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。     

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。     

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。     

基于CASA模型探究泾河流域植被NPP时空动态及其对气候变化的响应

植被NPP是判定生态系统碳源/碳汇及调节生态过程的主要因子,基于CASA模型估算NPP,探究时空尺度NPP的变化及其对气候变化的响应状况,可了解泾河流域植被恢复状况并为流域生态环境改善提供科学参考及建议。以泾河流域为研究区域,基于2000年、2009年、2018年MODIS NDVI数据、气象数据与植被分布数据等,运用CASA模型(Carnegie-Ames-Stanford approach,CASA)对2000年、2009年及2018年流域NPP进行了估算,探究流域内NPP时空动态及其对气候变化的响应,并分析了各植被类型下NPP分布规律。结果表明:(1)时间尺度上,2000年、2009年及2018年泾河流域NPP均值分别为521.81 gC/(m²·a),664.77 gC/(m²·a),719.78 gC/(m²·a),年际变化呈增长趋势; 月际变化曲线呈单峰型,4—8月呈较强上升趋势,8月后逐渐下降; 各季节的NPP均值由高到低依次为夏季>秋季>春季>冬季。(2)空间尺度上,NPP分布存在一定的地域差异性,水平方向呈“南高北低”的特点; 垂直方向上,NPP值随海拔高度的升高呈先下降后上升的趋势。(3)不同植被类型下NPP均值存在明显差异,其中常绿阔叶林年均NPP值最高,为1 544.50 gC/(m²·a)。(4)气候变化背景下,NPP主要受气温与降水的影响,且降水为主导因素。研究结果表明泾河流域NPP呈增加趋势,即植被覆盖情况在逐步改善; 流域北部植被覆盖状况仍有待改善,建议加大退耕还林政策实施力度,加大果树、茶树等防护型林地的种植; 且该流域NPP对降水的响应强于气温,故可加大植树造林恢复植被的力度,也可修建水库和水利工程,退田还湖,并加大湿地保护,从而保证空气湿度,增加降水,改善植被覆盖,实现人与自然和谐共生。     

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。     

基于CASA模型的浑善达克沙地植被NPP模拟及时空分析

为了解生态工程实施下浑善达克沙地植被净初级生产力(NPP)及沙地生境情况,基于CASA模型建模思路,利用气象数据、遥感数据估算了沙地2000—2016年生长季(4—10月)的逐月NPP值,并分析了17年内沙地NPP的时空分布特征及变化趋势。结果表明:(1)浑善达克沙地2000—2016年NPP呈波动上升趋势,NPP多年均值为282.42 g/(m~2·a)。(2) NPP季节变化明显,春季NPP呈下降趋势,夏季和秋季均呈上升趋势,夏季NPP变化与全年NPP变化趋势基本一致,从月变化来看,NPP值在7月达到峰值,7月、8月份积累的NPP占总量的51.57%。(3)空间上NPP整体由西向东递增,78.2%的面积呈增长趋势,12.17%的区域增长显著或增长极显著,中西部地区增长缓慢。研究结果对指导未来沙地生态系统的保护和恢复具有重要意义。     

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...     

太行山区植被NPP时空变化特征及其驱动力分析

本文基于2000—2014年MODIS NPP数据,结合同期土地利用变化、气温、降水和DEM数据,运用趋势分析法、相关系数法及分区统计法等方法,研究了太行山区2000—2014年植被NPP时空变化特征,分析了气温、降水等气候因素和人为因素对植被NPP变化的影响,为太行山区植被资源管理及生态环境调控提供参考。研究结果表明:(1)太行山区植被NPP多年平均值为284.0 g(C)·m~(-2)·a~(-1),耕地、林地和草地的NPP均值分别为302.5 g(C)·m~(-2)·a~(-1)、258.1 g(C)·m~(-2)·a~(-1)、286.5 g(C)·m~(-2)·a~(-1)。(2)2000—2014年太行山区植被NPP整体呈上升趋势,但大部分植被NPP变化未达到显著水平;16.17%的植被NPP显著或极显著升高,主要分布在太行山区西侧;0.88%的植被NPP显著或极显著降低,零散分布在研究区内。(3)不同植被类型NPP变化速率为草地耕地林地。(4)基于区域平均计算,太行山区植被NPP与降水显著正相关(P0.05),与气温负相关(P0.05)。基于像元计算,植被NPP与降水显著或极显著正相关区面积比例为23.82%,主要分布在太行山区北段,几乎没有显著负相关区;植被NPP与气温显著或极显著负相关区面积比例为8.42%,主要分布在太行山区西侧,显著或极显著正相关区面积比例为0.81%,主要分布在太行山区最北端。(5)研究期内气候因子对植被NPP的升高整体上表现为促进作用,而人为因素主要表现为抑制作用。太行山区生态环境保护仍应以减少人为干扰为主。     

