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...     

我国西南喀斯特地区2001—2018年植被净初级生产力时空演变

植被净初级生产力（Net primary productivity,NPP）是陆地生态系统碳循环的重要指标,定量评价NPP的变化规律是碳循环机理的主要研究内容之一。以我国西南地区为研究区域,基于土地覆盖和NPP产品分析了2001-2018年西南地区NPP的时空变化特征,利用土地转移矩阵和统计分析方法,定量描述了土地覆盖类型变化导致的NPP变化量,对NPP变化的主要原因进行分析。结果表明：（1）2001-2018年,西南地区NPP均值呈波动上升趋势。（2） NPP变化趋势在空间分布上呈南高北低,NPP呈增长趋势主要集中在四川的中东部、重庆、贵州西部和云南东部;NPP呈减少趋势出现在云南、四川中西部和贵州东部。（3）森林、草地和耕地转灌丛以及灌丛转森林是对NPP变化量影响较大的土地覆盖类型转变,土地类型转变导致的NPP净增量为20.643 TgC。（4）降水与NPP相关性低,气温与NPP有一定相关性,植被叶面积指数与NPP有显著相关关系,表明气候因子对NPP的影响较小,植被生长密度对NPP有显著影响。退耕还林还草等生态工程实施,导致耕地面积减少和森林面积大量增加,是西南地区NPP上升的主导因素,因此生态工程的实施是西南地区NPP增加的重要影响因素。研究可为生态工程实施背景下NPP的变化机理研究提供参考。     

汉江流域植被净初级生产力时空格局及成因

运用MOD17A3-NPP等数据,分析汉江流域植被NPP的时空格局及其形成演变机理,为区域生态环境管治提供科学理论依据。运用GIS空间分析法、线性拟合法研究流域NPP的时空格局,结合相关系数法、土地利用程度指数等方法探析成因。结果显示:(1)汉江流域植被NPP多年平均值为439 g C m~(-2)a~(-1),整体呈微小的波动上升趋势,年增长幅度为3.11 g C m~(-2)a~(-1)。植被NPP集中分布在300—600 g C m~(-2)a~(-1),占全域面积的83.65%。(2)从流域空间上看,多年平均NPP呈上游中游下游,各子流域内部差异呈上游中游下游。高值区集中分布在汉中,十堰、襄樊和荆门平均NPP呈下降趋势的所占面积最大。(3)垂直景观上植被NPP的空间分布往往受水热综合作用的影响,汉江流域降水是植被NPP累积的主要制约因素。(4)垂直方向上NPP呈规律性变化:高程上表现为\"陡升-下降-缓升-陡降,坡向上为阳坡半阳坡半阴坡阴坡。(5)浅山丘陵区NPP变化主要受土地利用方式的影响,高山区NPP变化受气候变化的影响。汉江流域植被NPP稳定,中下游平原区植被NPP略有下降;气候和地形特征决定了植被NPP的空间分布特征,气候变化和人类活动对植被NPP的变化有重要影响。     

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...     

