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﹒     

2002—2011年河北省植被LAI时空变化特征

利用2002—2011年EOS/MODIS数据的植被指数产品MOD15A2和植被类型产品MCD12Q1及气象观测资料,对比分析了7种典型植被的叶面积指数(LAI)的变化趋势,探讨了河北省植被生长季(5—10月)LAI的时空变化特征及其与气温和降水等影响因子的关系。结果表明:河北省植被生长季年均LAI变化在1.0~1.3之间,2008年最高(1.286),2002年最低(1.066);多年平均LAI的空间分布表现为位于东北部的承德地区最高(可达5.0以上),位于西北部的张家口地区最低(小于0.5);7种典型植被生长季年均LAI差异很大,LAI从高到低依次为阔叶林(2.765)、混交林(2.535)、灌丛(1.867)、稀树草原(1.476)、针叶林(1.331)、农田(1.116)和草原(0.967)。显著影响LAI变化的因子有降水、气温、地形、植被类型及其物候期等,且各因子对植被LAI的影响程度不同。     

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...     

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。     

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。     

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.}     

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...     

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.     

西北地区自然植被净第一性生产力的空间分布

植物净第一性生产力与全球碳平衡和碳扰动、全球土地利用变化、全球气候变化和粮食安全等有密切关系,成为表征陆地生态过程的关键参数.以西北地区211个气象站降水和/>0℃积温的30年观测数据为基础,以GIS为技术支撑,利用统计方程实现两大环境变量的空间化.联系植物生理生态学特点及水热平衡关系的综合模型对自然植被的净第一性生产力现状进行估算,结果表明西北地区NPP分布在0.51～8.00 t/(hm2.a).其中:森林草原或草原NPP分布在4.68-8.00 t/(hm2-a);干草原NPP分布在2.18～4.68 t/(hm2.a);半荒漠、荒漠、沙漠或戈壁NPP分布在0.51～2.18 t/(hm2.a).     

长江流域森林NPP模拟及其对气候变化的响应

【目的】利用LPJ模型(Lund-Potsdam-Jena model)估算长江流域森林净初级生产力(net primary productivity, NPP),研究长江流域森林NPP时空动态变化及其与气候因素的关系,为长江流域及其他地区的植被监测与生态建设提供依据。【方法】基于LPJ模型模拟的NPP数据及气象资料,对长江流域1982—2013年森林NPP的空间分布和时空动态变化趋势进行分析,采用线性回归分析法分别以时间为自变量和NPP为因变量进行趋势检验,利用相关性分析法分析长江流域森林NPP与气象因子之间的关系。【结果】①长江流域1982—2013年森林年均NPP值为530.41 g/(m²·a),最高值出现在2002年,森林NPP值为578.55 g/(m²·a);最低值出现在1989年,森林NPP值为491.24 g/(m²·a)。②长江流域森林NPP的空间分布由东南沿海向西北逐渐减小,长江中下游森林NPP高于长江上游,森林NPP空间分布格局与水热条件分布格局相一致,长江流域东南部水热条件良好,能够满足植被生长和发展的需要,植被生产力比较高;西北部由于水热条件比较差,不利于植被生长,生产力低下。③长江流域大部分地区森林NPP与气温和降水为正相关关系,森林NPP与气温呈显著正相关,气温与森林NPP之间的相关性强于降水与森林NPP之间的相关性。【结论】长江流域森林NPP呈自东南向西北减少的趋势,且随时间呈波动上升趋势;气候对森林NPP具有显著影响,气温是影响森林NPP的主导因素。     

Simulation study of China's net primary production

Spatial and temporal distribution of vegetation net primary production(NPP)in China was studied us-ing three light-use efficiency models(CASA,GLOPEM and GEOLUE)and two mechanistic ecological process models(CEVSA,GEOPRO).Based on spatial and temporal analysis(e.g.monthly,seasonally and annually)of simulated results from ecological process mechanism models of CASA,GLOPEM and CEVSA,the following conclusions could be made:(1)during the last 20 years,NPP change in China followed closely the seasonal change of climate affected by monsoon with an overall trend of increas-ing;(2)simulated average seasonal NPP was:0.571±0.2 GtC in spring,1.573±0.4 GtC in summer,0.6±0.2 GtC in autumn,and 0.12±0.1 GtC in winter.Average annual NPP in China was 2.864±1 GtC.All the five models were able to simulate seasonal and spatial features of biomass for different ecological types in China.This paper provides a baseline for China's total biomass production.It also offers a means of estimating the NPP change due to afforestation,reforestation,conservation and other human activities and could aid people in using for-mentioned carbon sinks to fulfill China's commitment of reducing greenhouse gases.     

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134.22 tC·a－1,平均密度为274.13 gC·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.     

