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。     

云南省自然植被净初级生产力的时空分布特征

基于气候生产力模型,利用1960～2000年127个气象站气温、降水资料以及植被信息,对云南省自然植被净初级生产力的时空分布特征进行了分析。结果表明:41a云南自然植被年均NPP为4.23×108tDM/a,约占全国自然植被年均NPP总量的11.4%;单位面积的平均NPP为10.64tDM/(hm2·a),是全国平均水平的2.8倍。云南自然植被NPP随着纬度、经度和海拔高度的增加均呈现下降趋势,变化总趋势为北部<中部<南部,东部<中部<西部。云南自然植被NPP在干季(11～4月)和雨季(5～10月)差异显著,6～8月最大;41a来云南大部分地区自然植被NPP呈现上升趋势,20世纪70、80年代比60年代有所下降,90年代有所上升。气温增加,降水增加或不变的情况下,滇西北和滇东北NPP增加幅度大于其他地区,说明这些地区气温是制约自然植被NPP的主要因素;气温增加,降水减少的情况下,几个少雨区和多雨区NPP降低幅度大于其他地区,表明在上述地区限制NPP的主要因素是水分。     

三江源植被净初级生产力估算研究进展

植被净初级生产力（NPP）作为重要的植被参数和生态指标,能够直观地反映生态环境的变化和区域碳收支水平。鉴于三江源特殊的地理环境和战略地位,众多学者曾应用不同的方法对三江源植被NPP进行了估算,但是由于各方面原因,NPP估算结果存在较大差异。目前,虽在三江源地区开展了大量NPP估算研究,但尚未有相关文章对这些研究进行汇总并加以分析和评价。因此,本文在前人研究成果的基础上,通过综述已有文献,对三江源植被NPP估算的相关方法与结果进行了系统地总结,探讨不同方法在三江源地区的适用性,指出已有方法存在的主要问题,并对现有NPP估算结果进行评估分析,最后提出了未来三江源NPP估算研究亟待加大研究力度的方向。     

黑河流域植被净初级生产力的遥感估算

利用光能利用率模型C-FIX,高时空分辨率的SPOT/VEGETATION遥感数据,全球格网化气象再分析资料以及黑河流域土地利用图,估算了1998—2002年黑河流域不同生态系统净初级生产力(NPP)的年总量和平均生产力,输出了黑河流域NPP年累积量空间分布格局图、NPP季节动态图,分析了近5a来黑河流域NPP时空变化特征,评价了不同土地利用类型下的生态系统生产力水平差异。其结果表明,黑河流域陆地生态系统NPP空间分布及其季相变化特征是流域自然环境、地貌、气候以及人类生产活动长期共同作用和影响的结果,其中水分条件是控制黑河流域陆地生态系统NPP空间格局的决定因子。1998—2002年黑河流域山区高覆盖度草地和下游荒漠区净初级生产力持续下降,反映出这些地区生态环境恶化严重。这些研究结果可以为黑河流域的水-生态-经济系统的合理设计与有效实施提供科学数据集。     

官厅水库小流域植被净初级生产力估算

植被是小流域的物质基础,植被净初级生产力的稳定性关系到小流域的健康和可持续发展.以官厅水库小流域为研究区,采用改进型CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,利用2005年、2010年和2015年以及邻近年份的每年3～11月的LandsatTM/ETM+/OLI影像数据,估算官厅水...     

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...     

南大洋净初级生产力的时空变化及影响因素分析

南大洋作为全球大洋中重要的碳汇区,分析其净初级生产力(NPP)的分布及变化趋势对气候变化研究具有重要的意义。利用2003—2016年的南大洋NPP数据分析其空间分布情况、季节变化特征及近期变化,并结合海表面温度(SST)和海冰覆盖率(SIC)数据分析两者对NPP的影响。结果表明:①南大洋不同海域年均NPP的范围为64.0—2.26×10^5 mg C·m^–2·a^–1,印度洋扇区、大西洋扇区和太平洋扇区的NPP分别为0.568Gt C·a^–1、0.431 Gt C·a^–1和0.262 Gt C·a^–1;②南大洋NPP在南极大陆近岸海域及威德尔海海域较低,在低纬度岛屿附近和南极大陆部分冰架前缘海域较高;③由于太阳辐射的季节变化,南大洋NPP具有明显的季节变化规律,1月份最高(293.27 Tg C),6月份达到最低值(0.004 Tg C);④2003—2016年大西洋扇区及太平洋扇区的NPP总量变化不具有统计学上的显著性,只在印度洋扇区具有显著的上升趋势;⑤不同扇区NPP的变化趋势主要与SST和SIC的变化有关。     

