基于MODIS的东北三省植被NPP潜在气候生产力估算

大范围准确的植被生产潜力的估测,可为区域生态建设与保护提供决策支撑。基于MODIS/MCD12Q1数据、MODIS/MOD17A3数据和气象观测数据,在分析2001—2013年东北三省植被单位面积NPP年累积量时空变化的基础上,划分植被类别,构建东北三省植被NPP气候估算模型,并对研究区2013年植被NPP潜在气候生产力进行了估算。结果表明:（1）2001—2013年东北三省植被单位面积NPP年累积平均值（NPP     

吉林省长时间序列陆地生态系统NPP时空变化特征

植被净初级生产力(NPP)是陆地生态系统碳循环过程中的重要组成部分,也是评价碳源/汇的重要环节。基于2001—2019年MODIS地表反射率数据(MOD09A1)、气温和日照时间资料,利用光能利用率模型估算了吉林省陆地生态系统NPP,采用趋势分析、空间变异性分析等方法,分析了吉林省陆地生态系统NPP的时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明:(1)2001—2019年,吉林省植被NPP年均值与总量均成波动上升趋势,辖区内植被NPP总量表现为森林农田草地。(2)2001—2019年NPP分布表现出明显的空间差异性,大部分区域NPP呈现增加趋势,总体变异性稳定,但西北部区域NPP空间变异程度较大,与该地区施行退耕还林和治理草地退化、沙化、盐碱化有一定关联,植被恢复明显。(3)吉林省植被NPP与年均气温、年降水量的相关性存在一定的地域差异性,研究区大部分区域与气温呈正相关关系,小部分区域与降水量呈现出正相关。     

2000-2015年新疆伊犁河谷草地NPP时空变化特征

以伊犁河谷为研究区,基于Modis NPP遥感数据,并借助于GIS空间分析技术及Mann-Kendall检验和Theil-Sen median趋势分析等方法,对伊犁河谷2000-2015年草地NPP的时空变化进行了分析。结果表明:（1）伊犁河谷全区草地NPP多年平均值为272.99 g C/（m²·a）,大部分草地NPP值介于200~400 g C/（m²·a）,主要分布于河谷内的中山、高山及昭苏盆地等区域,各草地类型中山地草甸分布面积最广,NPP平均值也最大;（2）草地NPP总体呈非显著减少趋势,平均减小速率为0.94 g C/（m²·a）,空间上,全区73.94%草地的NPP出现不同程度的减少,减小速率主要介于1.0~5.0 g C/（m²·a）,类型主要属于山地草甸、温性草原及高寒草甸;（3）伊犁河谷草地NPP减小速率总体随NPP的增加而逐步增大,但NPP值介于300~400 g C/（m²·a）的平均减小速率最大;（4）海拔分异上,1 000~2 000 m海拔带内NPP减少最为明显,而NPP有所增加的草地主要分布于2 000~3 000 m海拔带内。     

2000-2015年典型山地区域净初级生产力时空分布特征

为了明确区域植被固碳能力与地形因子的关系以及掌握区域长时间序列下净初级生产力（NPP）的时空分布特征,以2000-2015年MOD17A3的植被NPP数据及地形因子DEM数据为基础,辅以回归分析及分级统计等方法,利用GIS技术定量剖析了重庆市作为典型山地区域近16年植被NPP的时空变化特征,研究了地形因子（高程、坡度）与植被NPP的相关性。结果表明:（1）2000-2015年重庆市植被NPP整体呈东南部高,西北部低的分布态势,其中,长江以南区域植被NPP差异明显,由南向北递减,总体高于长江以北的区域。（2）16年间,重庆市植被NPP年际均值在481.512~658.557 g C/（m²·a）浮动,其中,处于500~600 g C/（m²·a）的占比最大,其次是600~700 g C/（m²·a）。2000年与2015年相比,整体呈正增长的变化趋势。（3）分别对高程和坡度进行了等级划分,分析可得重庆市平均植被NPP随海拔和坡度的升高有明显的先升高后降低的趋势,在高程500~1 000 m、坡度15°~25°的区域NPP达到峰值。（4）植被NPP先增后减的倒"V"型变化模式在一定程度上反映了高程、坡度处于某临界点时,气候、降水、植被分布、坡面侵蚀强度等因素对植被NPP影响更加显著。研究结果可为重庆地区植被碳储量状况以及生态环境调节与修复提供理论与数据支持。     

