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.     

基于GIS和CASA的滇南山区植被NPP时空分异及其影响因素——以云南省元阳县为例

为了探明云南省元阳县植被净初级生产力(NPP)的变化特征及其驱动机制,本研究基于光能利用率模型(CASA)和MODIS传感器获得的NDVI数据,模拟了元阳县2005—2015年植被NPP的时空分布,并分析了NPP与气候、土地覆盖等影响因子的相关性。结果表明:2005—2015年元阳县NPP空间分布差异明显,基本特点是南高北低、西高东低,沿东北向西南逐渐递增,年均值约380.57 g C·m-2·a-1,不同土地覆盖类型的植被NPP也分异明显;元阳县NPP月际及年际变化特征显著,年内太阳辐射的分布不均较之于降水的分布不均对NPP的影响更大,年际间NPP总体呈现小幅波动增长趋势,波动幅度为0~37 g C·m-2·a-1,年净初级生产量整体小幅增加,年增速为29600 kg C·a~(-1),随着退耕还林和退耕还草工程的实施,导致NPP在200~300 g C·m-2·a-1的耕地区域面积呈减小趋势,在300~400 g C·m-2·a-1的林地、草地区域面积呈增加趋势;元阳县不同区域的NPP变化趋势可分为显著增加(P0.01)、轻度增加(P0.05)、无明显变化(P≥0.05),其中29.5%的区域显著增加,16.3%的区域轻度增加,不同植被分区的NPP增加趋势不尽相同,各植被区NPP显著增加的面积比例依次为58.1%(林地)、19.2%(草地)、17.4%(耕地)、11.4%(建筑用地)、8%(园地);通过NPP与气候、土地覆盖等影响因子的相关性分析,发现县域NPP的变化受自然和人为因素共同影响。各气候因子中,温度和太阳辐射与NPP的相关性高于降水,NPP的大范围显著增长是热量及能量耦合作用的结果;受元阳县林区植被特性及退耕还林还草等人为活动的综合影响,林地植被NPP季节波动性幅度最高,是元阳县NPP变化显著的主要土地覆盖类型。本研究可为该区域合理的土地利用、资源管理及生态环境建设提供参考。     

2000-2008年中国东北地区植被净初级生产力的模拟及季节变化

利用GLOPEM-CEVSA模型模拟并分析了中国东北地区2000-2008年植被净初级生产力(NPP)时空分布格局及其影响因素,并以4个森林生态站点(大兴安岭、老爷岭、凉水和长白山森林生态站)为例研究了东北地区森林NPP季节变化特征及其环境驱动.结果表明:2000-2008年,东北地区植被年均NPP为445 g C·m-2·a-1;整个研究区沿长白山山脉到小兴安岭山脉地区以及三江平原部分地区的NPP最高,沿长白山山脉到小兴安岭山脉西侧的辽河平原、松嫩平原东部、三江平原和大兴安岭地区次之,西部稀疏草原和荒漠地区的NPP最低.东北地区森林生态系统年均NPP最高,其次为灌丛、农田和草地,荒漠最低.森林生态系统中,针阔混交林年均NPP最大(722 g C·m-2·a-1),落叶针叶林年均NPP最小(451 g C·m-2·a-1).研究期间,森林NPP无显著年际变化,其中2007、2008年较往年NPP大幅增加,很可能与该地区期间气温上升有关(较往年偏高1 ℃=～2℃).东北地区森林自北向南生长季开始时间逐渐提前,生长季变长.     

基于改进的CASA模型模拟锡林郭勒草原植被净初级生产力

本研究在原来CASA模型的基础上,对模型参数最大光能利用率和水分胁迫系数的算法进行了改进,利用改进后的CASA模型模拟了2010年内蒙古锡林郭勒盟草原植被净初级生产力(NPP),并用地面实测样方数据对改进后的模型进行精度验证。结果表明:改进的CASA模型可应用于内蒙古草原小尺度植被NPP的估测,模拟NPP值与地面实测值之间的相关性达到显著水平(R2=0.829,P0.05);2010年内蒙古锡林郭勒盟草原植被生长季(4—10月)NPP为284.64 g C·m-2·a-1,不同地区年均NPP相差较大,东北部东乌珠穆沁旗草原NPP高达411.11 g C·m-2·a-1,而西北部的二连浩特市草原NPP仅为158.87 g C·m-2·a-1;整体上,锡林郭勒盟草原的NPP由东向西逐步递减,这与该区域水热条件限制基本一致;由于降水量的时滞效应,该年度内NPP出现两次峰值;2010年锡林郭勒境内草原NPP集中分布在250~350 g C·m-2·a-1,草甸草原的NPP最大,典型草原次之,荒漠草原最小。     

