2008-2014年植被覆盖变化对黑河流域净初级生产力的影响研究

土地利用/覆被变化是生态系统能量流动与物质循环的主要驱动力之一,土地利用/覆被变化最直观的表现就是植被覆盖度的变化,研究其对植被净初级生产力的影响,对区域土地利用的管理具有重要意义.研究利用MO-DIS反射率及NPP数据,分析了2008-2014年黑河流域植被覆盖度变化及其对NPP的影响.结果表明:(1) 2008-2014年,黑河流域年均NPP呈现上升的趋势,流域NPP总体呈现南多北少,上游地区的祁连山地带、中游地区的张掖、酒泉、临泽等地NPP值普遍较高,除沿河道外,下游NPP值普遍较低,并且在下游的北部地区NPP值达到了最低.(2)相比2008年、2014年黑河流域Ⅰ级(盖度小于20％)、Ⅳ级(盖度介于40％～60％)和Ⅴ级(盖度大于60％)植被覆盖等级所占比例有所上升,而Ⅱ级(盖度介于20％ ～30％)和Ⅲ级(盖度介于30％～40％)比例下降,影响该流域植被生长的主导性因子不同,上游地区主要受降水影响,下游受气温影响较大.(3)植被覆盖度对NPP的产量具有很好的指示作用,二者的决定系数高达0.90,NPP产量随植被覆盖度的增大而增加.(4) 2008-2014年,黑河流域NPP总量由6 052.82 GgC/a增加为6 624.54 GgC/a,增加幅度为9.45％,其中,面积减少17 086 km2的低植被覆盖区NPP总量减少仅为25.65 GgC/a,而高植被覆盖度区增加最多,从2 861.96 GgC/a增加为3 206.86 GgC/a,增加量为344.90 GgC/a,较高植被覆盖度区的NPP总量增加次多,增加了251.84 GgC/a,增幅为12.57％.     

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。     

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.     

氮添加对典型阔叶红松林净初级生产力的影响

大气氮(N)浓度日益升高,N沉降对森林生态系统生产力的影响成为当前研究的热点。本研究在典型阔叶红松林内,使用尿素(CO(NH₂)₂)作为N源,通过向森林地表施N肥的方式对森林生态系统进行为期6年的N添加试验,探究N对森林生态系统各组分碳(C)密度及净初级生产力(NPP)的影响。施N水平分别为N0(0kg/(hm2·a))、N1(30kg/(hm2·a))、N2(60kg/(hm2·a))和N3(120kg/(hm2·a))。结果表明:N添加对森林生态系统植被C库、碎屑C库及土壤C库C密度均无显著影响(P>0.05);对整个森林生态系统的NPP无显著影响,然而对针叶NPP表现出显著抑制作用(P < 0.05),对阔叶NPP表现出显著促进作用。土壤全N含量不受施N影响,但与土壤有机C浓度呈现极显著(P < 0.01)的正相关关系,表明土壤全N含量是土壤有机C的重要影响因素。      

气候变化与人为活动对三江源草地生产力影响的定量研究

近数十年来在气候变化和生态工程实施的背景下,作为我国重要的生态屏障的三江源地区的气候条件和人为干扰都发生了明显的变化。本研究借助CASA模型和气候生产力模型,结合对土地利用/覆盖变化(LUCC)的分析,定量评估了气候变化、LUCC和草地管理措施对三江源草地净初级生产力(NPP)变化的影响。结果表明,1)2001-2012年间,三江源草地总面积增加了6749 km²,草地的平均NPP下降了5.47%,总NPP下降了5.00%。 2)由新增加的草地带来的NPP总量为1293.12 Gg C,由转出草地带来的NPP总量损失为215.42 Gg C。 3) 2012年气候总NPP比2001年下降了20.27%,而人为总NPP增加了41.51%。12年间气候变化的趋势不利于草地植被的生长,而人为活动对草地植被的负面影响力有明显减弱。4)由气候因素引起的草地总NPP变化量为-165.28 Tg C,而管理措施引起的总NPP变化量为140.03 Tg C; LUCC导致的草地总NPP变化量为2.22 Tg C。草地管理措施的改进对遏制草地退化起到了决定性作用。     

