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中国陆地植被净初级生产力估算模型优化与分析——基于中国生态系统研究网络数据

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生态学报 2022年第4期42卷 1276-1289页

作者：苏胜涛曾源赵旦郑朝菊吴兴华中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 中国长江三峡集团有限公司北京100089

该研究基于中国生态系统研究网络(CERN)数据对传统CASA模型进行优化,对比两叶模型与优化CASA模型在站点尺度和像元尺度对于8个典型生态站点的植被净初级生产力(NPP)估算精度,选择在像元尺度表现更好的优化CASA模型,结合中国土地覆被数据... 详细信息

该研究基于中国生态系统研究网络(CERN)数据对传统CASA模型进行优化,对比两叶模型与优化CASA模型在站点尺度和像元尺度对于8个典型生态站点的植被净初级生产力(NPP)估算精度,选择在像元尺度表现更好的优化CASA模型,结合中国土地覆被数据(ChinaCover)开展2000—2019年中国陆地植被NPP监测与分析。研究结果表明:(1)基于FY2D PAR的优化方案能够有效避免空间插值导致的不确定性问题,显著提高了PAR估算精度;(2)在站点尺度上,两叶模型用于估算典型森林、草地生态系统的NPP表现更好,而在像元尺度上优化CASA模型估算精度更高;(3)在全国尺度上,优化了最大光能利用率、水分胁迫系数以及光合有效辐射计算方法的CASA模型能够较好地模拟中国陆地植被NPP,近20年中国陆地植被NPP变化范围为2.703—2.882 PgC/a,在空间上呈西北低东南高的格局,在时间上呈现波动中缓慢增加的趋势。

关键词：净初级生产力 CERN 优化CASA模型两叶模型

基于激光雷达和外推模型的森林地上生物量估算研究

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基于激光雷达和外推模型的森林地上生物量估算研究

作者：郑朝菊中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)

学位级别：硕士

森林是陆地生态系统的重要组成部分,在全球碳循环中扮演着重要角色。森林地上生物量(AGB)是定量评价一个国家或地区森林生态系统碳收支的重要指标。传统的森林地上生物量监测以野外调查为主,费时费力,难以快速获取大范围森林地上生物量... 详细信息

森林是陆地生态系统的重要组成部分,在全球碳循环中扮演着重要角色。森林地上生物量(AGB)是定量评价一个国家或地区森林生态系统碳收支的重要指标。传统的森林地上生物量监测以野外调查为主,费时费力,难以快速获取大范围森林地上生物量分布信息。遥感技术的发展为森林地上生物量监测提供了快速、高效的监测手段。融合激光雷达(LiDAR)和光学遥感数据,既可以发挥激光雷达探测冠层结构的潜力,提高估算精度,又可以利用光学遥感大范围连续成像的特点,获取大尺度高精度连续森林地上生物量分布。三峡大坝建设对三峡库区的生态环境产生了深远的影响,高精度的森林地上生物量估算,有利于库区森林结构调整、森林数量和质量改善,对库区的自然资源保护和环境可持续发展具有重要意义。本文利用在龙门河森林自然保护区获取的激光雷达及地面观测数据,从高精度的机载LiDAR入手,扩展到通用的光学数据,再到大范围三峡库区,逐步开展森林地上生物量的监测研究,为区域乃至全国尺度森林地上生物量的精确估算提供可借鉴的方法,具有重要的科学价值及应用潜力。首先,基于机载LiDAR提取的26个森林结构参数和机载高光谱提取的34个植被指数,结合地面实测的样方数据,构建逐步回归森林地上生物量估算模型,获取航飞区域的高精度森林地上生物量。然后,以航飞区域的估算结果作为样本,在典型样区尺度,利用Landsat 8和ZY-3数据,基于常用的三种统计方法:逐步回归、支持向量机和随机森林,根据不同森林类型分别构建地上生物量估算模型,综合分析不同算法的准确性和普适性,选取最优模型,计算典型样区尺度的森林地上生物量。最后,基于典型样区的监测结果及MODIS时间序列数据,采用森林地上生物量的最优统计模型,在三峡库区开展地上生物量估算。研究得出以下结论:(1)基于机载LiDAR提取的森林结构参数和逐步回归算法,可在航飞区域获取高精度森林地上生物量(R2=0.80,p<0.0001);在引入机载高光谱数据后,可进一步提高回归模型的估算精度(R2=0.83,p<0.0001);对航飞区域的森林地上生物量采用10折交叉验证方法进行精度评价,R2均值为0.798。(2)基于航飞区域森林地上生物量估算结果及Landsat8和ZY-3遥感数据,对比逐步回归(SR)、支持向量机(SVR)和随机森林(RF)三种适用于典型样区尺度的森林地上生物量估算模型,结果表明:SVR模型对针叶林(R2=0.637,RMSE=12.976 t/ha)、阔叶林(R2=0.611,RMSE=13.522 t/ha)和混交林(R2=0.504,RMSE=16.046 t/ha)的地上生物量预测准确性均高于其他两种模型。在典型样区尺度,估算森林地上生物量SVR模型的输入参数包括13个植被指数、8个纹理因子和4个地形因子,利用20个野外样方进行独立精度验证R2达到0.689。(3)基于典型样区森林地上生物量估算结果及MODIS时间序列数据,利用已选取的最优估算模型SVR,在三峡库区开展森林地上生物量的外推算法研究。结果表明MODIS BRDF的权重参数,尤其是红波段的几何光学散射权重与不同森林类型的地上生物量有较强的相关性(r=0.438),SVR外推模型的输入参数包括了13个MODIS BRDF权重参数、11个植被指数和4个地形因子;SVR在用于大范围研究区森林地上生物量估算时,模型精度会随着训练样本量的增加趋于稳定,对于针叶林和阔叶林,样本量小于2000时,R2有较大变幅(0.53-0.65),在样本量达到5000后,R2分别稳定在0.63和0.65;监测结果与基于小班数据计算的各区县森林地上生物量进行对比,决定系数R2可达0.6184。

