气候变化和人类活动对祁连山国家公园植被净初级生产力的定量影响

祁连山国家公园作为西北地区重要的生态安全屏障和水源涵养地，研究其植被变化对西北地区的生态安全具有重要意义。基于2000—2019年祁连山国家公园的MOD17A3遥感数据，利用一元线性回归、偏相关分析、多元线性回归和残差分析等方法，分析了祁连山国家公园植被净初级生产力(NPP)的时空态势及其与降水、气温和人类活动的相关性，在此基础上量化气候变化和人类活动对植被NPP的影响。结果表明：(1)2000—2019年祁连山国家公园植被NPP整体呈波动上升趋势，且空间上呈东高西低的分布格局，其多年平均值为113.14 g C m^-2 a^-1,年均增长量达1.41 g C m^-2 a^-1;(2)植被NPP与降水、气温均呈正相关，其中降水对植被NPP影响更为显著；(3)人类活动区植被NPP总体呈增加趋势，与2016年相比，2019年人类活动区植被NPP增加的面积占87%,植被NPP降低的面积占13%;(4)在植被恢复区，气候变化和人类活动对植被恢复分别解释了92%和8%;在植被退化区，气候变化和人类活动对植被退化分...     

近16年青海高原植被NPP时空格局变化及气候与人为因素的影响

采用2000—2015年MOD13Q1—16天合成的250 m分辨率NDVI时序数据,基于CASA改进模型估算了青海高原植被NPP,分析了近16年来植被NPP时空变化的特征与规律及其对气候因素变化的响应,并探讨不同区域生态保护工程建设的成效。研究结果表明:①青海高原植被NPP多年平均值242.50 gC m~(-2) a~(-1),空间上呈东高西低,南高北低,由西北向东南逐渐递增分布趋势;②2000—2015年,研究区年NPP分布在53.24—96.56 TgC,呈平稳增加,年增长率1.32 TgC/a;③气候的暖湿化是植被NPP增加的主要因素,降水、气温的耦合作用是青海高原植被NPP年际波动的重要因素,不同区域植被NPP受控因子存在差异;④不同生态保护工程的实施,对区域NPP时空格局及变化趋势存在不同程度的影响。其中,三江源地区年NPP上升趋势最为明显,环青海湖地区、东部地区次之,柴达木地区是最缓慢的地区。     

基于BEPS模型的云南省碳源/汇时空特征及其适用性分析

净初级生产力(NPP)和净生态系统生产力(NEP)是估算陆地生态系统碳源/汇的重要指标,云南为我国碳汇的主要区域之一,开展云南NPP和NEP时空变化特征分析对科学评估陆地生态系统碳源/汇功能,以及开展碳排放交易具有重要意义。基于BEPS模型1981—2019年NPP和NEP产品,采用线性趋势分析、文献对比等方法,研究云南NPP和NEP时空变化特征及其在云南的适用性。结果表明：(1)1981—1999年云南NPP和NEP呈水平波动,2000年后云南NPP和NEP呈明显波动上升趋势,2000—2019年云南NPP高值区域主要分布在西部和南部,而NEP高值区则主要分布在东部和西部局部地区;(2)2000—2019年云南NPP和NEP除西北部部分地区为下降趋势外,其余大部地区为上升趋势;(3)云南NPP峰值出现在7、8月,谷值出现在2月,NEP峰值出现月份与NPP基本相同,但谷值出现月份较NPP滞后1—3个月,6—10月是云南碳汇的主要月份;(4)BEPS模型估算的NPP与目前广泛应用的CASA和遥感模型结果较为一致,时空变化特征与云南生态恢复措施和气候特征吻合,其估算的NEP与陆地生物圈模型...     

