基于光能利用率模型模拟干旱胁迫下毛竹林总初级生产力研究

现有的生态系统模型在模拟干旱胁迫下森林生态系统总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)时存在较大的不确定性,需要探索提高模型解释干旱对GPP影响机理能力的方法。以2011年、2013年和2015年安吉毛竹林通量塔观测数据、MODIS归一化植被指数(MOD13Q1)为数据源,采用结合涡度相关技术的光能利用率模型EC-LUE(Eddy Covariance-Light Use Efficiency)开展毛竹林GPP模拟,并提出提高模型模拟干旱条件下GPP精度的方法。研究结果表明:与非干旱条件相比,干旱条件下GPP与日均温度(Temperature,T)和水蒸气压差(Vapor Pressure Deficit,VPD)的相关关系发生显著改变,由正相关转变为负相关。GPP随T增加而降低的临界温度为15.0℃。GPP随VPD增加呈指数递减关系。将VPD添加到EC-LUE模型(EC-LUEVPD)显著提高了干旱条件下GPP预测精度,2011年和2013年干旱期间GPP模型模拟误差分别降低了7.70%和13.74%。ECLUEVPD模型的预测精度得到明显改善,提高了模拟干旱条件下毛竹林GPP的能力,为模拟气候变化背景下竹林GPP提供可行的方法。     

干旱影响下光能利用率模型模拟常绿针叶林总初级生产力的比较

  目的  研究干旱影响下不同光能利用率模型估算常绿针叶林总初级生产力(GPP)的能力,为精准模拟北半球常绿针叶林的GPP提供参考依据。  方法  采用MODIS数据和通量站点观测数据,在8 d尺度上对常绿针叶林的GPP进行参数化建模。首先利用皮尔逊相关系数和随机森林因子评价方法分析GPP各个驱动因子的重要性。使用降水量和潜在蒸散量(PET)构造干湿度指数,对各个站点进行干湿分类。其次在植被光合模型(VPM)的基础上,去除其中的水分参数,得到改进的植被光合模型(VPMsw)。最后定量比较各站点在不同干湿类型下,VPM模型与VPMsw模型拟合GPP的精度。  结果  ①由驱动因子分析可知:GPP与温度、PET相关性较强,与陆表水指数(LSWI)相关性较弱,温度对GPP的重要性大于水分。②与VPM模型相比,VPMsw模型在干旱和半干旱站点拟合GPP的精度有所提高,均方根误差分别减少6.5%和23.4%,在半干旱地区精度提升效果更明显。  结论  干旱影响下,LSWI不能较好地反映干旱和半干旱地区常绿针叶林的水分情况,所以在干旱和半干旱地区,VPMsw模型拟合GPP的精度更高。图3表3参25     

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。     

天山北坡植被NPP时空格局及气候因子驱动分析

【目的】研究天山北坡植被净初级生产力(NPP)的时空格局,分析NPP与气候因子的关系,为天山北坡自然资源的合理开发利用与管理提供科学依据。【方法】利用CASA模型估算天山北坡植被的NPP,分析其年内时空变化特征,采用相关性分析法研究天山北坡NPP与气候因子的关系。【结果】(1)2015年天山北坡NPP总量为34.57 TgC,平均值为173.34 gC/(m²·a),中西部区域NPP占天山北坡总量的82.25%,是天山北坡NPP的主要供给区,山地区域的NPP平均值最高。(2)不同植被类型的NPP差异较大,林地、耕地、草地、未利用地分别为534.47、333.47、174.20和124.18 gC/(m²·a)。(3)天山北坡NPP月总量波动在0.29~3.00 TgC/mon,6月NPP达到一年中最大值,为7.39 TgC/mon。草地NPP随季节的波动幅度最大,林地随季节波动幅度最小。NPP季节变化表现为夏季>春季>秋季>冬季。(4)温度对天山北坡不同植被类型的影响大于降水。NPP的变化受气候因子驱动影响的区域占66.06%,主要集中在天山北坡中西部区域;非气候因子的影响占33.94%,主要集中在天山北坡中东部以北地区。【结论】天山北坡NPP总体上呈现西高东低的趋势,不同植被类型随季节的变化趋势不同,温度是天山北坡NPP年内变化的主要影响因素。     

