基于CASA模型的北京植被NPP时空格局及其因子解释

以北京为研究区,整合遥感数据、气象数据及其他多源辅助数据,基于改进的光能利用率(carnegie-amesstanford approach,CASA)模型分析了2010年北京植被生态系统净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空分布格局及其主要影响因素。结果表明:12010年北京NPP总量为5.5 Tg C,其NPP的空间分布格局为北部和西部山区总量较高,平原区NPP总量较低;2北京植被NPP的季节变化明显,夏季NPP最大,占全年的62%,冬季最小,仅占3%,春季和秋季分别占全年NPP总量的18%和17%;3北京植被NPP受水分和热量条件限制,不同区域的主要限制因子不同,北部和西部山区自然植被受气温影响较大,平原区农作物生长更容易受降水影响,而在山区向平原过渡区域的植被受太阳辐射变化影响明显。     

福建省植被NPP时空格局及其驱动力分析

以福建省为研究区,以中等分辨率MODIS NDVI遥感数据、气象数据及其他辅助数据为数据源,基于植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)光能利用率估算模型——CASA,定量研究了该区域历史序列(2001—2012年)NPP时空变化格局,探索其主要影响因素。结果表明:2001—2012年该区域NPP总体呈现下降趋势,2003年和2005年为历年变化下降率最大的两年;该区域NPP时空分布特征明显,在空间上表现为由南向北递减的空间分布格局,且沿海经济发达区域NPP普遍较低;时间上表现为春秋两季具有相同的空间分布,夏季具有最高的NPP,占全年NPP的56%,冬季平均NPP在120gC·m~(-2)·a~(-1)以下;降水和温度与NPP的线性相关性较小,且线性相关性随空间位置的不同而有所差异;福建省NPP对气候因子的响应随空间位置的变化而变化,在不同的区域,其主要的胁迫因子不同,NPP总体受到辐射量的驱动因素要比其他胁迫因子强。     

稀疏植被净初级生产力时空变化及气象因素关系分析

本文探讨了2001-2018年古尔班通古特沙漠植被NPP时空格局,基于改进的CASA模型,采用空间分析、相关性分析及地理探测器模型等方法,揭示了研究区NPP气候驱动因子及其影响。结果表明:①古尔班通古特沙漠近18年植被NPP变化总体呈现波动增加趋势,增速为0.56 gC· a^-1,NPP均值为46.90 gC· m^-2· a^-1;②2001-2018年,年均NPP整体呈西低东高、北低南高的空间分布格局,但从动态上而言,基本呈现沙漠腹地较稳定、四周较活跃的格局;③古尔班通古特沙漠植被NPP主要受降水因子的影响,与降水、气温因子均呈正相关关系,从各因子驱动力分析而言,降水因子(0.614 4)为限制荒漠植被生长的主导因素。     

武汉地区植被NPP动态监测研究

通过建立、比较多种区域性光合有效辐射(PAR)估算模型,对比分析了NDVI、EVI与光合有效辐射吸收系数(fPAR)之间的关系,根据不同植被最大光能利用率的不同,改进了植被净初级生产力(NPP)模拟算法。利用MODIS、气象辐射数据等,研究了武汉市2001～2011年间植被NPP季节、年际变化特征。结果表明,NPP季节变化明显,夏季高,春秋次之,冬季低,七月中旬最高,达到85gCm-2 month-1;年平均NPP呈现出一定的增长趋势,2008年最高562gCm-2a-1;不同类型植被NPP差异较大,常绿阔叶植被年平均值最大1 028gCm-2a-1,每年生阔叶植被NPP最低410gCm-2a-1。     