闽江赣江上游流域长时间序列NPP变化分析

闽江和赣江上游流域是闽赣水系的主要水源涵养区,其生态环境好坏直接关系到区域水资源可持续利用;而植被净初级生产力(NPP)对生态变化具有重要指示作用,因此有必要分析流域长时间序列NPP变化趋势及原因。通过对闽江和赣江上游流域NPP自1990年以来6期数据的模拟计算,结合DEM和实地考察,发现:(1)两流域NPP总体上都经历了一个快速增长期,且增长最快阶段均为1995—2000年,既得益于当地良好的水热条件,也与政策驱动有关;(2)NPP增长较快地带主要位于对自然破坏相对较少的高海拔山区和欠发达偏远地区;(3)闽江上游流域各期NPP值均高于赣江上游流域,且全流域普遍增长趋势较赣江上游流域明显,得益于其更丰沛的降水和更少的植被破坏;(4)闽江上游流域NPP增长相对持续稳定,赣江上游流域则经历了两次波动,应与城镇化等经济开发有关。     

2000—2020年阿克苏河流域植被动态变化及驱动机制

[目的]探究阿克苏河流域植被动态特征及其与潜在影响因子的响应关系,为干旱区生态环境保护和治理提供理论依据。[方法]基于MODIS归一化植被指数(NDVI)、气候、地形、土壤类型及土地利用等数据,利用趋势分析和地理探测器方法对2000—2020年阿克苏河流域植被动态及驱动机制进行分析。[结果](1)2000—2020年阿克苏河流域NDVI呈显著增加趋势,增速为0.003 2/a,且人类活动区增速显著大于非人类活动区。(2)潜在因子对NDVI变化的解释力存在时间和空间差异;土地利用转化是人类活动区NDVI变化重要驱动因子,海拔、土壤类型、距冰川积雪距离、距水体距离是非人类活动区NDVI变化重要驱动因子。因子间交互作用可以提高对NDVI变化的解释力,在人类活动区土地利用转化与土壤类型的相互作用对NDVI变化的解释力最强;背景因子、距补给水源的距离与其他因子的交互是非人类活动区NDVI变化的重要因子组合。(3)2000—2020年阿克苏河流域超过10%的面积发生土地利用转化,主要表现为裸地和草地的相互转化,耕地、林地、灌木地、人造地表面积显著增加。[结论]阿克苏河流域人类活动区和非人类活动区N...     

顾及时滞效应的西南地区植被NPP变化归因分析

随着社会经济的不断发展,近年来西南地区部分区域生态环境日益脆弱。研究气候变化和人类活动影响下植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）时空演变特征,可为监测区域植被生长状况及其对驱动因素的响应机制提供理论依据。该研究以2000－2020年MOIDS NPP数据为基础,结合气象、人口密度、夜间灯光和土地利用类型等数据,使用Theil-Sen Median趋势分析、多重共线性检验、多元回归分析、残差分析和偏相关分析等研究方法,分析2000－2020年西南地区及各地貌单元植被NPP时空变化特征及对气候变化和人类活动的响应特征。结果表明：1）2000－2020年,除青藏高原植被NPP、气候影响下的植被NPP预测值（Predicted Net Primary Productivity,NPPPre,）和人类活动影响下的植被NPP残差值（Residual Net Primary Productivity,NPPRes）呈微弱波动下降外,其余地貌单元植被NPP、NPPPre和NPPRes均呈较明显的波动上升趋势,其中,四川盆地植被NPP、NPPPre和NPPRes波动上升趋势尤为显著,上升斜率分别为7.14、3.72和3.44 g/(m2·a)。2）研究时段内西南地区气候变化对植被NPP上升的影响整体强于人类活动。气候变化影响下,西南地区约45.18%的区域植被NPP呈显著和极显著上升趋势,而人类活动影响下,该占比仅为18.55%。地貌单元上,气候变化和人类活动影响下,四川盆地植被NPP呈极显著上升和显著上升的比例最高,分别为69.42%和50.75%。3）西南地区整体及各地貌单元植被NPP变化主要受温度类因子的主导,相对湿度和大气压强对西南地区植被生长整体具有抑制作用。4）耕地转化为城镇用地是植被NPP下降的重要原因,而非耕地转化为耕地和非林地转化为林地是植被NPP上升的重要原因。整体上,西南地区植被NPP与人口密度和夜间灯光呈不显著相关关系。地貌单元上,四川盆地植被NPP与人口密度和夜间灯光的相关性最高,即四川盆地植被生长受人为活动的影响强于其他地貌单元。研究结果可为区域植被生长监测、生态环境质量评价和林业生态工程效益评估提供理论依据。     

