基于改进CASA模型的陕西省植被NPP遥感估算

[目的]探究陕西省陆地生态系统植被群落生产状况,分析陕西省植被NPP时空格局变化及影响因素,为准确评估陕西省陆地生态系统碳源/汇,实现区域生态可持续发展,达成碳中和目标提供参考依据。[方法]基于温度—植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI)对CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型水分胁迫因子进行改进,从而估算陕西省2010—2020年植被NPP,并利用热点分析法、趋势分析法以及地理探测器对陕西省植被NPP进行空间分布格局、年际变化趋势和驱动因子研究。[结果](1)陕西省NPP空间分布呈现南高北低、冷热点区域差异明显的特征;(2)陕西省2010—2020年NPP平均值介于331.02～416.34 gC/(m²·a),NPP均值在100～600 gC/(m²·a)占比最大,最低值和最高值区间占比不足20%;(3)全省2010—2020年83.3%的面积植被NPP值无显著变化,4.2%的面积呈增加状态,12.5%的面积NPP值呈下降趋势;(4)降水...     

基于遥感和CASA模型的西江流域NPP时空分布特征研究

基于EOS/MODIS遥感资料,采用CASA模型分析西江流域陆地植被净第一性生产力（NPP）的时空变化特征。结果表明:西江流域平均植被NPP为400～500 gC/（m²·a）,上游地区偏低,为200～300 gC/（m²·a）,中下游地区较高,平均500～600 gC/（m²·a）,部分地区可达到800 gC/（m²·a）以上;植被NPP季节变化显著,夏季最高,春、秋季节次之,冬季最低小;西江流域植被NPP的空间差异明显,在5-10月,上游地区植被NPP较低,中下游地区较高;在1-3月,上游地区尤其是南盘江流域的植被NPP较高,中下游地区尤其是中游地区明显较少。西江流域植被NPP的空间特征还表现在汛期空间差异大,枯水期空间差别小。     

长江流域片2000—2015年植被NPP时空特征及影响因子探测

植被净初级生产力对评价全球变化背景下植被生长状况、陆地生态系统质量、资源环境监测具有重要意义。基于2000—2015年的MODIS NPP产品MOD17A3数据,结合DEM数据、气象数据、土地利用数据,运用趋势分析、相关性分析、地理探测器等模型方法,探讨长江流域片植被NPP的时空特征,揭示了各驱动因子的贡献率。结果表明:(1)16 a间植被NPP均值在478.4～547.4 gC/(m²·a),平均值为516.5 gC/(m²·a),流域内NPP整体表现为缓慢上升趋势。(2)流域内NPP空间分布格局为自东南向西北减少,16 a间大部分地区NPP值基本不变,云南省迪庆州、贵州省毕节市西部增长最明显,下降区域多分布于贵州省东部。(3)研究区内植被NPP与气温、降水均呈正相关; NPP随海拔增加呈先增加后下降的趋势,2 000～3 500 m海拔范围内植被NPP值最高,且集中于横断山区; 坡度小于15°的区域对整个研究区NPP值贡献最大; 林地面积最大且NPP均值最大,对研究区的植被NPP值贡献最大。(4)各因子对NPP的解释力排序为海拔>气温>降水>土地利用类型>坡度,单因子海拔对NPP的解释力最强,海拔与气温双因子交互作用对NPP的解释力最强。研究结果可为长江流域生态修复及可持续发展提供数据支持。     

2005-2014年南方农牧交错带净初级生产力时空分布特征

为了解我国南方农牧交错带内生态系统生产能力的变化程度,以2005—2014年MOD17A3H数据为数据源,利用简单差值法和一元线性回归分析法,对区内的植被年均NPP空间分布及变化趋势进行了分析。结果表明:（1）2005—2014年南方农牧交错带内植被NPP分布差异较大,整体呈南部高北部低。（2）年均植被NPP为389 gC/（m²·a）,平均植被NPP变化范围在344～426 gC/（m²·a）之间。（3）2014年较2005年相比,南方农牧交错带植被NPP增加了106 gC/（m²·a）。但10年间植被NPP总体变化呈略微减少趋势,减少的地区面积占南方农牧交错区总面积的57%。（4）不同生态系统平均植被NPP均值表现为:森林生态系统 > 农田生态系统 > 灌丛生态系统 > 湿地生态系统 > 草地生态系统;不同生态系统植被NPP变化相似,呈波动略微减少变化。说明区域内生态系统变化波动较为明显,应对该区域生态系统给予更多的保护。     

