前言
第1章 概述 1
1.1 問題的提出 1
1.1.1 陸地碳源/碳彙功能的不確定性 1
1.1.2 陸地碳循環與全球變化關繫密切 1
1.1.3 當前國際政治經濟環境背景 2
1.2 國內外研究進展 3
1.2.1 氣候變化與**氣候研究 3
1.2.2 LUCC和城市擴張研究 5
1.2.3 城市擴張及氣候變化對植被活動的影響 7
1.3 主要內容 8
1.3.1 基於CA模型的城市擴張模擬分析 9
1.3.2 **降水事件監測分析 9
1.3.3 基於衛星遙感的植被活動監測分析 9
1.3.4 **氣候事件及對植被活動的影響分析 10
1.3.5 城市土地利用及城市擴張對植被活動的影響分析 10
1.3.6 城市擴張及氣候變化對植被活動的影響 11
1.4 主要框架 11
參考文獻 12
第胞自動機與城市擴張模擬 18
2胞自動機概述 19
2.2胞自動機 20
2.3胞自動機的轉換規則獲取 22
2.3.1 多準則判斷方法 23
2.3.2 邏輯回歸方法 24
2.3.3 極限學習機算法 24
2.4 顧及空間相互作用的城市擴張模擬 25
2.4.1 空間相互作用模型 25
2.4.2 ELM-CA模型原理 26
2.4.3 耦合ELM-CA和空間相互作用的城市擴張模擬案例 27
參考文獻 32
第3章 **降水事件的變化及可能原因 35
3.1 概述 35
3.2 數據源及數據處理 37
3.3 研究方法 37
3.3.1 基於POT-GPD方法的**降水事件識別 37
3.3.2 **降水頻率和**降水強度指數 39
3.3.3 **降水事件變化趨勢和突變檢驗 39
3.3.4 基於泊松分布的**降水事件分析 40
3.3.5 長江流域部分地區**降水事件的案例分析 41
3.4 1961～2012年長江流域部分地區**降水變化 42
3.4.1 平均降水量分布 42
3.4.2 **降水閾值選擇 42
3.4.3 平均**降水強度 44
3.4.4 **降水頻率變化趨勢 44
3.5 **降水變化的歸因分析 47
3.5.1 東亞夏季風對**降水事件的影響 47
3.5.2 **降水與幾個局地因子的關繫 48
參考文獻 50
第4章 植被健康指數的植被活動監測能力評估及在中國的應用 55
4.1 概述 55
4.2 數據源及數據處理 56
4.3 研究方法 57
4.3.1 利用植被健康指數監測植被活動原理 57
4.3.2 利用植被健康指數監測植被活動的性能評價方法 58
4.3.3 基於植被健康指數的中國植被活動監測 59
4.4 植被健康指數的中國植被活動監測評估 60
4.4.1 中國植被平均生長季長度 60
4.4.2 VCI和VHI的時空變化 60
4.4.3 利用VCI和VHI監測植被活動的性能評價 64
4.4.4 1982～2013年中國植被活動變化 71
參考文獻 72
第5章 城市化地區植被初級生產力變化及植被活動分析 75
5.1 研究區和數據 75
5.2 研究方法 77
5.2.1 植被初級生產力估計 77
5.2.2 植被初級生產力變化趨勢分析 78
5.2.3 基於燈光數據的城市建成區提取及與植被初級生產力關繫分析 78
5.3 2000～2013年長江三角洲地區植被初級生產力的變化趨勢 79
5.3.1 植被初級生產力估算精度分析 79
5.3.2 植被初級生產力時間變化趨勢 80
5.3.3 植被初級生產力空間變化趨勢 80
5.4 城市建成區植被初級生產力的變化及歸因分析 81
5.4.1 城市建成區及不同緩衝區植被初級生產力的梯度變化 81
5.4.2 植被初級生產力與城市建成區面積之間關繫 83
5.4.3 植被初級生產力與氣像驅動因子關繫 83
5.4.4 植被初級生產力與建成區綠化覆蓋率的變化關繫 84
參考文獻 85
第6章 植被淨初級生產力及植被活動監測分析 87
6.1 植被NPP模型概述 87
6.2 研究方法 89
6.2.1 CASA模型 89
