基于LUE模型的长江源流域NPP时空变化特征分析

长江源流域具有独特的高寒植被生态系统,研究植被净初级生产力变化及其与气候因子的关系,能够反映生态系统对全球变化的响应。利用改进的遥感光能利用率模型(LUE)模拟了2001-2010年长江源流域植被NPP时空变化特征,结合同期气温和降水数据,运用趋势分析法和偏相关分析法,研究了植被NPP对气候因子的响应特征。结果表明:1)植被多年平均NPP值为171.83gC/m~2/a,高寒针叶林NPP值最大(392.64gC/m~2/a),高寒草原最小(70.41gC/m~2/a)。而高寒草甸和高寒草原分布最广,占植被NPP总量的86.6%。2)植被NPP呈增加的趋势(6.39gC/m~2/a),增加趋势不显著,在水热条件的影响下,植被NPP增长呈现出空间异质性,增加幅度由东南向西北逐渐减少。不同植被类型的NPP增长趋势不同,其中高寒针叶林、灌丛、高寒草甸、高寒草原和高山垫状植被的NPP增长率分别为15.98、12.61、3.13、2.69和1.01gC/m~2/a。3)植被NPP相比于降水,对温度的敏感性更高。近10a温度的显著增加是导致植被NPP增加的主要因素。研究结果有利于把握长江源流域高寒生态系统功能特征,为生态规划建设提供科学依据。     

基于CASA模型的四川植被净初级生产力及其时空格局分析

【目的】估算四川植被的净初级生产力并分析其时空格局及影响因素,为深入认识该区域的植被生产力状况提供数据支持。【方法】在原CASA模型基础上,以MODIS卫星数据为依托,对光合有效辐射值提取、最佳区域气温反演、水分胁迫系数演算这3种方法进行了改进,进而估算了四川地区2000-2011年期间的植被净初级生产力(NPP)。【结果】①四川植被NPP的多年平均值为303.27gC/(m2·a),变化范围在285³40gC/(m2·a)之间。②四川植被NPP的季节变化明显,其中夏季是NPP主要积累期;同时由于区域气候变暖导致的物候期延长,秋季NPP的累积量呈逐年上升趋势。③四川植被NPP空间分异明显,总体表现出由东南向西北逐渐减少的趋势,且呈垂直地带性特征明显。④降雨量是驱动NPP的主要因子;温度及光合有效辐射也对NPP影响显著(P<0.001)。【结论】近10年来四川植被NPP变化主要由生长旺季本身变化所致;其时空分布格局总体表现出随温度、水分、光合有效辐射以及海拔增加而增大的趋势;改进后的CASA模型可以有效地模拟四川植被NPP的时空格局特征。     

淮河流域植被净初级生产力与干旱的相关性分析

基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford approach)模型估算2001—2016年淮河流域植被净初级生产力,分析其时空变化特征,并结合降水距平百分率,探讨干旱对植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)的影响。结果表明,2001—2016年淮河流域年均NPP值呈现递减趋势,递减速率为-2.22 g C/(m~2·年);淮河流域年均NPP值空间分布差异明显,表现为河南南部和安徽南部地区植被NPP减少明显,而处于增长趋势的区域主要位于山东省和江苏省大部分地区;随着干旱影响范围的增加,淮河流域年均植被NPP呈降低趋势。干旱与植被NPP呈正相关的区域占整个流域总面积的93.1%,两者呈明显正相关的地区横穿山东省中部和安徽省东北部。综合研究结果可知,淮河流域干旱对植被净初级生产力影响明显。     

大渡河流域植被净初级生产力的时空变化及其地形分异特征

为了解大渡河流域2000—2021年植被净初级生产力(NPP)的时空特征和地形变异规律,应用MODIS NPP和地形数据,利用一元线性回归分析和变异系数等方法分析区域植被NPP时空变化特征。结果表明：(1)2000—2021年大渡河流域植被净初级生产力呈波动上升趋势,年均增速为2.009 g·m^-2·a^-1,年平均植被净初级生产力为474.58 g·m^-2·a^-1,大渡河流域植被总净初级生产力的平均值为127.18×10⁶g·m^-2·a^-1,植被改善趋势明显;空间分布整体上呈“南高北低”的分布特征,植被净初级生产力较高的区域主要分布在海拔较低的大渡河流域下游以及大渡河中上游干支流河谷两侧。(2)2000—2021年研究区植被净初级生产力年际变化率较低,平均年际变化率为2.0,植被净初级生产力呈增加趋势的面积比例为89.67%;研究区植被净初级生产力平均变异系数为2.0%,植被状态总体较平稳,变异系数低于20%的面积比例为95.22%。...     

