基于C-FIX模型的黑龙江省森林植被净初级生产力遥感估算

以黑龙江省森林资源为研究对象,利用ETM+、DEM和气象数据等资料,以C-FIX模型为基础,估算黑龙江省2000年5—9月的森林植被NPP,并将估算结果与MODIS的NPP产品进行对比分析。结果表明:5—9月林地总NPP为69.75×1012gC,最大值出现在6月,占5—9月NPP总量的27.23%,6—8月是NPP的主要积累月份;有林地NPP占林地总量的87.44%,灌木林地占10.41%,疏林地占1.63%,其他林地占0.52%;MODIS的NPP产品与模型估算值之间的均方差根为17.12,模型模拟值误差为MODISNPP产品值的3.92%～5.85%,模型估算精度较高。     

湖州市森林植被净初级生产力研究

基于30m分辨率的2018年Landsat数据、气象数据和森林资源年度监测小班数据等资料,考虑最大光能利用率在不同森林类型中的差异,采用CASA模型对浙江省湖州市的森林植被净初级生产力(NPP)进行估算,分析其空间分布特征,对估算结果进行精度检验,并与其他学者的NPP测算值进行结果对比。结果表明:(1)湖州市森林植被的NPP值约为7.49 t·hm^-2·a^-1;植被净初级生产力空间分布特征总体表现为随海拔增高而逐渐增大。(2)同一森林类型因地理生态环境差异而导致NPP的估算存在一定偏差。软阔类和灌木林植被面积占比过小,反演精度降低,估算偏差较其它森林类型偏大;各森林类型NPP估算结果与其他学者NPP测算值基本接近。因此,利用CASA模型对湖州市森林净初级生产力反演结果可靠,可为湖州市森林生态服务功能价值评估提供依据。     

广州市城市森林净初级生产力遥感估算

在分析叶面积指数、降雨量、温度与植被净初级生产力相关关系的基础上,应用Landsat 7卫星影像数据提取研究区的温度、叶面积指数,建立了能反映温度、降雨量对城市森林生态系统植被净初级生产力影响的模型,模拟广州市2013年3月份森林植被净初级生产力。结果表明:该模型模拟的NPP值与前人运用传统方法研究估算的NPP值相比较,精度可以达到91%,证明此模型在区域植被净初级生产力估算方面具有一定的可行性。     

内蒙古大兴安岭森林净初级生产力时空格局分析

[目的]通过模型模拟分析内蒙古大兴安岭地区森林生产力时空分布格局及其驱动因子。[方法]利用优化率定后的生理生态过程模型Biome-BGC参数,模拟了内蒙古大兴安岭地区时间序列(2003—2012年)森林净初级生产力(NPP)。基于外业实测数据,在全区域尺度上进行NPP模拟结果验证。[结果]优化率定后的Biome-BGC模拟的该区森林NPP具有较高可靠性,实测数据验证R~2为0.81,RMSE为48.73 g·m~(-2)·a~(-1)。2003—2012年间该区森林NPP为219.3～399.5 g·m~(-2)·a~(-1),其中针叶林NPP为218.6～414.9 g·m~(-2)·a~(-1)、阔叶林为213.7～412.3 g·m~(-2)·a~(-1)、混交林为188.3～404.7 g·m~(-2)·a~(-1)。森林NPP与温度和太阳辐射的相关性较高(R~2分别为0.55和0.49),与降水量和相对湿度的相关性较低。[结论]时间序列上该区森林NPP年平均值总体呈缓慢增长趋势;空间分布呈北高南低,东部偏低的特征。"天然林保护工程"的实施是该区森林NPP增加的主要因素,而火灾则降低了森林NPP,二者造成了该区NPP呈现时空差异;不同森林类型NPP差异主要受温度和太阳辐射的影响。     

祁连山区近60年气候变化对植被净第一性生产力的影响

通过祁连山区14个气象站1953—2012年连续60年的逐年气温、降水资料,采用Thornthwaite Memorial模型,计算分析祁连山区气候变化对植被NPP的影响,结果表明:在1953—2012年的60年间,祁连山区平均气温为上升趋势,平均降水量均呈增多趋势,祁连山区气候逐渐呈"暖湿化"的变化趋势;祁连山区植被NPP呈增长趋势,年增长量2.957(DMt/hm2·a),年增长率为0.89%;植被NPP的生长季节为3—10月,7月NPP增加量最大;祁连山区降水量对植被NPP影响最大的,温度对植被NPP的影响不显著。     