土地利用变化对植被净初级生产力影响研究

针对土地利用变化对植被净初级生产力(NPP)影响尚不明确的问题，该文利用MODIS、MERRA-2和Globeland 30地表覆盖等数据，基于CASA模型估算京津冀地区2000-2020年NPP,从土地利用类型面积和景观格局两方面共同探讨土地利用变化对区域NPP变化的影响。结果表明：耕地面积减小，但NPP增加，森林、草地面积增加，NPP相应增长，2000—2010年、2010—2020年植被土地利用类型面积变化对NPP变化的贡献率分别为18%、34%;景观异质性、破碎程度和连通性变化对NPP变化的影响呈增强趋势；2000—2010年，景观破碎化程度、聚集度、连通性以及森林和草地面积变化对NPP变化影响较强；2010—2020年，景观异质性以及森林和草地面积变化对NPP变化影响起主导作用。成果可为优化京津冀地区土地利用结构、提升区域固碳能力提供数据支撑。     

基于MODIS数据的2002～2006年中国陆地NPP分析

对2002～2006年MODIS数据进行处理,统计得出5 a间全国年均陆地植被净初级生产力(NPP)为1.5 PgC;5 a全国NPP组成分析显示,NPP绝大部分集中在0～300 gC/m2区间,所占比例约为70%～85%;全国大部分地区年NPP呈现出减少的趋势,受城市扩张、新增工业用地等人类活动影响显著。     

川西北江河源区植被净初级生产力时空动态演变

基于CASA模型,采用MOD13A3卫星数据和气象数据估算了2006~2009年川西北江河源区植被净初级生产力(NPP)的变化情况。研究结果表明,研究区年均植被NPP的空间分布基本呈由东向西逐级递减趋势,NPP的空间分布与水热条件差别和不同植被类型的地带性分布关系紧密;研究区月均NPP基本呈正态分布,植被月均NPP呈先升后降的趋势,且NPP值基本在7~8月达到峰值,在12月、1月降到最低;植被NPP积累时期主要是夏季,但秋季NPP积累量也存在上升趋势。     

2000—2010年神东矿区植被NPP的变化特征及影响因素分析

基于EOS/MODIS NPP数据集,对神东矿区植被净初级生产力(NPP)变化的时空特征及主要影响因素进行分析。研究表明,2000—2010年,神东矿区植被年NPP主要介于(98~160)g C/(m2·a)区间,11 a平均值为139.80 g C/(m2·a),低于同期全国植被年平均NPP值360.97 g C/(m2·a)约61.3%,低于同期矿区10 km缓冲区年平均NPP值142.49 g C/(m2·a)约2%,同时也低于同纬度对比区域年均NPP值161.97 g C/(m2·a)约13.7%。11 a NPP值一元线性回归分析表明,3个区域2000—2010年平均NPP变化趋势及斜率特征大致相符,相关系数均达到0.94以上;植被NPP与同期气候因子的相关性分析表明,神东矿区植被年NPP与年降水量相关系数较大,为0.716。     

黄河流域植被NPP时空变化及其对水热条件和退耕还林还草工程实施的响应

本文以MOD17A3HGF植被净初级生产力(NPP)数据为基础,结合气温、降水及DEM数据,开展了2000—2020年黄河流域植被NPP时空变化特征及其对水热条件和退耕还林还草工程实施的响应研究。结果表明：(1)黄河流域植被NPP总体呈显著线性增加趋势(P<0.001),其中植被NPP增速中游地区高于下游、下游高于上游地区。黄河流域植被NPP显著增加趋势占95.29%,集中分布在黄河流域中游地区(黄土高原地区);显著减少的区域主要集中在人口分布密集的城市及其周边区域。(2)黄河流域植被NPP与年平均气温、年降水量均以正相关为主,其中显著正相关分别占11.15%和42.35%,分别呈东—西向和南—北向分布。(3)黄河流域中游地区坡度为[15°,25°]区域植被NPP增速最快,其次为坡度>25°和<15°区域,反映出退耕还林还草工程的实施对黄河流域中部黄土高原地区的植被改善具有一定的作用。     