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。     

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。     

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。     

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。     

新疆塔城地区雷暴时空分布及变化特征

运用线性趋势法、小波分析等方法,对塔城地区1961-2005年实测雷暴资料进行分析,结果表明:(1)塔城地区中部有一条呈东北-西南走向的雷暴高发区,多发中心为庙尔沟,(2)雷暴主要发生期为5月～8月,约占总数的92.8%,其中7月最多,6月次之,(3)塔城地区雷暴日变化表现为单峰型,峰值多出现在16～23时,(4)塔城地区雷暴异常偏少年为1974年,雷暴活动频繁年为1961、1964、1966、1990年,少雷暴年为1986、1996、1997、2004年,(5)近45 a塔城地区雷暴日数在波动中呈显著减少的趋势,线性倾向率为-1.4 d/10 a,(6)小波分析显示塔城地区年均雷暴日数存在着6～7、3 a的振荡周期.在塔城地区北部、中部、南部三个区域中各选取1个昼夜守班的基准(本)站,做为塔城地区的代表站(塔城、托里、乌苏),对塔城地区雷暴日变化进行讨论,得出以下结论:塔城地区雷暴日变化十分明显,雷暴日变化表现为单峰型,塔城、乌苏峰值范围较托里大,且峰值出现时间比托里晚3～6 h.托里站雷暴多发时段出现在14～20时,占总数的67.6%,峰值出现在16、17时,占12.1%;塔城站多发时段为16～22时,占57.5%,峰值出现在20时,占总数的9.3%,次高峰值出现在18时,占总数的8.9%;乌苏站多发时段出现在19～01时,占总数的69.6%,峰值出现在23时,占总数的11.6%,次高峰值出现在21时,占总数的11.3%,与相关研究所述北疆沿天山一带的雷暴多在傍晚至午夜(18～24时),高峰期在晚上(21～22时)的结论一致.乌苏站01～03时雷暴出现频率明显高于塔城、托里两站.     

榆林市农业景观格局变化研究

根据1986年和2000年两期TM影像资料和其他辅助资料, 运用人机交互解译方法以及地理信息系统的空间分析和数理统计功能, 分析了榆林市农业景观格局变化, 包括土地利用数量变化、变化速度和区域差异等特征, 以及各景观类型之间的转化情况, 并对景观格局变化进行了定量分析。结果表明: 14a间, 榆林市未利用地减少1305.56km², 其中主要是沙地减少; 耕地、林地、草地分别增加567.11km²、99.6km²和616.79km²; 未利用地和建设用地的变化率最大, 分别为-22.11%和18.18%; 土地利用变化存在明显的区域差异; 各类型间的转化突出表现为未利用地向草地转化, 草地向林地和耕地转化。榆林市近十几年景观类型发生了明显转换, 土地整治取得显著成绩。     

俄罗斯布里亚特共和国植被NPP时空分布格局及其对气候变化的响应

研究利用遥感和气象数据以及改进后的CASA模型（生物温度代替月均温）,估算俄罗斯布里亚特共和国2000-2008年的植被NPP,并验证模型的精度,分析该地区植被NPP的时空分布格局及其对气候变化的响应规律。研究结果表明：改进后的CASA模型具较高精度,可运用于布里亚特共和国植被NPP的估算。时间上,植被NPP年际上呈现为在波动中上升的趋势,月份上表现为先升后降的单峰变化趋势;空间上,植被NPP呈现出随经度的增加而增大,随纬度的增加而减小,由西南到东北逐渐递增的分布格局;不同植被类型的NPP从大到小依此为：草地、沼泽林〉森林〉森林、草原〉稀树草原〉高山植被。该地区植被NPP的变化主要受气温和降水量变化的作用。     

中国日降水量小于不同阈值日数时空分布特征

利用中国672 个站点1951-2010 年的逐日降水资料,系统分析了全国各地日降水量小于0.1 mm、1 mm、5 mm和10 mm不同阈值的日数、平均持续日数、最长持续日数和持续10 天以上过程出现频次等要素的时空分布特征,并分别选择齐齐哈尔、乌鲁木齐、北京、昆明、常德、南京、汕头和海口8 个代表站点,分析了各变量的历史演变趋势。结果表明,全国日降水量小于0.1 mm、1 mm、5 mm和10 mm日数、平均持续日数、平均最长持续日数、极端最长持续日数以及日降水量小于0.1 m持续10 天以上过程发生频次的时空分布特征基本相似,空间上自西北向东南方向递减,时间上冬、秋季多,春、夏季少,这与我国气候干旱的时空分布特点基本一致;而全国日降水量小于1 mm、5 mm和10 mm持续10 天以上过程出现频次的时空分布特征,与我国实际干旱灾害的发生规律基本一致,高值中心出现在华北、黄淮、江淮、江南等地,发生时间集中在春、夏季。全国主要区域代表站点日降水量小于0.1 mm日数、平均持续日数、最长持续日数基本都呈增加趋势,且南方强于北方;日降水量小于1mm、5 mm和10 mm日数、平均持续日数和最长持续日数在西部地区,特别是西北地区表现出较为明显的减少趋势,其中乌鲁木齐日降水量小于5 mm和10 mm平均持续日数线性减少趋势分别达2.0 d/10a 和7.5 d/10a,最长持续日数线性减少趋势分别达9.3 d/10a 和11.8 d/10a,呈现出明显的湿润化趋势。     

