基于3-PGS模型的中国陆地植被NPP格局

利用光能利用效率模型(3-PGS)估算2003-2007年中国陆地植被NPP,并分析不同气候类型和植被类型的时空分布特征.结果表明:2003-2007年中国陆地植被NPP年均总量为2.98 PgC,NPP年均值约为315.99gC·m-2a-1;中国陆地植被NPP的主要分布特点为沿水热梯度从东向西、从南向北递减,以海南中南部的热带林最高,而高原气候区最低;全国植被NPP季节变化明显,不同气候区植被NPP均在7或8月达到峰值,12月或1月降至全年最低.     

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。     

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。     

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CASA模型的陕西省NPP遥感估算

以陕西省为研究对象,运用遥感和GIS手段,结合MODIS/NDVI数据、气象数据以及植被类型数据,应用CASA模型估算得到陕西省2013年的NPP数据。结果表明,2013年陕西省NPP总量为8.87×107g C/a,平均值为469.58 g C/(m2·a),NPP最高值为723.06 g C/(m2·a),其空间分布特点表现为显著的纬度分布,南高北低,陕南关中陕北;NPP时间分布表现为明显的季节变化,呈单峰型曲线;植被类型NPP表现为阔叶林针叶林耕地草地,并且各植被类型最大值出现月份不一致。     

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。     

2000—2014年中亚地区主要植被类型水分利用效率特征

【目的】比较中亚地区不同植被类型水分利用效率(WUE)差异,探究不同植被类型WUE在海拔和纬度上的分布特征,分析WUE在年内和年际间的变化趋势,以期从宏观的角度揭示中亚地区不同植被类型WUE的时空变化规律。【方法】利用土地覆盖数据整合出不同植被类型分类,使用MODIS产品数据初级生产力(GPP)、蒸散发(ET)计算中亚地区月平均和年平均WUE,观测不同海拔和纬度上的WUE变化。【结果】中亚地区GPP较低植被类型的WUE值高,而GPP较高植被类型的WUE值低,WUE表现为稀疏灌木林>草地>郁闭灌木林>森林>农田,其中稀疏灌木林WUE显著(P<0.05)高于其他植被类型;不同植被类型WUE随海拔升高出现先增加后下降的趋势,当海拔高于1 200 m后WUE与海拔显著负相关(P=0.018);农田、森林、郁闭灌木林、稀疏灌木林和草地WUE高值区分别出现在海拔750、750、750、1 250和500 m;不同植被WUE随纬度增加的变化方式和幅度差异较大,各植被类型出现WUE峰值的纬度分别为农田36°、郁闭灌木林32°、稀疏灌木林36°～38°、森林50°和草地32°;在2000—2014年间,中亚地区WUE均值为2.65 g·kg^-1,整体变化趋势为增加,年增加量为0.066 g·kg^-1; WUE的年内变化趋势为先升高后降低,可用一元三次函数很好地描述(R^2=0.98)。【结论】随着海拔增加,WUE呈现先增高后降低的变化趋势,各植被类型WUE随纬度的升高表现出不同的变化趋势。各植被类型WUE在2000—2014年间均呈现上升趋势。     

基于MODIS/NDVI时序数列的长沙市植被覆盖动态变化

NDVI是识别植被的一个重要参数,与植被盖度有明显的相关性。NDVI时序变化曲线反映了植被随时间的推移而发生的生长和变化状况。本研究利用2000~2009年长沙市MODIS数据,采用均值变化法分析了长沙市连续10 a NDVI的时空演变。结果显示:这10 a间,植被在生长季(4~10月)总体长势较好,年均NDVI都在0.9以上;从时间角度来看,NDVI呈现缓慢增加趋势,但期间出现2个峰值和1个最低值,分别为2002年、2006年和2003年;从空间角度来看,东部NDVI最高,西部其次,中部最低,植被覆盖以中、高植被覆盖区为主,随时间变化,NDVI在空间上表现出波动变化;NDVI年代际变化率表明,长沙市NDVI值在2000~2009年连续10 a时间里,既有增加,也有减少。2003、2007和2009年年代际变化率为负值,其余年份为正值。     

