高寒牧草叶面积的冬季衰减过程与估算

doi:10.11733/j.issn.1007-0435.2023.08.021

草地学报 ›› 2023, Vol. 31 ›› Issue (8): 2436-2445.DOI: 10.11733/j.issn.1007-0435.2023.08.021

高寒牧草叶面积的冬季衰减过程与估算

肖强智¹, 徐维新¹, 代娜¹, 王淇玉¹, 李全平², 段旭辉¹, 梁好¹

1. 成都信息工程大学, 四川成都 610225;
2. 海北州海晏县气象局, 青海海北 812200

收稿日期:2023-02-22 修回日期:2023-03-03 出版日期:2023-08-15 发布日期:2023-09-01
通讯作者: 徐维新,E-mail:weixin.xu@cuit.edu.cn
作者简介:肖强智(1998-),男,汉族,四川内江人,硕士研究生,主要从事高寒枯草遥感方法研究,E-mail:qiangzhi_xiao@163.com
基金资助:
四川省科技计划项目(2022YFS0490)；青海省防灾减灾重点实验室开放基金项目(QFZ-2021-Z11)；西藏自治区科技计划项目(XZ202102YD0012C)；内蒙古自治区科技计划项目(2021GG0019)；国家自然科学基金项目(41971328)资助

The Temporal Pattern of Leaf Area Index in Withered Procedure and its Estimation in Winter in Qinghai-Tibet Plateau

XIAO Qiang-zhi¹, XU Wei-xin¹, DAI Na¹, WANG Qi-yu¹, LI Quan-ping², DUAN Xu-hui¹, LIANG Hao¹

1. Chengdu University of Information Technology, Chengdu, Sichuan Province 610225, China;
2. HaiBei Haiyan Meteorological Administration, Haibei, Qinghai Province 812200, China

Received:2023-02-22 Revised:2023-03-03 Online:2023-08-15 Published:2023-09-01

摘要/Abstract

摘要： 本研究利用2020年8月—2021年4月天然草地野外逐月叶面积指数(Leaf area index,LAI)的封育观测试验，探究自然条件下高寒牧草叶面积冬季变化特征，结果表明：当年8月至次年4月，LAI总体呈现先降后稳的变化特征，且大致以11月为界，分为8—11月的衰减阶段与12月—次年4月的稳定维持两个阶段。而衰减阶段又可区分为8—10月的快速下降时期与10—11月的缓慢下降时段，其中，降幅度最大的9—10月，LAI降幅可达29.5%。青藏高原地区冬季牧草的这种阶段衰减变化特征，明显有异于我国北方地区。基于LAI冬季衰减过程，构建了三次多项式估算方程(R²=0.99，P<0.001)，并据此提出了冬季LAI逐月衰减变化查找表。进一步，在不同植被指数LAI估算能力对比基础上，建立了EVI和GF卫星的高寒牧草LAI遥感估算模型，实现了时空变化特征的遥感反演与估算。

关键词: 叶面积指数, 冬季, 衰减规律, 卫星遥感, 青藏高原

Abstract: To research the winter variation characteristics of leaf area index(LAI) of alphine grassland under natural conditions,monthly field observation experiments were conducted in a natural grassland enclosure area in Xihai Town,Haibei Tibetan Autonomous Prefecture,Qinghai Province during August 2020 to April 2021. The results showed that the LAI generally showed a change characteristic of first decreasing and then stabilizing from August of that year to the next April,and it is roughly divided into two stages:the attenuation stage from August to November and the stable maintenance stage from December to next April with the November as the boundary. The decay stages can be divided into a rapid decline period from August to October and a slow decline period from October to November,the biggest drop was appeared in September-October with a monthly drop of 29.5%. The characteristics of the attenuation stage change of grassland LAI in winter in the Qinghai-Tibet Plateau were obviously different from those in the grassland in northern China. Based on the attenuation process of LAI in winter,a cubic polynomial estimation equation was constructed (R²=0.99,P<0.00),and a look-up table for the monthly attenuation change of LAI in winter was proposed. Further,the LAI estimation capabilities of different vegetation indices were compared,the LAI remote sensing estimation model for alpine grassland based on Enhanced Vegetation Index and GF satellites was established and remote sensing inversion and estimation of LAI temporal and spatial variation characteristics were realized.