基于CASA模型的藏北地区草地植被净第一性生产力及其时空格局

基于1981-2004年遥感监测和气象数据,采用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型模拟分析藏北地区草地植被净第一性生产力(NPP)及其时空变化特征.结果表明:受水热条件的制约,藏北地区草地植被NPP空间分布规律呈水平地带性分布,由东南向西北逐渐由230g C.m-2.a-1减少到接近0.藏北地区草地植被NPP整体水平较低,年均草地植被总NPP为21.5×1012g C.a-1,多年平均值仅为48.1g C.m-2.a-1,明显低于青藏高原和其它草原区.藏北地区坡度小于1°平地和平滩地,以及南坡的草地植被年平均NPP相对较低.藏北主要高寒草地7-9月NPP占全年NPP的64.0%~70.0%.1981-2004年间,藏北地区草地植被总NPP的年际变化较大,并有进一步下降趋势.     

基于CASA模型研究祁连山地区植被净初级生产力的时空变化

基于2003~2012年的遥感数据及DEM高程模型校准后的气候数据,利用CASA模型估算了祁连山地区植被净初级生产力(NPP),并对NPP的年内、年际变化以及时空分布规律和变化趋势进行分析。结果表明:(1)祁连山地区年内NPP集中在6~8月,占全年NPP总量的86.39%;2003~2007年,NPP年均值在165.28~192.75g·m-2·a-1之间小幅波动;2007~2009年呈现出较明显的下降趋势,由168.63g·m-2·a-1下降到153.17g·m-2·a-1;2009~2012年表现出明显的上升趋势,最大值达207.13g·m-2·a-1。(2)祁连山地区的NPP东西部分布差异大,东部地区大多在200~400g·m-2·a-1之间,部分地区可达500g·m-2·a-1之上;中部地区存在较明显的南北差异,南部大多地区在100~300g·m-2·a-1之间,北部大多地区在100~400g·m-2·a-1之间;西部广大地区大多在0~100g·m-2·a-1之间,荒漠和高山冰雪覆盖区域生物量最低。(3)近十年来,祁连山地区的NPP呈波动增加趋势,增加面积约9 867km2,约占植被总面积的21.19%,减少面积约8 173km2,约占植被总面积的17.52%,表明祁连山的生态健康水平总体在改善但局部在恶化。     

广西植被净初级生产力(NPP)时空演变及主要影响因素分析

利用2001-2010年EOS/MODIS17A3卫星遥感资料,对广西植被净初级生产力(NPP)时空特征及其影响因素进行分析.结果表明：(1)NPP 表现出明显的年际变化,2005年植被年均 NPP 最小为625 gC??m-2??a-1,2003年最大,为714 gC??m-2??a-1,十年间广西植被年NPP平均值为662 gC??m-2??a-1;(2)不同植被类型NPP有较大差异,森林、灌木、农作物的NPP 平均值分别为834、614、517 gC??m-2??a-1;(3)十年间广西区年均NPP为显著下降趋势,且年均气温和降水对NPP时间变化作用显著,而日照时数对 NPP 时间变化的作用不显著;(4)广西区NPP空间格局形成主要影响因素为坡度,其次为经度,再次为地貌特征、纬度和降水;(5)非喀斯特区域北热带季雨林、南亚热带季雨林化/季雨化常绿阔叶林年均 NPP 大于喀斯特地区,相反,喀斯特地区中亚热带常绿阔叶林,农作物年均NPP大于非喀斯特地区.整体而言,广西非喀斯特地区植被NPP为683 gC??m-2??a-1,喀斯特地区植被NPP为620 gC??m-2??a-1.     

