鄂尔多斯草原植被净生产力反演研究

以CASA模型为基础,利用Landsat TM遥感数据作为数据源,并结合气象站的气象数据以及数字高程模型,对1991年-2000年内蒙古地区杭锦旗境内的鄂尔多斯草原进行分类和植被净初级生产力的估算研究,同时使用MODIS数据的NPP数值产品进行精度评价和校正。结果表明:(1)鄂尔多斯草原在生长旺盛季(7月-8月)的NPP的总值为4.70263×1012gCm-2a-1,平均值为124.25gCm-2a-1;(2)鄂尔多斯草原近十年植被净生产力变化呈现先升高后降低的趋势,与95年后过度放牧开垦以及降水量的减少密切相关;(3)利用MODIS中的NPP合成数据产品随机选点做线性回归分析,相关性R2=0.741,可以得到本研究利用CASA模型进行的NPP反演效果较好的结论,具有研究价值。     

2009年武汉市植被净初级生产力估算

利用CASA模型,结合实测的光合有效辐射（PAR）数据、MODIS归一化植被指数（NDVI）和Land Cover数据、气象数据等资料,估算了2009年武汉市的植被净初级生产力（NPP）。结果显示,武汉市的植被平均单位面积年NPP产量达到464.19gC·m^-2·a^-1。6、7、8三个月NPP积累值最高,占全年的56.8%;12、1、2三个月NPP值最低,仅占5.6%。黄陂区由于林地较广,NPP值较大,在1 000gC·m^-2·a^-1以上;而城市周边由于植被覆盖面积较小,NPP值较低,在400gC·m^-2·a^-1以下。     

中国植被净第一性生产力遥感动态监测

植被净第一性生产力 (NPP)研究方法很多 ,运用NOAAAVHRR的可见光、近红外和热红外波段来提取和反演地面参数 ,进而准确估算陆地植被净第一性生产力 ,是一种全新的研究手段。利用遥感数据进行生物量和净第一性生产力的估算 ,主要是采用光能利用率模型 ,即通过NPP与植物吸收的光合有效辐射 (A PAR)和植被将所吸收的光合有效辐射转化为有机物的转化率 (ε)的关系来实现的。用数学公式可表达为 :NPP =(FPAR×PAR)× [ε ×σT×σE×σS× (1-Ym)× (1-Yg) ]在遥感和地理信息系统技术的支持下 ,以 1990年每旬的 8km分辨率的NOAAAVHRR 1— 5通道的影像为数据源 ,对中国每旬的陆地植被净第一性生产力进行估算 ,然后累加得出全年的NPP值。估算结果 :1990年我国陆地植被NPP总量为 6 13× 10 9t/a ,NPP最高值为 1812 9gC/m2 。就计算结果 ,对中国大陆植被NPP的分布规律进行了分析。遥感模型能够以面代点 ,比较真实地反映陆地植被NPP的时空分布状况 ,与我国植被分布的地理规律性相符 ,这是其它统计模型所无法比拟的     

基于CASA模型的北京植被NPP时空格局及其因子解释

以北京为研究区,整合遥感数据、气象数据及其他多源辅助数据,基于改进的光能利用率(carnegie-amesstanford approach,CASA)模型分析了2010年北京植被生态系统净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空分布格局及其主要影响因素。结果表明:12010年北京NPP总量为5.5 Tg C,其NPP的空间分布格局为北部和西部山区总量较高,平原区NPP总量较低;2北京植被NPP的季节变化明显,夏季NPP最大,占全年的62%,冬季最小,仅占3%,春季和秋季分别占全年NPP总量的18%和17%;3北京植被NPP受水分和热量条件限制,不同区域的主要限制因子不同,北部和西部山区自然植被受气温影响较大,平原区农作物生长更容易受降水影响,而在山区向平原过渡区域的植被受太阳辐射变化影响明显。     

2000—2010年神东矿区植被NPP的变化特征及影响因素分析

基于EOS/MODIS NPP数据集,对神东矿区植被净初级生产力(NPP)变化的时空特征及主要影响因素进行分析。研究表明,2000—2010年,神东矿区植被年NPP主要介于(98~160)g C/(m2·a)区间,11 a平均值为139.80 g C/(m2·a),低于同期全国植被年平均NPP值360.97 g C/(m2·a)约61.3%,低于同期矿区10 km缓冲区年平均NPP值142.49 g C/(m2·a)约2%,同时也低于同纬度对比区域年均NPP值161.97 g C/(m2·a)约13.7%。11 a NPP值一元线性回归分析表明,3个区域2000—2010年平均NPP变化趋势及斜率特征大致相符,相关系数均达到0.94以上;植被NPP与同期气候因子的相关性分析表明,神东矿区植被年NPP与年降水量相关系数较大,为0.716。     

