未来天玑|基于高分卫星的生态质量气象条件贡献率评估及其应用

卫星应用 2025-05-22 10:00:00 行研资讯 485 0

基于高分卫星的生态质量气象条件贡献率评估及其应用

植被生态质量是维护陆地生态系统稳定的基础，也是实现“双碳”目标的核心保障。党的二十大报告明确了我国新时代生态文明建设的战略任务，总基调是推动绿色发展，促进人与自然和谐共生。近年来，全球气候变化和人类活动的叠加影响给生态系统带来了显著变化。科学评估生态质量变化及其归因，不仅可以反映国家生态文明建设的成效，也为制定生态保护和修复政策以及应对气候变化提供决策依据。卫星遥感因其覆盖范围广、时效性快和多要素观测的优点，成为开展生态质量评估和归因分析的重要手段。基于卫星遥感技术形成了一系列生态质量指数，并在不同时空尺度上开展了生态质量的评估，以及生态质量变化的归因分析。中国气象局于2023年发布了针对植被生态质量气候变化影响评价的方法，规定了植被生态质量的监测评价方法与等级。生态质量气象条件贡献率是气象条件决定的实际植被生态质量变化量与实际植被生态质量变化之比，用于表征气象条件变化对生态质量变化的影响程度，其对科学保护和修复生态系统以及应对气候变化具有重要科学意义。当前开展的研究多是基于粗分辨率的卫星遥感数据在大尺度上进行生态质量的评估和归因分析，基于高分辨率卫星遥感的研究相对较少。生态质量既受气象条件变化的影响，也受人为活动的影响。气象条件和人为活动在区域尺度的差异较大，因而粗分辨率、大尺度的评估会导致在区域尺度上出现较大的不确定性。随着高分卫星数据的增加，精细化的生态监测能力显著增强，为区域尺度精细化的生态质量评估和归因分析提供了可能。本文基于高分卫星数据开展区域尺度的生态质量气象条件贡献率评估，为应对气候变化、促进生态保护修复和指导经济可持续发展提供了科学依据。

一、研究区概况

福建省位于我国东南沿海，地势西北高，东南低，呈依山傍海态势，平均海拔500m，地形以山地和丘陵为主，面积约占全省总面积的90%。福建靠近北回归线，受季风环流和地形的影响，具有典型的亚热带海洋性季风气候特征，年平均气温17～21℃，平均降雨量1400～2000mm，雨量充沛，光照充足，有利于植被生长，森林覆盖率65.1%，位居全国第一。福建植被资源丰富，林地以亚热带常绿阔叶林为主，复杂的地形和丰富的植被资源是区域尺度生态质量评估和归因分析的典型研究区。

二、数据与方法

1. 数据来源高分一号（GF-1）卫星搭载了2台2m分辨率全色/8m分辨率多光谱相机和4台16m分辨率多光谱相机，可用于大范围、精细化的生态环境质量监测和评估。本研究主要选用了具备800km扫描幅宽的16m分辨率的GF-1多光谱数据，其重访周期2天，光谱范围0.45～0.89μm，包含4个波段（表1）。根据研究范围和应用需求，从中国资源卫星应用中心获取了2019—2022年覆盖福建省全年云覆盖小于15%的GF-1影像数据。对GF-1影像数据进行几何粗校正、辐射定标、大气校正、几何精校正和镶嵌等预处理，形成GF-1时间序列影像数据。此外，从福建省气象局获取了同时期的气象站点观测数据，包括气压、太阳辐射、日照时数、温度、降水量、相对湿度和土壤湿度等气象数据，并对气象数据进行质量控制、空间插值，用于生态质量气象条件贡献率的评估应用。