不同气象插值方法在新疆草地NPP估算中的可靠性评价

气象因子对研究草地生产力、植被长势、灾害评估等都有着重要的意义,本研究采用不同空间插值方法(协同克里格法Cokriging、反距离加权法IDW和ANUSPLIN法)对新疆地区90个气象站点2000-2011年多年的7月平均降水和气温数据进行空间插值分析,使用均方根误差法(RMSE)以及平均绝对误差法(MAE)对插值的结果进行评价,讨论不同方法对该地区降水和气温插值结果的影响。利用不同插值方法,基于CASA模型进行新疆草地NPP的估算,结合实测生物量数据,对3种插值方法下的估算结果进行评估,结果表明,1)降水和气温数据都是基于ANUSPLIN法的插值结果最优(MAE_(降水)=6.45,RMSE_(降水)=8.77,MAE_(气温)=2.11,RMSE_(气温)=3.52)。2)基于不同插值方法得到的气象要素估算的新疆草地NPP精度不同,将实测数据与同时期CASA模型模拟值相关性进行分析,基于ANUSPLIN法插值的气象要素估算NPP的精度最高(R~2=0.794 7),NPP实测值与模拟值有良好的线性关系,比基于Cokriging插值的气象要素估算精度提高了13.23%,比IDW提高了20.13%。说明提高气象要素的插值精度有利于新疆草地NPP的估算研究。     

汾河中下游土地生态系统固碳释氧动态测评

本文基于光能利用率模型测算净第一性生产(NPP)物质量,通过光合作用方程式换算固定CO_2和释放O_2的物质量,并采用造林成本法和工业制氧法对汾河中下游流域的固碳释氧价值量进行估算,旨在定量评价其固碳释氧价值的时空动态,为改善区域生态环境提供一定的参考。结果表明:(1)2000—2010年汾河中下游流域NPP物质总量共增加了18.3%,耕地的NPP物质总量占研究区NPP物质总量的50%以上,主要在于汾河下游为山西省主要的粮棉产区;(2)从固碳释氧来看,释氧O_2物质量随着固定CO_2物质量的增加而增加。固碳释氧价值总量由2000年的467.38×10~7元增加到552.24×10~7元,净增84.86×10~7元,增长率为18.16%。从大到小排序为:耕地草地林地其他地。(3)从县域行政空间来看,万荣县的单位面积NPP价值量和单位面积固碳释氧价值量均最高,而介休市均最低。表明汾河下游固碳释氧价值量较高,中游由于城市化进程的加快固碳释氧价值量较低,近年来退耕还林政策的落实使研究区生态环境趋势出现好转。但由于水热条件限制,区域林地增加不明显,以草地增加较为显著。     

内蒙古草地NPP时空变化格局及其与水热因子耦合关系

选取内蒙古作为研究区,基于卫星遥感数据、地面气象观测数据及其他统计资料,利用CASA模型估算了内蒙古草地净初级生产力（NPP）,分析了2001—2016年内蒙古草地NPP的时空变化格局及其与水热因子的耦合关系,结果表明:2001—2016年内蒙古草地NPP多年平均值为343.46 g C/（m²·a）,总体上呈现由东北至西南逐渐递减的分布格局;年均NPP总值约为0.218 Pg C,16年共计3.483 Pg C。大部分地区草地NPP呈波动上升趋势,年均增长率约为4.27 g C/（m²·a）。内蒙古草地NPP与年均温的偏相关系数为0.306,与年总降水量的偏相关系数为0.622;大部分地区草地NPP与年总降水量呈显著的正相关关系,而与年均温无显著相关。     

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。     

A new methodology for estimating forest NPP based on forest inventory data—A case study of Chinese pine forest

Accurately estimating forest net primary productivity (NPP) plays an important role in study of global carbon budget. A NPP model reflecting the synthetic effects of both biotic (forest stand age, A and stem volume, V) and climatic factors (mean annual actual evapotranspiration, E) was developed for Chinese pine (Pinus tabulaeformis) forest by making full use of Forest Inventory Data (FID) and dynamically assessing forest productivity. The NPP of Chinese pine forest was estimated by using this model and the fourth FID (1989–1993), and the spatial pattern of NPP of Chinese pine forest was given by Geography Information System (GIS) software. The results indicated that mean NPP value, of Chinese pine forest was 7.82 t m⁻²·a⁻¹ and varied at the range of 3.32–11.87 t hm⁻²·a⁻¹. NPP distribution of Chinese pine forests was significantly different in different regions, higher in the south and lower in the north of China. In terms of the main distribution regions of Chinese pine, the NPPs of Chinese pine forest in Shanxi and Shaanxi provinces were in middle level, with an average NPP of 7.4 t hm⁻²·a⁻¹, that in the southern and the eastern parts (e.g. Shichuang Hunan, Henan, and Liaoning provinces) was higher (over 7.7 t hm⁻²·a⁻¹), and that in the northern part and western part (e.g. Neimenggu and Ningxia provinces) was lower (below 5 t hm⁻²·a⁻¹). This study provides an efficient way for using FID to understand the dynamics of foest NPP and evaluate its effects on global climate change. Foundation item: This study was supported by the National Natural Science Foundation of China (Nos. 30028001, 49905005), National Key Basic Research Specific Foundation (G1999043407); the Chinese Academy of Sciences (KSC2-1-07). Biography: ZHAO Min (1973-), female, Ph. D. in Laboratory of Quantitative Vegetation Ecology, Institute of Botany, the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100093, P. R. China. Responsible editor: Zhu Hong