基于MODIS数据的三种模型对区域玉米生产力的估算效果

总初级生产力GPP（Gross Primary Productivity，GPP）是描述陆地生态系统的关键指标，提供了全球范围内气候变化下碳元素循环的定量描述，是生态系统功能状况的重要参量，是碳循环中的关键要素，反映气候变化及人类活动对陆地植被综合影响下的结果。光能利用率LUE（Light Use Efficiency，LUE）作为总初级生产力估算模型中的关键参数，其取值受环境影响因子、时空分布差异、植被类型等众多因素影响，并直接影响模型的估算结果。为定量评价遥感植被参数在估算生态系统GPP方面的能力，以锦州玉米生产区为研究对象，基于2013−2014年的地面通量数据和MODIS卫星数据，利用APAR（Absorbed Photosynthetically Active Radiation，APAR）、LUE-PRI（Photochemical Reflectance Index，PRI）、REG-PEM（REGion Productivity Efficiency Model，REG-PEM）三种估算模型，估算不同尺度下的玉米生态系统GPP，并借助一元线性回归分析法，与锦州生态系统野外观测站的实测GPP值进行相关分析。结果表明：（1）逐日尺度上，APAR模型和REG-PEM模型都能较好地响应实际GPP值的季节性波动，其中APAR模型相对误差小于REG-PEM模型，但二者估算的GPP都存在峰值低估、谷值高估的现象，主要原因是LUEmax值在低植被覆盖区被高估，气温和水分因子对LUE的影响被低估，在重构植被指数曲线EVI、LSWI时产生不可避免的误差；（2）小时尺度上，由于中午时段太阳辐射增强、气温升高，导致植被叶片出现光饱和和午休现象，大大削弱了APAR对GPP的模拟效果。利用光化学植被指数PRI模型估算GPP，相较于APAR模型一定程度上能够提高GPP的估算精度，但模拟效果还有待提高。     

散射辐射比例与冬小麦光能利用率和总初级生产力的关系

利用冬小麦拔节乳熟期（2004-04-01—05-20和2005-04-10—05-31）在田间观测的每30min涡度相关和小气候数据,计算散射辐射比例（DF）与光能利用率（LUE）和总初级生产力（GPP）之间的数量关系,以期为提高LUE模型和作物模型的模拟准确度提供依据。结果表明：冬小麦拔节-乳熟期DF与LUE间呈极显著的线性正相关关系（P＜0.001）,DF与GPP间为极显著的抛物线关系（P＜0.001）,即随着DF的增加,LUE呈线性增长,而GPP呈先增加后降低的变化趋势。2004年和2005年观测实验表明,中等太阳辐射条件下,即DF和光合有效辐射（PAR）的均值分别为0.57和27.7molm?2d?1时,冬小麦GPP达到最高。2004年与2005年相比较,DF与LUE、DF与GPP关系均存在较大差异,这主要归因于两年间冬小麦拔节?乳熟期PAR水平和DF分布频率的差异。     

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。     

2001—2010年中国农田生态系统NPP的时空演变

植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是地表碳循环的重要组成部分,而农业NPP代表了农田生态系统通过光合作用可固定大气中CO2的能力,决定了农田土壤可获得的有机碳含量.测算中国农田生态系统产生的NPP并分析其时空变异规律,探索其影响因子,对于了解全球碳循环,预测未来生态变化趋势具有重要意义.基于MOD17A3数据集,利用一元线性回归趋势线法和相关系数法定量分析了农田生态系统NPP的时空演变特征和气候因子对农田NPP的影响.结果表明,2001-2010年中国农田NPP平均值变化范围为C 0.21 ～ 17.24 Mg hm-2a-1,平均值为4.12 Mg hm-2 a-1.从时间变化来看,NPP年际变化呈现先增加后下降的趋势.从空间分布来看,表现为南方高,北方低,其中,甘新区、黄土高原区、东北区、内蒙古及长城沿线区和黄淮海区北部NPP值较低,＜3 Mg hm-2 a-1;四川盆地、山东丘陵、长江中下游滨海和沿江平原、云南、贵州、海南等地NPP值较高,＞5 Mghm-2 a-1.从变化趋势来看,黄淮海农业区、黄土高原区、新疆的绿洲农业区和长江中下游农业区南部上升趋势明显,东北农业区、四川盆地和长江中下游农业区下降趋势明显.2001-2010年,中国农田中有22％的像元NPP平均值与降水呈显著相关,7％的像元与气温呈显著相关,反映了农田生态系统受人类活动影响较大.     

