基于日光诱导叶绿素荧光的干旱胁迫监测研究开题报告

 2021-11-28 09:11

1. 研究目的与意义(文献综述)

1 目的及意义(含国内外的研究现状分析)

1.1 研究背景

在气候变暖的背景下,全球范围内极端气候时间发生频率成显著增加的趋势,对农业生产、水资源、生态系统、社会经济发展造成了严重的负面影响。在所有的极端气候事件中,干旱是持续时间最长,破坏性最强且最不易监测的事件之一,对干旱时间的研究长期受到学者的关注。由于干旱过程复杂,涉及到大气、水文、生态、农业等方面,因此根据描述干旱的因素不同,各种干旱指数也有较大差别。美国气象学会总结各种干旱指数的定义,将干旱分为四种类型:气象干旱;水文干旱;农业干旱;社会经济干旱。众多的研究对不同区域的干旱过程及其影响进行了研究和探索。

1.2 研究目的与意义

干旱可以通过水分胁迫植被的生长,从而引发大规模的植被生理状态变化,因此在全球及区域尺度上,及时精确地监测干旱时间对了解植被对气候变化地相应有非常重要地意义。利用遥感卫星数据可以在较大范围内对植被生长状态进行监测,从而评估干旱对植被的影响。目前,已有很多研究利用遥感反演的植被指数和水文数据来监测大范围的干旱事件,目前应用较多的研究通过传统的植被指数来监测植被对于干旱的响应,但是这些植被指数只能间接提供与植被功能相关的信息,并不能直接指示植被的光合作用,所以,传统的植被指数对干旱的监测常常不准确并且存在一定的滞后性,因此十分需要一个与植被生理状态直接相关的变量,能够更直接、准确的监测干旱对植被的影响。近年来,很多研究表明日光诱导叶绿素荧光与植被的光合作用直接相关,可以为植被的生理状态变化提供更多有效的信息。利用叶绿素荧光进行干旱监测,可以有助于更好的监测干旱事件,对陆地生态系统、农业应对极端气候做出积极响应。

1.3 国内外研究现状

为了准确监测干旱的范围和严重程度,诸多研究在各种定量的测量方法上做出了很多努力。遥感数据可以在全球尺度上监测植被生理状况,为检测大规模干旱对植被生理状况的时空变化提供了有用的信息从而提高了对于生态系统的估算能力。由于干旱与植被状况和植被覆盖度密切相关,绿色植被指数(VIs)已被广泛用于干旱监测。植被指数可以使用光谱测量对植被覆盖进行定性和定量评估,可以潜在的将气候变化和植被联系起来。不同波段光谱包含独特的信息,可以被用来区分不同的植被覆盖物;红色波段(630-690nm)的可见辐射会被叶绿素吸收,近红外波段的辐射会被叶片反射,而近红外的光谱响应与叶面积指数和绿色植被密度相关。植被指数可以预测农作物产量和半干旱地区的降水状况等,在干旱监测中发挥着重要作用。

目前很对研究利用叶绿素荧光保证植被对地面叶片和冠层水分胁迫的响应。叶绿素荧光与之被的光合作用密切相关,是植被在太阳光照射下吸收能量后在600-800nm范围内发射出来的一种长波信号,可以被用来监测植被的生理状态以及水分胁迫等[刘雷震等,2017;张永江等,2006]。植被吸收太阳辐射有三种利用方式:合成糖类、热耗散、发射荧光。叶绿素荧光是植被光合作用后重新发射的能量[Zarco-tejada et al.2000],与光和速率直接相关[Baker,2008],已被广泛用作植被光合作用强弱的信号。

根据叶绿素荧光的获取方式,可以将其分为主动叶绿素阳光和日光诱导叶绿素阳光。若以人工光源为辐射来源的荧光,则称为主动叶绿素荧光,而在太阳光激发下获取得到的自然状态下的叶绿素荧光则是日光诱导叶绿素荧光(SIF),近年来得益于遥感技术的快速发展,全球范围内SIF数据,已经可以获取并应用[Frankenberg et al.,2018;Guanter et al.,2013;张立福等,2018]。卫星测量日光诱导一律是荧光,已经成为大范围监测全球植被光合作用的另一种有效方法[Joiner et al.,2011; et al.,2012]。目前SIF被广泛应用于不同空间尺度的水分胁迫情况的研究,该案发生时水分胁迫会造成植被生理状态的变化,这种变化必然会导致叶绿色阳光发生改变,通常是会让光合作用和荧光量子产额减少[Daumard et al. , 2010 ;Flexas et al. , 2002]。Flexas等人[2002] 研究发现,C3叶片在遭受水分胁迫时,荧光的产額有所下降。Daumard等人[2010] 发现在干旱期间植被冠层绿度会保持不变,但荧光却会因为水分胁迫而减少。这一发现表明与仅测量植被绿度的植被指数相比,SIF对植被受干旱胁迫的敏感性更高。基于卫星的SIF数据也被用于监测亚马逊森林[lee et al. ,2013]、美国中部[Sun et al. ,2015]、俄罗斯[Yoshida et al,2015]和澳大利亚[Zhang et al.,2019] 大规模干旱事件对于植被的影响。这些研究表明,SIF可以为早期预警和准确监测干旱事件提供特殊的直接的时空变化的信息,因此卫星SIF是可以用来监测陆地植被光合作用的最直接的信号。

