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。     

内蒙古草地NPP变化特征及其对气候变化敏感性的CENTURY模拟研究

气候变化及其对植被净初级生产力的影响是全球变化研究的核心内容之一。基于空间化的CENTURY生物过程模型,分析1981-2010年内蒙古草地净初级生产力（NPP）的时空演变规律及其对关键气候因子的敏感性特征。结果表明：近30年内蒙古草地大部分区域NPP呈下降态势但趋势并不显著,全区平均降速约为1.17 g C/m²·a;NPP年代际变化时空差异较大,1980s至1990s约69.65%的区域NPP下降,1990s至2000s NPP下降加剧,下降面积较前者扩大了17.50%;NPP对降水与温度的敏感性特征空间异质性较强,但总体上区域降水减少可能是近30年内蒙古草地NPP下降的主要因素,温度升高同样会导致草地NPP下降,但作用程度较小。     

近52年渭河流域气候变化对植被净第一性生产力的影响

利用渭河流域及其周边地区52个气象站1959-2010年的逐日气象资料,采用周广胜-张新时模型、Penman-Monteith模型、气候倾向率、相关分析和Spline插值等方法分析了近52年渭河流域气温、降水、湿润指数的时空变化特征及其对植被净第一性生产力(NPP)的影响,并对其未来变化趋势进行预测。结果表明：(1)在渭河流域,气温呈上升趋势（0.4 ℃/10a,p<0.001）,且北部快于南部,东部快于西部;降水呈减少趋势（-20.1 mm/10a,p>0.1）,且南部快于北部。(2)湿润指数总体下降,仅关中部分地区微弱变湿。(3)NPP高值区位于秦岭山区、关中部分地区;NPP总体下降,仅个别站点微弱上升。NPP下降速率南部大于北部,空间分布格局与同一时期降水量和湿润指数的变化较为一致。(4)NPP与降水量、相对湿度和湿润指数均呈显著正相关（p<0.01）,与潜在蒸散量、日照时数和气温负相关,温度对于NPP累积所起到的作用有限,水分是主要制约因素。(5)不同气候变化情景下对NPP的模拟表明,温度和降水同时上升的情况下,NPP增加15%以上;仅温度升高而降水不变时,NPP增加10%左右;温度上升而降水下降导致NPP不升反降,仅个别地区出现小幅上升。     

2001—2017 年三江源区典型草地群落碳源/ 汇模拟及动态变化分析

碳源/汇是解释地球大气碳循环过程的重要指标，探究三江源的碳源/汇特征对于理解该地 区植被对全球气候变化的响应具有重要意义。三江源以脆弱的草地生态系统为主，且对全球气候 变化非常敏感。该地区生态环境极其脆弱，大部分地区条件恶劣导致实测数据稀缺，很难对该地 区的碳源/汇时空格局进行完整剖析。因此通过以三江源 5 种典型草地群落（金露梅、紫花针茅、风 毛菊、小蒿草、及青藏薹草群落）为研究对象，基于 BIOME-BGC 模型，利用地理数据、气象数据和植 被生理参数等数据，得出 2001—2017 年三江源草地群落的净初级生产力（NPP）、净生态系统生产 力（NEP）模拟值，并对草地群落 NPP、NEP 变化特征与气温、降水相关性以及碳利用效率变化等特 征进行了综合分析。结果表明：三江源区 NPP、NEP 在空间格局上，表现为由东南向西北数值逐渐 递减趋势；5 种典型草地群落多年 NPP 均呈现逐年增高趋势，其平均值为 196.06 g C·m ^-2·a ^-1。其 中，金露梅群落 NPP 平均值最高为 342.00 g C·m^-2·a^-1，青藏薹草群落 NPP 平均值最低为 55.93g C·m^-2·a^-1；5 种草地群落 NEP 的多年平均值为 49.02 g C·m^-2·a^-1，金露梅、紫花针茅及青藏薹草 3 种植 被群落的 NEP 值呈缓慢的上升趋势，风毛菊和小蒿草群落呈缓慢下降趋势。研究发现三江源草地 生态系统具有显著的碳汇作用，且不同群落 NPP、NEP 对气温和降水的响应程度有所差异，5 种群 落 NPP 与气温均呈显著正相关，但 NPP、NEP 与降水量的相关性较低；5 种群落均具有较强固碳潜 力，除金露梅外其余植被群落的碳利用率均在 0.625 以上。     