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。     

生态恢复对桂西北典型喀斯特区植被碳储量的影响

中国西南喀斯特区自1999年开始实施了退耕还林(草)与生态移民等生态恢复措施。对不同恢复阶段植被碳储量的研究对评估生态恢复措施的生态服务效益具有重要意义。本文基于2000—2010年连续11年的MODIS遥感数据,结合气象与样地调查数据,运用地理信息系统技术,对桂西北典型喀斯特区植被碳储量时空特征进行了分析。结果表明:植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)和生态系统净初级生产力(net ecosystem productivity,NEP)均呈波动上升变化趋势,11年间年均NPP和NEP分别为396.61和370.58 g C·m-2,变化显著的面积比例分别为21.14%和18.09%(P0.05);年均NPP、NEP及其变化趋势在不同分区之间存在差异,年均NPP和NEP以西部喀斯特区最高(NPP:422.73 g C·m-2,NEP:397.25 g C·m-2),10年变化率则以石漠化治理区最大(NPP:34.20 g C·m-2,NEP:30.30 g C·m-2)(P0.05);年均NPP、NEP与降水或温度之间相关性不显著,各植被类型NPP和NEP变化趋势相关性程度不同;桂西北喀斯特区退耕还林(草)与生态移民生态恢复措施显著增加了植被碳储量,提升了生态服务效益。     

基于Biome-BGC模型及树木年轮的太白红杉林生态系统对气候变化的响应

利用Biome-BGC模型模拟了1960—2013年太白山太白红杉林生态系统的净初级生产力(NPP),对其与太白红杉的径向生长关系进行了探讨,并分析了NPP值对气候变化的响应关系。结果表明:1960—2013年太白山太白红杉林北坡NPP年均值为305.33g C m-2a-1,南坡为320.71g C m-2a-1,南北坡的NPP值均呈现出一定的上升趋势,北坡的上升速率(0.47g C m-2a-1)要小于南坡(1.29g C m-2a-1),但是北坡太白红杉分布下限区NPP值波动浮动较大。且北坡太白红杉NPP值随着海拔高度的上升而逐渐下降,低海拔的变化振幅要大于高海拔地区,南坡无明显变化。多数采样点的模拟NPP值与树轮宽度指数年际变化趋势趋于一致,相关关系呈显著相关。太白红杉标准年表、模型模拟NPP值与气象因子的相关分析均表明太白红杉的生长与生长季气温的相关性显著高于降水,即生长季的气温是太白红杉生长的限制因子。气候的变化作为制约太白红杉生境的重要因素,影响了太白红杉树木的生长,进而对NPP的变化产生了影响。树木年轮很好的检验了Biome-BGC模型模拟结果。     

新疆草地净初级生产力(NPP)空间分布格局及其对气候变化的响应

分析植被物候与净初级生产力对气候变化的响应一直是研究全球变化的核心内容之一。新疆草地生态系统极为脆弱,对气候和环境变化的影响十分敏感,在新疆地区开展草地物候和净初级生产力及其对气候变化的响应有着独特的意义。基于遥感数据和野外台站实测数据,利用CASA模型模拟了新疆草地植被净初级生产力(NPP),阐述了2001—2014年新疆地区草地的NPP的空间格局及与气象因子的关系。(1)通过实测生物量精度检验表明,CASA模型基本可以反映新疆地区草地植被NPP。(2)2001—2014年新疆草地NPP平均值为102.49 gC m~(-2) a~(-1)。不同草地类型的NPPA存在明显差异。其中,山地草甸平均NPP最高,达到252.37 gC m~(-2) a~(-1);温性草甸草原次之,为204.93 gC m~(-2) a~(-1)。高寒荒漠和温性荒漠的平均NPP最低,分别为43.94 gC m~(-2) a~(-1),53.11 gC m~(-2) a~(-1)。(3)新疆NPP的空间分布格局具有如下特点:山区NPP高于盆地NPP,北疆NPP高于南疆NPP;(4)降水能够促进新疆草地NPP增加,其中,夏季和秋季的降水对草地NPP的影响最为明显,温度对新疆地区草地NPP影响不大。降雨可以促进新疆草原NPP的增加。特别是在降水量较少但温度较高的草原,如温带荒漠草原、温带草原沙漠、温带沙漠、低地草甸等,年降水量和夏秋降水量对草地NPP有显著影响。温度对新疆草地NPP的影响不大。通过对新疆草地空间格局的分析,研究了草地NPP对气候变化的响应,为合理规划新疆草地的生产和利用,以及草地生态系统的健康发展和应对气候变化提供决策依据。     

