青海省巴音河流域LUCC遥感调查及驱动分析

利用1988年、2006年的LandSat-TM遥感数据及气候因子数据,用灰色关联度法分析了青海省巴音河流域土地利用/土地覆盖现状、18 a来的变化趋势及其气候驱动,并定性分析了社会驱动。结果表明,1980-2007年间年降水量以12.9 mm/10a的幅度波动增加;日照时数以83.3 h/10a的幅度减少;年平均气温、地温分别以0.6 ℃/10a和0.8 ℃/10a的幅度波动升高。在这样的气候背景下,未利用土地分布最广,占面积的71.43%。1988年至2006年间,土地利用/土地覆盖变化为城镇用地、农业用地和天然草地面积增加;未利用土地面积也增加,其中裸岩、荒地、盐碱地、沙地面积明显增加,分别增加6.28 km2·a-1、5.82 km2·a-1 、2.76 km2·a-1 和0.21 km2·a-1;而不同类型的湿地生态面积呈退缩趋势,其中冰川、湖泊、苇地、沼泽、河流的面积退缩明显,分别减少12.13 km2·a-1、0.43 km2·a-1、0.41 km2·a-1、0.27 km2·a-1和0.21 km2·a-1。可以看出,生态环境呈退化趋势。日照时数和降水与各类型生态面积的关联度变化大,分别在0.667～0.997和0.668～0.986之间,气温次之,关联度在0.669～0.835之间,地温最小,在0.667～0.856之间。大部分类型的生态面积变化其驱动因素主要为降水,其次为日照时数,气温和地温影响较小。不合理的社会用水促进了土地的荒漠化。     

陇东耕地净第一性生产力与生态服务价值分析

通过定量分析耕地净第一性生产力与生态服务功能价值,为陇东生态脆弱区耕地生态系统的健康发展提供科学决策依据。利用农田县域统计资料,运用生态系统服务功能评估的相关理论、方法和GIS等工具对陇东地区耕地净第一性生产力和生态服务价值进行评价。结果表明,耕地净第一性生产力在平均值5.04 t·hm-2·a-1上下波动;单位面积的生态服务价值在平均值9.25万元·hm-2·a-1上下波动。陇东耕地生产力低下,生态服务功能不高。耕地净第一性生产力是生态服务价值的决定因素,因此,通过提高耕地净第一性生产力来提高生态服务功能价值,对区域耕地的健康发展有重要作用。     

巴西土地利用/覆盖变化时空格局及驱动因素

土地利用/覆盖变化(LUCC)是全球变化研究的热点问题之一。本文采用人机交互方法基于2005 年基准年的Landsat TM/ETM遥感影像修正欧空局GlobalCover 2005 年土地利用数据,进而采用逆时相目视解译法从1980年基准年的Landsat MSS/TM遥感影像数据提取1980-2005 年土地利用/覆盖变化信息,分析其变化的时空格局及驱动因素。结果表明:1980-2005年的25年间,巴西土地利用/覆盖变化面积达79.43万km²,占土地总面积的9.33%。其中,单纯耕地像元面积增加了20.18 万km²;耕地/自然植被镶嵌混合像元区面积增加了10.70 万km²;林地面积减少了53.12 万km²;灌丛与草地净增加21.10 万km²;水体面积增加0.46 万km²;城乡建设用地面积增加7573.87 km²。由此导致热带和亚热带湿润阔叶林生态地理区、热带和亚热带干旱阔叶林生态地理区、热带及亚热带草原生态地理区、草原和沼泽湿地生态地理区、沙漠和旱生植物生态地理区以及红树林生态地理区内分别呈现不同的土地利用/覆盖变化特征。近25 年间,地形地貌、气候、植被等自然地理条件深刻影响着土地利用的宏观格局,而土地利用政策调控、经济及对外贸易发展、人口增加及空间迁移、道路修建等是导致巴西土地利用变化的主要原因。     

