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相似文献
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1.
基于20002013年的MODIS-NDVI数据和气象数据,利用CASA模型对秦岭山地植被净第一生产力(NPP)进行了模拟估算。结果表明:20002013年的MODIS-NDVI数据和气象数据,利用CASA模型对秦岭山地植被净第一生产力(NPP)进行了模拟估算。结果表明:20002013年秦岭山地植被年均NPP为833.87 g C/(m2013年秦岭山地植被年均NPP为833.87 g C/(m2·a);不同类型植被的NPP表现为栽培植被<草丛<草甸<针叶林<灌丛<阔叶林;各季植被的NPP表现为夏季>春季>秋季>冬季;秦岭山地植被NPP与当月气温及前1个月、2个月、3个月气温均呈显著正相关,但受当月气温的影响最大。  相似文献   

2.
2000~2013年商洛植被NPP变化及其对气温变化的响应   总被引:2,自引:2,他引:0  
基于2000~2013年的NDVI数据和气象数据,利用CASA模型对商洛地区植被的净初级生产力(NPP)进行了模拟估算。研究结果表明:2000~2013年商洛地区的NPP呈显著的增长趋势(P<0.01),年均NPP为841.64 g C/m2;春季、秋季、冬季的NPP在波动中增长,其中春季增长最快,而夏季的NPP呈现出波动下降的趋势。商洛地区的月均NPP与当月、提前1个月、提前2个月、提前3个月的月均气温均呈显著的正相关,但其受当月气温的影响最大。  相似文献   

3.
基于20002013年的NDVI数据和气象数据,利用CASA模型对商洛地区植被的净初级生产力(NPP)进行了模拟估算。研究结果表明:20002013年的NDVI数据和气象数据,利用CASA模型对商洛地区植被的净初级生产力(NPP)进行了模拟估算。研究结果表明:20002013年商洛地区的NPP呈显著的增长趋势(P<0.01),年均NPP为841.64 g C/m2;春季、秋季、冬季的NPP在波动中增长,其中春季增长最快,而夏季的NPP呈现出波动下降的趋势。商洛地区的月均NPP与当月、提前1个月、提前2个月、提前3个月的月均气温均呈显著的正相关,但其受当月气温的影响最大。  相似文献   

4.
作为水源涵养型重点生态功能区,南岭山地森林区生态环境较为脆弱,面临生态功能退化问题。以2001-2013年MOD17A3的年均植被净初级生产力(NPP)数据和降水、气温资料为基础,通过遥感和GIS技术,对南岭山地森林区植被NPP时空分异特征进行定量分析。结果表明,2001-2013年南岭山地森林区年均植被NPP变化范围为578.45~727.37gC·m~(-2)·a~(-1),平均值为640.39gC·m~(-2)·a~(-1),年均植被NPP在南岭分布东部高,中部和西部较低;南岭植被生长状况总体东部较好,中部和西部呈现不同程度的退化,植被NPP波动剧烈的地区和矿山开采等人为活动关系密切;南岭东部地区受气温影响较大,中部受降水影响较大,西部同时受降水和气温的影响,而植被NPP波动剧烈的地区受降水和气温的影响不大,可能受人为因素的影响。  相似文献   

5.
秦岭林地是我国南北气候分水岭同时也是陕西省重要林区,研究秦岭地区植被NPP变化有助于了解该区域植被生长状况及固碳能力。使用MODIS17A3数据及各环境因子数据,通过应用GIS及数学统计等方法,分析了秦岭林区植被NPP的时空变化格局及其与环境因子间关系。结果表明,秦岭林地植被NPP均值呈现西高东低的特征, 2000-2013年植被NPP均值在400~600 gC·m-2·a-1之间;研究区内NPP年际变化上升趋势;在具有地理意义的区间上,200~1 500 m的高程区间及2°~25°坡度区间内植被NPP均值及总量较高,1 500 m以上及25°以上区间植被NPP均值与总量均呈下降趋势;阔叶林及灌丛占植被类型的60.36%,所占NPP总量达162.38 TgC·a-1,粘土及粘壤土所占NPP总量达151.39 TgC·a-1,所有植被类型及土壤类型NPP年际变化均呈上升趋势;NPP与年均气温相关性较与年降雨量高,但65.55%的区域未通过显著性检验。  相似文献   

