森林碳循环的研究及意义论文

这个百度文库里面有好多噢。 如果你是要写论文的话从里面下载吧，如果不是的话我从别的网友回答里面摘些话你参考一下：一、人类自身的代谢利用有机碳，产生无机碳实现碳循环，二、人类的生产生活正面效应是提高绿色植物的覆盖率便可提高对生态系统碳循环中的无机碳实现良性碳循环，而负面的效应则是因破坏绿色植物覆盖率，掠夺性开发而导致生态系统碳循环恶化而导致生态系统走向消退。1:近年来中国正是大力发展的时期，所以对于煤炭的开采远远超过了历史上几千年的历史的开采速度，所以人类对于煤炭的开采加大了由C变为二氧化碳的进程；2:人类对土地过度的开发导致森林的面积逐年缩小；从而导致了森林的绿化作用；就是导致由二氧化碳到氧气的转换变慢；所以导致二氧化碳的增多从而产生温室效应；南北极地的冰山融化；海水水平面上升；随着人类社会的发展，尤其是化石燃料的普遍利用，人类碳源的强度不断增大，人类碳源主要包括化石燃料使用、水泥生产等的碳排放以及土地利用（如水稻种植）、矿产开采、地下水开采等过程中的碳的释放，其中化石燃料燃烧发挥了最大的作用。土地利用变化所产生的碳的排放增加的情况于此相当。 从人类认识到温室气体（尤其是二氧化碳）浓度的升高会使全球气温变暖，从而带来一系列严重生态环境问题时，就展开了对碳循环的研究。 当然，人类活动在增加大气二氧化碳的同时，完全可以通过积极的行动增加大气二氧化碳的吸收，如植树造林。2. 碳循环研究 全球碳循环是碳在大气、海洋及陆地生态系统3个主要储存库之间的流动，是生物圈发展的重要标志。碳循环的研究工作包括陆地生物量的估算、土地利用变化对陆地碳的影响、陆地生态系统生产量估算、碳循环模拟研究等。传统的陆地碳循环模型是建立在地面观测和测定的基础上，许多模型只经过了极有限的点观测数据的检验。遥感技术提供了大尺度范围观测能力，为解决区域生态系统模型的检验提供了一种有效的手段。 遥感具有周期短、时空分辨率高、覆盖范围大、获取数据便捷等特点，已经成为全球变化研究中不可缺少的技术手段。遥感技术在获取陆表参数，特别是大尺度陆表参数方面具有独特的优势，并且可从遥感影像上直接获取到重要的生态学特征和生物生长参数，除了植被面积、净初级生产力（NPP）、净生态系统生产力（NEP）等宏观参数外，还可获取叶面积指数（LAI）、冠层化学组分、冠层温度、气孔导度、光合有效辐射（PAR）、植被吸收光合有效辐射（APAR）、冠层结构、土壤含水量、地表温度等参数。通过遥感反演获取这些物理参数，直接作为陆地生态系统模型的驱动变量或参量，结合遥感影像上获取的土地覆盖或植被现状动态信息进行碳循环的研究。 3. SAR在碳评估中的应用SAR是主动式微波遥感，不受时间和天气的限制，可穿透类似云和暴风的大气干扰层。与光学传感器的垂直拍摄相比，SAR是侧视传感器，意味着地形和目标地物对雷达信号有独特的响应，SAR数据和光学数据互为补充。(一) 背景 过去的几十年，世界上很多国家开始共同着手全球环境问题，主要目标之一是减少温室气体，从根本上解决全球变暖问题，其中一个方法是限制森林砍伐和森林退化。 为监测生态系统和土地利用变化而成立的森林碳循环对地观测小组（GEO FCT），目标是证明用遥感技术进行森林监测的可行性，收集信息为将来国家森林的投入和碳监测系统服务。Anthea Mitchell博士，澳大利亚新南威尔士洲大学空间信息合作研究中心的访问学者，是GEO FCT派出的几位全球调查人员之一，工作是研究数据和影像处理的标准方法，以及生成森林信息产品用于碳的估计。最终，Mitchell研究出了通用的影像分析方法，可广泛地用于测量、监测和森林变化报告。(二) SAR解决方案Mitchell博士监测森林变化的方法是用光学和SAR影像估算森林变化量。SAR能获取与光学完全不同的数据，为研究人员展现了感兴趣地理区域的独特信息，Mitchell博士认为，SAR提供了地表独特的三维结构和含水量信息，这对不同森林类型的识别和制图以及生物量的估计是非常有用的。 为了有效的应用SAR数据，Mitchell博士需要一个解决方案不仅能有效的处理和分析SAR数据，而且要与光学影像结合。在做了大量比较和选择之后，选择了ENVI的高级雷达图像处理工具SARscape，该软件具有独特的SAR数据读取、处理、分析，输出的能力，SARscape将抽象的雷达数据转换成有意义的信息，同时，由于SARscape集成在ENVI图像处理分析软件中，用户可以使用多种类型的影像，提取影像所包含的重要信息。 为了从SAR数据中提取有价值的信息，首先要进行数据读取和处理。Mitchell博士所用的SAR数据源很多，这就要求软件要能正确的读取各种类型的数据，SARscape具有易于使用的工具，能输入和读取各种数据源的SAR数据。 读取SAR数据之后，在SARscape中，Mitchell博士对图像做了很多自动化处理来进行数据的可视化和分析，包括多视、配准、去除斑点噪声、地理编码、辐射定标以及图像的镶嵌。由于雷达图像含有很多的噪声，滤波能将噪声最小化。为了对比不同时相或传感器的数据，对影像做了自动配准、几何校正和辐射校正。图：塔斯马尼亚州的ALOS PALSAR数据，在SARscape中正射校正、辐射定标和镶嵌后的结果 数据预处理之后，在ENVI下分析SAR数据。因为SARscape集成在ENVI下，研究人员可以不用切换软件平台就可以进行SAR数据的分析。Mitchell博士用ENVI的变化监测工具来检测两景影像的变化区域，ENVI下流程化的变化监测工具可自动识别变化类型和变化范围。用变化监测工具，获得亮度增加和减少的区域，这些区域表明森林的砍伐或再生情况，因为亮度的增加往往是由于土壤或冠层湿度的增加引起的，最终结果可用光学影像进行验证。(三) SAR取得成功Mitchell博士已经取得了很多成果，在SARscape和ENVI中处理和分析SAR和光学影像，能对森林和非森林和土地覆盖制图和变化制图，反映森林砍伐和随时间的再生情况。Mitchell博士已经研究出了处理和分析不同数据源雷达数据的标准方法，利用数据来生成森林信息产品，用于碳的估算。总之，SAR数据为Mitchell博士提供了关键的信息。