近30年来黄河三角洲植被净初级生产力时空特征及主要影响因素

我国拥有丰富的海岸带蓝色碳汇,准确把握海岸带蓝碳生态系统净初级生产力(NPP)状况,辨识不同人为干扰下蓝碳生态系统NPP的时空分布特征具有重要意义。以黄河三角洲为研究区,以近30a(1987年、1995年、2005年、2016—2017年)为时间尺度,通过遥感手段和现场调查,对黄河三角洲NPP时空变化特征及其主要影响因素进行研究。结果显示:(1)近30年来研究区NPP均值和总量呈现先下降又略微增长的特征,2016—2017年度NPP平均值为294.38g C m~(-2)a~(-1),总量为710.05Gg C/a,表现出显著的季节差异。(2)研究区NPP在各行政区、保护区和地表覆盖类型中均表现出了明显的空间分异性;2016—2017年度NPP分区结果显示,不同分区面积由大到小依次为中生产力区(49.5%)、低生产力区(38.3%)和高生产力区(12.1%)。(3)研究区NPP的时空分异性是地表覆盖类型和植被生长状况共同影响的结果,海陆交互作用、开发利用活动和近年来的生态建设是NPP时空变化的主要影响因素。(4)湿地植被和农田是研究区碳汇的主要贡献者,20世纪90年代以来二者NPP均值逐渐上升,在2016—2016年度分别达570.28g C m~(-2)a~(-1)和335.92g C m~(-2)a~(-1);近30年来,湿地植被NPP总量逐渐减少,农田NPP总量则逐渐增加。湿地植被是海岸带蓝碳的典型载体,农田作为位于滨海地区、由湿地植被转化而来、本身具有较高固碳能力和潜力的碳汇类型,可作为海岸带蓝碳的重要补充。     

三江源国家公园植被净初级生产力变化趋势及影响因素

净初级生产力(NPP)是评估全球气候变化和人类活动下生态系统状况、过程和机制的重要指标之一。研究以中国首批国家公园之一的三江源国家公园为对象,利用GLOPEM-CEVSA耦合模型,以1981—2018年空间插值的气象数据和基于遥感反演的FPAR数据为输入,分别估算仅气候驱动的潜在NPP(NPP_CL)和气候遥感共同驱动的现实NPP(NPP_RS),以二者之差厘定人类活动影响的NPP(NPP_HA),进而探究全球气候变化下人类活动的影响。结果表明：(1)三江源地区NPP_RS多年均值为309.70 g C m^-2 a^-1,占NPP_CL的61.65%。其中,黄河源、长江源和澜沧江源园区NPP_RS分别为249.88 g C m^-2 a^-1、140.18 g C m^-2 a^-1和330.55 g C m^-2 a^...     

海南植被净初级生产力时空分布特征研究

海南是一个相对独立地理单元, 生态环境优越, 植被NPP是判定生态系统健康状况和可持续发展水平的重要指标。基于2000—2015年海南省MODIS NPP数据集, 采用趋势线分析法和相关分析法对海南被净初级生产力时空分布特征研究。结果表明: (1)2000—2015年海南省植被净初级生产力(NPP)呈现整体微弱的上升趋势, 植被年平均NPP变化范围为794.5—998.3 gC·m–2, 年平均值886.2 gC·m–2。(2)从空间分布看, 海南2000—2015年平均NPP分布呈现中高四周低的趋势, 其中年平均NPP>1000 gC·m–2主要分布在海南的中部山区, 年平均NPP<600 gC·m–2区域主要分布在海南的西部和北部的海岸带附近。(3)其中气候变化和人类活动是NPP变化的主要驱动因素, 但在不同区域影响的因子的影响程度存在差异。以上研究可为海南生态环境保护和评估提供参考。     

河西走廊植被净初级生产力时空变化及其影响因子研究

干旱半干旱区植被NPP变化对全球碳循环有重要影响,该区域NPP对气候变化的响应表现出较大的时空异质性,其驱动机制并不十分清楚。选择中国河西走廊,利用随机森林算法估算了2002-2018年的NPP,基于偏导数法计算了气候与人类活动对NPP的影响。结果表明：（1）随机森林算法能较好的适用于干旱半干旱区NPP估算。（2）2002-2018年间河西走廊年NPP的平均值为153.32 gC m^-2 a^-1,总量为37.468 Tg C/a,呈东南向西北递减的分布特征,研究期间NPP呈2.37 gC m^-2 a^-1（P=0.09）增长趋势。（3）河西走廊NPP变化52.51%由气候因子贡献,47.49%由人类活动贡献。（4）在气候变化对NPP的影响中,降水主导了该区72.21%的区域,温度对NPP变化量的贡献占73.71%,前者影响着NPP变化格局,后者主导NPP变化数量。升温和增湿均有利于该区NPP增加,随着西北地区气候暖湿化,河西走廊植被会持续改善,该研究有助于理解干旱半干旱区NPP对气候变化的响应机制,为适应气候变化政策制定提供理论依据。     