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。     

内蒙古草地生态系统碳源/汇时空格局及其与气候因子的关系

草地净生态系统生产力(NEP)能够表征草地生态系统的固碳能力,直接定性定量地描述草地生态系统的碳源/汇性质和大小.因此,研究区域尺度草地生态系统NEP具有重要的实践意义.基于卫星遥感资料,地面气象观测资料及实地采样数据,结合光能利用率模型估算了2001-2012年内蒙古草地生态系统净初级生产力(NPP).同时,应用土壤呼吸模型估算了逐月平均土壤呼吸量(Rs),进而估算内蒙古草地净生态系统生产力(NEP).研究揭示了2001-2012年内蒙古草地生态系统NPP,NEP年际变化规律,气候因子的年际变化规律,以及草地NPP,NEP与主要气候因子的关系.结果表明:2001年以来,内蒙古草地生态系统整体发挥碳汇效应,净碳汇总量达到0.55 Pg C,年均固碳率约为0.046 Pg C/a;研究区大部分草地NPP,NEP与降水均呈正相关关系,与温度相关性不显著,内蒙古草地生态系统仍有巨大的固碳潜力.     

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。     

基于改进土壤冻融水循环的Biome-BGC模型估算青藏高原草地NPP

Biome-BGC模型被广泛用于估算植被净初级生产力（Net Primary Productivity, NPP）,但是该模型未考虑冻土区土壤冻融水循环过程对植被生长的影响。本文基于Biome-BGC模型,改进冻土区活动层土壤冻融水循环,估算了2000—2018年青藏高原高寒草地NPP。通过比较原模型和改进后的模型,并对NPP模拟结果的时空特征进行了分析,结果表明：① 增加冻融循环提高了NPP估算精度,青藏高原草地NPP均值由114.68 gC/(m²·a)提高到128.02 gC/(m²·a)。② 原模型和改进后NPP的空间分布差异较大,时间变化趋势差异不明显。③ 青藏高原草地NPP总量为253.83 TgC/a,呈东南向西北递减的空间格局,年均增速为0.21gC/(m²·a)（P=0.023）,显著增加的占17.85%,主要分布在羌塘高寒草原地带的大部分地区和藏南山地灌木草原地带的西部。④ 该冻融水循环改进方法简单可靠,具有在其他多年冻土区推广的价值。     

青海省草地资源净初级生产力遥感监测

在研究特定区域的草地光能利用率和环境影响因素典型特点的基础上,建立基于光能利用率的草地NPP遥感估算模型,模拟并分析2006年青海省草地FPAR、光能利用率、NPP的空间分布和季相变化特征。研究结果表明,2006年青海省草地净初级生产力平均值为173.28 gC/(m2.a)。青海省东南部、南部和青海湖周围三个地区,是青海省草地NPP较高的区域。不同草地类型的NPP存在差异,高覆盖度草地的单位面积平均NPP为193.82 gC/(m2.a),中覆盖度草地NPP为157.14 gC/(m2.a),低覆盖度草地NPP为121.08 gC/(m2.a)。     

不同草地类型净初级生产力(NPP)模拟及其敏感性分析

气候变化问题作为人类社会可持续发展面临的重大挑战,受到国际社会越来越强烈的关注。全球气候变化深刻影响着草地生态系统,定量评估区域和不同类型草地生态系统的生产力,研究其对气候变化的敏感性可以为草地生态系统适应未来气候变化提供基础数据和理论依据。草原综合顺序分类系统(CSCS)将天然草原分为42类(其中中国包含41类),并将其聚合为10个类组。研究利用改进Carnegie-Ames-Stanford Approach(CASA)模型模拟分析中国天然草地2004—2008年的净初级生产力(NPP)并进行系统聚类,分析了草地NPP与影响因子的相关性和敏感程度。结果表明:2004—2008年中国10个草地类组年均NPP均呈现增长趋势,其中亚热带森林草地增长最快,增长率达38.2%。温带湿润草地增长最慢,增长率为14.3%。通过聚类分析将中国41类草原的年均NPP分为3类:第1类NPP值较小,其湿润度级较低,而热量级较高;第2类NPP值较大,其热量级和湿润度级均较高,水热比适宜植被的生长;其余为第3类,其NPP值介于上述两者之间。可见,不同草地类型NPP分布规律与CSCS划分草地类型的湿润度级和热量级密切相关。草地年均NPP与>0℃年积温(Σθ)、降水量、湿润度(K)和NDVI的相关性强,与太阳辐射的相关性弱。草地类组NPP平均值对NDVI最敏感,其次为Σθ、K和降水量,敏感性最弱的为太阳辐射。草地NPP对CSCS量化分类的标准Σθ和K较为敏感,改进CASA模型在一定程度上实现了CSCS与草地生产力的耦合。     