2000年来吕梁连片贫困区植被净初级生产力时空变化特征

多年来吕梁连片贫困区实施的生态恢复措施对其生态环境产生了较大影响,为掌握该区域在生态恢复措施实施(2000年)以来植被净初级生产力的变化状况,利用2000—2018年时序的遥感数据和基于光能利用率的CASA模型对其进行了模拟,并分析了导致其变化的主要控制因素,结果显示:(1)2000年以来吕梁连片贫困区NPP整体上升,其中93.46%的区域NPP呈增长状态,6.54%的区域呈减少状态,2010—2015年区域NPP出现下降。(2)受人类活动影响,过去18年来区域土地利用类型变化较为显著,耕地面积缩减,草地面积基本保持稳定,林地与城镇面积增加且城镇面积扩张迅速,不同土地利用下的NPP特征差异显著,耕地NPP年均值增长最为迅速,为5.9 gC m^-2 a^-1,林地最为平稳,为1.32 gC m^-2 a^-1。(3)研究区降水量波动对区域NPP的变化影响显著,未来气候变化中降水量的变化可能对区域NPP产生直接影响。研究结果将为区域生态恢复、精准扶贫及黄河中游地区的经济发展提供重要的理论支撑。     

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。     

中国西北地区NPP模拟及其时空格局

中国西北地区MOD17A3 NPP数据产品缺失严重,影响了该区域植被净初级生产力的进一步研究。本研究利用气象数据、高程数据、NDVI和质量好的MOD17A3 NPP,构建BP神经网络模型,模拟2000—2014年西北地区植被NPP,填补数据缺失区域。利用一元线性回归分析法、R/S分析法、偏相关分析法等,分析了植被NPP的时空变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:(1) MODIS NPP产品值与BP神经网络模拟值的决定系数R~2、平均绝对误差MAE、平均相对误差MRE、均方根误差RMSE分别在0.833～0.906、25.84～40.10、0.16～0.23和34.57～59.36,满足精度要求,BP神经网络模型适用于模拟西北地区植被NPP。(2)植被年均NPP具有较强的空间差异,呈现出由东南向西北递减,而新疆西北部地区出现"条块状"高值区特征。(3) 2000—2014年西北地区植被年均NPP在106.64～156.17 g C·m~(-2)·a~(-1),年际变化上呈现波动下降趋势。(4) 2000—2014年西北地区植被NPP变化具有空间异质性,以减少为主,仅10.79%的区域通过了显著性检验。植被NPP变化具有较弱的持续性特征,未来发展方向以不确定为主,有利和不利为辅,其中有利区域面积大于不利区域。(5)植被NPP对气温和降水的响应具有空间差异,总体上与降水关系更密切。     

基于GIS的青藏高原生态服务功能定量评价

生态系统服务是保障人类生存发展的重要支柱和实现区域可持续发展的重要保障。基于植被净初级生产力(NPP)定量指标评估法、GIS空间分析法、生态服务功能综合评价法与一元线性回归趋势线法,对2000—2015年青藏高原水源涵养、水土保持、防风固沙和生物多样性维护功能的空间分布特征及重要性进行评价。结果表明:(1)水源涵养、水土保持、防风固沙、生物多样性维护功能指数东南高、西北低,呈现出由东南向西北递减的变化趋势;(2)从上述生态服务功能重要性分级特征来看, 4类生态系统服务功能一般区面积最大,分别占高原总面积的27.06%、19.73%、61.44%、41.7%;生态服务功能较弱的区域面积最小,分别占高原总面积的16.47%、16.96%、0.97%、4.06%;(3)从综合重要性分级特征看,生态系统服务功能一般区面积最大,占高原总面积20.72%,生态系统服务功能较弱区面积最小,占高原总面积的16.73%,总体上综合评价结果优于单一生态功能评价;(4)2000—2015年来青藏高原生态功能总体上呈现两大明显特征,即高原南部、三江源区域、青海湖南端及祁连山地区综合生态服务功能呈下降趋势,藏北...     