基于NPP数据的江苏省生态价值时空格局分析

植被净初级生产力(NPP)是评价生态系统服务功能的重要指标。本文基于NPP数据,估算了区域生态价值,运用空间分析技术研究了江苏省生态价值的空间分布规律和时空演变特征。结果表明:1) 2000—2014年,年均生态价值分布呈西低东高的特点,生态价值高值区主要分布在苏南及沿海地区,苏北及内陆地区生态价值均值较低; 2)区域年均生态价值大致呈曲线波动变化; 3) 15年间江苏省生态价值总体呈增加趋势,北部地区增长相对较快。     

皖江城市带植被NPP时空变化及其气候响应

针对现有植被净初级生产力研究对城市圈、城市带尺度缺乏关注的问题,基于MODIS遥感数据、地面气象资料等,利用改进的CASA模型,结合回归分析、相关分析等方法探究了2000—2013年皖江城市带植被NPP的时空变化及其对气候因子的响应,为区域生态环境质量评价提供参考。结果表明:近14年来,皖江城市带植被NPP总体呈增加趋势;不同土地利用类型NPP差异显著,林地草地耕地建设用地未利用土地水体;年NPP均值呈现由南部向西北部减少的空间分布特征;植被NPP年际变化率较小,介于±10gC·m-2·a-1范围内;温度是影响研究区植被NPP时空变化的主要气候因子。     

湖北省县域粮食单产影响因素的空间异质性研究

在城镇化进程快速推进耕地保护形势严峻的背景下,粮食单产的区域差异研究对地区粮食安全具有重要意义。本文以湖北省粮食单产数据为基础,采用探索性数据分析方法和地理加权回归模型揭示省内县域粮食单产的空间关系和影响因素的空间异质性。结果表明:湖北省县域粮食单产具有显著的空间自相关特征,整体水平稳中有增。农村劳动力、化肥施用量、农村机械总动力和有效灌溉面积比对粮食单产具有正向促进作用和一定的空间分异规律,对农村用电量呈现出先正后负的影响,各因素的空间异质性显著。结合县域现状和因素的区域特质采取对应的有效措施应对粮食安全问题具有深远的现实意义。     

Modelling the current and future spatial distribution of NPP in a Mediterranean watershed

The aim of this study is to use full spatial resolution Envisat MERIS data to drive an ecosystem productivity model for pine forests along the Mediterranean coast of Turkey. The Carnegie, Ames, Stanford Approach (CASA) terrestrial biogeochemical model, designed to simulate the terrestrial carbon cycle using satellite sensor and meteorological data, was used to estimate annual regional fluxes in terrestrial net primary productivity (NPP). At its core this model is based on light-use efficiency, influenced by temperature, rainfall and solar radiation. Present climate data was generated from 50 climate stations within the watershed using co-kriging. Regional scale pseudo-warming data for year 2070 were derived using a Regional Climate Model (RCM) these data were used to downscale the GCM General Circulation Model for the research area as part of an international research project called Impact of Climate Changes on Agricultural Production Systems in Arid Areas (ICCAP). Outputs of climate data can be moderated using the four variables of percent tree cover, land cover, soil texture and NDVI. This study employed 47 MERIS images recorded between March 2003 and September 2005 to derive percent tree cover, land cover and NDVI. Envisat MERIS data hold great potential for estimating NPP with the CASA model because of the appropriateness of both its spatial and its spectral resolution.     

Land-use and land tenure explain spatial and temporal patterns in terrestrial net primary productivity (NPP) in Southern Africa

Net primary productivity (NPP) is an important indicator of ecosystem health and its estimation and understanding of factors determining its spatial and temporal variations is critical. It is important to note that biophysical factors and human induced factors are interlinked in determining NPP patterns. Nevertheless, it is difficult to consider some aspects of human management systems in relation to NPP variations on a global scale analysis than on a local scale analysis. In this study, we tested the hypothesis that, at the local scale, particularly in highly intensive systems, land-use/land tenure types influence NPP variations by altering the biophysical conditions of the land. We estimated NPP between 2000 and 2009 using MODIS data and used ANOVA to test the abovementioned hypotheses. Results showed that NPP significantly (p < 0.05) varied by land-use/land tenure type. We also found that biophysical factors remained essential in explaining NPP variations even at local scales. These results exhibit the intricacies that exist between the biophysical and human-induced factors in explaining NPP variations within ecological landscapes.     

