1987年大兴安岭林火碳释放及火后NPP恢复

以大兴安岭地区1985年一类森林资源连续清查资料和1987年林火资料为数据基础,结合GIS技术,进行大兴安岭1987年林火碳释放及火后净初级生产力(NPP,net primary productivity)恢复的研究.通过对1987年火烧迹地林火发生前各树种的生物量的估算,得出在1987年林火中大兴安岭林区森林释放的碳量约为1.97×10~6～2.47×10~6 t;同时分别比较火烧中各树种的碳释放量和不同火烧等级下的碳释放量.结果表明:落叶松在1987年林火中释放碳量约0.96×10~6～1.19×10~6 t,占碳释放总量的49%左右;重度火灾中碳释放量占总碳释放量的99.4%.火后乔木层的NPP恢复在21年间成逐渐增加的趋势,并且恢复趋势表明在火后23～24年的时候中度火灾后的乔木层NPP可达到未过火林地的水平.     

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。     

2000～2013年三江平原北部NPP变化特征分析

应用最小二乘法和逐像元相关分析方法,结合三江平原土地利用变化数据,分析2000～2013年三江平原北部地区年均植被NPP变化情况,获得研究区NPP趋势变化数据及水田扩张与NPP空间相关数据.结果表明,三江平原北部在水田快速扩张驱动下,NPP值先缓慢减少后波动上升,整体为线性增加趋势.NPP具有明显年际增加趋势,基本规律为年均NPP值相对较低区域,增加趋势较弱,反之亦然.水田扩张与NPP值相关性分析表明,由旱地转为水田区域,水田扩张与NPP值变化具有正向相关性;由沼泽湿地和林地转为水田区域,水田扩张与NPP值变化具有负向相关性.研究表明,农田耕作方式是NPP变化重要影响因素之一.     

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。     

基于单时相MODIS数据的草地退化遥感监测研究

以草地NPP减少的相对百分数（由实际NPP和潜在NPP计算）为主要监测指标，提出了一个基于单时相MODIS数据的草地退化遥感监测方法。介绍了利用MODIS数据反演实际NPP的方法，并提出了一个根据实际NPP和草地类型分布图确定潜在NPP的方法。对2003年中国北方草地的监测结果表明，中国北方草地退化严重，退化程度的空间差异性较大，草地退化程度与草地类型密切相关。     

基于ZGS和TW模型的长江流域植被NPP时空演变特征

[目的]研究长江流域陆地植被生态系统初级净生产力(NPP)的时空演变特征,为政府部门建立和调整生态功能恢复项目提供参考。[方法]以长江流域为研究区,基于2000—2019年的降水和气温数据,采用周广胜—张新时模型(ZGS)和Thornthwaite Memorial (TM)模型估算NPP,并进一步利用皮尔逊相关分析、一元线性回归分析、Mann-Kendall显著性检验等,对比分析长江流域陆地植被生态系统NPP时空演变特征。[结果](1)基于上述两个模型模拟得到的长江流域NPP时空演变趋势基本一致,相关系数R为0.982,呈现显著正相关关系;(2)2000—2019年长江流域陆地植被生态系统实际NPP与潜在NPP均呈上升趋势,上升速率分别为6.85,2.74 g/(m~2·a)。(3)长江流域实际NPP和潜在NPP在空间上呈东南高西北低的分布格局,低值区域主要分布在草地生态系统;高值区域大部分分布在森林生态系统和农田生态系统。(4)2000—2019年长江流域实际NPP与潜在NPP呈上升趋势的面积分别占研究区总面积的80.65%和84.81%,主要分布在云南、青海、西藏、四川北部及浙江...     