Key words: Leaf area index, Winter, Attenuation procedure, Satellite remote sensing, Qinghai-Tibet Plateau

中图分类号:

Q945

肖强智, 徐维新, 代娜, 王淇玉, 李全平, 段旭辉, 梁好. 高寒牧草叶面积的冬季衰减过程与估算[J]. 草地学报, 2023, 31(8): 2436-2445.

XIAO Qiang-zhi, XU Wei-xin, DAI Na, WANG Qi-yu, LI Quan-ping, DUAN Xu-hui, LIANG Hao. The Temporal Pattern of Leaf Area Index in Withered Procedure and its Estimation in Winter in Qinghai-Tibet Plateau[J]. Acta Agrestia Sinica, 2023, 31(8): 2436-2445.

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参考文献

[1] SAKAMOTO T,SHIBAYAMA M,KIMURA A,et al. Assessment of digital camera-derived vegetation indices in quantitative monitoring of seasonal rice growth[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2011,66(6):872-882
[2] FANG H,LIANG S,HOOGENBOOM G. Integration of MODIS LAI and vegetation index products with the CSM-CERES-Maize model for corn yield estimation[J]. International Journal of Remote Sensing,2011,32(4):1039-1065
[3] BREDA N. Leaf area index[J]. Encyclopedia of Ecology,2008:2148-2154
[4] WEI X,GU X,MENG Q,et al. Leaf area index estimation using Chinese GF-1 wide field view data in an agriculture region[J]. Sensors,2017,17(7):1593
[5] ASNER G P,SCURLOCK J M,A. HICKE J. Global synthesis of leaf area index observations:implications for ecological and remote sensing studies[J]. Global Ecology and Biogeography,2003,12(3):191-205
[6] 乌日汗,红雨,包刚,等. 2001-2016年内蒙古植被物候变化及其对生产力的影响[J]. 草地学报,2019,27(6):1685-1693
[7] AERTS R. The freezer defrosting:global warming and litter decomposition rates in cold biomes[J]. Journal of Ecology,2006,94(4):713-724
[8] COUTEAUX M-M,BOTTNER P,BERG B. Litter decomposition,climate and liter quality[J]. Trends in Ecology Evolution,1995,10(2):63-66
[9] REN H,ZHOU G,ZHANG F,et al. Evaluating cellulose absorption index (CAI) for non-photosynthetic biomass estimation in the desert steppe of Inner Mongolia[J]. Chinese Science Bulletin,2012,57(14):1716-1722
[10] HENRY H A,BRIZGYS K,FIELD C B. Litter decomposition in a California annual grassland:interactions between photodegradation and litter layer thickness[J]. Ecosystems,2008,11(4):545-554
[11] LI Z,GUO X. Remote sensing of terrestrial non-photosynthetic vegetation using hyperspectral,multispectral,SAR,and LiDAR data[J]. Progress in Physical Geography,2016,40(2):276-304
[12] AERTS R,DE CALUWE H,BELTMAN B. Plant community mediated vs. nutritional controls on litter decomposition rates in grasslands[J]. Ecology,2003,84(12):3198-3208
[13] 王信理. 在作物干物质积累的动态模拟中如何合理运用Logistic方程[J]. 农业气象,1986(1):14-19
[14] 何迷,李小波,黄静,等. 水稻叶面积指数与产量关系研究进展[J]. 农学学报,2022,12(8):1-5
[15] 牛小桃,樊军,王胜,等. 利用鱼眼摄像机测量植被叶面积指数动态变化[J]. 应用生态学报,2018,29(10):3183-3190
