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相似文献
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1.
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   

2.
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20012013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:20012013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:20012013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19822013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19822006年植被覆盖的增速(0.007/10 a),且20012006年植被覆盖的增速(0.007/10 a),且20012002、20032002、20032004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   

3.
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   

4.
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   

5.
[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 ...  相似文献   

6.
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   

7.
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   

8.
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%。...  相似文献   

9.
[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。  相似文献   

10.
以2001-2010年MOD17A3数据集的年均NPP数据为基础,分析成都市植被净初级生产力的时空变化及其影响因素,并借助回归分析方法对引起植被NPP变化的影响因素进行量化分析.结果表明:研究区植被净初级生产力年际变化特征明显,年净初级生产力分布在560~699gC/(m~2·a)之间,平均值为663gC/(m~2·a),总体来看10年间成都市植被净初级生产力呈波动减少趋势,年际减少为5.04gC/(m~2·a).空间分布上表现为由西南向东北逐渐减少的趋势,不同地形区植被NPP变化程度各异,其中平原区植被NPP下降趋势最为显著,其次为山区,而丘陵区植被NPP呈上升趋势.温度、降水量、耕地面积和建设用地面积对整个成都市植被NPP时空变化的独立解释能力分别为2.3%,16.4%,1.0%,10.5%,即研究区植被NPP受到自然因素和人为因素共同作用,而自然因素对植被NPP时空变化的主控作用总体上大于人为因素.对各地形区而言,山区NPP变化主要受到温度和降水量影响,降水量是主控因素(独立解释能力为6.6%);平原区NPP变化主要受到降水量、耕地面积和建设用地面积影响,建设用地面积为主控因素(独立解释能力为10.3%);丘陵区NPP变化主要受到温度、降水量、建设用地面积影响,建设用地面积为主控因素(独立解释能力为5.2%).研究结果为区域生态环境的建设,以及合理的城市土地利用规划提供依据.  相似文献   

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