近51年来祁连山植被净初级生产力对气候变化的响应

本研究以分辨率为0.1°×0.1°的植被、土壤和气象数据为驱动,利用大气-植被相互作用模型(AVIM2)模拟了祁连山地区1958~2008年植被净初级生产力(NPP),并对近51年来祁连山地区植被NPP对气候变化的响应进行了分析。结果表明:近51年来祁连山植被(常绿针叶林、落叶针叶林、草地、灌木、农田)在气温升高和降水量增加的影响下,NPP总量呈增加趋势,且增加速率依次为:农田>常绿针叶林>落叶针叶林>草地>灌木。植被NPP的变化与气温和降水量的变化均呈正相关关系,且温度变化对植被NPP的影响大于降水,即温度变化是影响祁连山地区植被NPP变化的主导因素。从区域平均来看,气温年平均上升速率为0.043℃·a-1,降水量的平均增加速率为1.355mm·a-1,在气温和降水量的共同作用下,1958~2008年祁连山地区植被NPP总量呈增加趋势,平均增加速率为0.718g·m-2·a-1。     

青海省植被净初级生产力(NPP)时空格局变化及其驱动因素

植被净初级生产力(NPP)作为陆地生态过程的关键参数,不仅用以估算地球支持能力和评价陆地生态系统的可持续发展,也是全球碳循环的重要组成部分和关键环节。基于2000—2014年MOD17A3年均NPP数据和气象站点气温、降水资料,采用简单差值、趋势分析、相关性分析和Hurst指数等方法,分析了青海省NPP的时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明:①青海省植被年均NPP在2000—2014年间整体分布呈现由南到北、由东到西递减的趋势,各生态区的空间存在显著差异,表现为Ⅱ区Ⅰ区Ⅲ区Ⅳ区Ⅴ区。②2000—2014年,青海省NPP变化趋势由北到南、由西到东呈现逐渐增加趋势,平均趋势系数为0.61,NPP值增加的区域占总面积的15%,其中显著增加区域为2.8%,轻度增加区域为12.2%。③青海省NPP值的Hurst的值域范围为0—0.39,均值为0.12,除了河流湖泊,建筑用地和未利用土地,青海省NPP变化特征为反持续性特征。④气候因子(年平均降水量和年均气温)对年均NPP的分布有影响,海拔的高低造成气温、降水和土壤的差异,间接影响植被NPP,15年土地利用/覆被变化(LUCC)表现为草地面积减少最多,这是导致NPP减少的主要原因。     

基于NPP的黄南州自然植被对气候变化的响应

利用GLOPEM NPP1981—2000年的数据集和同期气候资料,分析了青海省黄南州4县植被生产力和气候变化趋势,计算了NPP与气候因子的相关系数,探讨了影响植被变化的主要气候因子。结果表明:黄南州4县NPP均呈80年代显著增加、90年代波动减少的趋势,总体上尖扎县和同仁县NPP略有减少,泽库县和河南县有所增加;80和90年代,北部气候变化分别呈湿暖化和干暖化,南部则相反。降水量是决定尖扎县NPP年际变化的主要气候因子,而河南县NPP则与气温的相关性更强;河南县降水利用率显著增加,尖扎县、同仁县和泽库县3县略有增加;4—5月降水量对4县NPP具有明显的制约作用,做好春季人工增水是提高植被生产力的有效途径之一。建议在进行植被恢复时,黄南州北部和南部应分别注重增水和保温工作。     

