气候变化对陕南汉江流域植被净初级生产力的影响

根据陕南汉江流域及其周边34个气象站1959-2010年的逐日气温和降水资料,利用周广胜—张新时模型、Penman-Monteith公式、Mann-Kendall检验、相关分析和Spline插值等方法,分析了近52a水热条件的变化及其对净初级生产力(NPP)的影响,并对NPP的未来变化进行预估。结果表明:1)汉江流域年均温为13.7℃,整体呈升高趋势(0.14℃.(10a)-1)(p<0.001),北部快于南部,东部快于西部。多年平均降水为747.3mm,整体呈减少趋势,于1991年发生减少突变;2)NPP高值区位于大巴山区和米仓山部分地区,秦岭山地相对较小,表现出由南向北递减的空间格局。秦岭南麓部分地区NPP上升,汉江谷地除安康外均呈下降趋势,大巴山和米仓山一带除平利、镇坪外均呈现下降趋势。3)NPP与降水、相对湿度和湿润指数呈极显著的正相关关系(p<0.001),与潜在蒸散、日照时数和气温负相关,温度对于NPP积累起到的作用有限,水分是主要制约因素;4)a情景下NPP增幅15%以上,b情景下增加9%左右,c情景下NPP整体下降。     

长白落叶松林生态系统净初级生产力对气候变化的响应

应用BIOME-BGC模型和样地调查数据,模拟并验证了吉林省汪清林业局长白落叶松林生态系统净初级生产力(NPP)在1980—2013年间的动态变化情况,分析了NPP对区域气候变化的响应以及在SRES A2和B2排放情景下长白落叶松林生态系统NPP的动态变化。结果表明:BIOME-BGC模型较好地模拟了样地NPP的动态变化,且模拟NPP与样地实测生产力的动态变化规律相似;在1980—2013年间,长白落叶松林生态系统NPP(以碳计算)均值为477.74 g/(m2·a),波动范围是286.60～566.27 g/(m2·a);研究区内长白落叶松林生态系统NPP与年降水量呈显著正相关;在未来A2和B2排放情景下,NPP对未来降水量增加的响应呈正向,对年均温度增加呈负相关,其中温度升高对NPP的负效应要大于降水量增加对NPP的正效应;此外,CO2浓度增加有利于长白落叶松林生态系统NPP的增加。      

黄土高原地区植被净初级生产力遥感监测及其动态变化分析

利用经改进的CASA模型,模拟分析了1999～2008年黄土高原地区植被净初级生产力（NPP）的变化趋势及其时空分布,并对其拟合可信度进行了分析。结果表明,在黄土高原地区水热条件较好的地区,实施退耕还林（草）工程对植被生长的变化及不同植被生态系统的生产力有着较明显的积极作用。     

典型干旱区植被净初级生产力的变化特征与气候因子的相关性

以新疆地区为研究区,运用分辨率为1 km×1 km的MODIS遥感影像的植被指数数据,计算像元的净初级生产力(NPP)与降水、温度的偏相关系数,并借助Hurst指数对研究区植被净初级生产力未来趋势进行定量分析.结果 表明:(1)植被净初级生产力1985-1998年处于高位震荡,1999-2008年呈持续下降趋势,2009-2016年基本上保持上升趋势;1985-2016年植被净初级生产力减少了67 g·m-2·a-1,平均植被净初级生产力为154.71 g·m-2·a-1,最大值出现在1987年(176.3g·m-2 ·a-1),最低值出现在2008年(120.87g·m-2·a-1);植被净初级生产力的季节变化速率由大到小的顺序为夏季、春季、秋季.(2)年降水量与植被净初级生产力极显著正相关(P＜O.O1),气温与植被净初级生产力极显著负相关(P＜0.01),降水量和气温的空间布局是影响植被净初级生产力分布的重要控制因素;春季和秋季植被净初级生产力与气温、降水的偏相关系数较为一致,降水为夏季植被净初级生产力的主要气候驱动因子.(3)新疆地区未来植被净初级生产力反持续性的序列的比例为48.07％,持续性的序列的比例为51.93％,因此,新疆地区未来植被净初级生产力变化以持续性减少趋势为主.     