中国植被总初级生产力对气候变化的响应

为理解中国植被GPP的变化规律,基于改进后的EC-LUE模型,分析了中国1982—2016年植被GPP的空间格局、变化特征及驱动因子。结果表明:(1)中国植被GPP年变化范围介于0～3 051.08 g C/(m²·a),总体呈现出南高北低的空间分布特征。高值区主要分布在华南、东南沿海地区,低值区分布在青藏高原、新疆、内蒙古西部等地区;(2)近35 a中国植被GPP整体呈增加趋势,增加速率为2.43 g C/(m²·a)(p<0.05),特别是黄土高原地区植被GPP增加趋势明显,但在东北及东南沿海的部分地区呈显著减少的趋势;(3)中国植被GPP变化与气温和降水呈正相关关系,气温和降水强驱动的面积占比8.1%,气温为主要驱动因子的面积占比25.3%,降水为主要驱动因子的面积占比15.1%,气温和降水弱驱动面积占比8.9%。虽然近年来中国植被固碳能力呈变好趋势,但在未来气候变化存在不确定性的背景下,生态保护工作任重道远。     

青海湖流域植被的净初级生产力估算

[目的]定量估算青海湖流域2001—2011年草地净初级生产力(net primary productivity,NPP),查明其时空演化特征,为流域草地可持续利用与生态建设及相关的政策制订提供科学依据。[方法]选取陆地生态系统碳循环模型(CASA模型),逐像元模拟2001—2011年青海湖流域草地生态系统NPP的时空变化。[结果](1)2001—2011年青海湖流域草地年均NPP为1.12×1013g/a,单位面积平均值为168.03g/(m2·a);(2)NPP在空间分布上呈现东南高,西北低的格局,这与流域水热因子在空间上的分布一致。近11a流域草地年均NPP总体呈上升趋势,年增加率约为1.74g/(m2·a),湖区北部、东部为主要增加区域;(3)青海湖流域草地NPP具有明显的季节变化特征,7月草地NPP达到最高,1月NPP最低。其中5—9月生长季草地的NPP占到了全年的90.40%。[结论]所选模型模拟精度较高,能够较好地反映流域NPP的空间分布规律和时间变化特征。可以认为改进后的CASA模型在气候资料稀缺的该地区进行模拟是可行的。     

郑家沟土地作物生产力的估算及其应用

以地貌及其所主导的水热条件、肥力状况和土地利用现状为依据，将郑家沟流域的农耕地分为１０个类型，并在此基础上建立了作物生产力估算模型。对估算结果的分析表明：土壤因素和农业经营管理水平是制约作物生产力提高的主要因素，发展农业的主要措施是坚决退耕２５°以上陡坡地，治理水土流失，改善生产条件，合理调整农作物布局。马铃薯生产力最高，对水分、土壤反应不敏感，应在旱地相对稳定其面积；玉米表现出最大的水分增产潜力，应布局在水地和水分条件较好的川台地和坝地上；大豆的肥力增产潜力最大，应解决土壤含磷不高的问题。     

