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...     

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。     

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。     

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)。     

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...     

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。     

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...     

未来气候情景下中国植被净初级生产力稳定性及气候影响

中国陆地生态系统在全球碳循环中发挥着重要作用,植被净初级生产力(NPP)是重要碳循环分量。但对中国植被NPP未来变化趋势、稳定性及应对气候变化机制的研究尚少见报道。本文应用前期发展的生态系统过程模型CEVSA-RS,分别模拟了RCP4.5和RCP8.5气候情景下2006—2099年中国植被NPP,利用分段线性回归分析NPP年际变化转折点,采用滑动窗口法分析NPP稳定性的变化及气温和降水的影响。结果表明：(1)中国植被NPP在RCP4.5和RCP8.5气候情景下的总量分别为4.41 Pg C a^-1和4.40 Pg C a^-1,季风区分别贡献了总量的72.8%和73.4%。(2)两种情景下NPP年际变化均为先增后减,转折点分别为2062年和2055年;转折年份之前NPP分别以5.3 g C m-210a^-1、6.5 g Cm-210a^-1显著增加,后以前期的4.28倍和2.57倍速率下降。(3)两种气候情景下滑动窗口计算的NPP稳定性分别以-2.9%10a^-1和-4.3%10a<...     

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.     

中国陆地净初级生产力的季节变化研究

了解不同季节陆地净初级生产力(NPP)的变化及与气候的相互关系以及在不同地类的差异对深刻理解我国陆地生态系统对全球气候变化的响应和陆地碳循环研究具有重要意义。本文使用1981～2000年间GLO-PEM模型模拟的我国陆地NPP数据和同期气温、降水以及土地利用数据, 研究不同季节我国陆地植被NPP的变化。结果表明,在1981～2000年期间,四个季节的NPP都呈显著增加趋势,春季是NPP增加速率最快的季节,夏季是NPP增加量最大的季节。耕地在春、夏和秋季NPP增长和增长率最高,林地冬季NPP增长最多而水域冬季NPP增长率最高。夏季NPP增长最高的区域分布于我国东部的多数地区、内蒙古东部、四川盆地、贵州东部、藏南和新疆西部;夏季NPP降低最多的区域分布于在呼伦贝尔高原、鄂尔多斯高原、黄土高原、青藏高原东部和新疆西北部。     

以HJ-1卫星遥感数据估算高寒草地植被净第一性生产力的潜力评估——以若尔盖草地为例

基于HJ-1卫星数据、数字高程数据、气象数据和地面实测数据,利用改进后的CASA模型估算了2010年若尔盖草地的植被净第一性生产力（NPP）,以评价该卫星数据在高寒草地NPP估算中的应用潜力。结果表明：（1）利用改进后的CASA模型模拟草地生物量,通过与实测地上生物量比较,两者的相关程度较高,R2=0.8726。模拟精度达80%,因此可以作为估产模型实际应用;（2）利用改进后的CASA模型模拟草地NPP,模拟结果比其他研究结果略大,但更适合于若尔盖草地;（3）HJ-1卫星数据为高寒草地NPP的估算提供了高时间和高空间分辨率的数据源。     

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。     

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。     

A systematic review of research studies on the estimation of net primary productivity in the Three-River Headwater Region,China

The Three-River Headwater Region (TRHR), known as the “Water Tower of China”, is an important ecological shelter for national security interests and regional sustainable development activities for many downstream regions in China and a number of Southeast Asian countries. The TRHR is a high-elevation, cold environment with a unique, but typical alpine vegetation system. Net primary productivity (NPP) is a key vegetation parameter and ecological indicator that can reflect both natural environmental changes and carbon budget levels. Given the unique geographical environment and strategic location of the TRHR, many scholars have estimated NPP of the TRHR by using different methods; however, these estimates vary greatly for a number of reasons. To date, there is no paper that has reviewed and assessed NPP estimation studies conducted in the TRHR. Therefore, in this paper, we (1) summarized the related methods and results of NPP estimation in the TRHR in a systematic review of previous research; (2) discussed the suitability of existing methods for estimating NPP in the TRHR and highlighted the most significant challenges; and (3) assessed the estimated NPP results. Finally, developmental directions of NPP estimation in the TRHR were prospected.