关键词：森林地上生物量机载LiDAR 光学遥感外推模型三峡库区

机载激光雷达及高光谱的森林乔木物种多样性遥感监测

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遥感学报 2018年第5期22卷 833-847页

作者：董文雪曾源赵玉金赵旦郑朝菊衣海燕中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点研究室北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室北京100093

利用机载LiDAR和高光谱数据并结合37个地面调查样本数据,基于结构差异与光谱变异理论,通过相关分析法分别筛选了3个最优林冠结构参数和6个最优光谱指数,在单木尺度上利用自适应C均值模糊聚类算法,在神农架国家自然保护区开展森林乔木物... 详细信息

利用机载LiDAR和高光谱数据并结合37个地面调查样本数据,基于结构差异与光谱变异理论,通过相关分析法分别筛选了3个最优林冠结构参数和6个最优光谱指数,在单木尺度上利用自适应C均值模糊聚类算法,在神农架国家自然保护区开展森林乔木物种多样性监测,实现了森林乔木物种多样性的区域成图。研究结果表明,(1)基于结合形态学冠层控制的分水岭算法可以获得较高精度的单木分割结果(R^2=0.88,RMSE=13.17,P<0.001);(2)基于LiDAR数据提取的9个结构参数中,95%百分位高度、冠层盖度和植被穿透率为最优结构参数,与Shannon-Wiener指数的相关性达到R^2=0.39—0.42(P<0.01);(3)基于机载高光谱数据筛选的16个常用的植被指数中,CRI、OSAVI、Narrow band NDVI、SR、Vogelmann index1、PRI与Shannon-Wiener指数的相关性最高(R^2=0.37—0.45,P<0.01);(4)在研究区,利用以30 m×30 m为窗口的自适应模糊C均值聚类算法可预测的最大森林乔木物种数为20,物种丰富度的预测精度为R^2=0.69,RMSE=3.11,Shannon-Wiener指数的预测精度为R^2=0.70,RMSE=0.32。该研究在亚热带森林开展乔木物种多样性监测,是在区域尺度上进行物种多样性成图的重要实践,可有效补充森林生物多样性本底数据的调查手段,有助于实现生物多样性的长期动态监测及科学分析森林物种多样性的现状和变化趋势。

关键词：植物多样性物种丰富度激光雷达高光谱单木分离聚类

Z家庭城镇化进路研究 ——基于人口迁移理论的分析

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Z家庭城镇化进路研究 ——基于人口迁移理论的分析

作者：郑朝翰长春工业大学

学位级别：硕士

城镇化是我国推动经济社会发展的重要战略。如何推动农村家庭城镇化,是新型城镇化背景下推进城镇化战略急需回应的现实议题。本研究以Z家庭城镇化进路为例,从社会学、经济学等多学科视角出发,通过回顾Z家庭城镇化进路,探讨家庭城镇化中... 详细信息

