摘要
桑树在中国种植历史悠久，具有多种经济用途和生态功能，为了科学有效地管理和利用桑树资源，有必要实现桑树分布和总初级生产力的时空动态监测。本文以丝绸之路经济带核心区为例，开展桑树分布信息遥感提取及桑树总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)遥感估算研究，通过桑树实际分布区和适宜分布区的GPP时空分布特征分析桑树与其它植被光合能力差异及其对气候因子变化的响应。本研究旨在加深对生态系统碳循环与气候因子关系的理解，补充环境健康遥感诊断指标体系中的指标反演方法，研究结果可用于行业部门对桑树等重要经济树种的时空监测和管理。 本文基于遥感数据和气候数据实现了桑树实际分布信息和桑树适宜分布信息提取。首先根据桑树冠层光谱分析结果选取带有红边波段的Sentinel-2遥感数据提取桑树，分析不同数据源、不同时相和不同波段数据对桑树分类精度的影响。再根据桑树分布信息和对应的生物气候参数模拟桑树气候适宜性，并对比基于生物气候、最大熵和随机森林三种算法的生态位模型模拟结果，选取精度最高的算法提取桑树适宜分布区。结果表明，桑树的红边波段光谱比可见光-近红外波段光谱可分性更强，但包括可见光、红边、近红外和短波红外所有波段在内的全波段光谱可分性最强，生长季中4月影像最易于提取桑树，基于4月哨兵2号数据全波段提取桑树的结果精度最高达到0.94，Kappa系数达到0.88，基于哨兵2号数据的桑树提取结果比基于高分1号数据和RapidEye数据的结果精度更高。根据生物气候分析桑树气候适宜性的结果显示，桑树适宜分布于广西、云南、重庆、四川东部和新疆霍城地区，其中广西地区属于气候适宜性指数最高地区，解释了广西成为中国桑树种植面积最大地区的气候性原因。基于实地调查数据的验证结果表明基于随机森林算法的生态位模型精度最高。 为了实现GPP的遥感估算，本文基于气候因子胁迫函数集构建了适用于不同植被类型的GPP模型并对比了模型参数化方法。首先基于25种气候因子胁迫函数构建1920种光能利用率模型，其中包括12种现有研究中已发表模型和1902种新模型，然后基于非线性最小二乘法实现站点尺度的模型优化，根据站点观测GPP评价模型精度并分析最优模型，再利用最优模型对比根据植被类型中值、气候带中值、气候类型中值、随机森林回归和站点相似度5种参数化方法，基于不同参数化方法对应的GPP估算精度评价最优参数化方法。结果表明，精度最高的GPP模型为HTHE模型，由气温、饱和水汽压差、土壤水和漫射辐射四种气候因子胁迫函数构成，其模拟全球站点GPP的纳什效率系数(NSE)达到0.74，决定系数(R2)达到0.77，均方根误差（RMSE）达到1.96gC·m-2·d-1。该模型共包含11个参数，基于植被类型中值法模拟HTHE模型参数的GPP估算结果精度最高，R2为0.63，RMSE为2.56gC·m-2·d-1。 最后本文根据以上研究成果分析了桑树GPP的时空分布特征及其对气候因子变化的响应。首先基于HTHE模型和植被类型中值参数化法分别模拟桑树实际分布区和适宜分布区的每日GPP，并通过桑树与其它植被GPP时空分布特征对比分析桑树光合能力与其它植被的差异，根据气候因子胁迫函数分析桑树对气候因子变化的敏感性和桑树光能利用率受气候胁迫的时空分布。结果表明，宜州地区桑树GPP分布呈现东南多、西北少的特征，主要与气温和降雨量空间差异有关。桑树GPP的时间变化趋势主要受农田管理等人工干扰因素影响。桑树年GPP和日GPP大于森林和草地，但小于部分农作物。桑树适宜分布区的GPP时空特征分析结果表明，云南东部地区植被GPP水平最高，气候条件适宜，适于种植桑树并发挥桑树最大光合能力。理论上桑树光能利用率对气温和土壤水变化最敏感，但是由于广西、云南、四川和重庆等地气温变化小、土壤水含量充足但漫射辐射比较低，因此实际条件下桑树光能利用率主要受漫射辐射胁迫，其次分别为气温胁迫和饱和水汽压胁迫。 本研究主要创新点在于利用随机森林算法提取了桑树实际分布信息并模拟了桑树潜在适宜分布区，基于光能利用率气候因子胁迫函数集成方法构建了多种GPP模型并确定了最优模型，对比分析了基于植被属性和气候属性的GPP模型参数化方法，分析并揭示了桑树对气候因子变化的敏感性及光能利用率受气候胁迫的时空分布规律。
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