亚热带常绿阔叶林植被净初级生产力时空特征

植被净初级生产力(NPP)是森林生态系统碳循环过程的关键参数,在研究减缓全球气候变化中起着重要的作用。中国的亚热带常绿阔叶林是世界常绿阔叶林的重要组成部分,研究该区域植被净初级生产力的时空特征对了解该地区植被生长状况和CO2固定能力等方面有着重要的意义。基于中国科学院资源环境科学数据中心的NPP数据,应用核密度估计、隶属函数等方法分析了亚热带常绿阔叶林区域植被净初级生产力2001-2010年时空分布特征。结果表明,亚热带常绿阔叶林区NPP在时间变化上无显著增减趋势,各年份NPP都主要集中在300～400gC·m~(-2)·a~(-1)和700～1 000gC·m~(-2)·a~(-1),且随时间序列呈现波动变化,其年均值在600～700gC·m~(-2)·a~(-1);在空间分布上,湿润地区NPP呈东南向西北逐渐降低的空间分布特征,半湿润地区NPP则呈西高东低的特征。此外,2001-2010年亚热带湿润地区西部NPP变差系数高于东部,半湿润地区的北部NPP变差系数高于南部。通过NPP与其变差系数值,得出其NPP隶属度空间分布,结果显示隶属度呈东南沿海向内陆递增趋势,可以看出东南部NPP值高,变异系数低,CO2固定能力高,抗干扰能力强,生态风险低;而西部部分地区NPP值低,变异系数高,易受外界干扰,生态风险高。     

陕西省植被净第一性生产力时空变化研究

利用1981~2000年GloPEM光能利用率模型数据、土地覆盖数据和中国县域行政区划矢量数据,对陕西省植被净第一性生产力(NPP)总量变化、空间分布格局及其变化特征进行了研究。结果表明,陕西省多年平均NPP总量为1.59×1014gC/a,单位面积年均NPP为771 gC/(m2.a)。20年来,陕西省植被年均NPP在波动中虽然有增加但总量仍呈减少趋势,即从1981年的1.55×1014gC/a减少到2000年的1.50×1014gC/a。陕西省单位面积年均NPP的空间分布格局显著,呈现出由南北向中部递增的趋势。陕西省年均NPP的空间变化明显,其中有43.4%的地区年均NPP增加,主要集中在陕南秦巴山区和关中平原;有56.6%的地区年均NPP减少,主要集中在陕北黄土高原。     

2001-2013年黄土高原植被净初级生产力时空变化及其归因

基于光能利用率模型(CASA),利用遥感数据、气象数据和基础地理数据,测算了2001-2013年黄土高原植被净初级生产力(NPP),并辅以一元线性回归、Hurst指数及相关分析等方法,分析了2001-2013年黄土高原NPP时空变化特征、未来变化趋势及其驱动因素.结果表明,2001-2013年黄土高原植被年均NPP呈显著增加趋势,年增速为4.9 g/(m2·a).黄土高原植被NPP空间分布差异显著,表现出由东南向西北递减的趋势.黄土高原植被NPP呈增加趋势和减少趋势的面积分别占78.0%和22.0%.Hurst指数表明研究区未来植被NPP变化的正向特征显著,呈持续性和反持续性的比重分别为72.1%和28.9%.黄土高原植被NPP变化与降水、气温相关性不大,人类活动是影响植被NPP变化的重要因素,且对NPP有双重影响.     

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。     

2000-2010年武汉城市圈建设用地扩张对植被净初级生产力的影响

城市发展是影响生态系统物质循环和能量流动的主要因素之一,研究其对植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)的影响,对于区域土地利用的合理规划具有重要意义。本文基于2000-2010年武汉城市圈土地利用数据和NPP数据,分析研究武汉城市圈建设用地扩张及其对NPP的影响。结果表明:1)2000-2010年武汉城市圈建设用地面积持续增加,研究期间建设用地面积增加了57.88%(即1 459.44 km2);2)区域平均NPP由919.55g C/(m2·a)下降为702.95 g C/(m2·a),NPP总量由2 317.66 Gg C/a增加到2 797.91 Gg C/a,增加率为20.72%;3)武汉城市圈的9个市中,建设用地扩张较大的区域主要集中在武汉市及周边地区,2000-2010年武汉市建设用地增加率为80.73%,NPP总量增加了30.53%,由于建设用地平均NPP降低了27.78%,武汉城市圈建设用地NPP总量增加量相对较少。     

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。     

石河子绿洲植被净第一性生产力遥感估算研究

[目的]探索适合西北绿洲区的NPP遥感模型,估算石河子绿洲区植被净第一性生产力.[方法]在GIS的支持下,利用卫星遥感数据和气象数据,以光能利用率模型为基础进行研究.[结果]构建了绿洲区植被净第一性生产力NPP估算模型,以1989～2001年的石河子绿洲区植被为例,对13年间的植被净初级生产力进行了估算,得到石河子绿洲区植被净第一性生产力13年平均值为2.086 TgC/a,其年均变化量为0.049 TgC/a,绿洲植被碳密度在237.3～309.3 gC/m2变化.[结论]研究时段内NPP总体呈现增长的趋势,这主要是近年来该区降水、气温以及土地利用方式改变的影响结果.     