皖江城市带植被NPP时空变化及其气候响应

针对现有植被净初级生产力研究对城市圈、城市带尺度缺乏关注的问题,基于MODIS遥感数据、地面气象资料等,利用改进的CASA模型,结合回归分析、相关分析等方法探究了2000—2013年皖江城市带植被NPP的时空变化及其对气候因子的响应,为区域生态环境质量评价提供参考。结果表明:近14年来,皖江城市带植被NPP总体呈增加趋势;不同土地利用类型NPP差异显著,林地草地耕地建设用地未利用土地水体;年NPP均值呈现由南部向西北部减少的空间分布特征;植被NPP年际变化率较小,介于±10gC·m-2·a-1范围内;温度是影响研究区植被NPP时空变化的主要气候因子。     

福建省植被NPP时空格局及其驱动力分析

以福建省为研究区,以中等分辨率MODIS NDVI遥感数据、气象数据及其他辅助数据为数据源,基于植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)光能利用率估算模型——CASA,定量研究了该区域历史序列(2001—2012年)NPP时空变化格局,探索其主要影响因素。结果表明:2001—2012年该区域NPP总体呈现下降趋势,2003年和2005年为历年变化下降率最大的两年;该区域NPP时空分布特征明显,在空间上表现为由南向北递减的空间分布格局,且沿海经济发达区域NPP普遍较低;时间上表现为春秋两季具有相同的空间分布,夏季具有最高的NPP,占全年NPP的56%,冬季平均NPP在120gC·m~(-2)·a~(-1)以下;降水和温度与NPP的线性相关性较小,且线性相关性随空间位置的不同而有所差异;福建省NPP对气候因子的响应随空间位置的变化而变化,在不同的区域,其主要的胁迫因子不同,NPP总体受到辐射量的驱动因素要比其他胁迫因子强。     

基于GIS和RS的区域陆地植被NPP估算——以中国内蒙古为例

在GIS的支持下,利用地面气象数据和MODIS数据,考虑到最大光利用率在不同植被类型中的差异,构建了一个区域陆地植被NPP估算模型,并以2002年的内蒙古植被为例,研究了植被净初级生产力及其时空分布。结果表明:(1)该模型在数据获取了上比较容易,仅利用地面气象数据和遥感数据就可以对陆地植被NPP进行估算,使其实际的可操作性得到加强。(2)通过与NPP的实测资料及其他模型的对比研究表明:该模型对区域陆地值被NPP的模拟效果较好,与Chikugo模型相比,它更能反应森林NPP的实际情况。(3)2002年内蒙古植被净初级生产力为390.8MtC/a,总体分布趋势是由东北向西南递减,其季节变化也非常明显,在6月中旬至9月中旬的3个月时间里,NPP占了全年的72.7%,而1—2月份植物基本停止生长,净初级生产力极低,每月仅为3.59MtC。     

黄河流域植被NPP时空变化及其对水热条件和退耕还林还草工程实施的响应

本文以MOD17A3HGF植被净初级生产力(NPP)数据为基础,结合气温、降水及DEM数据,开展了2000—2020年黄河流域植被NPP时空变化特征及其对水热条件和退耕还林还草工程实施的响应研究。结果表明：(1)黄河流域植被NPP总体呈显著线性增加趋势(P<0.001),其中植被NPP增速中游地区高于下游、下游高于上游地区。黄河流域植被NPP显著增加趋势占95.29%,集中分布在黄河流域中游地区(黄土高原地区);显著减少的区域主要集中在人口分布密集的城市及其周边区域。(2)黄河流域植被NPP与年平均气温、年降水量均以正相关为主,其中显著正相关分别占11.15%和42.35%,分别呈东—西向和南—北向分布。(3)黄河流域中游地区坡度为[15°,25°]区域植被NPP增速最快,其次为坡度>25°和<15°区域,反映出退耕还林还草工程的实施对黄河流域中部黄土高原地区的植被改善具有一定的作用。     

川西北江河源区植被净初级生产力时空动态演变

基于CASA模型,采用MOD13A3卫星数据和气象数据估算了2006~2009年川西北江河源区植被净初级生产力(NPP)的变化情况。研究结果表明,研究区年均植被NPP的空间分布基本呈由东向西逐级递减趋势,NPP的空间分布与水热条件差别和不同植被类型的地带性分布关系紧密;研究区月均NPP基本呈正态分布,植被月均NPP呈先升后降的趋势,且NPP值基本在7~8月达到峰值,在12月、1月降到最低;植被NPP积累时期主要是夏季,但秋季NPP积累量也存在上升趋势。