青海三江源区果洛藏族自治州草地退化成因分析

本文利用长期历史资料,通过分析气候变化和人类放牧活动对草地生产力的影响,探讨1960s以来青海三江源区果洛藏族自治州草地退化主要原因,结果显示：研究区是全球变暖的敏感地区,1961-2010年研究区气温升高、年降水略有下降、湿润程度下降,Miami模型、Thornthwaite Memorial模型和综合自然植被净第一性生产力模型（综合模型）模拟的该区植被净初级生产力（NPP）均具有上升趋势,近50年来研究区气候变化总体上有利于该区草地生产力改善;研究区家畜年末存栏数60年代剧烈上升,至70年代达到顶峰,家畜年末存栏数与植被NDVI呈极显著负相关关系(P<0.01),草地实际载畜量过大造成牲畜对草地过度啃食,导致草地退化。研究区退化草地恢复治理的重点应放在减轻载畜压力、控制草地现实载畜量方面。     

气候变化对阿勒泰地区自然植被净第一性生产力的影响

[目的]建立阿勒泰地区自然植被净第一性生产力与年平均气温和年降水量的统计关系,在此基础上,估算未来气候变化对自然植被净第一性生产力的可能影响.[方法]利用新疆阿勒泰地区7个气象台站1961～2008年的历史气候资料对年平均气温和年降水量变化规律进行统计分析的基础上,采用周广胜等[1]的自然植被净第一性生产力模型,计算了近48年阿勒泰地区自然植被净第一性生产力的变化特征.[结果]48年来,阿勒泰地区年平均气温以0.475℃/10 a的倾向率上升,降水量以11.495 mm/10 a的倾向率增多,年平均气温和年降水量分别于1975和1986年发生了突变性的上升;受其影响,自然植被净第一性生产力以0.2 t/hm2/10 a的倾向率增长,并于1985年发生了突变性的增大.[结论]未来气候的"暖湿化"变化对提高阿勒泰地区自然植被净第一性生产力将产生积极影响,平均而言,在其它条件不变的前提下,年降水量每增多10;,自然植被净第一性生产力将增加7;～9;.年平均气温每升高1℃;自然植被净第一性生产力将增加0.06;～1.56;.     

气候变化对海南岛生态承载力的影响分析

利用植被净第一性生产力估算法测算海南岛自然植被净第一性生产力,并根据海南岛在CO_2倍增情景下气候变化的模拟结果,分析气候变化对海南岛生态承载力的影响。自然植被净第一性生产力与热量和水分条件呈正相关性,气温和降水增幅越大,自然植被净第一性生产力增加越多。而植被净生产力是反映区域生态承载力的间接指标,因此由分析结果知,在CO2倍增情景下,气候变化能显著提高海南岛生态承载力。     

商丘市植被净第一性生产力对气候变化的响应

根据河南省商丘市8个台站1961～2005年的逐日平均气温和降水资料,采用植被净第一性生产力模型,分析了商丘市近45年来植被净第一性生产力的变化情况。结果表明,近45年来商丘市的自然植被净第一性生产力每10年以0.17 TDM/hm2的趋势在增加,但并不显著。依据未来20～100年气候变化预测结果,分别模拟了2020、2050和2100年的商丘市植被净第一性生产力,结果显示：与1990年相比,NPP分别增加了3.9%～6%、7.9%～11.0%和14.9%～22.3%。     

植被净第一性生产力模型研究进展

论述了植被净第一性生产力模型的国内外研究进展，并对现有的自然植被和作物生产力模型进行了简单评价，比较其优劣，指出了今后的发展方向；建立植被叶面积指数与生物生产力区域遥感动态模型；在全球变化的背景下，研究生物生产力的变化趋势尤为重要；对于作物生长模型应组建模型运行所需的各类数据库。     

自然植被第一性生产力和作物产量估测模型研究

分析了国内外自然植被第一性生产力和作物产量模型的研究状况；重点阐述了国内外利用遥感技术对自然植被第一性生产力和作物产量的研究状况，探讨了植被第一性生产力建模中气象、生物等各项影响因子；提出了建立遥感－光合作物产量耦合模型中所要考虑的参数。     

西双版纳气候因子对自然植被净第一性生产力的影响

 根据气候相关模型计算了西双版纳自然植被净第一性生产力(NPP)，结果表明：在一定的土壤和植被生物学特性的情况下，西双版纳自然植被净第一性生产力随年总辐射、年降水量的变化而变化,其中年降水量是决定该地区NPP大小的主要因子，而西双版纳由于地理位置纬度较低，属于热带地区，1960～1999年40年间年平均温度变化较小，对本地NPP的影响较弱。另外，通过粮食产量与NPP的比较分析，得知西双版纳地区自然资源的可利用潜力仍十分丰富，具有较大的发展潜力。     

