陕西省耕地生态系统服务价值动态测评

为促进陕西省耕地可持续利用,中文采用耕地净第一性生产力测评模型和生态系统服务价值测评模型对陕西省耕地净第一性生产力、大气调节功能价值、涵养水源功能价值、水土保持功能价值和净化环境功能价值进行测评,并从省域和市域两个尺度分别探讨其动态变化特征。结果表明:1)2000～2009年陕西省耕地生态服务价值呈现上升趋势,10年共增加205.37亿元。各组分贡献率中,涵养水源价值贡献率最大,其次是水土保持价值,净化环境价值贡献率最小;2)从市域尺度分析,2000～2009年耕地生态服务价值增加最多的是榆林市,10年共增加96.95亿元;而减少最多的是安康市,10年共减少77.24亿元。从价值组分分析,大气调节价值增加最多的是榆林市,10年间共增加39.55亿元;水土保持价值增加较多的是西安市、延安市和榆林市,分别增加12.74亿元、10.7亿元和8.02亿元;涵养水源价值增加较多的是延安市和榆林市,分别增加31.23亿元和49.39亿元;而净化环境价值变化较小,除铜川市保持不变外,其余各市均呈小幅度减小趋势。     

基于深度学习算法的京津冀地区综合干旱评估模型构建

及时准确的干旱评估对社会经济发展和农业生产具有重要的指导意义,当前的干旱评估指标通常仅考虑植被或降水等单方面影响因素,在实际干旱评估中存在一定的局限性。本研究综合考虑降水、温度、地形等多个干旱致灾因子,以主要产粮基地京津冀地区为例,基于2007-2017年地表温度（Land Surface Temperature,LST）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）以及降水等多源数据,利用深度学习框架Tensorflow构建以标准化降水蒸散发指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI）为目标值的综合干旱评估模型。利用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对模型进行测试;利用站点标准化降水指数（Standardized Precipitation Index,SPI）、土壤相对湿度数据以及2016年京津冀地区的气象灾害数据,从时间和空间上对模型的可靠性进行验证。结果表明：模型的训练集和测试集在不同月份上均表现较好（R2均大于0.5而RMSE均小于0.55）。模型输出的综合干旱指数（Comprehensive Drought Index,CDI）在密云站上与SPI和SPEI接近,变化趋势基本一致,并且与站点SPI和土壤相对湿度的相关系数分别大于0.7和0.4,均通过了0.01水平的显著性检验。空间上,相较于SPEI,CDI计算的2016年3-7月京津冀地区干旱事件结果与实际情况符合度更高,表明该模型适用于京津冀地区干旱评估。     

关中地区植被覆盖变化及其对气候因子的响应研究

基于1999-2010年SPOT NDVI数据,采用NDVI均值法、趋势分析法以及相关分析法对关中地区植被覆盖时空变化及其与气温和降水的关系进行分析。结果表明:关中地区大部分区域植被覆盖良好,其中秦岭北坡NDVI值最高,城市中心区NDVI值最低,1999-2010年间年均NDVI值在整体上呈上升趋势,增速为5%/10a;植被覆盖轻度改善的区域面积占关中地区总面积的70.39%,基本不变区域占24.77%,表明关中地区植被覆盖呈稳中有升的趋势;关中地区植被覆盖变化对气温、降水量的响应良好,大部分区域呈现正相关性。     

三北防护林工程区气候变化分析

利用三北防护林工程区内气象站点近52 a气温与降水资料,研究了工程建设前后该区的气候变化特征。结果表明:(1)近52 a工程区增温趋势明显,增温速率为0.346℃/10 a; 1960-1977年为相对低温期,1978-1995年气温逐渐上升,建设后期1996-2011年气温显著增高;增温趋势具有明显的南北分异特征,显著升温区主要分布在工程区北部内蒙古高原、松嫩平原和吉林西部平原。(2)年降水量呈下降趋势,下降速率为3.554 mm/10 a;建设之前降水偏少,建设初期有所增加,1996年以来又呈明显减少趋势;降水变化东西差异明显,东部除嫩江平原、内蒙古阴山地区降水增多外,其他地区普遍减少,而西部大部降水呈增加趋势。(3)工程区气候变化空间差异明显,暖湿化区域主要集中在西部阿勒泰地区、柴达木盆地和东部内蒙古阴山地区、河套平原和松嫩平原,而其他地区如呼伦贝尔草原、大兴安岭山区、辽嫩平原则暖干化趋势显著。     

西北地区植被覆盖变化及其与气候因子的关系

【目的】分析中国西北地区植被覆盖变化情况及其与气候因子的关系,为改善区域生态环境提供参考。【方法】利用GIMMS/NDVI数据,采用NDVI均值法、差值分析法以及相关分析法,对西北地区植被覆盖时空变化及其与气温和降水的关系进行分析。【结果】植被覆盖增加的区域主要有：新疆的天山、塔里木河流域、青海的东南部、甘肃的中东部、宁夏部分地区以及陕西省等地区,植被覆盖减少的区域主要分布在：新疆塔里木盆地、昆仑山、甘肃西北部以及宁夏和甘肃交界处等地。植被NDVI与年际温度呈显著的正相关性,并且与年内气温、降水量和积温存在极显著的相关性,相关系数分别为0.890、0.900和0.442。【结论】1982—2006年西北地区植被NDVI呈增加趋势,增速为0.4%/10 a,植被覆盖变化与年内气温和降水量的相关性显著,并且植被变化对气温和降水的响应存在时滞。     

黄土高原植被生态系统水分利用效率时空变化及驱动因素

【目的】明晰黄土高原植被生态系统水分利用效率(water use efficiency,WUE)时空变化特征及其影响因素,为深刻理解生态恢复和气候变化双重背景下黄土高原植被生态系统与水文相互作用研究提供依据。【方法】利用趋势分析和逐步回归方法,对2000—2014年黄土高原植被生态系统WUE时空变化特征及其驱动因素进行了探讨。【结果】近15年黄土高原植被生态系统WUE呈显著增加趋势,增速为0.02 g C·kg-1H2O·a-1(P0.001),不同植被生态系统年内WUE主要呈"双峰"模式,峰值分布在4—5月和9—10月;空间上,黄土高原植被生态系统WUE整体呈现上升趋势,其中上升趋势和显著上升(P0.05)面积分别占研究区的95.04%和66.96%,但不同季节变化趋势特征差异较大;不同植被生态系统WUE均值和趋势差异显著,其中稀疏灌丛和草地WUE均值较低,而针叶林WUE趋势下降明显;进一步对坡度统计表明,25—50°范围内植被生态系统WUE呈持续增加趋势。当年蒸散量小于3 700 mm时,总初级生产力(gross primary productivity,GPP)随着蒸散量(evapotranspiration,ET)的增加而增加,随后GPP则随ET的增加呈下降趋势,且研究区中东部(57.25%)WUE主要由GPP控制,而西部区域(42.75%)WUE则受ET影响。近15年黄土高原植被生态系统WUE与LAI呈显著的正相关关系(P0.001),表明LAI的增加能够有效促进WUE的提升。逐步回归分析表明,降水量、日照时数和相对湿度3种气候因子是导致WUE及其组分GPP和ET变化的主要气候因子。【结论】在气候变化和人类活动双重影响下,2000—2014年黄土高原植被生态系统WUE呈显著上升趋势,且大部分植被类型年内分布呈现双峰结构。生态恢复工程不仅改善了黄土高原植被覆盖状况,同时显著提高了植被生态系统的WUE,成为近年来黄土高原WUE变化的主要驱动因素。