植被NPP时空变化特征及驱动因子分析——以延安地区为例

基于2000—2009年植被净初级生产力(NPP)数据,结合气候、植被、地形和土壤4个自然因子,利用趋势分析和地理探测器等方法,揭示延安地区NPP时空变化及其驱动力。结果表明：（1）2000—2009年研究区NPP总体上呈波动上升趋势。（2）延安地区NPP的空间分布呈“南高北低”的分布特征。（3）降水、植被类型、高程和气温为延安地区NPP空间分布格局的主要驱动因子,任意2种自然因子交互作用的贡献率均高于单因子。研究区实施的退耕还林工程和气候波动变化是导致NPP年际增加的主要原因,NPP空间分异受多种自然因子的交互影响。开展NPP时空变化及其驱动力研究可为区域生态系统恢复提供理论依据。     

铜胁迫下小白菜叶片基因表达谱的cDNA-AFLP分析

本研究以小白菜品种‘上海青’为试验材料,利用Cu2+质量浓度为10 mg·L-1的营养液水培小白菜幼苗,通过cDNA-AFLP技术分析小白菜响应铜胁迫相关基因及其表达情况。试验中利用多态性较好的135对引物进行扩增,共获得5 800多条转录衍生片段(TDFs),平均每个引物组合扩增出30~60条,片段大小主要集中在100~1 000 bp,根据条带强弱和有无的变化,其表达模式可以分为持续表达、瞬时表达、上调表达和下调表达4种情况。通过筛选获得180条差异表达TDFs,其中上调表达77条(42.8%),下调表达61条(33.9%),瞬时表达42条(23.3%)。选取其中152条差异表达TDFs进行回收测序,最终得到151个有效序列,其中上调表达68条(45%),下调表达50条(33.1%),瞬时表达33条(21.9%)。Blastx比对结果显示,112条TDFs序列与已知基因具有较高的相似度,涉及能量代谢、物质合成与运输、逆境响应、信号转导等多种途径,16条TDFs序列与功能未知或假定基因的同源性较高,其余23条TDFs序列与已知功能基因的同源性较低或零匹配,可能是一些新的铜胁迫应答基因。从151条TDFs选取4条TDFs,以小白菜actin基因为内参照,对其在不同胁迫处理时间的表达情况进行荧光定量RT-PCR验证,分析结果与cDNA-AFLP结果基本吻合,表明cDNA-AFLP技术是研究小白菜铜胁迫相关基因差异表达的有效方法。小白菜铜胁迫相关基因表达情况较为复杂,涉及多种代谢途径。本研究结果可为探讨小白菜铜胁迫的分子机理和相关基因的克隆提供理论依据。     

不同菌根类型森林净初级生产力对降水的响应

基于全球森林数据库,建立了包括全球森林的菌根类型、净初级生产力(NPP)和年平均降水量等指标的新数据库,分析了6种菌根类型森林的各组分NPP对年平均降水量变化的响应。结果表明,在所有菌根类型的森林中,森林总NPP、地上NPP和树叶NPP都随年平均降水量的升高呈现上升的趋势;地下NPP、树木主干NPP以及细根和粗根NPP则因菌根类型的不同,对年平均降水量的增加呈现出降低或升高的趋势。从全球森林总NPP随年平均降水量变化的响应程度来看,年平均降水量对丛枝菌根+外生菌根类型森林总NPP变异的解释率最高,为31.79%;而对外生菌根+内外生菌根类型森林的解释率则最低,仅为4.85%。可见,菌根影响着森林NPP对降水量变化的响应程度,表明菌根类型是预测降水变化对森林NPP影响的重要指标。     