1960～2011年秦岭南北气温和降水变化对植被净第一性生产力的影响研究

基于秦岭南北1960～2011年月平均气温和降水量等气候要素资料,应用周广胜-张新时模型计算了近52年的植被净第一性生产力(NPP),分析其年际和年代际变化特征及其对温度和降水的响应。结果表明:(1)研究区多年平均气温呈南高北低分布格局,1993年为气温变化转折点,此前为降温趋势,秦岭以南降温更明显,此后研究区大面积升温,近52年间98%以上的站点呈升温趋势。(2)降水量由北向南递增,1985年为降水变化转折点,此前降水呈减少趋势,此后70%以上站点降水增多;1960～2011年间秦岭以北地区有变干趋势,而秦岭南坡以变湿为主,其余地区变化不明显。(3)周广胜-张新时模型的模拟结果与实测值的平均误差为11.1%,整体上精度较高,说明模型可以用于秦岭南北地区NPP的估算;研究区NPP呈南高北低分布格局,NPP增加的站点所占比例排序为汉水流域>秦岭南坡>巴巫谷地>秦岭以北;NPP年际波动较小,极值比介于1.34～1.89之间。(4)未来气候变化对NPP的可能影响预测结果显示,水热条件同时改善(a情景)的情况下NPP普遍增加14.8%以上,秦岭以北增加趋势更明显,温带落叶阔叶林增幅最大,温带草丛增幅最小;温度升高而降水减少(b情景)的情况下大部分站点NPP减少,亚热带(热带)常绿(落叶阔叶)林减幅最大,温带落叶阔叶林减幅最小;c情景下NPP增幅有限,明显小于a情景,秦岭以北地区的增加趋势更明显,不同植被类型的变化趋势与a情景一致,但明显小于前者。     

2000—2015年拉萨河流域NPP时空变化及驱动因子

拉萨河流域是西藏政治、经济和文化核心区,具有青藏高原典型的高寒湿地及西藏主要的耕作区,受人类活动及气候变化的影响,流域生态安全及生态健康面临威胁和破坏。植被净初级生产力（NPP）作为衡量生态系统健康的重要指标,能够反映生态系统的可持续发展。利用2000-2015年MODIS-NDVI数据,基于光能利用率模型估算了拉萨河流域的NPP,分析了NPP的时空格局、动态变化特征及NPP与气候因子的相关性,探讨了影响NPP变化的驱动因子并明确了驱动分区。结果表明：近16年拉萨河流域NPP年均值为165.614 gC m^-2 a^-1,总体分布具有明显的空间异质性,与该地区植被类型的分布规律相似,不同植被类型的NPP存在差异。NPP变化在总体上呈下降趋势,平均年变化趋势斜率为-1.804 gC m^-2 a^-1。NPP与气温和降水的相关性具有明显的地域性差异,草本湿地与气温呈显著负相关,灌丛与降水呈显著正相关。NPP变化受气候因子驱动的区域占比20.81%,非气候因子占比79.19%。     

我国不同季节陆地植被NPP对气候变化的响应

阐明不同季节陆地植被净第一性生产力(NPP)对全球变化的响应将有助于理解陆地生态系统和气候系统之间的相互作用以及NPP变化机制.本文使用1982～1999年间的AVHRR/NDVI、气温、降水以及太阳辐射等资料,结合植被分布图和土壤质地图,利用生态过程模型,研究不同季节我国陆地植被NPP的年际变化及其地理分异.结果表明,在1982～1999年的18年间,4个季节的NPP都呈显著增加趋势.其中,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.不同植被类型对全球变化的响应有很大差异.常绿阔叶林、常绿针叶林和落叶针叶林NPP的增加主要由生长季节的提前所致,而落叶阔叶林、针阔混交林、矮林灌丛、温带草原及草甸、稀树草原、高寒植被、荒漠以及人工植被NPP的增加主要来自生长季生长加速的贡献.从区域分布看,在四季中春季NPP增加量最大的地区主要集中在东部季风区域;夏季NPP增加量最大的地区包括西北干旱区域和青藏高原的大部分地区、小兴安岭-长白山区、三江平原、松辽平原、四川盆地、雷州半岛、长江中下游部分地区以及江南山地东部;而秋季植被NPP增加量最大的地区主要有云南高原-西藏东部和呼伦湖的周围等地区.不同植被和地理区域NPP的这些响应方式与区域气候特征及其变化趋势有关.     

2000—2011年广西植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因素

受人类活动及自然环境影响,广西土壤酸化、水土流失及石漠化等问题比较严重,生态环境面临巨大压力。NPP能有效反映植物群落在自然环境中的生产能力,是评价生态服务功能的重要指标。利用2000—2011年MODIS归一化植被指数(NDVI)数据,基于光能利用率模型对广西植被净初级生产力(NPP)进行估算,分析其时空变化规律,探讨气象因子、植被类型、土壤类型、海拔高度及人类活动的影响。研究表明:近12年广西全区NPP总体呈增加趋势,在西南部地区上升较为明显,而在桂林、柳州等地区呈缓慢下降趋势。广西NPP与降水呈显著正相关关系,与温度相关性不显著;NPP值随海拔高度升高而增加;NPP时空变化特征随植被类型和土壤类型的不同而不同,其中栽培植被NPP不断上升,显示人类活动逐渐成为影响NPP变化的主要因素。     

