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大连海洋大学学报  2022, Vol. 37 Issue (4): 574-583    DOI: 10.16535/j.cnki.dlhyxb.2022-064
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基于HY-1C CZI 数据的辽河口湿地盐地碱蓬群落碳储量评估
基于HY-1C CZI 数据的辽河口湿地盐地碱蓬群落碳储量评估
1.大连海洋大学 海洋科技与环境学院,辽宁 大连 116023;2.辽宁省近海生态环境与灾害防护工程技术创新中心,辽宁 大连 116023
Carbon storage assessment of sea grass Suaeda salsa community in Liaohe Estuary wetland based on HY-1C CZI data
LI Wei, WANG Wenshuo, ZHANG Xinyu, DUAN Yuanpeng, YANG Jianbo
1.College of Marine Science and Environment, Dalian Ocean University, Dalian 116023, China; 2.Technology Innovation Center for Coastal Ecological Environment and Disaster Protection, Dalian 116023, China
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输出:  BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为采用高分辨率的HY-1C CZI数据准确评估辽河口湿地盐地碱蓬Suaeda salsa碳储量和固碳效益,分别于2013年9月和2018年9月在辽河口湿地盐地碱蓬群落区域采集盐地碱蓬光谱数据和植株样本,并对生物量及含碳率进行测定,利用回归分析法构建基于转换型土壤调整植被指数(transformed soil adjusted vegetation index,TSAVI)的地上生物量反演模型,并结合异速生长模型估算地下生物量,进而计算盐地碱蓬群落的碳储量和固碳收益。结果表明:线性模型为辽河口湿地盐地碱蓬群落地上生物量的最优反演模型,其决定系数(R2)为0.69(P<0.05),地面数据验证集的均方根误差(E)和可预测技能(Skill)值分别为0.078和0.929,卫星数据验证集的相对均方根误差(Er)和可预测技能值分别为9.55%和0.987;2018、2019、2020年辽河口湿地盐地碱蓬群落地上生物量分别为1.69×106、1.13×106、3.26×106 kg,地下生物量分别为3.02×105、2.03×105、5.81×105 kg,总生物量分别为1.99×106、1.33×106、3.85×106 kg,进而获得盐地碱蓬群落2018、2019、2020年的碳储量分别为6.06×105、4.06×105、1.17×106 kg。研究表明,采用HY-1C CZI数据评估盐地碱蓬的碳储量是可行的,盐地碱蓬群落的碳储量时空分布与其生物量分布趋势一致,盐地碱蓬的地上部分为主要储碳部分,辽河口湿地盐地碱蓬群落具有较高的生态效益和经济效益。
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关键词:  盐地碱蓬  HY-1C  生物量  碳储量  辽河口湿地    
Abstract:  In order to use the HY-1C CZI data with higher spatial and temporal resolution to accurately assess the carbon storage and carbon sequestration efficiency of sea grass Suaeda salsa in Liaohe Estuary wetland (121°23′-122°29′E, 40°39′-41°27′N), the spectral data and samples of Suaeda salsa were collected in September of 2013 and 2018, and the biomass and carbon content were measured. The aboveground biomass inversion model was constructed based on transformed soil adjusted vegetation index (TSAVI) by regression analysis. The allometric growth model was used to estimate the belowground biomass, and then to estimate the carbon storage and carbon sequestration income of Suaeda salsa in Liaohe Estuary wetland. The results showed that linear model was the best inversion model for aboveground biomass of Suaeda salsa in Liaohe Estuary wetland. The coefficient of determination R2 of the model was 0.69 (P<0.05), the values of root mean square error (E) and predictable skill (Skill) of the ground data verification set were 0.078 and 0.929, the values of relative root mean square error (Er) and Skill of the satellite data verification set were 9.55% and 0.987. It was estimated that the aboveground biomass of Suaeda salsa community in Liaohe Estuary wetland in 2018, 2019 and 2020 were 1.69×106, 1.13×106 and 3.26×106 kg, the belowground biomass of Suaeda salsa community were 3.02×105, 2.03×10and 5.81×105 kg, the total biomass were 1.99×106, 1.33×106 and 3.85×106 kg, and then the annual carbon storage of Suaeda salsa community were 6.06×105, 4.06×105 and 1.17×106 kg. The findings indicate that based on HY-1C CZI data to evaluate the carbon storage of Suaeda salsa is feasible. The temporal and spatial distribution of carbon storage is consistent with its biomass distribution. The aboveground part of Suaeda salsa is the main carbon storage part. The Suaeda salsa in the Liaohe Estuary wetland has high ecological and economic benefits. This study has important reference value for the study of the blue carbon sink ecosystem in Liaohe Estuary wetland and the realization of carbon neutrality goal, and can provide technical and data support for the assessment of carbon storage in Liaohe Estuary wetland.
Key words:  Suaeda salsa    HY-1C    biomass    carbon storage    Liaohe Estuary wetland
               出版日期:  2022-09-19      发布日期:  2022-09-19      期的出版日期:  2022-09-19
中图分类号:  S 932| TP 79  
基金资助: 国家自然科学基金(41706199);2018年辽宁省高等学校创新人才支持计划;大连海洋大学第二届“湛蓝学者工程”资助项目
引用本文:    
李微, 王文硕, 张新宇, 段元棚, 杨戬波. 基于HY-1C CZI 数据的辽河口湿地盐地碱蓬群落碳储量评估[J]. 大连海洋大学学报, 2022, 37(4): 574-583.
LI Wei, WANG Wenshuo, ZHANG Xinyu, DUAN Yuanpeng, YANG Jianbo. Carbon storage assessment of sea grass Suaeda salsa community in Liaohe Estuary wetland based on HY-1C CZI data. Journal of Dalian Ocean University, 2022, 37(4): 574-583.
链接本文:  
https://xuebao.dlou.edu.cn/CN/10.16535/j.cnki.dlhyxb.2022-064  或          https://xuebao.dlou.edu.cn/CN/Y2022/V37/I4/574
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