黑河流域年NPP时空变化及其对气候因子的响应

近几十年，生态环境发生明显改变，植被净初级生产力(NPP)成为表征陆地生态系统碳汇状况的重要指标.以中国内陆干旱区黑河流域为研究区，使用1985～2015年逐月栅格NPP、降水和平均气温数据，分别采用Mann-Kendall趋势检验法、Pettitt突变点检验法分析年NPP时空变化特征，基于渔网分析和重心转移模型探索不同空间位置上年NPP重心转移对气候因子重心转移的响应规律，同时揭示年NPP与气候因子的相关响应，最后探讨了地貌分布和气候因子对年NPP变化的影响.结果表明：(1)1985～2015年，黑河流域年NPP显著增加和显著减少面积分别占总面积44.98%和35.27%;(2)黑河流域总面积的80.12%区域年NPP变化存在显著突变点，主要发生在1989～2010年；(3)与1985年相比，2015年在全流域分别有21.69%和26.78%网格数目上年NPP重心转移方向与年降水量和年平均气温重心转移方向一致；(4)气候因子和非气候因子对年NPP变化贡献率的平均值分别为16.13%和83.87%.研究成果有利于了解黑河流域植被碳汇时空特征，从而进一步为黑河流域环境保护政策和规划的制定...     

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﹒     

2000年-2015年长江流域植被GPP时空变化特征及其驱动因子

长江流域生态系统环境脆弱敏感,该区域植被变化受到气候变化以及人类活动等多种因素的影响.基于MODIS GPP数据,运用一元线性回归趋势分析方法对2000年—2015年长江流域植被GPP时空变化趋势进行了研究,并结合气象数据、土地利用变化数据等探讨了其驱动因素.结果表明:1)长江流域GPP整体呈现西低东高的空间分布格局....     

河北省2001-2010年植被NPP时空变化及与气候因子相关性分析

利用中分辨率成像光谱仪MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer)的MOD17A3数据集及气象数据,采用一元线性回归法及相关系数法对河北省2001-2010年植被净初级生产力(NPP)时空动态变化及与气候因子的相关性进行了分析.结果表明:河北省植被NPP多集中在200～400 g/(m2·a).从时间上看,10年间NPP年均值和最大值呈现一定的波动性变化,并呈下降趋势.2004年NPP均值最大,为356.42g/(m2·a),其次是2008年,为314.87 g/(m2·a),2001年最小,为225.13 g/(m2·a).从空间上看,河北省北部年均NPP值呈现从东向西递减、西部从南向北递减的趋势,中部太行山东部分布有1个NPP高值带.2001-2010年10年间河北省植被NPP在0.01检验水平下呈减少趋势的区域占全区植被面积的48.79％,增加的区域占45.54％,大部分地区呈减少趋势.NPP与气温和地温主要为负相关,与降水主要为正相关.总体上看,NPP与地温的相关性最高,与气温的相关性最低,但在局部地区并非如此.     

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...     

近20年甘肃省临夏州植被覆盖度的时空变化及其影响因素

植被是连接土壤、大气和水等生态要素的纽带,探索植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)动态是了解植被现状和预测未来变化的重要过程.寒旱山区由于生长的树种相对单一,群落结构简单,导致森林生态服务功能极不稳定,往往面临着植被退化的问题.因此,本文以甘肃省临夏回族自治州(临夏州)为例,基于...     

渭干河流域植被覆盖时空变化特征研究

植被是联结土壤、大气和水分等要素的自然纽带,更是自然生态系统中最活跃的因子,植被变化可用来揭示环境的演化,并且能在全球变化研究中起到“指示器”的作用.本研究利用遥感影像获取NDVI数据,借助遥感与GIS等现代手段,运用多种方法对渭干河流域1989-2007年植被覆盖变化特征和发展趋势进行了定量研究,最终得出渭干河流域植被覆盖时空变化规律.     

