2000—2014年张家口市植被净初级生产力的时空格局及其与气候的关系

植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)是反映植被活动的关键变量之一,研究其空间格局及其对气候因子的响应,对于理解陆地生态系统的碳循环有着重要作用。利用MOD17A3和气象数据,采用线性趋势分析等方法,分析2000—2014年张家口市植被NPP的时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明:张家口市NPP的空间分布具有明显差异,空间上呈现东南高、西北低的趋势,且具有较明显的经向"条带"分布特征,2000—2014年张家口市植被NPP平均值为230.5 g/(m~2·a)。2000—2014年,张家口市NPP总体呈增长趋势,年NPP最大值出现在2004年,最小值出现在2001年。降水是植被NPP变化的主要影响因素,张家口市植被NPP总体上与年降水的相关性更高,呈正相关关系。该研究为冬奥会进行前张家口市的生态修复工作提供了科学依据。     

青藏高原近30年植被净初级生产力时空演变研究

利用卫星遥感数据和气象资料,分3个高程层面模拟了青藏高原地表太阳辐射（SOL）,并以此驱动CASA模型估算1983要2012年青藏高原植被的净初级生产力（NPP）,分析NPP的时空演变模式,而后探讨了NPP对气候因子的响应关系。研究结果表明：（1）分不同高程层面建立的太阳辐射模型能够更合理地反映青藏高原地表太阳辐射的空间分布特征,模拟精度高于其他相关模型。（2）青藏高原植被NPP的空间分布表现为自东南向西北逐渐递减的趋势。高原西北部降水量小于400mm的区域内植被NPP 的主导因子是降水,东南部降水量大于400mm的区域内植被NPP的主导因子是温度。（3）青藏高原植被NPP的演变趋势存在显著空间分异。总体上高原西北部植被NPP近30年变化相对稳定。其中1983要1992年,NPP增加区域主要分布于高原中部,在高原东南部则呈现减少趋势;1993要2002年,高原大部分地区NPP呈增加趋势,NPP减少区域集中在高原东部地区;2003要2012年,高原东部、南部NPP增加趋势明显,高原东南部NPP呈减少趋势。（4）总体上,1983要2012年青藏高NPP总量波动范围为0.494~0.590 Pgc/年变化率为0.0187 Pgc/10,年,呈现“缓慢增加-缓慢减少-快速增加”的趋势,其中年均温度增加对NPP的变异有显著影响（R2=0.456,P<0.001）。     

基于CASA模型的四川植被净初级生产力及其时空格局分析

【目的】估算四川植被的净初级生产力并分析其时空格局及影响因素,为深入认识该区域的植被生产力状况提供数据支持。【方法】在原CASA模型基础上,以MODIS卫星数据为依托,对光合有效辐射值提取、最佳区域气温反演、水分胁迫系数演算这3种方法进行了改进,进而估算了四川地区2000-2011年期间的植被净初级生产力(NPP)。【结果】①四川植被NPP的多年平均值为303.27gC/(m2·a),变化范围在285³40gC/(m2·a)之间。②四川植被NPP的季节变化明显,其中夏季是NPP主要积累期;同时由于区域气候变暖导致的物候期延长,秋季NPP的累积量呈逐年上升趋势。③四川植被NPP空间分异明显,总体表现出由东南向西北逐渐减少的趋势,且呈垂直地带性特征明显。④降雨量是驱动NPP的主要因子;温度及光合有效辐射也对NPP影响显著(P<0.001)。【结论】近10年来四川植被NPP变化主要由生长旺季本身变化所致;其时空分布格局总体表现出随温度、水分、光合有效辐射以及海拔增加而增大的趋势;改进后的CASA模型可以有效地模拟四川植被NPP的时空格局特征。     