2000-2015年川西地区植被NPP时空动态及驱动因子

对川西植被净初级生产力进行估算并分析了其时空格局变化及驱动因子与植被净初级生产力的变化关系,为深入认识川西植被生产力状况提供科学依据。在原CASA模型的基础上,通过区域实际蒸散量与区域潜在蒸散量对水分胁迫影响系数进行了改进,进而估算2000—2015年期间川西地区植被净初级生产力;运用逐像元趋势法分析了川西地区植被净初级生产力在研究期间内其空间变化情况;同时结合气象因子、土地利用变化、植被类型、地形因素、人类活动与植被净初级生产力进行了相关性分析。结果表明:川西地区植被空间差异明显,其NPP多年平均值为199 gC/（m²·a）,在2000—2015年期间,大面积区域植被NPP呈显著上升,汶川、泸定、金川、康定局部区域受自然灾害及人类活动等因素NPP呈下降趋势;降水、气温、太阳辐射等气象因子对植被空间格局分布产生一定影响,不同土地利用及植被类型的NPP差异较大;海拔与研究区NPP相关性非常显著（R²=0.896,p<0.001）;人类活动对汶川、泸定等局部地区负干扰明显。     

湖北省鄂州市湿地净初级生产力及固碳释氧量估算

[目的] 估算湖北省鄂州市净初级生产力(net primary productivity,NPP)以及固碳释氧量,探索一种适用于中小尺度上,涉及大量水体的湿地NPP估算方法,为制定相关湿地生态保护政策提供更为准确的数据支撑。[方法] 构建湿地分类模型,将鄂州市湿地划分为浅水地表湿地与深水水体湿地。对浅水地表湿地,采用基于遥感影像的光能利用率模型进行NPP估算;对深水水体湿地,引入叶绿素a与生物量指标,构建回归模型,对湿地水体NPP进行估算。汇总两者的估算结果,得到鄂州市湿地2020年度NPP总量及其空间分布和固碳释氧量。[结果] 鄂州市湿地2020年度净初级生产力总量为2.99×10⁵ t (以C计),CO₂的固定量为4.87×10⁵ t,O₂的释放量为3.59×10⁵ t,整体上呈现南高北低的分布格局。[结论] 采用湿地分类的方法,对深水水体湿地NPP单独进行估算,弥补了基于遥感影像的模型估算方法中对湿地水体部分估算的不足,使估算结果更接近湿地真实水平,采用的模型方法可为类似涉及水体的湿地NPP估算工作提供一种新思路和方法。     

2004-2015年湖北省植被NPP时空分布特征及其与气候因素关系

为了探明湖北省植被NPP空间分布特征及其驱动机制,利用MOD17A3H NPP时序数据、土地覆盖类型产品MCD12Q1、气象数据和SRTM DEM地形数据等,采用线性趋势分析、相关系数等方法,分析了2004-2015年湖北省植被NPP时空分布特征,探讨了不同土地利用类型、不同地形条件下植被NPP分布及对气候因素的响应特征。结果显示:（1）12年间,湖北省植被NPP总体呈上升趋势;植被NPP的空间分布大体呈东、西部山区高,中部略低的格局,全省植被NPP值大部介于400~600 g C/（m²·a）;（2）全省植被NPP与年均气温呈现正相关性的面积占全省总面积的79.28%,与年降水量呈现正相关性的面积占全省总面积的59.07%;（3）气温是影响林地、草地植被NPP变化的主要驱动因子,耕地主要受降水量影响;（4）植被NPP与年均气温和年降水量的相关性随高程、坡度、坡向的不同表现出差异性,植被NPP变化是气温、降水和地形条件综合作用的结果。     

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。     

Carbon dioxide emissions and net primary production of Russian terrestrial ecosystems

 Determination of the C balance is of considerable importance when forecasting climate and environmental changes. Soil respiration and biological productivity of ecosystems (net primary production; NPP) are the basic components of the terrestrial C cycle. In this study, a previously made assessment of the annual CO₂ flux from Russian soils was improved upon. CO₂ emissions from Russian soils during the growing period were shown to represent, on average, 53–82% of the annual CO₂ flux from Russian soils. The total annual CO₂ flux from Russian soils was estimated at 4.50 Gt C (C source). The NPP of Russian ecosystems was estimated at 4.81 Gt C year^–1 (C sink). Our calculations showed values of CO₂ emissions and the C sink to be very close. This shows that, in general, terrestrial ecosystems are under steady state. Received: 1 December 1997     

