1982—2015年气候变化和人类活动对内蒙古草地净初级生产力的影响

研究1982—2015年气候变化和人类活动对内蒙古草地净初级生产力(NPP)的影响。结果表明: 1982—1998年和1999—2015年2个时期,内蒙古草地实际NPP(ANPP)增长速率分别为1.08和1.36 g C·m^-2·a^-1,草地以恢复为主,2个时期草地恢复面积分别占研究区总面积的81.6%和76.3%;草地退化面积有增加趋势,且气候变化和人类活动对不同类型草地的影响不同。2个时期气候变化对草地恢复贡献率分别为79.3%和94.1%,气候变化是草地恢复的主要因素,其中,ANPP与降水呈显著正相关,而与温度的相关性不显著,表明降水是影响草地恢复的主要气候因子。2个时期人类活动对草地退化的贡献率分别为83.3%和87.8%,说明人类活动是导致草地退化的主要原因。气候变化对内蒙古草地恢复起主导作用,而人类活动诸如放牧数量、耕地面积和造林面积的增加,加速了草地退化。     

疏勒河流域土地利用变化对净初级生产力的影响

研究区域土地利用变化对植被净初级生产力(NPP)的影响, 对厘清植被的生长状况及其和土地利用变化的关系, 以及维持区域生态环境可持续发展具有重要意义。以中国西北干旱区疏勒河流域为例, 基于土地利用数据和CASA模型计算的2001—2015年植被NPP数据, 分析了疏勒河流域NPP的时空变化特征, 探讨土地利用变化对植被NPP的影响。结果如下: 2001—2015年, 疏勒河流域NPP年总值整体上呈上升的趋势。NPP增加的区域占总面积的84.29%,上游山区和中下游绿洲区增加的最显著。NPP减少的区域占总面积的15.71%,主要分布于北部的肃北、敦煌的西部和南部及中下游绿洲的南北两侧。15年间土地利用的面积变化对NPP贡献率空间差异显著, 但总体上对NPP总量增加起到促进作用, 且耕地面积的变化对NPP总量的贡献率最大。     

黄河流域草地净初级生产力时空动态及其驱动机制

黄河流域是生态系统的敏感区，流域草地生态系统在气候变化和人类活动驱动下发生了显著变化。基于多源遥感影像和气象站点资料等，采用改进后的CASA模型估算2001—2018年黄河流域草地净初级生产力(NPP),评估定量反演结果精度，分析研究时段内流域草地净初级生产力时空动态，探讨气候要素和人类活动对流域草地净初级生产力的影响。结果表明：1)基于改进的CASA模型能够高精度模拟黄河流域草地NPP。2)2001—2018年黄河流域草地NPP呈增加趋势，且在2013年发生突变。2001—2013年气候和人类活动均促进流域草地NPP增加，而2013年后人类活动抑制流域草地NPP增加的作用明显增强，抑制区域面积较前一阶段增加34.89%。整体上，人类活动对草地NPP的影响强度低于气候要素影响强度。3)耕地和建设用地面积的变化，是驱动实际净初级生产力动态的重要人类活动要素。耕地和建设用地面积的增加与草地面积减少、实际净初级生产力增加速率的降低紧密相关。伴随经济发展，应坚持实施退耕还林还草政策，并加强对草地生态保护的监督。     

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...     

汾河流域植被净初级生产力的驱动因素及梯度效应

基于CASA模型估算了2000—2015年汾河流域植被净初级生产力,采用趋势分析、相关分析等方法对汾河流域NPP的驱动因素进行研究,并对汾河流域不同梯度的NPP进行分析。结果表明:2000—2015年汾河流域植被NPP呈现波动上升趋势,年均增长6.62g C·m-2·a-1,均值为291.57 g C·m-2·a-1,整体呈现中部低两翼高的空间分布特征;不同地类的年均NPP为林地草地耕地其他用地建设用地水域用地; NPP与气温、降水量之间均为正相关;棕壤区植被NPP最大,栗褐土区植被NPP较小; NPP受地形和人为因素的影响,高值出现在海拔高、坡度大、人类活动较少的山区,低值主要在海拔低、坡度小、人类活动密集的沿河盆地;在汾河流域的东西条带上,距离汾河越远的梯度带NPP越大,在南北条带上,煤炭开采严重、城市化率高的梯度带NPP相对较低。     

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.     