[16] 蒋楠,戴建国,薛金利,等. 基于无人机可见光影像和卷积神经网络的棉花生长参数监测[J]. 石河子大学学报(自然科学版),2021,39(3):282-288
[17] 王成孜,王尚明,张清霞,等. 气候变暖背景下晚稻不同生育期叶面积指数变化及其与产量的关系[J]. 江西农业学报,2021,33(6):72-77
[18] 岳延滨,黎瑞君,冯恩英,等. 不同氮素水平下辣椒叶面积指数动态模型[J]. 中国农业大学学报,2022,27(5):157-168
[19] 师生波,贲桂英,韩发,等. 青藏高原地区矮嵩草草甸植物群落生长分析[J]. 生态学报,2001(6):871-876
[20] 王猛,李贵才,王军邦. 典型草原通量塔通量贡献区地上生物量和叶面积指数的时空变异[J]. 应用生态学报,2011,22(3):637-643
[21] 高延锋,仪律北,张法伟,等. 祁连山东段4类草地生态系统CO₂通量与叶面积指数的关系研究[J]. 中国草地学报,2022,44(5):1-8
[22] 孙建文,李英年,宋成刚,等. 高寒矮嵩草草甸地上生物量和叶面积指数的季节动态模拟[J]. 中国农业气象,2010,31(2):230-234
[23] 韩发,岳向国,师生波,等. 青藏高原几种高寒植物的抗寒生理特性[J]. 西北植物学报,2005(12):2502-2509
[24] 王迅,刘书杰,张晓卫,等. 基于HJ-1A/1B数据的高寒草地牧草营养动态监测模型[J]. 国土资源遥感,2013,25(3):183-188
[25] GREGERSEN P L,CULETIC A,BOSCHIAN L,et al. Plant senescence and crop productivity[J]. Plant Molecular Biology,2013,82(6):603-622
[26] 王磊,耿君,杨冉冉,等. 高分一号卫星影像特征及其在草地监测中的应用[J]. 草地学报,2015,23(5):1093-1100
[27] 刘伟东,项月琴,郑兰芬,等. 高光谱数据与水稻叶面积指数及叶绿素密度的相关分析[J]. 遥感学报,2000(4):279-283
[28] 张浔浔,杨斌,吴淑莹,等. 尼洋河流域植被特征时空变化及其对水热的响应[J]. 草地学报,2021,29(11):2566-2576
[29] 王雅鑫,巴雅尔,孙亚丽,等. 基于叶面积指数的荒漠草原动态监测[J]. 内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版),2019,48(4):314-322
[30] 王利,徐翠玲,蒋镒竹. 黑河流域植被叶面积指数时空变化特征[J]. 水力发电,2021,47(10):6-11,36
[31] DELEGIDO J,VERRELST J,RIVERA J P,et al. Brown and green LAI mapping through spectral indices[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2015,35:350-358
[32] AMIN E,VERRELST J,RIVERA-CAICEDO J P,et al. Prototyping Sentinel-2 green LAI and brown LAI products for cropland monitoring[J]. Remote Sensing of Environment,2021,255:112168
[33] 贾玉秋,李冰,程永政,等. 基于GF-1与Landsat-8多光谱遥感影像的玉米LAI反演比较[J]. 农业工程学报,2015,31(9):173-179
[34] 曹志刚,冯仲科,龙春玲,等. 基于数字摄影与计算机图形技术的植物叶面积测量方法[J]. 河北科技师范学院学报,2004(1):39-41
[35] 李乐,钟迪,贾宝军,等. 蒙古栎叶面积的数字图像法测定[J]. 西北林学院学报,2016,31(6):96-103
[36] 于璐,王迅,柴沙驼,等. 基于高分卫星遥感的天然草地牧草营养含量季节动态反演的研究[J]. 草地学报,2020,28(2):547-557
[37] 戴声佩,罗红霞,郑倩,等. 海南岛橡胶林叶面积指数遥感估算模型比较研究[J]. 智慧农业(中英文),2021,3(2):45-54
[38] 张素青,贾玉秋,程永政,等. 基于GF-1影像的水稻苗情长势监测研究[J]. 河南农业科学,2015,44(8):173-176
[39] HOFFMANN W A,DA SILVA E R,MACHADO G C,et al. Seasonal leaf dynamics across a tree density gradient in a Brazilian savanna[J]. Ecosystem Ecology,2005,145(2):306-315
[40] 谭一波,赵仲辉. 叶面积指数的主要测定方法[J]. 林业调查规划,2008(3):45-48
[41] 李任辉,赵仲辉,李家湘. 基于Photoshop软件测量植物叶面积的白纸背景法[J]. 湖南林业科技,2016,43(1):138-142,48
[42] 宋英博. 数字图像处理技术在叶面积测量中的应用[J]. 农学学报,2022,12(2):73-75
[43] 宋英博,郭伟,张洪权,等. 图像处理技术在玉米叶面积测量中的实际应用[J]. 农学学报,2015,5(8):111-114
[44] 曹晓云,周秉荣,周华坤,等. 气候变化对青藏高原植被生态系统的影响研究进展[J]. 干旱气象,2022,40(6):1068-1080
[45] 刘刚,桑宇星,赵茜,等. 生态系统模型模拟中国叶面积指数变化趋势及驱动因子的不确定性[J]. 遥感技术与应用,2020,35(5):1037-1046
[46] 侯学会,王猛,梁守真,等. 基于GF-1数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演[J]. 山东农业科学,2018,50(11):148-153