漳州市净第一性生产力动态变化及敏感性分析

利用1961～2000年漳州市气象资料,运用Thornthwaite纪念模型估算漳州市净第一性生产力（NPP）,并进行动态分析及对年均温和年降水量的敏感性分析。结果显示漳州市净第一性生产力随年份增加呈起伏递增趋势,且与年降水量和年均温正相关;漳州市净第一性生产力对年降水量变化比对年均温变化敏感,如果年降水量和年均温呈递增趋势,则对两者的敏感性将减弱,尤其对年降水量变化的敏感性下降显著。     

东亚地区植被净第一性生产力对气候变化的时空响应

为了了解气候变化对东亚地区植被生产力的影响,该文利用气象数据和卫星遥感数据(NOVA/AVHRR NDVI,8 km×8 km),采用改进参数的CASA模型研究了东亚地区植被净第一性生产力的时空变化.结果表明:18年来研究区净第一性生产力在波动中呈现增加趋势;净第一性生产力介于8~300 gC/(m2.a)的植被主要分布于气候干旱或气候严寒、冬季漫长的高纬度地区,因而植被生产力较低;净第一性生产力介于300~700 gC/(m2.a)的植被主要分布于10°~35°N低纬度地区以及50°~60°N中高纬度地区;净第一性生产力平均介于700~2 000 gC/(m2.a)的植被主要分布于缅甸、泰国、越南的热带雨林,这些区域的植被生产力最高;各种植被类型中常绿阔叶林的净第一性生产力平均值最大,约为1 229.97 gC/(m2.a).13种植被按其净第一性生产力对气候变化响应的相似性,可以分为4种类型.     

基于MODIS的长江中下游地区植被净第一性生产力时空变化规律

基于中等分辨率成像光谱仪(MODIS)数据产品,分析了长江中下游地区的植被净第一性生产力(net primary production,NPP)的时空分布规律,并探讨了气候和土地覆被变化对它们的影响。研究结果表明:在2001-2010年间,研究区植被净第一性生产力的数值主要集中在420~670 g·m-2·a-1(以碳计),平均值为562 g·m-2·a-1(以碳计)。从时间角度来看,植被净第一性生产力的年际波动大,且大部分地区的植被净第一性生产力呈现随时间逐渐降低趋势。从空间角度看,植被净第一性生产力呈南高北低、沿海高于内陆的分布规律。研究区内植被净第一性生产力的变化受到了气候因子的综合作用,与年均气温和日照时数呈正相关,与降水量呈负相关(P0.05)。同时,土地覆被类型的转变也是导致植被净第一性生产力产生时空变化的重要因素。     

基于5种气候生产力模型的天山北坡主要草地类型NPP计算分析

[目的]通过对天山北坡不同生态区域典型地带性草地的动态监测,为实现草地资源的信息化提供基础资料和参考.[方法]根据大西沟、小渠子、牧业试验站、乌鲁木齐、米泉和柴机湖等6个气象站2004～2009年的气候资料,分别采用Miami模型、Thornthwaite Memorial模型、Chikugo模型、朱志辉模型和周广胜模型对天山北坡8个草地类型自然植被净第一性生产力进行了计算,并进行了反演,分析了各模型估算不同类型天然草地NPP的误差.[结果](1)研究区的均温升高了近0.125 9℃,年降水量降低了2.265 9 mm;(2)5种模型计算的8个草地类型NPP值,虽然在数值上有差异,但变化趋势表现出高度的一致性;(3)精度反演比较显示周广胜模型精度较高,但也有不足,实际应用时需要修正.[结论]在2004～2009年气候"干旱高温"的变化趋势下,各草地类型的生物量随气候变化明显,各模型在一定程度上能反应出NPP的变化趋势.     

基于GIS与RS的安徽省NPP模拟及时空分析

NPP（植被净初级生产力）的研究是全球变化的核心内容之一,是估算碳吸收量的重要依据,不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力,表征陆地生态系统的质量状况,而且是判定生态系统碳汇和调节生态过程的主要因子。在GIS的支持下,利用地面气象数据和MODIS数据,考虑到最大光利用率在不同植被类型中的差异,在CASA模型验证的基础上,估算了安徽省2002～2009年7月份植被净初级生产力,并分析其时空变化。结果表明：①通过与NPP实测资料及其他模型的对比,该模型估算的效果较好,数据获取上也比较容易,模型的可操作性较强。②2002～2009年的8年间,安徽省7月份平均NPP为193．99gC／m2,变化范围为182．25～199．89gC／m2。③安徽省7月份NPP值呈增加趋势,但没有达到显著的水平。④安徽省7月份NPP总体分布趋势是从南向北递减,其中山区NPP最高,水域和城市最低。     

基于CASA模型的神东矿区植被NPP变化研究

通过改进的CASA模型对神东矿区植被NPP(植被净初级生产力)进行估算,研究该矿区整体植被变化。分析了大柳塔、补连塔、榆家梁等3个矿井植被变化情况;并对矿区采区与非采区的植被生长状况进行对比研究;采用差值法,定量地确定矿井所在地自然地貌因素和采矿活动因素对植被NPP的影响并研究其影响程度。结果表明,不同空间尺度下神东矿区植被NPP和各个矿井地区植被生长状况均出现恶化的趋势,各个矿井恶化程度不同。不同地貌单元的矿区开采对植被NPP影响程度不同。不同矿井的不同植被类型受自然地貌和人为煤炭开采的影响各不相同。     