喀斯特地区土地利用变化研究——以贵州省为例

分析贵州省1996-2008年土地利用变化情况,揭示土地利用变化差异状况及驱动因子.基于贵州省1996-2008年土地利用变更调查数据,利用土地利用结构信息熵和均衡度、土地利用类型年均变化幅度、年均变化率与相对变化率5个指数,分析土地利用变化情况.结果表明:(1)13年间,贵州省土地利用变化主要以耕地和林地的变化为主,土地利用结构变化表现出林地、园地、居民点及工矿用地、水域、交通用地明显增加,耕地、牧草地和未利用地减少.(2)贵州省土地利用结构信息熵和均衡度呈现"上升--下降--上升"的过程,总体呈增长趋势.(3)8类土地利用类型中,园地的区域变化差异较大,牧草地区域变化差异较小;贵州省西部地区的土地利用类型变化较东部地区显著.贵州省土地利用结构变化的主要驱动力是生态退耕政策的实施和经济社会的发展.     

徐州煤矿区土地利用变化分析

以3 个时相的卫星遥感图像TM 为主要数据源, 利用神经网络分类法进行监督分类, 获得1987-2003 年间徐州煤矿区土地利用变化的基础数据。由此计算出土地利用类型的动态转移矩阵、土地利用程度变化指数、动态度指数、土地利用变化类型的多度和重要度指数等区域土地利用变化的指数模型, 定量分析该区土地利用变化情况。结果显示: ① 建设用地和水体的面积均保持持续上升的势头; 耕地呈现持续下降态势; 林地先减少后增加; 未利用地面积则呈现出先增加后减少态势。② 在1987-2003 年间, 建设用地和未利用地都主要转向耕地。在1987-1994 年间, 水体主要向林地转移; 耕地主要转向未利用地和建设用地; 林地主要转向耕地。在1994-2003 年间, 水体的转移比例很小; 耕地主要转向未利用地和林地; 林地主要转向水体。③ 在1987-2003 年间, 该区土地利用变化的剧烈程度很大, 并且其土地利用正处于一个衰退期。④ 在1987-1994 年间, 主要的土地利用变化类型分别是: 未利用地与耕地、耕地与建设用地之间的相互转化。在1994-2003 年间, 主要的土地利用变化类型分别是: 耕地转化为未利用地、耕地转化为林地、未利用地转化为耕地、耕地转化为建设用地。     

青海高原东部河湟谷地生态风险评价——以海东市为例

以位于青海高原东部河湟谷地的海东市为研究区,在土地利用变化分析的基础上构建生态指数,利用移动窗口法获得区域空间连续的生态风险指数,再结合GIS空间分析获得与土地利用空间尺度相一致的生态风险评价结果。结果表明：1999-2009年,青海高原东部农业区土地利用变化明显,有林地、灌木林地、建设用地面积迅速增加,耕地、水浇地、草地面积持续大幅减少,土地利用变化区域占总面积的42.04%;生态高风险区面积增加显著,增长率达27.11%,主要位于未利用地和建设用地区域;生态中风险地区面积减少,主要位于旱地、水浇地、草地分布区域;生态微、低风险区域主要位于林地、灌木林地区域。     

湘潭市区土地生态价值及生态风险动态

以遥感影像资料为依据,运用地学信息图谱的理论和方法,在RS和GIS的支持下,生成了湘潭市区1995―2005年的土地利用及生态价值变化图谱,在此基础上,对该区土地利用及生态价值时空变化特征进行了分析,并作了土地生态风险动态评估。研究表明:研究期内,湘潭市区建设用地面积增加,耕地、林地、水域面积减少;耕地、林地向建设用地的流转量占了全区总变动量的67.79%;土地利用变化使该区生态价值总量减少了19.84%;土地生态风险指数增加,与土地生态价值的变化情况能够相互印证。     