城镇化是我国推动经济社会发展的重要战略。如何推动农村家庭城镇化,是新型城镇化背景下推进城镇化战略急需回应的现实议题。本研究以Z家庭城镇化进路为例,从社会学、经济学等多学科视角出发,通过回顾Z家庭城镇化进路,探讨家庭城镇化中的动力因素、决策机制、发展需求,总结农村家庭城镇化的规律;并据此检视目前农村家庭城镇化中的制约因素、存在的问题,在此基础上提出推进路径建议。本研究认为,宏观层面,政策引领依然是推动城镇化战略最重要的力量。微观层面,农村家庭城镇化的影响因素则出现新的变化。决策主体已由家庭核心成员决策转变为家庭集体决策;动机已由单一的经济驱动转变为经济、社会、教育、医疗保障等多因素共同驱动;人力资本和社会资本与城镇化水平愈加体现出显著正相关关系;享有与市民同样的公共服务则是农村家庭城镇化的预期目标。因此,新型城镇化背景下,推进城镇化战略,宏观层面上,需要因时制宜,强化政策引领作用,尤其需要突破单一的经济拉力吸引、满足农村家庭多元需求、落实公共服务均等化的政策创新;微观层面上,则需要个人、家庭、社会组织等多元主体培育人力资本和社会资本,推动城镇化家庭实现从经济融入、社会融入,到文化和心理融合的市民化进程。

关键词：农村家庭城镇化推进路径

资金约束下信用支付风险管理:回收率改进,信用保险还是“信用保险+保理”?

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管理评论 2024年第6期36卷 54-66页

作者：陈静郑朝南东南大学经济管理学院南京211189 上海财经大学商学院上海200433

本文以供应商的单周期产品销售模型为基础,研究供应商在资金约束下如何有效地选择与配置信用风险管理策略,并通过数值分析研究订货量及买方违约概率如何影响供应商的最优投保额及保理服务的价值。研究结果表明:当供应商资金约束较严重时... 详细信息

本文以供应商的单周期产品销售模型为基础,研究供应商在资金约束下如何有效地选择与配置信用风险管理策略,并通过数值分析研究订货量及买方违约概率如何影响供应商的最优投保额及保理服务的价值。研究结果表明:当供应商资金约束较严重时,供应商更应关注的是如何确保零售商未违约下的收益,而不是一味地投入高成本来防范零售商的信用支付风险。在初始资金较充裕或较匮乏的极端状态下,信用保险并不是降低信用支付风险的有效方式。然而,如果信用保险能够与保理服务结合使用,保理服务提供的预付款可为供应商带来额外的投资收益,进而提升信用保险的价值。当保险安全因子较低且预付款收益率足够高时,全额投保成为最优策略,此时,供应商不再通过自身努力改进货款回收率。

关键词：信用支付风险信用保险商业保理资金约束

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近15年中国西南地区植被覆盖度动态变化

国土资源遥感 2017年第3期29卷 128-136页

作者：郑朝菊曾源赵玉金赵旦吴炳方中国科学院遥感与数字地球研究所北京100094 中国科学院大学北京100049

基于MODIS-NDVI数据,利用像元二分模型估算获得中国西南地区2000—2014年间的250 m分辨率月度植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC),结合气象数据,采用趋势分析、相关分析和残差分析方法,对西南地区近15 a间FVC时空变化及与气... 详细信息

基于MODIS-NDVI数据,利用像元二分模型估算获得中国西南地区2000—2014年间的250 m分辨率月度植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC),结合气象数据,采用趋势分析、相关分析和残差分析方法,对西南地区近15 a间FVC时空变化及与气候、人类活动的关系进行了综合分析。结果表明:(1)2000—2014年间西南地区森林生态系统的年最大FVC显著增加,增加速率为0.096 2 a^(-1)(p<0.05),农田年最大FVC增幅最小(0.031 1 a^(-1),p=0.582);(2)FVC变化存在明显的空间差异,滇北、黔渝地区的森林和灌丛、三江源地区的草地以及广西南部的农田FVC显著增加,但汶川、横断山、川西北等地FVC显著下降;(3)西南地区年最大FVC与秋季降水和夏季均温的相关性最好,相关系数分别为0.320和0.281;(4)2000—2014年间西南地区FVC残差的增加速率为0.023 2 a^(-1),说明人类活动对西南地区植被生长整体上起促进作用。

关键词：植被覆盖度像元二分模型西南地区气候变化人类活动

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运用大数据促进高中生个性化发展的支持策略

教育科学论坛 2024年第14期 47-51页

作者：郑朝晖孙阳菊李其踊吴畏徐飞成都市田家炳中学

在知识经济时代，国家培养创新型人才需要注重学生的个性化发展，个性化学习是促进学生个性化发展的重要途径；在“互联网+”教育时代，信息技术提供的大数据为学生个性化发展提供强大的支持。以终为始，课前运用大数据，引导学生进行... 详细信息

在知识经济时代，国家培养创新型人才需要注重学生的个性化发展，个性化学习是促进学生个性化发展的重要途径；在“互联网+”教育时代，信息技术提供的大数据为学生个性化发展提供强大的支持。以终为始，课前运用大数据，引导学生进行自我评价和自我反思，进行自主的学业规划和职业规划；课中基于差异，开展资源建设，因材施教，个性化推送；课后作业实践，基于数据精准诊断学情而进行作业设计、实施与评价。形成周而复始的基于数据精准支持的高中生个性化发展闭环，促进个性化发展。

