基于地形改进NPP指数的县域耕地产能测算(2)

实际光能利用率ε利用气温、地表水分状况等因子对理想条件下最大光能利用率进行修正获得[24]，其中气温的影响通过低温和高温对光能利用率的胁迫作用表现[25]，而地表水分状况利用（LSWI，Land Surface Water Index）[26]衡量地表蒸散水平。

常规方法下的NPP指数中，太阳辐射总量通过地面辐射站点插值或模型拟合2种方法获取。在地形起伏较大区域通过地面辐射站点插值易忽略地形特征，同时山地区域观测太阳辐射站点本身就较少，且多分布在开阔的山顶，插值后数据具有较大误差。

通过模型拟合太阳天文辐射的方法一般使用白昼长度、天文辐射作为参数，但实际上太阳日辐射总量受到所在区域的光照时长而非白昼长度的影响。无地形起伏的情况下小区域内的光照时长约等于白昼长度，但当地形较为复杂时，不同坡度、坡向以及地形遮蔽下的像元间可照时间就有较大差异，白昼下同一时间段位于阴坡或受到地形遮挡的区域无法受到太阳直接辐射的影响，因此本文使用光照时长代替白昼长度。

光照时间可化为无限个微分时段的可照时间总和。通过离散化的方式结合太阳方位角、太阳高度角以及地形关系分别计算每一个微分时间段内该像元地形遮蔽系数以及坡度入射角，并用坡面入射角与地形遮蔽系数修正太阳天文辐射[27-29]。

通过地形修正太阳天文辐射计算的NPP指数，可充分体现地形起伏较大区域小气候影响下的产能差异，对于实现精细化农业针对地块特征进行种植有着重要意义。

在研究NPP结果与耕地质量年度更新结果的相关性问题上，使用地理加权回归，避免传统加权回归只关注2个变量间的线性关系，忽略地理事物的地理位置对应关系[30]，可在全局视角下分析对应地块间的NPP与耕地利用等指数的相关性。同时能够找出相关性较差的区域，结合地块地理社会经济特征，分析2种产能计算方式的优缺点。

1.3 数据来源

基于上述研究方法，本文利用能够反映太阳辐射的遥感数据，反映区域温度以及降水的气象数据，在验证计算结果的可靠性时使用已有的耕地质量数据进行对比。其中遥感数据来自地理空间数据云，气象数据来自中国气象数据网，耕地利用等数据来自2018年宾阳县耕地等别更新数据库。遥感数据包括landsat-8数据以及DEM数据，空间分辨率均达30 m×30 m，Landsat 8数据选取2017－2018年一年期内云量小于10%的数据，共筛选出4期符合条件的数据，包括2017年3月2日、2017年10月28日、2018年2月1日、2018年5月8日，涉及广西早稻播种与成熟的2、3、5月以及晚稻成熟的10月。对遥感数据进行辐射定标、大气校正、去云等预处理。气象数据使用宾阳县的历史气象数据，由于研究范围较小，全县范围内的温度差异较小，因此将遥感数据对应月份的全县平均温度作为常量带入计算。最终NPP数据采取4期数据的均值。30 m×30 m的空间分辨率对照耕地图斑大小，该县耕地图斑面积均值为m2，约为32个像元大小，3.73%的图斑面积小于900m2，因此空间分辨率基本可以满足图斑级别的运算，且LANDSAT空间分辨率优于MODIS数据的100 m×100 m，由于宾阳县中部为平原，高差在10 m之内，可忽略，西南、东南丘陵区起伏较大，山坡相对高度一般在100 m左右，30 m×30 m 的空间分辨率可满足丘陵区10 m的高差，因此DEM空间分辨率基本可以满足宾阳县地形需求。

2 基于地形修正的NPP计算耕地产能

2.1 地形修正前后NPP耕地产能计算结果

基于NPP耕地产能经过地形修正前后的计算结果整体分布具有一致性（图1、表1），两者整体上均与宾阳县的地形分布基本一致，高指数耕地集中分布在中部平原区域且呈西北—东南走向，东北西南两侧山地丘陵区耕地NPP指数较低，另外最南端耕地较集中的平坦区域耕地NPP指数也较高。而地形修正前后的NPP指数分布在局部具有一定差异。地形修正前NPP指数分布在0.03～1.55之间，地形修正后NPP指数分布在0.06～3.72之间，主要呈现数据整体差异性扩大、极值变化突出以及地类间差异近一步扩大的特征，地形差异对耕地产能影响的反应更加灵敏。

图1 宾阳县地形修正前后NPP指数分布图Fig.1 NPP index distribution before and after topography correction in Binyang County

表1 宾阳不同地类NPP指数、耕地利用等指数及两者间相关系数Table 1 NPP index, cultivated land use index and their correlation coefficients in different land classification in Binyang 镇名Name of the town地类Land classNPP指数NPP index地形修正NPPNPP corrected by topography地形修正系数（标准化）Topographic correction factor耕地利用等指数Cultivated land utilization index 指数Index与利用等的相关系数Correlation coefficient with utilization指数Index与利用等的相关系数Correlation coefficient with utilization 宾州Binzhou旱地.61 水田 743.56 黎塘Litang旱地 086.48 水田 610.15 甘棠Gantang旱地.71 水田 347.32 思陇Silong旱地.00 水田 605.49 新桥Xinqiao旱地.85 水田 033.57 新圩Xinwei旱地.62 水田 797.80 邹圩Zouwei旱地.83 水田 847.71 大桥Daqiao旱地.45 水田 868.24 武陵Wuling旱地.90 水田 919.06 中华Zhonghua旱地.58 水田 916.16 古辣Gula旱地.02 水田 604.14 露圩Luwei旱地.02 水田 599.86 王灵Wangling旱地 089.16 水田 708.19 和吉Heji旱地.31 水田 521.24 洋桥Yangqiao旱地.69 水田 630.36 陈平 Chenping旱地 水田 465.02

文章来源：《遥感学报》 网址: http://www.ygxbzz.cn/qikandaodu/2021/0115/478.html