2. 研究方法生态系统具有多功能性特征，同时提供多种功能或服务能力。陆地生态系统的功能可分为维护、支持和调节功能。生态系统支持物质循环和能量流动，表现出支持其他生态系统功能的能力。生态系统维护功能描述生态系统中生物多样性、植被光合活性、水土保持和物质供应的现状和变化。研究中分别采用植被净初级生产力（NPP）、叶面积指数（LAI）来量化生态系统的维护和支持功能。NPP是绿色植被在单位时间、单位面积上由光合作用产生的有机物质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分，反映植被在自然条件下的生产能力，表征生态系统的质量状况；LAI是单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数，反映植物群体生长状况的重要指标。生态质量既受气象条件变化的影响，也受到人为活动的影响。为了厘清气象条件变化的影响，本研究基于高分卫星遥感的实际NPP和实际LAI评估获得实际的生态质量，同时基于气象模型的潜在NPP和潜在LAI评估获得潜在的生态质量，最后分析气象条件变化引起的潜在与实际生态质量变化获得生态质量气象条件贡献率（图1）。

图1 生态质量气象条件贡献率技术路线图

生态质量指数反映区域生态系统质量的整体状况，研究中从生态功能角度出发构建了由NPP和LAI为核心的生态质量指数。该指数为评估年的NPP与评估周期最大NPP的比值乘以权重，与评估年的LAI与评估周期最大LAI的比值乘以权重的和，数值为0～1，数值越大表示生态质量越好，研究中认为NPP和LAI的贡献相同，权重系数为0.5。生态质量变化气象条件贡献率反映气象条件变化对生态质量变化的影响程度，是评估周期内研究区潜在生态质量的变化量，与潜在生态质量变化量和人为生态质量变化量之和的比值。研究中采用CASA光能利用率模型来估算实际NPP，该模型充分考虑环境条件和植被本身的特征，通过太阳辐射、归一化差值植被指数（NDVI）、植被类型，以及温度、水分等气象数据和最大光能利用率来估算，其中关键的NDVI参数基于GF-1卫星数据反演获取。实际LAI基于GF-1卫星数据，采用简化的多次散射植被冠层模型，即多次迭代逐步逼近的方法来提取植被叶面积指数，一般考虑前三次就可以满足植被LAI的反演精度。潜在NPP和潜在LAI分别依据中国标准GB/T42961—2023《植被生态质量的气候变化影响评价方法》中采用的联系植物生理学特点和水热平衡关系的周广胜模型和潜在LAI模型进行模拟。

三、结果与分析

1. 实际NPP和LAI特征分析基于高分卫星的福建省多年平均的NPP空间分布显示（图2），福建省多年平均NPP值为885.7gC·m-2·a-1，空间分布上表现为福建南部、西部、中部和北部地区的森林区域高，福建省沿海区域最低，福建省山地沟壑区域次低。其中，森林区域的NPP大于1000gC·m-2·a-1，山地沟壑区域的NPP小于600gC·m-2·a-1，沿海区域的NPP部分区域低于300gC·m-2·a-1。福建省年均NPP时序变化显示，2019—2022年福建省年均NPP总体上呈现波动上升趋势，2021年年均NPP达到最大值为959.7gC·m-2·a-1，2022年大幅波动下降到最低值，年均NPP为797.9gC·m-2·a-1。

图2 福建省高分卫星2019—2022年平均NPP空间分布

基于高分卫星的福建省多年平均LAI空间分布显示（图3），福建省的植被LAI较高，其中LAI值较高的区域主要分布在福建省西南部、中部和北部的山地区域，LAI达到5以上；福建省沿海区域LAI值最低，山地的沟壑区域LAI值较低，部分区域LAI值小于2。整体上沿海小于内陆，随着深入内陆，LAI逐渐变大。福建省年平均LAI时序变化显示，2019—2022年福建省年平均LAI总体上呈现波动上升趋势，波动范围为5.6～7.2，年平均LAI为6.7。