气候变化和人为活动在宁夏草地变化中的相对作用

气候变化和人为活动是草地生态系统退化或恢复过程中的两大驱动因素。选取植被净初级生产力（NPP）为衡量指标,利用改进的Carnegie-Ames-Stanford Approach （CASA）模型、Thornthwaite Memorial模型以及残差趋势法分别计算了宁夏草地实际净初级生产力（ANPP）、潜在净初级生产力（PNPP）和人为活动影响的生产力（HNPP）及其变化趋势,定量评估了2001-2019年气候变化和人为活动在宁夏4种类型草地（温性草甸、温性草原、温性荒漠草原和温性草原化荒漠）动态变化中的相对作用。结果表明,2001-2019年宁夏草地实际净初级生产力增加的面积占宁夏草地总面积的97.84%;全区草地潜在净初级生产力均表现为增加趋势,表明气候变化有利于植被恢复。草地恢复过程中,气候变化引起的草地恢复面积占草地恢复总面积的61.68%,气候变化和人为活动共同作用引起的草地恢复面积占38.32%;人为活动是导致草地退化的绝对主导因素。4种类型草地动态变化的驱动因素存在差异,气候变化是促进温性草甸（68.94%）和温性草原化荒漠（70.51%）恢复的主导因素,气候变化和人为活动共同作用是促进温性草原恢复的主导因素（62.30%）,温性荒漠草原的恢复是气候变化和人为活动共同作用的结果（97.93%）。水热条件好转,尤其是降水增加是宁夏草地恢复的主导气候因子,生态保护政策的实施是促进草地恢复的主要人为因素,对草地的不合理利用是导致草地退化的主要人为因素。     

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。     

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。     

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。     

2001-2010年疏勒河流域植被净初级生产力时空变化及其与气候因子的关系

通过改进的光能利用率CASA模型估算2001-2010年间疏勒河流域陆地生态系统的净第一性生产力（NPP）,采用线性趋势分析、变异系数和Hurst指数等方法,分析了NPP的时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明：①疏勒河流域NPP的空间分布具有明显差异,空间上呈现西北低、东南高的趋势,且具有较明显的经向"条带"分布特征,2001-2010年,NPP平均值为102.26 gC m^-2 a^-1。②2001-2010年,疏勒河流域NPP总体呈增长趋势,年际波动较大,NPP明显增加的区域占总面积25.15%,明显减小的区域约占11.93%。③Hurst指数分析显示,疏勒河流域NPP变化的同向特征强于反向特征,其中持续改善地区占总面积的78.3%,21.7%的区域将由改善转为退化。④在年尺度上,降水是植被NPP变化的主要影响因素,NPP与降水呈弱的正相关关系,与温度相关性不显著;在月尺度上,温度是NPP变化的主要控制因子。疏勒河流域NPP对气候因子不存在明显的时滞和累积效应。     

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%。     

Relative effects of climate variation and human activities on grassland dynamics in Africa from 2000 to 2015

Grassland plays a key role in socioeconomic development and environmental protection in Africa. Climate variation and human activities are two main drivers of grassland dynamics. Quantitatively assessing the contributions of these two factors and understanding the driving mechanisms are important in ecosystem adaptation and management. In this research, the spatiotemporal patterns of grassland dynamics in Africa during 2000–2015 were analyzed based on the net primary productivity (NPP), M-K test, linear regression analysis, and correlation analysis. In addition, the potential NPP (PNPP), human-induced NPP (HNPP) and actual NPP (ANPP) were employed to establish scenarios to distinguish the relative impacts of climatic and human factors on grassland dynamics. An overall grassland ANPP increase than decrease (62.91% vs 37.09%) was found during 2000–2015. 21.80% of the total grassland area showed increases in ANPP, which was influenced by climate variation, whereas 23.61% were affected by human activities. The ANPP decreases induced by climate variation, human activities and the combination of these two factors occupied 19.31%, 8.39% and 9.39% of the total grassland area, respectively. Therefore, the contributions of climatic and human factors on ANPP increase were almost consistent, while climate variation was the dominated factor on ANPP decrease. In addition, the respective roles of these two factors were quite different in five grassland types. The dynamics of ANPP in closed shrublands, non-woody grasslands, and open shrublands were mainly attributed to the climate variation. Meanwhile, the human-dominated increases in ANPP were observed in woody savannas. Further analysis demonstrated that the increases in African grassland ANPP are likely due to the mitigation of drought and reduction in land use intensity, while the decreases in ANPP were related to unbalance of local hydrothermal condition and overgrazing. This study expects to improve the understanding of the respective contributions of climatic and human factors on grassland dynamics in Africa.     

