南京大学 国际地球系统科学研究所


覃志豪 Zhihao Qin, PhD

Professor in remote sensing
Laboratory of remote sensing for temperature and water
International Institute for Earth System Science
Nanjing University
Hankou Road 22
Nanjing 210093, P.R. China
南京市 210093 汉口路22号 南京大学 国际地球系统科学研究所 温度与水分遥感实验室
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科研项目 Research Projects

1、气候变化驱动的我国粮食生产系统空间数值模拟预测研究(编号:2010CB951504),国家重点基础研究发展计划(973计划)项目“气候变化对我国粮食生产系统的影响机理及适应机制研究”课题,2010-2014年。

2、我国农业旱灾机理与监测方法研究(编号:30571078),国家自然科学基金面上项目,2006-2008年。

3、基于MODIS数据的地表温度反演方法及其参数确定研究(编号:40471096),国家自然科学基金面上项目,2004年。

4、我国农业旱灾监测评价技术集成与循环农业发展模式研究(编号:2005DIA3J032),国家科技部社会公益研究项目,2006-2009年。

5、中国MODIS地表温度产品的生产与验证,国家科技基础条件平台重点项目“中国MODIS数据产品开发、验证与应用示范”课题,2004-2006年。

6、农田水热变化与作物长势关系实验分析,农业部农业区划项目,2010年。

7、我国农业旱情遥感监测关键技术研究,农业部农业区划项目,2009年。

8、我国农业生态指数遥感监测评价方法研究,农业部农业区划项目,2007年。

9、我国农业旱情监测方法改进研究,农业部农业区划项目,2006年。

10、中国农药环境风险评估研究,中荷两国农业合作项目,2008-2011年。

11、江门市现代农业产业发展规划,广东江门市政府项目,2009-2010年。

12、聊城市现代农业示范园总体规划,山东聊城经济开发区管委会项目,2010年。

13、吉安市农业产业化发展规划,江西吉安市政府项目,2007-2008年。

14、榆林市现代农业科技示范园建设规划,陕西榆林市政府项目,2009年。

15. 我国重大农业自然灾害监测评价方法研究,2005-2006年, 农业部项目。

16. 中国水圈环境时空信息的应用系统与典型示范,2002-2006年, 子课题负责人,国家973项目(编号:2001CB309404) 第1课题。



主要科研项目简介


1. 气候变化对我国粮食生产系统的影响机理及适应机制研究(编号:2010CB951500),国家重点基础研究发展计划(973计划)项目

本项目将面向4个国家重大需求:粮食生产稳定发展、国家粮食安全、粮食主产区农村社会经济发展和农民收入增长、国际气候谈判与责任。

我国地处东亚季风气候带,全球气候变化将促使我国粮食主产区水热资源要素的时空分布格局变化,导致土壤有机质和土壤肥力变化,诱导粮食作物品种适应性和多样性及其抗逆性改变,加剧局部地区的灾害要素形成(生物灾害与气象灾害),因而对我国粮食产量、种植制度、生产结构和区域布局将产生深远影响。研究气候变化对我国粮食生产的影响过程,摸清气候变化对我国粮食安全的影响程度和适应能力,不仅是国家制定应对气候变化政策和行动、保持我国粮食生产持续稳定发展、保障国家粮食安全、促使粮食主产区农村社会经济发展和农民收入增长的迫切需要,同时也是我国参与国际气候谈判和覆行国际职责的需要,对全球气候变化农业领域和众多相关学科理论方法发展也有重要贡献和支撑作用。

本项目拟解决的关键科学问题是,气候变化对我国粮食生产系统的影响机理与适应机制,主要包括(1)气候变化导致的粮食生产资源要素(水、土、气、品种等)变化规律,(2)气候变化对我国粮食种植制度、生产结构和区域布局的影响过程及其适应机制,(3)气候变化介导的农业灾变规律。

