Spatiotemporal variation in vegetation net primary productivity and its relationship with meteorological factors in the Tarim River Basin of China from 2001 to 2020 based on the Google Earth Engine

Vegetation growth status is an important indicator of ecological security. The Tarim River Basin is located in the inland arid region of Northwest China and has a highly fragile ecological environment. Assessing the vegetation net primary productivity (NPP) of the Tarim River Basin can provide insights into the vegetation growth variations in the region. Therefore, based on the Google Earth Engine (GEE) cloud platform, we studied the spatiotemporal variation of vegetation NPP in the Tarim River Basin (except for the eastern Gobi and Kumutag deserts) from 2001 to 2020 and analyzed the correlations between vegetation NPP and meteorological factors (air temperature and precipitation) using the Sen slope estimation method, coefficient of variation, and rescaled range analysis method. In terms of temporal characteristics, vegetation NPP in the Tarim River Basin showed an overall fluctuating upward trend from 2001 to 2020, with the smallest value of 118.99 g C/(m²?a) in 2001 and the largest value of 155.07 g C/(m²?a) in 2017. Regarding the spatial characteristics, vegetation NPP in the Tarim River Basin showed a downward trend from northwest to southeast along the outer edge of the study area. The annual average value of vegetation NPP was 133.35 g C/(m²?a), and the area with annual average vegetation NPP values greater than 100.00 g C/(m²?a) was 82,638.75 km², accounting for 57.76% of the basin. The future trend of vegetation NPP was dominated by anti-continuity characteristic; the percentage of the area with anti-continuity characteristic was 63.57%. The area with a significant positive correlation between vegetation NPP and air temperature accounted for 53.74% of the regions that passed the significance test, while the area with a significant positive correlation between vegetation NPP and precipitation occupied 98.68% of the regions that passed the significance test. Hence, the effect of precipitation on vegetation NPP was greater than that of air temperature. The results of this study improve the understanding on the spatiotemporal variation of vegetation NPP in the Tarim River Basin and the impact of meteorological factors on vegetation NPP.     

2000-2015年黄河流域植被净初级生产力时空变化特征及其驱动因子

黄河流域区域性差异显著,生态系统环境脆弱敏感,研究植被NPP对其生态环境生产能力的了解具有重要意义。基于MOD17A3 NPP数据、气象数据和土地利用/覆盖类型数据,采用偏差分析、趋势分析、相关性分析及马尔科夫转移模型对黄河流域2000—2015年植被NPP的时空格局、变化趋势及驱动因子进行了研究。结果表明:（1）2000—2015年黄河流域植被年NPP均值为228.2 g C/（m²·a）,变化范围为179.6～258.1 g C/（m²·a）,整体上呈现微小波动增加趋势,植被NPP偏差值呈现先减少后增加的趋势;上中下游植被NPP年均值呈明显的梯度分布,即上游<中游<下游,说明中上游区域生态环境相对脆弱。（2）黄河流域植被NPP具有较强的空间分异性,呈南向北带状递减分布;上中下游植被NPP总量差异显著,其中中上游植被NPP总量约占整个流域的96%,可见中上游对整个黄河流域生态环境的影响举足轻重,故加强对中上游区域生态环境建设与保护至关重要;流域大部分地区植被NPP以增加为主要趋势。（3）流域植被NPP受气候因素中降雨影响较大,以气候因素强驱动的区域主要分布在川西高原、鄂尔多斯高原及华北平原等地区。农用地转建设用地及草地转荒漠是黄河流域植被NPP损失的主要方式,可见城市加速扩张以及过度开垦、放牧等人类活动是植被NPP损失的主要驱动力,近几年林地、草地面积有所增加,植被NPP整体上损失程度有所减小,可见实施退耕还林还草政策已见成效。     

气候变化背景下羌塘国家自然保护区植被净初级生产力时空变化

基于Miami模型和Thornthwaite Memorial模型,利用西藏羌塘国家自然保护区附近5个气象站1971-2018年气温、降水数据和第五次耦合模式比较计划（CMIP5）多个全球模式历史和未来预估数据,分析保护区附近及保护区气温、降水、植被净初级生产力（NPP）的时空变化特征。结果表明：（1）保护区附近年平均气温从西部到东部渐低,年降水量从西部到东部渐多。年平均气温（T）呈显著升高趋势,年降水量（R）和年蒸散量（E）均呈微弱增加趋势,伴随各站气温NPP（NPPt）呈显著升高趋势,降水NPP（NPPr）呈微弱增加趋势,大部分站点蒸散NPP（NPPe）和标准NPP（NPPb）均呈微弱增加趋势;（2）NPPt从西部到东部逐渐变小,NPPr从西部到东部逐渐变大,NPPe、NPPb从西部到东部先变大后变小。狮泉河、改则站植被NPP限制因子为降水,申扎、班戈站为蒸散,安多站为蒸散或气温;（3）21世纪不同年代NPPt、NPPr、NPPe和NPPb与20世纪所有年代相比均显著增大。保护区NPPt、NPPr、NPPe和NPPb在未来不同排放情景下相对于1960-1990年均明显增加。保护区在近48a和未来气候“暖湿化”趋势下,植被NPP均有所增加,东南部的寒冷湿润地区增加幅度较大,而西北部寒冷干旱地区增加幅度较小。未来气候有利于当地植被NPP提高,从而改善生态环境。     