基于MODIS的广西植被NPP时空分异及驱动力分析

为探索广西植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)变化规律及驱动因子,利用遥感数据、土壤数据和海拔高程数据,运用统计学分析方法,对比分析不同城市、土壤、海拔高度的植被NPP变化。结果表明:(1)2000—2015年广西植被NPP值(以碳累积量计)在578.51～870.48 g·m~(-2)·a~(-1)波动变化,总体呈下降趋势。梧州、防城港的植被NPP值较高。(2)广西6.45%区域的植被NPP处于重度变异状态,65.25%区域的植被NPP处于中度变异,28.30%区域的植被NPP处于轻度变异状态。(3)植被NPP对气温降水的变化响应不够显著。(4)红壤、石灰土、粗骨土地区的植被NPP呈下降趋势,而砖红壤地区的植被NPP呈增加趋势。(5)不同海拔高度的植被NPP差异较大,总体变化呈"增加-下降-增加-下降"的趋势。     

甘肃白龙江流域金发藓科植物

对采自甘肃白龙江流域的120余号金发藓科植物标本进行了分类研究,共鉴定出该科植物6属16种,其中小赤藓属为甘肃省新记录属,芒刺小赤藓为甘肃省新记录种.     

基于像元二分法的白龙江流域植被覆盖度与滑坡时空格局分析

白龙江流域影响滑坡形成的主要因素包括地质构造、地形地貌、水文、气象、植被和人工干扰等,其中地表植被作为滑坡形成的主要外在因素对滑坡的形成和发展具有重要的作用,已引起学术界的广泛关注.以植被覆盖度为主要度量指标,选择2002,2005,2008,2011年4个时段的遥感NDV I值,在改进像元二分法的基础上,探讨了近10年来该流域地表植被覆盖度及其变化特征,并分析了其与滑坡点空间格局的关系.结果表明:该流域植被覆盖度总体变化微弱,但区域内部植被覆盖度变化具有明显的空间异质性,其中低覆盖区域覆盖度呈明显的增加趋势;而历年来,该流域植被覆盖度高的地区滑坡点密度均较低,滑坡点占总滑坡的20.6%,空间分布呈离散状态,而植被覆盖度低的地区滑坡密度较高,滑坡点占总滑坡的34.5%,空间分布主要呈聚集状态,说明白龙江流域植被覆盖度与滑坡点密度呈现负相关关系,植被覆盖度的高低是滑坡发生的一个主要影响因素.研究表明,近10年来,该流域低植被覆盖区域的植被覆盖度增加较快,说明在国家实施退耕还林还草政策后,该流域植被恢复较快,生态脆弱程度减轻,这将为地方防治滑坡灾害的发生起到积极的推动作用.本研究结论可为全流域制定宏观尺度上的滑坡生态防治策略提供科学依据.     

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%。     

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.     

甘肃白龙江流域苔藓植物种类组成和分布类型的初步研究

白龙江位于甘肃南部,属长江水系,是嘉陵江的一级支流,流域面积31800 km2.对该流域进行调查研究后,报道苔藓植物34科,89属,172种,其中甘肃省新记录科4个,新记录属17个,新记录种70个.并初步分析了白龙江流域苔藓植物的特点.     

