基于MODIS数据与机器学习的青藏高原草地地上生物量研究

作     者：金哲人 冯琦胜 王瑞泾 梁天刚 JIN Zhe-ren;FENG Qi-sheng;WANG Rui-jing;LIANG Tian-gang

作者机构：兰州大学草地农业生态系统国家重点实验室兰州大学农业农村部草牧业创新重点实验室兰州大学草地农业教育部工程研究中心兰州大学草地农业科技学院甘肃兰州730020 

出 版 物：《草业学报》 (Acta Prataculturae Sinica)

年 卷 期：2022年第31卷第10期

页      面：1-17页

核心收录：

学科分类：090503[农学-草业科学] 0909[农学-草学] 0905[农学-畜牧学] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 

基　　金：国家重点研发计划(2019YFC0507701) 国家自然科学基金(31672484,41805086,41801191) 中国工程院咨询研究项目(2021-HZ-5,2020-XZ-29) 财政部和农业农村部:国家现代农业产业技术体系 兰州大学中央高校基本科研业务费专项资金(lzujbky-2021-kb13)资助 

主　　题：植被指数 机器学习 草地地上生物量 时空分布 青藏高原 

摘      要：青藏高原位于我国西部,又被称为“世界第三极,对我国和世界的生态以及气候变化影响显著。为了评估2000-2020年青藏高原草地地上生物量(aboveground biomass,AGB)的变化情况,本研究采用多种机器学习方法结合MCD43A4产品数据模拟了草地地上生物量,并对该区域草地地上生物量的时空特征进行分析。结果表明:1)构建的机器学习模型中,Rborist模型精度最高,基于筛选后变量的R2达到0.6484。“prec_05、“prec_06、“tp_12、“NDPI、“prec_04、“tmax_01、“prec_08、“prec_12这8个变量与生物量相关;2)青藏高原东南部的生物量要高于西北部,呈现由东南向西北递减趋势;3)2000-2020年间青藏高原草地生物量稳步增长,整体向好发展。青藏高原61.38%的草地变化趋势不具有可持续性,4.67%的草地持续性轻微恶化,持续性明显恶化的区域占比1.19%,呈稳定或恢复趋势的区域占比32.76%。