艾比湖流域生态系统NPP 对气候 变化及景观动态的响应

分析气候变化与人为扰动对生态系统NPP 的影响、以及未来情景模式下NPP 的响应机制。在景观动态 模拟模型CA-Markov 模型耦合未来A1B 情景模式下的区域气候模式数据的基础上、建立生态系统NPP 对气候变化 和景观动态响应模型、实现了人类活动与气候变化对生态系统NPP 的影响定量分析。艾比湖流域2005要2020 年生 态系统NPP 增长了223.27 GgC、其中由人类活动直接导致的NPP 增加为141.01 GgC、气候变化的贡献为82.26 GgC。 近期内人类活动的直接影响仍是生态系统NPP 变化的主要因素、气候变化的影响虽然较小、但呈现逐年增长的趋 势。     

Impact analysis of climate data aggregation at different spatial scales on simulated net primary productivity for croplands

For spatial crop and agro-systems modelling, there is often a discrepancy between the scale of measured driving data and the target resolution. Spatial data aggregation is often necessary, which can introduce additional uncertainty into the simulation results. Previous studies have shown that climate data aggregation has little effect on simulation of phenological stages, but effects on net primary production (NPP) might still be expected through changing the length of the growing season and the period of grain filling. This study investigates the impact of spatial climate data aggregation on NPP simulation results, applying eleven different models for the same study region (∼34,000 km²), situated in Western Germany. To isolate effects of climate, soil data and management were assumed to be constant over the entire study area and over the entire study period of 29 years. Two crops, winter wheat and silage maize, were tested as monocultures. Compared to the impact of climate data aggregation on yield, the effect on NPP is in a similar range, but is slightly lower, with only small impacts on averages over the entire simulation period and study region. Maximum differences between the five scales in the range of 1–100 km grid cells show changes of 0.4–7.8% and 0.0–4.8% for wheat and maize, respectively, whereas the simulated potential NPP averages of the models show a wide range (1.9–4.2 g C m⁻² d⁻¹ and 2.7–6.1 g C m⁻² d⁻¹ for wheat and maize, respectively). The impact of the spatial aggregation was also tested for shorter time periods, to see if impacts over shorter periods attenuate over longer periods. The results show larger impacts for single years (up to 9.4% for wheat and up to 13.6% for maize). An analysis of extreme weather conditions shows an aggregation effect in vulnerability up to 12.8% and 15.5% between the different resolutions for wheat and maize, respectively. Simulations of NPP averages over larger areas (e.g. regional scale) and longer time periods (several years) are relatively insensitive to climate data aggregation. However, the scale of climate data is more relevant for impacts on annual averages of NPP or if the period is strongly affected or dominated by drought stress. There should be an awareness of the greater uncertainty for the NPP values in these situations if data are not available at high resolution. On the other hand, the results suggest that there is no need to simulate at high resolution for long term regional NPP averages based on the simplified assumptions (soil and management constant in time and space) used in this study.     

纳米蜂胶颗粒对鸡免疫功能的影响

通过专有技术制备纳米蜂胶颗粒（NPP）。在不同的pH值条件下，其颜色、透明度及形态结构均有很大变化，但是它对温度不敏感。NPP使迪卡白雏鸡血液中的T淋巴细胞比率增加极显著；使雏鸡RBC－C3bR花环率极显著增加，而使RBC－IC花环率显著降低。EEP作为佐剂能促进鸡的体液免疫，可以提高特异性抗体的滴度。     

基于Landsat TM数据的长白山西部NPP估算

[目的]对1999和2001年长白山西部NPP进行估算。[方法]基于Landsat TM数据,运用遥感模型,对长白山西部1999和2001年同一时相的植被进行NPP估算。[结果]1999年,长白山西部NPP最大值是134.408 3 t(DW)/(hm2·a),最小值是7.885 2t(DW)/(hm2·a);2001年,NPP最大值是86.372 3 t(DW)/(hm2·a),最小值是17.566 3 t(DW)/(hm2·a)。长白山西部NPP的最大值主要集中在图们市、延吉市、龙井市、和龙市山区。1999年的NPP分布范围明显比2001年大,同时,1999年的NPP值普遍比2001年高。[结论]大尺度陆地生态系统NPP的测定研究需要加强。