气候变化对阿勒泰地区自然植被净第一性生产力的影响

[目的]建立阿勒泰地区自然植被净第一性生产力与年平均气温和年降水量的统计关系,在此基础上,估算未来气候变化对自然植被净第一性生产力的可能影响.[方法]利用新疆阿勒泰地区7个气象台站1961～2008年的历史气候资料对年平均气温和年降水量变化规律进行统计分析的基础上,采用周广胜等[1]的自然植被净第一性生产力模型,计算了近48年阿勒泰地区自然植被净第一性生产力的变化特征.[结果]48年来,阿勒泰地区年平均气温以0.475℃/10 a的倾向率上升,降水量以11.495 mm/10 a的倾向率增多,年平均气温和年降水量分别于1975和1986年发生了突变性的上升;受其影响,自然植被净第一性生产力以0.2 t/hm2/10 a的倾向率增长,并于1985年发生了突变性的增大.[结论]未来气候的"暖湿化"变化对提高阿勒泰地区自然植被净第一性生产力将产生积极影响,平均而言,在其它条件不变的前提下,年降水量每增多10;,自然植被净第一性生产力将增加7;～9;.年平均气温每升高1℃;自然植被净第一性生产力将增加0.06;～1.56;.     

基于遥感数据的黔南州植被净初级生产力分析

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。     

基于遥感数据的黔南州植被净初级生产力分析

基于2001²013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5002013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500⁹00 g/(m900 g/(m²·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。     

北京山区油松林净初级生产力对气候变化情景的响应

应用BIOME-BGC模型模拟北京十三陵林场油松林净初级生产力对不同气候变化情景的响应。在模拟时设置了本底、CO2浓度加倍、气候变化、CO2浓度和气候同时变化4类8种不同气候情景,其中气候变化设置为温度升高3.5℃、降水增加14%。模拟结果表明:1970—1988年油松净初级生产力(以碳计)的平均值为387.38g·m-2·a-1,有明显的年际变化。油松的净初级生产力正向响应了CO2浓度的倍增,但对净初级生产力积累效果不明显。在气候变化情景下,油松的净初级生产力反向响应了温度升高3.5℃情景,正向响应了降水量增加14%情景,且对降水量的响应十分明显,降水量是控制北京山区油松林净初级生产力的主要因子;CO2浓度、气候变化情景下,CO2浓度倍增和降水的增加会削弱它们对油松林净初级生产力的积累作用。     

东亚地区植被净第一性生产力对气候变化的时空响应

为了了解气候变化对东亚地区植被生产力的影响,该文利用气象数据和卫星遥感数据(NOVA/AVHRR NDVI,8 km×8 km),采用改进参数的CASA模型研究了东亚地区植被净第一性生产力的时空变化.结果表明:18年来研究区净第一性生产力在波动中呈现增加趋势;净第一性生产力介于8~300 gC/(m2.a)的植被主要分布于气候干旱或气候严寒、冬季漫长的高纬度地区,因而植被生产力较低;净第一性生产力介于300~700 gC/(m2.a)的植被主要分布于10°~35°N低纬度地区以及50°~60°N中高纬度地区;净第一性生产力平均介于700~2 000 gC/(m2.a)的植被主要分布于缅甸、泰国、越南的热带雨林,这些区域的植被生产力最高;各种植被类型中常绿阔叶林的净第一性生产力平均值最大,约为1 229.97 gC/(m2.a).13种植被按其净第一性生产力对气候变化响应的相似性,可以分为4种类型.     

2001-2013年黄土高原植被净初级生产力时空变化及其归因

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.     