基于HASM方法对气候模式气温降水的降尺度研究——以黑河流域为例

基于空间平稳性分析,引入地理因素结合回归分析及高精度曲面建模方法（HASM）对黑河流域多年平均气温、降水给出了降尺度模拟。基于过去器测资料的验证,提出了CMIP5模式资料的合理降尺度方法。比较了降尺度结果与站点实测值的差异,同时比较了所给出的方法与经典插值方法的模拟精度。最后,基于历史时期T₁（1976—2005年）的降尺度方法结合RCP2.6、RCP4.5及RCP8.5不同情景下未来时段T₂（2011—2040年）、T₃（2041—2070年）、T₄（2071—2100年） CMIP5模式结果,对降尺度方法进行了修正,给出了未来时段气温的降尺度模拟公式,并基于此对上述3种情景下多年平均气温的CMIP5模拟结果进行了降尺度模拟。结果表明：本文所提出的降尺度方法模拟结果与站点观测值具有较好的相关性,且精度高于其他经典插值方法。对未来时段的模拟结果表明,升温最快的是RCP8.5情景,在2071—2100年,除祁连山地区外,大部分地区年平均气温大于10℃。     

青藏高原高寒草地净初级生产力(NPP)时空分异

基于1982-2009 年间的遥感数据和野外台站生态实测数据,利用遥感生产力模型(CASA模型) 估算青藏高原高寒草地植被净初级生产力(NPP),分别从地带属性(自然地带、海拔高程、经纬度)、流域、行政区域(县级) 等方面对其时空变化过程进行分析,阐述了1982 年以来青藏高原高寒草地植被NPP的时空格局与变化特征。结果表明:① 青藏高原高寒草地NPP多年均值的空间分布表现为由东南向西北逐渐递减;1982-2009 年间,青藏高原高寒草地的年均总NPP为177.2×10¹² gC·yr^-1,单位面积年均植被NPP为120.8 gC·m^-2yr^-1;② 研究时段内,青藏高原高寒草地年均NPP 在112.6~129.9 gC·m^-2yr^-1 间,呈波动上升的趋势,增幅为13.3%;NPP 增加的草地占草地总面积的32.56%、减少的占5.55%;③ 青藏高原多数自然地带内的NPP呈增加趋势,仅阿里山地半荒漠、荒漠地带NPP呈轻微减低趋势,其中高寒灌丛草甸地带和草原地带的NPP增长幅度明显大于高寒荒漠地带;年均NPP增加面积比随着海拔升高呈现"升高—稳定—降低"的特点,而降低面积比则呈现"降低—稳定—升高"的特征;④ 各主要流域草地年均植被NPP均呈现增长趋势,其中黄河流域增长趋势显著且增幅最大。植被NPP和盖度及生长季时空变化显示,青藏高原高寒草地生态系统健康状况总体改善局部恶化。     

Climatic Changes Dominant Interannual Trend in Net Primary Productivity of Alpine Vulnerable Ecosystems

The Three-River Headwaters (TRH), which is the source area of Yangtze River, Yellow River and Lancang River, is vulnerable and sensitive, and its alpine ecosystem is considered an important barrier for China’s ecological security. Understanding the impact of climate changes is essential for determining suitable measures for ecological environmental protection and restoration against the background of global climatic changes. However, different explanations of the interannual trends in complex alpine ecosystems have been proposed due to limited availability of reliable data and the uncertainty of the model itself. In this study, the remote sensing-process coupled model (GLOPEM-CEVSA) was used to estimate the net primary productivity (NPP) of vegetation in the TRH region from 2000 to 2012. The estimated NPP significantly and linearly correlated with the above-ground biomass sampled in the field (the multiple correlative coefficient R² = 0.45, significant level P < 0.01) and showed better performance than the MODIS productivity product, i.e. MOD17A3, (R² = 0.21). The climate of TRH became warmer and wetter during 1990-2012, and the years 2000 to 2012 were warmer and wetter than the years1990-2000. Responding to the warmer and wetter climate, the NPP had an increasing trend of 13.7 g m^-2 (10 yr)^-1 with a statistical confidence of 86% (P = 0.14). Among the three basins, the NPP of the Yellow River basin increased at the fastest rate of 17.44 g m^-2 (10 yr)^-1 (P = 0.158), followed by the Yangtze River basin, and the Lancang River, which was the slowest with a rate of 12.2 g m^-2 (10 yr)^-1 and a statistical confidence level of only 67%. A multivariate linear regression with temperature and precipitation as the independent variables and NPP as the dependent variable at the pixel level was used to analyze the impacts of climatic changes on the trend of NPP. Both temperature and precipitation can explain the interannual variability of 83% in grassland NPP in the whole region, and can explain high, medium and low coverage of 78%, 84% and 83%, respectively, for grassland in the whole region. The results indicate that climate changes play a dominant role in the interannual trend of vegetation productivity in the alpine ecosystems on Qinghai-Tibetan Plateau. This has important implications for the formulation of ecological protection and restoration policies for vulnerable ecosystems against the background of global climate changes.     