山东沿海生态系统服务协同与权衡的空间格局及驱动力

提升区域生态保护效能,可为区域生态治理科学决策提供政策依据,以山东省沿海地区为研究区,使用InVEST模型和CASA模型测度产水服务、土壤保持、植被固碳和生物多样性的时空演变,借助差异比较法探究生态系统服务协同权衡的时空分异机制,进一步利用多尺度地理加权回归(MGWR)剖析了自然因素和人类活动因素对协同权衡的影响。结果表明：(1) 2018年研究区产水服务、生物多样性的均值为605.27 mm/a, 0.28,2010—2018年总量递增速率分别为0.21 mm/a, 0.23;土壤保持、植被固碳的均值为0.000 73 t/(hm²·a),537.56 gC/(m²·a),2010—2018年总量递减速率分别为0.62 t/(hm²·a),2.1 gC/(m²·a)。(2) 2010—2018年,生态系统服务的协同权衡具有显著的空间异质性,产水服务分别与土壤保持、生物多样性表现为强权衡弱协同;植被固碳分别与产水服务、土壤保持、生物多样性表现为强协同弱权衡。(3)产水服务、土壤保持、植被固碳三者存在...     

近20年西南喀斯特地区植被NPP时空变化及自然因素地理探测

植被净初级生产力(Net Primary Production,NPP)是表征植物活动的重要变量,分析植被NPP时空变化及驱动力对生态保护及植被恢复建设具有重要意义。基于2000—2019年MOD17A3的NPP数据,结合基于站点的气象数据、DEM等数据,运用趋势分析、Mann-Kendall检验、R/S分析及地理探测器等方法,定量分析了西南喀斯特地区植被NPP空间分布、时空变化及未来趋势,进一步探讨了自然因子对西南地区植被NPP的驱动作用。结果表明:(1)2000—2019年西南喀斯特地区植被NPP空间分布上呈南高北低的空间分布格局,总体均值为751.37 gC/(m²·a)。(2)从时间尺度看,20 a间研究区植被NPP总体呈上升趋势,上升速度为3.67 gC/(m²·a); 从空间尺度看,20 a间西南喀斯特地区植被NPP呈上升趋势的面积占总面积的78.10%,呈显著上升的区域占42.14%,主要分布在四川盆地、乌蒙山一带。(3)未来研究区内植被NPP以上升趋势为主,呈持续上升趋势的面积占比为76.97%,呈强持续显著上升的面积占30.67%,主要分布在四川盆地及乌蒙山一带。(4)地理探测显示,影响西南喀斯特地区NPP变化的主导因子为湿度、生物温暖指数、日照时数和气温,其q均值均超过0.3; 各因子交互作用表现为双因子增强或非线性增强,其中高程∩生物温暖指数的q值最高,为0.498。综上,研究结果表明高程和生物温暖指数的共同作用对西南喀斯特地区的NPP影响最大。     

基于CASA模型的植被净初级生产力时空演变格局及其影响因素——以湖北省为例

为了揭示湖北省植被NPP的时空演变规律及驱动机制,基于CASA模型计算2000—2018年湖北省植被NPP,结合气象数据和土地利用数据,利用重心模型、相关性分析和贡献指数等方法分析植被NPP的时空变化及其影响因素。结果表明:(1)2000—2018年湖北省植被NPP年均值介于532.19～656.49 g C/(m²·a),整体呈波动上升趋势;(2)湖北省植被NPP在空间分布上表现为由西北向东南递减的趋势,植被NPP重心迁移轨迹呈M型,西北地区的增量和增速较大高于东南地区。(3)湖北省植被NPP与年均气温呈正相关的区域面积占全省总面积的54.49%,主要分布在荆门、荆州地区以及宜昌东南部地区; 年均NPP与年降水量呈正相关的面积高达87.65%,主要分布在随州、襄阳和孝感北部地区。(4)2000—2018年研究区域内NPP总量增加19.86×10^-2 Tg C,在土地利用变化引起的NPP损益中,主要由其他土地类型向林地、耕地和草地转换引起; 不同时期土地覆盖变化对NPP总量的贡献率有所差异,2000—2010年建设用地贡献率最高为53.81%,2010—2018年耕地贡献率最高为61.53%。     

