2000-2016年秦岭山地植被覆盖变化地形分异效应

利用2000-2016年MODIS NDVI数据,采用趋势分析及地形差异修正法,探讨秦岭山地植被覆盖变化在南北坡、不同海拔以及不同坡度坡向下的空间分异性。结果表明：近17年来,秦岭山地植被覆盖度良好,整体呈上升趋势,南北坡、不同海拔、不同坡度、不同坡向下植被覆盖度有所差异,植被变化趋势也不同。（1）就南北坡而言,近17年来秦岭南坡植被覆盖度上升趋势大于北坡,南坡植被覆盖以上升趋势为主,而北坡以稳定为主。（2）不同的海拔高度上秦岭山地植被覆盖变化在存在分异性：低海拔区域呈减少趋势,中海拔区呈明显的上升趋势,2000 m以上的高海拔区域北坡的植被覆盖度较为稳定,而南坡的2500到3100 m区域内有较明显的减小趋势。（3）从坡度来看,随着坡度的增加秦岭山地植被覆盖度由减少转为增加再转为稳定,南北坡植被变化分异性不明显。（4）不同坡向上,秦岭南北坡植被覆盖度变化差异明显,由阴坡转为阳坡时,北坡植被覆盖有明显的增长趋势,而南坡则不明显,植被覆盖度减小区在南北坡的分布呈相反趋势,分别分布在南坡的阳坡以及北坡的阴坡。     

秦巴山地植被绿度特征及其对地表水热的响应

地表水热通过影响土壤和大气间的水分交换以及植被生长用水对植被格局起关键作用。使用2000—2020年MODIS叶面积指数(Leaf area index, LAI)作为秦巴山地植被绿度的评价指标,基于遥感技术获取同时段地表温度(Land surface temperature, LST)和温度植被干旱指数(Temperature vegetation drought index, TVDI),用于指示地表水热状况。结合坡向和海拔等地形因素,使用均值和趋势法分析了秦巴山地植被绿度的时空特征;采用时滞相关性分析、主导因素分析探究了植被绿度与地表水热的相关关系,以及影响植被绿度变化的主导因素;借助广义可加模型,结合植被类型探讨了植被绿度与地表水热的非线性关系。结果表明：(1)秦巴山地LAI集中在1—5之间,LAI均值随海拔先增后减,不同坡向LAI差异较大,表现为大巴山北坡>大巴山南坡>秦岭南坡>秦岭北坡>西秦岭。秦巴山地LAI高值区与地表水热较好的地区在空间分布上具有一致性,LAI低值区与LST低值区或TVDI高值区较为一致。(2)秦巴山地LAI以由增变减趋势为主,变...     

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。     

基于MOD17A3的陕西省植被NPP变化特征

利用2000-2006年MOD17A3数据集的年均NPP数据和GIS技术定量分析了陕西省植被NPP的时空变化特征,结果表明:陕西省年NPP变化范围为340 ～434 g C·m-2·a-1,平均值为383 g C·m-2·a-1;年均NPP分布全省呈现北低南高,关中、陕南呈现西高东低的趋势.长城沿线风沙区年平均NPP在0～200gC·m-2·a-1,黄土高原丘陵沟壑区年平均NPP在200～ 300 g C·m-2·a-1,中部林区年平均NPP在400～500 g C·m-2·a-1,渭北旱作农业区年平均NPP在300～400 g C·m-2·a-1,关中灌溉农作区年平均NPP大部在400～500 g C·m-2·a-1,秦巴山地林区年平均NPP ＞400 gC·m-2·a-1.与2000年相比,2006年陕西省年NPP大部分地区是增加的,年NPP增加的面积占国土面积的90.5％.陕西省NPP线性变化趋势以增加为主,NPP变化百分率增加10％以上的面积所占陕西省国土面积的比例为50.6％;植被NPP的变化百分率＞10％的植被主要分布在延安市以北地区,说明通过实施退耕还林等生态建设工程,这些地区植被状况得到较好的改善.     