基于CASA模型的广西植被NPP季节变化研究

植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）是判定陆地生态系统碳汇/源的关键要素，不仅直接代表了自然环境条件下植被群落的生产能力，还体现了陆地生态系统的质量水平。本文基于陆地生态系统碳汇模型（CASA模型），利用2019年中分辨率成像光谱仪（MODIS）归一化植被指数（NDVI）数据和其他气象数据，对月、季节、年尺度上的广西植被NPP的空间变化进行估算，分析其时空变化特征，并探讨不同植被类型、气象因子和地形地貌对其的影响。结果表明：2019年广西整体区域的植被NPP平均值为880.56 g C·m^-2·a^-1，植被NPP空间分布呈内陆中心向四周递增、东北部向西南部递增的特点。月植被NPP在时间序列上总体呈现正弦曲线的变化特征，1-8月的植被NPP呈上升趋势，在8月达到峰值，而且9月仍然维持较高值；之后至12月，植被NPP逐步下降。广西植被NPP的季节变化明显，冬季的植被NPP整体最低，区域差异性不突出；夏季的植被NPP整体最高，区域差异性突出。常绿阔叶和混交林分布面积广且其光能利用率较大，对广西植被NPP贡献较大。从月尺度上来看，月植被NPP与月累计降水量主要呈负相关关系，与月平均气温主要呈正相关关系；月平均气温与月植被NPP的偏相关性比月累计降水显著，月平均气温是广西月植被NPP的主要影响因子。在中海拔地区（700-1 300 m），植被NPP并不受喀斯特地质环境背景的影响，喀斯特地区和非喀斯特地区植被NPP相差不大且随着海拔高度的上升趋于稳定。在全球变化背景下，分析广西植被NPP的时空演变规律及其与环境要素之间的关系，可为广西生态环境监测与管理、生物多样性保护、生态服务评估等提供科学参考。     

甘肃白龙江流域水土流失成因分析及治理对策

位于甘肃南部的自龙江流域水土流失严重，地质灾害频发，水土流失的治理、生态建设的可持续发展，事关国家经济、社会发展的大局。分析了水土流失的成因，并针对性地提出了治理措施，为该流域生态经济可持续发展提供了指导作用。     

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.     

基于MOD17A3的图们江流域植被NPP时空变化特征

利用遥感技术,基于MOD17A3数据分析了图们江流域2000—2015年共16年的NPP动态变化.结果表明,2000—2015年图们江流域NPP总体呈上升趋势,2012年NPP值达到最大,最小值出现在2007年,平均每年上升4.04 gC·m~(-2)·a~(-1);图们江上游NPP表现出最高,为541.77 gC·m~(-2)·a~(-1),下游次之,为482.10 gC·m~(-2)·a~(-1),中游年平均NPP排在最后,为462.46 gC·m~(-2)·a~(-1),三个区域在16年的时间跨度上总体都是呈上升趋势;对年均NPP从小到大分类,其中NPP在400~600 gC·m~(-2)·a~(-1)这个范围占比最大,平均为48.7%,NPP小于400 gC·m~(-2)·a~(-1)和NPP大于600 gC·m~(-2)·a~(-1)的面积所占比例基本相差不大,分别为27.0%和25.3%;从整个流域来看,大部分地区植被的NPP值是增长的,NPP值增加的区域面积加起来占总面积的80%,下降的区域只占到20%;植被NPP与降水量、气温、湿度具有一定的线性正相关关系.     

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.     

中国东北地区植被NPP模拟与时空变化分析

利用北方生态过程模型(BEPS)模拟我国东北地区2003-2012年间植被生产力,以森林、 草地通量站点和区域森林样地生产力调查数据两个尺度验证了模型精度,并对其植被净初级生产力（NPP）的时空变化特征及影响因素进行了分析. 结果表明：在站点上,森林的总初级生产力（GPP）与站点观测值的决定系数（R²）为0.94,均方根误差(RMSE)为1.53g·(m²·d)^-1,草地植被的R²与RMSE分别为0.79和0.59g·(m²·d)^{-1;区域森林生产力调查数据处理结果与模拟的森林NPP的决定系数R2=0.84,RMSE=42.73g·(m2·a)-1;研究区域NPP值呈现东北部高西南部低,由东北向西南方向逐级递减的分布格局;10年来,林地NPP增长最为明显,农田增长缓慢,灌木增减不明显,而草地呈弱下降趋势. 温度和太阳辐射是影响东北NPP变化的主要因素,森林干扰是引发局部剧烈变化的重要驱动因素.}