石河子绿洲植被净第一性生产力遥感估算研究

[目的]探索适合西北绿洲区的NPP遥感模型,估算石河子绿洲区植被净第一性生产力.[方法]在GIS的支持下,利用卫星遥感数据和气象数据,以光能利用率模型为基础进行研究.[结果]构建了绿洲区植被净第一性生产力NPP估算模型,以1989～2001年的石河子绿洲区植被为例,对13年间的植被净初级生产力进行了估算,得到石河子绿洲区植被净第一性生产力13年平均值为2.086 TgC/a,其年均变化量为0.049 TgC/a,绿洲植被碳密度在237.3～309.3 gC/m2变化.[结论]研究时段内NPP总体呈现增长的趋势,这主要是近年来该区降水、气温以及土地利用方式改变的影响结果.     

重庆市植被净初级生产力估算及其生态服务价值评价

为了解重庆地区近年植被生态效应的变化格局与趋势,以重庆市为研究区,根据EOS/MODIS遥感资料,运用CASA模型估算重庆地区2002年-2011年的植被净初级生产力(NPP),并根据生态服务功能评价指标体系,对重庆市生态服务价值进行定量评估,结果表明:重庆地区2002年-2011年植被NPP均值为500.45g/m~2,常绿阔叶林达779g/m~2,在时间序列上呈波动下降的趋势.2002年、2005年、2008年和2011年的生态服务价值分别为337.97亿元、299.82亿元、357.92亿元和322.94亿元,土地利用类型中,林地的贡献率最大,其次是耕地和草地;在空间分布上,由大巴山山区所在的巫溪、巫山县及渝东南的石柱县、武隆县等区域向涪陵区及主城大片区域呈递减的趋势.     

基于改进CASA模型的晋北地区植被NPP时空动态及气候影响研究

【目的】探究晋北地区气候和植被类型等因子对植被净初级生产力(NPP)的影响,对于明晰干旱半干旱地区植被对气候变化的响应,以及保障生态脆弱地区植被恢复和可持续发展具有重要参考价值。【方法】基于改进的CASA模型模拟了晋北地区2000-2020年植被NPP,量化了其时空分布格局、变化趋势和空间变异性,并分析了研究期间气候因素与植被NPP的相关关系。【结果】2000-2020年研究区植被NPP年均值(以C计)介于225.28～484.09 g/m²之间,平均值为349.76 g/m²,年均增速为8.75 g/m²。植被NPP年均值呈现出东高西低、南高北低的格局,NPP年均值主要集中在200～400 g/m²,占研究区总面积的65.15%,各植被类型NPP年均值的大小为：林地(691.79 g/m²)>灌丛(492.97 g/m²)>耕地(378.39 g/m²)>草地(343.85 g/m²)>...     

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。     

应用CASA模型估算河南省主要森林植被碳储量

森林作为陆地生态系统的主体,也是最大的碳库,对维持全球气候稳定,减缓温室效应等有着至关重要的作用。为了解河南省主要森林的植被碳密度及碳储量,以遥感影像(MODIS13Q1)和气象数据为基础,利用CASA模型及植物枯损模型,对河南省2000、2005、2010、2015、2019年(以9月为例)主要森林区域的碳密度及碳储量进行了估算,并分析了其变化趋势。结果表明：2000—2019年,森林区域碳密度平均值为35.21～49.56 t/hm²,碳密度增加与减少的变化趋势面积比为2.52;主要森林区域植被碳储量整体呈现出增加趋势,由2000年的630 962.48 t增加到2019年的716 805.06 t, 2000—2019年碳储量净增加85 842.48 t,平均增长速率为4 292.129 t·a^-1;不同植被类型中碳储量由大到小依次为：阔叶林、灌从、针叶林、草丛、混交林。其中阔叶林碳储量最大,平均占总碳储量的比例为68.52%,混交林占比最少,仅为2.42%;不同植被类型的碳密度平均值每年从大到小排列总体表现为：落叶阔叶林、混交林、草丛...     

基于光能利用率模型估算大兴安岭北部火烧迹地生产力

以大兴安岭火后不同强度(轻度、中度、重度)及未火烧区森林为研究对象,利用光能利用率模型和ETM+影像,结合植被资料,估算了火烧结束12 a后(1999年8月)过火区的针叶林、阔叶林、针阔混交林的净初级生产力(Net primary productivity,NP,P),分析了1987年"5.6"大火不同强度火烧对森林分布和生产力的影响。结果表明:轻度和中度过火区林地面积的比重与未过火区相近,且NP,P比未过火区高;重度过火区部分林地的比重降低,森林退化成非林地,但林地NP,P与未过火区相近。     

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.     