6.
植被净初级生产力(net primary production,NPP)是生态系统碳循环及能量流动的关键参数,也是生态系统可持续发展的重要生态指标,分析植被NPP的时空变化特征对于区域碳循环研究具有重要意义。利用MODIS反射率数据(MOD09A1)、MODIS NDVI数据(MOD13A3),基于CASA模型估算2001-2018年渭河流域植被NPP,分析植被NPP的时空变化特征,并探讨不同植被类型间NPP的差异性以及高程变化对植被NPP的影响。研究表明:1)2001-2018年,渭河流域植被NPP总体呈波动式增加趋势,年均NPP处于292.59~444.90 gC·m2,年际增加速率为6.23 gC·m2;流域植被NPP具有明显的空间异质性,表现为中东部的六盘山、子午岭和南部秦岭等地区较高,西部和北部的黄土高原地区较低。2)18 a来,除常绿针叶林外,其余植被类型NPP均呈增加趋势。不同植被类型的年均NPP的差异表现为落叶阔叶林(625.70 gC·m2)>常绿针叶林(390.16 gC·m2)>草地(368.49 gC·m2)>农田(344.65 gC·m2)>灌丛(340.17 gC·m2)。3)不同地形条件下植被NPP具有一定差异性,在900~1 300 m(农田、山地落叶小叶林),植被NPP最高;1 700~1 900 m及3 500 m以上区域(稀树灌木草原、灌木),植被NPP最低。  相似文献   

7.
地形是影响森林植被分布与生长的重要地理因子,秦岭山地作为中国中部重要生态屏障区,其森林植被变化及对气候变化响应研究受到广泛关注。基于2000—2014年秦岭山地MODIS NDVI、DEM、气温和降水数据,利用线性趋势法和相关系数对森林植被变化及对气候响应的坡向、坡度影响进行了分析,研究结果:(1)秦岭山地森林植被以落叶阔叶林为主,占森林总面积的59.72%。按坡向划分,森林植被主要分布在半阳坡上,约占50%;按坡度划分,森林植被主要集中在斜坡和陡坡上,共占50%以上。(2)2000—2014年秦岭山地各森林植被NDVI均呈线性增加过程,在坡向和坡度上均表现为落叶阔叶灌木林线性增加速率最高、落叶阔叶林次之、常绿针叶林最低的特征,并且落叶阔叶灌木林、落叶阔叶林、常绿阔叶林的主体部分均呈显著的线性增加趋势,而针阔混交林、常绿针叶林的增加过程不显著。(3)秦岭山地森林植被与气温在不同坡向和坡度上均呈负相关关系,而与降水呈正相关关系,反映该区域热量条件充足,降水成为森林植被生长的主要限制因子。同时,在不同一坡向上,随着坡度的增加,气温、降水与森林植被的相关关系变化趋势较为一致。研究结果表明,秦岭山地地形条件对森林植被分布影响较大,而不同地形上水热条件对植被生长发育影响较小。  相似文献   

8.
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.  相似文献   

9.
基于2001~2013年的MOD17A3数据集,在ArcGIS操作平台上分析了黔南州植被NPP的时空变化特征。结果表明:黔南州植被年均NPP为500~900 g/(m~2·a)的区域占总面积的90.2%;从2001年到2013年,黔南州植被NPP总体上呈下降趋势,但在2013年回升明显;与2001年相比,2013年黔南州年均植被NPP大部分区域处于增加趋势,主要位于黔南州北部、西部与南部地区;在6种不同类型植被中,林地的NPP值最高,农作物的NPP值最低;从2001年到2013年,不同植被类型NPP的年际变化都呈波动下降趋势,但以灌丛、永久性湿地NPP的减少趋势最明显,以草地NPP的变化幅度最小。  相似文献   

10.
基于MODIS NDVI和NPP数据,选取包括气温和降水量的宝鸡11个气象站点的气候指标,分析了宝鸡地区2001~2013年植被覆盖规律的时空变化。运用趋势分析方法探讨了13 a宝鸡地区年均NDVI空间变化趋势;采用相关分析法进一步对宝鸡地区年均NDVI、NPP与年均温和年降水量的相互关系进行了分析。结果表明:2001~2013年宝鸡地区年均NDVI以0.032/10 a的速度上升,较快于三北防护林工程区1982~2006年植被覆盖的增速(0.007/10 a),且2001~2002、2003~2004年两个年份段为年均NDVI值的两次高恢复期;植被覆盖以轻度改善为主,基本不变和中度改善次之,严重退化和中度退化最弱。除个别地区外,植被覆盖恢复状况整体上呈稳中上升的较好趋势;宝鸡全区植被覆盖与气温和降水量相关性均较好,大部分地区呈现正相关;退耕后10 a,NDVI与NPP具有同步增减的变化趋势。  相似文献   

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