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张廷龙: 作品数：20 被引量：116H指数：9; 供职机构：西北农林科技大学资源环境学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金北京市重点实验室更多>>; 相关领域：农业科学生物学环境科学与工程文化科学更多>>

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基于地理探测器的杨凌示范区生态环境质量影响因素定量分析被引量：14: 2020年; 以陕西省杨凌示范区为研究区域,利用遥感生态指数模型(RSEI)结果表征区域生态环境质量状况,以地形、气候、土壤、植被、人类活动等因子,以及模型自身的结构因子作为分析因子,应用地理探测器方法,从单因子分析及多因子交互作用分析2个层面,定量探测诸因子对RSEI模型结果的影响程度,进而揭示研究区生态环境质量状况主要的影响因素,以及因子间交互作用的影响方式。结果表明,在单因子分析层面,归一化水汽指数(NDMI)对杨凌示范区RSEI空间分异特征的解释力最强,是研究区生态环境质量状况最重要的影响因素;在多因子交互分析层面:研究区RSEI空间分异特征是多种因子共同作用的结果,所有因子在交互作用下均有协同增强的作用;NDMI与绿度分量协同作用的影响最为显著,解释力高达91.9%;归一化差值不透水面指数(NDISI)与土地利用类型交互作用的解释力,较二者分别作为独立变量时的解释力有极大的提升,非线性增强溢出C值高达0.258。依据以上研究结果,杨凌示范区在未来生态环境规划、管理中,NDMI可作为重要的指标和因子用于指示区域环境质量状况。另外也应重点关注多因素之间的交互作用对区域生态环境质量的影响,特别是城市建设与土地利用方式交互的影响。; 高焕霖张廷龙樊华烨江仕嵘黄扬; 关键词：生态环境质量

基于支持向量机的棉花冠层叶片叶绿素含量高光谱遥感估算被引量：15: 2018年; 【目的】建立并研究棉花冠层叶片叶绿素含量的高光谱估算模型,探讨合适的建模方法,以提高棉花叶绿素含量的高光谱遥感估算精度。【方法】以2016年种植的渭北旱塬区棉花鲁棉研28号为试验对象,用SPAD-502型手持式叶绿素仪和HR-1024i便携式地物光谱仪,分别测定棉花不同生育期冠层叶片SPAD值和对应的光谱反射率,分析SPAD值与光谱反射率的相关性。选取8个光谱参数,分析SPAD值与这8个光谱参数的相关性,并采用单因素回归、多元逐步回归和支持向量机(SVM)回归方法,构建棉花冠层叶片叶绿素含量的高光谱估算模型,比较各模型的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)以及相对误差(RE),评价模型的精度。【结果】(1)棉花冠层叶片光谱反射率在400～700nm波段随叶片SPAD值升高而降低,在700～1 000nm波段表现为SPAD值越高,叶片光谱反射率越高;(2)在530～570nm和680～730nm处叶绿素含量与光谱反射率呈极显著负相关(99.99%置信区间,n=144);(3)所选用的8个光谱参数与叶绿素含量均达到极显著相关,相关系数最高为0.686;(4)SVM回归模型验证R2达到了0.884,RMSE和RE最低,分别为2.186和3.419,比单因素回归模型中预测精度最高的SPAD-RVI1的RMSE和RE分别降低46.4%和46.3%,较多元逐步回归模型SPAD-MSR的RMSE和RE分别降低33.4%和32.1%,明显提高了棉花叶绿素含量的估算效果。采用8个光谱参数构建的SPAD-SVM8模型RMSE和RE比采用4个光谱参数构建的SPAD-SVM8模型分别降低了19.2%和23.5%。【结论】支持向量机(SVM)回归方法可以作为棉花冠层叶片叶绿素含量高光谱遥感估算的优选方法,且采用较多光谱参数构建的SVM模型估算精度更高。; 张卓然常庆瑞张廷龙班松涛由明明; 关键词：棉花叶绿素含量光谱参数高光谱遥感

