太行山区植被NPP时空变化特征及其驱动力分析

本文基于2000—2014年MODIS NPP数据,结合同期土地利用变化、气温、降水和DEM数据,运用趋势分析法、相关系数法及分区统计法等方法,研究了太行山区2000—2014年植被NPP时空变化特征,分析了气温、降水等气候因素和人为因素对植被NPP变化的影响,为太行山区植被资源管理及生态环境调控提供参考。研究结果表明:(1)太行山区植被NPP多年平均值为284.0 g(C)·m~(-2)·a~(-1),耕地、林地和草地的NPP均值分别为302.5 g(C)·m~(-2)·a~(-1)、258.1 g(C)·m~(-2)·a~(-1)、286.5 g(C)·m~(-2)·a~(-1)。(2)2000—2014年太行山区植被NPP整体呈上升趋势,但大部分植被NPP变化未达到显著水平;16.17%的植被NPP显著或极显著升高,主要分布在太行山区西侧;0.88%的植被NPP显著或极显著降低,零散分布在研究区内。(3)不同植被类型NPP变化速率为草地耕地林地。(4)基于区域平均计算,太行山区植被NPP与降水显著正相关(P0.05),与气温负相关(P0.05)。基于像元计算,植被NPP与降水显著或极显著正相关区面积比例为23.82%,主要分布在太行山区北段,几乎没有显著负相关区;植被NPP与气温显著或极显著负相关区面积比例为8.42%,主要分布在太行山区西侧,显著或极显著正相关区面积比例为0.81%,主要分布在太行山区最北端。(5)研究期内气候因子对植被NPP的升高整体上表现为促进作用,而人为因素主要表现为抑制作用。太行山区生态环境保护仍应以减少人为干扰为主。     

低温雪灾对莽山保护区植被NPP影响的遥感评价

低温雪灾对植被的影响不仅体现在对植被外在植株的损害上,还体现在对植物内在生理活动的破坏方面。因此,低温雪灾对植被影响的评价应立足植被恢复较长一段时间的植被变化。以2008年1月的低温雪灾为背景,选择反映植被生长特性的植被净初级生产力为研究对象,以受人类活动干扰程度较小、能较好体现植被自然恢复的莽山保护区为研究区,构建了光能利用率模型（CASA模型）,对低温雨雪灾害发生前和发生两年后的植被净初级生产力进行了估算,通过其变化情况来衡量低温雨雪对植被的影响。还对不同地形条件下、不同林龄和树种的植被NPP受低温雪灾影响的差异进行分析,以期为整个莽山乃至南方受灾地区灾后评价和重建决策提供数据支持。     

近47年天山山区自然植被净初级生产力对气候变化的响应

利用天山山区10个对各类天然草场气候和植被类型具有较好代表性的气象台站1961—2007年的历史气候资料,使用线性趋势、Modet小波和Mann—Kendall检测等方法在对年平均气温、降水量变化趋势、变化特征分析的基础上,分别采用Miami模型、Thornthwaite Memorial模型、Chikugo模型、朱志辉模型和周广胜模型对该地区的自然植被净初级生产力（NPP）及其对气候变化的响应进行了计算和对比分析。结果表明：近47a,天山山区的气候总体呈较明显的“暖湿化”趋势,并于1970年发生了由“冷干”向“暖湿”的突变;尽管基于各模型的NPP在数值上有一定差异,但其在时空领域对气候变化响应的趋势是一致的,即：47a来,在气候“暖湿化”背景下,天山山区的NPP总体呈较明显的增大趋势,并于1970年发生了突变性的增大;与年平均气温和年降水量一样,基于各模型的NPP也具有3～22a的不同时间尺度的周期变化;在各类草场中,以草甸草原和山地草甸的NNP最高,高寒草甸次之,荒漠草原再次,高寒草原NPP最低。最后建立了基于各模型的NPP估算值之间的相互换算关系。     

黑龙江省森林NPP的遥感反演

以黑龙江省的森林分布区为研究区域,基于光能利用率模型,利用2006年1km分辨率的MODIS数据和82个气象站的日照资料,结合土地覆盖类型,估算出研究区森林的年NPP,实现了遥感数据驱动的黑龙江省森林NPP的反演尝试。结果表明:2006年黑龙江省森林NPP的年总量为120.4×1012g.a-1,年平均值为545.6g.m-2.a-1,NPP最高值为1669g.m-2.a-1。其时间分布特点表现为明显的季节性变化,变化曲线呈单峰型;空间分布特点表现为显著的纬向分布,南高北低,东高西低,其中大兴安岭的森林NPP最低,小兴安岭次之,老爷岭的最高,基本体现了生产力按地域的正常分布规律。     