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。     

西北干旱区植被净初级生产力的遥感估算及时空差异原因

植被净初级生产力(NPP)是评价陆地生态系统的重要参数。本文基于2000—2014年的MODIS NDVI数据,结合西北干旱区的自然环境特点,从土地覆盖类型、分类的精度、辐射数据的选取、计算公式的选择等方面对CASA模型进行改进和率定,进一步估算了西北干旱区的NPP,并分析了NPP的时空变化特征。结果表明:经验证改进的CASA模型对于干旱半干旱区植被NPP的模拟效果较好,可以反映研究区的植被生长及分布状况,西北干旱区多年平均植被NPP为191.63 g C·m~(-2)·a~(-1);西北干旱区植被NPP分布具有明显的区域差异性,总体上呈现出西北、东南高,中间低的特征;在年际变化上,NPP总体上呈增加趋势,线性增长率为2.98 g C·m~(-2)·a~(-1),且不同植被类型的NPP增长率不同,耕地增长最快,其次是灌丛,最低的是林地;对西北干旱区不同植被类型的NPP与气候因子(气温、降水)的相关性分析表明,总体上植被生物量与降水的相关系数为0.538(P0.05),与气温的相关系数为0.394,说明研究区植被NPP与降水的相关性高于气温;且不同植被类型与气候因子的相关性具有差异性。     

1982-2009年东北多年冻土区植被净初级生产力动态及其对全球变化的响应

东北多年冻土区作为高纬度寒区之一,对全球变化较敏感.本文基于AVHRR和MODIS两种遥感数据源的归一化植被指数,应用CASA模型对1982-2009年东北多年冻土区植被净初级生产力（NPP）进行模拟.结果表明： 1982-2009年,东北多年冻土区年均气温、年太阳辐射总量和年日照时数显著上升,年降水量显著下降,CO₂浓度及其年增长率显著增大;植被年NPP呈显著的先增加后降低趋势,变化分异节点在1998年.研究期间,东北多年冻土区植被年均NPP总量为623 g C·m^-2,植被年NPP空间分布差异明显.降水是该区生长季植被生长的主要影响因子,植被NPP对气候变化响应的空间异质性明显.土地利用变化通过改变土地覆被状况使植被NPP发生变化,影响了植被NPP的时空分布特征.植被NPP与CO₂浓度呈显著正相关.多年冻土退化对植被NPP的影响随着各区域环境的不同而有所差异.多年冻土区植被NPP与年均地温呈显著正相关,与年最大冻土深度呈负相关.     

1982-2009年东北多年冻土区植被净初级生产力动态及其对全球变化的响应

东北多年冻土区作为高纬度寒区之一,对全球变化较敏感.本文基于AVHRR和MODIS两种遥感数据源的归一化植被指数,应用CASA模型对1982-2009年东北多年冻土区植被净初级生产力(NPP)进行模拟.结果表明:1982-2009年,东北多年冻土区年均气温、年太阳辐射总量和年日照时数显著上升,年降水量显著下降,CO2浓度及其年增长率显著增大;植被年NPP呈显著的先增加后降低趋势,变化分异节点在1998年.研究期间,东北多年冻土区植被年均NPP总量为623 g C·m-2,植被年NPP空间分布差异明显.降水是该区生长季植被生长的主要影响因子,植被NPP对气候变化响应的空间异质性明显.土地利用变化通过改变土地覆被状况使植被NPP发生变化,影响了植被NPP的时空分布特征,植被NPP与CO2浓度呈显著正相关.多年冻土退化对植被NPP的影响随着各区域环境的不同而有所差异.多年冻土区植被NPP与年均地温呈显著正相关,与年最大冻土深度呈负相关.     

秦岭山地植被净初级生产力及对气候变化的响应

基于1999~2009年的NDVI数据和气象数据,利用CASA模型对秦岭山地植被净初级生产力（Net primary productivity,NPP）进行模拟估算,并分析了秦岭NPP的时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明：1999~2009年11年间秦岭山地的平均年NPP为542.24 gC·m^-2·a^-1;研究期内秦岭NPP呈显著增长趋势（P<0.01）,2008年最高（718.77 gC·m^-2·a^-1）,2001年最低（471.78 gC·m^-2·a^-1）;四季对全年NPP的贡献率大小依次为夏季（49.90%）>春季（26.16%）>秋季（18.87%）>冬季（5.07%）;月NPP与温度和降水都显著相关,但与温度的相关性更高,月水平上温度对NPP的影响比降水大;生长季期间NPP与温度和降水的相关性在空间分布上都以正相关为主。     

秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析

基于GIMMS_(3g)(1982—2015年)、SOPT VEG(1998—2015年)和MODIS(2000—2017年)3种NDVI数据集,结合气温、降水和DEM数据,利用平均法、线性趋势分析法和相关分析法等方法,分析了秦巴山区植被覆盖的时空变化特征及其与气候因子的相关性,并以秦岭山地(陕西境内)为重点区域,分析了植被覆盖的海拔梯度差异及其与气候因子的垂直响应模式。结果表明:①1982—2017年秦巴山区3种植被NDVI均呈显著增加趋势,其中1982—2015年NDVI-GIMMS_(3g)增速为1.4%/10a,1982—2000年NDVI-GIMMS_(3g)较低且波幅较大,增速为1.6%/10a,年际间变异系数(CV)为0.04,2000—2015年NDVI-GIMMS_(3g)较高且稳定增加,增速为1.7%/10a,CV为0.02;2000—2015年NDVI-SPOT VEG增速为4.1%/10a,CV为0.04;2000—2017年NDVI-MODIS年增速为4.5%/10a,CV为0.04;②2000—2017年(MODIS数据)秦巴山区植被覆盖高值区主要为秦岭、米仓山和神农架等山地,低值区主要为西部高海拔区和东部低海拔区等区域;秦岭山地随海拔升高植被NDVI先升高后降低;③2000—2017年(MODIS数据)秦巴山区植被覆盖增加和减少的区域分别占96.90%和3.10%,低海拔地区较高海拔地区变化剧烈;秦岭山地低海拔带植被覆盖较高海拔带增加显著;④2000—2015年(SOPT VEG数据)秦巴山区增温效应显著,增速为0.49℃/10a,植被覆盖与温度以正相关为主,与降水正负相关并存,与温度的相关性较降水的相关性高;秦岭山地高海拔带植被对温度变化更敏感,低海拔带对降水更敏感。     

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...     

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.     

水热波动和土地覆盖变化对东北地区植被NPP的相对影响

研究水热波动和土地覆盖变化对植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）的影响对于估算陆地碳循环及其驱动机制具有重要意义。利用MODIS遥感影像获得的时间序列NPP和土地覆盖产品,结合气象观测数据（气温和降水）,采用相关分析、回归分析和空间分析相结合的方法,研究2000-2015年东北地区植被NPP的时空变化特征,并定量评估水热波动和土地覆盖变化对该地区植被NPP的相对影响。研究结果表明,2000-2015年东北地区植被NPP呈波动上升趋势,从2000年的369.24 g C m^-2 a^-1增加到2015年的453.84 g C m^-2 a^-1,平均值是412.10 g C m^-2 a^-1,年际增加速率为4.54 g C m^-2 a^-1。近16年来东北地区年均植被NPP空间上呈现南高北低、东高西低的分布格局,整体变化趋势以增加为主,其中轻微增加面积占该地区总面积的45.9%。不同土地覆盖类型的年均NPP差异明显,其中灌木最高为400.34 g C m^-2 a^-1,草地最低为300.49 g C m^-2 a^-1。东北地区植被NPP与气温的相关性不明显,而与降水量主要表现为正效应。水热波动对该地区不同土地覆盖类型NPP总量变化的贡献大于土地覆盖变化的贡献,其中对森林和农田的贡献最大,均达到70%以上。     

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.     

黄土高原草地净初级生产力时空趋势及其驱动因素

草地净初级生产力是生态系统碳循环的关键环节和重要组成部分。本研究使用分段线性回归分析和Pearson相关分析,分析了黄土高原2000—2015年间土地利用类型未改变的草地净初级生产力(NPP)的变化趋势及气候核心因子(年降水量、年强降水量、年有效降水日数、年平均温度、年最高温度、年最低温度)对NPP变化的影响,并借助增强回归树逐像素分析了草地NPP的驱动因素。结果表明: 2000—2015年,研究区草地NPP总体呈增加趋势,显著增加区域占51.3%。年均NPP的变化速率从2000—2004年间的15.23 g C·m^-2·a^-1下降到2005—2015年间的3.58 g C·m^-2·a^-1。黄土高原草地NPP与降水指标呈显著正相关,与温度指标主要呈负相关。年降水量是研究区草地NPP变化最重要的驱动因素且具有最高的平均相对贡献率,年最高温度是高原中部草地NPP的主要限制因素,年最低温度主要影响高原西部高海拔地区的草地生长。     

疏勒河流域气候变化和人类活动对植被NPP的相对影响评价

气候变化和人类活动是对陆地生态系统碳循环产生重要影响的两个因素,定量评估气候变化与人类活动对植被净初级生产力(NPP)的相对影响,对深入理解其驱动机制和控制荒漠化发展具有重要意义。以疏勒河流域为研究区,利用遥感和气象数据计算潜在NPP(PNPP)及其与实际NPP(ANPP)之间的差值,分别衡量了气候变化和人类活动对流域NPP的相对影响。研究结果表明:(1)2001—2015年疏勒河流域年ANPP整体呈缓慢增加趋势,与全国和西北地区相比,普遍较低,流域植被整体生产力水平不高。流域年ANPP空间分布呈现上游祁连山区和中下游绿洲区ANPP较高,而中下游荒漠戈壁区ANPP较低的分布格局。(2)2001—2015年流域年PNPP的变化趋势表明,降水量的变化是导致疏勒河流域植被退化加剧或缓解的主要气候驱动因素,但气温的变化对植被的影响较为复杂。(3)2001—2015年流域大部分地区植被退化系人类活动造成的,但人类活动的负向影响力在减弱。(4)气候变化和人类活动对植被NPP的相对影响均表现出明显的空间异质性,其中人类活动是疏勒河流域植被变化的主要驱动因素。     

