張婷婷 石昊 蘆曉峰 楊國范

摘?要：濕地可以維持自然生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定和碳循環(huán)穩(wěn)定，隨著城市化步伐的加快、海產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展，遼河口濕地生態(tài)系統(tǒng)遭到了一定程度的破壞。利用遼河口濕地自然植被實(shí)測生物量和遙感影像提取的歸一化植被指數(shù)，建立了基于遙感影像的生物量回歸模型，經(jīng)過對比分析得出二項(xiàng)式函數(shù)為最優(yōu)模型。通過該模型反演出的生物量計(jì)算得到遼河口濕地自然植被的碳儲量為969 323.100 t，與實(shí)測值1 077 146.018 t相比，相對誤差為10.0%，表明利用遙感影像反演植被生物量，可以得到較精確的遼河口濕地自然植被的碳儲量。

關(guān)鍵詞：生物量;遙感影像;NDVI;回歸模型;碳儲量;遼河口濕地

中圖分類號：TM938.84;TV213.2?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2020.10.019

Study on Carbon Reserves of Natural Vegetation in Liaohe River Estuary Wetland

ZHANG Tingting， SHI Hao， LU Xiaofeng， YANG Guofan

（Shenyang Agricultural University， Shenyang 110866， China）

Abstract：Wetland can maintain the stability of natural ecological environment and carbon cycle. With the acceleration of urbanization and the development of marine aquaculture， the wetland ecosystem of Liaohe River estuary has been damaged to a certain extent. Based on the analysis of measured biomass of natural vegetation and normalized vegetation index extracted from remote sensing images， the biomass regression model based on remote sensing image was established. Through comparative analysis， the binomial function was the optimal model. The carbon reserves of natural vegetation in Liaohe River estuary wetland is 969 323.100 t， which is 10% compared with the measured value of 1 077 146.018 t. Using remote sensing image to retrieve vegetation biomass， we can get more accurate carbon reserves of natural vegetation in Liaohe River estuary wetland.

Key words： biomass; remote sensing image; NDVI; regression model; carbon reserves; Liaohe River estuary wetland

濕地占地球陸地面積的5%～7%，而濕地包含的有機(jī)碳含量占陸地碳儲量的15%～30%[1]，濕地在維持自然生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定和碳循環(huán)穩(wěn)定中具有舉足輕重的作用，研究濕地生態(tài)系統(tǒng)的植被碳儲量具有重大意義。

遼河口濕地位于渤海北部，在遼河入?？谔?，總面積約223 km2[2]，以蘆葦沼澤、草甸、河流水域、淺海灘和海域?yàn)橹?，是世界上生態(tài)系統(tǒng)保存最完整的濕地之一，也是東亞—澳大利亞水禽遷徙的中轉(zhuǎn)站，在濕地和生物多樣性研究中有著重要地位。近些年，隨著城市化步伐的加快、海產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展[3]，遼河口濕地生態(tài)系統(tǒng)遭到了一定程度的破壞，僅1998—2013年該地區(qū)濕地面積減少近10.5%[4]。因此，開展遼河口濕地植被調(diào)查，研究遼河口濕地植被的生物量和碳儲量及其變化趨勢，對濕地保護(hù)具有重要意義。

1?研究方法

從宏觀角度出發(fā)，利用遙感影像計(jì)算植被指數(shù)，結(jié)合野外實(shí)測數(shù)據(jù)，通過相關(guān)分析建立遼河口濕地植被生物量模型并計(jì)算濕地植被生物量，進(jìn)而推算出該濕地自然植被的碳儲量。

1.1?野外數(shù)據(jù)采集與處理

野外數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2017年7—8月，該時(shí)段是遼河口濕地植被生長期，并且與用于建模的遙感影像的成像時(shí)間基本一致。在濕地內(nèi)共實(shí)測樣方24個(gè)（見圖1），每個(gè)樣方設(shè)置1 m×1 m的采樣點(diǎn)兩個(gè)，采樣點(diǎn)內(nèi)植被地上部分齊地面收割，標(biāo)記后獨(dú)立裝袋帶回實(shí)驗(yàn)室。