宁夏植被时空变化及其与气候要素的耦合关系

利用2001~2011年空间分辨率为500 m的NDVI数据和分布均匀的10个气象站点数据,运用最大值合成法、均值法、相关系数分析等方法,研究宁夏植被的四季变化及其与气候因子之间的关系。得出主要结论如下:①宁夏植被生长在年内呈典型的单峰分布,夏季植被生长最好,平均植被指数为0.424 7;冬季植被覆盖最差,植被指数仅为0.156 5。②2001~2011年,春季植被覆盖呈明显退化趋势,夏季趋于平稳,秋冬两季明显改善。③整体上,2001~2004年植被覆盖变化不大,2004~2011年植被覆盖明显改善,其中2005和2009年植被指数分布处于两次低谷值。④宁夏中部和北部地区,植被四季覆盖差异较大,而南部差异较小,且植被指数较高。夏季NDVI值在0.3水平以上占全区面积的55%左右,其中0.5~0.7水平之间的在23%左右。⑤宁夏植被生长与气温、降水、日照时数都有密切的关系;而主要生长期受春季和夏季的降雨量影响,其中夏季温度过高抑制了全区植被生长。     

滇西北油麦吊云杉林净第一性生产力的初步研究

本文研究了滇西北油麦吊云杉林的净第一性生产力。林龄大，净第一性生产力也大。林龄约５０年和１５０年林分的净第一性生产力分别为５．０３１５ｔ／ｈｍ￣２·ａ和１３．７５６０ｔ／ｈｍ￣２．ａ；油麦吊云杉净第一性生产力占群落净第一性生产力的９２．０３％和６５．３９％；木材的净第一性生产力为１．３４３１和４．１４１７ｔ／ｈｍ￣２·ａ，仅占群落净第一性生产力的２６．６９％和３０．１０％。     

NPP distribution related to the terrains along the North-South Transect of Eastern China

Vegetation net primary productivity (NPP) is defined as the accumulative amount of organic matters per unit area and time, which is calculated from the difference between accumulative photosynthesis and accumulative autotrophic respiration by green plants. Since the NPP reflects the physiological and ecological characteristics of the plants and the interactive results of the environmental factors, it is an important index to evaluate a structure of ecological system, functional features and …     

基于1990-2015 归一化植被指数的河北植被时间变化特征及其对干旱的响应

基于1990-2015年研究区逐旬归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）数据和站点逐日降水数据,对河北地区NDVI时间变化特征及其与多尺度标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI）的响应关系进行了深入分析。结果表明：（1）研究区草地、林地面积增加,空间上呈自东向西交替变化,并呈破碎化现象。（2）年均及生长期NDVI呈明显的上升趋势,夏季NDVI最高,冬季最低,月均NDVI时间变化与雨热同期。（3）不同尺度SPEI均呈下降趋势,随着时间尺度的增加,降幅不断加剧。干旱整体上发生的持续时间和干旱程度有所降低,而春季发生干旱明显强于其他季节。（4）年际及夏季NDVI对SPEI变化响应最为显著,夏季NDVI与SPEI06之间的相关性为最高的0.628,春秋次之,冬季最低。年际及季节性NDVI变化与SPEI03及SPEI06变化的相关性较高。年际及季节NDVI变化对SPEI的响应较单独的气候因子（气温、降水）更明显。     

长白山阔叶红松林净初级生产力对气候变化的响应: 基于BIOME-BGC模型的分析

为了分析气候变化和大气CO₂浓度增加对长白山阔叶红松林净初级生产力(NPP)的影响, 运用本地参数化后的BIOME-BGC模型进行模拟, 并以实测NPP和增强型植被指数(EVI)进行验证。模拟结果表明, 长白山阔叶红松林NPP均值为611.71 gC/(m²•a), 1960-2011年年际间的波动范围是473.28~703.44 gC/(m²•a)。模拟结果与基于样地实测的NPP (均值为594.66 gC/(m²•a))相似; 同时, BIOME-BGC模型模拟的NPP年际间变化趋势与EVI的波动趋势相似, 二者间存在显著的相关关系, 表明模型能较好地模拟生产力的时间动态。模拟表明, 红松的NPP与降水关系更为密切, 而阔叶树NPP与温度、降水都呈显著的正相关。模型预测, 在未来CO₂浓度加倍和温度、降水同时增加的场景下, 长白山阔叶红松林NPP将显著增加, 其中阔叶树和红松的NPP将分别增加27.87%和23.96%。单独增加温度(2℃)或单独增加降水(12%)都能促进阔叶树和红松NPP的增加, 其中降水的作用弱于温度的作用, 而单独CO₂浓度的倍增对阔叶树和红松的NPP没有明显的影响。