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长时序Landsat的北极Lena河DOC浓度变化及驱动力分析
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
北极Lena河是世界第十长河，也是北极地区第二大河，其年径流量约占北冰洋淡水总量的20％，同时将陆地生态系统上的大量有机物携带进海洋，并且在全球碳循环中起到非常重要的作用。卫星遥感数据是监测河流有机碳循环的重要数据源，特别是在无冰期的高纬度地区。本研究的目的是：（1）建立一种高精度反演算法估算北极Lena河的溶解有机碳DOC（Dissolved Organic Carbon）浓度；（2）分析长时间序列遥感影像中DOC浓度的变化特征；（3）探讨北极Lena河的DOC浓度变化的主要驱动因素。本文中主要构建了一种基于谷歌地球引擎GEE的遥感反演算法，利用1999年—2018年的Landsat影像反演得到了北极Lena河的有色溶解有机物CDOM（Chromophoric Dissolved Organic Matter）浓度。基于CDOM与DOC这两种水体成分的实地测量值之间的强相关性（R 2=0.873），本文将CDOM反演结果转换为DOC浓度。在此基础上，本文分析了近20年的北极Lena河无冰期DOC的时空动态变化。研究结果表明反演算法所表现的性能证实了使用Landsat系列不同传感器长时间监测河流DOC变化的能力。利用增强回归树模型分析了北极Lena河的DOC变化的是土地覆盖变化、流域坡度、气象因子、人类活动以及纬度地带性等众多驱动因素的共同影响，而季节性，地域性和规模性也会影响DOC浓度与上述驱动因素之间的定量关系。总之，本文的结果可以提高监测北极地区不同河流中DOC变化及其通量的能力，并加深对北极碳循环的了解。
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