松嫩平原西部草地净初级生产力遥感估算与验证

在CASA模型基础上,根据松嫩平原西部自身特点对模型参数获取方法进行改进.以MODIS NDVI数据和气象数据为主要数据源,估算2000～2009年松嫩平原西部草地净初级生产力,并通过多种方法对估算结果进行精度验证.结果表明:利用气候经验模型估算的太阳总辐射及改进后的水分胁迫因子计算结果精度较高,所作改进在保留原始CASA模型生理生态学基础上简化了模型输入参数,对本研究区是可行的.通过与实测数据(实测值与估算值之间R2 =0.64,P＜0.05)、通量观测数据(估算精度为72％;相关系数R=0.9,P＜0.05)、MODIS NPP产品(总体精度为81.41％)及他人估算结果对比发现,本研究估算的松嫩西部草地NPP结果精度较高.2000～2009年松嫩平原西部草地年NPP总量介于8.46～11.22 TgC之间,平均值为9.92 Tg C.空间上,各年NPP均呈南低北高的分布格局;受气候因素和土壤条件影响,松嫩平原西部黑龙江省部分的草地NPP高于吉林省部分.过去10年间,松嫩西部草地NPP按降序排列依次为:2008＞2005＞2002＞2007＞2003＞2004＞2006＞2009＞2000＞2001.     

内蒙古草地净初级生产力时空变化及其对干旱的响应

为探究内蒙古草地生长季净初级生产力（Net primary productivity,NPP）的变化及其与干旱的关系,本文通过趋势变化和相关性计算对2001-2015年内蒙古草地NPP和标准化降水蒸散指数（Standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI）的时空变化进行研究。结果表明：内蒙古草地生长季NPP平均增长率为2.20 g C·m^-2·a^-1,其中草甸草原为3.73 g C·m^-2·a^-1,典型草原为1.69 g C·m^-2·a^-1,荒漠草原为0.30 g C·m^-2·a^-1。NPP均值整体上自西南向东北逐渐增加,其中草甸草原最高,其次为典型草原,荒漠草原最低,年均NPP分别为387.90 g C·m^-2·a^-1,291.26 g C·m^-2·a^-1,133.70 g C·m^-2·a^-1。NPP整体上与SPEI-1相关性最强,其中,草甸草原与SPEI-1最强相关性最强,典型草原、荒漠草原与SPEI-3相关性最强。干旱对荒漠草原的影响最大,对典型草原的影响次之,对草甸草原的影响最小。     

基于CASA模型的甘肃省草地净初级生产力研究

利用基于遥感数据的光能利用模型-CASA模型估算了2005年甘肃草地生态系统NPP,分析了其空间格局,以及地形因素对草地NPP的影响。(1)实测数据与模拟结果对比表明,修正后的CA-SA模型的可操作性强,仅利用地面气象数据和遥感数据就可以对草地生产力进行模拟,模拟效果较好。(2)2005年甘肃省草地NPP总量为3.76×1013g/(m2.a),最高值达790.56g/(m2.a),年均值为139.15g/(m2.a),由西南向东北逐渐减少。(3)草地NPP季节变化非常明显,夏季NPP达到最大值;冬季植被基本停止生长,草地NPP值最低。4)在海拔3 000～3 500m区域、25°～30°坡度以及东坡草地NPP均达到较高水平。     

塔里木河流域草地净初级生产力时空分异特征研究

采用MODIS数据和改进的光能利用率模型(CASA模型)对2006-2016年塔里木河流域植被生长季草地净初级生产力(NPP)进行估算,通过一元线性回归趋势分析、变异系数、Hurst指数等方法,分别从时间特征、空间特征、空间稳定性和未来变化趋势4个方面对其时空变化过程进行分析,阐述了2006-2016年塔里木河流域草地NPP的时空格局与变化特征。结论如下:1)时间特征上,2006-2016年塔里木河流域草地NPP总体呈波动上升趋势,其中增长区域占64.1%,负增长区域占35.9%,NPP总量平均增长速度为1.31×10¹¹ g C·m^-2·yr^-1;6-8月为流域内草地的主要生长期,NPP总量占生长季总量的47.3%。2)空间特征上,2006-2016年塔里木河流域草地NPP分布呈现明显空间分异特征,总体分布特征为西北向东南呈递减趋势,草地NPP多年平均值为13.62 g C·m^-2·yr^-1。在垂直变化(海拔)上,呈现出随海拔升高NPP呈“降低-升高-降低”的特点;在水平变化上(经、纬度),草地NPP变化没有明显特征。3)空间稳定性上,塔里木河流域草地NPP变异系数介于0.19~3.17。草地NPP存在明显的空间差异性,草地NPP变异系数大部分地区均属于低值区,其中变异系数在0.5以下的占总面积的94.6%。高波动区域主要集中在“四源一干”和车尔臣诸小河流域。4)未来变化趋势上,塔里木河流域草地NPP Hurst指数介于0.10~0.97,均值为0.57。未来变化趋势呈持续性特征面积占71.6%,反持续性特征面积占28.4%,除开孔河流域北部及车尔臣诸小河西南大部呈反持续性特征,其余草地均呈现出持续性特征,预示着流域草地NPP未来处于持续增加趋势。草地NPP时空分布特征显示,塔里木河流域草地生态系统健康状况总体好转,局部恶化。     