2000-2019年关中平原城市群植被NPP时空变化及影响因素

[目的]分析和探讨关中平原城市群植被NPP的时空变化特征,揭示影响植被NPP变化的主要因素,为区域生态恢复及生态健康评估提供支持。[方法]运用趋势分析、变异系数和地理探测器等方法,分析了2000—2019年关中平原城市群植被NPP的时空变化特征与规律,并对植被NPP的影响因素进行了探测。[结果]关中平原城市群年均植被NPP值介于340.3～573.5 g C/m²,年均增长率为9.1 g C/m²,整体呈波动上升趋势,且不同地貌区NPP增长趋势相似。大部分区域植被NPP变化速率大于0,且变异系数较小,植被NPP以小幅增加为主。空间上,植被NPP南高北低,西高东低,具有明显空间分异性,是自然、社会因素共同作用的结果。植被NPP的主要影响因素为降水、地貌及≥10℃积温,但因子间的复杂耦合作用对植被NPP的影响更为显著,如降水与气温的交互作用对植被NPP的解释力达到57%以上,探测结果表明两两因子的交互作用呈现相互增强效应。[结论]关中平原城市群大部分地区植被NPP有明显增长,表明区域生态环境有较大改善。     

不同气象插值方法在新疆草地NPP估算中的可靠性评价

气象因子对研究草地生产力、植被长势、灾害评估等都有着重要的意义,本研究采用不同空间插值方法(协同克里格法Cokriging、反距离加权法IDW和ANUSPLIN法)对新疆地区90个气象站点2000-2011年多年的7月平均降水和气温数据进行空间插值分析,使用均方根误差法(RMSE)以及平均绝对误差法(MAE)对插值的结果进行评价,讨论不同方法对该地区降水和气温插值结果的影响。利用不同插值方法,基于CASA模型进行新疆草地NPP的估算,结合实测生物量数据,对3种插值方法下的估算结果进行评估,结果表明,1)降水和气温数据都是基于ANUSPLIN法的插值结果最优(MAE_(降水)=6.45,RMSE_(降水)=8.77,MAE_(气温)=2.11,RMSE_(气温)=3.52)。2)基于不同插值方法得到的气象要素估算的新疆草地NPP精度不同,将实测数据与同时期CASA模型模拟值相关性进行分析,基于ANUSPLIN法插值的气象要素估算NPP的精度最高(R~2=0.794 7),NPP实测值与模拟值有良好的线性关系,比基于Cokriging插值的气象要素估算精度提高了13.23%,比IDW提高了20.13%。说明提高气象要素的插值精度有利于新疆草地NPP的估算研究。     

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。     

植被NPP估算的模型方法与机理

植被NPP研究是全球碳循环与碳蓄积研究的重要内容之一。该文在回顾植被NPP模型类型的基础上,详述了气候生产力模型、生物地球化学模型、光能利用率模型与生态遥感模型实现的方法与机理,同时强调了遥感估测模型的重要性。上述结果说明利用模型估算植被NPP是一种重要且被广泛接受的研究方法,是未来植被NPP估算研究的重要发展方向。     

植被净第一性生产力模型研究进展

论述了植被净第一性生产力模型的国内外研究进展，并对现有的自然植被和作物生产力模型进行了简单评价，比较其优劣，指出了今后的发展方向；建立植被叶面积指数与生物生产力区域遥感动态模型；在全球变化的背景下，研究生物生产力的变化趋势尤为重要；对于作物生长模型应组建模型运行所需的各类数据库。     

草原生态奖补政策对植被恢复的影响机理

基于内蒙古自治区2000-2019年县级面板数据,采用双重差分法估计草原生态奖补政策的实施效果,在此基础上以牲畜规模为中介构建中介效应模型检验草原生态奖补政策的影响机理。结果表明,草原生态奖补政策对草原植被恢复呈现出显著的负向影响,导致草地NPP(net primary product)降低了2.28%,且该结果通过了一系列稳健性检验;牲畜总规模和舍饲规模在草原生态奖补政策对草原植被恢复的作用机制中都存在中介效应,通过牲畜总规模的增加抑制了草原植被的恢复,但通过舍饲规模的增加能够促进草原植被的恢复,舍饲饲养模式是更符合草原生态保护要求的路径。因此,提出加强对偷牧等违法行为的监管和惩罚力度,优化牲畜饲养技术,加大对舍饲饲养方式的奖补力度和方式,提高人工草场的建设数量和质量等相关建议。