6.2.2 MTCLIM模型 93
6.2.3 BIOME-BGC模型 94
6.2.4 植被NPP的模型估算及城市地區改進應用 98
6.3 基於CASA模型的中國植被NPP模擬 99
6.3.1 數據源及處理 99
6.3.2 **光能利用率參數校正 100
6.3.3 CASA模型驗證 101
6.3.4 中國植被NPP的時空分布模擬 102
6.4 基於BIOME-BGC模型的廣東省植被NPP模擬 104
6.4.1 研究區和數據 104
6.4.2 BIOME-BGC模型參數化 105
6.4.3 植被NPP比例因子的計算及驗證 107
6.4.4 MTCLIM模型和BIOME-BGC模型的驗證 108
6.4.5 廣東省植被NPP的時空分布 111
參考文獻 112
第7章 中國干旱事件監測及其對植被活動的影響 117
7.1 概述 117
7.2 數據源和研究方法 118
7.2.1 數據源及處理 118
7.2.2 標準化降水指數 118
7.2.3 基於SAI的植被NPP異常指數構建 120
7.2.4 基於SPI和SAI-NPP的干旱事件對植被NPP的影響分析 120
7.2.5 植被NPP和SAI-NPP的可靠性檢驗 121
7.3 2001～2010年中國干旱事件變化 122
7.4 2001～2010年中國干旱事件對植被NPP的影響 124
參考文獻 128
第8章 中國東部南北樣帶**氣溫變化及其對植被活動的影響 131
8.1 研究區和數據 131
8.2 研究方法 133
8.3 中國東部南北樣帶**溫度時空變化趨勢 134
8.3.1 **溫度頻率的時間變化趨勢 134
8.3.2 **溫度頻率的空間變化趨勢 135
8.3.3 **溫度強度的時間變化趨勢 137
8.3.4 **溫度強度的空間變化趨勢 137
8.4 中國東部南北樣帶植被活動的時空變化規律 138
8.4.1 植被活動的時間變化特征 138
8.4.2 植被活動的空間分布特征 146
8.5 中國東部南北樣帶**氣候變化對植被的影響 158
8.5.1 **溫度對植被活動的影響 158
8.5.2 不同水分條件下**氣候事件對植被活動的影響 164
8.5.3 不同植被區劃下**氣候事件對植被活動的影響 166
參考文獻 168
第9章 中國城市土地開發對陸地植被活動的影響 170
9.1 研究區和數據 170
9.2 研究方法 172
9.3 土地利用/土地覆被分布分析 172
9.4 中國陸地植被NPP的時空分布 174
9.4.1 植被NPP的空間分布 174
9.4.2 植被NPP的季節變化 175
9.5 城市土地開發前後中國陸地植被NPP差異 179
參考文獻 183
第10章 城市擴張及氣候變化對植被活動影響的情景分析 185
10.1 概述 185
10.2 基於情景方法的未來植被NPP模擬 186
10.2.1 基於BIOME-BGC模型的未來植被NPP估算方法 186
10.2.2 基於情景方法的植被NPP模擬 186
10.3 Logistic-CA模型及土地利用模擬 188
10.3.1 實驗設計 188
10.3.2 Logistic-CA模型參數化 189
10.3.3 廣東省城市擴張模擬 190
10.4 降尺度技術及氣候變化分析 192
10.4.1 全球氣候變化模式 192
10.4.2 基於降尺度技術的未來氣候變化模擬 196
10.4.3 廣東省氣候變化情景模擬 200
10.4.4 廣東省未來氣候變化特征 209
10.5 氣候變化及城市擴張對植被NPP影響的情景分析 212
10.5.1 氣候不變-城市用地不變情景下植被NPP模擬 212
10.5.2 氣候變化-城市用地不變情景下植被NPP模擬 214
10.5.3 氣候不變-城市用地擴張情景下植被NPP模擬 214
10.5.4 氣候變化-城市用地擴張情景下植被NPP模擬 216
參考文獻 219