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基于Landsat遥感影像和1:5万土壤数据库的福建省耕地有机碳动态变化研究

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目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景与研究意义

1.2 土壤有机碳研究进展

1.3 研究内容和研究目标

1.4 研究方案与技术路线

2 研究区概况与数据来源

2.1 研究区概况

2.2 数据来源

3 基于遥感与碳循环过程模型的耕地土壤有机碳反演

3.1 NPP遥感估算

3.2 SBR遥感估算

3.3 耕地土壤有机碳建模及验证

3.4 本章小结

4 遥感与碳循环过程模型与地统计法估算结果对比

4.1 模型精度对比

4.2 空间异质性对比

4.3 本章小结

5 福建省耕地土壤有机碳库时空特征分析

5.1 福建省耕地土壤有机碳密度与碳储量变化

5.2 不同耕地土壤类型有机碳密度和碳储量变化

5.3 不同耕地利用类型有机碳密度和碳储量变化

5.4 不同地貌类型耕地土壤有机碳密度与储量变化

5.5 不同行政区耕地土壤有机碳密度与储量变化

5.6 本章小结

6 结论与讨论

6.1 结论

6.2 讨论

参考文献

攻读学位期间的学术论文与研究成果

致谢

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摘要

耕地土壤碳库是全球碳库中最为活跃的部分,其变化对全球气候变化产生重要影响。目前采用遥感技术测定法在对区域或国家尺度土壤有机碳(Soilorganiccarbon,SOC)的研究中,多基于MODIS影像和中小比例尺数据库,在县域、省域尺度的研究中因数据局限而无法揭示SOC空间变化规律。  本研究采用Landsat遥感影像、气象数据、实测耕地SOC数据和1:5万高精度土壤数据库,以福建省为例,基于遥感与碳循环过程模型,将遥感的高时空分辨率优势和实测SOC的可靠性结合,实现1987年和2016年耕地土壤有机碳密度(Soilorganiccarbondensity,SOCD)和碳储量(Soilorganiccarbonstorage,SOCS)估算。利用地面实测数据评价模型精度,并与地统计法估算结果进行比较。最后基于两期SOCD和SOCS反演结果,确定1987—2016年福建省耕地碳源汇情况,并分析不同土壤类型、利用类型、地貌类型和行政区下耕地土壤有机碳库时空分异规律。研究结果可以为相关政策的制定提供科学指导,同时,为区域尺度耕地SOC估算提供参考,为亚热带耕地资源可持续利用与粮食安全提供科学依据。主要研究结果如下:  1、基于遥感与碳循环过程模型建立的1987年和2016年耕地土壤有机碳反演模型能较好的实现对福建省耕地土壤碳库的估算。具体表现为:建模与模型验证均达到了极显著相关水平(P<0.01);1987年和2016年SOCD实测值与估测值平均绝对预测误差(Meanabsolutepredictionerrors,MAPE)分别为0.49和0.65,均方根误差(Rootmeansquareerror,RMSE)分别为0.62和0.80,总平均精度(Totalaverageaccuracy,TAA)分别为0.84和0.78。  2、遥感与碳循环过程模型和地统计法估算精度都较高,均可实现对研究区耕地SOC的估算,但前者在土壤有机碳格局的细节表达上有明显优势。  3、1987-2016年福建省耕地SOCD和SOCS分别增加了0.08kg·m-2和10.50×105t,整体表现为弱碳汇。空间差异明显,总体上表现出东部沿海地区普遍呈碳源,而西部内陆地区为碳汇。  4、从耕地SOCD来看,黄壤和水稻土有机碳密度居于前列,1987年分别为3.72kg·m-2和3.55kg·m-2,2016年分别为3.59kg·m-2和3.60kg·m-2。风砂土和滨海盐土一直较低,1987年分别为2.63kg·m-2和2.90kg·m-2,2016年分别为3.33kg·m-2和3.24kg·m-2。水田有机碳密度高于旱地,1987年和2016年分别为0.39kg·m-2和0.17kg·m-2。山地丘陵区有机碳密度一直较高,1987年和2016年分别为3.52kg·m-2和3.64kg·m-2。  5、从耕地SOCS来看,水稻土有机碳储量最高,1987年和2016年占比均超过90%。而石灰土、紫色土、黄壤和潮土碳储量研究期间均较小,1987年和2016年四种土类碳储量共计占比不足1%。水田有机碳储量最大,研究期间占比均超过80%,旱地次之,水浇地最低。山地丘陵区有机碳储量最大,谷地盆地区次之,平原台地区最低。

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