新疆植被NPP及其对气候变化响应的海拔分异

利用2000—2017年MODIS NPP数据与气象观测数据,采用趋势分析及相关分析法,揭示了新疆地区植被净初级生产力(NPP)时空演变格局及其对气候变化响应的海拔分异性.结果表明:(1)18 a间,新疆植被NPP年均值为145.96 g C·m-2,以4.422 g C·m-2·(10a)-1速率呈不显著增长;受地形...     

澜沧江下游流域植被净初级生产力(NPP)时空变化及其驱动因素分析

利用遥感、地形、气候等数据,采用CASA模型对研究区2000年、2010年和2018年3月、7月、11月的NPP值进行估算,结果表明:(1)相对于2000年,2010年的NPP值呈下降趋势,2010年到2018年又向较好趋势发展,且NPP值在3个时期的年内变化均为7月＞3月＞11月;(2)NPP低值区主要分布在下游流域...     

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。     

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。     

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。     

中国陆地生态系统近30年NPP时空变化研究

通过陆地生态系统碳循环模型(CASA模型),利用AVHRR的NDVI长期监测数据,逐像元模拟1981~2008年中国陆地生态系统NPP的时空变化,分析其对气候因子的响应关系。结果表明,中国陆地生态系统NPP总量在3.38 ~4.35 Pg C/a之间变化,平均约为3.8 Pg C/a,且研究期间呈上升趋势。在青藏高原、新疆天山地区和东北大小兴安岭、长白山等冷湿区,NPP年总累积量和年均温呈显著正相关,和年降水量呈显著负相关;地处华北的太行山、燕山等山区和内蒙古中部草原区等干燥环境区,NPP与年降水呈正相关关系;青藏高原及新疆地区和华北平原、四川盆地等农业区,NPP与年均温呈正相关关系。     

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.     

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。     

陕北风沙过渡带植被净初级生产力变化特征及原因

基于光能利用率原理,采用CASA（Carnegie-Ames-Stanford-Approach）模型,实现了2000—2014年陕北风沙过渡带地区植被净初级生产力（NPP）估算,对该地区NPP时空变化以及驱动机制进行了定量化分析。结果表明：（1） 2000—2014年陕北风沙过渡带NPP为6.71×10¹²gC·a^-1,单位面积值为202.57gC·m^-2·a^-1,受地貌和气候特征影响,植被空间异质性强,黄土区植被明显优于风沙区;（2）近十几年来该区域植被得到明显改善,NPP总体增速为10.98gC·m^-2·a^-1（R=0.85,P<0.01）,植被增速存在空间差异,东南部的黄土区植被增长较快,西北风沙区植被增长较慢;（3）2000—2014年,降水、气温和辐射与NPP的相关系数分别为0.54（P<0.05）、-0.25、0.35,三者对植被增长的贡献量分别为3.95、0.71、2.75gC·m^-2·a^-1。这说明降水是气候因素中影响陕北风沙过渡带植被变化的主要因素;（4）近15年的植被恢复过程中,气候和人类活动都是重要的驱动因素,气候因子对植被增长的贡献更大,相对作用达到67.49%。区域内部,不同地区植被的主要驱动源存在差异,东部地区植被受气候因子主导,西部地区植被受人类活动主导。     

京津风沙源区植被的时空变化及其对气候因子的响应

利用2000—2008年的MODIS-NDVI遥感数据和34个站的气象数据,分析了京津风沙源区植被变化的空间分布范围及其与气候因子的关系。即利用坡度分析定量地估算了京津风沙源区植被覆盖的时空变化;分别计算降雨、温度及相对湿度与植被变化的相关系数,并进行显著性检验。结果表明:2000—2008年京津风沙源区植被覆盖整体呈上升趋势,其中上升区域占74%,显著上升区域占9.83%;气候整体上变化规律不强,降雨和气温都存在一定的增加趋势,但各年波动性较大;气候因子中降雨与生长季NDVI最大值相关性最强,两者整体变化趋势一致,80.11%的区域为正相关,3.17%的区域为显著正相关;降雨和NDVI相关的显著性不强及不完全同步性,可能是源于工程和非工程等人为因素的干扰。     