基于遥感的新疆人工绿洲扩张中植被净初级生产力动态变化

人类活动对全球碳循环过程的影响是全球气候变化研究中争论的主要焦点问题之一。不同区域、不同自然和人为因素对碳循环的作用机制十分复杂且差异很大,通过探讨人类开垦活动对干旱区绿洲生态系统净初级生产力(net primary productivity,NPP)分布格局的影响,将有助于增加人类活动对干旱区陆地生态系统及碳循环影响的认识和理解。该文基于长时间序列的Landsat遥感数据,利用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算了1976年6月-2016年6月新疆奇台新人工绿洲扩张过程中NPP的变化情况,结果表明:1)1976年研究区主要是荒漠草原景观,农田仅有5 150 hm~2,占研究区面积的3.25%,到2016年,农田面积扩大到64 675 hm~2,增加11倍以上;2)人工绿洲扩张的同时,泉水溢出带消失,水库干涸,灌丛面积从17 871 hm~2下降到5 202 hm~2;3)土壤盐碱化发育进程中断,裸碱地面积减少近70%,并且开始向新生草地演替;4)2016年6月,研究区NPP总量达到了90 602 t,是1976年6月的2.2倍,农田对NPP增量的贡献超过93%,同期,灌丛则净损失了8 265 t NPP,沼泽净损失3 319 t;5)1976年的NPP主要由天然草地和灌丛构成,分别占56.68%和26.61%,2016年的NPP主要由农田和新生草地构成,分别占65.23%和31.85%。     

基于Agro-IBIS模型的新疆农田生态系统净初级生产力时空动态及其对气候变化的响应模拟研究

为了系统地了解干旱区农田生态系统碳动态及其对气候变化的响应,笔者利用基于过程的新型全球动态植被模型(Agro-IBIS)模拟了1979—2009年间新疆农田生态系统净初级生产力(NPP)的时空变化,并通过相关性分析揭示农田NPP对不同气候因子和CO2浓度变化的响应。结果表明,在1979—2009年间,新疆农田NPP平均值为723.78 g C/(m2·a),总碳储量约为237.15 Tg C,净农田生态系统碳交换量(NEE)年平均值为-63.36 g C/(m2·a),并总体上呈碳汇特征。对新疆农田NPP的空间变化而言,除了在天山地区绿洲农田NPP出现较小幅度的减少外,总体变化呈逐步增加趋势。31年来,新疆农田年度NPP总量与年均气温的相关性比与降水量的相关性较高。说明以灌溉对新疆干旱区绿洲田生产力的影响远大于自然降水。经验证,Agro-IBIS模型对于新疆农田生态系统碳收支的模拟结果合理,可以为中国西北干旱区农田生态系统的固碳潜力的模拟预测和科学制定区域碳管理政策提供科学依据。     

草原生态奖补政策对植被恢复的影响机理

基于内蒙古自治区2000-2019年县级面板数据，采用双重差分法估计草原生态奖补政策的实施效果，在此基础上以牲畜规模为中介构建中介效应模型检验草原生态奖补政策的影响机理。结果表明，草原生态奖补政策对草原植被恢复呈现出显著的负向影响，导致草地NPP(net primary product)降低了2.28%,且该结果通过了一系列稳健性检验；牲畜总规模和舍饲规模在草原生态奖补政策对草原植被恢复的作用机制中都存在中介效应，通过牲畜总规模的增加抑制了草原植被的恢复，但通过舍饲规模的增加能够促进草原植被的恢复，舍饲饲养模式是更符合草原生态保护要求的路径。因此，提出加强对偷牧等违法行为的监管和惩罚力度，优化牲畜饲养技术，加大对舍饲饲养方式的奖补力度和方式，提高人工草场的建设数量和质量等相关建议。     