亚热带常绿阔叶林植被净初级生产力时空特征

植被净初级生产力(NPP)是森林生态系统碳循环过程的关键参数,在研究减缓全球气候变化中起着重要的作用。中国的亚热带常绿阔叶林是世界常绿阔叶林的重要组成部分,研究该区域植被净初级生产力的时空特征对了解该地区植被生长状况和CO2固定能力等方面有着重要的意义。基于中国科学院资源环境科学数据中心的NPP数据,应用核密度估计、隶属函数等方法分析了亚热带常绿阔叶林区域植被净初级生产力2001-2010年时空分布特征。结果表明,亚热带常绿阔叶林区NPP在时间变化上无显著增减趋势,各年份NPP都主要集中在300～400gC·m~(-2)·a~(-1)和700～1 000gC·m~(-2)·a~(-1),且随时间序列呈现波动变化,其年均值在600～700gC·m~(-2)·a~(-1);在空间分布上,湿润地区NPP呈东南向西北逐渐降低的空间分布特征,半湿润地区NPP则呈西高东低的特征。此外,2001-2010年亚热带湿润地区西部NPP变差系数高于东部,半湿润地区的北部NPP变差系数高于南部。通过NPP与其变差系数值,得出其NPP隶属度空间分布,结果显示隶属度呈东南沿海向内陆递增趋势,可以看出东南部NPP值高,变异系数低,CO2固定能力高,抗干扰能力强,生态风险低;而西部部分地区NPP值低,变异系数高,易受外界干扰,生态风险高。     

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%。     

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。     

疏勒河流域NPP时空变化分析

基于MODIS NDVI数据产品、地面气象站数据和解译的土地利用数据,利用改进的CASA模型,估算了疏勒河流域2001、2005、2009和2012年的植被净初级生产力(NPP),并分析了其时空变化.结果表明,①流域单位面积上的年平均NPP仅为95.2 g(C)/(m2·a),足见流域整体生产力水平较低;②NPP的空间分布呈自东南向西北递减的趋势,且具有显著的经向“双峰”特征;③构成主要植被覆盖类型的荒漠灌木、半灌木植被对NPP贡献率最大;④流域年际NPP总量呈波动式增加,2012年较2001年增加了50％;⑤NPP的空间变化可划“明显增加”、“轻微增加”、“几乎不变”和“轻微减少”4个类型,其中增加的区域占78.9％,其反映了区域生态环境总体上在向好的方向发展.     

基于LUE模型的长江源流域NPP时空变化特征分析

长江源流域具有独特的高寒植被生态系统,研究植被净初级生产力变化及其与气候因子的关系,能够反映生态系统对全球变化的响应。利用改进的遥感光能利用率模型(LUE)模拟了2001-2010年长江源流域植被NPP时空变化特征,结合同期气温和降水数据,运用趋势分析法和偏相关分析法,研究了植被NPP对气候因子的响应特征。结果表明:1)植被多年平均NPP值为171.83gC/m~2/a,高寒针叶林NPP值最大(392.64gC/m~2/a),高寒草原最小(70.41gC/m~2/a)。而高寒草甸和高寒草原分布最广,占植被NPP总量的86.6%。2)植被NPP呈增加的趋势(6.39gC/m~2/a),增加趋势不显著,在水热条件的影响下,植被NPP增长呈现出空间异质性,增加幅度由东南向西北逐渐减少。不同植被类型的NPP增长趋势不同,其中高寒针叶林、灌丛、高寒草甸、高寒草原和高山垫状植被的NPP增长率分别为15.98、12.61、3.13、2.69和1.01gC/m~2/a。3)植被NPP相比于降水,对温度的敏感性更高。近10a温度的显著增加是导致植被NPP增加的主要因素。研究结果有利于把握长江源流域高寒生态系统功能特征,为生态规划建设提供科学依据。     

渭河流域长时间序列NPP估算及时空变化特征分析

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。     

粤北山地城市植被净初级生产力时空分布特征分析——以韶关市为例

[目的]探究粤北山地城市植被固碳能力与地形因子之间的耦合关系。[方法]基于韶关市30 m DEM数据及2000—2015年MOD17A3H长时间序列植被净初级生产力(NPP)数据,采用差值法、变化率分析法和GIS空间分析方法,对近16年来韶关市NPP时空变化特征进行分析。[结果]2000—2015年韶关市NPP整体呈现出东北—西南走向高、东南和西北偏低的空间分布态势,其中翁源县植被NPP年均值最高,为658.71 g/(m²·a),新丰县和南雄市次之,而乳源瑶族自治县NPP年均值最低,仅为507.47 g/(m²·a)。16年间韶关市植被NPP年际均值在539.15～698.88 g/(m²·a),其中,NPP在>500～600 g/(m²·a)占比最高,为30.72%。2000—2015年韶关市植被NPP整体呈现增加态势。韶关市植被NPP均值随海拔和坡度升高呈现先增加后减小的态势,在高山(>1 500 m)、垂直坡(>50°)区域范围到达最小值,分别为324.19、484.48 ...     