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。     

基于3S的榆林市植被净初级生产力价值估算及其时空差异分析

基于榆林市遥感影像、12个站点的气象数据及DEM,采用植被NPP模型和能量固定法获取1987年、1999年和2002年榆林市植被NPP价值量空间分布,并参照野外实地调查和测定样点进行订正,分析其时空差异及原因。研究表明:1)全市1987年植被NPP总价值是45.5亿元,1999年降至31.7亿元,2002年增至53.8亿元。各年份风沙草滩区植被NPP价值量低于黄土丘陵沟壑区;在黄土丘陵沟壑区,坡度大的区域植被NPP价值量低于坡度小的区域。2)植被NPP的变化受降水量和辐射干燥度年际变化以及土地利用变化的共同影响,榆林市降水和辐射干燥度年际变化显著,故植被NPP年际波动大。3)植树造林有效提高了北部风沙草滩区的植被NPP总价值;退耕还林还草一定程度上限制了南部黄土丘陵沟壑区植被NPP总价值的增加,但其保土等生态意义重大。     

土地利用和气候变化对区域净初级生产力的影响

应用以遥感观测数据驱动的GLO-PEM模式模拟估计的中国北方20年的NPP数据同其20年气候数据结合,同时利用通过遥感宏观调查所得的两期土地利用数据,分析20年气候和土地利用变化对区域净初级生产力 (Net Primary Productivity,NPP) 的影响的时空特征。分析结果表明,20年来研究区域年均温度显著增加 (年均增温0.064 ^oC),年降水量明显减少 (年降水减少率为1.49 mm/年),NPP以减少趋势为主 (年减少率6.9 TgC)。研究区域NPP的变化受旬 (月) 均温和旬 (月) 降水量和季节温度和季节降水的变化影响显著。季节NPP同季节降水和温度的相关性在空间上同植被覆盖表现出高度的一致性,其相关系数大小随着不同植被覆盖类型变化而变化。通过分析可见,就整个研究区来说,发生土地利用变化的区域仅占整个研究区域的5.45%, 气候对整个研究区域NPP的影响占主导地位 (占了总影响量的90%);土地利用发生区域土地利用的作用占了绝对地位,土地利用的影响占了约97%。整个研究区域近20年来因为降水明显减少,温度显著升高,导致NPP明显下降,在两期土地利用间隔时间段内 (约10年) 因气候影响NPP减少了78 (±0.6) TgC。因为土地利用的变化导致NPP减少9 (±0.2) TgC。气候和土地利用共同作用是研究区域的NPP减少87 (±0.8) TgC。     

东北地区植被分布全球气候变化区域响应

根据东北地区生态气候环境和生物地理规律对Holdridge生命地带分类系统进行修正,将东北地区植被分为寒温带湿润森林、寒温带潮湿森林、温带湿润森林、暖温带湿润森林、温带半湿润森林草甸草原、温带半湿润草甸草原、温带半干旱典型草原、暖温带半湿润草甸草原和暖温带半干旱典型草原等9 个生命地带并分析了其空间分布特征。运用大气环流模式分析东北地区由于温室气体增加导致的气候变化趋势。以此为基础评价东北地区植被分布的区域响应。全球气候变暖情景下,东北地区暖温带和温带范围明显扩大,而寒温带范围缩小甚至退出东北地区,植被分布界限显著北移;同时湿润区面积减少半湿润区和半干旱区扩大,导致森林面积缩小草原面积扩大。     

福建近41年气候变化对自然植被净第一性生产力的影响

从福建建瓯、尤溪、南靖三区近41年自然植被净第一性生产力(NPP)的时空变化,讨论了全球气候变化对三区自然植被NPP的影响.结果表明三区近41年NPP平均为18 t/hm2.     

中国陆地植净第一性生产力及季节变化研究

利用植被指数与植被吸光合有效辐射比例之间的线性关系。由１９９２年４月～１９９３年３月１２个月的１ｋｍ ＡＶＨＲＲ ＮＤＶＩ资料及同期地面气象资料确定地表植被吸收的光合有儿辐射,然后由光能利用率得到植被净第一性生产力（ＮＰＰ）。为了更准确计算ＮＰＰ,本文还考虑了温度及土壤水分条件对光能利用率的影响,最后得到我国陆地植被所ＮＰＰ分布图,并对中国陆地植被净第一性生产力分布情况的季节变化及不同匠ＮＰＰ季节