2000-2020年和田河中上游植被净初级生产力时空变化及其与气候因子的关系

本文以和田河中上游地区为研究对象,基于MOD17A3数据集、气象数据并结合一元线性回归分析、变异系数、Hurst指数、相关性分析等方法,研究了2000—2020年和田河中上游植被净初级生产力时空变化特征及其与气候因子的关系﹒结论如下：1)2000—2020年和田河中上游NPP总体呈波动上升趋势,2010年NPP值最大,其值为156.09 gCm^-2a^-1;2)2000—2020年和田河中上游NPP空间上呈北高南低的特征,NPP平均值为136.50 gCm^-2a^-1,最大值为505.26 gCm^-2a^-1,且出现在皮山县境内;3)NPP波动较大且NPP值分布较为离散,变异系数平均值为0.48,最大值为3.06,变异系数大于0.3的区域占比达63.00%,NPP未来变化以持续性特征为主,Hurst指数平均值为0.77,呈持续性特征的区域占比达98.02%;4)NPP和降水呈正相关,与气温的相关性不明显﹒     

干旱对云南省植被净初级生产力的影响研究

基于CASA模型估算云南省1982—2019年植被净初级生产力（NPP）,分析其时空变化特征,并结合标准降水蒸散指数SPEI,探讨不同时间尺度干旱与NPP的关系. 结果表明,随着SPEI积累程度增加,干旱频率大于30%的面积比例也在增加;遭受大规模干旱的年份,植被NPP相对较低,年均NPP与干旱影响范围整体上呈负相关关系,主要集中在滇中高原地区;当干旱面积比例从小于30%上升至30%～40%、40%～50%、50%以上时,NPP分别下降3.3%、4.5%、8.7%;12个月尺度的长期干旱对植被NPP的影响大于中短期干旱;整体上植被NPP对干旱的敏感期出现在5月份和10月份. 但是,不同植被类型对干旱的敏感性响应存在差异,热带森林在6月份对于3个月尺度干旱最为敏感;在8月份对于12个月尺度干旱最为敏感,灌丛、草地、农业植被对3个月尺度干旱最为敏感,高山植被对6个月尺度干旱最为敏感.       

基于GIS和RS的河南省植被净初级生产力估算

在GIS和RS支持下,利用改进的CASA模型、地面气象数据和高时空分辨率的SPOT/VEGETATION遥感数据以及河南省土地利用图,研究了2006年河南省植被净初级生产力(NPP)及其时空分布,并对其植被生产总值进行了估算.结果表明,河南省NPP在空间分布上主要受植被类型的分布限制,在时间分布上主要受农业生产影响,河南省2006年植被生产总值约为1 000亿元.该研究结果可以为河南省生态环境的可持续发展及其规划提供科学的数据依据.     

珠江流域植被净初级生产力及其时空格局

为阐明珠江流域植被净初级生产力(NPP)变化的整体状况,应用以遥感观测数据驱动的GLO-PEM模式模拟估计的NPP数据,对珠江流域1981~2000年间的地表植被净初级生产力的空间分布及时间序列变化进行了综合分析。研究结果表明:①20年来,珠江流域年均NPP总量为0.60Pg C,占中国总量的19.42%,单位面积的年平均NPP为1328.61 g/(m2.a),是中国平均水平的4.12倍;②从NPP的空间分布看,单位面积的NPP以右江上游山区及珠江三角洲西南部地区等地最高,北盘江上游山区最低;③从各种植被类型来看,以热带常绿阔叶林的平均NPP最大,山地稀树灌木草原的平均NPP最小;④受气候和土地利用变化的影响,20年来珠江流域植被NPP整体上呈现了不显著减少的趋势,单位面积NPP减少了约0.6%。     

陆地植被净初级生产力估算及影响因素研究现状

植被净初级生产力(NPP)是植被在自然条件下的生产能力,是表征生态系统质量与功能、研究生态系统碳循环的重要指标.在总结NPP估算方法的基础上,分析了实测法、气象模型、光能利用模型、过程模型的特点;探讨了自然及人为因素对NPP的影响,以期为今后的研究工作起到一定借鉴作用.     

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.     

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.     

中国不同植被类型净初级生产力变化特征

收集、统计了1993—2011年所发表的98篇涉及我国不同植被NPP数据（模型模拟估算值和实测值）的代表性论文.分析了我国不同植被类型NPP研究结果及其变化和空间分布特征.结果表明：1）模型模拟和实测NPP值都较高的植被类型有热带雨林、季雨林,常绿阔叶林,常绿针叶林、混交林和落叶阔叶林;2）模型模拟的植被NPP值空间分布规律基本表现为从东南沿海地区依次向西北内陆递减;3）在模型模拟与实测NPP值所共有的9种植被类型中,除耕地、灌丛和草地的模型模拟NPP值略大于实测值,其余6种植被类型均小于实测值;4）不同模型对同一种植被类型的模拟结果之间表现出了极大的差异;5）模型模拟平均值与实测值之间的差异相对较小,采用已提出的模型模拟平均值来估算我国不同植被的NPP是基本可行的.     

西双版纳气候因子对自然植被净第一性生产力的影响

根据气候相关模型计算了西双版纳自然植被净第一性生产力(NPP)，结果表明：在一定的土壤和植被生物学特性的情况下，西双版纳自然植被净第一性生产力随年总辐射、年降水量的变化而变化，其中年降水量是决定该地区NPP大小的主要因子，而西双版纳由于地理位置纬度较低，属于热带地区，1960～1999年40年间年平均温度变化较小，对本地NPP的影响较弱．另外，通过粮食产量与NPP的比较分析，得知西双版纳地区自然资源的可利用潜力仍十分丰富，具有较大的发展潜力。     

基于GIS、RS和CASA模型的深圳市逐月NPP估算及其变化特征研究

植被净初级生产力(NPP)及其对气候变化的响应是研究全球碳循环的重要内容之一.本文在GIS的支持下,采用深圳市2004年和2008年的MODISNDVI时间序列数据和逐月气象数据,利用CASA模型估算了逐月的NPP值,对比分析了其空间分布特征,探讨了极端暴雨天气对NPP月变化特征的影响及其气候因子对NPP的影响.结果表明:深圳市的NPP呈现显著的季节性变化;在出现极端暴雨天气的2008年6月,NPP值急剧下降,年内NPP逐月变化时间序列被延后;月均气温显著影响深圳市NPP的变化,而当极端暴雨天气出现时,太阳辐射对NPP的影响比降水量的影响更大.