1.2?影像選取與處理

遼河口濕地植被開始生長的季節(jié)為春季，夏季和秋初生長旺盛。借助歸一化植被指數(shù)（NDVI）提取植被生物量，NDVI對植被蓋度的敏感度在植被生長初期最高，在植被生長后期最低[5]，而植被生物量在植被生長旺盛期最大，因此，基于研究遼河口濕地植被碳儲量的目的，選取2017年8月份的Landsat-8 OLI遙感影像提取歸一化植被指數(shù)。

原始影像中存在各種誤差，因此對遙感影像進(jìn)行幾何校正—輻射定標(biāo)—大氣校正—影像裁剪，從而得到遼河口濕地遙感影像圖。

2?建立生物量回歸模型

2.1?實(shí)測生物量

在實(shí)驗(yàn)室將采集樣本放入烘箱中設(shè)置75 ℃烘干至恒重，取出稱重。取一個(gè)樣方中2個(gè)采樣點(diǎn)實(shí)測數(shù)據(jù)的平均值作為該樣方的生物量，實(shí)測生物量見表1。

2.2?歸一化植被指數(shù)提取

歸一化植被指數(shù)是植被生長狀態(tài)及植被覆蓋度的最佳指示因子[6]，是進(jìn)行生物量建模的主要參數(shù)[7]。NDVI的計(jì)算公式：

NDVI=ρNIR-ρRρNIR+ρR（1）

式中：ρNIR為近紅外波段（波長0.85～0.88 μm）的反射值;ρR為紅光波段（波長0.64～0.67 μm）的反射值。

通過軟件對遙感影像進(jìn)行波段運(yùn)算，提取各樣方的NDVI平均值，見表1。

2.3?生物量回歸模型的建立

2.3.1?基本原理

通過遙感影像提取各樣方的NDVI平均值和實(shí)測生物量進(jìn)行匹配分析，建立遼河口濕地生物量的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停虢?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头N類很多，其中最具有代表性的有線性函數(shù)模型、指數(shù)函數(shù)模型、二項(xiàng)式函數(shù)模型、對數(shù)函數(shù)模型4種。線性函數(shù)模型形式為

y=ax-b（2）

指數(shù)函數(shù)模型形式為

y=aebx（3）

二項(xiàng)式函數(shù)模型形式為

y=ax2+bx+c（4）

對數(shù)函數(shù)模型形式為

y=aln x+b（5）

式中：y為采樣樣方生物量;x為采樣樣方的NDVI平均值;a、b、c為常數(shù)，可以通過實(shí)測生物量和相應(yīng)遙感影像的NDVI分析得出。

2.3.2?生物量回歸模型

由于13、16、24號樣方植被為翅堿蓬，其生物量和NDVI與其他樣方存在顯著差異，遼河口濕地翅堿蓬面積僅占整個(gè)保護(hù)區(qū)自然植被面積的4%[8]，因此在進(jìn)行生物量回歸模型建立時(shí)把這3個(gè)樣方的數(shù)據(jù)略去。

建立的4種回歸模型見表2。對建立的4種回歸模型進(jìn)行擬合分析，得到生物量回歸模型擬合結(jié)果，見圖2。擬合后得到線性函數(shù)模型、指數(shù)函數(shù)模型、二項(xiàng)式函數(shù)模型、對數(shù)函數(shù)模型的確定性系數(shù)R2分別為0.735 7、0.726 6、0.834 7、0.716 3，即二項(xiàng)式函數(shù)模型的確定性系數(shù)最大，擬合的精確度最高，因此采用二項(xiàng)式函數(shù)模型計(jì)算濕地生物量。

3?遼河口濕地自然植被碳儲量計(jì)算

遼河口濕地內(nèi)由北向南隨機(jī)選取10株蘆葦、10株翅堿蓬，以及每種雜草3株，對樣本進(jìn)行碳元素含量測定，得到蘆葦平均含碳率為0.551，翅堿蓬平均含碳率為0.450，雜草平均含碳率為0.510。保護(hù)區(qū)內(nèi)蘆葦面積為377.019 km2，翅堿蓬面積為16.213 km2，混合草地面積為11.503 km2[8]。采用分類計(jì)算法、碳密度均值法、平均歸一化植被指數(shù)法3種方法對遼河口濕地自然植被碳儲量進(jìn)行計(jì)算。