重庆市植被净初级生产力的遥感估算及分析

[目的]遥感估算和分析2007年重庆市植被净初级生产力(NPP)。[方法]基于CASA模型,结合SPOT/VEGETATION NDVI S10数据、植被覆盖分类图、气象数据等,对2007年重庆市NPP进行遥感估算,在GIS及RS的支持下,进行数据的前期处理,对2007年重庆市NPP分布状况及年内变化情况进行分析。[结果]NPP平均值为112.343~799.391 g C/m~2,研究区植被净初级生产力区域变化明显,季相差异显著,其中高值主要出现在渝东南、东北区域,低值主要存在于渝西北区域;NPP值夏季(6~8月)﹥春季(3~5月)﹥秋季(9~11月)﹥冬季(12~2月),年内阔叶林植被NPP最高,水生植被NPP生产量最低。[结论]该NPP估算方法能较好地模拟重庆市的NPP及其时空格局,估算结果比较符合实际,能应用于NPP估算项目中。     

青海省天然草地植被净初级生产力分析——基于Miami模型

利用青海省2000～2009年的气候资料和Miami模型,分析了青海省气温和降水的变化及天然草地植被初级生产力,结果表明：青海省2000年至2009年平均温先逐渐、后下降;Miami复合模型更适合计算青海省天然草地植被初级生产力。     

大渡河流域植被净初级生产力的时空变化及其地形分异特征

为了解大渡河流域2000—2021年植被净初级生产力(NPP)的时空特征和地形变异规律,应用MODIS NPP和地形数据,利用一元线性回归分析和变异系数等方法分析区域植被NPP时空变化特征。结果表明：(1)2000—2021年大渡河流域植被净初级生产力呈波动上升趋势,年均增速为2.009 g·m^-2·a^-1,年平均植被净初级生产力为474.58 g·m^-2·a^-1,大渡河流域植被总净初级生产力的平均值为127.18×10⁶g·m^-2·a^-1,植被改善趋势明显;空间分布整体上呈“南高北低”的分布特征,植被净初级生产力较高的区域主要分布在海拔较低的大渡河流域下游以及大渡河中上游干支流河谷两侧。(2)2000—2021年研究区植被净初级生产力年际变化率较低,平均年际变化率为2.0,植被净初级生产力呈增加趋势的面积比例为89.67%;研究区植被净初级生产力平均变异系数为2.0%,植被状态总体较平稳,变异系数低于20%的面积比例为95.22%。...     

藏北高原植被净初级生产力的遥感估算

利用CASA模型、多时相MODIS遥感数据和地面气象数据相结合方法,考虑不同植被类型的最大光利用率的差异,对藏北高原2004年的植被净初级生产力（NPP）进行估算,分析了植被NPP时空分布特征。结果表明：①藏北高原的植被NPP估算结果与实测值是基本吻合的,效果较好,该遥感模型可以实现对藏北高原植被初级净生产力时空动态的快速诊断与准确评估。②藏北高原植被NPP空间分布格局表现出自东南向西北逐渐递减的趋势,与水热条件和植被类型的地带性分异规律是一致的。整个研究区植被NPP总量为31.19MtC/a,其中高寒草甸的NPP最大,占55.85%;其次为高寒草原,占26.6%。③藏北高原植被NPP具有显著的季相变化规律,全年中冬季（11-3月）的植被NPP值是非常低的,植被NPP累加值占全年NPP总量的3.2%;夏季（6-9月）植被NPP值是比较高的,植被NPP累加值占全年NPP总量的84.0%。     