南京城市森林生态系统生产力与碳储量的计算

基于遥感数据Landsat TM影像与气象数据,利用温度、水分胁迫系数改进CASA模型,对南京市森林生态系统NPP与碳储量进行估算。结果表明,南京城市森林生态系统植被NPP空间分布较均匀,平均在200～1400g/(m2.a)之间;河流、市城区裸地植被NPP最小,在0～100g/(m2.a)之间;整个南京市植被NPP空间分布由北向南呈现逐渐增加趋势,由于最南部地区为自然森林区,保留了原始的自然环境状态,NPP最大。而分布在南京市的各个森林区,森林植被NPP均在1300～1426g/(m2.a)之间。利用生物量-蓄积量方程计算出南京市针叶林、阔叶林、针阔混交林碳储量分别占全市森林碳储量的24%、59%、17%。全市森林生态系统碳储量为111.73万t,平均森林植被碳密度为17.38t/hm2,郊区和县的森林植被碳储量远远高于市区,但是两者的碳密度并无很大的差异。     

基于改进CASA模型的云南省植被NPP时空格局分析

植被净初级生产力(NPP)是衡量生态系统生产力水平的指标之一,利用生态遥感相结合的手段对其估算具有重要意义。运用改进的CASA模型,基于MODIS植被指数产品、气象数据、土地覆被数据,对云南省2000年、2005年、2010年、2015年、2020年的植被NPP进行估算,采用Moran′s I指数、Getis-Ord Gi^*热点分析探讨其空间分布特征,并与我国生态功能保护区进行叠加分析。研究表明：1)云南省近20年植被NPP呈先减少再增加的趋势,平均值为822.98 gc/(m²·a);月度植被NPP夏季达到最高,冬季最低;不同植被类型中,常绿阔叶林的NPP值最高。2)各年份植被NPP空间分布均由南向北减少,全局空间自相关Moran′s I指数均大于0.7,NPP热点区主要位于滇西南边境一带,冷点区位于滇西北、滇中城市化地区。3)植被净初级生产力热点区与生态功能保护区叠加相交于西双版纳生态功能保护区、西南喀斯特生态功能保护区,各年叠加面积占热点区域总面积的23%～26%。可见,云南省近20年NPP呈波动上升趋势,空间分布异质性明显。研究该结果...     

气候变化背景下中国南方喀斯特地区NPP时空变化

基于中国南方8省区喀斯特地区卫星遥感和地面气象观测资料,分析气候变化背景下中国南方喀斯特地区2000-2011年间的NPP时空变化规律,及不同土地利用类型NPP变化.结果表明:在气候变化背景下,2000-2005年间,研究区NPP值总体呈上升趋势,在2005年发生转折,2006-2011年间,NPP值总体呈下降趋势;喀斯特地区NPP的变化幅度明显大于非喀斯特区;农田、低密度灌木林、混合用地等土地利用类型对石漠化反应敏感.     

县域植被净第一性生产力遥感估算模型及应用

植被净第一性生产力是评价地表植被状况的重要指标之一,对分析和评价全球和区域生态环境、碳循环等变化具有重要作用。该研究借助CASA模型机理以及气象学方法,建立县级区域净第一性生产力（NPP）遥感估算模型,并以房山区为应用案例,分析了北京市郊区1992年、2001年、2004年3年间8月份净第一性生产力的变化。分析结果表明,研究区3年间8月份的NPP分别为152.01g·m^-2·mon^-1、142．83g·m^-2·mon^-1、96．32g·m^-2·mon^-1;单位面积上的NPP年际间的变化主要受降雨量的影响,而区域NPP总量年际间的变化则要受降雨量和土地利用方式等因素共同影响。本模型估算结果与前人研究结果基本一致,可以利用本模型估算县域NPP。     

中国东北样带植被净初级生产力时空动态及其对气候变化的响应

根据净初级生产力(NPP)遥感估算模型,重建了中国东北样带(NECT)1982–2000 年间每月的 NPP 时空序列,分析了研究时段内 NPP 的时空格局特征及其与气候因子的关系。结果表明:(1)NECT 样带植被 NPP 的空间变化趋势同降水量的空间变化十分相似,由东到西逐渐降低,二者在空间上的相关性达到了 0.84(P<0.01),说明 NECT 样带的植被 NPP在空间分布上主要受水分趋动;(2)NECT 样带植被 NPP 的年际变化主要是由各年份夏季 NPP 的变化造成的,夏季对NECT 样带植被 NPP 的年际增长贡献率最大(67.6%),二者之间的相关性达到了 0.95(P<0.01);(3)NECT 样带的植被NPP 积累期主要发生在 5–9 月份,这 5 个月的 NPP 占了全年NPP 总量的 89.8%,整个夏季(6–8 月份)的 NPP 占了全年的 65.9%,冬季(12–2 月份)的 NPP 最低,基本为 0;(4)近 19 年来的气候变化促进了 NECT 样带的植被生长,从 1980年代到 1990 年代,NPP 显著增加,年代际相对增长率为 14.3%,平均年际绝对增长趋势为 4.6 gC m-2 a-1,相对增长趋势为 1.17%,这主要是由温度升高引起的。图 6 表 1 参 36。     

