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英文文献翻译

利用MODIS影像和气候资料，模拟中国内蒙古温带草原生态系统的初级生产总量

吴伟兴^1,2，王少强¹，肖向明³，于桂瑞⁴，傅玉玲⁴，郝彦斌⁵

（1.中国科学院地理科学与资源研究所钱燕洲生态实验站，北京100101;

2.中国科学院研究生院，北京100049;

3.新罕布什尔大学地球海洋与空间研究所，美国新罕布什尔州达勒姆03824，美国;

4.中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室，北京100101;

5.中国科学院植物研究所植被数量生态学重点实验室，北京100093)

摘要：温带草原生态系统中的碳通量由于降水量和土地水资源可利用率的波动而导致年际变化较大。本研究利用涡度相关通量资料，对北方典型温带草原锡林郭勒草原的涡通塔进行了研究，对不同遥感植被指数的生物物理性能进行了批判性评估关于碳通量。此外，引入植被光合作用模型（VPM）估算草地生态系统的总生产力（GPP），以评估其可靠性。根据VPM输入变量的定义，下载中等分辨率成像光谱仪（MODIS）和标准数据产品MOD09A1，用于计算增强植被指数（EVI）和地表水指数（LSWI）。测量空气温度（Ta）和光合有效辐射（PAR）数据也包括模型模拟。使用2003年5月至2005年9月期间的现场CO 2通量数据来估计“观测”GPP（GPP obs）以进行验证。 GPM预测的GPP季节动态（GPP VPM）与观测到的GPP比较相当好（R 2 = 0.903，N = 111，p lt;0.0001）。研究期间的ag-gregate GPP VPM为641.5 g C·m - 2，与GPP obs相比，高估了6％。此外，从另外两个典型生产效率模型（PEM）预测的GPP代表GPP obs的高估或低估。本研究结果表明，VPM具有估算场地级或区域草地GPP的潜力，可能是扩大碳通量的有效工具。

关键词：GPP，涡度协方差，遥感，锡林郭勒

涡动相关技术已被广泛用于CO 2，H 2 O和能量通量的连续现场观测，而净生态系统交换（NEE）数据为总初级生产力（GPP）和生态系统呼吸提供了有价值的信息（Re ）估计[1]。虽然漩涡协方差结果被用来代表整个生态系统，但是采样区域被限制在一个相对较小的“足迹”（典型的是几公顷或更少）^[2]。另外，测量成本高，耗时，局限于相对平坦和均匀的地形，不能很容易地安装在许多类型的地点，使得世界上很多地方都是未采样的[3]。但是，卫星遥感能够提供大范围的天气覆盖，并定期对生态系统进行系统观测。因此，遥感在植被结构特征和初级生产力估算中起着越来越重要的作用^[4-8]。为了整合涡流协方差通量测量和遥感，以及进一步研究区域植被生产和碳循环，GPP估计可以作为一个中间步骤^[9]。

大多数基于卫星的建模研究已经使用生产效率模型（PEM）来估算大空间尺度上的GPP，例如TURC ^[5]，MODIS-PSN ^[7]和GLO-PEM^[8]。在这些模型中，GPP被估计为FPAR冠层，光合有效辐射（PAR）和ε_g的乘积，其中FPAR冠层是植被冠层吸收的PAR的分数，ε_g是光的利用效率（表1）。

表1上述PEMa）中不同算法的比较

a）NDVI：归一化差异植被指数; LAI，叶面积指数;_，最大光利用效率; T，空气温度标量; SM，土壤水分标量; VPD，水汽压差标量。

FPAR冠层通常被认为是NDVI的函数，NDVI是一个与红色和近红外波段反射相关的绿色植被指数^[10]。然而，许多研究发现NDVI可能受到许多不同因素的影响^[11]，其中一些可能会混淆GPP模拟模型。此外，比较来自四个二氧化碳通量塔位置（农田，高草草原，落叶阔叶林和北方森林）的日常光利用效率的研究结果支持列入物理状态参数植被的ε_g估计^[12]。

最近，一种新的基于卫星的植被光合模型（VPM）已经开发出来，并成功地应用于GPP建模的一些不同的生态系统，它基于光合作用植被（叶绿素）的概念划分，综合活性植被（NPV），创新包括提高植被指数和物候状态标量^[9,13-16]。由哈佛林业生态站进行的比较表明，预测的VPM GPP与通量塔观测到的GPP（GPPVPM = 0.97times;GPP_obs，R2 = 0.92，N = 110，p lt;0.0001）吻合良好，而当代MODIS-PSN GPP产品明显被低估^[13]。