改进Biome-BGC模型模拟哈佛森林地区水、碳通量被引量：10: 2011年; Biome-BGC模型通过耦合植被、土壤与大气间的水分与CO2交换过程,实现植被生产力的模拟,但土壤水平衡模块的不够完善,导致在长时间无降水情况下植被生产力模拟存在较大误差。针对这一问题,本文对Biome-BGC模型中土壤水分胁迫气孔导度方程、蒸散计算公式及土壤水分流失过程等3方面进行了改进和调整,利用改进的Biome-BGC模型模拟美国哈佛森林地区蒸散、植被生产力,并与地面通量观测值进行了比较。结果表明,改进后模拟精度有明显的提高,蒸散、植被生态系统生产力(NEE)与观测值间的决定系数分别由0.483和0.658提高到0.617和0.813,蒸散逐年均方根误差平均下降了48.7%,NEE逐年误差平方和平均下降了39.8%。改进后的模型模拟结果更接近观测值。; 张廷龙孙睿胡波冯丽超张荣华; 关键词：碳通量蒸散

利用模拟退火算法优化Biome-BGC模型参数被引量：18: 2011年; 生态过程模型建立在明确的机理之上,能够较好地模拟陆地生态系统的行为和特征,但模型众多的参数,成为模型具体应用的瓶颈。本文以Biome-BGC模型为例,采用模拟退火算法,对其生理、生态参数进行优化。在优化过程中,先对待优化参数进行了选择,然后采取逐步优化的方法进行优化。结果表明,使用优化后的参数,模型模拟结果与实际观测更为接近,参数优化能有效地降低模型模拟的不确定性。文中参数优化的过程和方法,可为生态模型的参数识别和优化提供一种实例和思路,有助于生态模型应用区域的扩展。; 张廷龙孙睿胡波冯丽超; 关键词：碳通量参数优化

海南省松涛水库生态清洁流域指标体系的构建: 生态清洁流域是一个新的概念，它是指具有相对稳定、健康的生态系统结构;可维持生态系统物质、能量交换过程平衡;可向人类提供正常的生态服务和实现特定水源保护功能的流域区域。本文在流域生态学、生态系统健康理论以及复合生态系统理论...; 张廷龙; 关键词：指标体系层次分析法生态服务生态环境流域生态学; 文献传递

松涛水库生态清洁流域的建设构想被引量：9: 2005年; 近年来水源地污染日益严重,已影响到人类的生活、生产用水安全。海南省松涛水库目前也同样面临水源污染、生态环境破坏等一系列问题,且亟待解决。通过分析松涛水库生态环境质量状况,应用生态系统健康理论、复合生态系统理论以及流域生态学等原理,分析了生态清洁流域的概念及其内涵,把生态清洁流域定义为具有相对稳定、物质能量流平衡、功能持续而健康的生态系统,并可向人类提供正常的生态服务和实现特定水源保护功能的流域区域。为了能够持续获得正常的生态服务和实现特定水源保护功能,应当通过生态修复、生态治理和生态保护等方法创建生态清洁流域。生态清洁流域的建设构想是流域水资源保护规划新的思路和理论尝试。依据松涛水库的实地情况,提出相应的措施,有助于松涛水库水资源保护工作的开展,同时也为同类研究提供借鉴的实例。; 岳建华张廷龙周海燕赵烨; 关键词：生态修复生态治理生态保护

2000—2020年黄土高原NEP时空格局与驱动力: 2023年; 黄土高原是中国重要的生态屏障。在全球变化的背景下,黄土高原的碳收支平衡备受关注。本研究基于MOD17A3HGF数据,通过GSMSR模型、趋势分析、差异分析以及地理探测器等方法,分析2000—2020年黄土高原的碳源/汇特征,揭示2000—2020年该区域生态系统净生产力(NEP)的时空格局及其驱动因素。同时,将研究区按经度方向划分为西、中、东三个子区域,比较不同区域内驱动因素的差异性。结果表明:(1)近20 a黄土高原49.69%的区域从碳源向碳汇转变;NEP随时间波动上升,在东南部高于西北部,多年平均值为12 g C·m^(-2)·a^(-1)。(2)水分条件是影响NEP空间分布的主要自然因素,而土地利用类型则是影响NEP空间分布的主要人为因素;不同因子间的交互作用对NEP的影响普遍大于单个因子。(3)西、中、东三个子区域NEP的驱动因子存在明显的空间分异特征,中、西部地区受气候影响较多,以降水、湿度等水分条件为主;东部地区受地形、气候、人类活动等因素综合影响,其中,以土地利用类型为代表的人为干扰最强。; 裴宏泽赵亚超张廷龙; 关键词：黄土高原