可吸入颗粒物(PM10)浓度时空变异性及影响因素分析

本文以厦门市为例,首先对PM10平均浓度数据进行趋势性、周期性和空间变异性进行分析,然后分析了气温、降水强度、降水日数、风向等气候因子对PM10浓度变化在时间上的影响,同时使用了交叉相关分析的方法对月平均降水日数和PM10大气污染指数(API)为优(PM10浓度<0.05mg/m3)的月内天数百分比的相关性进行分析,最后利用从遥感影像获取的地表覆盖数据,分析了土地利用类型与局部PM10年平均浓度的关系。分析结果表明：厦门市PM10浓度年内变化无明显的上升和下降的趋势,但有显著的周期性,分别为3、7和29天,气候因素对PM10浓度的变化有显著的影响,其中月平均降水日数对API为优的月内天数百分比的影响有明显的滞后性,滞后周期大约为3个月,局部PM10年均浓度与该地区的土地覆盖类型有明显的相关性,并且植被覆盖的比例越大,该地区的PM10年平均浓度就越小。     

中国东南部植被NPP的时空格局变化及其与气候的关系研究

基于2001~2010年MOD17A3年均NPP数据和气象站点气温、降水资料,利用GIS空间分析技术和数理统计方法研究中国东南部植被NPP的时空格局、动态变化及与气候要素的关系。结果表明,中国东南部植被年均NPP总体上呈现从南到北、由东至西逐渐减少的分布,不同植被类型的NPP存在明显差异,以常绿阔叶林最高,落叶针叶林最低。2001~2010年间,植被NPP整体上略有减少。空间上植被NPP在南部地区明显减少,而在北部地区明显增加。植被NPP与降水和气温的相关性均表现出明显的地域差异。     

榆林地区土地利用/覆被变化区域特征及其驱动机制分析

利用榆林地区1986、1995年土地利用现状图,在地理信息系统支持下建立土地利用变化转移矩阵,结合多年社会统计资料分析榆林地区10多年来的土地利用动态变化特征。研究结果表明：土地利用类型变化幅度大、流转方向较为集中,具体表现为农田总面积下降、耕地质量局部改善,林草覆盖面积增长、其它用地类型面积减少;从区域角度分析,南部黄土丘陵沟壑区耕地面积减少、成熟林地面积增加幅度大与西北部风沙区耕地面积轻微增加、天然草地优势地位增强形成鲜明对比,这种区域特征符合“因地制宜”规律,与“退耕还林还草”政策导向吻合。全区总人口及其区域分布、农民年均收入和农业人口比重为该区土地利用／覆被变化的主要驱动力,同时人们的环境保护意识和相应的土地政策也对该区土地利用／覆被变化产生较大影响。     

中国陆地自然植被碳量空间分布特征探讨

陆地生态系统在全球碳循环动力学中的作用受到越来越多的注意。目前中国森林覆盖率为1392% , 到本世纪末全国森林覆盖率将达到15% , 对全球碳平衡具有重要作用。但是,由于我国碳循环的基础研究比较落后,致使我国陆地生态系统的碳储量和净第一性生产力 （NPP） 碳量还没有被准确确定, 而且陆地生态系统的碳通量估计存在较大差异。     

Spatial and Temporal Distribution Characteristics of Flower-viewing Tourism and Its Influencing Factors in China

Despite the rapid development of flower-viewing tourism in China in recent years, there is almost no systematic research on it. Therefore, this study analyzes the spatial and temporal distribution characteristics of flower-viewing tourism and its influencing factors in China using the spatial statistical analysis methods and the geographic detector method. The study uses the Point-of-Interest data of flower-viewing tourist attractions from networks such as Qunar and Ctrip, the flower observation data from China Phenological Observation Network, Chinese network news, and Weibo, and the statistical data from yearbooks. The results are as follows: 1) The spatial attribution type of flower-viewing tourism in China is aggregated into areas, including two high-density aggregated areas, three medium-density aggregated areas, and one general-density aggregated area. Furthermore, five major types of flower-viewing tourist attractions have formed several aggregated areas. 2) The time of flower viewing in China starts from about February and lasts about eight months till October each year. Florescence and flowering time of different ornamental flowers in different regions are different. 3) The spatial and temporal distribution characteristics of flower-viewing tourism in China are mainly affected by ornamental flower phenology, spatial distribution characteristics of flower-viewing resources, regional permanent population size, youth population size, female population size, regional GDP, and added value of the tertiary sector. These conclusions clarify the spatial and temporal distribution characteristics of flower-viewing tourism and its influencing factors in China. They could provide a scientific basis and useful reference for the coordination and sustainable development of regional flower-viewing tourism in China.