天山北坡植被NPP时空格局及气候因子驱动分析

【目的】研究天山北坡植被净初级生产力(NPP)的时空格局,分析NPP与气候因子的关系,为天山北坡自然资源的合理开发利用与管理提供科学依据。【方法】利用CASA模型估算天山北坡植被的NPP,分析其年内时空变化特征,采用相关性分析法研究天山北坡NPP与气候因子的关系。【结果】(1)2015年天山北坡NPP总量为34.57 TgC,平均值为173.34 gC/(m²·a),中西部区域NPP占天山北坡总量的82.25%,是天山北坡NPP的主要供给区,山地区域的NPP平均值最高。(2)不同植被类型的NPP差异较大,林地、耕地、草地、未利用地分别为534.47、333.47、174.20和124.18 gC/(m²·a)。(3)天山北坡NPP月总量波动在0.29~3.00 TgC/mon,6月NPP达到一年中最大值,为7.39 TgC/mon。草地NPP随季节的波动幅度最大,林地随季节波动幅度最小。NPP季节变化表现为夏季>春季>秋季>冬季。(4)温度对天山北坡不同植被类型的影响大于降水。NPP的变化受气候因子驱动影响的区域占66.06%,主要集中在天山北坡中西部区域;非气候因子的影响占33.94%,主要集中在天山北坡中东部以北地区。【结论】天山北坡NPP总体上呈现西高东低的趋势,不同植被类型随季节的变化趋势不同,温度是天山北坡NPP年内变化的主要影响因素。     

气候和土地利用变化对成都市植被NPP时空分布的影响

以2001-2010年MOD17A3数据集的年均NPP数据为基础,分析成都市植被净初级生产力的时空变化及其影响因素,并借助回归分析方法对引起植被NPP变化的影响因素进行量化分析.结果表明:研究区植被净初级生产力年际变化特征明显,年净初级生产力分布在560～699gC/(m~2·a)之间,平均值为663gC/(m~2·a),总体来看10年间成都市植被净初级生产力呈波动减少趋势,年际减少为5.04gC/(m~2·a).空间分布上表现为由西南向东北逐渐减少的趋势,不同地形区植被NPP变化程度各异,其中平原区植被NPP下降趋势最为显著,其次为山区,而丘陵区植被NPP呈上升趋势.温度、降水量、耕地面积和建设用地面积对整个成都市植被NPP时空变化的独立解释能力分别为2.3%,16.4%,1.0%,10.5%,即研究区植被NPP受到自然因素和人为因素共同作用,而自然因素对植被NPP时空变化的主控作用总体上大于人为因素.对各地形区而言,山区NPP变化主要受到温度和降水量影响,降水量是主控因素(独立解释能力为6.6%);平原区NPP变化主要受到降水量、耕地面积和建设用地面积影响,建设用地面积为主控因素(独立解释能力为10.3%);丘陵区NPP变化主要受到温度、降水量、建设用地面积影响,建设用地面积为主控因素(独立解释能力为5.2%).研究结果为区域生态环境的建设,以及合理的城市土地利用规划提供依据.     

后官湖地区NPP的计算及分析

基于植物生理生态学特点与水热平衡关系的植物净第一生产力模型对后官湖地区的自然植被第一生产力进行了计算和分析,结果表明,农田植被的净第一生产力最高,林地次之平,湖泊湿地最低,平均净第一生产力分别为983.36、172.24、45.01g/（m2·年）。研究区平均净生产力为1200.61g/（m2·年）,接近温带阔叶林的平均净生产力[1200.00g/（m2·年）],稍高于武汉地区的本底值1171.60g/（m2·年）,表明后官湖地区的生产系统恢复稳定性及自然系统恢复和调控能力较强,生态系统处于良性循环状态。     

藏北高原植被净初级生产力的遥感估算

利用CASA模型、多时相MODIS遥感数据和地面气象数据相结合方法,考虑不同植被类型的最大光利用率的差异,对藏北高原2004年的植被净初级生产力（NPP）进行估算,分析了植被NPP时空分布特征。结果表明：①藏北高原的植被NPP估算结果与实测值是基本吻合的,效果较好,该遥感模型可以实现对藏北高原植被初级净生产力时空动态的快速诊断与准确评估。②藏北高原植被NPP空间分布格局表现出自东南向西北逐渐递减的趋势,与水热条件和植被类型的地带性分异规律是一致的。整个研究区植被NPP总量为31.19MtC/a,其中高寒草甸的NPP最大,占55.85%;其次为高寒草原,占26.6%。③藏北高原植被NPP具有显著的季相变化规律,全年中冬季（11-3月）的植被NPP值是非常低的,植被NPP累加值占全年NPP总量的3.2%;夏季（6-9月）植被NPP值是比较高的,植被NPP累加值占全年NPP总量的84.0%。