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甲烷作为一种重要的温室气体,对于全球气候变化的影响起到至关重要的作用,甲烷浓度的升高对全球变暖的贡献达到了25％以上,其增温潜势已远远超过二氧化碳。近年来,大气中的甲烷排放量日益增加,已逐渐成为仅次于二氧化碳的温室气体。定量动态监测甲烷各排放源的排放量对于预测其未来变化趋势,具有重大的现实意义和研究价值。 作为主要的甲烷排放源,水稻田在水稻生长季淹水期会向大气排放大量的甲烷气体,每年全球水稻田向大气排放的甲烷约占全球总体甲烷排放量的20％,客观准确的估算水稻田在水稻生长季的甲烷排放量对于评价区域乃至全球稻田对大气甲烷浓度的贡献具有积极意义。由于水稻田具有种植面积广阔,不同的生长期甲烷排放不同,水稻种植地土壤条件复杂等特点,使得常规监测水稻田甲烷排放手段不宜施行,而且所消耗的人力物力巨大,效率低,准确性不高。遥感技术凭借实时、快速、大范围、客观准确等优点,而逐渐成为湿地水稻田甲烷排放监测的重要手段之一。 本研究选取湖南省南洞庭湖益阳市资阳区茈湖口镇地区的水稻田作为研究区,目的是利用多光谱遥感影像分类技术通过ALOS-AVNIR2和HJ-CCD遥感影像对水稻田进行多时相的遥感信息提取,并结合遥感植被光谱指数与野外实测数据,采用消光定律来反演水稻的叶面积指数和地表生物量,再通过四类半经验式的回归分析模型和生物化学过程模型DNDC模型两种方式来对水稻生长季的水稻田甲烷排放量进行估算,并对估算结果进行验证分析和比较,探究水稻田甲烷排放的时空规律,通过敏感性分析提出相应的水稻田减排措施。具体的研究内容和研究结果如下: 1)在研究区晚稻的生长季,利用静态箱结合气相色谱仪的方法获取研究区各水稻田采样点的甲烷排放数据,并对这些数据进行时间序列分析,得出水稻田甲烷排放量随着水稻生长时期的变化而变化,在水淹季节包括水稻的移栽期、分蘖期、拔节期和抽穗期,水稻田甲烷排放量随生长期的增长而增加,并在抽穗期达到最大值,随后在排干期,即水稻的灌浆期和成熟期,水稻田甲烷排放开始逐渐降低,水稻收割完后,水稻田甲烷排放到达最小值,接近零排放。 2)通过分析各类地物在ALOS-AVNIR2遥感影像的反射率差异,利用支持向量分类机算法(SVM),实现遥感影像地物分类,提取研究区水稻田面积,并用实地调查数据加以验证分析,得到研究区水稻田面积占研究区总面积的65％,并对三个时期(2010年08月11日,2010年09月17日,2010年10月18日)的HJ-CCD数据进行相同的分类,得到多时相的水稻田面积变化。 3)提取遥感影像十四类植被指数,并结合实测水稻叶面积指数数据,建立三种水稻叶面积指数遥感反演模型,并对这些模型进行精度验证和结果比较,最终选择基于Beer-Lambert消光定律作为水稻叶面积指数遥感反演的模型,并利用模型估算的LAI数据模拟反演水稻地表生物量的空间分布。此外,还针对ALOS-AVNIR2和HJ-CCD遥感影像在水稻LAI反演过程的一致性进行分析,得出两者在利用基于Beer-Lambert消光定律水稻叶面积指数遥感反演模型进行水稻LAI反演时,一致性最好。因此,获取三个时期的水稻叶面积指数估算数据和水稻地表生物量的空间分布。 4)通过对水稻田甲烷排放过程的影响因子的相关性分析,选取相关性最高的水稻田土壤含水量,水稻田氧化还原电位,水稻叶面积指数,水稻地表生物量和遥感影像NDVI,GNDVI六类参数作为主要的影响因子。利用单变量普通回归模型、多变量逐步回归模型、BP神经网络回归模型和支持向量机回归模型这四类回归分析模型对研究区水稻田单一时期的甲烷排放量进行估算,并通过验证样本对这四类模型进行验证分析,最终选择支持向量机回归模型作为主要的回归分析模型对研究水稻田其他两个时期的甲烷排放量进行估算。 5)将ALOS-AVNIR2提取的水稻田面积和实际观测的土壤数据以及相关气象数据作为输入变量,利用生物地球化学模型(DNDC模型)对研究区水稻田进行生态过程模拟,估算水稻生长季的甲烷排放量,并通过对不同耕作方式下水稻田甲烷排放进行敏感性分析和定量估算,提出相应的水稻田甲烷减排措施。对比回归分析模型和DNDC模型在三个时期的水稻田甲烷排放量估算结果,提出两类模型的改进之处。 综上所述,本研究在以下几个方面取得了一些进展:通过对覆盖整个水稻生长周期的实测水稻田甲烷排放通量数据的分析,得到有关水稻田甲烷排放的时间规律;提出了基于支持向量分类机的水稻田面积提取方法;建立了基于Beer-Lambert消光定律来水稻的叶面积指数定量反演模型;建立了基于支持向量回归机的水稻田甲烷排放量遥感估算模型;验证分析了DNDC模型在研究区水稻田甲烷排放估算的可行性,并通过敏感性分析提出了相应的水稻田甲烷减排措施。