中国西北地区植被NPP多时间尺度变化及其对气候变化的响应

净初级生产力(NPP)是评估植被生长的重要参数,也是评价区域生态环境质量的重要指标。以"一带一路"枢纽地区西北六省为研究区,基于多年连续的GIMMS NDVI资料和气象数据,利用CASA模型,估算了西北六省34年NPP值,利用MK和EEMD方法,揭示了NPP变化的非线性特征,并探究不同时间尺度植被NPP变化对气候变化的响应。研究结果发现:(1)1982—2015年生长季植被NPP总体呈增加趋势,线性增长率为0.718 gCm~(-2) a~(-1);大多数研究区植被NPP短时间内将保持现有变化趋势,尤其是青藏高原、塔里木盆地边缘和内蒙古南部一带。(2)1982—2015年植被NPP以3年周期变化和长期增加趋势为主。其中陕西的南部,甘肃、新疆、宁夏和青海的北部以及内蒙古中部和北部以3年周期变化为主导,而陕西的北部,甘肃、新疆、宁夏的南部以及内蒙古东部以长期变化为主。不同植被类型NPP变化差异明显:针叶林、阔叶林以及混交林以3年周期波动为主,而灌木、草地和农田以3年周期波动和长期增长趋势为主。(3)NPP与气温和降水之间的相关性随着时间尺度的增大逐渐显著。在3年时间尺度上,大多数研究区NPP与气温和降水的相关性很小(P0.05)。6年时间尺度上,NPP与降水量呈正相关的区域向南略有扩散,其中青海南部高寒草甸NPP与降水的相关性由负相关转为正相关。在长期趋势上,NPP与气温和降水量具有非常显著的相关关系,且呈正相关的区域大于负相关的区域。本研究发现多时间尺度能够更好的分析NPP时空特征以及不同时间尺度NPP对气候变化的响应,有助于揭示全球气候变化背景下植被NPP对气候变化的非线性响应机制,评价气候变化的生态坏境风险,为西北六省区域可持续发展和生态环境保护提供理论依据。     

乌珠穆沁草原水热分配差异对植被的影响

利用MODIS NDVI 数据和气象站点的气温和降水资料, 运用最大值合成、一元线性分析和相关分析方法, 分别从年际变化、季节变化和月变化角度分析2000-2013 年乌珠穆沁草原植被覆盖变化及其对气温和降水变化的响应特征。结果表明, 从年际变化看, 近15 年来乌珠穆沁草原植被覆盖呈增加趋势, 其变化趋势主要受降水量的控制; 从季节变化来看, 夏季和秋季植被覆盖度呈上升趋势, 而春季呈下降趋势。春季和夏季植被覆盖变化主要受降水的影响,而秋季植被生长与气温的关系较与降水的关系密切; 从植被生长的月变化来看, NDVI 与气温的相关性小, 与降水量的相关性大。在返青期初期(4、5 月)NDVI 值随气温升高而升高, 温度有助于植被的生长, 其他时段气温对NDVI 值产生负向作用, 其中7 月份植被生长受气温的负向作用最明显; 4-6 月受当月降水量的影响明显, 7、8 月份NDVI 值与6月份降水量呈显著相关, 表明植被生长对降水变化具有一定滞后性。     

我国陆地植被净初级生产力变化规律及其对气候的响应

在GIS系统的支持下,利用卫星遥感资料和地面气象观测资料,构建了基于光能利用率的植被净初级生产力(NPP)遥感模型,估算了我国陆地1982—2000年1—12月植被NPP,分析了1982—2000年我国不同植被类型NPP的季节性和年际性变化规律,基于像元空间尺度讨论了植被NPP对气候的响应关系.结果表明,我国植被NPP年内季节性变化规律明显;我国主要植被类型年NPP在1982—2000年基本呈上升趋势,增长幅度最大的是落叶针叶林,增长幅度最小的是草地;1982—2000年,NPP年际间波动最大的植被类型是常绿阔叶林,年际间波动最小的植被类型是草地.通过NPP对气候因子(降水、温度)变化的响应分析表明,我国降水对植被NPP季节性变化的驱动作用高于温度,气候因子(降水、温度)对北方植被NPP季节性变化的驱动作用高于南方;我国气候因子(降水、温度)对NPP年际变化的驱动作用(强度、方向)随季节 及纬度的不同而不同.     