贵州省陆地净初级生产力的季节变化研究

了解不同季节陆地净初级生产力（NPP）的变化及与气候的相互关系以及其空间分布对深刻理解贵州陆地生态系统对全国气候变化的响应和陆地碳循环研究具有重要意义．本文使用1981—2000年间GLO—PEM模型模拟的贵州陆地NPP数据和同期气温、降水等数据,研究不同季节贵州陆地植被NPP的变化．结果表明,在1981—2000年期间,春季和秋季NPP都呈显著增加趋势,夏季和冬季NPP都呈减少趋势,春季是NPP增加速率最快的季节,夏季是NPP减少速率最快的季节．夏季NPP增加最高的区域分布于贵州南部的多数地区;夏季NPP降低最多的区域分布于贵州西北部．     

陕西省植被净第一性生产力时空变化研究

利用1981~2000年GloPEM光能利用率模型数据、土地覆盖数据和中国县域行政区划矢量数据,对陕西省植被净第一性生产力(NPP)总量变化、空间分布格局及其变化特征进行了研究。结果表明,陕西省多年平均NPP总量为1.59×1014gC/a,单位面积年均NPP为771 gC/(m2.a)。20年来,陕西省植被年均NPP在波动中虽然有增加但总量仍呈减少趋势,即从1981年的1.55×1014gC/a减少到2000年的1.50×1014gC/a。陕西省单位面积年均NPP的空间分布格局显著,呈现出由南北向中部递增的趋势。陕西省年均NPP的空间变化明显,其中有43.4%的地区年均NPP增加,主要集中在陕南秦巴山区和关中平原;有56.6%的地区年均NPP减少,主要集中在陕北黄土高原。     

银川盆地净初级生产力估算和趋势分析

【目的】基于2000-2010年间的遥感数据、气象数据,利用净初级生产力(NPP)估算模型模拟银川盆地NPP,分别从逐月、逐年对其时空变化过程进行分析,并进行预测分析,阐述11年期间银川盆地植被NPP的时空格局与变化特征,探讨NPP与植被健康指数(VHI)之间的耦合关系。【方法】选取2000-2010年间的SPOT VEGETATION数据、归一化植被指数（NDVI）、遥感数据、考虑了研究地区内及其周边气象站点数据等,利用CASA 模型,一元线性回归、奇异值分解等方法对银川盆地NPP空间分布进行估算与分析。【结果】2000-2010年,银川盆地逐月NPP平均值呈现小幅度增长,月均增加0.51 gC·m^-2,以7月、10月NPP值增长最为显著;2000-2010年,银川盆地逐年NPP平均值也呈小幅度增长,年均增加0.24 gC·m^-2,NPP 年平均值总体呈波动趋势,以2007、2009年NPP增长最为显著,降水直接导致了2005、2006年的NPP值出现低值;2000-2010年,从银川盆地NPP空间变化来看,行政区域年平均NPP物质量大小依次为：大武口区＞永宁县＞灵武市＞西夏区＞青铜峡市＞利通区＞平罗县＞贺兰县＞惠农区＞兴庆区＞金凤区。银川盆地NPP 平均值表现出“南北高中间低、东高西低”的空间格局,其中NPP低值集中在西夏区、兴庆区、金凤区等区域;NPP趋势的好坏与村镇点数量大小、人口数量呈异步变化关系;银川盆地的VHI变高（低）时,NPP随之变低（高）,第一模态左右场的相关系数为-0.69,呈现异步耦合关系。【结论】采用光能利用模型对银川盆地的NPP进行估算模拟和实测验证,发现其模拟结果与实测数据接近,该模型测算银川盆地的NPP较为合理;银川盆地NPP总体趋于良好,但局部区域出现恶化情况;银川盆地NPP波动明显,主要受土壤湿度的影响,因此NPP对干旱具有一定的指示作用。     