关中—天水经济区生态系统服务的权衡关系

关中—天水经济区是西部大开发规划中提出的需要重点发展的第三个经济区,经济迅速发展的同时带给生态环境巨大压力,因此研究关中—天水经济区的生态系统服务变化以及生态系统服务之间的关系,对经济区的可持续发展具有重要意义。本文测算了2000年至2010年关中—天水经济区的净初级生产力(NPP)、保水量以及土壤侵蚀量——反映狭义上的保土服务功能(减少土壤侵蚀),引入玫瑰图以及生产可能性边界方法研究这三种生态系统服务之间的权衡和协同关系,并对2030年关中—天水经济区的土地利用类型进行情景模拟,在不同情景下研究净初级生产力(NPP)保水以及土壤侵蚀三者的空间分布和相互之间权衡和协同关系。结果表明:NPP与保水之间存在协同关系,NPP的增加会促进保水量的提高,反过来,保水量的增加有利于NPP的积累;NPP与土壤侵蚀以及保水与土壤侵蚀之间为权衡关系,NPP、保水的增长有利于减少土壤侵蚀,增加土壤保持量;保护情景下获得的NPP与保水量最多,土壤侵蚀量最少,是最优的土地利用类型方案,最有利于生态环境;不同情景下NPP与土壤侵蚀以及保水与土壤侵蚀之间也存在权衡关系。     

武汉市土地利用覆被变化与生态环境效应研究

利用1996年和2006年两期TM遥感影像解译图获取武汉市土地利用变化数据。基于GIS空间分析与数理统计方法对1996~2006年武汉市土地利用/覆被变化特征进行了定量分析。运用区域生态环境质量指数和区域土地利用变化类型生态贡献率,对研究时段内武汉市土地利用变化的生态环境效应以及导致武汉市生态环境质量变化的土地利用变化类型进行了分析与评价。研究结果表明:① 1996~2006年期间武汉市土地利用变化主要表现为耕地、草地和未利用土地的减少,林地、建设用地和水域面积的增加的态势。② 1996年~2006年武汉市的区域生态环境质量指数从0.451 上升至0.468。生态环境在一定程度上维持着相对平衡,并呈现出一种上升趋势。但生态环境改善和恶化的两种趋势并存。③ 局部地区生态环境呈负向发展,其中城市化引起的空间扩张对区域土地利用/覆被变化产生影响最为深刻。     

中国生态用地分类体系及其1996-2012年时空分布北大核心CSCDCSSCI

基于中国生态功能分区和土地利用现状分类,构建全国生态用地分类体系;利用第二次全国土地调查数据,并参考全国土地资源调查和历年土地利用变更数据,从国家层面和生态功能区尺度分析全国主导功能生态用地和多功能生态用地,以及八类典型生态用地的分布格局和时空变化特征。结果表明:全国主导功能生态用地、多功能生态用地以及典型生态用地区域分布极不平衡。1996-2012年间,全国主导功能生态用地整体变化幅度较小,多功能生态用地整体变化幅度较大,八类典型生态用地时空变化不均衡。生态用地变化与自然、社会、经济条件的区域差异和政策实施关系密切;通过全国生态用地时空变化规律分析,提出了不同区域不同生态系统生态用地保护和土地资源可持续利用的建议,为中国自然资源综合管理提供技术支撑。     

2000-2012年青海湖流域NPP时空分布特征

利用青海湖流域及周边地区气象资料和MODIS遥感影像等数据,结合地理信息系统技术和植被净初级生产力(NPP)估算模型(CASA模型),确定了2000-2012年青海湖流域NPP值,并评价了其时空分布特征。结果表明:2000-2012年青海湖流域年均NPP为4.77×10¹² g,空间分布以青海湖为中心,由低到高呈环带状,并呈由东南向西北递减趋势,在青海湖北侧河流中游地区年均NPP达到最高,为374.19 g·m^-2。2000-2012年NPP呈波动中逐渐增长趋势,年均增加4.81×10¹⁰ g;NPP年内变化显著,7月NPP达到全年最高值,占全年的28.77%。13年间流域内大部分地区NPP呈增长趋势,显著增长区主要分布在共和县江西沟乡、石乃亥乡和天峻县周围;青海湖北侧哈尔盖河上游、沙柳河中游地区则是主要减少区。多元回归分析表明归一化植被指数(NDVI)和降水是青海湖流域NPP的主要影响因素。     