2001—2010年黄河流域生态系统植被净第一性生产力变化及气候因素驱动分析

基于MODIS-NDVI遥感数据,利用CASA模型分析黄河流域2001—2010年植被净第一性生产力（NPP）的空间分布格局,并结合同期气温和降水量数据,分别从不同空间和时间尺度上分析了黄河流域6种生态系统类型区域植被NPP的变化趋势,并对其与气候因素的相关关系进行分析.结果表明： 植被NPP空间分布呈西北低、东南高的分布特征,平均NPP年总量为108.53 Tg C,植被NPP的分布与生态系统类型呈现较高的相关性;2001—2010年,植被NPP总体呈上升趋势但波动较大,55.4%的面积呈现增加趋势,不同生态系统类型区域呈现不同的变化趋势;在年际水平上,黄河流域植被NPP变化与气候因素没有显著相关性,但在月际水平上呈现了较高的相关性,降水量和气温对植被NPP变化的影响作用相当;不同生态系统类型对气候因素呈现不同的相关性质以及时滞效应,草地对降水量的响应存在一定程度的时滞效应,荒漠对气温存在时滞效应.     

南方丘陵山地带植被净第一性生产力时空动态特征

基于MODIS数据并结合气象资料和植被参数,利用修正过最大光能利用率的CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,对国家生态安全屏障区的"两屏三带"之一南方丘陵山地带2000—2010年的植被净第一性生产力(NPP)进行模拟,并对其时空分布格局进行了分析。研究结果表明:(1)研究区2000—2010年期间年NPP的变化范围为406.0—485.6 g C m-2a-1,年平均NPP为445.7 g C m-2a-1,高于全国平均水平;NPP年际上升趋势不显著(P=0.39),平均增加值为2.28 g C m-2a-1;(2)NPP空间分布特征与植被类型具有较好的一致性,单位面积NPP以混交林覆盖区最高(501.0 g C m-2a-1),草地覆盖区NPP最低(390.7 g C m-2a-1);(3)植被NPP的时空变化与气温、降雨和太阳辐射等自然因素的变化有直接关系,而社会、经济、政策等人为因素通过改变土地利用方式来间接影响。     

内蒙古植被降水利用效率的时空格局及其驱动因素

植被降水利用效率(precipitation-use efficiency, PUE)是评价干旱、半干旱地区植被生产力对降水量时空动态响应特征的重要指标。该研究利用光能利用率CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算了2001-2010年内蒙古地区植被净初级生产力(net primary productivity, NPP), 结合降水量的空间插值数据, 分析了近10年内蒙古地区植被PUE的空间分布、主要植被类型的PUE,及其时空格局的驱动因素。结果表明: 2001-2010年内蒙古地区所有植被的平均PUE为0.94 g C·m^-2·mm^-1, 且在105-120° E地带性规律明显,PUE上升速率为每10° 0.55 g C·m^-2·mm^-1。各植被类型间PUE差别较大, 其中灌丛PUE最高, 荒漠PUE最低。在不同的降水量区域, 植被PUE的空间分布与气候因子的关系有较大差别, 0-75 mm降水量区间内, PUE随降水量、气温的升高显著下降(R² = 0.226, p < 0.05); 175-300 mm降水量区间内, 植被 PUE的空间变化与降水量和气温呈极显著相关关系(R² = 0.878, p < 0.001), 且随降水量的增加显著上升( R² = 0.94, p < 0.001), 变化速率约为每100 mm降水0.57 g C·m ^-2·mm^-1; 在降水量大于475 mm的区域, 植被PUE的空间分布与降水量、气温的相关性显著(R² = 0.19, p < 0.05), 且随着气温的上升、降水量的下降而增加, 其中气温的贡献是降水量的8.61倍。在不同的降水量区域, 植被 PUE的年际波动与气候因子的关系也有较大差别, 对于年降水量0-220 mm的地区, PUE的年际波动与降水量呈正相关性、与气温呈负相关性; 在年降水量为220-310 mm的地区, PUE的年际波动主要受降水量的控制, 受气温影响较小; 在年降水量>310 mm的地区,PUE的年际波动与降水量、气温均呈正相关关系, 但在降水量越高的地区, PUE的年际波动与降水量的相关性越弱, 与气温的相关性越强。植被覆盖度与PUE的空间分布极显著相关(R² = 0.73, p < 0.001), 且与 PUE的年际波动也存在线性相关关系(R² = 0.11, p < 0.001); 叶面积指数( LAI)与PUE的年际波动呈线性相关关系(R² = 0.42, p < 0.001), 而当 LAI < 3.15时, PUE的空间分布随LAI增加而呈线性增加。     

