發(fā)布時(shí)間：2020-11-19 07:43

　　 隨著全球變暖,極端干旱事件的發(fā)生頻率不斷升高,嚴(yán)重威脅農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。極端干旱事件直接威脅植被的生長(zhǎng),導(dǎo)致植被生產(chǎn)力下降。在干旱期間,植被生長(zhǎng)受到水分脅迫的影響,導(dǎo)致植被生理狀態(tài)發(fā)生變化。及時(shí)精確地監(jiān)測(cè)大范圍干旱事件對(duì)研究植被對(duì)氣候變化的響應(yīng)具有非常重要的意義。遙感技術(shù)的快速發(fā)展使得在區(qū)域和全球尺度上監(jiān)測(cè)植被生長(zhǎng)對(duì)于干旱的響應(yīng)成為可能。傳統(tǒng)的遙感植被指數(shù)是植被綠度和能量吸收的量度,可以間接地指示植被的光合作用情況,因此被眾多研究廣泛應(yīng)用于干旱的監(jiān)測(cè)中。但是基于綠度的植被指數(shù)不能準(zhǔn)確地捕捉植被對(duì)不同水分脅迫的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。遙感反演的日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒馀c植被的光合作用效率直接相關(guān),可以更直接、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)干旱事件對(duì)植被的影響。本文利用日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒鈹?shù)據(jù)(SIF)、植被指數(shù)數(shù)據(jù)(VIs)、氣象數(shù)據(jù)、重力探測(cè)衛(wèi)星(GRACE)的水儲(chǔ)量數(shù)據(jù)、二氧化碳柱濃度數(shù)據(jù)(XC02)和干旱指數(shù)數(shù)據(jù)等監(jiān)測(cè)東南亞地區(qū)、美國(guó)中部和南部地區(qū)的干旱事件。本研究旨在為更好地研究極端氣候事件,科學(xué)地理解干旱對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響提供研究手段和方法。主要的研究?jī)?nèi)容與結(jié)論如下:(1)利用VIs、SIF以及相關(guān)氣象數(shù)據(jù),研究了 2015/16年厄爾尼諾引起的極端干旱事件對(duì)東南亞農(nóng)作物和常綠闊葉林區(qū)域的植被光合作用的影響。研究結(jié)果表明SIF對(duì)水分脅迫的敏感性高于傳統(tǒng)的植被指數(shù)。因此,在熱帶地區(qū),衛(wèi)星SIF數(shù)據(jù)可以用來(lái)監(jiān)測(cè)植被對(duì)水分脅迫的響應(yīng)。SIF數(shù)據(jù)比植被指數(shù)EVI更能夠成為表征和監(jiān)測(cè)熱帶植被地區(qū)干旱的指標(biāo)。此外,消除太陽(yáng)輻射的影響后計(jì)算得到的熒光量子產(chǎn)額(SIFyield)對(duì)干旱的響應(yīng)會(huì)變得更加明顯。植被綠度和葉綠素含量的變化可能無(wú)法快速反映干旱條件下植被狀況的信息,但SIFyield對(duì)水分脅迫有快速響應(yīng)。因此,SIFyield是用來(lái)監(jiān)測(cè)干旱期間植被功能變化情況的適宜指標(biāo)。(2)利用SIF數(shù)據(jù)和XC02數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)2015年和2016年?yáng)|南亞的二氧化碳排放增多,并且XCO2與SIF具有顯著的負(fù)相關(guān)性。衛(wèi)星SIF數(shù)據(jù)可以間接地反映區(qū)域CO2的變化,特別是當(dāng)植被遭受水分脅迫時(shí)。水分脅迫通常會(huì)造成植被的氣孔關(guān)閉,從而降低植被光合作用減慢并減少大氣CO2的吸收。因此,利用衛(wèi)星觀測(cè)的SIF數(shù)據(jù),我們可以更好地了解C02潛在的動(dòng)態(tài)過(guò)程。(3)SIFyield是用來(lái)監(jiān)測(cè)干旱期間植被功能變化情況的適宜指標(biāo)。因此,本文將SIFyield、溫度條件指數(shù)(TCI)和土壤水分條件指數(shù)(SMCI)線性組合,提出了一個(gè)新的遙感干旱指數(shù)——植被熒光干旱脅迫指數(shù)(SSTI),并進(jìn)一步評(píng)估SSTI指數(shù)在美國(guó)大平原地區(qū)的監(jiān)測(cè)干旱的表現(xiàn),計(jì)算SSTI與基于氣象觀測(cè)站數(shù)據(jù)計(jì)算的干旱指數(shù)的相關(guān)性,并在空間分布上與其他遙感指數(shù)進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,相比于其他指數(shù),SSTI指數(shù)可以較好地反應(yīng)干旱范圍以及嚴(yán)重程度。
【學(xué)位單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：S423;S127
【部分圖文】：