1982-2015年中国植被NDVI时空变化特征及其驱动分析

在全球气候变化背景下，多数研究关注植被年际变化趋势及其对降水和气温的响应而忽略了辐射因子的影响。探究持续性和波动变化过程的空间分异特征和定量揭示不同植被类型对季节性多气候要素（降水、气温和辐射）响应规律需进一步深入，并识别植被退化人类活动影响区对中国生态环境保护具有重要意义。该研究基于AVHRR NDVI3g遥感数据、CCI全球土地覆被数据和ERA5-Land数据，采用多元线性回归模型和残差分析等方法，从区域和全国尺度上分析1982-2015年中国植被NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）时空变化特征，研究其对季节性气候变化和人类活动的响应。研究结果表明：1）中国的植被变化在空间上具有明显的区域特征，呈现出自东南向西北递减的趋势，变化率范围为-0.016～0.029/a。2）根据Hurst指数分析，80.62%的植被处于持续稳定变化状态。草地和林地的变化趋势趋于不稳定，易受气候变化和人类活动的影响。3）准噶尔盆地、青藏高原以及内蒙古锡林郭勒盟等区域的植被NDVI与气温和太阳辐射呈负相关性，而在云贵高原、黄土高原南部、四川盆地等地区表现为正相关性。4）残差分析结果表明，干旱导致新疆准噶尔盆地和内蒙古中部等干旱区植被退化，而温度和辐射增加是促进东部沿海平原、黄土高原南部、四川盆地和云贵高原西南部等地区植被改善的主要原因。21世纪以来人类活动逐渐加强，包括黄土高原水土保持和退耕还林工程、阿拉善荒漠治理、沿海城市群和东北工业基地的建设等。具体表现为内蒙古阿拉善高原、黄土高原中西部和北部以及华南大部分地区植被改善，东北大、小兴安岭、长白山东部和长江三角洲地区植被退化。该研究对植被变化及其驱动因素的研究，可识别植被退化区，为将来生态修复工程的实施和生态文明建设提供理论依据，助力区域绿色可持续发展。     

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...     

定量评估京津冀气候变化和人类活动对植被NPP变化的 相对作用

气候变化和人类活动是影响植被生长的两个重要因素,定量评估两因素对京津冀地区植被净初级生产力（NPP）的相对作用,对了解该区域植被变化的驱动机制,改善生态环境具有参考价值。基于2001−2020年CASA模型的NPP数据和气象数据,采用“去趋势回归残差法”定量区分气候变化和人类活动对京津冀地区植被NPP的影响。结果表明：(1)京津冀地区47.8%的植被呈现显著改善的状态,4.5%呈现显著退化的状态。张家口中部地区植被NPP增加趋势最大,经济发达的城市群（除北京外）减少趋势显著;（2）京津冀大部分地区植被得到显著改善的主要原因为气候变化和人类活动的共同作用,其中气候变化对NPP影响为1.5gC·m−2·a−1,人类活动为2.4gC·m−2·a−1;（3）气候变化和人类活动对植被显著改善的贡献率平均为25.8%和74.2%。气候变化贡献率大于80%的区域面积约占1.3%,主要集中在张家口西北部、沧州东部等地;人类活动贡献率超过80%的区域面积占比22.1%,主要集中在张家口中部和西南部、承德大部、沧州南部、衡水大部等地。而人类活动对植被显著退化区的作用高达94.9%。研究结果表明人类活动在植被生长能力恢复和退化中的作用大于气候变化,因此,京津冀植被恢复的生态建设中应重点关注人类活动的影响。     

