基于CASA模型模拟锡林郭勒草原净初级生产力

杜波波, 阿拉腾图娅, 包 刚, 王 宁, 林克剑

(1.中国农业科学院 草原研究所, 呼和浩特 010010; 2.内蒙古师范大学 地理科学学院, 呼和浩特 010022；3.内蒙古自治区遥感与地理信息系统重点实验室, 呼和浩特 010022)

植被净初级生产力(Net primary productivity, NPP)是指单位面积植被群落在单位时间内所累积的有机物干重总量[1]，是反映植被在自然条件下的生产能力的重要参数[2-3]，也是反映生态系统的结构和功能重要指标[4]，是进行生态系统碳循环研究的重要参数[5]，被广泛的应用于区域生态系统质量评估和全球碳循环监测[6]。气候的变化对植被生产力产生了严重影响[7]，关于NPP的研究逐渐成为学者们研究的热点。当前NPP模拟主要分为野外实测和模型模拟，随着遥感技术的发展，基于遥感影像的模拟方法被广泛的应用于NPP研究。

CASA (Carnegie Ames Stanford approach)模型通过对光能利用过程的模拟，来实现植被净初级生产力的量化，能够较好的发映出植被的生产能力[8]，被广泛的应用于NPP监测与研究中[9-10]。相关研究表明，决定植被NPP模拟精度的主要参数包括植被群落吸收的光合有效辐射(Absorbed photosynthetically active adiation,APAR)和植物将吸收的光合有效辐射转换为碳的效率(Light Use Effiency,ε)[5]，而ε的大小与理想环境下植被最大光能利用率(εmax)有着直接的关系[11]。Potter等[12]将所有植物群落的εmax都设定为0.389 gC·M/J；张圣微等[13]将锡林郭勒草原巴拉嘎尔河流域的草甸、耕地、沼泽等植被的εmax都定为0.542 gC·M/J。而εmax因植物群落的构成、生态条件等因素的不同，存在较大的差异[8,14]，以某一数值来片面的代替所有植被的εmax，必然会对NPP的模拟精度产生影响。……