本项目主要研究内容包括:(1)气候变化对我国粮食生产水土气资源要素时空变化的作用过程,(2)气候变化诱发的粮食作物品种、基因资源抗逆性和生长发育特征变化及其对品种改良的影响,(3)气候变化对我国粮食作物种植制度与区域布局的影响机理与适应机制,(4)气候变化背景下粮食主产区主要病虫害时空格局消长动态和大规模流行暴发生态学机理,(5)气候变化条件下农业旱涝等气象灾害的时空格局演化规律,(6)气候变化对我国粮食产量、国家粮食安全、粮食区域平衡、粮食主产区农村经济发展和农民收入增长的影响程度,应对气候变化的政策和技术体系。

项目总体目标是,在气候变化对我国粮食生产系统的影响机理和适应机制方面取得一批原创性科学成果;揭示气候变化对我国粮食生产的影响过程和途径,阐明我国粮食生产对气候变化的适应机制和适应能力;摸清气候变化对我国粮食生产的影响程度,为我国制定应对气候变化的粮食生产政策与行动提供理论依据和技术支持,培养一批高水平的气候变化农业领域研究人才,丰富和发展我国气候变化农业领域研究的理论方法,发表论文120-150篇,其中SCI论文50-60篇。

本项目将设置4个课题:(1)气候变化对我国粮食生产资源要素的影响机理研究,(2)气候变化对粮食作物种植制度与区域布局的影响机理与适应机制研究,(3)气候变化介导的农业灾变时空演化规律研究,(4)气候变化驱动的我国粮食生产系统空间数值模拟预测研究。

第4课题:气候变化驱动的我国粮食生产系统空间数值模拟预测研究(编号:2010CB951504)

课题主要研究内容

根据项目的研究目标,本课题的主要研究内容是:从系统构成的角度出发分析研究气候变化与我国粮食生产系统及其组成部分的影响途径和过程;在资源要素、生产布局和灾害影响研究的基础上,构建以气候变化为驱动的我国粮食生产系统空间数值模拟评价模型;通过遥感图像定量反演确定模型基本参数,以基础地理空间信息数据库、农业统计数据库和农业资源空间信息数据库支持,以气候变化为驱动,模拟预测不同气候变化情景下我国粮食生产发展(面积、单产和总产)变化趋势与区域差异、粮食主产区农村经济发展和农民收入变化趋势,并提出有关应对气候变化的对策和建议。这些内容可以进一步分解成如下几个方面:

(1) 构建以气候变化为驱动的我国粮食生产系统空间数值模拟评价模型

从系统构成的角度出发分析研究气候变化与我国粮食生产系统及其组成部分的影响途径和过程,分析研究现有的作物生长模拟模型和农田物理化学过程模型,分析气候变化对我国粮食主产区资源要素和粮食种植制度和区域布局的影响,分析气候灾害介导的农业灾害对我国粮食生产的影响。在此基础上,集成项目第1-3课题所构建的子模型:资源要素子模型、生产布局子模型和灾害影响子模型,以现有的作物生长模型(如EPIC、CERES-Maize-Wheat)、农田生态模型(如DNDC、CENTURY)和农业经济模型为基础,以气候变化为驱动,构建我国粮食生产系统空间数值模拟评价模型(作物-生态-经济模型),有机地把气候变化与我国粮食生产系统联系起来,模拟预测不同气候变化背景下我国粮食生产发展变化趋势,量化确定气候变化对我国粮食安全的影响程度。

(2) 模型参数确定与模型运行所需基础数据库构建

本课题所构建的气候变化对我国粮食影响的模拟预测模型,将是一个复杂的复合模型。本课题将通过遥感图像定量反演确定模型一些基本参数,如叶面积指数、叶冠覆盖度、农田温度等。通过农田试验观测确定模型的参数,如不同温度和水分条件下作物叶面呼吸强度。由于这一模型是一个分布式的空间数值模拟模型,所以模型的运行需要有若干基础数据库支持。本课题将根据需要运行的需要构建模型运行所需要的基础数据库,包括气候变化情景数据库、基础地理信息数据库、粮食生产数据库、农业生产数据库、农村经济数据库和农业资源空间信息数据库,为模拟预测气候变化对粮食生产发展的影响提供驱动。