基于Suomi NPP/VIIRS数据的青海省东部农业区夏季土壤水分监测模型的应用研究

土壤水分是量度干旱程度最重要的指标，如何对其有效监测与预警一直是各界致力解决的重大科学问题。基于Suomi NPP/VIIRS数据的温度植被干旱指数TVDI、归一化植被水分指数NDWI、植被状况指数VCI,分别构建了青海省东部农业区3种土壤水分监测模型，利用连续的野外定点观测数据及生态站点观测数据进行模型检验，并在2017年夏旱过程进行了应用检验。结果表明：2012—2016年模型回代检验中，TVDI指数模型表现最优(RMSE为4.4%),其次为VCI指数模型(RMSE为4.7%),NDWI指数模型表现最差(RMSE为5.2%);2018—2020年夏季互助遥感检验场定点观测检验中，TVDI指数模型表现最好(RMSE为3.8%),VCI指数模型次之(RMSE为5.0%),NDWI指数模型表现最差(RMSE为8.8%);2017年夏季干旱过程中，TVDI指数模型反演的旱情发展过程及分布范围与实际旱情情况相符，而NDWI指数模型反演的旱情分布范围明显偏小，VCI指数模型甚至不能反映旱情缓解、解除期的变化。     

Spatiotemporal variation in vegetation net primary productivity and its relationship with meteorological factors in the Tarim River Basin of China from 2001 to 2020 based on the Google Earth Engine

Vegetation growth status is an important indicator of ecological security. The Tarim River Basin is located in the inland arid region of Northwest China and has a highly fragile ecological environment. Assessing the vegetation net primary productivity (NPP) of the Tarim River Basin can provide insights into the vegetation growth variations in the region. Therefore, based on the Google Earth Engine (GEE) cloud platform, we studied the spatiotemporal variation of vegetation NPP in the Tarim River Basin (except for the eastern Gobi and Kumutag deserts) from 2001 to 2020 and analyzed the correlations between vegetation NPP and meteorological factors (air temperature and precipitation) using the Sen slope estimation method, coefficient of variation, and rescaled range analysis method. In terms of temporal characteristics, vegetation NPP in the Tarim River Basin showed an overall fluctuating upward trend from 2001 to 2020, with the smallest value of 118.99 g C/(m²?a) in 2001 and the largest value of 155.07 g C/(m²?a) in 2017. Regarding the spatial characteristics, vegetation NPP in the Tarim River Basin showed a downward trend from northwest to southeast along the outer edge of the study area. The annual average value of vegetation NPP was 133.35 g C/(m²?a), and the area with annual average vegetation NPP values greater than 100.00 g C/(m²?a) was 82,638.75 km², accounting for 57.76% of the basin. The future trend of vegetation NPP was dominated by anti-continuity characteristic; the percentage of the area with anti-continuity characteristic was 63.57%. The area with a significant positive correlation between vegetation NPP and air temperature accounted for 53.74% of the regions that passed the significance test, while the area with a significant positive correlation between vegetation NPP and precipitation occupied 98.68% of the regions that passed the significance test. Hence, the effect of precipitation on vegetation NPP was greater than that of air temperature. The results of this study improve the understanding on the spatiotemporal variation of vegetation NPP in the Tarim River Basin and the impact of meteorological factors on vegetation NPP.     

基于CLM5.0的内蒙古呼伦贝尔草地生产力模拟参数优化

草地净初级生产力（net primary productivity,NPP）作为评估生态系统结构和功能以及植被质量的重要指标，其精准估算对于草地生态系统保护有着重要作用。陆面过程模型可对大范围NPP进行时序模拟，但受限于对植被生理生化特性的认知，应用于目标区域时，模型参数的默认设定会引起模拟偏差。为了使模型适用于呼伦贝尔草地生产力模拟，该研究基于CESM(community earth system model)框架下的最新陆面过程模型CLM5.0(the community land model 5.0)开展模型参数敏感性分析，并采用DREAM(differential evolution adaptive metropolis)算法对最敏感的10个参数进行优化调整，最后将参数优化后的模型应用于呼伦贝尔草地NPP模拟。结果表明：1）对草地NPP模拟最敏感的是呼吸作用类参数，如冠层叶顶维持呼吸基率的截距参数、凋落池到土壤有机质池转移的呼吸分数，其次是碳循环类参数，如叶片碳氮比、细根碳氮比。2）叶片碳氮比与气孔导度参数优化后的后验概率分布为高斯分布，表明该优化为良性约束，反映了碳氮关联参...