中国森林植被净生产量及平均生产力动态变化分析

根据1973—2008年间7次全国森林资源清查数据及中国森林植被分布特征,从不同森林类型和不同气候带定量分析中国森林植被净生产量及平均生产力动态变化规律。研究结果表明:中国森林植被净生产量和平均生产力总体呈增加趋势,植被净生产量由1973—1976年间的803.359×106t·a-1增加到2004—2008年间的1 478.425×106t·a-1,增加了84.03%;相应的森林植被平均生产力由7.302 t·hm-2·a-1增加到9.502 t·hm-2·a-1,增加了30.13%。不同森林类型中,阔叶混交林、杨桦林、落叶阔叶林和常绿阔叶林对中国森林植被净生产量贡献较大;热带林、阔叶混交林、常绿阔叶林平均生产力较高,油松林和马尾松林平均生产力相对较低。不同气候带中,热带地区森林植被净生产量呈波动中减少趋势,其它气候带呈增加趋势;1973—2008年间各气候带森林植被平均生产力为:热带(18.625 t·hm-2·a-1)寒温带温带(9.610 t·hm-2·a-1)亚热带(8.499 t·hm-2·a-1)暖温带(7.800 t·hm-2·a-1)。     

利用不同时相遥感影像估算大兴安岭北部火干扰后NPP

森林火灾是森林生态系统中重要的干扰,对碳循环和碳平衡具有影响。林火作为大兴安岭森林生态系统中主要的干扰因子,直接影响区域的净初级生产力NPP(net primary productivity)。林火的发生使NPP迅速下降,改变了区域碳平衡。以多时相遥感数据为基础,利用CASA(Carngie-Ames-stanford-Approach)模型估算大兴安岭北部地区未过火区和过火区植被NPP变化。结果表明:1987年6月,未过火区植被NPP为145 g C m-2,轻度过火区为74 g C m-2,中度过火区为58 g C m-2,重度过火区植被NPP为38 g C m-2,火干扰后NPP分别降低了49%、60%、73%;1999年8月,火干扰12 a后,过火区NPP是未过火区NPP的96%以上,NPP恢复迅速,基本达到未过火区水平。2009年8月,火干扰22 a后,过火区NPP是未过火区93%以上,与火干扰12 a时相比,下降3%。虽然NPP增速下降,但是NPP总量增加,生产力也与未过火区基本处于同水平。     

大兴安岭植被净第一性生产力估算与动态分析

植被净第一性生产力在全球变化研究中扮演着重要的角色,NPP的估算与分析对于研究全球生态系统碳循环和区域气候变化具有重要意义。本文借助MODIS卫星传感器提供的归一化植被指数NDVI数据和大兴安岭地区的气象数据等为研究资料,通过构建CASA模型对大兴安岭地区不同类型植被的NPP进行了模拟估算,并通过地理信息系统等研究工具研究了该地区2010年生长季(5~9月份)不同植被NPP分布随时间的动态变化,和总体植被的NPP空间分布状况。大兴安岭地区植被生长期NPP总体平均值为318.29 g C/m2·a。从空间分布格局看,全区植被NPP空间分布差异较为明显。不同植被类型的NPP具有明显差异,生长期NPP总体平均值森林>草甸>灌木>农作物。不同植被类型5~9月NPP随时间动态变化的趋势基本一致,植被NPP最大峰值出现在在6~7月份之间。最后对模型计算结果与实测植被NPP数据、Modis数据的NPP产品及其他学者的估测结果进行比较,结果基本一致。     

五指山市森林碳储量动态变化

以五指山市1993—2008年间4期森林资源连续清查数据为基础,运用生物量换算因子连续函数法估算森林碳储量,借助地理信息系统技术分析其空间分布特征和变化趋势。结果表明:1993—2008年间,五指山市森林碳储量总体分布趋势表现为自然演替→自然演替为主、人为干扰演替为辅→人为干扰演替→人为干扰演替为主、自然演替为辅;碳储量变化趋势为优→良→差→良。随着人们生态意识的加强和海南省各林业工程项目的实施,五指山市森林碳储量将逐步呈现良性发展趋势。     

基于GIS的森林清查固定样地生物量变化分析

以20世纪90年代和21世纪初两个时期的森林资源清查样地数据为基础,估算了小兴安岭地区森林生物量,采用了相对生长法和模型法构建样地森林生物量估算模型,在GIS技术的支持下,最终分别得出了小兴安岭森林生物量等级分布和森林生物量变化的结果.     