内蒙古荒漠草原植被NPP时空变化及气候因子分析：以四子王旗为例

基于遥感数据和气象数据,利用光能利用率模型(CASA),对典型荒漠草原四子王旗1987—2016年植被NPP进行测算,分析NPP时空变化及其与年均气温和年降水量等气候因子的相关性。结果表明:1)1987—2016年四子王旗植被NPP值为144.52g/(m2·年)(C),植被类型地带性分布差异明显,空间上表现出南高北低的分布特征;2)1987—2016年四子王旗植被NPP总体呈现出增长趋势,年际波动为3.09～3.69Tg(C);3)研究区植被NPP与年均气温和年降水量呈显著正相关关系,且与年降水量相关系数更高,表明年降水量是影响荒漠草原区植被NPP的主要气候因子。通过研究荒漠草地植被NPP时空分布及其与气候因子的关系,有助于认识荒漠草原陆地生态系统对气候变化的响应。     

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;.     

基于CASA模型的长顺县夏季NPP时空格局

基于CASA模型估算了长顺县夏季植被净初级生产力(NPP),并分析了2000~2011年期间其时空分布特征。研究表明:2000~2011年期间,长顺县夏季NPP平均为34.51 g C/m~2·m,全县91.65%的区域,NPP值在20~50 g C/m~2·m之间。多年平均夏季NPP的分布呈现明显的地域性差异,总体呈现出由中部落叶阔叶林、针阔混交林及灌木林等植被茂盛的区域逐渐向东西两侧耕地及建设用地区域减少的分布规律;夏季NPP在12年间,其变化整体呈缓慢上升趋势。针阔混交林、落叶阔叶林、灌木林、耕地及草地区域的平均增长率分别为2.77、2.32、2.34、0.99、1.05。地区植被在夏季的固碳量在逐年增加;各乡镇夏季平均NPP在12年内的变化一致。长寨镇、广顺镇、摆所镇、鼓扬镇、代化镇、改尧镇、敦操乡分别以2.16、1.88、2.10、2.17、2.29、2.12、2.51 g C/m2·m的速率增加。     

2000-2013年秦岭林区植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因素

秦岭林地是我国南北气候分水岭同时也是陕西省重要林区,研究秦岭地区植被NPP变化有助于了解该区域植被生长状况及固碳能力。使用MODIS17A3数据及各环境因子数据,通过应用GIS及数学统计等方法,分析了秦岭林区植被NPP的时空变化格局及其与环境因子间关系。结果表明,秦岭林地植被NPP均值呈现西高东低的特征, 2000-2013年植被NPP均值在400～600 gC·m^-2·a^-1之间;研究区内NPP年际变化上升趋势;在具有地理意义的区间上,200～1 500 m的高程区间及2°～25°坡度区间内植被NPP均值及总量较高,1 500 m以上及25°以上区间植被NPP均值与总量均呈下降趋势;阔叶林及灌丛占植被类型的60.36%,所占NPP总量达162.38 TgC·a^-1,粘土及粘壤土所占NPP总量达151.39 TgC·a^-1,所有植被类型及土壤类型NPP年际变化均呈上升趋势;NPP与年均气温相关性较与年降雨量高,但65.55%的区域未通过显著性检验。     

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。     

应用CASA模型估算浙江省植被净初级生产力

自然植被和生产力的变化是表征区域生态环境质量变化的重要指标,利用CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型对浙江省植被净初级生产力(NPP)进行估算,分析了净初级生产力的时空分布变化及受土地利用变化影响的特点.结果表明:①2006年浙江省净初级生产力平均为625.68 g·m-2·a-1;空间上,呈现出随着海拔的增高而增大的趋势;时间上,各土地利用类型的净初级生产力均表现出一致而明显的季相变化,不同土地利用类型之间的净初级生产力高低差异明显;②全年净初级生产力总量为6 451.24万t·a-1,林地和耕地是净初级生产力总量的主要构成部分,占净初级生产力年总量的70％以上;其中,丽水市净初级生产力年总量最高,为1 336.05万t·a1,舟山市最低,为47.18万t·a-1;生态公益林的净初级生产力均值为815.28 g·m-2·a-1,固碳能力明显优于其他林地;③相比1996年,2006年浙江省净初级生产力年总量因土地利用类型的变化增加了52.96万t·a-1,净初级生产力年总量保持着相对稳定的态势.有效提升浙江省植被净初级生产力途径主要有:在平原地区构建森林网络体系,在山区积极实施阔叶林化改造工程,以及对竹林进行科学集约化经营.