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。     

陕西省1982—2015 NDVI时空分布特征及其与气候因子相关性

基于1982—2015年8 km的GIMMS NDVI和气象资料,结合陕西省土地利用类型数据,利用斜率分析以及相关分析等方法,对陕西省近34 a来植被指数NDVI的时空分布特征、变化规律及其与气候因子之间的相关性进行了深入研究,得到如下主要结论:(1)1982—2015年陕西省年均NDVI呈现出明显南高北低的地理特征,年均NDVI分布的空间差异性与下垫面类型密切相关,年均NDVI呈轻度上升趋势,局部地区(如渭河流域)增长尤为明显。(2)NDVI年际变化具有阶段性明显特征,1982—1990间增长显著,1991—2000和2001—2015年两段时期增长较为缓慢;NDVI年内变化差异明显,夏季NDVI最高,冬季最低,春季上升趋势最为明显。月均NDVI变化曲线呈单峰型,6—8月NDVI最高。(3)研究区NDVI与同期降水之间的响应最为明显,而草地、农地相比于整体区域以及林地与滞后1月的气温敏感性高于同期。     

近30年祁连山南坡生长季植被降水利用效率时空变化

基于1987-2017年降雨量数据、1987-2015年的GIMMS NDVI3g数据、及2001-2017年MODIS NDVI数据, 运用累计降水利用效率估算及时间趋势模型, 探讨了祁连山南坡地区的植被覆盖、降雨量和植被降水利用效率的时空变化特征。结果表明: (1) NDVI及PUE变化最大的两个区域为黑河谷地及门源盆地, 门源盆地尤为显著; (2) 1987-2017年间, 降雨量呈上升趋势, 符合“东南高, 西北低”特征, 趋势变化呈现出“东南低, 西北高”特点, 平均降雨量在300-400 mm之间面积占比最大, 约为60.45%; (3) NDVI与降雨量具有一致变化特征及规律, 平均累计NDVI在3-4之间面积占比最大, 约为52.54%; (4)平均PUE与PUE趋势变化均呈现出“东南高, 西北低”趋势, 且2000年之后, PUE呈减少趋势面积增加81.07%, 即2000年之后, 大部分区域植被健康状况有所下降。     

基于生态系统服务价值和景观生态风险的生态分区识别与优化策略——以祁连山国家公园青海片区为例

生态空间分区识别是支撑自然保护地生态资产管理的前提性和基础性工作。以祁连山国家公园青海片区(以下简称为“园区”)为例,集成遥感技术、地理信息模型方法、景观生态学方法、GIS格网法,分析了园区1998—2018年土地利用、生态系统服务价值、景观生态风险的时空演变特征,选用Z-score标准化构建了四类生态分区。结果表明：(1)草地占园区面积的55.00%以上,30年间(1998—2018年)园区土地利用之间转移总面积为102.49 km²。(2)3个时期(1998年、2008年、2018年)园区生态系统服务价值(ESV)约为274亿元/a,单位面积ESV为172.94万元/km²。不同ESV等级呈现“大分散、小集聚”的镶嵌交错分布格局,高寒河源湿地区和寒温带针叶林区为ESV的高值区。(3)3个时期园区景观生态风险指数(ERI)分别为0.2287、0.2286和0.2310,生态安全状态整体较好,景观生态风险以低生态风险等级和较低生态风险等级占主导地位,占园区面积的90.00%左右。人工牧草地、旱地、建设用地的景观生态风险等级较高。(4)结合生态...     

基于祁连山树轮宽度指数的区域NDVI重建

利用祁连山自东向西5条树轮宽度年表序列和1986-2003年间的归一化植被指数(NDVI), 分析了NDVI的时空变化及其与树轮宽度年表之间的关联。结果表明, 祁连山地区植被的生长主要集中在6-8月。空间上, NDVI值从祁连山东段向西段逐渐减小; 在1986-2003时段内, 东、中和西段生长季的NDVI值分别增长了3.28%、4.82%和7.75%。整个祁连山地区的NDVI变化与5个宽度年表的第一主成分相关性较高(r = 0.74, p < 0.01)。基于此, 利用树轮宽度RES年表的第一主成分重建了1843-2003年间祁连山地区生长季的NDVI变化曲线。重建的NDVI曲线表现出6个高值期和6个低值期, 其中1923-1932的10年间植被生长状况最差。另外, 在1989-2003时段内NDVI年际波动较大, 总体上表现为NDVI低于平均值, 但是从1991年开始, NDVI有上升的趋势。     