2000-2015年黄河流域植被净初级生产力时空变化特征及其驱动因子

黄河流域区域性差异显著,生态系统环境脆弱敏感,研究植被NPP对其生态环境生产能力的了解具有重要意义。基于MOD17A3 NPP数据、气象数据和土地利用/覆盖类型数据,采用偏差分析、趋势分析、相关性分析及马尔科夫转移模型对黄河流域2000—2015年植被NPP的时空格局、变化趋势及驱动因子进行了研究。结果表明:（1）2000—2015年黄河流域植被年NPP均值为228.2 g C/（m²·a）,变化范围为179.6～258.1 g C/（m²·a）,整体上呈现微小波动增加趋势,植被NPP偏差值呈现先减少后增加的趋势;上中下游植被NPP年均值呈明显的梯度分布,即上游<中游<下游,说明中上游区域生态环境相对脆弱。（2）黄河流域植被NPP具有较强的空间分异性,呈南向北带状递减分布;上中下游植被NPP总量差异显著,其中中上游植被NPP总量约占整个流域的96%,可见中上游对整个黄河流域生态环境的影响举足轻重,故加强对中上游区域生态环境建设与保护至关重要;流域大部分地区植被NPP以增加为主要趋势。（3）流域植被NPP受气候因素中降雨影响较大,以气候因素强驱动的区域主要分布在川西高原、鄂尔多斯高原及华北平原等地区。农用地转建设用地及草地转荒漠是黄河流域植被NPP损失的主要方式,可见城市加速扩张以及过度开垦、放牧等人类活动是植被NPP损失的主要驱动力,近几年林地、草地面积有所增加,植被NPP整体上损失程度有所减小,可见实施退耕还林还草政策已见成效。     

西北植被净初级生产力时空变化及其驱动因素

利用CASA模型模拟了西北植被净初级生产力(NPP)值,并结合地统计学理论,利用趋势分析及相关性分析研究了西北地区2000—2013年植被NPP时空变化特征,并结合气象数据探究了其对气候变化的响应。结果表明:(1)西北地区植被NPP在研究年限内呈现波动增加趋势,线性增加趋势达到极显著水平(p0.01)。(2)植被NPP分布具有明显的空间异质性,整体呈现由东向西递减的趋势,除新疆外,其余省份也总体上表现为南高北低的分布格局。植被NPP呈现增加趋势的面积占总面积的85.97%,主要集中在陕西北部、宁夏南部、甘肃东部、青海的东部及南部和新疆西部部分地区,呈现减少趋势主要集中在新疆西部;不同植被类型NPP的均值呈现明显的差异,具体表现为:草地[262.16 g C/(m~2·a)]灌丛[66.51 g C/(m~2·a)]农田[45.90 g C/(m~2·a)]森林[14.36 g C/(m~2·a)]。2000—2013年草地、农田及灌丛的NPP均呈现极显著增加趋势(p0.01),而森林NPP的增加趋势不显著(p0.05)。(3)总体上,西北地区植被NPP与气温、降水呈正相关,其对降水响应较为敏感,降水是限制西北地区植被NPP增加的主要因素。     