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[1]	李希来, Jay Gao, 师研. 黄河源永曲河流域高寒草甸地上生物量模拟与时空分布特征研究[J]. 草地学报, 2023, 31(7): 1964-1976.
[2]	陈哲, 金艳霞, 孙建, 邵新庆, 王英典, 赵新全, 王文颖, 谢惠春, 张振华, 张莉, 杜岩功, 周华坤. 全球变暖对高寒冻土区温室气体通量影响研究进展[J]. 草地学报, 2023, 31(4): 929-942.
[3]	任春燕, 刘文辉, 梁国玲, 张永超, 李文, 于辉, 胡伟, 王凤宇. 青藏高原六种披碱草属牧草落粒性差异及农艺性状分析[J]. 草地学报, 2023, 31(4): 1008-1015.
[4]	孙建波, 李成阳, 赖炽敏, 陈洋, 陈小杰, 周俊, 彭飞. 高寒草甸土壤团聚体碳氮磷对退化的响应及其影响因素[J]. 草地学报, 2023, 31(4): 1106-1114.
[5]	陈美祺, 邵全琴, 宁佳, 刘国波, 刘树超, 牛丽楠, 张雄一, 黄海波. 青藏高原不同生态地理区生态恢复状况分析[J]. 草地学报, 2023, 31(4): 1211-1225.
[6]	张浔浔, 段阳海, 吴淑莹, 谭昌海, 赵阳刚, 杨斌, 文浪, 肖志强, 孙建. 通天河流域植被动态监测及其对气候因子的响应[J]. 草地学报, 2023, 31(2): 479-488.
[7]	陈哲, 徐巍, 门双, 张振华, 张中华, 王英典, 赵新全, 王文颖, 孙建, 邵新庆, 杜岩功, 周华坤. 祁连山岛状冻土活动层土壤氮库对模拟冻融响应[J]. 草地学报, 2023, 31(1): 19-28.
[8]	刘长雨, 谢保鹏, 杨洁, 陈英, 裴婷婷. 青藏高原不同退化梯度下植被蒸散发的时空格局研究[J]. 草地学报, 2023, 31(1): 252-262.
[9]	费璇, 锁才序, 向双, 孙书存. 青藏东缘高寒草甸植物群落结构及功能群特征对长期季节放牧的响应[J]. 草地学报, 2022, 30(8): 1954-1963.
[10]	马凯凯, 徐长林, 李颖, 魏孔涛, 白梅梅, 刘媛媛, 鱼小军. 高寒草甸冷季牧场不同休牧期对土壤种子库的影响[J]. 草地学报, 2022, 30(8): 2100-2107.
[11]	吉珍霞, 裴婷婷, 陈英, 侯青青, 谢保鹏, 吴华武. 2001—2020年青藏高原草地NDVI时空变化及驱动因子分析[J]. 草地学报, 2022, 30(7): 1873-1881.
[12]	邵梓桐, 秦彧. 高原鼠兔干扰对高寒草地碳循环的影响研究进展[J]. 草地学报, 2022, 30(5): 1086-1094.
[13]	刘小龙, 胡健, 周青平, 曹全恒, 孙梅玲, 陈雪玲, 杨丽雪. 若尔盖高原典型草地灌丛化对植被特征和土壤养分的影响[J]. 草地学报, 2022, 30(4): 901-908.
[14]	许培丹, 陈志飞, 简春霞, 周俊杰, 罗杨, 王绍妍, 徐炳成. 黄土丘陵区白羊草群落冠层结构和多样性特征对氮磷添加的响应[J]. 草地学报, 2022, 30(11): 3063-3071.
[15]	周泽, 姚拓, 史潭梅, 付卫刚, 贺善睦, 杨晓蕾, 高丽珍, 李建宏. 菌剂对高寒地区土壤微生物群落结构及固氮菌群的影响[J]. 草地学报, 2022, 30(10): 2609-2616.