2. 研究的基本内容与方案

2 研究(设计)的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施

2.1 研究目标

本研究利用日光诱导叶绿素荧光数据,气象数据,植被指数数据等多种遥感数据来表征多个地区的干旱情况,本研究拟证明叶绿素阳光数据具备监测干旱的情况下植被生理状态变化的能力,并通过与植被指数的对比分析表明,sif在表征植被对于干旱事件响应等方面的优越性。在可能的情况下,提出一种基于sif的植被荧光干旱胁迫指数,增强对干旱事件的监测能力。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

3. 研究计划与安排

3 进度安排

第一阶段:选定毕设题目—3 月 25 号

查阅相关文献资料,开展初步调研,完成研究设计和开题报告

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

4. 参考文献(12篇以上)

4 阅读的参考文献不少于15篇(其中近五年外文文献不少于3篇)

[1] 刘雷震, 武建军, 周洪奎, et al. 叶绿素荧光及其在水分胁迫监测中的研究进展[J]. 光谱学与光谱分析, 2017(09):130-137.

[2] Guanter L , Zhang Y , Jung M , et al. Global andtime-resolved monitoring of crop photosynthesis with chlorophyllfluorescence[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2014,111(14):E1327-E1333.

[3] Sun Y , Frankenberg C , Wood J D , et al. OCO-2advances photosynthesis observation from space via solar-induced chlorophyllfluorescence[J]. Science, 2017, 358(6360):eaam5747.

[4] Xinjie L , Liangyun L . Assessing Band Sensitivityto Atmospheric Radiation Transfer for Space-Based Retrieval of Solar-InducedChlorophyll Fluorescence[J]. Remote Sensing, 2014, 6(11):10656-10675.

[5] Siheng W , Changping H , Lifu Z , et al.Monitoring and Assessing the 2012 Drought in the Great Plains: AnalyzingSatellite-Retrieved Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence, Drought Indices,and Gross Primary Production[J]. Remote Sensing, 2016, 8(2):61-.

[6] GuanK, Berry J A, Zhang Y, et al. Improving the monitoring of crop productivityusing spaceborne solar‐induced fluorescence. Global changebiology, (2016) 22, 716–726

[7] Sun Y , Fu R , Dickinson R , et al.Drought onset mechanisms revealed by satellite solar-induced chlorophyllfluorescence: Insights from two contrasting extreme events[J]. Journal ofGeophysical Research: Biogeosciences, 2015, 120(11):2427-2440.

[8] 仲磊,范俊俊,张丹丹,江皓,张往祥,张焕朝.夏季淹水胁迫对北美枫香苗木叶色及光合荧光特性的影响.南京林业大学学报(自然科学版).

[9] Yoshida Y , Joiner J , Tucker C , et al.The 2010 Russian drought impact on satellite measurements of solar-inducedchlorophyll fluorescence: Insights from modeling and comparisons withparameters derived from satellite reflectances[J]. Remote Sensing ofEnvironment, 2015, 166:163-177.

[10] 刘良云.植被定量遥感原理与应用[M], 科学出版社, 2014-06

[11] 杨庆, 李明星, 郑子彦, et al.7种气象干旱指数的中国区域适应性[J]. 中国科学:地球科学,2017(03):81-97.

[12] 张立福, 王思恒, 黄长平. 太阳诱导叶绿素荧光的卫星遥感反演方法[J]. 遥感学报, 2018, v.22(01):5-16.

[13] Qian, X.; Qiu, B.; Zhang, Y. Widespread Decline in VegetationPhotosynthesis in Southeast Asia Due to the Prolonged Drought During the2015/2016 El Nio. Remote Sens. 2019, 11, 910.

[14] L. Song, Y. Zhang and X. Qian, "Fusion of SCIAMACHY andGOME-2 satellite sun-induced fluorescence data," 2016 IEEE InternationalGeoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Beijing, 2016, pp.2510-2513.

[15] 刘良云, 张永江, 王纪华, et al. 利用夫琅和费暗线探测自然光条件下的植被光合作用荧光研究[J]. 遥感学报, 2006, 10(1):130-137.

[16] 章钊颖,王松寒,邱博,宋练,张永光.日光诱导叶绿素荧光遥感反演及碳循环应用进展[J].遥感学报,2019,23(01):37-52.

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。