海河流域植被净初级生产力时空变化及驱动因素分析

为揭示海河流域植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)时空变化特征及其时空异质性驱动机制,该文基于MOD17A3HGF数据集,综合自然和人为两方面的影响因素,利用变异系数、趋势分析、相关分析、Hurst指数以及地理探测器等,分析2000—2020年海河流域植被NPP时空格局演变特征和定量识别驱动因素及其影响力.结果表明:(1)时间上,2000—2020年海河流域植被NPP整体呈显著上升趋势,增速为1.73 Tg C·a-1,年均NPP为326.75 g C·m-2·a-1,其中针叶林、阔叶林、灌丛、草地和农用地的NPP多年均值分别为313.59、385.28、353.03、320.12、295.22 g C·m-2·a-1.(2)空间上,植被NPP高值区集中于西北部山区,低值区集中于东南部平原区;NPP整体情况稳定,变异系数均值为0.17;未来变化趋势呈反持续性,植被NPP可能下降.(3)植被NPP与气温呈负相关,与降水呈正相关,降水为主要气象因素;NPP随着高程和坡度增加均呈\"增加—减少\"的变化趋势;耕地转草地使植被NPP增量最大,为732.22×10-3 Tg C.(4)2000—2020年期间,不同驱动因素影响力均值为0.2,排序依次为降水>高程>坡度>湿度>气温>日照时数>土地利用>风速.综上表明,研究期内海河流域植被NPP整体呈好转趋势;不同植被类型生产力存在差异,最强为阔叶林和灌丛;影响植被NPP空间分布的主导因素为降水、高程和坡度,人为因素的影响力低于自然因素.该研究结果为海河流域水土流失、植被退化等生态环境治理提供了科学参考和决策依据.     

中国植被净初级生产力变化的时空格局

利用植被净初级生产力（NPP）遥感估算模型,基于统计学分析方法,研究了1982-2000年我国陆地植被NPP的变化及其年际波动的空间分布特征。结果表明：（1）20年间,我国仅8％的陆地区域植被NPP显著减少,而47％的陆地区域植被NPP显著增加,45％的陆地区域植被NPP变化不明显;（2）从空间分布上看,我国大部地区年NPP增加,仅东部沿海发达地区或工业、城市密集区的年NPP减少,但增减速率在空间上存在明显的差异;（3）1982-2000年间,我国大部地区植被NPP年际波动相对变率较小,但西北地区的荒漠草原,相对变率较大。     

陆地植被净初级生产力计算模型研究进展

植被净初级生产力(NPP)研究是全球变化与陆地生态系统的核心内容之一。在回顾NPP模型研究的基础上,综合分析了气候模型、生态生理过程模型、光能利用率模型各自的优缺点,并对NPP模型研究做出展望。生态生理过程模型是当前陆地NPP估算研究的主要手段,而区域尺度转换则是它所面临的关键问题。近年来光能利用率模型已成为NPP估算的一种全新手段,它利用遥感所获得的全覆盖数据,使区域及全球尺度的NPP估算成为可能,但其生态学机理还有待于进一步研究。已有研究表明,“生态一遥感耦合模型”将是陆地NPP估算的主要发展方向,它融合了生态生理过程模型和光能利用率模型的优点,增强了NPP模型估算的可靠性和可操作性。     