土地利用/覆被变化对鄂尔多斯市草地生态系统净初级生产力的影响

[目的]探究土地利用/覆被变化对鄂尔多斯市草地生态系统净初级生产力(NPP)的影响,为该区退牧还草措施的高效实施和草地资源的合理管理提供理论依据。[方法]基于多源遥感影像数据、多期土地利用/覆被数据和气象数据等,运用光能利用率模型(CASA),模拟鄂尔多斯市草地生态系统净初级生产力(NPP),并进行分析和探讨。[结果](1)鄂尔多斯地区草地NPP总量在2001年(5 700.16Tg)到2015年(7 634.61Tg)间增加了1 934.46Tg;空间分布上存在明显的地域差异性。(2)该市2001—2015年耕地面积持续减少;15a间,林地面积增加了4 593km~2;草地净减少量为786.38km~2,其中草地与未利用地之间的相互转化最大,有大量耕地、林地转变为草地,面积达到376.5km~2。(3)该市2001—2015年草地类型未发生变化地区NPP增长量为1 999.42Tg;草地转为其他土地类型共引起草地NPP减少量为303.98Tg,其中转为耕地、林地和未利用地导致其NPP减少量分别为35.08,69.81和118.28Tg;其他土地类型转化为草地导致NPP的总增加量达128.96Tg,其中由耕地、林地、水域、未利用地转化带来的草地NPP增量分别为36.30,31.39,17.58,151.38Tg。[结论]土地利用/覆被对草地NPP影响较大,耕地和林地向草地的转化、未利用地的重新利用使得草地碳汇总量增加。草地向未利用地、水域、城乡工矿居民用地的转化使得草地生态系统碳汇能力减弱。     

基于3S技术的河北省山区植被净初级生产力估算及空间格局研究

植被净初级生产力是国际地圈—生物圈计划（IGBP）、全球变化与陆地生态系统（GCTE）以及京都协定的核心研究内容之一。以GIS为主要技术手段,借助CASA模型计算出河北省山区NPP,分析了山区NPP的空间格局,并对森林、草原的NPP分布情况进行了统计分析,对引起这种变化的主要因子进行了初步探讨,评价分析模型的不确定性。结果表明:（1）河北省山区2012年植被NPP总量为24 746.51 kt/a,平均值为744.1 g/（m²·a）;从整体上看,植被NPP主要分布在境内燕山山脉,太行山山脉呈带状分布,其它地区零星分布。（2）河北省山区NPP值差异显著,由森林、草原、灌丛依次递减。（3）NPP空间分布与气温和降水的空间分布有一定的相关性。研究结果为河北省山区生态系统结构功能协调性、生态承载力、生态服务功能等后续研究奠定基础,为山区社会经济和生态环境可持续发展提供科学依据。     

基于多源GPP和ET产品的秦岭生态系统水分利用效率研究

通过评价多种生态系统总初级生产力(gross primary productivity,GPP)和蒸散(evapotranspiration,ET)遥感数据产品,构建了适用于我国秦岭区域的GPP和ET组合数据集,并计算分析了秦岭区域生态系统水分利用效率(water use efficiency,WUE)的时空变化规律。结果表明:不同产品对于不同植被类型GPP和ET的估算效果差异较大,其中VPM GPP和RF GPP这2种GPP产品,China ET和PML-V2 ET这2种ET产品的总体表现较好。秦岭区域的多年平均GPP_year为1 489.95 g C/m²,ET_year为588.49 mm,WUE_year为2.56 g C/kg H₂O,多年平均WUE_year的变化率为0.156 g C/(kg H₂O·10 a)。秦岭区域WUE_year总体呈现出不显著的上升趋势(p>0.05);秦岭区域不同植被覆盖下的多年平均WUE_year数值差异不大,但WUE_year的变化趋势略有不同,部分植被类型呈现上升趋势,而其他植被类型呈现下降趋势;多年平均逐月WUE_month变化多呈现较为明显的"双峰"模式。研究结果为不同类型生态系统水碳关系研究中获取和选择数据提供了依据和途径,加深了对秦岭区域生态系统WUE时空变化规律的认识,从而为研究气候变化对秦岭地区生态系统的影响提供了数据支持和科学参考。     