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。     

浑善达克沙地2000—2018年NDVI时空变化及其驱动因素分析

基于MODIS和气象数据,对浑善达克沙地2000—2018年植被NDVI时空变化及其驱动因素进行分析。结果表明:(1)19 a间植被NDVI总体呈现上升趋势,年均值为0.35,上升幅度为0.057/10 a;在空间分布上,苏尼特右旗、苏尼特左旗东部和克什克腾旗和锡林浩特市部分区域植被有退化趋势,阿巴嘎旗、正蓝旗、正镶白旗的大部分区域植被呈增加的趋势,植被NDVI改善区域面积占总面积的58.42%,退化面积占总面积的17.95%。(2)浑善达克沙地年均降水量在127.6~348.6 mm之间,浑善达克沙地NDVI与降水的偏相关系数在-0.88~0.94,正相关性达到97.59%;NDVI与气温的偏相关系数在-0.81~0.88,正相关区域占总体的68.96%,负相关区域占总体的31.04%,整体而言降水是研究区NDVI变化的主要影响因素。     

青藏高原植被净初级生产力及其对气候变化的响应

论述了青藏高原植被净初级生产力(NPP)的空间分布和时间变化动态,以及NPP与气候因子的关系和对未来气候变化的响应。总结出了以下结论:①青藏高原年均NPP为0.3Pg Ca-1,由东南向西北逐渐递减,与该地区的水热条件和植被类型的地带性分异规律一致;②近年来,青藏高原的植被生产力在波动中呈上升趋势,年增加速率约为0.7%;③温度是影响青藏高原生物生长的主导因子,青藏高原净初级生产力随着气温和降水的增加而增加;④未来气候变化影响青藏高原植被NPP,在IPCC预测的B1、A1B和A2气候变化情景下,青藏高原的NPP均呈增加的趋势。     

基于Google Earth Engine平台的大湄公河次区域2001—2019年植被NPP时空变化分析

为探明大湄公河次区域植被净初级生产力(NPP)时空变化特征,基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,利用MOD17A3HGF NPP时序数据,采用线性趋势分析方法,分析了2001—2019年大湄公河次区域植被NPP的时空变化特征。结果显示:(1)2001—2019年间大湄公河次区域植被NPP总体较高,植被NPP年均值整体上变化趋势不显著,变化波动较大,且与年均温度有显著的负相关性;(2)大湄公河次区域植被NPP年均值具有较明显的空间分异性规律,大体呈中部高,南、西南部略低的状态,与其主要河流流域有着重要的联系;(3)植被NPP变化趋势呈现基本不变、轻微改善的特征,改善区域主要位于中国云南省与广西,轻微退化区域主要位于老挝中部和缅甸北部;(4)GEE云平台解决了本地平台数据下载与存储不便等问题,整个大湄公河次区域植被NPP时空变化的数据处理在10 min内完成,GEE云平台在大范围、长时间尺度的研究中体现出了强大的优势。     

Monitoring the effects of land use and cover changes on net primary production: A case study in China's Yongding River basin

Changing land uses and cover types influence vegetation composition and health, so understanding the effects of these changes on net primary production (NPP) provides an important tool for monitoring ecosystem responses to environmental change. Using remote-sensing images and precipitation, temperature, and total solar radiation data from 1978, 1987, 2000, and 2005, and a light utilization efficiency model, we studied the effects of changes in these parameters and land use and cover types on NPP in China's Yongding River basin. We determined the NDVI of vegetation in the basin, and used these results to estimate the NPP of vegetation in the basin and the influence of land use and cover type changes on NPP under two climate scenarios: one in which the precipitation and temperature of the previous period remain unchanged into the following period, that is, use the climate in 1978, 1987 and 2000 to analyze NPP data in 1987, 2000 and 2005 respectively, and another in which both parameters remain constant at their 1978 values throughout the study period. With the climate unchanged from the former period, NPP in 1987 decreased compared with the 1978 value by 20–50 gC/m², and then increased by more than 40 gC/m² in western and central parts of the basin from 1987 to 2000. From 2000 to 2005, NPP decreased in the northwestern, northern, and eastern parts of the basin. With climate unchanged from 1978 to 2005, NPP increased from 1987 to 2000 by from 10 to 30 gC/m² in most areas. From 2000 to 2005, some farmland in western and northwestern parts of the basin and some forest land were converted into grassland, decreasing NPP by 40–50 gC/m².     

