黑河流域上游草地NPP分布及其与地形因子的关系分析

利用CASA模型,结合地面气象资料估算了黑河流域上游草地植被净初级生产力（NPP）总量的变化及在复杂地形下的分布特征.结果表明,海拔高度和坡向对草地NPP的分布有明显影响.     

基于CASA模型的皖江城市带植被净初级生产力时空变化特征研究

运用GIS和RS技术,利用植被、气候和辐射等地面空间数据,基于CASA模型估算2001-2010年之间皖江城市带植被净初级生产力(NPP),并分析其时空变化特征.结果表明:10年之间皖江城市带植被净初级生产力呈减少趋势,其中NPPMAX年均减少速度5.3gC/m2·a,NPPMEAN年均减少率0.513%;10年NPPMAX均值为805.09gC/m2·a,NPPMEAN均值为463.26gC/m2·a;净初级生产力年累计量变化幅度较大,约在30.052-43.483TgC/a之间;年际变化十分明显,最大值出现在2008年,为43.483TgC,最小值在2006年,为30.052TgC,年均减少率0.51%.植被净初级生产力空间格局表现出较大的不均匀性,整体分布状况是以长江为界,长江以南植被净初级生产力较大,但有逐渐变小趋势;长江以北植被净初级生产力较小,却表现出逐渐增加的趋势.     

中国南北过渡带生态系统固碳服务及价值量空间格局

利用CASA模型测算净初级生产力(NPP),在碳循环过程模型的基础上估算2000—2017年秦巴山区土壤有机碳储量,使用净现值(NPV)法估算出2015年、2017年土壤有机碳的经济价值,并分析不同土地利用形式下土壤碳价值的差异性。结果表明:在时间尺度上,秦巴山区植被NPP呈现先增加、后减少的趋势,2015年植被NPP均值达到峰值;在空间尺度上,秦巴山区植被NPP呈现中间高、四周低,山区高于平原的整体趋势。土壤有机碳含量受植被净初级生产力和土壤矿质化强度的影响,空间分布呈现西北高、东南低的格局,高值区主要集中在秦岭山脉中段和大巴山区部分区域。采用净现值法估算秦巴山区2015年、2017年不同情景下土壤有机碳的价值量发现:在不同碳价和贴现率情形下,有机碳的价值量有很大差异,并且贴现率和碳价越高,价值量就越高;在不同土地利用形式下,单位面积价值量和价值总量也会不同,林地、草地的总价值量较高,而未利用地的单位面积价值量较高。将贴现率和碳价纳入到土壤有机碳价值量的估算中,不仅更切合实际情况,而且可在一定程度上为政府设置合理碳价提供理论依据。     

北京市门头沟区2003-2014年植被初级生产力时空变化

采用CASA模型和30 m分辨率Landsat数据生成了门头沟区2003—2014年的植被净初级生产力(NPP)产品,分析了门头沟区NPP的空间分异特征,基于MODIS年NPP产品分析了门头沟区2003—2014年NPP的年际变化特征,基于MODIS植被总初级生产力(GPP)时间序列数据分析了门头沟区典型年份的年内GPP变化特征.结果表明:2003—2014年门头沟区NPP受地形及人为因素影响,低值区主要沿河流谷地及东部河流出山口处分布,在整体区域上呈现四周高、中间低的特征;自2005年以来年际NPP总体平稳,没有明显的增加或减少趋势;GPP年内波动明显,5—9月GPP/NPP的差异对不同年份间GPP/NPP差异的贡献最大.     

基于RS和GIS的楚雄州森林植被净第一性生产力估算

基于RS、GIS技术和TM影像,采用中国天然森林植被净第一性生产力模型,估算楚雄州森林植被NPP数值及其时空分布变化,结果表明=1990年楚雄州森林植被NPP的值为9．12×/t DW／a,分布比较均匀;2000年楚雄州森林植被NPP的值为2．68×107tDW／a,分布呈现从西北向东南递减的趋势;2000年整个楚雄州森林植被NPP值都小于1990年,单位面积的平均NPP最高值相差约25tDW／（hm2·a）,总量相差为6．44×107tDW／a,表明楚雄州森林植被净第一性生产力在这10年里下降了。     

安徽省农田净初级生产力时空变化特征及影响因素——基于MOD17A3的研究

基于MODIS/MOD17A3数据集,结合土地利用数据、气象数据,运用距平分析、相关分析等方法,分析了2000-2010年安徽省农田净初级生产力(NPP)的时空变化特征及影响因素.结果表明:安徽省农田以水田为主;研究时段内,安徽省农田年NPP均值及年NPP总量整体上呈现波动上升趋势;中产农田面积最大,低产农田次之,高产农田面积最小;农田NPP空间分异显著,呈由北向南递增的趋势,中低产水田和旱地主要集中在长江以北地区,高产水田和旱地分布于沿江及其以南地区;降水与水田和旱地NPP均值呈弱负相关关系,温度与水田和旱地NPP均值呈显著正相关关系;温度是影响安徽省农田生产力空间分异的主要气象因素.     

