32%。（2）RSEM-NEE模型在用于模拟总初级生产力（GPP）和生态系统呼吸（Re）变化的PCM模型和ReRSM模型的基础上，考虑了草地生态系统维持呼吸底物在生长季的动态变化，在模型中引入了可同时表征冠层水分含量和生物量动态变化的水分指数。（3）利用RSEM-NEE模型模拟的2001-2015年中国北方草地生态系统总体上呈现碳中性状态，其中，2015年净生态系统生产力（NEP，近似看作NEE的负数）约为-18.09 g C m-2 a-1，相比2001年增加了15.15 g C m-2 a-1。（4）2001-2015年，中国北方草地NEP空间分布格局基本保持一致，整体上呈现从东南向西北逐渐降低的变化趋势。从时间动态来看，2001-2015年北方草地大部分区域的NEP变化不显著，其面积约占总面积的81.74%。NEP显著增加的面积多于显著减少的面积，前者约为后者的4.09倍。（5）北方草地NEP与降水量之间的决定系数（r2）要高于与温度之间的r2。其中，在温带草原地区，NEP与降水量之间具有较强的相关关系，r2介于0.615-0.793之间。本研究结果有助于揭示中国北方草地生态系统碳源汇的时空分布特征，理解草地生态系统碳循环及其对未来气候变化的响应。