图3 福建省高分卫星2019—2022年平均LAI空间分布

2. 潜在NPP和LAI特征分析基于气候生态模型的福建省年均潜在NPP空间分布显示（图4），空间分布上表现为福建省大部的潜在生态质量都较高，其中福建南部、西部、中部和北部森林区域的潜在NPP大于1200gC·m-2·a-1；福建省沿海区域、中部和西南部部分区域的潜在NPP较低，其中，沿海部分区域的潜在NPP低于750gC·m-2·a-1。福建省年均潜在NPP时序变化显示，2019—2022年福建省年均潜在NPP总体上呈现波动上升趋势，年均潜在NPP值为1401gC·m-2·a-1，其中，2020年和2021年的年均潜在NPP较低，2020年的年均潜在NPP最低，为1267gC·m-2·a-1。

图4 福建省高分卫星2019—2022年平均潜在NPP空间分布

基于气候生态模型的福建省年均潜在LAI空间分布显示（图5），福建省大部的植被LAI较高，其中LAI值较高的区域主要分布在福建省西部、北部和东北部的山地区域，LAI达到7以上；福建省沿海区域、中部和南部部分区域的潜在LAI较低，部分区域LAI值小于4。整体上沿海区域的潜在LAI小于内陆，随着自东南向西北深入内陆，潜在LAI逐渐变大。福建省平均潜在LAI时序变化显示，2019—2022年福建省潜在LAI呈现波动上升趋势，年均潜在LAI为7.5，其中2021年平均潜在LAI最小为6.3。

图5 福建省高分卫星2019—2022年均潜在LAI空间分布

3. 生态质量变化特征分析基于高分卫星福建省2019—2022年的生态质量指数显示（图6），总体上福建省的生态质量较高，并且呈现逐步向好的趋势，2019年的生态质量指数最低为0.79，2021年生态质量指数最高为0.94。空间分布上，2019年福建省大部山区沟壑的生态质量指数较低，生态质量为中到差。2020年后生态质量较差的区域生态质量指数明显升高，生态质量指数较低的区域仅出现在福建省西南部区域和沿海部分区域。2022年西南部区域生态质量明显好转，西北部和东北部部分区域生态质量变差。

图6 福建省高分卫星2019—2022年生态质量指数空间分布

4. 生态质量气象条件贡献率特征分析以2019年的生态质量为基准年，计算2019—2022年福建省的生态质量气象条件贡献率（图7），结果显示2022年福建省大部的气象条件对生态质量变化的影响以正贡献为主，总体的气象条件贡献率达到31%，表明气象条件对植被变化的影响为正向驱动；福建省东北部和西南部以及中部的部分区域气象条件对生态质量变化的影响以中度负贡献为主，表明气象条件对该区域的植被变化的影响为负向驱动；福建省沿海区域植被覆盖度较低，气象条件对该区域无明显的影响贡献。福建省生态质量气象条件贡献率的变化显示，自2019年以来，气象条件对福建省生态质量变化的正向贡献逐渐增大，表明气象条件对植被生长向有利的方向发展。

图7 福建省高分卫星2019—2022年生态质量气象条件贡献率空间分布

四、结论

植被生态质量变化及其归因分析是生态文明建设中关注的热点问题，高分卫星数据具备高空间、高时间、高光谱分辨率的优势特征在精细化的生态质量变化监测及气象贡献率分析方面展现了巨大的应用潜力。高分卫星数据在生态质量评估中的应用不仅带来了空间分辨率的提高，也实现了更加精细化的业务服务。本文介绍了基于高分卫星数据和气象数据结合的生态质量气象贡献率评估模型，并以福建省为例开展了应用评估，取得了较好的应用效果。卫星遥感已成为当前生态遥感监测评估和气象保障服务的关键手段，随着生态文明建设的不参考文献断推进，以及人们对高质量生活环境的追求，区域精细化的生态质量评估及其归因分析的需求更加强烈，高分辨率卫星数据在该领域应用中将发挥更大的作用，为生态文明建设提供更加科学的决策依据。