内蒙古荒漠草原植被NPP时空变化及气候因子分析：以四子王旗为例

基于遥感数据和气象数据,利用光能利用率模型(CASA),对典型荒漠草原四子王旗1987—2016年植被NPP进行测算,分析NPP时空变化及其与年均气温和年降水量等气候因子的相关性。结果表明:1)1987—2016年四子王旗植被NPP值为144.52g/(m2·年)(C),植被类型地带性分布差异明显,空间上表现出南高北低的分布特征;2)1987—2016年四子王旗植被NPP总体呈现出增长趋势,年际波动为3.09～3.69Tg(C);3)研究区植被NPP与年均气温和年降水量呈显著正相关关系,且与年降水量相关系数更高,表明年降水量是影响荒漠草原区植被NPP的主要气候因子。通过研究荒漠草地植被NPP时空分布及其与气候因子的关系,有助于认识荒漠草原陆地生态系统对气候变化的响应。     

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%。...     

河西走廊植被水碳通量对气候变化和人类活动的响应

河西走廊作为中国西北地区的重要经济发展带,地形多变,生态环境脆弱,在气候急剧变化以及人类活动的影响下,该地区植被水碳通量变化复杂。为探究2000—2020年河西走廊地区的植被生态变化情况,本研究利用参考作物蒸散量（ET0）与植被净初级生产力（NPP）分别表征植被水、碳通量,探究气候以及土地利用变化下2000—2020年河西走廊ET0与NPP的时空变化特征,分析植被水碳通量的主要驱动因素及交互作用。结果表明：在气候趋于暖湿,土地利用变化加速的背景下,2000—2020年ET0与NPP均呈现显著上升趋势,平均相对湿度与日照时长分别是ET0与NPP变化的主要驱动因素,ET0均值空间格局特征为“西高东低”,NPP均值为“南高北低”。气候变化加剧了河西走廊地区的植被蒸散发,人类活动使得21年来河西走廊地区荒漠化土地面积减小,其对区域植被水碳通量的干预作用大,植被生产力显著增加,因此生态环境持续向好。     

皇甫川流域生态系统生产力时空特征分析

利用1961～2010年皇甫川流域主要气候要素数据和1979～2000年准格尔旗统计数据,采用净初级生产力（NPP）计算模型和数理统计方法,分析了该流域陆地植被NPP和农业生态系统生产功能（粮食生产）的时空特征。研究表明：①1961～2010年皇甫川流域NPP的总体变化趋势不明显,但年际变化显著。各乡镇NPP动态变化一致,且年际变化显著。流域NPP空间差异明显,东南部较高、西北部相对较低,与降水量的空间分布一致。②1979～2000年皇甫川流域各乡镇粮食单产增长趋势明显,且年际波动显著,在有些年份降水量对粮食单产的影响是决定性的。粮食单产空间差异明显,北部高,东南部居中,西部低。③皇甫川流域NPP和粮食单产的时间相关性较为显著,而空间相关性不明显。这与NPP主要受自然条件影响,而粮食生产受到自然条件、农业政策和科技投入等综合影响有关。     

基于SPOT-VEGETATION的北部湾经济区植被变化特征

以2000-2011年423景SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据为基础,采用MVC、标准差、线性趋势分析和HURST指数等数理统计方法对北部湾经济区植被覆被时空变化特征及未来趋势进行定量分析。结果表明,2000-2011年北部湾经济区NDVI值呈波动上升趋势,快于广西区年NDVI平均增长速率。NDVI均值存在着明显的分段特征,且转折点出现在2006年,2006年以前研究区植被覆盖呈现下降趋势,2006年以后呈现显著增加趋势。NDVI均值在空间上呈现出西北和西南植被覆被低、东南植被覆被高的态势,NDVI均值纬向分布呈现出北高南低,经向分布线性倾向率比较小,仅为0.5952/1N°。NDVI标准差的变幅较大,表现为波动小主要分布在NDVI均值的两个极端,波动较小与波动较大并存,波动较大分布比较零散的空间格局。NDVI的Hurst指数反持续(10.03%)持续性序列(89.97%),说明经济区植被的变化趋势处于持续性改善的趋势。     

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。