生态修复前后祁连山地区植被覆盖变化

祁连山是我国重要的生态屏障，定量评估气候变化和人类活动对植被变化的影响对祁连山生态保护和修复具有重要意义。以祁连山地区为研究区，分析1986—2020年植被覆盖时空动态变化，计算气候变化及人类活动对植被覆盖变化的贡献率，进而评估生态修复工程对于植被覆盖变化的影响程度。结果表明：(1)1986—2020年间祁连山地区植被覆盖度呈现显著增加趋势，变化趋势为0.022/10a;中高覆盖度主要分布在东南地区，西北地区仍然是以低覆盖度为主，且1999年的退耕还林还草工程施行后，中低覆盖度向中高覆盖度方向转化。(2)祁连山地区植被覆盖变化是气候因素和人类活动共同作用的结果。气候因素对植被覆盖的贡献率为93.40%,人类活动贡献率为6.60%,气候因素是祁连山区植被变化的主导因素，但人类活动在植被变化中的影响程度逐年增加。祁连山地区植被覆盖呈转好趋势，这主要是因为退耕还林还草等生态工程极大地改善了祁连山地区的植被覆盖状况，为后续植被的恢复和生态系统的稳定奠定了良好的基础。     

祁连山国家公园青海片区人兽冲突现状与牧民态度认知研究

在祁连山国家公园,人类与野生动物冲突已经成为一个普遍的问题。了解国家公园内牧民对肇事野生动物的态度,为探究野生动物肇事规律、针对肇事动物制定防控措施以及保护国家公园生态系统原真性、促进牧民与野生动物和谐相处具有重要的参考意义。通过实地走访调查了2014—2016年祁连山国家公园青海片区牧民与野生动物之间的冲突和牧民对于野生动物的态度认知。调查分析发现:11月—次年3月是祁连县野生动物肇事高峰期,狼和雪豹是捕食家畜的主要动物;狼被牧民认为是肇事最严重的动物,而实际数据表明雪豹的肇事频次却要高于狼,这与两种动物生活习性以及保护等级有关,加之牧民对雪豹肇事的容忍度更高;天峻县相比祁连县,除了狼以外其棕熊肇事频次较高,牧民认为应当大力控制狼和棕熊的种群数量,因为棕熊除了捕食家畜,更会伤害牧民和破坏房屋,威胁到牧民的生活,雪豹则需要进一步保护;牧民一般会选择使用牧羊犬和强化圈舍来防止野生动物捕食家畜;羊是祁连山国家公园青海片区牧民主要经济收入,牧民对狼吃食羊无法容忍,棕熊入户直接掠食伤人现象目前频次不高,但需提前防范。     

祁连山南坡主要河谷NDVI时空变化及影响因素分析

为进一步保护祁连山生态环境及合理开发利用河流沿线的植被资源,该文基于MODIS数据的NDVI产品及DEM数据集,对祁连山南坡主要河流谷地2000—2018年植被生长季的NDVI时空分布特征进行了研究,并提取研究区的主要地形因子,分析其对河流谷地植被生长季NDVI的影响。结果表明:随着河流两侧缓冲区距离逐渐增大,各年份的NDVI值呈现先增加后平稳再减少的分布特点;2000—2018年研究区河谷NDVI的变化趋势基本一致,整体表现出2010年出现了近20年的峰值;祁连山南坡河流谷地NDVI值,从斜坡(16°~25°)至急坡(41°~45°)增加的速率最大,说明该区间为NDVI值突变区间。2000—2018年祁连山南坡主要河流谷地的NDVI时空分布,可能受地形、气温和降水等自然因素影响较大,其受人为干扰因素影响较小,其中降水并非影响研究区河谷植被NDVI分布的主导因素,而气温可能是影响研究区河谷植被NDVI分布的主导因素。在地形因子中,存在较适合植被生长的特定坡度区间,且太阳辐射能量的增加有利于植被的生长。     

基于MODIS和CASA模型的伊春市森林植被NPP变化特征及其影响因子分析

植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)是判定生态系统质量状况和碳汇的重要因子,反映了植被群落的生产能力和生态过程,对调节全球碳平衡、增强生态服务功能具有重要的意义.本文基于MODIS卫星遥感资料和改进的CASA模型,利用2000-2019年MOD17A3HGF的NPP年际数据和气象...     

