准确评价草地地上生物量(Above-ground biomass,AGB)对草地资源的可持续利用和保护具有重要意义.以甘南为典型研究区,利用 2019-2021 年Sentinel-2地表反射率和野外实测地上生物量数据,借助GEE(Google Earth Engine)平台和数理统计方法评价了 9 种植被指数对高寒草地AGB的估算精度,构建了高寒草地地上生物量反演模型,在此基础上分析了 2019-2021年甘南州草地产量的时空动态变化.结果表明:在所有植被指数中,归一化物候指数(Normalized difference phenology index,NDPI)与草地AGB的R2值最高(0.72),其次为归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)(R2=0.68),拟合效果最差的为增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)(R2 =0.37)和差值植被指数(different vegetation index,DVI)(R2= 0.40),NDPI对高寒草地AGB更为敏感;在NDPI构建的 4 类估算模型中,乘幂模型的预测精度最高,基于NDPI的回归模型明显提高了高寒草地AGB预测精度;2019-2021 年甘南高寒草地地上生物量空间分布差异明显,表现为西南部较高,东部和北部较低;对不同草地类型而言,山地草甸AGB多年平均值略高于高寒草甸和沼泽;过去 3 年间,高寒草甸和山地草甸地上生物量呈先增加后减小的趋势,沼泽草地则呈持续降低的趋势.基于

作者：于惠；杨世君；李晶；蔡海珍；李丽

来源：生态学报 2023 年 43卷 19期