闽江赣江上游流域长时间序列NPP变化分析

闽江和赣江上游流域是闽赣水系的主要水源涵养区,其生态环境好坏直接关系到区域水资源可持续利用;而植被净初级生产力(NPP)对生态变化具有重要指示作用,因此有必要分析流域长时间序列NPP变化趋势及原因。通过对闽江和赣江上游流域NPP自1990年以来6期数据的模拟计算,结合DEM和实地考察,发现:(1)两流域NPP总体上都经历了一个快速增长期,且增长最快阶段均为1995—2000年,既得益于当地良好的水热条件,也与政策驱动有关;(2)NPP增长较快地带主要位于对自然破坏相对较少的高海拔山区和欠发达偏远地区;(3)闽江上游流域各期NPP值均高于赣江上游流域,且全流域普遍增长趋势较赣江上游流域明显,得益于其更丰沛的降水和更少的植被破坏;(4)闽江上游流域NPP增长相对持续稳定,赣江上游流域则经历了两次波动,应与城镇化等经济开发有关。     

气候变化对海南岛生态承载力的影响分析

利用植被净第一性生产力估算法测算海南岛自然植被净第一性生产力,并根据海南岛在CO_2倍增情景下气候变化的模拟结果,分析气候变化对海南岛生态承载力的影响。自然植被净第一性生产力与热量和水分条件呈正相关性,气温和降水增幅越大,自然植被净第一性生产力增加越多。而植被净生产力是反映区域生态承载力的间接指标,因此由分析结果知,在CO2倍增情景下,气候变化能显著提高海南岛生态承载力。     

气候变化对渭河流域自然植被净初级生产力的影响研究(Ⅱ)——渭河流域自然植被净初级生产力的研究

利用渭河流域及其周边地区52个气象站1959～2010年的逐日气象资料,采用周广胜-张新时模型、Penman-Monteith模型、气候倾向率、相关分析和Spline插值等方法,分析了近52年湿润指数的时空变化特征及其对NPP(自然植被净第一性生产力)的影响,并对未来不同的气候变化情景下NPP对气候变化的可能响应进行预估。结果表明:NPP高值区位于秦岭山区、关中部分地区、子午岭、六盘山和华山地区,总体呈下降趋势(P>0.1),仅个别站点微弱上升;NPP与降水、相对湿度和湿润指数成正相关(P<0.001),与潜在蒸散量、日照时数和气温负相关,温度对于NPP累积起到的作用有限,降水是主要制约因素;不同的气候情景对NPP的模拟表明,温度和降水同时上升的情况下NPP增幅15%以上,仅温度升高而降水不变NPP增加10%左右,温度上升而降水下降导致NPP不升反降,仅个别地区出现小幅上升。     

基于LPJ模型的中亚地区植被净初级生产力与蒸散模拟

中亚干旱区是对全球气候变化最敏感的区域之一,以草地和耕地为主的植被类型极易受到水资源短缺和人为等因素影响,导致生态环境极易恶化,故分析其植被净初级生产力(NPP)和蒸散(ET)变化特征及对气候的响应具有重要意义。本研究利用LPJ模型模拟中亚地区1982-2012年NPP和ET,并分析其在中亚潜在植被类型中的空间分布和变化特征。结果表明,1)NPP和ET的高低值空间分布基本一致,高值区主要分布在林地、草林地混合区以及耕地区,低值区主要分布在植被稀少的荒漠周边区域和哈萨克中部草地区;2)NPP总量和ET总量均呈波动上升趋势,其中NPP年度变化范围在469.59~1 130.26 Tg C·a-1,年均值为737.24 Tg C·a-1(185.57 g C·m-2·a-1),ET范围在695.53~1 047.69 km3·a-1,年均值为850.46 km3·a-1(214.07 mm·a-1);3)影响中亚地区植被NPP和ET变化的气候因子主要为降水,温度影响相对较弱;4)吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦植被生产力增长较快,哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦和新疆较为稳定,土库曼斯坦植被生产力出现下降现象。     

基于地形改进NPP指数的县域耕地产能测算

为了快速准确测算耕地产能,开展耕地质量和产能评价工作,落实“三位一体”的耕地占补政策,该研究尝试将耕地初级净生产力（NPP,Net Primary Productivity）运用于耕地产能测算。在具体提取NPP指数时,使用顾及地形要素对于太阳辐射影响改进的CASA模型,并在此基础上运用地理加权回归以及空间相关性的方法比较了NPP数据与耕地利用指数数据以验证NPP数据运用于耕地产能计算的可行性。研究结果表明：基于NPP获得的耕地产能数据总体呈现中部东南-西北轴线方向以及南部平原NPP指数较高东北、西南两侧较低的布局,而通过与耕地利用指数的地理加权回归发现两者有较强相关性。NPP指数可以直接用于耕地产能评价,能够提高工作效率和准确性。     

基于CASA模型的甘肃省草地净初级生产力研究

利用基于遥感数据的光能利用模型-CASA模型估算了2005年甘肃草地生态系统NPP,分析了其空间格局,以及地形因素对草地NPP的影响。(1)实测数据与模拟结果对比表明,修正后的CA-SA模型的可操作性强,仅利用地面气象数据和遥感数据就可以对草地生产力进行模拟,模拟效果较好。(2)2005年甘肃省草地NPP总量为3.76×1013g/(m2.a),最高值达790.56g/(m2.a),年均值为139.15g/(m2.a),由西南向东北逐渐减少。(3)草地NPP季节变化非常明显,夏季NPP达到最大值;冬季植被基本停止生长,草地NPP值最低。4)在海拔3 000～3 500m区域、25°～30°坡度以及东坡草地NPP均达到较高水平。