基于地理探测器的岷江中下游地区植被NPP时空格局演变及其驱动力研究

植被净初级生产力作为反映植被生态系统对气候变化响应的重要指标,是长期以来备受世界各国关注的焦点问题。论文以岷江中下游地区为研究区域,基于2000—2015年MODIS NPP数据,结合同年期海拔、气温、降水、土地利用类型等,运用地理探测器等模型方法,诊断植被NPP分布的主要驱动力,并揭示了不同时段的驱动力决定力的变化。结果表明:(1)2000—2015年岷江中下游植被NPP平均值为513.93gC/m~2;植被年均NPP最大值出现在2000年石棉县北部硗碛藏族乡的林地分布区,为1876gC/m~2,最小值出现在2005年五通桥区中部竹根镇的平原旱地分布区,最小值为26.98gC/m~2;植被NPP具有较强的时空分异性,NPP总量变化除了受NPP强度影响外,植被覆盖总面积是其另外主要的影响因素。(2)影响植被NPP分布的主导因素包括气温、海拔、土地利用等,各因素对NPP分布的决定力存在明显差异。(3)不同时间植被NPP空间分布的驱动力存在明显差异,主要表现在其变化受人类扰动的影响越来越强烈。刻画岷江中下游植被NPP时空演变,并揭示其主要驱动力,可为研究区生态安全预警和生态补偿提供数据支撑和辅助决策。     

Late Pleistocene speciation of three closely related tree peonies endemic to the Qinling–Daba Mountains,a major glacial refugium in Central China

Determining the factors promoting speciation is a major task in ecological and evolutionary research and can be aided by phylogeographic analysis. The Qinling–Daba Mountains (QDM) located in central China form an important geographic barrier between southern subtropical and northern temperate regions, and exhibit complex topography, climatic, and ecological diversity. Surprisingly, few phylogeographic analyses and studies of plant speciation in this region have been conducted. To address this issue, we investigated the genetic divergence and evolutionary histories of three closely related tree peony species (Paeonia qiui, P. jishanensis, and P. rockii) endemic to the QDM. Forty populations of the three tree peony species were genotyped using 22 nuclear simple sequence repeat markers (nSSRs) and three chloroplast DNA sequences to assess genetic structure and phylogenetic relationships, supplemented by morphological characterization and ecological niche modeling (ENM). Morphological and molecular genetic analyses showed the three species to be clearly differentiated from each other. In addition, coalescent analyses using DIYABC conducted on nSSR variation indicated that the species diverged from each other in the late Pleistocene, while ecological niche modeling (ENM) suggested they occupied a larger area during the Last Glacial Maximum (LGM) than at present. The combined genetic evidence from nuclear and chloroplast DNA and the results of ENM indicate that each species persisted through the late Pleistocene in multiple refugia in the Qinling, Daba, and Taihang Mountains with divergence favored by restricted gene flow caused by geographic isolation, ecological divergence, and limited pollen and seed dispersal. Our study contributes to a growing understanding of the origin and population structure of tree peonies and provides insights into the high level of plant endemism present in the Qinling–Daba Mountains of Central China.     

气候变暖对中国栓皮栎地理分布格局影响的预测

利用DIVA-GIS软件对中国栓皮栎的地理分布及气候特征进行研究,并用该软件中的Bioclim和Domain两个模型评估未来潜在分布区对气候变暖的响应.结果表明: 中国栓皮栎分布区可分为横断山脉区、云贵高原区、华北山地区、华东山丘区、辽鲁半岛区、台湾海岛区和秦岭巴山区7个亚区,跨越7个温度带、2个干湿区、17个气候区,包括8种气候类型.秦岭-大巴山-伏牛山为栓皮栎的现代多度中心.适合栓皮栎生长的年平均温度为7.5～19.8 ℃,年降雨量为471～1511 mm.Domain和Bioclim模型的受试者工作特征曲线下的面积(AUC值)分别为0.910、0.779,前者预测的高度适生区为秦岭、大巴山、伏牛山、桐柏山、大别山、云贵高原东部和西部、苏皖南部丘陵和华北部分山地.气候变暖趋势下栓皮栎潜在分布区可能向北回缩,面积减小.