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.     

Quantitative Assessment of the Effects of Climate Change and Human Activities on Grassland NPP in Altay Prefecture

Grassland degradation in Altay Prefecture is of considerable concern as it is a threat that hinders the sustainable development of the local economy and the stable operation of the livestock industry. Quantitative assessment of the relative contributions of climate change and human activities, which are considered as the dominant triggers of grassland degradation, to grassland variation is crucial for understanding the grassland degradation mechanism and mitigating the degraded grassland in Altay Prefecture. In this paper, the Carnegie-Ames-Stanford Approach model and the Thornthwaite memorial model were adopted to simulate the actual net primary productivity (NPP_A) and potential net primary productivity (NPP_P) in the Altay Prefecture from 2000 to 2019. Meanwhile, the difference between potential NPP and actual NPP was employed to reflect the effects of human activities (NPP_H) on the grassland. On this basis, we validated the viability of the simulated NPP using the Pearson correlation coefficient, investigated the spatiotemporal variability of grassland productivity, and established comprehensive scenarios to quantitatively assess the relative roles of climate change and human activities on grassland in Altay prefecture. The results indicate three main points. (1) The simulated NPP_A was highly consistent with the MOD17A3 dataset in spatial distribution. (2) Regions with an increased NPP_A accounted for 70.53% of the total grassland, whereas 29.47% of the total grassland area experienced a decrease. At the temporal scale, the NPP_A presented a slightly increasing trend (0.83 g C m^?2 yr^?1) over the study period, while the trends of NPP_P and NPP_H were reduced (?1.31 and ?2.15 g C m^?2 yr^?1). (3) Compared with climate change, human activities played a key role in the process of grassland restoration, as 66.98% of restored grassland resulted from it. In contrast, inter-annual climate change is the primary cause of grassland degradation, as it influenced 55.70% of degraded grassland. These results could shed light on the mechanisms of grassland variation caused by climate change and human activities, and they can be applied to further develop efficient measures to combat desertification in Altay Prefecture.     

宁夏农牧交错区（盐池）草地生产力对气候变化的响应

用宁夏农牧交错区(盐池县)1954—2004年的气候资料,分析了该地区51 a来气温、降水的变化趋势及其草地气候生产力的变化。结果表明：从1954年以来的51 a内,盐池气温呈明显上升趋势;春、夏季降水量和年降水量略呈增加趋势,秋、冬季降水量略呈减少的态势,但趋势不明显;草地气候生产力呈增加趋势。草地气候生产力与年降水量关系密切,水分是制约草地气候生产力的关键因子。未来“暖湿型”气候对盐池草地的干物质生产最有利,平均增产幅度为10% ,而“冷干型”气候对草地的干物质生产最不利,平均减产幅度为10%。若气温升高1～2 ℃,降水量增加10%～20% ,则盐池草地的气候生产力将增加10%～20%。     

内蒙古草原NPP时空变化及驱动力

植被净初级生产力（NPP）及驱动力分析是全球变化研究的核心内容。以1982—2015年内蒙古草原为研究对象,基于GIMMS NDVI3g、ERA5气象和草原类型数据,采用CASA模型生成年草原NPP。综合运用趋势分析、偏相关、复相关及残差分析法探讨1982—2015年草原NPP变化趋势,并定量确定气候因子和人类活动对草原动态变化的影响程度。结果表明：（1）内蒙古1982—2015年NPP极显著和显著增加的草原面积占草原总面积的11.76%、18.92%。NPP极显著和显著减少的草原面积占草原总面积的4.26%、8.08%。草原NPP增加的面积大于减少的面积,草原处于恢复状态。（2）内蒙古草原92.87%的区域NPP与气候因子之间表现出很好的相关性,气温驱动、降水驱动和降水、气温复合驱动分别占总面积的2.06%、70.71%和20.11%,气候变化对3种草原影响程度荒漠草原>典型草原>草甸草原。（3）人类活动对草原NPP也产生很大影响。其中起到正向作用通过显著性检验（P<0.1）的区域占草原总面积的41.12%,起到负作用（P<0.1）的占5.34%。综上所述,1982—2015年内蒙古草原总体处于恢复状态,在气候和人类活动共同作用下生态环境得到了极大改善。