关键词：大数据个性化发展自我评价课程与资源建设作业设计

20世纪90年代以来中国西南地区土地覆被变化

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生态学报 2016年第23期36卷 7858-7869页

作者：郑朝菊曾源赵玉金高文文赵旦吴炳方中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100101 中国林科院资源信息研究所北京100091

西南地区是我国重要的生态安全屏障区,也是气候敏感区和生态脆弱区。20世纪90年代以来,西南地区土地覆被发生了巨大变化,对生态环境和生态系统服务功能产生重大影响。基于全国30 m土地覆被数据集,分析了近20 a来西南地区土地覆被格局、... 详细信息

西南地区是我国重要的生态安全屏障区,也是气候敏感区和生态脆弱区。20世纪90年代以来,西南地区土地覆被发生了巨大变化,对生态环境和生态系统服务功能产生重大影响。基于全国30 m土地覆被数据集,分析了近20 a来西南地区土地覆被格局、变化及驱动因素。同时,基于MODIS-NDVI数据,利用像元二分模型估算了2000—2010年250 m分辨率年最大植被覆盖度,对森林、灌丛和草地的植被覆盖度变化进行分析。结果表明:1)2010年西南地区土地覆被以森林和草地为主,分别占总面积的29.08%和24.11%。2)1990—2010年西南地区森林、湿地和人工表面分别增加1.39%、5.86%和48.57%,灌丛、耕地和裸露地分别减少2.12%、2.88%和0.64%,变化的区域主要集中在生态建设重点区、城市圈、地震灾区、三峡库区、三江源区、青藏高原东南部和云南南部。3)2000—2010年西南地区森林、灌丛和草地植被覆盖度呈增加趋势的面积分别占26.54%、32.53%和28.87%,但汶川地震重灾区、横断山区、云南南部等地的森林及灌丛植被覆盖度下降,青藏高原东南部、川西高原草地退化。近20 a来,尽管气候变化对西南地区的土地覆被有一定影响,但人类活动仍然是导致其变化及时空差异的主要原因。

关键词：土地覆被变化监测植被覆盖度中国西南

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利用聚类算法监测森林乔木物种多样性

植物生态学报 2020年第6期44卷 598-615页

作者：衣海燕曾源赵玉金郑朝菊熊杰赵旦中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室北京100093

该研究基于机载激光雷达(LiDAR)和高光谱数据,从森林物种叶片的生理化学源头探寻生化特征与光谱特征的内在关联,探讨生化多样性、光谱多样性与物种多样性之间的响应机制,选择最优植被指数并结合最优结构参数,通过聚类方法构建森林物种... 详细信息

该研究基于机载激光雷达(LiDAR)和高光谱数据,从森林物种叶片的生理化学源头探寻生化特征与光谱特征的内在关联,探讨生化多样性、光谱多样性与物种多样性之间的响应机制,选择最优植被指数并结合最优结构参数,通过聚类方法构建森林物种多样性遥感估算模型,在古田山自然保护区开展森林乔木物种多样性监测。研究结果表明:(1)从16种叶片生化组分中,筛选出叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、叶片含水量、比叶面积、纤维素、木质素、氮、磷和碳可通过偏最小二乘法用叶片光谱有效模拟(R2=0.60–0.79,p<0.01),并选择有效的植被指数:转换型吸收反射指数/优化型土壤调整指数(TCARI/OSAVI)、类胡萝卜素反射指数(CRI)、水波段指数(WBI)、比值植被指数(RVI)、生理反射指数(PRI)和冠层叶绿素浓度指数(CCCI)表征相应的最优生化组分;(2)基于机载LiDAR数据利用结合形态学冠层控制的分水岭算法获得高精度单木分离结果(R2=0.77,RMSE=16.48),同时采用逐步回归方法从常用的森林结构参数中选取树高和偏度作为最优结构参数(R2=0.32,p<0.01);(3)基于6个最优植被指数和2个最优结构参数,以20 m×20 m为窗口通过自适应模糊C均值方法进行聚类,实现了研究区森林乔木物种丰富度(Richness,R2=0.56,RMSE=1.81)和多样性指数Shannon-Wiener(R2=0.83,RMSE=0.22)与Simpson(R2=0.85,RMSE=0.09)的成图。该研究在冠层尺度上获取了与物种多样性相关的生化、光谱和结构参数,将单木个体作为最小单元,利用聚类算法直接估算物种类别差异,无需判定具体的树种属性,是利用遥感数据进行区域尺度森林物种多样性监测与成图的实践,可为亚热带地区常绿阔叶林的物种多样性监测提供借鉴。

关键词：森林物种多样性自适应模糊C均值聚类高光谱激光雷达单木分离