基于CASA模型的云南省植被净初级生产力遥感估算

植被净初级生产力能够反映植被的生产能力、当地的生态资源及生态资源潜力。采用多时间序列MODIS的NDVI遥感数据和气象数据,利用CASA光能利用率模型在空间分析技术支持下反演估算云南省2015年植被净初级生产力(NPP)。结果表明:(1)云南省2015年平均NPP值为804.904 2 gC/(m~2·a~(-1)),总值为0.317 212 745 PgC;(2)2015年云南省NPP的平均值1月至2月、5月至9月、10月至12月处于下降趋势,2月至4月、9月至10月处于上升趋势,一年中的最高值在5月份,最低值在9月份;(3)植被净初级生产力的高值位于云南省的南部和西部。     

青藏高原高寒草原区域碳估测

CASA(Carnegie-Ames-Stanford Biosphere)模型是一个表征陆地生态系统水、碳素和氮素通量随时间变化的生态系统过程模型。本研究采用MODIS遥感数据与CASA模型相结合的方法计算了青藏高原高寒草原生态系统植被净初级生产力(NPP)总量为20.57×10¹²g·a^-1的碳。同时根据五道梁实验点上得到的经验关系估算了青藏高原高寒草原生态系统区域上的土壤碳排放(Heterotrophic respiration)总量为8.07×10¹² g·a^-1,因此推算得高寒草原区域内净生态系统生产力(NEP)折算成碳为12.50×10¹² g·a^-1。     

中国南方红壤丘陵区植被净初级生产力空间分布及其与气候因子的关系——以江西省泰和县为例

植被净初级生产力(NPP)对气候变化的响应研究是全球变化研究的核心内容之一。在区域尺度上研究NPP年际间的空间变化规律,探究气候因子与植被生长的关系,是应对气候变化区域响应、探讨区域生态过程的科学基础。基于SPOT VEGETATION NDVI植被指数数据、气候和植被分类数据,利用光能利用率模型(CASA)估算了中国南方红壤丘陵区泰和县1998-2012年植被NPP,分析了NPP时空分布特征及其与气候因子的相关性。结果表明:1 1998-2012年泰和县植被年均NPP为762 g C/m2·a,不同植被类型差异明显,空间上表现出东西高、中间低的分布特征;2 1998-2012年泰和县植被NPP总体呈增长趋势,年际波动较大,平均值为2.21×106g C/a;3研究区NPP与年降水量呈不显著正相关关系,与年均气温呈显著负相关关系,表明温度是影响该地区植被NPP的主要气候因子。     

基于遥感和碳循环过程模型的土壤固碳价值估算——以关中-天水经济区为例

土壤是人类赖以生存的根本,也是全球碳循环的重要环节。遥感技术的发展为土壤监测提供了高时空分辨率的数据,这有助于提高土壤有机碳储量估算的精度。本文利用遥感数据测量和评价土壤固碳价值,为区域碳核算及改善生态环境提供科学参考。基于遥感数据和碳循环过程模型估算2000、2005、2010和2014年关中-天水经济区内土壤有机碳储量(0~30 cm),使用净现值法计算2014年固碳量的经济价值。2000-2014年关中-天水经济区土壤碳储量增加了2.4×107t,在预设的6个固碳收益情景(不同碳价格和贴现率)中,2014年土壤固碳净现值分别为44.958×10~8元、45.359×10~8元、62.186×10~8元、63.443×10~8元、85.156×10~8元、87.555×10~8元。林地的单位面积土壤固碳价值最大,而耕地的固碳总价值最高。除土壤理化性质,单位面积土壤固碳价值还受降水量、温度等气候因子影响。此外,合理的碳价格及贴现率可有效调控土壤固碳收益。     

CASA模型在金沙江流域(云南部分)NPP研究中的应用

净初级生产力是陆地生态系统碳循环的重要组成部分,对于控制大气CO2的上升有着重要的作用,是生态系统中物质与能量流动研究的基础。采用气象数据、MODIS NDVI数据,运用改进的CASA模型对金沙江流域(云南部分)的净初级生产力进行研究,并分析了其分布格局及影响因素。结果表明:流域初级生产力最大值达到1 382.39 g/m2,平均为719.54 g/m2;在空间分布上,中游[751.21g/(m2·a)]上游[714.42 g/(m2·a)]下游[693.00 g/(m2·a)];流域的净初级生产力有明显的季节变化,表现为干湿季分明,雨季[612.26 g/(m2·a)]的生产力明显高于干季[107.08 g/(m2·a)],秋季又较春季为高;净初级生产力受植被类型、温度、降水等因素的影响明显。用遥感的方法对区域的NPP产量测算已得到了普遍的认可,其研究结果为NPP动态研究和评价生态系统服务功能提供了有效的基础数据。     