气候变化及人类活动对黄河流域植被覆盖变化的影响

黄河流域在我国具有重要的战略地位,是我国重要的生态屏障,定量化评估气候变化和人类活动对黄河流域植被变化影响,对政府管理决策具有重要意义。以黄河流域为研究区,分析1982—2019年归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)时空动态变化,定量计算气候变化及人类活动对NDVI变化的贡献度,并对NDVI变化影响因素进行分区制图;在此基础上,讨论生态建设工程对植被变化的影响情况,并评估其成效。结果表明:(1)1982—2019年间黄河流域NDVI呈现显著增加趋势,变化趋势为0.002 4/a;空间上,显著退化的区域分布在流域西部和南部,显著增加的区域分布在流域中部和北部。(2)黄河流域植被变化是气候因素和人类活动共同作用的结果,研究时段内气候因素对NDVI变化的贡献度为82.74%,人类活动贡献度为17.62%,气候因素是黄河流域植被变化的主导因素,但人类活动在植被变化中的影响程度逐渐加深。(3)3个生态建设工程区植被恢复情况为三北防护林黄河中游防护林太行山绿化,生态建设工程对植被恢复有明显的促进作用。     

基于MODIS的东北三省植被NPP潜在气候生产力估算

大范围准确的植被生产潜力的估测,可为区域生态建设与保护提供决策支撑。基于MODIS/MCD12Q1数据、MODIS/MOD17A3数据和气象观测数据,在分析2001—2013年东北三省植被单位面积NPP年累积量时空变化的基础上,划分植被类别,构建东北三省植被NPP气候估算模型,并对研究区2013年植被NPP潜在气候生产力进行了估算。结果表明:（1）2001—2013年东北三省植被单位面积NPP年累积平均值（NPP     

2000-2015年典型山地区域净初级生产力时空分布特征

为了明确区域植被固碳能力与地形因子的关系以及掌握区域长时间序列下净初级生产力（NPP）的时空分布特征,以2000-2015年MOD17A3的植被NPP数据及地形因子DEM数据为基础,辅以回归分析及分级统计等方法,利用GIS技术定量剖析了重庆市作为典型山地区域近16年植被NPP的时空变化特征,研究了地形因子（高程、坡度）与植被NPP的相关性。结果表明:（1）2000-2015年重庆市植被NPP整体呈东南部高,西北部低的分布态势,其中,长江以南区域植被NPP差异明显,由南向北递减,总体高于长江以北的区域。（2）16年间,重庆市植被NPP年际均值在481.512~658.557 g C/（m²·a）浮动,其中,处于500~600 g C/（m²·a）的占比最大,其次是600~700 g C/（m²·a）。2000年与2015年相比,整体呈正增长的变化趋势。（3）分别对高程和坡度进行了等级划分,分析可得重庆市平均植被NPP随海拔和坡度的升高有明显的先升高后降低的趋势,在高程500~1 000 m、坡度15°~25°的区域NPP达到峰值。（4）植被NPP先增后减的倒"V"型变化模式在一定程度上反映了高程、坡度处于某临界点时,气候、降水、植被分布、坡面侵蚀强度等因素对植被NPP影响更加显著。研究结果可为重庆地区植被碳储量状况以及生态环境调节与修复提供理论与数据支持。     

2000-2014年呼伦贝尔沙地河流湿地植被NPP时空变化及驱动力分析

植被净初级生产力(NPP)可以直接反映植被在自然环境中的生产能力,利用遥感影像、气温降水数据结合简单差值法、趋势分析法以及线性回归分析对呼伦贝尔沙地河流湿地NPP进行了时空变化研究与驱动力分析.结果表明:时间上,呼伦贝尔沙地河流湿地NPP呈现波动式增长,NPP增长面积可达整个湿地面积的92.51％,年增长率为0～2 gC/(m2·a);空间上,河流湿地NPP值呈现东高西低格局.而15年间NPP增加最快的湿地为处于西部的克鲁伦河湿地,增长面积可达99.5％;气候变化与人类活动是导致NPP变化的两个重要因素,NPP增长与降水量呈显著正相关(R=0.703),与气温呈显著负相关(R=-0.559).经济产业结构的变化使得人类活动对生态环境的压力减小,促使湿地NPP的增加.同时,国家政策以及治沙工程同样影响着NPP的变化.