森林植被净初级生产力与气候因子关系研究——以京津冀地区为例

森林生态系统生产力在区域生态发展和气候变化研究中具有重要的现实意义,而植被净初级生产力(NPP)的计算是生态系统生产力研究的重要内容。基于遥感和GIS技术,利用MODIS遥感产品MOD17A3数据和气象数据,研究了2000—2014年间NPP的分布及其与气候因子的关系。采用相关分析的方法分别从空间上与时间上研究森林植被NPP与气候因子的相关关系,探究京津冀地区近15 a NPP时空分布变化规律及其对气候变化的响应规律。从空间分布整体情况来看,气温和降水量均对NPP有正相关影响。从时间相关性来看,NPP与年降水量为正相关关系,NPP随年降水量的增大而增大。并根据所得结论为京津冀地区生态发展提出提高植被生产力的相关建议和对生态现状的改进措施。     

1987年大兴安岭林火碳释放及火后NPP恢复

以大兴安岭地区1985年一类森林资源连续清查资料和1987年林火资料为数据基础,结合GIS技术,进行大兴安岭1987年林火碳释放及火后净初级生产力(NPP,net primary productivity)恢复的研究.通过对1987年火烧迹地林火发生前各树种的生物量的估算,得出在1987年林火中大兴安岭林区森林释放的碳量约为1.97×10~6～2.47×10~6 t;同时分别比较火烧中各树种的碳释放量和不同火烧等级下的碳释放量.结果表明:落叶松在1987年林火中释放碳量约0.96×10~6～1.19×10~6 t,占碳释放总量的49%左右;重度火灾中碳释放量占总碳释放量的99.4%.火后乔木层的NPP恢复在21年间成逐渐增加的趋势,并且恢复趋势表明在火后23～24年的时候中度火灾后的乔木层NPP可达到未过火林地的水平.     

建阳市森林碳储量变化分析

根据建阳市1985年、1996年和2007年二类森林资源清查数据及2011年森林资源档案数据,应用生物量转换因子法估算了建阳市森林生物量、总碳储量和碳密度,并分析其变化。结果表明:2011全市森林生物量、碳储量、碳密度分别为5592.81万t、2796.41万t和107.73t/hm2;1985-2011年全市森林总的生物量、碳储量、碳密度总体上呈上升趋势,其中1986-2007年间森林总碳储量和碳密度分别增加了70.05%和42.28%;2008-2011年间除防护林碳储量保持1.4%的增长外,森林总碳储量、碳密度和特用林、用材林和薪炭林的碳储量均有所下降。1985-2011年间防护林碳储量占森林总碳储量比例不断上升,2011年碳密度比1985年增长了38.3%;用材林碳储量占比不断下降。1986-2007年间杉木、马尾松、阔叶树、竹林碳储量均呈明显增长,储碳能力明显增强,尤其是杉木碳储量增长了3.76倍,碳密度增加了97.8%;但2008-2011年间杉木、阔叶树林分碳储量与碳密度均有所下降,储碳能力降低。     

香格里拉县植被净初级生产力遥感估算

采用2009年MODIS数据作为遥感信息源,结合香格里拉基础地理数据和云南省119个气象站点的气象数据,构建了一个NPP估算模型。利用遥感技术和地理信息系统技术,在ArcEngine二次开发技术的支持下,实现了香格里拉县2009年植被净初级生产力的估算研究。结果表明:(1)设计的NPP估算模型简单,参数少,易于理解和计算;(2)比较发现:2009年香格里拉县NPP估算结果可信。(3)分析香格里拉县2009年NPP的变化情况可得到以下结论:(a)香格里拉县2009年植被净初级生产力为413 g/m2,总体分布趋势是:建塘镇北部和格咱乡西部NPP基本在400~600 g/m2之间;香格里拉县中部、东南部、东北部、北部基本上在200~400 g/m2之间;东旺乡的上游村、跃进村、中心村、胜利村的NPP在0~200 g/m2之间。(b)从3月至10月的时间段里,香格里拉植被NPP可占全年的净初级生产力的82%,因此,可判定香格里拉县植被生长季为3月~10月。     

我国森林“双增”目标评估分析

为科学评估我国森林“双增”目标完成情况、完善实现目标的政策措施,利用全国第八次森林资源连续清查数据、营造林综合核查等年度专项调查成果,以及有关林业统计数据和其它相关资料,采用对比分析、趋势分析和综合测算等技术方法,对全国森林面积和森林蓄积变化量进行了估算,对实现森林增长目标的造林任务进行了测算分析。结果表明：森林蓄积量增长目标已完成;森林面积增加完成目标的61％;2014—2017年的4年间,年均需人工造林面积333万hm2。