1982-2020年东北森林带植被绿度时空变化特征

植被绿度变化（绿化或褐化）的时空格局研究有助于了解生态系统结构和功能的变化，制定适应气候变化的生态系统管理政策。在全球气候变化加剧的背景下，过去40a间东北森林带植被绿度如何变化仍不清楚。基于气象再分析数据分析了1982-2020年来东北森林带的气候变化趋势，以叶面积指数（LAI）作为植被绿度的衡量指标分析了东北森林带中大兴安岭、小兴安岭和长白山脉植被绿度的时空变化格局和影响因素。研究发现：1982-2020年东北森林带气候趋势呈现"暖干化"特征。研究区植被绿度总体呈绿化趋势，但2000年后植被绿度变化呈降低趋势的区域增加了7.23倍，主要位于大兴安岭西北部。影响因素分析表明，1982-2000年温度和土壤水分是植被绿度增加的主要驱动因素；而2000年之后，区域内植被绿化的主要驱动因素为土壤水分的增加，降雨和相对湿度降低引起的水分胁迫导致大兴安岭西北部植被褐化加剧。研究结果为揭示东北森林带固碳能力变化、制定适应气候变化的林业管理对策提供了科学参考。     

2000—2015年秦巴山区植被净初级生产力时空变化及其趋动因子

基于2000—2015年MOD17A3数据及各驱动因素数据,辅以地统计学理论,利用趋势分析、Hurst指数及相关分析等方法,剖析秦巴山区近16年植被净初级生产力(NPP)时空变化特征,研究气候变化、土壤类型、地形因子、植被类型及人类活动等对植被NPP的影响.结果表明: 秦巴山区植被NPP空间上呈西南高、东北低的分布格局;时间上,近16年呈西北增、东北减的变化特征,在未来呈北部持续性、南部反持续性的发展态势.秦巴山区植被NPP与降雨量和气温呈正相关;暗棕壤、黄壤、紫色土和水稻土4种土壤类型的NPP均值明显高于其他土壤类型;不同植被类型的NPP存在空间分布和变化趋势的差异;NPP的高值主要分布在坡度25°～50°、海拔500～1000 m 以及大于2500 m的区域内;人类活动对NPP具有双重扰动性,表现为正向促进,反向抑制.     

Vegetation dynamics and responses to recent climate change in Xinjiang using leaf area index as an indicator

There is a strong signal showing that the climate in Xinjiang, China has changed from warm-dry to warm-wet since the early 1980s, leading to an increase in vegetation cover. Based on a regression analysis and Hurst index method, this study investigated the spatial–temporal characteristics and interrelationships of the vegetation dynamics and climate variability in Xinjiang Province using the leaf area index (LAI) and a gridded meteorological dataset for the period 1982–2012. Further analysis focused on the discrimination between climatic change and human-induced effects on the vegetation dynamics, and several conclusions were drawn. (1) Vegetation dynamics differ in mountain and plains regions, with a significant increasing trend of vegetation cover in oases and decreasing trend of vegetation growth in the Tienshan and Altay Mountain. The Hurst exponent results indicated that the vegetation dynamic trend was consistent, with a sustainable area percentage of 51.18%, unsustainable area percentage of 4.04%, and stable and non-vegetated area ratio of 44.78%. (2) The warm-dry to warm-wet climatic pattern in Xinjiang Province since the 1980s mainly appeared in the western part of the Tienshan region and North Xinjiang. Temperatures increased in all seasons over the majority of Xinjiang, and precipitation showed a significant increasing trend in the mountainous regions in spring, summer and autumn, whereas the rate of precipitation change was higher in the plains region in winter compared with that in other seasons. (3) A correlation occurs between the climate variables (precipitation and temperature) and mean LAI, and this correlation varies at the seasonal and regional scales, with coniferous forest, meadow and grassland more correlated with precipitation in spring and summer and not correlated with temperature, which indicated that precipitation was the dominant factor affecting the growth of mountain vegetation. The mean LAI of vegetation in the plains exhibited significant correlation with precipitation in winter and temperature in spring and summer. (4) A residual analysis showed a human-induced change that was superimposed on the climate trend and exhibited two effects: vegetation regeneration in oases throughout Xinjiang and desertification in the meadow located in the mountainous area of the western Tienshan Mountains and Altay Mountains. (5) Grassland is the most sensitive vegetation type to short-term climatic fluctuations and is the land-use type that has been most severely degraded by human activity; thus, local governments should take full advantage of this climatic warm-wet shift and focus on protecting vegetation to improve this fragile arid environment.     

