蒸散发(Evapotranspiration,ET)是陆地水、碳和能量交换的重要组成部分。基于不同模型和不同遥感数据估算的ET,存在不同程度的不确定性。贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)提供了降低不确定性的一种途径。本研究采用中国三江源地区水热通量观测数据,以ARTS、PT-JPL、MOD16和SSEBop遥感蒸散发产品为基础,进行了BMA集成研究,生成了三江源地区2003–2015年250 m空间分辨率的年均地表蒸散发数据集。通过验证各输入模型和BMA集成模型结果,发现基于BMA的ET与通量观测数据相关性达0.94,能够解释观测数据季节变化的89%,优于单个模型的性能。说明BMA模型集成能够整合不同模型内在优势,降低结果估算的不确定性,从而获得更可靠的估算结果。本数据集可为三江源区域水热变化研究和生态系统调节功能评估提供更精确的数据支持。
三江源,即长江、黄河和澜沧江源头区,其高寒生态系统的脆弱性和敏感性使其成为我国生态安全的重要屏障,在我国生态环境保护和建设方面处于重要地位。了解气候变化的影响对于全球气候变化背景下生态环境保护和恢复措施的实施至关重要。由于生态系统过程的复杂性、研究数据的可靠性以及模型本身的不确定性等,使得对高原植被生产力变化的驱动因素存在多种归因解释。本研究利用遥感-过程耦合模型(GLOPEM-CEVSA)估算三江源区2000–2012年植被净初级生产力,基于像元尺度的气温和降水为自变量的多元线性回归方法,分析在全球气候变化背景下,三江源区植被净初级生产力的时空分布格局,探讨气候水热因素对NPP的影响。研究结果表明:(1)模型模拟NPP与野外采样的地上生物量(AGB)显著线性相关,能够解释AGB空间变异的45%,高于MODIS生产力产品(MOD17A3)的解释能力(21%);(2)1990–2012年间三江源区的气候呈暖湿化趋势,较之1990–2000年,近10年气候呈暖湿化加速趋势;(3)在暖湿化气候变化背景下,三江源全区NPP的年际变化呈增加趋势(每10年增加13.7 g m^–2),统计置信度为86%(即显著性水平P=0.14);三大流域对比表明,黄河源头NPP增速最快(17.44g m^–2 (10 yr)^–1,P=0.158),其次是长江源头,澜沧江增速最低(12.2 g m^–2 (10 yr)^–1),统计置信度仅为67%;(4)NPP年际变化的气候因素分析发现,气温和降水能够解释全区草地NPP年际变异的83%,可解释全区高、中、低覆盖度草地NPP年际变异的78%、84%和83%。本研究结果表明气候变化在青藏高原高寒生态系统的植被生产年际变化趋势中起主导作用。这对认识全球气候变化对脆弱生态区的影响机制,及因地制宜地实施生态保护与恢复措施具有重要科学和现实指导意义。