植被生产力的空间分布研究--以黄河小花间卢氏以上流域为例

为验证生态系统模型Biome-BGC在流域尺度的适用性,以小浪底-花园口区间(小花间)洛河上游卢氏水文站以上流域作为研究区进行探讨.应用Biome-BGC计算研究区4种自然植被净初级生产力(NPP)的空间分布,并于2004年7月在卢氏县东安林场用LI-6400便携式光合仪进行日光合作用测量.结果表明:研究区植被的年总净初级生产力为1.90067×1012 gC;落叶阔叶林、常绿针叶林、灌木林和草地的年净初级生产力分别为603.2 gCm-2a-1、416.1 gCm-2a-1、263.8 gCm-2a-1、149.2 gCm-2a-1;研究区东部山区及河谷地区、西部山区的植被净初级生产力较高,中部地区较低;与测量结果相比,常绿针叶林的日光合值接近模型的输出值,落叶阔叶林和灌木林的日光合值小于模型的输出值,草地的年净初级生产力大于模型的输出值.该模型较好地拟合了研究区植被生产力的空间特征,对中小尺度的流域模拟有很好的适用性.     

基于MODIS和TRMM数据的准格尔南缘植被净初级生产力估算与分析

利用MODIS、TRMM遥感传感器数据和CASA模型,估算了新疆准格尔盆地南缘2000-2009年的植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)信息.在CASA模型实现中,利用TRMM数据反演研究区降水量,减少了依靠地面稀疏气象站点插值带来的误差,从而提高了模型估算精度.同时,分析了准格尔南缘的石河子及周边地区2000年以来植被NPP的变化趋势及其影响因素.结果表明,区域气候、植被覆盖类型与人类活动是影响该地区植被NPP波动的主导因素,其中植被类型和降水量的影响尤其重要,研究结果对进一步解析准格尔南缘生态系统演化和研究碳循环过程具有参考价值.     

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。     

中国陆地生态系统净初级生产力变化特征——基于过程模型和遥感模型的评估结果

净初级生产力（NPP）作为生态系统物质与能量循环的基础,是区域和全球尺度碳循环和碳收支研究的重要组成部分。研究区域和全球尺度的净初级生产力主要依靠模型手段实现,过程和遥感模型是目前广泛使用的两种模型形式。本文搜集并整理了基于过程模型和遥感模型对我国陆地生态系统净初级生产力的模拟结果,分析了中国陆地生态系统净初级生产力的时间变化及对未来气候变化的响应特征,旨在对其进行综合评价。结果表明,中国陆地生态系统NPP平均为（2.828±0.827）PgC.a-1。1982-1998年的年际变化特征上,NPP平均每年增加0.027 PgC,年增长率为1.07%,总体上呈现在波动中逐年上升的趋势。不同植被类型的单位面积NPP总体表现为常绿阔叶林显著高于其他植被类型,但不同研究结果间变化范围很大;落叶针叶林、常绿针叶林和落叶阔叶林相差较小;农作物低于阔叶林,但高于针叶林;草地和荒漠均位于低值区,但前者显著高于后者。不同植被类型的NPP总量总体表现为农作物和草地位居前两位,两者之和高达各植被类型NPP总量之和的58.34%;除灌丛和常绿针叶林外,其余植被类型均不足总量的10%。在未来气候情景下,中国陆地生态系统NPP总体上可能表现为先增加后减小的趋势。     

黄淮海平原耕地转移对植被碳储量的影响

应用GLO-PEM模型和1988年NOAA/AVHRR遥感数据,估算了黄淮海平原植被净初级生产力(NPP),并根据NPP和植被凋落物产生量计算了不同土地利用类型的植被碳密度。通过对1988年与2000年土地利用图的叠置分析,统计了耕地与其他土地利用类型之间的转移量,并估算了耕地转移对植被碳储量的影响。研究发现,耕地转移对植被碳储量变化的影响在不同区域与不同土地利用类型上存在显著差异。1988~2000年间,耕地转移导致全区植被碳储量下降了0.24%,其中耕地转为建设用地是植被碳储量减少的主要原因。这一研究结论为正确把握耕地转移对区域植被碳储量的影响,并据此制订碳汇管理措施具有重要的参考价值。     