不同产业沼气作物农田净生态系统生产力和水分利用效率比较

产业沼气作物是发酵制气的重要原料,开展产业沼气作物农田净生态系统生产力(net ecosystem production,NEP)和水分利用效率(water use efficiency,WUE)的研究,为产业沼气作物的筛选和种植提供依据。采用静态钠石灰吸收法和静态箱-红外CO2分析仪法、非称重式蒸渗仪法测定了常规种植条件下4种作物农田NEP和群体水分利用效率(population water use efficiency,WUEp)、生态水分利用效率(ecosystem water use efficiency,WUEe),并设裸地进行对照。结果表明:1)观测的5个处理,NEP的大小顺序是杂交狼尾草(17 533.1 kg/hm2)曲晨9号玉米(9 172.9 kg/hm2)云瑞88玉米(8 462.7 kg/hm2)紫花苜蓿(273.6 kg/hm2)裸地(-2 377.0 kg/hm2),4种作物农田是CO2的汇,裸地是源。2)WUEp大小排序为杂交狼尾草(10.89 kg/m3)曲晨9号(7.23 kg/m3)云瑞88玉米(6.79 kg/m3)紫花苜蓿(3.46 kg/m3)。WUEe大小顺序为杂交狼尾草(4.19 kg/m3)曲晨9号(2.38 kg/m3)云瑞88(2.20 kg/m3)紫花苜蓿(0.06 kg/m3),与NEP的排序相同。以生物量、NEP、WUEp、WUEe来衡量,杂交狼尾草优于其他3种作物,可优先推广种植。     

基于通量观测数据的玉米水碳交换量及水分利用效率分析

揭示玉米生长期内水分、二氧化碳交换量及水分利用效率的变化规律,对于认识玉米生长规律,指导农业灌溉具有重要意义。该文采用美洲通量网(Ameri Flux)3个农田通量站的数据,计算玉米生育期内的水分消耗量ET(evapotranspiration)、总初级生产力GPP(gross primary productivity)和生态系统净交换量NEE(net ecosystem exchange)及水分利用效率,并采用统计分析方法分析饱和水汽压差和光合有效辐射对水分利用效率的影响。结果表明,该区域玉米整个生育周期约为156~180 d,ET为440~520 mm,GPP为1 320~1 640 g/m2,以C计,NEE为-560~-620 g/m2,以C计;水分利用效率,NEE/ET为1.2~1.4 g/kg,GPP/ET为3.0~3.5 g/kg。水分利用效率与饱和水汽压差(VPD)成负指数关系,存在常数k使得GPP/ET正比于VPD-k,最优k值为0.42~0.63。水分利用效率与光合有效辐射无显著相关性。     

How does the conversion of land cover to urban use affect net primary productivity? A case study in Shenzhen city, China

China has made great economic achievements since the Reform and Opening policy implementation. Shenzhen as the representative city has experienced rapid urbanization and population growth. Urbanization strongly changes the nature of the land surface and has a large influence on the regional ecosystems. In the process of urbanization, fertile cropland and original forest are often destroyed. It is important to regularly monitor the effect of urbanization on the natural environment so as to allow us to control the encroachment to a reasonable extent. Net primary productivity (NPP) is an important productivity indicator of the ecosystem. We obtained land covers from Landsat TM images to quantify urbanization of Shenzhen between 1999 and 2005. We used the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS-based) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data, Landsat-based land cover map, meteorological data and other field data to drive the CASA productivity model and obtain net primary productivity for the study area. Finally, we estimated the effect of urban sprawl on regional NPP. The study on Landsat-based land cover maps indicated that a move towards urban is the most significant landscape change in Shenzhen City and urbanization has irreversibly transformed about 20.21% of Shenzhen's surface during 1999–2005. NPP loss mainly resulted from urbanization during 1999–2005 and totaled to 321.51 Gg of carbon, an average annual reduction of 45.93 Gg of carbon. For every square km of Shenzhen area, NPP was on average reduced by 0.0017 Gg of carbon during 1999–2005. The loss of NPP is equivalent to a reduction in absorption of 520.85 Gg CO₂ and release of 385.81 Gg O₂, so urbanization has a large influence on the regional net primary productivity.     