基于数据同化的哈佛森林地区水、碳通量模拟被引量：9: 2013年; 模型模拟和站点观测是陆地生态系统水、碳循环研究最主要的两种手段,但各有优势和不足,若二者相互结合,则能更准确地反映生态系统水、碳通量的动态变化.数据同化为模型与观测结合提供了一条有效的途径.本文采用哈佛森林环境监测站相关数据,利用集合卡曼滤波同化算法,将实测叶面积指数(LAI)和遥感LAI同化进入Biome-BGC模型中,对该地区水、碳通量进行模拟.结果表明:与未同化模拟相比,将1998、1999和2006年实测LAI数据同化后,模型模拟碳通量(NEE)与通量观测NEE的决定系数(R2)平均提升8.4%;蒸散发(ET)的R2平均提升10.6%;NEE的绝对误差和(SAE)和均方根误差(RMSE)平均下降17.7%和21.2%,ET的SAE和RMSE平均下降26.8%和28.3%.将2000—2004年MODIS LAI产品与模型同化后,NEE、ET模拟值与观测值间的R2分别提升7.8%和4.7%;NEE的SAE和RMSE分别下降21.9%和26.3%,ET的SAE和RMSE分别下降24.5%和25.5%.无论实测LAI还是遥感观测LAI,同化进入模型都能不同程度地提高水碳通量的模拟精度.; 张廷龙孙睿张荣华张蕾; 关键词：BIOME 数据同化叶面积指数碳通量蒸散

陆地植被水碳通量模型模拟与数据同化研究进展被引量：1: 2020年; 精确估算水碳通量对陆地水碳循环研究意义重大,同时也极具挑战性。目前的估算精度有待进一步提高。传统的模型模拟和站点观测两种估算方法各有优势和不足,二者需结合进行研究。数据同化将观测融合到基于物理规律的模型中,尽可能得到模型状态变量和参数的最优估计,为模型和观测的结合提供了一条有效的途径。本文追踪陆地植被水碳通量过程模型与多源观测信息数据同化的研究进展;从植被水碳通量过程模型、数据同化算法、水碳通量模型数据同化3方面梳理了国内外相关研究进展,总结了研究中可能存在的问题:多源观测数据协同不足、同化策略相对简单、同化模型缺乏融合、同化尺度有待扩展;并从同化策略、模型选择、数据扩展、尺度效应、科学计算5个方面对今后的发展方向和趋势进行了分析和展望,以期为该领域研究者提供较全面的背景资料和信息,同时引发更多学者的关注。; 樊华烨李英张廷龙高焕霖呼帅; 关键词：数据同化遥感

生态过程模型敏感参数最优取值的时空异质性分析——以BIOME-BGC模型为例被引量：10: 2018年; 生态过程模型是当前研究陆地生态系统水循环、碳循环有力的工具,但此类模型参数众多,参数的合理取值对模型模拟结果有重要影响.以往研究对模型参数的敏感性以及参数的优化取值有诸多的分析和讨论,但有关参数最优取值的时空异质性关注较少.本文以BIOME-BGC模型为例,在常绿阔叶林、落叶阔叶林、C3草地3种植被类型下,通过构建敏感性判别指数,筛选出模型的敏感参数,并在每种植被类型下选取两个试验站点,使用模拟退火算法结合实测通量数据构建目标函数,获取各站点敏感参数逐月的最优取值,然后构建时间异质性判别指数、空间异质性判别指数和时空异质性判别指数对模型敏感参数最优取值的时空异质性进行定量分析.结果表明:BIOME-BGC模型在3种植被类型下遴选出的敏感参数大部分一致,少数有差异,但参数的敏感性强弱在不同植被类型下的表现不尽相同;BIOME-BGC模型敏感参数的最优取值,大都具有不同程度的时空异质性,但不同植被类型下,敏感参数最优取值的时空异质性表现各异;敏感参数中与植被生理、生态相关的参数,其时空异质性相对较小,而与环境、物候相关的参数,其时空异质性普遍较大;在3种植被类型下,模型敏感参数最优取值的时间异质性与空间异质性表现出显著的线性相关性;依据其最优取值的时空异质性,可对BIOME-BGC模型敏感参数进行类型划分,以便在实践应用中采取不同的参数率定策略.本研究结论有助于加深对生态过程模型参数特性及最优取值的理解,可为实践应用中模型参数的合理取值提供一种思路和参考.; 李一哲张廷龙刘秋雨李英; 关键词：敏感性参数优化时空异质性

张廷龙

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