(3)模拟预测不同气候变化情景下我国粮食生产发展变化趋势

以过去50年的气候变化数据和粮食生产数据为基础,模拟分析过去50年来气候变化对主要粮食主产区粮食生产系统的影响,包括对作物种植面积变化和粮食产量变化的影响。同时,利用现有气候变化趋势为驱动,以2030年和2050年为时间节点,预测未来不同气候变化情景下我国粮食生产发展变化趋势与区域差异、粮食主产区农村经济发展和农民收入变化趋势。分析评价我国粮食生产系统对未来气候变化的适应能力,量化测定气候变化对我国粮食产量、国家粮食安全、粮食区域平衡、粮食主产区农村经济发展和农民收入增长的影响程度。

(4)提出适应气候变化的对策与建议

在模拟预测和分析评价的基础上,根据气候变化对我国粮食生产系统的影响程度,研究提出我国粮食生产适应气候变化的政策措施和技术体系,为国家采取应对气候变化提供科学依据。

课题总体目标与思路

通过本课题的研究,构建气候变化对我国粮食生产系统影响的综合模拟预测模型,揭示气候变化对我国粮食生产的影响过程和途径,量化气候变化对我国粮食生产的影响程度,提出我国应对气候变化的粮食生产发展政策与措施,为我国制定应对气候变化的粮食生产政策与行动提供理论依据和技术支持,培养气候变化农业领域研究人才,丰富和发展我国气候变化对农业影响的模拟预测理论方法。

本课题的总体研究思路是,以气候学、农学、灾害学、地学、生产经济学等多门学科的理论方法为基础,以气候变化为动因,以我国粮食生产系统及其构成要素为对象,以气候变化与我国粮食生产系统之间的相互作用为切入点,以粮食主产区(东北、华北、长江中下游、华南和西北)为重点区域,以小麦、水稻和玉米为重点作物,运用作物生长模型、农田生态模型、农业经济模型、区域实证调研、野外试验观测、遥感定量反演、GIS空间模拟等现代技术途径,在揭示气候变化对我国粮食生产的影响途径和影响过程的基础上,建立我国粮食生产系统空间模拟评价模型,模拟预测未来气候变化背景下我国及各主产区粮食生产发展(面积、单产和总产)时空演化趋势,量化测定气候变化对我国粮食产量变化、国家粮食安全、粮食主产区农村经济社会发展和农民收入的影响程度,为国家进行气候变化国际谈判和制定我国气候变化农业应对策略提供理论依据和信息技术支持。


图1. 课题4研究思路

2. 我国重大农业自然灾害监测评价方法研究

重大农业自然灾害每年都对我国农业、农村和农民造成非常巨大的危害。每年农业受灾面积达5000-5500万公顷,占农作物总播面积的30-35%;其中成灾面积2700-3300万公顷,占总播面积18-22%;在成灾面积中有700-1000万公顷绝收,占总播面积5%左右。因此,我国农业每播种3亩作物就有1亩受灾,每播种5亩就有1亩成灾,每播种20亩就有1亩颗粒无收。粮食作物播种面积大,是农业自然灾害的最大受害作物,灾害面积占粮食播种面积的比例还要更高。近年来我国粮食面积约为1亿公顷,因此农业受灾面积占粮食面积的41-46%,成灾面积占粮食面积的25-30%,绝收面积占粮食面积的7%左右。农业灾害造成损失十分巨大。

我国每年旱涝等主要农业自然灾害造成的粮食损失达4000-5000万吨(见下图),并且近10多年来有上升趋势,因灾粮食损失占全国粮食总产量的8-10%,比一个农业大省(如山东3290万吨或河南4210万吨)的粮食总产量还多,接近于两个中等农业省(如湖南2500万吨和湖北2050万吨)的粮食总产量之和。我国资源环境人口问题本来就十分严峻,仅有世界7%的耕地,要养活世界20%的人口,并且还要保证人民生活水平不断提高。农业灾害损失这么巨大,其严重程度已危及国家粮食安全,对解决我国资源环境人口问题是一大挑战。农业灾害的发展虽有其不可抗拒的自然因素决定,但通过灾害发生和发展进行监测评价研究,可以使国家和地方农业主管部门及时了解重大农业自然灾害发生与发展的动态情况,有关部门和农民可以采取相应的防灾减灾措施,减少农业灾害损失,缓解因灾害而加剧的我国资源环境人口问题和“三农”(农业、农村和农民)问题。


