融合多角度遥感和通量观测的农田GPP估算及尺度扩展研究

The spatio-temporal simulation of cropland gross primary production (GPP) is an important part of climate change research. However, the research about establishement of sunlit/shaded canopy light-use efficiency (LUE) model for cropland GPP estimation and up-scaling to landscape level, especially in the growning season, is very limited. One possible approach is the usage of automatic multi-angle remote sensing observation platform installed on flux tower. The high spatio-temporal, hyperspectral multi-angle observations can be obtained from this platform. With this type of observed data, flux data and other observations at cropland, the half-hour BRDF model of PRI, relationship between the sunlit/shaded canopy LUE and PRI, and GPP estimation at landscape scale can be simulated using semi-empirical kernel-driven BRDF model (RossThick-LiSparse), footprint model (SAFE-f) and LUE model. The accuracy of GPP simulation is validated with observed flux data. This project research has important scientific significance for better understanding and awareness of spatio-temporal variation of cropland GPP, distribution of terrestrial cropland carbon sink and source.

对农田GPP的时空模拟是气候变化研究中的重要部分，但如何建立农田冠层尺度阴/阳叶光能利用率模型，更准确的估算GPP，并尺度扩展到景观尺度，特别是对于农田冠层结构时空变化较大的生长季，现有的研究还很有限。一种可行的方法就是利用安装在通量塔上的自动多角度遥感观测平台，获取高时空，高光谱的多角度观测数据。本研究利用此类在农田的观测数据，通量数据，以及其他观测数据，结合半经验核驱动BRDF模型（RossThick-LiSparse），footprint模型（SAFE-f）和光能利用率模型建立连续时间（半小时）的PRI的BRDF模型，以及冠层尺度阳叶/阴叶光能利用率和PRI之间的关系。然后将该模型应用到景观尺度上GPP的估算，并利用其他通量观测数据进行精度验证。本项目研究成果对于更好的了解和认知农田GPP的时空变化，深入的理解气候变化背景下陆表农田的碳源汇分布规律，具有重要的科学意义。

对农田GPP的时空模拟是气候变化研究中的重要部分，但如何建立农田冠层尺度阴/阳叶光能利用率模型，更准确的估算GPP，特别是对于农田冠层结构时空变化较大的生长季，现有的研究还很有限。一种可能的解决方案是使用自动多角度塔基遥感观测平台，其冠层反射率的观测数据具有高空间，时间，光谱和角度分辨率的特点。尽管前人已经使用连续多角度观测地表反射率，但基本是在寒带和温带森林中，文献中缺乏利用高时空和高光谱数据的地表反射率来研究农田植被生理参数的。为了提高我们对农田生理状况的理解，本研究以黑河流域联合遥测实验（HiWATER）大满超级塔通量足迹以内和附近的玉米地为研究区，基于观测到的反射率和通量数据，通过半经验核驱动的BRDF模型（RossThick-LiSparse）建立连续时间序列的植被指数（光化学反射指数，PRI）的双向反射分布函数（BRDF），足迹模型（SAFE-f）和LUE模型。此外，基于天空条件（直接/漫射辐射）数据，建立了相应天空条件下植被指数（PRI）与日照/阴影LUE之间的关系。以玉米田为例，测量结果在2012年6月至8月期间获得。阳叶和阴叶的PRI与ε之间的关系为：PRIsu=0.06989*lg(LUEsu)-0.1033，PRIsh= 0.04149*lg(LUEsh) - 0.05352，统计参数分别为R2= 0.5852，0.5312，RMSE= 0.02219，0.01319，p<0.0001，其中，下标su，sh分别代表阳叶和阴叶;对于阳叶和阴叶。然后根据这些关系和天空条件将LUE扩展到景观/区域尺度，应用到农田的初级生产力（GPP）的估算。