基于MOD17 A3的陕北植被净初级生产力变化特征研究

[目的]基于MOD17A3数据研究陕北地区植被净初级生产力(NPP)。[方法]基于利用2000—2010年MOD17A3数据集的年均NPP数据和GIS技术定量分析了陕北植被NPP的时空变化特征。[结果]榆林市东南部及延安市中北部年平均NPP大部在151~250 g C/(m~2·a);延安市中南部年平均NPP大部在300 g C/(m~2·a)以上。延安、榆林市年NPP增加的面积都在90%以上,分别为92.9%、97.8%。2000与2010年的平均NPP相比,大部分地区是增加的,只有少部分地区是减少的。增加幅度在0~50 g C/(m~2·a)的地区为榆林市长城沿线一带,增加幅度在51~90 g C/(m~2·a)的地区为榆林市大部及延安市西北部,增加幅度在91~120 g C/(m~2·a)及120 g C/(m~2·a)以上的主要分布在榆林市东南部及延安市中部;NPP降低的区域主要分布在延安市南部的桥山林区和黄龙林区。[结论]通过实施退耕还林等生态建设工程,陕北地区植被状况得到较好的改善。     

应用CASA模型估算浙江省植被净初级生产力

自然植被和生产力的变化是表征区域生态环境质量变化的重要指标,利用CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型对浙江省植被净初级生产力(NPP)进行估算,分析了净初级生产力的时空分布变化及受土地利用变化影响的特点.结果表明:①2006年浙江省净初级生产力平均为625.68 g·m-2·a-1;空间上,呈现出随着海拔的增高而增大的趋势;时间上,各土地利用类型的净初级生产力均表现出一致而明显的季相变化,不同土地利用类型之间的净初级生产力高低差异明显;②全年净初级生产力总量为6 451.24万t·a-1,林地和耕地是净初级生产力总量的主要构成部分,占净初级生产力年总量的70％以上;其中,丽水市净初级生产力年总量最高,为1 336.05万t·a1,舟山市最低,为47.18万t·a-1;生态公益林的净初级生产力均值为815.28 g·m-2·a-1,固碳能力明显优于其他林地;③相比1996年,2006年浙江省净初级生产力年总量因土地利用类型的变化增加了52.96万t·a-1,净初级生产力年总量保持着相对稳定的态势.有效提升浙江省植被净初级生产力途径主要有:在平原地区构建森林网络体系,在山区积极实施阔叶林化改造工程,以及对竹林进行科学集约化经营.     

商丘市植被净第一性生产力对气候变化的响应

根据河南省商丘市8个台站1961～2005年的逐日平均气温和降水资料,采用植被净第一性生产力模型,分析了商丘市近45年来植被净第一性生产力的变化情况。结果表明,近45年来商丘市的自然植被净第一性生产力每10年以0.17 TDM/hm2的趋势在增加,但并不显著。依据未来20～100年气候变化预测结果,分别模拟了2020、2050和2100年的商丘市植被净第一性生产力,结果显示：与1990年相比,NPP分别增加了3.9%～6%、7.9%～11.0%和14.9%～22.3%。     

基于MODIS数据的安徽淮河流域陆地植被净初级生产力分析

淮河流域作为全球变化的敏感区域,分析其植被生产力变化特征具有重要意义。基于EOS/MODIS卫星遥感资料,对安徽淮河流域植被净初级生产力(NPP)变化的时空特征进行了分析。结果表明:2000-2006年安徽淮河流域年平均NPP为336.62gc/m2,其中,2004年NPP最大,为380.73gc/m2,2000年最小,为298.76gc/m2;根据年NPP分布显示,淮河以南地区的植被生长状况要好于淮河以北地区,在淮河以南地区,长江以南的植被生长状况要好于长江以北地区,主要因为这些地区多为森林,植被覆盖度高。2000-2006年间,安徽淮河流域NPP总体呈增加趋势,淮河沿岸NPP增加明显。     

黑龙江省气象因子与落叶松植被净初级生产力相关性分析

以2010年黑龙江省的气象数据(包括平均气温、降水量、平均风速和平均相对湿度)和落叶松的固定样地GPS点为数据来源,采用3种插值方法对气象数据进行插值分析,经比较验证后得到各气象因子对应的最优插值方法.根据黑龙江省2010年落叶松林的数据和东北地区树种生物量的异速模型获得落叶松人工林样地地上生物量和植被净初级生产力(N...