2000-2015年安徽省植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因素

安徽省是我国的农业大省,其生态系统的动态变化直接关系粮食安全。植被NPP的变化可以有效反映生态系统的变化。基于MOD17A3 NPP数据、气象数据和土地利用类型数据,采用偏差分析法、变异系数、趋势分析法和相关分析法对安徽省2000-2015年植被NPP的时空格局、变化趋势及驱动因子进行研究。结果表明：（1）2000-2015年安徽省植被NPP平均值为476.6gC/m²;波动范围为396.6-531.8gC/m²;植被NPP具有较强的空间分异性,整体上呈现南高北低趋势;（2）不同土地覆盖类型的年均NPP差异明显,其中林地最高,为535.5gC/m²,而且不同地类的NPP年际变化幅度不同,主要表现在林地和草地的变化幅度相对较大;（3）植被NPP受气候、环境变化以及人类活动等多种因素共同影响,其中受气候因素中降雨影响较大,但是随着人类活动日益频繁,城市化逐渐成为NPP变化的主要驱动力。     

北部湾南流江流域植被净初级生产力时空分布及其驱动因素

分析北部湾南流江流域净初级生产力时空动态变化特征及其驱动机制,为该区域生态环境保护及应对气候变化提供科学依据。基于光能利用率模型（CASA）,利用遥感数据、气象数据和植被类型数据估算了研究区2000-2015年流域的净初级生产力（NPP）,借助于Theil-Sen趋势、Mann-Kendall检验以及Hurst指数等数理统计方法对研究区NPP的时空变化特征、未来趋势及其驱动因素进行了定量化分析。结果表明：①时间尺度上,流域NPP总体上呈现出波动上升趋势,增速为44.03 g C m^-2（10 a）^-1,快于广西自治区,上游和下游地区NPP快于全区,而中游地区慢于全区;②空间尺度上,流域NPP的分布规律表现出明显的地域分异,中游最高（1098.99 g C/m²）,下游次之（1041.71 g C/m²）,而上游最小（1013.22 g C/m²）。NPP的Sen趋势度介于-77.10-74.80 g C m^-2 a^-1之间,在空间上呈现出增加的趋势。③空间波动性上,流域NPP的变异系数较大,其值介于0.01-0.71,其中洪潮江水库、小江水库周边以及玉林市的城乡建设用地扩张区域处于高波动状态,而流域中部的六万大山以及五皇山地带则处于低波动状态;④未来变化趋势上,流域NPP的Hurst指数范围介于0-0.99之间,平均值为0.70,呈现单峰右偏分布,预示着流域NPP未来处于持续性增加的趋势;⑤驱动机制上,流域NPP与多年平均气温呈正相关关系,与年均降水量呈负相关关系,气温是该流域植被NPP的主控因子。由耕地转化为建设用地所导致的NPP损失值最大,其值达到4715.62 t/a,而草地转换为建设用地导致NPP损失值最小,其值仅为184.63 t/a。     

2000年以来中国潜在植被净初级生产力的时空分布模拟

潜在植被的净初级生产力（Potential net primary production, PNPP）是在无人类干扰情况下,立地所能发育形成最稳定成熟植被的净初级生产力,PNPP能够直接反映自然生态系统的质量状况,是分离人类活动对生态环境影响的重要指标。本文改进了CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型,引入潜在光合有效辐射吸收比例（Fraction of photosynthetically active radiation, PFPAR）模拟了2000－2020年中国植被PNPP的时空分布格局。结果表明：中国PNPP空间分布差异较大,东南沿海和东北大、小兴安岭地区PNPP较高,新疆、西藏等西部干旱、高寒地区PNPP较低,呈现以400mm等降水量线为界的空间分异格局。2000－2020年,中国PNPP总体上呈现递增趋势,年际波动小,PNPP减少的区域与增加的区域面积基本相等。PNPP波动较大的地区主要位于青藏高原、四川盆地和贵州高原。研究结果量化了气候变化背景下真实的生态状况和潜在生态状况的差异,可分离出人类活动对自然生态系统的直接影响,为制定针对性的生态修复对策提供了科学依据。     

西辽河流域植被NPP时空分布特征及其影响因素研究

为研究西辽河流域植被生长特征及受气候变化的影响,该文以2000年—2015年MOD17A3的年均植被净初级生产力(NPP)数据、植被类型数据、土壤类型数据以及气温、降水资料为基础,利用GIS和RS技术,分析了西辽河流域植被净初级生产力时空格局、演变特征及驱动因子。结果表明:(1)西辽河流域近16年来植被NPP总量呈波动增加的趋势,变化范围为156.89～260.90 g C·m^-2·a^-1,平均值为219.76 g C·m^-2·a^-1,空间分布呈“边缘高、中间低”的特征; 植被NPP变化斜率为-16.53～16.65,95.74%的区域NPP呈增加趋势。(2)不同植被类型的NPP总量大小排序为草原>栽培植被>阔叶林>灌丛>草甸>针叶林; 西辽河流域固碳的植被类型主要是草原、栽培植被以及阔叶林,固碳能力较强的为针叶林。(3)生长在棕壤、褐土和潮土的植被年均NPP较高,生长在栗钙土和风沙土的植被年均NPP较低。(4)16年间植被NPP增长主要受降雨影响。气候暖-湿化及生态建设工程的实施,促进了西辽河流域植被的生长。以上研究结果为后期流域生态环境治理提供了科学依据及数据支持。     

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.