国家重点生态功能区生态环境质量变化动态分析

国家重点生态功能区是保障国家生态安全、提升生态环境质量的重要区域。基于国家重点/非重点生态功能区生态环境质量变化的对比分析,结合土地覆被变化,对国家重点生态功能区转移支付政策执行之前的生态环境质量状况形成全面的认识。结果表明:国家重点/非重点生态功能区土地覆被类型均以生态用地为主,2000—2010年生态用地占比下降。国家重点生态功能区各年生态用地占比均高于非重点生态功能区,且土地覆被类型转换程度相对于非重点生态功能区要小。重点/非重点生态功能区的植被覆盖度、生物量密度、NPP均由东南向西北逐渐降低。水土保持型重点生态功能区的植被覆盖度最高,生物多样性维护型重点生态功能区的平均生物量密度、平均NPP最高,水源涵养型重点生态功能区的生物量总量、NPP总量最高,防风固沙型重点生态功能区由于多位于西北内陆,整体上植被覆盖度最低,生物量密度和生物量总量、平均NPP和NPP总量也最低。总的来说,2000—2010年间国家重点生态功能区的生态系统质量有所改善,但是改善的幅度不及非重点生态功能区。表明实施生态保护工程与转移支付,进一步改善重点生态功能区的生态环境质量,对提升全国整体生态安全水平具有重要的作用。     

Spatio-temporal variation in vegetation net primary productivity and its relationship with climatic factors in the Shule River basin from 2001 to 2010

The study area incorporated the Shule River basin, located in northwest Gansu Province, an important water source and ecological division within the Hexi Corridor. We calculated NPP using MODIS images, meteorological data, vegetation type maps, and the improved CASA NPP model. We analyzed NPP spatio-temporal characteristics in the study area for 2001–2010 using linear trend analysis, coefficient of variation, and the Hurst index. The following general outcomes were found: NPP in the study area showed considerable regional differences. NPP gradually decreased from southeast to northwest, with significant linear longitudinal patterns. Inter-annual variability showed overall growth over the study period. Significant NPP increase occurred for 25.15% of the total study area, whereas 11.93% showed significant decrease. The Hurst index indicated that the majority of NPP changes followed the same trend, with 78.3% of the study area expected to continuously increase, and 21.7% expected to decrease in the future. There was a weak relationship between NPP and annual precipitation, but no significant relationship between NPP and annual average temperature, indicating that precipitation was the key annual influence. Temperature was the dominant climatic factor affecting NPP on a monthly scale, and precipitation and temperature annual correlations were lower than those for the monthly scale.     

Spatiotemporal variations of vegetation and its determinants in the National Key Ecological Function Area on Loess Plateau between 2000 and 2015

China defined 25 National Key Ecological Function Areas in 2010 and adopted various measures to support ecosystem restoration in these areas. During the process of environment policymaking, it is important to observe the variation of vegetation and its driving factors. In this paper, we chose the National Key Ecological Function Area (NKEFA) on Loess Plateau as the study area. Based on MODIS‐NDVI data between 2000 and 2015, the trend analysis was used to depict the change in NDVI and the stepwise regression analysis method was used to quantitatively assess its determinants. The results show that: (a) The vegetation coverage in study area was low in the northwest and high in the southeast, corresponding to the distribution of precipitation and temperature. (b) NDVI in the growing season increased remarkably from 0.2841 in 2000 to 0.4199 in 2015 with a linear tendency of 0.085/10a. About 71.22% of the study area experienced an extremely significant increasing of NDVI, while only 0.03% of the total area suffered from significant decreasing of NDVI. (c) Compared to climatic factors, ecosystem conservation policies, and labor transfer contributed more to the vegetation changes in the study area. In order to ensure ecological security and sustainable development in these areas, it is necessary to maintain the continuity of ecological compensation policy. Moreover, developing targeted eco‐compensation policies and encouraging farmers to participate in nonfarm employment are effective ways to reach a win–win outcome of reducing the ecosystem pressure and improving the welfare of rural households.