图1. 近年来我国农业灾害造成的粮食损失及其占粮食总产量的百分数

虽然农业自大自然灾害的发生有其不可抗拒性,但防灾减灾是减少农业自然灾害损失的唯一途径。要实现防灾减灾,首先就要求对农业自然灾害的发生和发展进行准确的监测评价。

目前我国农业自然灾害监测虽然已经有了一定基础,但同时也存在许多问题,其中最重要的问题是灾情监测还不能十分准确。可以说目前的监测基本上仍然停留在气象灾害层面上,还没有深入到农业层面上去,监测的精度还不高,更不用说提前的预警了。现有的监测仅是气象灾害或灾害性天气的监测,如那里有旱情发生,但这种旱情能否成为农业灾害,还不能确切地得知。并且,目前的监测方法还比较简单,主要是用一些指数法来判定干旱的程度,但干旱的发生有众多因素决定,而旱灾更是复杂,涉及农作物生长及其对水分的时空需要变化,因此简单的指数法很难得到准确的旱情监测结果。

因此,开展我国重大自然灾害监测评价方法的研究是十分有必要的。这一课题就是对我国重大农业自然灾害监测评价方法作深入系统的研究,突破目前的指数法监测,以便能够结合现有的农业灾害监测工作,提高我国农业自然灾害监测精度,为农业防灾减灾提供更加准确可靠的数据。


3. 用MODIS数据反演地表温度的算法及其参数确定

近十几年来地表温度遥感或热红外遥感已经成为遥感地学分析的一个重要研究领域。为了监测地表温度变化和地表热量差异,现有的许多卫星遥感系统都设置有热红外波段,如NOAA-AVHRR的通道4和5,Landsat TM/ETM的波段6和ASTER的波段10-14。MODIS有8个热红外波段可以用来监测地表温度和热量变化。

尽管MODIS的地面分辨率较小,星下像元面积较大(波段1和2为250m,波段3-7为500m,波段7-28和热红外波段29-36为1km),但是MODIS卫星遥感器回访率高,同一地区每天可获得至少昼夜两景图像,并且图像景宽达2330km,因此,在中大尺度区域资源资源环境动态监测方面有极高的利用价值。例如,我国东西幅员宽约为5500多公里,东中西3条景带就可完全覆盖,因此,用MODIS数据每天至少可以对全国范围内的地表动态变化进行一次监测。开发利用我国自己的MODIS数据产品,是我国遥感应用研究的一个迫切需要解决的课题。由于地表温度与土壤温度、近地气温、光合作用、蒸散发、风形成、火灾危险等都有直接的关系,开发利用MODIS的热红外波段来生产我国国土范围内的地表温度产品,具有很高的现实应用意义。

传统上,从热红外遥感数据中反演地表温度是通过所谓的大气校正法。由于热红外辐射通过大气时,受到大气的很大影响,所以,根据遥感器所接收到的热辐射量直接推算出来的温度并不是真正的地表温度,而是亮度温度(brightness temperature)。这主要是由于遥感器所接收到的热辐射量不仅包括有地表的热辐射量,而且还包括大气的辐射影响,通常由三部分组成:I=Ig+Ir+Ia, 式中I是遥感器所接收到的热辐射量,Ig是地表的热辐射量,Ir是大气的向下热辐射被地表反射回来的部分,Ia是大气的向上热辐射量。由于地表的热辐射量在通过大气时还将被大气消弱,因此,对于热红外遥感来说,还有一个大气透过率的问题。大气校正法的原理是通过大气模型估计出大气的影响,主要是大气的向上热辐射量、大气的向下热辐射量以及大气的热辐射透过率,以便从遥感器所接收到的热辐射量I中求算出地表的热辐射量Ig,然后,再根据热辐射量与温度和波长的相应关系(一般是用Planck函数),推算出真正的地表温度Ts (当然,由于地表并不是黑体,所以在这一推算过程中还要考虑到地表的比辐射率问题)。

