基于CASA模型和SEVI指数的福建省植被NPP遥感估算与分析

植被净初级生产力(NPP)是评估陆地生态系统碳汇和调节过程的重要指标,但遥感影像上崎岖地形造成的光学辐射传输畸变会降低植被NPP估算精度.为了消除地形对山区植被NPP模型估算的影响,以福建省为研究区,利用阴影消除植被指数(SEVI)改进CASA模型中的植被光合有效辐射吸收比率因子(FPAR)计算模型,进行福建省2005年和2015年的植被NPP估算和时空分布特征分析.研究结果显示SEVI反演的FPAR在阴影处的相对误差降低至0.53％,能有效消除地形阴影对FPAR的影响.采用消除了地形阴影影响的FPAR进行CASA模型反演福建省2005年和2015年的植被NPP平均值分别达到861.9 g·m-2·a-1和855.7 g·m-2·a-1.其中常绿阔叶林NPP最高,农用地NPP最低.不同地区植被NPP分布差异明显,西部内陆较高,东部沿海较低.月均植被NPP总体变化趋势与温度因子走势相同,相关系数分别为0.96和0.95,夏季月均植被NPP最高,达110 g·m-2以上;冬季月均植被NPP最低,在20 g·m-2以下.     

"Research on Net Primary Productivity and Its Spatio-temporal Characteristics in the Three GorgesReservoir Area (Chongqing Section) During 1998 to 2007"

基于CASA模型,利用SPOT/VGT NDVI数据、植被覆盖类型图、气象数据等,对三峡库区(重庆段)1998—2007年植被净第一性生产力(NPP)进行遥感估算,并对其时空特征进行了分析。研究结果表明:1)1998年到2007年各年植被NPP的变化整体呈现波动下降的趋势;2)1998—2007年研究区植被NPP在季节变化上由高到低依次为夏季(675.705gC.m-2)、春季(368.2gC.m-2)、秋季(207.944 gC.m-2)、冬季(49.495 gC.m-2)。夏季植被NPP最高值出现在2000年(1 022.173 gC.m-2),最低值主要出现在2006年(318.321 gC.m-2);3)1998—2007年,年均植被NPP值在184.8～515.548 gC.m-2之间,高值主要出现在渝东北的巫溪县、巫山县、奉节县及渝东南的石柱县、武隆县等区域,低值主要在忠县、涪陵区及主城区大片区域;4)各年阔叶林单位面积生产力最高,其次为灌丛和灌草丛、针叶林、草甸、水生植被,水域生产力最低。     

深圳市植被净初级生产力动态及其与气候因子的关系分析

以深圳市为研究区,利用土地利用/覆盖分类数据、MODIS NDVI数据、气象数据,基于光能利用率(carnegieames-stanford approach,CASA)模型对深圳市2000—2014年的净初级生产力(net primary production,NPP)进行了估算,并分析了NPP的时空分布特征及其对气候因子的响应关系.结果表明:深圳市面积NPP为544.19~884.93g·m-2·a-1,总体以2.40g·m-2·a-1的趋势增加,空间分布格局呈西北低、东南高的特点,不同行政区的年均NPP存在明显差异;15a来深圳市NPP的变化呈现出南部增加北部减少的趋势,且增加区域面积是减少区域的1.4倍,其中城镇用地、林地呈增加趋势,耕地、果园、湿地、未利用地呈减少趋势;NPP对温度、降水、太阳辐射的响应存在显著差异,光明新区、龙华新区、龙岗区等北部区域NPP与温度、降水呈现明显的正相关关系,最大偏相关系数分别为0.92、0.95,南山区、福田区、罗湖区等南部区域是城市不透水层、水体高覆盖区,NPP与温度、降水的相关关系较弱.宝安区、南山区、龙华新区交界处的NPP与太阳辐射呈现明显的正相关关系,最大偏相关系数为0.95,龙华新区南部、坪山新区北部等部分区域分布着大面积的城市不透水层,NPP值较低.深圳地区植被NPP动态是受温度、降水、太阳辐射等气候要素变化及城市化引起的土地利用变化等因素共同作用的结果.     

呼伦贝尔草地生产力模型适用性及对气候变化响应分析

本文利用研究区草地植被净初级生产力(NPP)实地测定资料(2008~2013年)和气象资料(1961~2013年),分析验证了Miami模型、Thornthwaite Memorial模型和周广胜综合模型对研究区草地的适用性,同时建立了草地NPP与气温和降水量间的回归预测模型,对研究区草地NPP对气候变化的响应进行预测分析.结果表明:研究区气候变化呈暖干化趋势.Miami模型、Thornthwaite Memorial模型以及周广胜综合模型对研究区气候生产力模拟适用性较差,使用时需要进行修正.降水是影响呼伦贝尔草地NPP的主要限制因子,而温度对NPP的影响相对较小.50多年来,研究区草地NPP总体呈下降趋势,下降速率为11.04 g·m-2·10a-1.     