松嫩平原草地时空动态与景观空间格局变化研究

利用1986、1995、2000年三期遥感影像，基于RS与GIS技术，解译提取松嫩平原草地空间信息并分析了其时空动态和景观格局变化。结果表明：14年来，草地面积减少25．60％，草地退化严重；草地斑块数减少18．38％，破碎化程度加剧，斑块形状变化不大且较为简单；1986-1995年低覆盖度草地发展速度最快，1995～2000年高覆盖度草地减少迅速，对该区草地资源减少率的贡献较大；草地主要转化为耕地和盐碱地，转移面积分别达到了1116219．53hm^2和313708．75hm^2；14年来，各种类型草地的质心向东北方向偏移，不同阶段各类型草地质心偏移表现出无规律性、多向性。研究区草地退化是自然因素与人为因素共同作用的结果，自然因素是草地退化形成的基本条件，人类活动干扰则是决定因素。     

基于净初级生产力变化的草地退化监测研究

青海省玛多县是黄河源乃至整个三江源地区草地退化的典型区域。本研究利用2008年玛多县TM影像数据结合相关辅助数据,以光能利用率模型为基础,反演研究区草地净初级生产力（net primary productivity,NPP）。并以NPP减少的百分数D（由实际NPP和潜在NPP计算）作为指标,提取2008年玛多县草地退化信息。通过与玛多县1997年草地资源调查结果对比,至2008年玛多县重度退化草地面积减少了5 944 km2,且主要发生在北部。对监测结果进行分析发现,草地退化与草地类型有关系,表现为高寒草原类草地退化最为严重,高寒草甸其次,沼泽类草地情况较好。     

1981-2001年内蒙古草地净初级生产力时空变化特征

利用遥感和气象数据,采用CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)模型和统计分析方法,研究了1981-2001年内蒙古自治区草地7-8月植被净初级生产力(net primary productivity, NPP)的时空变化特征,并分析了气候因素和放牧强度对NPP的影响。结果表明,1）1981-2001年,内蒙古草地NPP显著减少、显著增加和变化不明显的面积分别占1%、30%和69%;NPP显著增加的区域位于内蒙古东北、东南和南部,NPP显著减少的区域零星分布于该区中部荒漠草原和典型草原分界处。总体而言,该区NPP增加不甚明显, 21年7-8月草地NPP（均以C变化计）平均值为192.0 g/m2,年际变化范围为150.5～255.5 g/m2。2）7-8月降水是该区NPP年际变化的主要驱动因子,降水量高的年份NPP亦高。NPP与气候因素间的关系表现为NPP随降水增多而升高,随温度升高而下降,辐射对NPP的影响不明显。3）综合考虑气候因素与人类活动对草地NPP的影响发现,21年间,土默特左旗和土默特右旗境内放牧强度增加导致NPP显著下降。     

中国天然草地净初级生产力时空分布

利用基于草原综合顺序分类系统（CSCS）的改进CASA模型,估算2004-2008年中国草地净初级生产力并分析其时空分布特征。结果表明：2004-2008年中国草地NPP年平均为489.4 g C·m^-2·a^-1,5年里草地NPP总体呈现增加趋势。草地NPP的积累期主要发生在水、热搭配较好的4-10月,占了全年总量的89.1%。春（3月-5月）、夏（6月-8月）、秋（9月-11月）、冬（12月-2月）四季的草地NPP各自占全年总量的18.6%,59.6%,17.4%和4.5%。由年际、月份—空间和季节—空间的NPP变化可知,适宜的水热搭配是草地NPP积累的关键。中国草地NPP随经度的递增而逐渐增大,随纬度的增大而逐渐减小,但存在一定的波动性,其变化规律与水、热状况的地带性规律相一致。     

松嫩平原西部草地植被覆盖变化人文影响因素定量研究

将研究区划为8个自然条件相对均一的土地单元,然后根据ETM遥感影像解译及实地考察的结果,确定受人为干扰草地和未受人为干扰草地的范围。利用2001~2005年生长季MODIS ∑NDVI数据,分析研究区草地植被覆盖状况,并计算相对干扰指数。结果表明:生长季未受人为干扰草地的植被覆盖明显高于受人为干扰草地的植被覆盖,第6、第7单元的相对干扰指数较大说明这两个单元草地植被覆盖变化生长季受人为因素影响较严重。     

松嫩平原西部盐碱化草地典型植被群落生物多样性特征

采用样方法对松嫩平原西部盐碱化草地开展植被群落调查,以期探明盐碱化草地不同群落的生物多样性特征和生产力水平.结果表明:羊草群落0～20cm 土层的土壤pH值和电导率均显著低于碱茅群落和虎尾草群落(P＜0.05),但后两者之间差异不显著;虎尾草群落植株密度和盖度分别为1739.40株/m2和79.20％,均高于碱茅群落和...     