（1）分類計(jì)算法。該方法以實(shí)測生物量和植被面積為基礎(chǔ)進(jìn)行植被碳儲量計(jì)算，自然植被碳儲量計(jì)算公式：

GC=∑ni=1CiSi（6）

Ci=BiomassiVCi（7）

式中：GC為濕地自然植被碳儲量;Ci為第i種植被的碳密度;Si為第i種植被的面積;Biomassi為第i種植被的生物量（實(shí)測值）;VCi為第i種植被的含碳率。

計(jì)算結(jié)果見表3。

（2）碳密度均值法。該方法根據(jù)研究區(qū)內(nèi)所有植被實(shí)測生物量的平均值，計(jì)算出平均碳密度，進(jìn)而計(jì)算出研究區(qū)植被的含碳量。

GC=C∑S （8）

C=Biomass（∑ni=1VCiSi∑S）（9）

式中：C為平均碳密度;Biomass為平均生物量;∑S為自然植被總面積。

計(jì)算結(jié)果見表4。

（3）平均歸一化植被指數(shù)法。根據(jù)遙感影像提取研究區(qū)內(nèi)各樣方的NDVI平均值，根據(jù)生物量回歸方程y=247 881x2-209 583x+48 495，計(jì)算平均生物量Biomass后，根據(jù)式（8）、式（9）計(jì)算遼河口濕地自然植被碳儲量，計(jì)算結(jié)果見表4。

4?結(jié)果分析

（1）生物量模型分析。二項(xiàng)式函數(shù)建立的生物量模型的精確度比另外3種模型的高，R2值為0.834 7。生物量模型精確度見表5（*表示翅堿蓬樣方）。由表5可以看出，該生物量模型不適用于翅堿蓬。

（2）碳儲量計(jì)算分析。采用分類計(jì)算法計(jì)算出遼河口濕地植被碳儲量為1 077 146.017 t，該方法采用實(shí)測數(shù)據(jù)計(jì)算植被碳儲量，得出的數(shù)據(jù)最接近真值，因此以該數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析。

碳密度均值法計(jì)算出的碳儲量為976 660.400 t，比分類計(jì)算法少100 485.617 t，誤差為-9.3%。通過遙感影像建立的平均歸一化植被指數(shù)法計(jì)算的碳儲量為926 604.356 t，比分類計(jì)算法少150 541.662 t，誤差為-13.9%。進(jìn)一步分析可見，碳密度均值法以平均生物量為前提求得平均碳密度，該方法受采樣點(diǎn)位置和植被種類影響較大。研究區(qū)翅堿蓬面積占自然植被總面積的4%，24個(gè)采樣點(diǎn)中翅堿蓬樣方不超過1個(gè)較為合適，但研究中翅堿蓬樣方選取了3個(gè)，導(dǎo)致該方法計(jì)算得到的平均生物量偏低，因此計(jì)算出的碳儲量低于實(shí)測值。翅堿蓬樣方數(shù)量也影響了NDVI的平均值，由此反演得到的Biomass值低于實(shí)測值，影響最終計(jì)算結(jié)果的精確度。將多余的翅堿蓬樣方去掉（NDVI為0.117、0.106的兩個(gè)樣方去掉，保留中間值0.112），再取研究區(qū)植被的NDVI平均值推算平均生物量為4 387.880 g/m2，進(jìn)而計(jì)算得到碳儲量為969 323.100 t（見表4），誤差為-10.0%，由此可見選擇合適的采樣點(diǎn)提取NDVI反演生物量，能得到較精確的碳儲量。

5?結(jié)?語

基于野外實(shí)測生物量數(shù)據(jù)和遙感影像提取的NDVI數(shù)據(jù)，建立了遼河口濕地自然植被地上部分的生物量回歸模型，通過該模型可以較精確地計(jì)算出該濕地的生物量。通過該模型反演出的生物量計(jì)算得到遼河口濕地自然植被的碳儲量為969 323.100 t，與實(shí)測值1 077 146.017 t相比較，相對誤差為10.0%，表明利用遙感影像反演植被生物量，可以得到較精確的遼河口濕地自然植被的碳儲量。

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【責(zé)任編輯?呂艷梅】