气候变化情景下中国自然植被净初级生产力分布

基于国际上较通用的Lund-Potsdam-Jena(LPJ)模型,根据中国自然环境特点对其运行机制进行调整,并重新进行了参数化,以B2情景气候数据作为主要的输入数据,以1961-1990年为基准时段,模拟了中国1991-2080自然植被净初级生产力(NPP)对气候变化的响应.结果表明:1961-1990年,中国自然植被的NPP总量为3.06 Pg C·a-1;1961-2080年,NPP总量呈波动下降趋势,且下降速度逐渐加快.在降水相对变化不大的条件下,平均温度的增加对我国植被生产力可能会产生一定的负面影响.NPP的空间分布从东南沿海向西北内陆呈逐渐递减趋势,在气候变化过程中,该格局基本没有太大变化.在东部NPP值相对较高地区,NPP值以减少为主,东北地区、华北东部和黄土高原地区的减少趋势尤为明显;在西部NPP值相对较低地区,NPP以增加趋势为主,青藏高原地区和塔里木盆地的表现尤为突出.随着气候变化的深入,东西部地区这种变化趋势的对比将越发明显.     

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.     

21世纪上半叶内蒙古草地植被净初级生产力变化趋势

基于中国气象局国家气候中心新发布的中短期适应气候变化的新情景(RCP4.5)和极端情景(RCP8.5)下的气候预估数据,采用空间化后的CENTURY模型模拟探讨2011－2050年内蒙古草地植被净初级生产力(NPP)的时空变化特征.结果表明: 区域尺度上,未来气候变化情景下内蒙古草地NPP年下降速率分别为0.57 g C·m^-2·a^-1(RCP4.5)、0.89 g C·m^-2·a^-1(RCP8.5);相对于基准时段,RCP4.5情景下内蒙古草地NPP在2020s、2030s、2040s分别下降11.6%、12.0%、18.0%,而RCP8.5情景下降幅分别为23.8%、21.2%、30.1%.不同气候情景下内蒙古草地NPP时空变化特征差异较大,但即使在RCP4.5下未来40年绝大部分草地NPP也将呈现下降趋势,15.6%的草地减产超过20%.这表明未来气候变化情景下内蒙古草地降水略增的态势不足以补偿因温度升高对草地植被初级生产力所产生的负面作用,草地资源的可持续发展将面临更大挑战.     

陕北黄土高原植被净初级生产力的估算

基于MODIS和地面气象数据,利用改进的CASA模型,模拟分析了2005年陕北黄土高原地区的植被净初级生产力(NPP)及其时空分布.结果表明:1)根据生态生理过程模型针对不同土地覆被类型选择不同的月平均最大光能利用率,比传统CASA模型中使用固定的全球月平均最大光能利用率进行NPP估算,更符合陕北黄土高原地区的实际情况;在估算植被参数时引入植被覆盖分类,以及利用陕北黄土高原2005年时序NDVI进行土地覆被分类的同时,结合1:100万中国植被图和实地调查情况对分类结果进行修正,可提高分类的精度,从而提高模型估算的精度.2)通过不同模型之间和与陕北部分地区实际调查数据进行比较,显示改进后的CASA模型对区域陆地植被NPP的模拟效果较好,可应用于陕北黄土高原乃至周边地区NPP的计算中.3)2005年陕北黄土高原植被净第一性生产量估计值为4.76×10~(13) g C,约占全国总NPP的1.5%,植被平均NPP为447.3 g C·m~(-2)·a~(-1),高于1992-2000年全国陆地NPP平均值323.8 g C·m~(-2)·a~(-1).4)在NPP的空间分布上,总体趋势是由东南向西北递减,其中最高值出现在东南部的黄龙山次生林区(1087g C·m~(-2)·a~(-1));西北部的荒漠植被覆盖度极低,平均NPP仅为205.0 g C·m~(-2)·a~(-1).5)陕北黄土高原NPP的季节变化明显,其中4月中旬至10月中旬6个月生长季时间里的NPP可占到全年的91.5%,而7月中旬至8月中旬间该区的净初级生产力达到年内的极大值,可占全年的37.8%.