黄土高原植被净初级生产力时空变化及其影响因素

为了探明黄土高原地区植被生产力变化的驱动机制,该文基于MODIS传感器获得的MOD17A3数据,分析了黄土高原2000-2010年间植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空变化及其主要影响因素,并借助多元统计分析方法对引起NPP变化的自然和人为因素进行量化分析。结果表明:黄土高原植被总NPP从2000年的119 Tg(以C计)增加到2010年的144 Tg(以C计),年增速4.57 g/(m2·a)(P0.05)(以C计)。黄土高原约91%的区域NPP呈增加趋势,37%的区域增加趋势显著,主要分布在陕西、青海大部分地区、甘肃南部及宁南山区。整个黄土高原近11 a间NPP变化受自然和人为因素共同影响,其中退耕还林还草累计面积、帕尔默干旱指数(palmer drought severity index,PDSI)、耕地面积和人口数量是影响NPP变化的主要因素。退耕还林还草累计面积占四者总贡献率的43%,PDSI占40%,耕地面积和人口数量分别占13%和4%。对区域而言,由退耕还林还草工程引起的土地利用覆被变化是退耕区(陕北、甘肃东南部等)NPP增加的主要因素,而近年来干旱情况的缓解(PDSI呈上升趋势)则是青海、内蒙古等地NPP增加的主要因素。该研究对于黄土高原各区域生态资源管理,以及生态系统的建设具有一定的指导和借鉴意义。     

基于CASA模型的植被净初级生产力时空演变格局及其影响因素——以湖北省为例

为了揭示湖北省植被NPP的时空演变规律及驱动机制,基于CASA模型计算2000—2018年湖北省植被NPP,结合气象数据和土地利用数据,利用重心模型、相关性分析和贡献指数等方法分析植被NPP的时空变化及其影响因素。结果表明:(1)2000—2018年湖北省植被NPP年均值介于532.19～656.49 g C/(m²·a),整体呈波动上升趋势;(2)湖北省植被NPP在空间分布上表现为由西北向东南递减的趋势,植被NPP重心迁移轨迹呈M型,西北地区的增量和增速较大高于东南地区。(3)湖北省植被NPP与年均气温呈正相关的区域面积占全省总面积的54.49%,主要分布在荆门、荆州地区以及宜昌东南部地区; 年均NPP与年降水量呈正相关的面积高达87.65%,主要分布在随州、襄阳和孝感北部地区。(4)2000—2018年研究区域内NPP总量增加19.86×10^-2 Tg C,在土地利用变化引起的NPP损益中,主要由其他土地类型向林地、耕地和草地转换引起; 不同时期土地覆盖变化对NPP总量的贡献率有所差异,2000—2010年建设用地贡献率最高为53.81%,2010—2018年耕地贡献率最高为61.53%。     

基于MODIS数据的陕西省植被净初级生产力与实际蒸散的变化关系分析

[目的]分析陕西省植被净初级生产力(NPP)及实际蒸散量(ET),为生态环境中碳循环、水循环特征提供理论支持。[方法]基于美国航天局(NASA)提供的净初级生产力产品(MOD17A3)及蒸散产品(MOD16)数据,利用GIS与数理统计等方法,对陕西省2000—2014年植被NPP与ET的时空分布特征及其关系进行分析。[结果]陕西省植被NPP与ET的分布特征均为南高北低;2000—2014年陕西省植被NPP在波动中呈现上升趋势,其中陕北地区增加最大,陕南地区增加最不显著;陕西省ET年际变化呈波动状态。植被NPP与ET空间相关性较显著,陕北地区相关系数极高,而陕南地区相关性并不显著。[结论]在较为干旱区域植被NPP与ET的关系更为密切。     

Assessment of C budget for grasslands and drylands of the world

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) estimates indicate that potential changes in seasonal rainfall and temperature patterns in central North America and the African Sahel will have a greater impact on biological response (such as plant production and biogeochemical cycling) and feedback to climate than changes in the overall amount of annual rainfall. Simulation of grassland and dryland ecosystem responses to climate and CO₂ changes demonstrates the sensitivity of plant productivity and soil C storage to projected changes in precipitation, temperature and atmospheric CO₂. Using three different land cover projections, changes in C levels in the grassland and dryland regions from 1800 to 1990 were estimated to be ?13.2, ?25.5 and ?14.7 Pg, i.e., a net source of C due to land cover removal resulting from cropland conversion. Projections into the future based on a double-CO₂ climate including climate-driven shifts in biome areas by the year 2040 resulted in a net sink of +5.6, +27.4 and +26.8 Pg, respectively, based upon sustainable grassland management. The increase in C storage resulted mainly from an increase in area for the warm grassland sub-biome, together with increased soil organic matter. Preliminary modeling estimates of soil C losses due to 50 yr of regressive land management in these grassland and dryland ecoregions result in a 11 Pg loss relative to current conditions, and a potential loss of 37 Pg during a 50 yr period relative to sustainable land-use practices, an average source of 0.7 Pg C yr^?1. Estimates of the cost of a 20 yr rehabilitation program are 5 to 8×10⁹ US$ yr^?1, for a C sequestering cost of approximately 10 US$ per tC.     