全球陆地生态系统与大气之间碳交换的模拟研究

利用陆面物理过程和植被生理生态过程完全动态耦合的大气植被相互作用模式 (AVIM) ,对全球陆地生态系统的净初级生产力进行模拟。全球陆地生态系统植被分为 1 3类 ,土壤质地分为 7类 ,确定了各种植被和土壤的模式参数。采用全球陆地 0 .5× 0 .5网格点气候平均资料 ;以 30分钟为步长进行积分。并用全球不同地区各种植被类型的 1 9个 NPP观测样点数据校准模型。AVIM模拟全球陆地生态系统 NPP的主要模拟结果如下 :全球陆地生态系统净初级生产力 (NPP)总量约为 60 .72 Gt Cyr- 1。分析了不同植被类型的 NPP分布 ,模式较好地模拟了全球陆地生态系统净初级生产力的纬向分布和区域分布的差异 ,模拟出中国植被生产力的分布特征。陆地生态系统净初级生产力与温度、降水和辐射等气候因素在不同地区有不同程度相关性 ,北方针叶林地区气候因子与 NPP的相关性明显 ,反映出植被对环境因子的不同响应及其物候特征。赤道热带雨林地区NPP与气候因子的相关性不明显。     

塔里木河下游生态输水对荒漠河岸林生态恢复力的影响

生态恢复力是指生态系统在外界干扰下通过自我调节、恢复到未受损前状态的能力,研究生态恢复力可为有效应对外界干扰对生态系统的威胁提供理论基础。基于对过去20 a近河岸荒漠河岸林植被归一化植被指数(NDVI)和气象数据的分析,研究了塔里木河下游不同河段4个时期(2001—2005年、2006—2010年、2011—2015年和2016—2019年)植被净初级生产力(NPP)的均值以及生态系统抵抗力、稳定性和恢复力状况,得到了不同时期不同河段生态系统的恢复状况。结果表明:(1)2016—2019年具有最大的NPP均值和最大值,与2006—2015年相比,生态系统恢复力较大,但略小于2001—2005年。(2)上段2011—2015年恢复力最大,中、下段2016—2019年恢复力最大,上、中和下段2006—2010年恢复力最低。(3)输水20 a后,上段生态系统的恢复状况较中、下段好。(4)生态恢复是相对于某种状态而言的,生态输水后前10 a生态恢复力较低,表明生态系统不容易恢复到未退化状态,而后10 a生态恢复力较大,说明生态系统越来越接近未退化状况,植被整体生长状况在改善。     

基于MODIS的大田县均溪谷地NPP与NDVI相关性的时空变化特征

本研究应用MODIS卫星遥感资料,分析2000—2010年大田县均溪谷地植被净初级生产NPP与NDVI相关性的时空变化特征,运用Arc GIS软件对大田县均溪河做不同距离的缓冲区分析,结合土地利用状况,研究年植被净初级生产力a NPP与年均归一化植被指数ANDVI的相关性,并建立线性回归分析模型进一步分析NPP随NDVI的变化情况。可以看出,ANDVI与a NPP的空间分布特征与距河流的距离远近有着密切关系,河流不同缓冲区ANDVI与a NPP的相关性系值为0.80~0.96。研究区域3年回归模型均通过α=0.01的显著性F值相关检测,表明利用NDVI可以有效地对NPP进行实时监测。     

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。     

青藏高原主要生态系统净初级生产力的估算

利用青藏高原贡嘎山、海北、五道梁、拉萨等4个野外台站2000~2002年的观测数据、陆地生态系统模型与2001年MODIS遥感数据相结合的方法来估算青藏高原区域的净初级生产力。结果表明:青藏高原区域的净初级生产力空间分布趋势表现出由东南向西北逐渐递减的梯度,该趋势也与水热梯度表现基本一致;整个青藏高原的净初级生产力为302.44×1012 gC yr-1,其中森林的净初级生产力最高,120.11×1012 gC yr-1,占整个高原净初级生产力的39.7%;全年中夏季(6~8月) 的净初级生产力最高,246.7×1012 gC yr-1,约占全年总净初级生产力的80%。用实测数据验证模拟结果表明,二者非常相符。     