基于CASA模型的植被第一性生产力人为影响定量研究——以石羊河流域为例

人类活动是影响植被净第一性生产力（Net Primary Productivity,NPP）变化的主要因子之一,定量计算NPP人为影响值具有重要意义。以石羊河流域为研究区,采用改进CASA模型计算理论NPP和实际NPP,并求得NPP人为影响值,分析了该流域NPP人为影响值的分布和变化规律。结果表明：（1）2001-2014年石羊河流域年均实际NPP为261.70 gC·m^-2·a^-1,总量为10.62 TgC·a^-1,NPP呈略微上升趋势。（2）人类活动对NPP的正向和负向影响都非常强烈,影响值介于-644.15~740.31 gC·m^-2·a^-1之间。在人为作用下,正向影响总量年均为1.93 TgC·a^-1,负向影响总量年均为3.16 TgC·a^-1,整体表现为明显负影响,表明该流域植被在人为作用下一直处于退化状态。（3）研究期间人为作用变化显著,人为正负影响绝对值之和呈减小趋势（年均减少速率为26 592 gC·m^-2·a^-1）,说明人类活动有所减缓;同时人为正负影响值代数和也呈减小趋势（年均减少速率为82 856 gC·m^-2·a^-1）,说明人类对植被的负影响效应正在减弱,表明治理初见成效。（4）研究期间人为负向影响减弱区面积占流域面积的41.04%,主要分布在下游荒漠区,说明下游植被NPP有所增加,生态环境有所改善。     

2000-2015年城市和工矿用地扩张对净初级生产力的影响

中国近15 a来快速的城市化和工业化对陆地净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）的影响是关系到碳循环和全球变化效应的重要问题。首先,本文基于VPM（Vegetation Photosynthesis Model）模型得到NPP数据,基于中国土地利用数据集（National Land Use Datasets of China（NLUD-China））获取2000-2015年城市和工矿用地数据,然后通过邻域替代法模拟2000-2015年间因中国城市和工矿用地扩张损失的陆地NPP。结果表明：2015年城市和工矿用地占中国国土总面积的1.2%,在2000-2015年间面积增加了70×10³ km²。城市和工矿用地扩张导致陆地NPP损失1.24 TgC·a^-1到3.14 TgC·a^-1,在2005-2010年损失NPP最多（3.14 TgC·a^-1）。耕地被建设用地占用是造成中国陆地NPP损失的重要原因,在2010-2015年共有13×10³ km²的耕地被城市和工矿用地占用,因此损失的NPP达1.51 TgC·a^-1,占中国城市和工矿用地扩张损失NPP总量的82%。从时空分布特征来看,21世纪初剧烈的城市扩张造成沿海和中部地区NPP损失严重（2000-2005年沿海地区主要因城市扩张损失NPP高达0.82 TgC·a^-1）,而2010-2015年主要因工矿用地扩张使西部地区NPP损失升高（在2010-2015年因工矿用地扩张损失NPP 0.46 TgC·a^-1,占中国NPP损失总量的30.81%）,NPP损失量呈现出从东高西低逐渐过渡到东西平衡的时空格局。从影响上分析,城市和工矿用地不透水地表比例（0.59±0.19）高于自然植被的不透水地表比例（0.29±0.14）,并且城市内部透水地表的平均标准化NPP（0.9）低于自然植被的平均标准化NPP（1.1）,是造成城市和工矿用地损失NPP的主要原因。     