Carbon sinks in mangroves and their implications to carbon budget of tropical coastal ecosystems

Nearly 50% of terrigenous materials delivered to the world's oceans are delivered through just twenty-one major river systems. These river-dominated coastal margins (including estuarine and shelf ecosystems) are thus important both to the regional enhancement of productivity and to the global flux of C that is observed in land-margin ecosystems. The tropical regions of the biosphere are the most biogeochemically active coastal regions and represent potentially important sinks of C in the biosphere. Rates of net primary productivity and biomass accumulation depend on a combination of global factors such as latitude and local factors such as hydrology. The global storage of C in mangrove biomass is estimated at 4.03 Pg C; and 70% of this C occurs in coastal margins from 0° to 10° latitude. The average rate of wood production is 12.08 Mg ha^?1 yr^?1, which is equivalent to a global estimate of 0.16 Pg C/yr stored in mangrove biomass. Together with carbon accumulation in mangrove sediments (0.02 Pg C/yr), the net ecosystem production in mangroves is about 0.18 Pg C/yr. Global estimates of export from coastal wetlands is about 0.08 Pg C/yr compared to input of 0.36 Pg C/yr from rivers to coastal ecosystems. Total allochthonous input of 0.44 Pg C/yr is lower than in situ production of 6.65 Pg C/yr. The trophic condition of coastal ecosystems depends on the fate of this total supply of 7.09 Pg C/yr as either contributing to system respiration, or becoming permanently stored in sediments. Accumulation of carbon in coastal sediments is only 0.41 Pg C/yr; about 6% of the total input. The NEP of coastal wetlands also contribute to the C sink of coastal margins, but the source of this C is part of the terrestrial C exchange with the atmosphere. Accumulation of C in wood and sediments of coastal wetlands is 0.205 Pg C/yr, half the estimate for sequestering of C in coastal sediments. Burial of C in shelf sediments is probably underestimated, particularly in tropical river-dominated coastal margins. Better estimates of these two C sinks in the tropics, coastal wetlands and shelf sediments, is needed to better understand the contribution of coastal ecosystems to the global carbon budget.     

气候变化背景下羌塘国家自然保护区植被净初级生产力时空变化

基于Miami模型和Thornthwaite Memorial模型，利用西藏羌塘国家自然保护区附近5个气象站1971-2018年气温、降水数据和第五次耦合模式比较计划（CMIP5）多个全球模式历史和未来预估数据，分析保护区附近及保护区气温、降水、植被净初级生产力（NPP）的时空变化特征。结果表明：（1）保护区附近年平均气温从西部到东部渐低，年降水量从西部到东部渐多。年平均气温（T）呈显著升高趋势，年降水量（R）和年蒸散量（E）均呈微弱增加趋势，伴随各站气温NPP（NPPt）呈显著升高趋势，降水NPP（NPPr）呈微弱增加趋势，大部分站点蒸散NPP（NPPe）和标准NPP（NPPb）均呈微弱增加趋势；（2）NPPt从西部到东部逐渐变小，NPPr从西部到东部逐渐变大，NPPe、NPPb从西部到东部先变大后变小。狮泉河、改则站植被NPP限制因子为降水，申扎、班戈站为蒸散，安多站为蒸散或气温；（3）21世纪不同年代NPPt、NPPr、NPPe和NPPb与20世纪所有年代相比均显著增大。保护区NPPt、NPPr、NPPe和NPPb在未来不同排放情景下相对于1960-1990年均明显增加。保护区在近48a和未来气候“暖湿化”趋势下，植被NPP均有所增加，东南部的寒冷湿润地区增加幅度较大，而西北部寒冷干旱地区增加幅度较小。未来气候有利于当地植被NPP提高，从而改善生态环境。     

Simulating changes in global land cover as affected by economic and climatic factors

This paper describes two global models: (1) an Agricultural Demand Model which is used to compute the consumption and demand for commodities that define land use in 13 world regions; and, (2) a Land Cover Model, which simulates changes in land cover on a global terrestrial grid (0.5° latitude by 0.5° longitude) resulting from economic and climatic factors. Both are part of the IMAGE 2.0 model of global climate change. The models have been calibrated and tested with regional data from 1970–1990. The Agricultural Demand Model can approximate the observed trend in commodity consumption and the Land Cover Model simulates the total amount of land converted within 13 world regions during this period. Some degree of the spatial variability of deforestation has also been captured by the simulation. Applying the model to a “Conventional Wisdom” scenario showed that future trends of land conversions could be strikingly different on different continents even though a consistent scenario (IS92a from the IPCC) was used for assumptions about economic growth and population. Sensitivity analysis indicated that future land cover patterns are especially sensitive to assumed technological improvements in crop yield and computed changes in agricultural demand.     