大气校正法的好处在于它可以用于任何热红外遥感波段,但由于大气模型在进行大气影响的模拟时需要用到实时大气剖面资料,而一般情况下是没有这种大气剖面资料的,因此,大气校正法通常是用标准大气剖面数据来进行替代。由于标准大气是一种平均状态,与每天的实时大气剖面数据有很大差异,并且,就一个中大尺度的区域而言,不同地区的大气剖面状态是不相同的,因此仅仅用标准大气来进行大气模拟,并据此进行地表温度的反演,误差通常较大(达3°C以上)。另一方面,大气模拟的计算过程也比较复杂,不利于快速地应用于海量MODIS数据的处理,以便进行地表温度的反演[1-2]。

自上个世纪80年代中期提出劈窗算法(split window algorithm)以来,热红外遥感的地表温度反演进入了一个算法的时代。劈窗算法适合于两个热红外波段(如NOAA-AVHRR)的地表温度反演。它需要每个波段的大气透过率和地表比辐射率为已知的情况下进行地表温度反演。对世界上主要遥感杂志和著作进行文献检索,我们看到目前至少有17个劈窗算法公开发表。这些算法可以归纳为四大类:比辐射率模型,两基本参数模型、复杂模型、热辐射量模型和简单模型。比辐射率模型把大气影响确定为常量,仅考虑地表比辐射率对地表温度的影响。两基本参数模型是同时考虑大气透过率和地表比辐射率这两个基本参数的影响,而复杂模型则不仅考虑这两个基本参数的影响,而且还包括有一或两个其它大气参数。对于仅有一个热红外波段的Landsat TM/ETM数据,本项目的申请者提出了单窗算法(Qin et al. 2001b,覃志豪等2001)可以用来进行地表温度的反演。由于只有一个热红外波段,因此单窗算法比劈窗算法多需要一个大气参数(大气平均作用温度)。

对于MODIS热红外数据而言,由于它有8个热红外波段,显然我们可以用劈窗算法来反演地表温度。因此,只要知道其中两个波段的大气透过率和地表比辐射率,我们就可以估计出地表温度。虽然这一方法可行,但对于其它热红外波段显然是一种浪费。另一个方面,从这8个波段中,我们至少可以用劈窗算法计算出任何像元的4个地表温度。显然,这4个地表温度在理论上应该相等,但由于参数估计的误差,可能导致其不相等,有时甚至有较大差异(>1.5°C)。对此,一个可行的解决办法是用这4个温度的平均值来作为该像元的真正地表温度。这是目前大多数用多波段热红外数据来反演地表温度的一种常用做法。

另一解决方案是通过多波段算法来进行地表温度和地表比辐射率的同时反演。这样,只要知道大气的影响,我们就可以进行地表温度和地表比辐射率的反演。这种反演方法比劈窗算法需要的参数少。虽然这是一个发展方向,但目前还没有一个比较简单可行的多波段算法可供直接应用。Wan and Li (1997)[21]在多波段算法方面作了初步尝试,提出了利用白天和晚上同一地区的两景多波段热红外图像来进行地表温度和地表比辐射率的估计,计算过程比较复杂,并且是在利用大气模型来确定若干参数的情况下才能进行求解。由于白天和晚上同一地区的天气变化较大,很多时候白天晴朗的地区晚上则有云,况且由于卫星轨道的变化,只有进行几何校正才能使白天和晚上两景图幅形成配匹,但几何校正的像元数值重采样又使像元数值发生变化,从而产生人为的可能误差。所以,这一算法虽然理论上可行,但实际操作起来难度相当大,不同人的操作产生的可能误差也较大。

在这一项目里,我们将结合我们在单窗算法和劈窗算法中的推导经验,开展MODI地表温度和地表比辐射率反演方法研究,提出一个简便可行的MODIS地表温度反演方法及其参数确定方法,并以现有的遥感图像专业软件ERDAS IMAGINE为平台,建立一个可实现业务化操作的MODIS地表温度反演模块,为我国MODIS地表温度产品开发提供技术支撑。