草地净第一性生产力估算模型研究进展

草地净第一性生产力(NPP)直接反映了草地植物群落在自然环境条件下的生产能力,是草地碳循环的重要组成部分。利用数学模型估算草地NPP是一种重要且被广泛接受的研究方法。在总结植被NPP估算模型的基础上,分析了气候相关统计模型、光能利用率模型、生态系统过程模型和生态遥感耦合模型各自的优缺点,讨论了各类模型在草地NPP中的研究现状,探讨了草地NPP模型研究中存在的问题,并进一步提出今后的发展方向。统计模型通过NPP与温度、降水等气候因子建立统计关系计算NPP,参数简单,但估算结果较粗;光能利用率模型以植被光合作用机理作为其理论基础,建立在植物光合作用过程和光能利用率的概念上,由于模型形式简单且可以直接利用遥感数据,使其倍受关注,但在具体求算过程中存在不确定性;过程模型从机理上对植物的生理生态过程进行模拟并对NPP的影响因子进行分析,更能揭示生物生产过程以及与环境相互作用的机理,但模型较复杂,实用性不强;生态遥感耦合模型能够利用遥感资料,克服了光能利用率模型和生态系统过程模型的不足,使其成为NPP模型的一个主要发展方向。草地植被NPP估算模型的研究相对薄弱,专门针对草地NPP建模的研究较少。建立具有自主知识产权的中国草地NPP模型是一项即具有重要意义又具有挑战性的工作。     

羊草草地生态系统干湿沉降氮输入量的动态变化

采用自制的雨量收集器及其他设施在松嫩平原的羊草草地收集了1～12月干湿混合沉降物,利用蒸馏法测定了沉降物中的铵态氮和硝态氮及全氮的含量。结合沉降物的体积计算其沉降量,无机氮的年际沉降量约为11.35kg N/hm     

青海高原草地净初级生产力和降水利用效率时空特征

为了探究青海高原草地净初级生产力（Net primary productivity,NPP）和降水利用效率（Precipitation use efficiency,PUE）的时空特征,基于遥感估算的NPP数据和降水空间插值数据,采用地理空间统计法分析了2001—2017年青海高原草地NPP和PUE的时空特征。结果表明：2001—2017年青海高原草地NPP均值为42.81 gC·m^-2,其中高值区域主要分布在青海高原的东部和南部,低值区域主要分布在青海高原的西北部。2001—2017年青海高原草地NPP年际变化总体较为平稳,以年均速率0.09 gC·m^-2呈微弱的波动上升。2001—2017年青海高原草地PUE均值为0.089 gC·m^-2·mm^-1,其中高值区域主要分布在青海高原的东部和南部,低值区域主要分布在青海高原的西部和西北部。2001—2017年青海高原草地PUE年际变化呈微弱的波动下降趋势,下降速率为年均0.0023 gC·m^-2·mm^-1。2001—2017年青海高原草地PUE年际变化整体上与降水年际变化为负相关。本研究为青海高原草地可持续利用提供了重要理论参考和数据支撑。     

基于MODIS数据的草地净初级生产力模型探讨

在光能利用率模型的基础上,考虑了温度和地面水气压差的影响,建立了基于MODIS数据的草地净初级生产力遥感估算模型.模型所需参数,除月平均日照百分率外,均由MODIS数据反演获得.利用2003年的1km分辨率的MODIS1B数据和全国586个气象站点的累年月平均日照百分率数据,计算了我国草地逐月净初级生产力(NPP),然后累加得到全年NPP,计算得我国草地年平均NPP为239.02gcm-2a-1,与实测数据较为接近.     

基于Miami模型分析青海省果洛州天然草地植被净初级生产力

利用青海省果洛州多年气象资料和Miami模型,计算和分析了果洛州天然草地植被净初级生产力。结果表明,班玛县天然草地植被净初级生产力最高。     

Spatial and Temporal Variability in Aboveground Net Primary Production of Uruguayan Grasslands

Aboveground net primary production (ANPP) is a variable that integrates many aspects of ecosystem functioning. Variability in ANPP is a key control for carbon input and accumulation in grasslands systems. In this study, we analyzed the spatial and temporal variability of ANPP of Uruguayan grasslands during 2000–2010. We used enhanced vegetation index (EVI) data provided by the MODIS-Terra sensor to estimate ANPP according to Monteith's (1972) model as the product of total incident photosynthetically active radiation, the fraction of the radiation absorbed by green vegetation, and the radiation use efficiency. Results showed that ANPP varied spatially among geomorphological units, increasing from the north and midwest of Uruguay to the east and southeast. Hence, Cuesta Basáltica grasslands were the least productive (399 g DM · m^-2 · yr^-1), while grasslands of the Sierras del Este and Colinas y Lomas del Este displayed the highest productivity (463 and 465 g DM · m^-2 · yr^-1, respectively). This pattern is likely related to differences in soil depth and associated variation in water availability among geomorphological units. Seasonal variability in ANPP indicated peak productivity in the spring in all units, but differences in annual trends over the 10-yr study period suggested that ANPP drivers are operating spatially distinct. Understanding the spatial and temporal variability of ANPP of grasslands are prerequisites for sustainable management of grazing systems.