基于遥感-过程耦合模型的岩溶石漠化植被恢复区碳收支及其时空格局特征研究- - 以重庆为例

The vegetation restoration has a significant impact on carbon cycle of the original ecosystem. The project gives a specific example in karst vegetation restoration region of rocky desertification in Chongqing. Vegetation cover classification is interpreted by the use of multi-source remote sensing data,combining with field surveys and subsidiary data. Typical vegetation cover area is divided with the mothod of "space instead of time" in the ecology of vegetation succession research,which is representative of different successional stages of karst special habitats. On this basis,using the same period meteorological data and FPAR of vegetation successional stages ,inversed by remote sensing data, as the GLOPEM-CEVSA model-driven data,we quantitatively simulate the gross primary productivity (GPP), net primary productivity (NPP), the net ecosystem productivity (NEP) under different vegetation succession stages.The project is based on the ecosystem succession theory,by use of GLOPEM-CEVSA model, trying to research carbon budget in karst vegetation restoration ecosystem,from the regional scale and temporal pattern of the different successional stages, and regional carbon sources and sinks.The results lay the data base for the next step to assess the function of regional carbon storage and sequestration potential, providing a scientific basis for the area ecosystem management, while they also rich the basic research of carbon cycle on the ground part of karst conditions.

植被恢复对原有生态系统碳循环产生显著影响。本项目以重庆岩溶石漠化植被恢复区为研究对象，利用多源遥感数据，结合野外调查和辅助资料，进行植被覆盖分类解译，采用"空间代替时间"的生态学植被演替研究方法，划分岩溶特殊生境下能代表不同演替阶段的各种典型植被覆盖区域；在此基础上，利用遥感-过程耦合模型，以同期气象数据和遥感反演的各演替阶段的FPAR为模型驱动数据,定量模拟岩溶石漠化生境条件下不同植被演替阶段的植被生态系统总初级生产力(GPP)、净初级生产力(NPP)、净生态系统生产力(NEP)。本项目基于生态系统演替理论，采用遥感-过程耦合模型，试图从区域尺度研究岩溶石漠化植被恢复区不同演替阶段植被生态系统的碳收支状况以及区域碳源汇时空格局，为下一步评估该区碳汇功能和固碳潜力奠定数据基础，为该区生态系统管理提供科学依据，同时丰富岩溶地上部分碳循环基础研究。

GLOPEM-CEVSA模型建立在碳循环过程及其生理生态学理论基础上，耦合遥感与生态两方面的优势，实现区域尺度的碳固定、碳分配、碳周转模拟。在模型运行过程中，植被覆盖分类、恢复演替序列构建以及模型参数计算是重点亦是难点。对于植被覆盖分类，本研究根据重庆市岩溶分布状况，探索多源遥感数据、多种分类方法的结合，克服云雾、地形的干扰，使分类精度保持在80％以上，Kappa系数均高于0.77。对于岩溶石漠化植被恢复序列的构建，以中梁山为典型样区开展深入研究，研究表明岩溶石漠化植被恢复可分为自然恢复与人工恢复两大系列，且均遵循旱生演替的一般规律，即从草本群落→灌丛群落→乔木群落。对于模型参数计算，本研究基于多尺度的遥感数据、气象数据、土壤数据等，配合应用ANUSPLIN等插值软件，在1km与30m尺度运行模型，最终得到GPP、NPP、NEP数据。结果表明，1996年至2013年间重庆市岩溶石漠化植被恢复区由碳源逐渐转变为碳汇，碳汇区主要分布于大巴山、武陵山的核心山区，由耕地到针叶林的恢复演替过程中NEP表现出波动上升的趋势，而阔叶林向针叶林演替阶段对减缓区域大气CO2作用的贡献最为明显。本研究丰富了岩溶区地上部分的遥感碳循环研究方法，定量评估了岩溶石漠化植被恢复过程的生态效益，研究成果可为重庆等岩溶区的退耕还林、岩溶石漠化治理以及生态管理等工作提供决策支持。