地表接受的太阳辐射中散射辐射的改变是影响森林生态系统光能利用率(Light Use Efficiency,LUE)的重要因素。以千烟洲亚热带人工针叶林为研究对象,利用30 min通量和常规气象观测数据,以晴空指数(kt)和地表接受的散射辐射(S_f)占太阳总辐...
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地表接受的太阳辐射中散射辐射的改变是影响森林生态系统光能利用率(Light Use Efficiency,LUE)的重要因素。以千烟洲亚热带人工针叶林为研究对象,利用30 min通量和常规气象观测数据,以晴空指数(kt)和地表接受的散射辐射(S_f)占太阳总辐射(S_0)的比值(S_f/S_0)为指标,分析了2003—2012年生长旺季(6—8月)散射辐射变化对千烟洲亚热带人工针叶林光能利用率的影响,并利用改进的光响应曲线模型分析了散射辐射变化对植被光合特性的影响。研究结果表明:2003—2012年生长旺季中,kt在0.6—0.7范围内的LUE比kt在0.4—0.5范围内的LUE平均减少了44.66%;S_f/S_0在70%—85%之间的LUE比S_f/S_0在55%—70%之间的LUE平均提高了22.24%。由此可以看出,与晴朗天空相比,多云及气溶胶增加导致的散射辐射增加可使该生态系统的LUE提高。并且,未受到高温干旱影响的2005、2006、2008、2009、2010及2012年散射辐射下该生态系统的初始量子效率αf比直接辐射下的αr平均增加了0.63 g CO2/mol;而10年间所有年份散射辐射下的光饱和时的潜在最大光合作用速率比直接辐射下平均提高了0.81 mg CO_2m^(-2)s^(-1),说明散射辐射可使该生态系统植被光合能力提高。
土壤养分影响着土壤的质量,也影响着植被、农作物等的生长。为快速准确地估测艾比湖流域土壤养分状况,选择艾比湖流域精河县作为研究区,以精河县内不同地表覆盖类型土壤为研究对象,基于实地采集的75个土壤样品的室内ASD Field Spec3实...
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土壤养分影响着土壤的质量,也影响着植被、农作物等的生长。为快速准确地估测艾比湖流域土壤养分状况,选择艾比湖流域精河县作为研究区,以精河县内不同地表覆盖类型土壤为研究对象,基于实地采集的75个土壤样品的室内ASD Field Spec3实测光谱数据和3种光谱变换形式,利用10 nm间隔重采样进行去噪处理,再结合多元逐步回归法(SMLR)、偏最小二乘法回归法(PLSR)、人工神经网络法(ANN)分别建立土壤养分预测模型,以探索最优模型。结果表明:土壤实测光谱的一阶微分、二阶微分变换形式能显著提高光谱与土壤养分之间的相关性,尤其是一阶微分变换与土壤有机质和全氮的相关性最高分别达0.87和0.91,光谱变换技术能显著增强土壤养分与高光谱之间的敏感度,达到更好的建模效果;SMLR、PLSR和ANN这3种模型都具有良好的预测能力,其中,ANN建立的模型预测效果最好,二阶微分变换的ANN模型对有机质、全氮的预测决定系数(R2)分别为0.886和0.984,均方根误差(RMSE)分别为2.614和0.147,PLSR次之;全氮的预测效果明显优于有机质的预测效果,说明高光谱和全氮之间的敏感性更高。总体来说,光谱二阶微分变换形式的人工神经网络模型可以最精确稳定地完成土壤养分含量的快速预测,能够实现艾比湖流域的土壤养分空间分布状况和动态变化特征的动态监测。
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