2000—2015年秦巴山区植被净初级生产力时空变化及其驱动因子

基于2000—2015年MOD17A3数据及各驱动因素数据,辅以地统计学理论,利用趋势分析、Hurst指数及相关分析等方法,剖析秦巴山区近16年植被净初级生产力(NPP)时空变化特征,研究气候变化、土壤类型、地形因子、植被类型及人类活动等对植被NPP的影响.结果表明: 秦巴山区植被NPP空间上呈西南高、东北低的分布格局;时间上,近16年呈西北增、东北减的变化特征,在未来呈北部持续性、南部反持续性的发展态势.秦巴山区植被NPP与降雨量和气温呈正相关;暗棕壤、黄壤、紫色土和水稻土4种土壤类型的NPP均值明显高于其他土壤类型;不同植被类型的NPP存在空间分布和变化趋势的差异;NPP的高值主要分布在坡度25°～50°、海拔500～1000 m 以及大于2500 m的区域内;人类活动对NPP具有双重扰动性,表现为正向促进,反向抑制.     

祁连山国家公园植被时空变化及其对人类活动的响应

祁连山国家公园地处青藏、蒙新、黄土三大高原交汇地带的祁连山北麓，作为国家公园体制试点之一，是我国重要的生态功能区、水源涵养地和生物多样性保护优先区域，其生态功能不可忽视。以祁连山国家公园2000—2019年归一化植被指数(NDVI)和净初级生产力(NPP)数据为基础，结合气温、降水、土地利用、矿产开采和旅游发展数据，利用泰尔-森趋势分析(Theil-Sen趋势分析)、曼-肯德尔检验(Mann-Kendall显著性检验)、土地转移概率矩阵和多元残差分析方法，分析该区域的植被时空分布特征、变化趋势特征及其对气候变化和人类活动的响应。结果表明：(1)2000—2019年祁连山国家公园内NDVI和NPP在空间上呈现出东南高西北低，由东南向西北递减的格局。时间上呈现上升趋势，上升速率分别为0.0053/a和0.0014/a;(2)祁连山国家公园内NPP提高、降低和稳定区域分别占总面积的87.29%、0.40%和12.30%。降低区域零星分布于整个国家公园，其中在走廊南山和冷龙岭交汇处，靠近甘青两省交界边缘分布最为集中。提高区域分布广泛，尤其以国家公园东部最为明显；(3)祁连山国家公园NDVI与气...     

Effects of climate warming on net primary productivity in China during 1961–2010

The response of ecosystems to different magnitudes of climate warming and corresponding precipitation changes during the last few decades may provide an important reference for predicting the magnitude and trajectory of net primary productivity (NPP) in the future. In this study, a process‐based ecosystem model, Carbon Exchange between Vegetation, Soil and Atmosphere (CEVSA), was used to investigate the response of NPP to warming at both national and subregional scales during 1961–2010. The results suggest that a 1.3°C increase in temperature stimulated the positive changing trend in NPP at national scale during the past 50 years. Regardless of the magnitude of temperature increase, warming enhanced the increase in NPP; however, the positive trend of NPP decreased when warming exceeded 2°C. The largest increase in NPP was found in regions where temperature increased by 1–2°C, and this rate of increase also contributed the most to the total increase in NPP in China's terrestrial ecosystems. Decreasing precipitation depressed the positive trend in NPP that was stimulated by warming. In northern China, warming depressed the increasing trend of NPP and warming that was accompanied by decreasing precipitation led to negative changing trends in NPP in large parts of northern China, especially when warming exceeded 2°C. However, warming stimulated the increase in NPP until warming was greater than 2°C, and decreased precipitation helped to increase the NPP in southern China.