河北省2005-2014年植被NPP时空演变及其与气候因子的关系

在GIS软件的支持下,利用2005—2014年MOD17A3H与MCD12Q1数据集,结合河北省2005—2012年的142个气象站点资料,利用一元线性回归法分析了河北省10年间NPP的时空演变特征,利用相关系数法分析了NPP与气候因子的相关关系。结果表明:河北省年NPP主要集中在200～400 g/（m²·a）,其中NPP高值区分布在燕山北部区域和太行山东侧一带。2005—2014年河北省年NPP均值与最大值均在波动中微弱上升,年NPP均值在2012年最大为337.63 g/（m²·a）。2005—2014年NPP增长率大于10%的地区分布在冀西北区域和东南边界,其面积占比为43.03%。河北省5种植被覆盖类型按NPP年均值从大到小排列依次为:阔叶林、灌丛、草地、针叶林、农用地。河北省NPP与气温主要呈负相关,与降水主要呈正相关。     

2000-2013年中国植被碳利用效率(CUE)时空变化及其与气象因素的关系

植被碳利用效率（CUE）是评估陆地碳循环的重要指标,探讨其动态特征对气候变化的响应对于陆地生态系统碳循环研究具有重要的指示意义。基于MOD17数据计算中国植被CUE,辅以地统计学理论,利用趋势分析、变异系数及相关性分析等方法,研究了2000—2013年中国植被CUE的时空变化特征,并结合气象要素数据剖析植被CUE对气候变化的响应。结果表明:全国植被年CUE在研究年限内总体上表现为轻微的增长趋势,具体表现为在2000—2007年以0.000 6的变化率呈现波动下降的趋势,而2007—2013年植被CUE呈现显著上升的变化趋势,该变化特征可归因于2007年气温及降水格局的改变;植被CUE空间分布具有明显的空间异质性,大体呈现西部高东部低的状态。CUE增加较明显的区域主要分布在内蒙古呼伦贝尔地区,青藏高原大部分地区,东部沿海地区以及台湾岛。而CUE呈减少趋势的区域分布范围较广,其中减少趋势较为明显的地区主要包括东北平原及华北华中的大部分地区,另江南地区及新疆部分地区也有零星分布。草地及森林区域植被CUE波动变化较小,表明该部分地区生态系统处于良性循环。不同植被类型的CUE均值表现为:草地（0.21） > 农田（0.14） > 森林（0.09） > 灌丛（0.06）。全国大多数地区植被CUE与降水呈正相关,而与气温则呈负相关,而这种相关性会随着区域气候格局及植被类型的变化而变化。总体上,全国植被CUE的增加主要归因于降水量的增加,而气温的升高则造成植被CUE的降低。     

基于DSSAT作物模型的中美大豆主产区单产模拟与验证

开展基于作物模型的大面积作物产量估测研究,可以为及时掌握全球重点地区农作物的生产情况提供数据支撑.该研究以大豆为监测作物,选取中国吉林省和美国爱荷华州作为研究区域,基于DSSAT作物估产模型中的SOYGRO大豆模型,利用分辨率为0.5°×0.5°的生育期气象要素以及500 m×500 m绿色叶绿素植被指数,进行遥感数据...     

南方低产黄泥田与高产灰泥田基础地力的差异

【目的】黄泥田为南方红黄壤区广泛分布的低产田。定量评价黄泥田基础地力,明确与高产灰泥田水稻氮磷钾养分吸收利用的差异,可为黄泥田改良及水稻施肥提供依据。【方法】采集福建省20个县的典型黄泥田0—20cm土壤,同时采集与其邻近且由同一微地貌单元发育的高产灰泥田土壤,进行了水稻盆栽试验。试验设施肥(每盆N0.60g、P2O50.24g、K2O0.42g)和不施肥两个处理。氮肥采用15N丰度10%的尿素,磷肥用磷酸二氢钙,钾肥用氯化钾。水稻品种为‘中浙优1号’,采用移栽种植,每盆种植两穴。收获后,调查籽粒产量,采集土壤和植株样品,植株分地上部和根部,分析了生物量、氮磷钾含量,土壤分析了全氮含量。植株与土壤同位素氮用ZHT-03质谱仪测定15N%丰度。计算了土壤基础地力与水稻养分吸收、累积及肥料利用率。【结果】黄泥田的基础地力经济产量、基础地力地上部生物产量较灰泥田分别低26.9%与23.5%,相应的基础地力贡献率分别低14.1与9.7个百分点。基础地力贡献率(经济产量)与土壤有机质含量呈极显著正相关,与土壤容重呈极显著负相关。不论施肥与否,黄泥田水稻有效穗数均显著低于灰泥田,且不施肥水稻有效穗数与土壤有机质含量呈极显著正相关,而与土壤容重呈极显著负相关。施肥条件下,黄泥田水稻成熟期籽粒、茎叶和根系氮、磷、钾素含量均低于灰泥田,其中3个部位磷素含量较灰泥田分别低9.6%、38.4%和46.3%,差异均显著,黄泥田水稻籽粒和茎叶的钾素含量较灰泥田分别低10.8%和18.5%,差异均显著。施肥下黄泥田水稻成熟期籽粒、茎叶的氮素吸收量较灰泥田分别低10.8%和17.3%,磷素吸收量分别低12.5%和46.2%,钾素吸收量分别低16.6%和28.5%,差异均显著。等量施肥条件下,黄泥田的水稻氮肥利用率较灰泥田低4.6个百分点,但土壤氮肥残留率增加3.0个百分点。【结论】以高产灰泥田为标准,黄泥田基础地力具有20%以上的产量提升潜力。土壤有机质与容重是影响基础地力贡献率与有效穗的重要肥力因子。黄泥田水稻氮肥利用率显著低于灰泥田,但土壤氮素残留率较高。提高有机质、降低土壤容重是提升基础地力的主攻方向。     