江汉平原粮食产量空间格局分析

基于湖北省第一次地理国情普查数据、基础地理信息数据和统计年鉴等资料,采用洛伦兹曲线、Moran指数等对江汉平原典型4个粮食主产区监利县、洪湖市、仙桃市、潜江市的粮食产量空间格局进行了分析和研究。研究表明:①洪湖市耕地资源与粮食产量间的对应关系较为平等,粮食单产稳定,粮食生产空间聚集显著;②监利县、潜江市与仙桃市的耕地、粮食产量表现出极弱空间相关性或无相关性,粮食生产能力相对较差,耕地资源及产量未表现出空间聚集优势。该结论可为农业部门制定农业生产计划和发展规划提供良好的数据支撑,为地理国情普查成果的应用提供借鉴。     

全球热带森林分布区NPP变化及其气候响应分析

本文基于MODIS遥感数据,利用掩膜分析提取了研究区的NNP数据;并结合气象因子数据,利用地理信息技术及数学统计方法,对比分析了2001—2013年全球3个主要热带森林分布区森林NPP变化及其气候响应的异同。结果表明,研究区NPP总量整体呈减少趋势。对比3个区域NPP与温度、降水和光合有效辐射(PAR)的相关关系,亚马孙流域研究区和刚果河流域研究区NPP对PAR变化更为敏感,东南亚研究区NPP对降水变化更为敏感;东南亚研究区NPP对气候变化响应的敏感性较高,刚果河流域研究区次之,亚马孙流域研究区最低。该研究对于进一步了解全球热带森林变化与气候的相关关系具有一定的参考价值。     

长江三角洲地区地表温度年内变化规律与气候因子的关系分析

以长江三角洲地区为研究区,利用2005年全年的MODIS地表温度产品和气象观测资料,定量分析了地表温度年内变化规律与气候因子之间的时滞响应关系。首先,通过谐波分析方法(Harmonic Analysis of Time Series,HANTS)消除地表温度数据中云的影响,提取地表温度时间序列谐波(即周期变化规律),重建地表温度无云时间序列;然后,利用DEM和纬度数据计算了研究区太阳辐射的空间分布,并将其与地表温度的年内变化进行时滞相关分析。0.991 6的相关系数表明:太阳辐射是地表温度年周期变化的主要控制因素,地表温度峰值出现的时间相对于太阳辐射时间而言滞后20 d左右;时滞相关分析表明,地表温度和气温之间的年内变化规律呈极显著相关,气温的变化相对于地表温度存在约5 d左右的滞后响应。     

基于NDVI时间序列数据的江西省水稻种植制度变化研究

利用Savitzky-Golay滤波对覆盖江西省范围的SPOT VGT NDVI时间序列数据进行平滑处理的基础上,结合坡度数据,通过非监督分类的方法提取了江西省2000、2005和2010年水稻种植范围,并根据NDVI的年内动态变化,从水稻种植范围、水稻生长季起始时间、水稻复种指数和NDVI最大振幅等分析了江西省水稻种植和生长情况,探讨2000~2010年江西省水稻生产的变化。     

基于MODIS数据的湖北省地级以上城市城区地表温度变化分析

基于MODIS数据,以湖北省地级以上城市城区为研究对象,通过对湖北省13个地级以上城市城区边界矢量数据与地表温度因子进行套合处理,采用叠置分析方法对2000、2015、2017年湖北省地级以上城市城区的地表温度进行统计,并分析城镇化建设对城区地表温度产生的影响。