2000-2015年川西地区植被NPP时空动态及驱动因子

对川西植被净初级生产力进行估算并分析了其时空格局变化及驱动因子与植被净初级生产力的变化关系,为深入认识川西植被生产力状况提供科学依据。在原CASA模型的基础上,通过区域实际蒸散量与区域潜在蒸散量对水分胁迫影响系数进行了改进,进而估算2000—2015年期间川西地区植被净初级生产力;运用逐像元趋势法分析了川西地区植被净初级生产力在研究期间内其空间变化情况;同时结合气象因子、土地利用变化、植被类型、地形因素、人类活动与植被净初级生产力进行了相关性分析。结果表明:川西地区植被空间差异明显,其NPP多年平均值为199 gC/（m²·a）,在2000—2015年期间,大面积区域植被NPP呈显著上升,汶川、泸定、金川、康定局部区域受自然灾害及人类活动等因素NPP呈下降趋势;降水、气温、太阳辐射等气象因子对植被空间格局分布产生一定影响,不同土地利用及植被类型的NPP差异较大;海拔与研究区NPP相关性非常显著（R²=0.896,p<0.001）;人类活动对汶川、泸定等局部地区负干扰明显。     

黄土高原植被净初级生产力的时空变化及其与气候因子的关系

以西北典型植被脆弱区黄土高原为研究区,利用AVHRR GIMMS和MODIS两种NDVI数据源,基于CASA模型对1982-2014年黄土高原植被净初级生产力（NPP）进行模拟,并分析其时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明：黄土高原年均植被NPP为254.0gC?m-2,1982-2014年总体呈增加趋势。不同植被类型NPP有较大差异,落叶阔叶林NPP值最高,年均NPP达513.0gC?m-2,其次为常绿针叶林、草甸、农田、灌丛和草原。黄土高原植被NPP空间分布差异显著,表现出南高北低的特点。从NPP年际变化的空间分布来看,在退耕还林还草生态工程实施之前（1982-1998年）,黄土高原大部分区域植被NPP变化不明显。自1999年后该区植被NPP增加趋势显著,增速达到5.38gC?m-2?a-1。在空间分布上,66.6%的区域植被NPP呈显著增加趋势,主要分布在陕北高原、山西中西部的吕梁-太行山等地。退耕还林等生态工程的实施,使该区植被状况得到改善。黄土高原植被NPP与降水量具有显著的相关性,但与气温相关性不大,说明降水是影响黄土高原植被NPP的主要因素。     

泾河流域生态系统服务权衡/协同关系的尺度异质性研究

[目的]探究泾河流域生态系统服务权衡/协同关系的尺度异质性,阐明权衡/协同关系在子流域尺度发生变化的主要原因,为黄土高原地区的生态保护和高质量发展提供科学参考。[方法]利用SWAT模型、CASA模型、InVEST模型等量化粮食供给、土壤保持、产水、固碳、生境质量5种生态系统服务,并采用空间相关性统计方法从全流域和子流域两个尺度上进行生态系统服务及两两之间权衡/协同关系的尺度异质性研究。[结果](1)泾河流域粮食供给服务在流域东南部较强;土壤保持服务在流域北部、中部较弱,在西南部、东南部较强;产水服务在流域西部、南部以及东南部较强,在北部、东北部及东部地区较弱;固碳服务流域南部强于北部,东部强于西部;生境质量以中值区和高值区为主,其高值区主要分布在流域东部、东南部及西部,低值区主要分布在建设用地。(2)从全流域尺度来看,粮食产量和土壤保持、产水量、NPP和生境质量以权衡关系为主;土壤保持和产水量、NPP和生境质量以协同关系为主;产水量和NPP是协同关系为主,和生境质量是权衡关系为主;NPP和生境质量是以协同关系为主。(3)泾河流域生态系统服务之间的权衡/协同关系在部分子流域发生改变,土地...     

苏南地区净第一性生产力对土地利用变化的响应

通过CASA模型对苏南地区1999年和2008年净第一性生产力(NPP)进行估算,分析NPP时空变化及其对土地利用变化的响应,结果显示:①1999-2008年,苏南地区NPP时空变化显著,19个市县的NPP均为减少:昆山减少量最大(以C计)242.04 g/m2,扬中最小(以C计)70.94 g/m2; NPP减少量高值区位于太湖流域,低值区位于苏南西北部.②与1999年相比,2008年6种地类的平均NPP都在下降:建设用地和耕地减幅最大,分别为55.69％、45.74％; NPP减少量高值区耕地和建设用地转化斑块最为突出,低值区减少量主要源于林地和草地的转化.这与太湖流域城市群迅速扩张下农用地转换为建设用地趋势明显的土地利用方式在空间上吻合.③NPP变化与耕地变化的相关性最强,相关系数为0.523.林地-水域、耕地-水域、林地-草地、耕地-草地这4种转换方式下NPP损益较大.     