江西国家自然保护区种子植物区系及相似性比较研究

利用文献资料对江西12个国家级自然保护区种子植物区系、相似性及区系平衡点研究。结果表明：鄱阳湖和南矶山,齐云山和九连山,庐山和桃红岭的区系及属相似性高。江西省种子植物理论南北分界线在28.04° N,过渡南北分界线在27.95°～28.13° N,并提出江西植被南北过渡地带的海拔区系平衡点是1404～1443 m。     

季风常绿阔叶林植被恢复过程中土壤理化性质动态

以植被不同恢复阶段的普洱季风常绿阔叶林林地土壤为研究对象,分析了土壤理化性质随植被恢复的动态变化。结果表明:土壤容重随恢复时间的延长呈现降低的趋势,而土壤孔隙度和水分含量则随恢复时间的延长缓慢增大。土壤有机质和全N含量在恢复15年及原始林中最高,全P含量为恢复30年最低,原始林最高,全K含量则是恢复40年样地中最高。不同恢复阶段样地中,原始林中速效N含量最高,恢复15年样地中速效P含量最高,恢复40年样地中速效K含量最高。所有恢复阶段间pH值均无显著性差异,而阳离子交换量由高到低依次为恢复15年>原始林>恢复40年>恢复30年。土壤理化性质相关性分析显示,土壤容重与土壤全N、土壤全P、速效N、有机质具有显著相关性,而土壤孔隙度则仅与土壤pH值具有显著相关性,土壤水分含量则与土壤全N、速效N、阳离子交换量具有显著相关性。     

火炬松八年种源试验研究

本文总结了1981年在我国3个气候带7个试验点火炬松8a种源试验结果:①对不同种源火炬松的树高、胸径生长进行了显著性检验;②火炬松种源(树高、材积)×地点的互作显著;③火炬松种源2、4年生树高、胸径和至8年生高、径生长相关显著,为早期选择提供依据;④根据生长快、适应性强两项因子,综合评选出一批适合我国不同气候带及自然类型区的国外松树种及火炬松优良种源。     

间伐强度对云杉人工林下植物多样性的影响研究

调查了云杉人工林间伐后和未间伐的林分生长、林下植物种类、数量、盖度、高度,采用物种丰富度、Shannon-Wiener指数、Simpson指数和Pielou均匀度指数进行了多样性分析,以探讨间伐强度对云杉人工林下植物多样性的影响.结果表明：随着间伐强度的增大,保留木的生长显著优于对照区;林下植物种类、数量显著增加;不同间伐强度林下植物种类的多样性、丰富度、生物量、盖度、显著高于对照区,且随间伐强度的增强而增大,以重度间伐（＜450株/hm2）最为显著（灌木层多样性除外）.     

Forest growth response to changing climate between 1961 and 1990 in Austria

Using 30 years of climate records from 20 weather stations, we investigate the magnitude of temperature and precipitation change, and change in the length of the growing season between 1961 and 1990. Special attention is paid to the period between 1981 and 1990, because recent research suggests that, during this time span, forest productivity may have increased in the northern latitudes. In order to understand the importance of changes in climate on forest growth, we use the ecosystem model FOREST-BGC as a diagnostic tool to predict the annual net primary production (NPP). The results of our study indicate: no change in precipitation between 1961 and 1990; a significant (α = 0.05) increase in mean annual temperature of 0.72°C, mean annual minimum temperature (0.80°C), winter temperature (2.36°C) as well as an increase in the length of the temperature-controlled growing season by 11 days, resulting in a significant increase in diameter increment obtained from 1179 cores of Norway spruce across Austria. The trends in NPP are consistent with observed increment rates validating the use of biogeochemical modeling as a diagnostic tool to search for possible causes on changing environmental conditions.