2001-2010年内蒙古植被净初级生产力的时空格局及其与气候的关系

利用MODIS NDVI数据、气象数据和植被分类数据,基于改进的光能利用率模型CASA模型对2001-2010年内蒙古不同植被类型净初级生产力(NPP)进行估算,并分析其时空分布特征及对气候因子的响应.结果表明:(1)10年间内蒙古植被年NPP的平均值为340.0 gCm-2a-1,且空间分布呈明显的经度地带性,由西向东的变化速率为每10度增加200.5 gCm-2a-1;(2)不同植被类型NPP有较大差异,森林、草地、农田和荒漠植被的NPP平均值分别为521.9、270.3、405.7和85.3 gCm-2a-1;(3)10年间内蒙古植被NPP总量的平均值为322.7 TgCa-1,波动范围为276.8-354.4 TgCa-1.从NPP年际变化的空间分布来看,阿拉善沙漠、毛乌素沙地西部、河套平原以北地区、浑善达克沙地东西缘和呼伦贝尔平原西北部植被的NPP呈极显著上升,而内蒙古中部的草地植被NPP呈极显著下降;(4)不同植被类型NPP对气候因子的敏感性有较大差异.森林植被NPP主要受温度的限制,而农田、草地和荒漠植被NPP主要受降水量控制.     

毛竹种群光能利用率的研究

依据生态学原理, 对毛竹林种群的含水率、热值、生物量等进行研究． 结果表明： 毛竹秆、枝、叶各组分的平均含水率分别为３９．９５％ 、３３．８１％ 和５０．８１％ , 热值依次为２０ １００．２３、１９ ８９２．０３ 和１９ ４６０．６２ （ｋＪ／ｋｇ）, 并在这基础上进一步分析了毛竹林种群光能利用率, 从而为毛竹林的经营与开发提供科学依据     

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%。     

南疆植被总初级生产力对区域降水的响应规律

为研究总初级生产力(Gross primary productivity,GPP)对区域降水的响应规律,本研究通过对南疆地区喀什、阿克苏、和田3个市2000—2014年的GPP进行分析,得出GPP的时空分布规律,进而与2000—2011年同期的降水进行耦合分析,以探寻植被GPP与降水之间的响应关系,从而为南疆地区植被生态保持和可持续发展提供依据。结果表明:1)从时间尺度来看,GPP呈现出与季节相关的波动性,年均GPP的极值点基本出现在每年的7月;2)在空间分布上,和田地区的GPP在空间上呈现北低南高的空间格局,阿克苏地区的GPP呈现北高南低的空间格局,并且在数值上存在较大的差异性,喀什地区的GPP呈现北高南低的空间格局,西北部GPP分布比较集中并有较高的值;3)变化趋势上,和田地区呈现上升趋势、阿克苏地区整体比较稳定、喀什地区呈现上升的趋势;4)研究区域内GPP与降水之间均为正相关关系。当降水滞后1个月时,和田及喀什GPP与降水之间的相关系数显著提高,但是阿克苏地区没有表现出时滞性,说明响应关系更加明显。     

基于GIS与RS的安徽省NPP模拟及时空分析

NPP（植被净初级生产力）的研究是全球变化的核心内容之一,是估算碳吸收量的重要依据,不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力,表征陆地生态系统的质量状况,而且是判定生态系统碳汇和调节生态过程的主要因子。在GIS的支持下,利用地面气象数据和MODIS数据,考虑到最大光利用率在不同植被类型中的差异,在CASA模型验证的基础上,估算了安徽省2002～2009年7月份植被净初级生产力,并分析其时空变化。结果表明：①通过与NPP实测资料及其他模型的对比,该模型估算的效果较好,数据获取上也比较容易,模型的可操作性较强。②2002～2009年的8年间,安徽省7月份平均NPP为193．99gC／m2,变化范围为182．25～199．89gC／m2。③安徽省7月份NPP值呈增加趋势,但没有达到显著的水平。④安徽省7月份NPP总体分布趋势是从南向北递减,其中山区NPP最高,水域和城市最低。     

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。     

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。     

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。