基于联立方程组的东北区粮食生产力和耕地变化影响要素分析

东北区是中国粮食主产区,研究其粮食生产力和耕地变化的影响要素对提高粮食生产、保证国家粮食安全具有重要的现实意义。该研究利用土地利用数据、自然环境数据、气象数据、区位和交通数据与社会经济数据,采用联立方程组模型实现了东北区粮食生产力、耕地向建设用地转移及耕地向林/草地转移这3个区域生态过程的内生变量和外生变量之间相互作用关系的定量表达。从人口规模、社会、经济、政策、区位和自然条件等方面进行了定量分析。研究结果表明社会经济因素在较短的时间内对东北区粮食生产力起着显著作用,农业人口增长、生产投入要素的作用也相对显著。在耕地向建设用地转移过程中,人口规模、经济发展、区位条件、坡度及政策是其关键影响因素。耕地向林/草地转移过程主要受农业人口比例、地形坡度、区位和交通条件、政策、气候等关键控制变量的影响。该研究结论将为研究区的土地利用规划和耕地保护政策提供重要的参考信息。     

基于潜力衰减模型的东北-华北平原旱作区耕地生产力评价

在中国耕地资源日益紧缺、粮食安全问题愈发严峻的背景下,耕地生产力研究具有重要的现实意义。该研究以东北-华北平原旱作区为研究区域,以主要粮食作物玉米的光温生产潜力空间分布数据及相关县域统计数据为基础,结合土地利用、降水、土壤、社会经济等数据,运用潜力衰减模型,研究评价了东北-华北平原旱作区1995-2015年耕地生产力时空格局及其影响因素。结果表明:研究区光温-水生产力、光温-水-土生产力、光温-水-土-社会经济生产力均整体呈现东北平原旱作区高于华北平原旱作区的空间格局,且在东北平原旱作区和华北平原旱作区内部也均表现出南高北低的宏观趋势;通过分析各环境因子的订正系数发现,人为社会经济投入对当前耕地生产力的保障极为重要,特别是在耕地自然条件逐渐变差的华北平原旱作区表现的尤为显著;水分因子产量差在空间上整体呈现南低北高、东低西高的分布格局,土壤因子产量差明显呈现南高北低的空间格局,社会经济因子产量差呈现明显的北高南低空间格局,这与中国水热条件的地带性分布、东北平原地区优质的土壤条件及较高的自然禀赋等因素有关;研究区社会经济因子产量差>土壤因子产量差>水分因子产量差,且社会经济因子产量差在华北平原旱作区整体较小、土壤因子产量差在东北平原旱作区整体较小,进一步说明了社会经济投入是维系华北平原旱作区耕地生产力的最重要因素,而耕地本身的立地条件是保障东北平原旱作区耕地生产力的最主要原因。潜力衰减模型的应用对大尺度区域耕地生产力研究的方法创新方面有所裨益,评价结果可为不同农业区保持高产、稳产及耕地保育等方面提供科学参考。