基于CASA模型的武汉市生态系统净初级生产力(NPP)遥感估算

为研究快速城市化建设地区生态系统的NPP空间分布特征,基于LANDSAT-ETM遥感影像数据和3R空间分析技术,对CASA模型进行适当改进,构建武汉市NPP估算模型,估算武汉市2013年生态系统的净初级生产力.结果表明:1)武汉市生态系统NPP总量为154.22×10~(10)g C,总体呈现远城区远高于主城区的空间分布特征,土地利用类型中林地对NPP的贡献相对最大,其中7个主城区的NPP总量为5.38×10~(10)g C,6个远城区的NPP总量为141.64×10~(10)g C,约为主城区的26倍;2)全市13个区中,NPP总量权重排名前6的区均为远城区,黄陂区植被净生产量最高(45.46×10~(10)g C),江汉区最低(0.32×10~(10)g C),两者相差142倍之多;3)单位面积NPP空间上呈现中央区域低、四周区域高的雷达辐射状的分布特征,全市生态系统单位面积平均NPP为179.76×106g C/km2,其中主城区单位面积NPP约为56×106g C/km2,远城区单位面积NPP约为186×106g C/km2,约为主城区的3.3倍;4)武汉市13个区的单位面积NPP按照大小进行排列,黄陂区蔡甸区新洲区东西湖区江夏区汉南区武昌区江汉区青山区硚口区江岸区汉阳区洪山区.研究建议武汉市远城区应注重生态农业、生态旅游业发展,主城区应高度重视生态环境保护,采取立体化、多维度的方式修建生态空间,加大生态修复力度,逐步提高城市绿地占比,为市民创造更为舒适的居住环境.     

基于CASA模型长江流域植被NPP时空演变及与地形因子的关系

植被净初级生产力(net primary productivity, NPP)是评价生态系统固碳能力的重要指标。长江流域作为中国重要的农业生产区和生态安全屏障，深入开展长江流域植被NPP时空变化特征的研究，对了解流域植被生长情况和生物固碳能力具有重要意义。基于CASA模型，反演长江流域植被NPP,分析长江流域2001—2018年不同时空尺度下的植被NPP的演变特征以及与地形因子的关系。结果显示：CASA模型对于长江流域植被NPP的反演效果较好，可以反映研究区的植被NPP的实际状态，长江流域多年植被NPP为572.72 gC/(m²·a)。时间上，长江流域植被NPP年际变化可分为2个阶段，2001—2007年NPP年均值变化明显，呈波动式上升；2008—2018年相对变化趋于平稳，植被NPP年内变化层次感比较明显，夏半年(4—9月)NPP月均值较高，对全年NPP总量的贡献率为77.61%。长江流域植被NPP空间格局上具有明显的差异性，总体呈现自西北向东南递增，长江流域在18年间植被NPP增加的面积大于减少的面积，NPP增加趋势主要分布在岷沱江水系南部、嘉陵江水系西部...     

喀斯特断陷盆地土地利用对生态系统生产力的影响

为了客观地评估断陷盆地土地利用对生态环境的影响, 从生态系统服务变化反映更深层次的人地之间复杂关系, 本文基于断陷盆地多时间序列土地利用数据和陆地植被净生产力(NPP), 阐明断陷盆地NPP时空变化趋势, 揭示多年间土地利用变化的地类层次变化特征; 运用生命周期评估方法, 定量地分析土地占用和土地转化对石漠化地区陆地植被净生产力的影响, 探讨石漠化治理的生态效益。结果表明: 1) 2000—2015 年间, 断陷盆地大部分区域NPP变化不显著, 少部分区域变化显著, 以上升趋势为主; 2) 在6种地类中, 林地变化平稳, 建设用地增加趋势活跃且强烈, 草地减少趋势活跃且强烈; 3) 林地占用潜在植被生产力与现有NPP之间的差值由西向东逐渐增加, 与林地占用面积减少的空间分布一致, 林地分布影响林地植被净生产力水平; 4) 研究区北部植被自然生长情况较好, 东部地区六盘水市、普安县和陆良县石漠化区域林地植被存在一定程度的天然退化, 林地生态恢复工程效果不明显; 5) 研究区80%的土地转化类型使得NPP增益, 其中使NPP明显提升、有效而普遍的方式是草林转换和退耕还林; 林地转为建设用地则对NPP的损害最大。     

基于MODIS的大别山区NPP及NDVI时空动态及相关性研究

利用2000—2019年MOD13Q1 NDVI和MOD17A3 NPP遥感数据，在GIS空间分析技术支持下，利用相关分析、回归分析等方法，分析了该时段内大别山区归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)与植被净初级生产力NPP(Net Primary Productivity)的时空变化特征，探讨了该区NPP与NDVI之间的相关性。研究结果表明：(1)近20年来大别山区NDVI变化于0.73～0.81,多年均值为0.78,空间分布上呈现出由中心向四周边缘递减的趋势，大别山区在研究时段内植被NDVI呈现出波动上升的趋势，78.88%的大别山区植被处于改善趋势。(2)NPP均值为497 g/(m²·a),变化于402～576 g/(m²·a),整体上呈现出“中间高、边缘低”的空间分布特征。自2000年以来，大部分区域的NPP都呈增加的趋势。(3)NPP与NDVI在时间变化上呈显著正相关，空间分布上绝大部分区域呈正相关，但不同植被类型上相关系数有所差别，其中针叶林的最高，其次为阔叶林、灌...