圖１．１總體技術(shù)路線圖??Ｆｉｇ．?１．１?Ｆｌｏｗｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｔｈｉｓ?ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ??

名龍犬豸碩士學(xué)位論文??１．４論文組織框架??根據(jù)本文的總體技術(shù)路線和研究目標(biāo)，分為五章進(jìn)行研究和討論（圖１．２）。??第一章是引言部分。介紹本研宄的背景和意義，并歸納國(guó)內(nèi)外研宄進(jìn)展，闡??述本論文的研宄目標(biāo)、總體的技術(shù)路線和研宄內(nèi)容。??第二章是介紹論文使用的研宄區(qū)域和數(shù)據(jù)集概況。介紹論文的研究區(qū)東南亞??地區(qū)、美國(guó)中部與南部地區(qū)，并對(duì)研宄涉及的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行了詳細(xì)??介紹。??第三章是ＳＩＦ數(shù)據(jù)對(duì)東南亞干旱的監(jiān)測(cè)。介紹在厄爾尼諾引發(fā)的干旱中ＳＩＦ??對(duì)干旱事件的響應(yīng)；并且研宄了干旱對(duì)區(qū)域碳循環(huán)的影響以及ＳＩＦ與Ｃ０２的聯(lián)??系。??第四章是以美國(guó)兩次干旱事件為例，利用ＳＩＦ構(gòu)建植被干旱脅迫指數(shù)。介紹??在兩次干旱事件中，ＳＩＦ監(jiān)測(cè)到的植被的生理狀態(tài)變化；基于ＳＩＦ構(gòu)建干旱指數(shù)??并驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。??第五章是結(jié)論與展望。該章節(jié)總結(jié)了本文的研究?jī)?nèi)容、主要結(jié)論以及創(chuàng)新點(diǎn)，??并提出下一步需要研宂和改進(jìn)的問(wèn)題。??１２??

Ｆｉｇ．?２．１?Ｌａｎｄ?ｃｏｖｅｒ?ｍａｐ?ｏｆ?Ｓｏｕｔｈｅａｓｔ?Ａｓｉａ??東南亞位于東經(jīng)９２°?Ｅ和１４０°?Ｅ之間，緯度１０°?Ｓ和２４°?Ｎ之間。根據(jù)??植被覆蓋類型，本文主要關(guān)注兩個(gè)子區(qū)域（圖２．１中框出）：農(nóng)作物（ｃｒｏｐｌａｎｄ）覆蓋??密度較高的西北區(qū)域（８－１８°?Ｎ，?９８－１１０°?Ｅ），和常綠闊葉林覆蓋密度（Ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ??Ｂｒｏａｄｌｅａｆ?Ｆｏｒｅｓｔｓ，?ＥＢＦ）較高的南部地區(qū)（５?°?Ｓ－５?°?Ｎ，?１０７－１１８°?Ｅ）。受?２０１５／１６?厄??爾尼諾現(xiàn)象的影響，兩個(gè)子區(qū)域呈現(xiàn)了不同程度的干旱狀況。詳細(xì)介紹可見(jiàn)第??３章節(jié)。??１６??
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本文編號(hào)：2889911