近20年黄河流域植被净初级生产力时空分布及其对极端天气变化的时空响应

为探究黄河流域植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP)变化及对极端天气指数的响应情况,利用MODIS NPP数据和极端气候数据,辅以斜率法和偏相关分析法分析了2000—2019年黄河流域植被NPP时空动态及其对极端降水指数和极端温度指数的响应情况。结果表明：(1)近20 a黄河流域植被NPP呈从北向南增加的趋势,大面积上表现为增加趋势。(2) NPP与极端降水指标以显著和极显著正相关为主。其中,除最长连续湿润天数呈显著正相关和极显著正相关的像元占比为16.5%,其他几种指标均在25%以上。(3)极端降水事件的水量和强度呈显著增加趋势,极端温度事件中与偏冷相关指标总体呈下降趋势,与变暖有关的事件呈明显上升趋势,其变化存在显著空间异质性,年际差异大。(4)日最高气温的最大值、日最低气温的最大值、冷夜日数、冷昼日数、冰冻天数和霜冻天与植被NPP以负相关为主,日最高气温的最小值、日最低气温的最小值、暖夜日数、暖昼日数、气温日较差和暖期与植被NPP以正相关为主。近20 a黄河流域植被NPP时空变化存在显著地域性差异,其中在干旱和半干旱地区极端降水增多在一定程...     

海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析

[目的]了解海河流域生长季植被覆盖度(FVC)的时空变化及其驱动力,以期为海河流域的生态保护、建设与可持续发展提供参考。[方法]基于MODIS NDVI遥感数据和同时期的18种影响因子,采用趋势分析法和M-K显著性检验分析了2001—2019年海河流域生长季植被覆盖度的时空变化特征;并利用地理探测器探讨了其空间分异特征与驱动力。[结果]2001—2019年海河流域生长季植被覆盖度总体呈显著上升趋势,线性倾向率为0.063/10 a, 2011年之后增速减缓。空间分布差异明显,植被覆盖度总体较高,仅环渤海湾地带和一些城市区域植被覆盖率较低。改善区域的面积远大于退化面积,其中改善部分以极显著改善为主,占流域总面积的60.42%。海河流域生长季植被覆盖度的空间分布差异主要由林地比例和林草混合地比例所决定,解释力均在30%以上。对海河流域生长季植被覆盖度交互作用解释力最强的是林草混合地比例和农田比例。[结论]海河流域植被覆盖度总体显著上升,空间分布差异主要驱动力为林地比例和林草混合地比例。     

2000—2015年滦河流域植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因子分析

植被净初级生产力(NPP)可以反映植被生长状况,是表征地区生态质量的重要指标。本文以滦河流域为研究区,调查采集植被NPP、气象、土地利用结构及变化等多时空数据,利用Sen趋势、Hurst指数及残差分析等多种方法,综合考虑自然环境和人为利用的影响,对2000—2015年植被NPP的时空变化特征、未来演变趋势及驱动因子进行分析和研究,并定量识别不同区域内的主导驱动因子,旨在为该流域的生态环境治理工作提供依据。研究结果表明:1)2000—2015年,滦河流域植被NPP年均值为455.04g(C)·m~(-2)·a~(-1),整体呈波动上升趋势,显著增加区占流域总面积的32.94%,且未来同向变化趋势略强于反向变化趋势;2)该流域植被NPP空间差异较为显著,表现为东南高西北低的格局,受地形影响较大,流域中游的低山丘陵区为植被NPP高值区;3)驱动机制上,流域植被NPP变化与温度和降水均为正相关关系,水热耦合共同作用于植被NPP的积累,人类活动则是通过改变土地利用强度或生态建设工程等影响植被NPP的变化,且在不同地形区域内,植被NPP变化的主导驱动因子不同,整体上以气候和人类活动共同正向促进作用为主,但在平原区以单因子的反向抑制作用为主。