基于MOdis数据的黑河流域NPP变化研究.pptx

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1、基于MODIS数据的黑河流域NPP时空变化研究答辩人：杨安邦指导教师：李净提纲：1、研究区概况与研究意义2、数据来源与处理3、研究方法4、研究结果分析5、结论1.研究区概况与研究意义（1）NPP是植物光合作用固定的净有机物质，是研究陆地各种生态过程的关键参数。（2）黑河流域是中国西北地区重要的内陆河流域，生态环境较为脆弱。（3）自然生态环境的退化，使得对黑河流域的植被NPP研究具有十分重要的现实意义。2.数据来源与处理（1）本研究采用了2000-2010年MODIS的NPP产品（MOD17A3）空间分辨率为1 km，对MOD17A3数据运用MRT进行投影转换，再在ArcGIS下进行拼接

2、、裁剪、剔除无效值得到（2）90m分辨率黑河流域DEM数据。（3）黑河流域及其周边15个气象站气温降水数据。（4）由TM影响解译得到黑河流域土地利用类型数据2000-2010年NPP空间分布趋势3.研究方法各年NPP气温站点降水站点Slope年变化分类统计S_K检验各年气温插值各年降水插值气温相关降水相关研究流程图：3.研究方法式中变量i为1-11，分别对应2000-2010年NPP序列，NPPi表示第i年的NPP值；n为研究的时间序列的长度，取值为11，其中，SLOPE>0则说明NPP在11年里是变化增加的，反之则是减少的。3.1一元线性回归分析运用一元线性回归的方法来分析变化程度，

3、是研究植被长时序增长变化趋势的重要方法，对一组时间自变量与NPP自变量，可以用如下模型表示：3.研究方法式中变量i为1-11，分别对应2000-2010年NPP序列，NPPi表示第i年的NPP值；n为研究的时间序列的长度，取值为11，其中，SLOPE>0则说明NPP在11年里是变化增加的，反之则是减少的。3.1一元线性回归分析运用一元线性回归的方法来分析变化程度，是研究植被长时序增长变化趋势的重要方法，对一组时间自变量与NPP自变量，可以用如下模型表示：3.研究方法3.2.1Sen趋势分析Sen趋势度是经过计算序列的中值，可以避免噪声干扰，但其不能实现序列趋势的显著性检验，因此结合Ma

4、nn-Kendall方法，可以完成对序列显著性的检验。Sen趋势度计算公式：使用趋势度β来判断时间序列趋势的升降，当β>0时，时间序列呈上升的趋势，反之呈下降的趋势。3.研究方法3.2.2Mann-Kendall趋势检验根据时间序列长度n值大小的不同，显著性检验统计量的选取有所不同：当n<10时，直接使用统计量S进行双边趋势检验。在给定显著性水平α下，当n≥10时，统计量S近似服从标准正态分布，这时需要构造一个新的统计量Umk来进行检验，公式如下：Umk收敛于标志正太分布，原假设该序列无趋势，采用双边检验趋势，在给定显著性水平α下，如果U>Uα/2则拒绝原假设，认为原序列存在显著趋势，

5、否则接受原假设认为序列趋势不显著。如果U>0，则认为序列存在上升趋势，U=0，无趋势，U<0认为序列存在下降趋势。3.研究方法3.3相关分析相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性关系程度的量，藉此可以确定气温与降水对NPP影响的权重，在Arcgis下利用栅格计算器，对时间序列的NPP与气温降水数据逐像元求相关系数，计算每个像元的气温与降水相关系数，相关系数越大，说明权重越大。式中x，y分别代表x、y的均值；Rxy为变量x、y的相关系数；n为样本量。对于相关系数的检验是在给定之信水平下，通过查表来完成的，当R

6、各年NPP气温站点降水站点Slope年变化分类统计S_K检验各年气温插值各年降水插值气温相关降水相关4.研究结果分析4.1黑河流域NPP空间分布格局将2000-2010年间NPP数据累加求均值得到黑河流域NPP年均值空间分布图像。黑河流域植被NPP空间分布呈南高北低特征。南部为祁连山区，植被主要为山地森林、灌丛与草甸，NPP较高。其它区域，从南往北植被依次为荒漠草原和荒漠，荒漠草原主要为旱生乔草和小半灌木，荒漠植被主要是旱生和超旱生的灌木、半灌木，NPP很低，大部分区域为沙漠所覆盖，NPP小到可以忽略不计，在遥感图像上为无效值，因此运用ArcGis下无效值剔除工具将其剔除。4.研究结果

7、分析4.2NPP年际变化趋势结果表明，在张掖绿洲肃州区、民乐、临泽等地区NPP出现下降趋势，因为该区域是主要的人口聚居区，因而受到许多人为因素影响制约，其余地区主要呈现为弱增长和弱下降趋势，符合年NPP变化的实际情况。4.研究结果分析利用高程地带分布类型依500m间隔划分高程带，NPP与高程之间关系如图，NPP最高值分布在3000-3500m带上，为252.261gc/m2a，主要在森林草原覆盖区；最低值分布在<1000m带上，为87.8gc/