黑河流域NPP遥感估算及其时空变化特征

植被的净初级生产力(NPP)是研究陆地各种生态过程的关键参数,对区域NPP的研究有利于人类对自然资源的管理和有效利用.本研究使用气象和遥感等数据,应用修正的CASA模型及其他数理统计方法对黑河流域1999—2010年的NPP进行估算,并对其时空变化特征进行了分析.结果显示:在1999—2010年,黑河流域的年NPP总量以3×10¹¹ g·a^-1的趋势增加;该流域NPP空间分布总体上为南多北少、河流两旁及绿洲地区多于其他地区;各类型中,草地生态系统累计的NPP最多;黑河上游NPP量与太阳辐射和降水量呈正相关关系,与年均气温呈负相关关系,上游地区水分和太阳总辐射量因子共同制约着流域的NPP量;中游地区年平均NPP与年平均气温呈负相关,与年总降水量呈正相关,与年总太阳辐射量呈微弱负相关,水分因子制约着植被NPP的生产;黑河流域下游地区植被NPP的年均累积生产量与年平均气温呈正相关,与年总降水量呈负相关,而与年总太阳辐射量无明显相关性,气温是下游植被NPP生产的制约因素.     

陆地植被净初级生产力研究进展

 植被的净初级生产力(NPP)反映了植物每年通过光合作用所固定的碳总量，目前NPP研究是全球变化研究的重要内容之一。本文综述了近年来国内外在全球和区域陆地植被NPP的研究现状，对遥感(RS)和地理信息系统(GIS)在NPP研究中的应用作了分析，并对国内外NPP研究的不足和发展趋势作了讨论。     

1982～2010年中国东北地区植被NPP时空格局及驱动因子分析

应用逐像元线性回归模型方法,整合应用MODIS和AVHRR NDVI数据集,构建1982~2010年覆盖东北地区的8 km空间分辨率的NDVI数据集,进而应用CASA模型估算得到东北地区29 a NPP数据集,模拟精度在75%以上。29 a平均的东北地区植被NPP总量为6.5×108tC/a。植被NPP的分布受植被类型、气候、地形因素的综合影响。NPP地域差异明显,山地区植被>平原区植被>高原区植被,变化最大的植被类型为草地植被。过去29 a间,植被NPP呈显著上升趋势(P<0.01)。气候变化和土地利用变化均是影响植被时空格局的重要因素。     

近11a来祁连山净初级生产力对气候因子的响应

基于光能利用率模型(CASA),利用2003-2013年的MODIS数据与气象数据估算了祁连山的植被净初级生产力(NPP),在此基础上分析了NPP对气候因子的响应。结果表明:(1)祁连山NPP的年内变化特征明显,生长季在5~9月,东、中部地区7月的NPP值均在89.96 g C·m-2以上,西部大柴旦仅为12.10 g C·m-2。(2)从简单相关分析看,野牛沟、乌鞘岭、祁连的NPP在生长季对气温变化的敏感性高于降水,而刚察、托勒、大柴旦、门源的NPP对降水的敏感性高于气温。(3)祁连山NPP对气温和降水的响应均具有显著的滞后效应,滞后期为1个月或3个月,对降水累积滞后表现为1~5个月不等。(4)从偏相关分析看,在生长季RT NPP-P显著偏相关的是祁连、野牛沟、乌鞘岭、刚察,RP NPP-T显著偏相关的是刚察、野牛沟、托勒,对气温和降水敏感性的高低与简单相关分析的结果一致。     

天山北麓山地-绿洲-荒漠生态系统净初级生产力空间分布格局及其季节变化

以天山北麓总面积达93 936 km~2的山地-绿洲-荒漠生态样带为例,利用生态-遥感光能利用率模型NPP-PEM,使用1 km分辨率SPOT/VEGETATION遥感等数据资料,估算了生态样带净初级生产力(NPP)空间分布及其季节变化.结果表明山地-绿洲-荒漠生态样带平均NPP为161.06 g C·m~(-2)·a~(-1),样带陆地生态系统年总碳吸收量或年总NPP累积量为15.081 Tg C(1Tg=10~(12)g),其中绿洲农田、山地草甸草原、平原荒漠草原和山地森林对的碳吸收贡献率分别为32.67%、28.16%、12.41%和9.15%.夏季是各类生态系统NPP增加量最大的季节,而沙漠由于早春短命植被覆盖而具有生长双峰现象.样带NPP空间分布及其季相变化特征是自然环境、地貌、气候以及人类生产活动长期共同作用和影响的结果,其中水热条件和基质是控制干旱区陆地生态系统NPP空间格局的决定因子.结果检验表明模拟效果较为合理,证明NPP-PEM模型在干旱生态系统的应用是可行的.研究为干旱区陆地生态系统碳循环研究开辟了途径,可为干旱区生态系统评估、监测和管理提供研究方法和参考依据.