山西省耕地NPP时空变化及其气候因子驱动分析

近年山西省退耕还林（草）和城镇化进程使耕地净初级生产力发生了较大变化，研究山西省耕地NPP的变化趋势对耕地资源的合理开发与可持续利用有重要意义。本文基于ARCGIS、ENVI软件，利用时间序列土地利用类型和MOD17A3 NPP产品数据集，采用Sen斜率估计趋势分析法和Mann-Kendall显著性检验法等分析方法对2000-2020年山西省耕地NPP的时空变化、稳定性及其气候驱动力进行分析。结果表明：（1）2000-2020年间山西省耕地NPP整体呈波动上升趋势，2000-2010年间的增长趋势（增长率为7.46 g C?m-2?a-1）高于2010-2020年间（增长率为6.63 g C?m-2?a-1）；（2）山西省耕地NPP呈现南高北低、东高西低的分布，80.4%的耕地NPP值介于200~400 g C?m-2?a-1，集中分布在山西省的中部和南部地区；（3）2000-2020年间耕地NPP平均值与降水、气温均呈正相关关系。     

2000—2010年东北三省碳源汇时空动态遥感研究

植被净生态系统生产力(Net Ecosystem Productivity,NEP)是估算区域上植被碳源、碳汇的重要指标.以东北三省为研究区,基于EOS/MODIS遥感资料,结合气象数据,对2000—2010年NEP的分布情况和时间变化特征进行分析,结果表明,2000—2010年我国东北三省大部分地区为碳汇区域,NEP值处于0~300 g C·m-2·a-1之间,碳源地主要集中在吉林省西北部和黑龙江省西南部地区;林地的碳汇能力最大,NEP均值为176.74 g C·m-2·a-1,其次为灌丛175.02 g C·m-2·a-1,农田、湿地、草地的碳汇能力依次减弱;11年间,东北三省约66.36%的地区NEP呈下降趋势,即过半数地区固碳能力都在减弱,固碳能力大幅增强的地区集中在辽宁省长白山西南段和西辽低山丘陵,NEP上升的斜率在5~15之间.结合年均温和年降水对逐年的东三省年平均NEP进行分析,结果显示,NEP与降水呈正相关关系,且相关性显著;NEP与温度呈负相关关系,但是相关性不够显著;NEP值受温度、降水的极值影响很明显.本文基于多时相遥感数据展开了区域尺度的碳源汇模拟,为遥感数据在此领域的应用和碳储蓄动态变化研究提供了理论依据和方法借鉴.     

庙岛群岛南部岛群无居民海岛植被净初级生产力评估

无居民海岛具有显著的战略地位和重要的生态价值,植被净初级生产力(NPP)评估对维护无居民海岛生态系统稳定性和活力具有重要意义.以庙岛群岛南部岛群中螳螂岛等5个无居民海岛为研究对象,通过遥感手段,对海岛NPP总量和密度及其空间分布特征进行分析.结果显示:1)全年NPP总量为134.22tC·a-1,平均密度为274.13gC·m-2·a-1,并表现出明显的季节差异,各岛NPP平均密度由大到小依次为牛砣子岛、羊砣子岛、螳螂岛、南砣子岛和挡浪岛;2)不同地表覆盖类型NPP平均密度由大到小依次为阔叶林、针叶林、草地、建设用地和裸地,各岛NPP平均密度与裸地面积占比呈明显的负相关,区域NPP密度与海拔、坡度、坡向和归一化植被指数呈显著正相关;3)黑松和刺槐是北方无居民海岛人工林的理想树种,持续的人工林种植是提升无居民海岛NPP的重要途径.     

伊犁地区植被生产力的时空分异及其与地形因子关系研究

基于MODIS·NDVI数据、气象数据和土地利用等数据采用CASA模型定量反演得到2012年—2014年伊犁地区以月为周期，空间分辨率为500 m的植被NPP.分析了研究区植被NPP的时空分布特征，探讨了不同植被类型对NPP的贡献率以及地形因子对NPP的影响.研究结果表明：2012年—2014年伊犁地区植被NPP的年平均值为200 gC·m－2·a－1，空间上呈现出东部大于西部的特征；不同植被类型的月均NPP呈现3～7月增加，7～11月下降的趋势.但不同植被类型月均NPP的变化速率和变换幅度存在较大差异；草地对研究区NPP总量贡献率最大为58.59%，其次是农作物，贡献率为31.45%；针叶林和阔叶林对研究区的贡献率基本相同，分别为3.75%、3.60%；稀疏植被贡献率最小仅为2.61%；研究区年均NPP随海拔和坡度的增加均呈现出先增加后减小的特征；通过验证表明，利用CASA模型对伊犁地区植被NPP估算的结果与MOD17A3产品一致性较好.     

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.     

朱溪流域地形特征对土地利用/覆被空间格局的影响

以朱溪流域为研究区,2007年SPOT遥感影像和1∶1万地形图为数据源,采用3S技术为平台,提取土地利用/覆被类型图,生成高程、坡度和坡向三个地形因子,研究地形因子对土地利用/覆被空间格局的影响.结果表明:1)林地和耕地主要分布在海拔470 m以下,且面积比例随着海拔的增高而减小.草地主要分布在海拔270 m～370 m,其比例只有0.33%.园地、居民点及工矿用地、水域和未利用地少量分布在270 m～470 m.2)耕地在坡度0°～7°所占面积比例最大.随着坡度增大,林地的面积比例逐渐增加.草地面积比例仅在坡度0°～7°之间分布有0.65%.园地面积比例在7°～15°最大,其后随坡度增大而减小.居民点及工矿用地、水域和未利用地三者的面积比例均随坡度的增大而不断下降.3)耕地在平地上的面积比例最大,占70.46%.林地占东坡、南坡、西坡和北坡的面积比例都最大,均占60%以上.园地在东坡、南坡和西坡的面积比例较大.草地在平地、西坡和北坡的面积比例较为一致,在东坡、南坡均没有分布.