由于VPM模型尚未在温带草原生态系统中进行评价和应用^[9,13-16]，本研究选择锡林郭勒盟温带半干旱草原作为研究区域。我们的研究目标包括：（1）进一步研究温度对草地生态系统CO₂通量季节动态的植被指数生物物理性状的影响;（2）进一步评估VPM模型估计的可靠性 温带草原生态系统的GPP。

1材料和方法

1.1研究地点

选择的温带草原位于内蒙古锡林郭勒盟中心。锡林郭勒盟覆盖了海拔超过1000米的辽阔平原。纬度和纬度范围分别为43°26-44°39N和115°32-117°12E。有关研究地点的详细说明，请参阅表2。

1.2通量和气候数据

自2003年4月23日以来，在草地生态系统中，一个涡度协方差通量塔（43°3245“N，116°4030”E）几乎连续地运行，测量CO₂，H₂O和能量通量中国生态系统通量观测网（Chi-naFLUX），位于中国生态系统研究网内蒙古草地生态系统研究站附近^[17]。

原始的通量数据是通过开路涡动协方差系统在地面以上2.2米的高度进行测量的^[18]。原始数据的质量保证和质量控制的细节（例如坐标旋转，WPL校正，无效数据过滤，摩擦速度（u *）校正）可以在参考文献中找到^[9，18]。使用每年太阳高度小于0度的完整空隙填充半小时NEE数据来估计黑夜（夜间）呼吸。根据一年的数据，利用Vant Hoff函数确定草地生态系统夜间NEE与气温的关系^[9]。然后用回归方程预测白天的生态系统呼吸（太阳高度大于0），并结合实测气温，最终估算出NEE减去估算的日间Re。

表2锡林郭勒温带草原地理的地理，气候和植被条件详细信息

其他气象因素（如太阳辐射，净辐射和光合光子通量密度以及相对湿度）也被观测到半小时。一些气象资料被用于模拟，包括日平均气温和每日PAR的总和。为了运行VPM模型，每日气候和CO²通量数据被处理到8天的时间间隔8天复合MODIS图像（图1）。我们计算了8天内PAR和CO²通量的总和，以及8天的日平均气温。

图1 2003年5月至2005年9月中国内蒙古草原涡流场地平均8天气温（Ta）和8天光合有效辐射（PAR）的季节动态。

1.3 MODIS数据和植被指数

在MODIS传感器中，36个光谱带的7个光谱带主要用于研究植被和其他陆地表面：蓝色（459-479 nm），绿色（545-565 nm），红色（620-670 nm），近红外（841-875nm），NIR（1230-1250nm），SWIR（1628-1652nm）和SWIR（2105-2155nm）。 MODIS传感器以250 m的红色和近红外波段的空间分辨率获取地球的日常图像，蓝色，绿色，NIR，SWIR和SWIR波段分辨率为500 m。

MODIS陆地科学团队为用户提供了一套标准数据产品，包括8天的陆地表面反射率产品（MOD09A1），其具有500米空间分辨率的上述7个光谱带。MODIS数据集以平铺方式提供给用户;每块瓷砖覆盖10个纬度的大约10个纬度（在等面积的栅格上）。我们从地球观测系统（EOS）数据网（http://redhook.gsfc.nasa.gov/~imswww/pub/ imswelcome /）获取了2003年5月至2005年9月期间的8天地表反射率产品（MOD09A1）。使用四个光谱波段（蓝色，红色，NIR和SWIR）的地表反射率值计算三个植被指数（NDVI，EVI和LSWI）。根据内蒙古草地CO2通量塔位置的地理信息（经度和纬度），MOD09A1产品数据来自一个以流量塔^[13]为中心的MODIS像素（500mtimes;500m）-16。早期的一项研究已经证明，使用一个MODIS像素具有与使用3times;3 MODIS像素和5times;5 MODIS像素一样的植被指数分析和模拟VPM模型几乎相同的可靠性^[15]。VPM模型的模拟由2003-2005年的MODIS图像驱动，与2003至2005年的现有数据在时间上保持一致。

我们使用等式^[10,11]计算NDVI和EVI：

， (1)

， (2)

其中rho;是NIR的地表反射率，红色或蓝色光谱带由下标表示。 EVI包括用于大气校正的蓝色波段^[11]。先进的光学传感器，如MODIS和VEGETATION，具有附加的光谱波段（例如蓝光和短波红外），使得可以开发改进植被指数的时间序列数据^[15]。 EVI最近被用于温带森林的研究^[15]，对气溶胶的敏感性远低于NDVI ^[19]。

由于SWIR光谱波段对植被含水量和土壤湿度敏感，近红外和SWIR波段的组合被用于推导水分敏感植被指数，包括陆地表面水分指数（LSWI）^[13，20]：

， (3)

随着叶片含水量或土壤含水量的增加，SWIR吸收量增加，SWIR反射率减小，LSWI值增加。最近对常绿针叶林的研究

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