气候变化对中亚草地生态系统碳循环的影响研究

准确评估草地生产力、碳源/碳汇功能,分析气候变化对草地生态系统碳循环的影响,对于草地资源的合理开发和有效保护至关重要。选取对气候变化以及人类干扰高度敏感的中亚干旱区草地生态系统为研究对象,利用Biome-BGC模型,模拟分析其NPP、NEP的年际变化趋势及其空间分布格局。结果显示：（1）1979-2011年中亚地区草地生态系统NPP年平均值为135.6 gC·m^-2·a^-1,且随着时间的推移呈现出波动下降的趋势,下降速率为0.34 gC·m^-2·a^-1。（2）NEP的年平均值为-8.3 gC·m^-2·a^-1,表现为碳源,且该值随着时间的推移呈现出波动上升的趋势,上升速率为0.58 gC·m^-2·a^-1。（3）NPP高值区域在降水较为丰富的天山山脉附近以及哈萨克斯坦北部。（4）NPP的年际变化与降水量的年际变化趋势基本一致,相关系数为0.52;NPP与温度的相关系数为-0.28,未达到显著相关水平。本研究实现了Biome-BGC模型在中亚干旱区草地生态系统的应用,对评价干旱区草地生态系统碳源/碳汇功能及其在全球碳循环和全球变化中的作用、实现中亚草地生态系统的可持续利用、完善区域和全球碳循环理论体系具有重要意义。     

西藏NPP时空格局与气候因子的关系

根据2000-2012年1 km MOD17A3 NPP遥感数据和气温、降水等气象资料,在GIS支撑下,结合多种统计计算方法,对西藏NPP时空格局与气候因子的关系进行研究。结果表明:2000-2012年间西藏陆地植被的NPP为119.3～148.4 g·m^-2·a^-1,平均为135.2 g·m^-2·a^-1;近年来西藏NPP呈不显著上升趋势,NPP总体上由东南向西北逐渐变小。13年来西藏NPP在总体不变(面积占61.11%)的基础上略有增加(面积占10.7%);不同植被类型中阔叶林的NPP最大,为1 185.2～1 430.2 g·m^-2·a^-1,其次是混交林,为535.1～741.2 g·m^-2·a^-1,其后依次是稀树草原、针叶林、农用地、草地和灌丛;西藏NPP与气温、降水因子分别有较好的正、负相关性。所有植被类型都与年均气温呈正相关,其中草地的NPP与年均气温的相关系数达0.88,其次是针叶林为0.76,相关性最差为热带稀树草原0.13;与年降水量的相关性,除了热带稀树草原正相关(0.26),其余都负相关,草地、针叶林的相关系数分别为-0.79、-0.73。     

中国北方干湿过渡区生态系统生产力的气候变化风险评估

气候变化风险是人类社会发展面临的严峻挑战,评估识别对气候波动响应敏感且复杂的干湿过渡区生态系统所面临的气候变化风险是一个重要科学问题,对区域气候治理和风险管理具有科学意义。本文利用参与耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的多气候模式多情景数据,通过改进和验证Lund-Potsdam-Jena（LPJ）动态全球植被模型,辨识未来不同时段生态系统生产力的气候变化风险等级及其时空分布,明晰气候因子对净初级生产力（NPP）风险的作用特征。结果表明：未来中远期干湿过渡区生态系统生产力面临的气候变化风险面积将可能扩大,风险等级将可能提升,高排放情景下的风险更加严重,主要表现为NPP距平为负,且仍有继续下降的趋势。尤其是典型浓度路径（RCP8.5）情景下,81.85%的地区将可能面临气候变化风险,54.71%将达到高风险。2071—2099年,RCP8.5高风险区的NPP距平将达到(-96.00±46.95) gC m^-2 a^-1,NPP变化速率将达到(-3.56±3.40) gC m^-2 a^-1。干湿过渡区东部平原和内蒙古东部草原区预估将可能成为风险主要集中区域,这些地区未来的植被生长将可能受到气候变化的不利影响,增温加剧和干旱程度加重可能是未来气候变化风险的重要驱动因素。     