Abstract：

Based on the data from MODIS (Moderate-resolution Imaging Speetroradiometer) and meteorological observatories, and by using improved CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach) model, the vegetation net primary productivity (NPP) and its spatiotemporal distribution on the North Shaanxi Loess Plateau in 2005 were simulated and analyzed. Comparing with the traditional CASA model which only uses a universal mean annual maximum light use efficiency (LUE), the estimated regional NPP by the improved CASA model was more precise, because this improved model used the LUE parameters of different vegetation covers. The detailed land cover classifica-tion also contributed to the increase of the precision via introducing the time-series Normalized Different Vegetation Index (NDVI) and ground survey data to modify and adjust the original clas-sification system based on vegetation map (1: 1000000). The testing of the simulation results from different models with the ground survey data in North Shaanxi showed that the estimation by the modified CASA model was much closer to the real survey data, implying the potential practi-cal significance of this model in estimating the vegetation NPP in North Shaanxi Loess Plateau and its adjacent areas. In 2005, the NPP in North Shaanxi was estimated as 4. 76×1013 g C, ac-counting for about 1.5% of China' s terrestrial total NPP, and the mean NPP was 447.3 g C·m~(-2)·a~(-1), being much higher than that of China' s terrestrial vegetation (323.8 g C·m~(-2)·a~(-1)) in 1982-2000. The spatial distribution pattern of the vegetation NPP showed an apparently declining trend from the southeast to the northwest, with the highest value of 1087 g C·m~(-2)a~(-1) occurred in the broadleaved-and conifer-mixed forests of Huanglong Mountain in southeast part of the region. The mean NPP of desert vegetation in the whole region was the lowest, only about 205.0 g C·m~(-2) ·a~(-1). An obvious seasonal variation of the NPP was observed. The NPP in growth season (from April to October) took about 91.5% of the total in the year, and the peak occurred in mid-July to mid-August, amounting to 37.8% of the total.     

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.     

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.     

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.     

定量评价人类活动对净初级生产力的影响

以人类活动为主导的城市扩张和土地覆被变化对城市生态环境产生了重要影响,并与气候变化共同影响植被净初级生产力(NPP),但目前从时空尺度上脱离气候干扰仅以人类活动为主导因素来定量分析其对植被NPP影响的研究尚不充分.本研究以广州市为研究区,利用CASA模型估算2001—2013年实际净初级生产力(NPP_act),结合CHIKUGO模型估算得到的潜在净初级生产力(NPP_p)计算因土地覆被变化导致的NPP损失(NPP_lulc),并建立相对贡献指数(RCI)定量分析和评价在城市扩张过程中人类活动对NPP的影响.结果表明:2001—2013年间,广州总体及其5片区NPP_act和NPP_lulc分别呈减少和增加趋势,并存在明显的空间差异性;RCI呈明显增加趋势,东北片区RCI值最低,为0.31,表明气候变化是其NPP变化的主要原因,其他4个片区的RCI值均高于0.5,说明4个片区人为干扰严重,人类活动是其NPP减少的主导因素;广州市及其5片区的RCI变化斜率均大于0,人类活动对植被的干扰逐年增强,北部片区RCI变化斜率值最大(0.693),人为干扰增加趋势最明显.     

Probable effects of CO2-induced climatic changes on net primary productivity of terrestrial vegetation in East Asia

Changes in the net primary productivity (NPP) of natural vegetation of monsoon East Asia were simulated under three, doubled CO₂-climate scenarios (GISS, GFDL and UKMO). These three scenarios and baseline climate data were converted to grids of 1^o×1^o meshes. The gridded climatic data were used together with the Chikugo model to assess NPP under baseline and CO₂-doubling climates. The potential total net production (TNP₀) of East Asia was climatically evaluated to be 154×10⁸ t dry matter year⁻¹. The climatic changes induced by a doubled CO₂ concentration are predicted to increase the TNP₀ by approximately 9–15%, depending on the climatic scenario. The estimated increase in TNP₀ would be limited by the difference between the rate of shift of climatic zones and the rate of migration of vegetation formations.