塔拉滩地区光伏电站建设对植被净初级生产力的影响

塔拉滩地区光伏电站建设对当地生态环境,特别是植被生长,产生了重要影响。为了定量描述这种影响,该研究利用CASA模型和区域蒸散模型,对塔拉滩地区潜在净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）和实际净初级生产力分别进行估算,并以二者之差表征人类活动的影响,评估了塔拉滩地区光伏电站建设对植被NPP的影响。结果表明：1)2010—2020年塔拉滩植被的实际NPP和潜在NPP处于上升趋势,年均实际NPP和潜在NPP分别为58.03和204.05 g/m2（以C计,下同）;2）塔拉滩2010—2020年间人类活动的年均贡献率为68.90%,人类活动是导致塔拉滩植被NPP变化的主导因素;3）光伏电站对生态环境的影响具有明显的区域和阶段性特征,光伏电站建设前期由于机械开挖等因素对表层植被具有负面影响,而后期由于光伏板增温增湿、降低风速等方面产生的环境效应,能够促进植被生长。该研究有助于理解人类活动对植被净初级生产力动态变化的影响,并为塔拉滩的植被恢复和高质量发展提供科学依据。     

基于地形校正的植被净初级生产力遥感模拟及分析

植被净初级生产力（NPP）模拟研究对碳平衡监测及深入理解碳循环具有重要意义。高空间分辨率、短重访周期的遥感数据和地形校正成为精准模拟山区植被NPP研究的必然选择。在利用DEM数据对太阳总辐射和气温进行地形校正的基础上,估算了研究区植被吸收光合有效辐射因子、温度胁迫因子、水分胁迫因子和典型植被类型的最大光能利用率,构建了改进的CASABTC估算模型,利用HJ-1CCD数据模拟了2009年大别山区植被的NPP,并探讨了其时空变化特征。结果表明：1）由该文模拟值与MOD17A3的精度验证结果分析,基于地形校正的CASABTC模型和HJ-1数据适合精确模拟山区植被的NPP;研究区NPP在冬季比在春、秋、夏季受地形起伏的影响大。2）该文模拟的年NPP平均值为413.7 g/(m2·a)比MOD17A3平均值偏小4.9%,在空间分布上前者更加详细,地表特征更明显。3）研究区2009年NPP模拟值范围为0～1143.6 g/(m2·a),研究区总面积66.1％的NPP值在200～600 g/(m2·a)之间;年总NPP为9.891×106t,约占全国年总NPP的3.2‰,整体上呈现高、低值区交错分布的不规则特点。4）月NPP值随季节而变化,所有植被类型的NPP季节变化曲线都呈典型的单峰分布,且不同植被类型NPP的季节变化幅度有差别。月NPP值的季节变化与气温、太阳总辐射及NDVI的季节变化基本吻合,而降水量年内分配不均与NPP无相关性特点。5）各植被类型的月NPP和总NPP随海拔高度上升而逐渐变大,对于后者当海拔高度上升至1100 m时达到最大值,继续上升,其保持在600 g/m2左右不变。该研究可为后续基于HJ-1数据的山区植被NPP模拟提供参考。     

Ozone measurements in Europe

Ozone measurements have been apart of EMEP since its third phase in 1984–1986 and since 1988 data have been collected systematically. By 1992 data for 76 sites were being collected by the Chemical Co-ordinating Centre in NILU. The mean ozone concentration increases from 20–25ppb in the western and northern fringes to 30–35 in central areas of Europe. There is also evidence from the last decade of an upward trend of up to 0.5ppb y^?1 at rural sites in the UK. The data have been analysed to estimate the spatial patterns in AOT 40 for ozone effects on crops and forests. The data show that the critical level for cereal crops of 5300 ppb.h above a threshold of 40 ppb is exceeded over almost all of continental Europe south of 65°N and over most of S.Britain. A similar exercise for the AOT 40 for the forest again shows exceedances of the critical load of 10⁴ ppb.h across all the mapped area of Continental Europe south of 65°N including S.Britian. As land use for forestry and ozone dose both increase with altitude, and these effects have not so far been incorporated in the AOT 40 assessment for forests, the degree of exceedence for forests may have been significantly under-estimated.