黄河流域植被净初级生产力时空特征及自然驱动因子

植被净初级生产力（NPP）是陆地生态系统的关键指标,是地表碳循环的重要组成部分,能够用来较客观地评价生态系统变化及其可持续性。利用MOD17A3HGF数据、土地利用数据、气象数据、地形数据,应用变化趋势分析、相关性分析及地理探测器模型等方法,探讨了2000—2019年黄河流域NPP（以C计量）时空格局及演变特征,并对影响NPP的自然因子进行量化研究。结果表明：（1）2000—2019年黄河流域植被NPP整体呈极显著上升趋势（）。流域平均年NPP为281.39 g·m^-2,变化范围为270—347 g·m^-2,增速为5.75 g·m^-2·a^-1。流域NPP显著增加的区域占整个流域面积的99.53%,空间分布呈西北低东南高的趋势。（2）不同土地利用类型的植被NPP年平均值差异较大,林地是对该区域植被NPP贡献最大的土地利用类型。（3）NPP与海拔之间存在一定相关性,NPP与气温、降水显著正相关的区域分别占总面积的23.20%和44.17%,自然驱动因子中海拔、气温及降水对植被NPP的驱动作用差异明显,降水>气温>海拔,各因子之间的交互作用均为双因子增强。     

干旱区不同土壤和作物灌溉量的无机碳淋溶特征实验研究

为探讨干旱区作物灌溉对盐碱土无机碳传输的影响,通过选择不同含盐量的土壤,即耕地土（F）、混合土（C）和原生荒漠土（D）,分别种植水稻（R）和棉花（C）,进行了一个生长季的淋溶实验,并定期收取且分析土壤淋溶液中的可溶性无机碳（DIC）含量。结果表明：（1）水稻处理无机碳的淋溶主要集中在秧苗分蘖期和幼穗发育期,而棉花处理则集中在花铃期和吐絮期;（2）不同含盐量土壤在同一灌溉量下,土壤含盐量越高,其淋溶过程得到的无机碳总量越大,最高约为8.4 g·m^-2·a^-1,最低仅约0.7 g·m^-2·a^-1;（3）同种土壤不同灌溉量,其水稻高于棉花,高出值范围为2.9～4.1 g·m^-2·a^-1;种植作物处理得到的无机碳总量均大于其相应对照处理的量（p＜0.05）。研究结果表明,土壤的盐含量及作物灌溉量对土壤无机碳淋溶有重要影响。     

Responses of Grassland Net Primary Productivity to Environmental Variables in Northern China

Various environmental factors affect net primary productivity (NPP) of grassland ecosystem. Extensive reports on the effects of environmental variables on NPP can be found in literature. However, the agreement on the relative importance of various factors in shaping the spatial pattern of grassland NPP has not yet been reached. Here a grassland in situ NPP database comprising 602 samples in northern China for 1980-1999 was developed based on a literature review of published biomass and forage yield field measurements. Correlation analyses and dominance analysis were used to quantify the separate and combined effects of environmental variables (climate, topography and soil) on spatial variation in NPP separately. Grassland NPP ranged from 4.76 g C m^-2a^-1 to 975.94 g C m^-2a^-1, showing significant variations in space. NPP increased with annual precipitation and declined with annual mean temperature significantly. Specifically, precipitation had the greatest impact on deserts, followed by steppes and meadows. Grassland NPP decreased with increasing altitude because of water limitation, and positively correlated with slope, but weakly correlated with aspect. Soil quality showed positive effects on NPP. Annual precipitation was the dominant factor affecting the spatial variability of net primary productivity, followed by elevation.     

干旱对河西走廊植被净初级生产力的影响

干旱对生态系统碳循环具有重要影响,随着气候变暖,全球干旱事件频率不断上升,研究干旱对植被净初级生产力的影响具有重要意义。提高植被净初级生产力（NPP）的时间分辨率是认识干旱对其影响机制的重要途径。基于5天NDVI遥感数据,以河西走廊为研究区,利用CASA模型估算2010—2015年5天步长尺度的NPP,将5天降水为零定义为干旱基本单元,利用标准分数来探究干旱对植被NPP的影响。结果表明：基于高时间分辨率遥感数据能有效探测干旱对NPP的影响机制,研究期间河西走廊年干旱频次6—44次,干旱对该地NPP有负效应,对5天均值的影响为-0.23 g·m^-2,影响幅度为-1.93%,整体影响较小。干旱对林地NPP影响最大,下降3.70%,草地次之,荒漠最小。随着干旱持续时间的增加,NPP变化趋势呈现为先降低,然后降低趋势增加,最后趋于稳定的过程。干旱对夏季的NPP影响最大,冬季最小,秋季干旱对林地影响最大。