1982-2010年中国草地净初级生产力时空动态及其与气候因子的关系

植被净初级生产力（NPP）及其与气候变化的响应研究是全球变化的核心内容之一。论文基于长时间序列遥感数据和气象数据,通过光能利用率模型（Carnegie-Ames-Stanford approach, CASA模型）模拟了1982-2010 年中国草地NPP,进而分析其时空变化特征及其与气候水热因子的相关性。结果表明：（1）1982-2010年中国草地年平均NPP为282.0 gC m^-2a^-1,年总NPP的多年平均值为988.3 TgC;空间分布上呈现东南部高西北部低的特征。（2）近30年中国草地NPP增加速率为0.6 gC m^-2a^-1,呈增加趋势的面积占中国草地总面积的67.2%;总体上,中国草地NPP呈极显著和显著增加的比例（35.8%、8.0%）大于呈极显著和显著减少的比例（5.8%、4.8%）;NPP明显增加的区域主要包括青藏高原西部、阿拉善高原、新疆西部;明显降低的区域主要分布在内蒙古地区;不同年代际和不同草地类型的NPP变化趋势差异明显。（3）草地NPP与降水量的相关性高于与温度的相关性。不同草地类型NPP对气温、降水量的响应程度不同,其中温性荒漠草原 、温性草原、温性草甸草原的NPP与降水量均达到显著正相关（P<0.05）。     

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。     

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。     

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。     

百年尺度地球系统模式模拟的陆地生态系统碳通量对CO2浓度升高和气候变化的响应

利用了加拿大地球系统模式CanE SM2(Canadian Earth System Model of the CCCma)的结果,针对百年尺度大气CO_2浓度升高和气候变化如何影响陆地生态系统碳通量这一问题,分析了1850—1989年间陆地生态系统碳通量趋势对二者响应,以及与关键气候系统变量的关系。结果表明,140年间,当仅仅考虑CO_2浓度升高影响时,陆地生态系统净初级生产力(NPP)增加了117.1 gC m~(-2)a~(-1),土壤呼吸(Rh)增加了98.4 gC m~(-2)a~(-1),净生态系统生产力(NEP)平均增加了18.7 gC m~(-2)a~(-1)。相同情景下,全球陆地生态系统的NPP呈显著增加的线性趋势(约为0.30 PgC/a~2),Rh同样呈显著增加线性趋势(约为0.25 PgC/a~2)。仅仅考虑气候变化单独影响时,NPP平均减少了19.3 gC/m~2,土壤呼吸减少了8.5 gC/m~2,NEP减少了10.8 gC/m~2。在此情景下,整个陆地生态系统的NPP线性变化趋势约为-0.07 PgC/a~2(P0.05),Rh线性变化趋势约为-0.04 PgC/a~2(P0.05)。综合二者的影响,前者是决定陆地生态系统碳通量变化幅度和空间分布的最重要影响因子,其影响明显大于气候变化。值得注意的是,CanE SM2并没有考虑氮素的限制作用,所以CO_2浓度升高对植被的助长作用可能被高估。此外,气候变化的贡献也不容忽视,特别是在亚马逊流域,由于当温度升高、降水和土壤湿度减少,NPP和Rh均呈显著减少趋势。     

基于改进的CASA模型三峡库区NPP时空特征及气候驱动机制

采用改进后的CASA模型对三峡库区2001-2015年的NPP进行了估算。通过Sen斜率的方法,对NPP的年内及年际时空变化趋势及分布特征进行了分析;基于相关性分析方法,深入探讨了气候因子对NPP的驱动机制;并以气候模式模拟结果为输入项,对NPP的未来变化趋势进行了预测,得到如下结论：（1）2001-2015年间,三峡库区NPP的月值呈单峰型季节变化趋势,峰值达到160 gC m^-2月^-1,发生于7月。NPP年际变化呈波动型上升趋势,幅度较小,多年平均值为727 gC m^-2 a^-1。空间分布上,主要表现为库首库尾较高、库腹较低和长江以北高于长江以南的特点。（2） NPP与降水、气温及净辐射等气候因子之间均呈显著正相关,其中与气温的相关性最强,与降水的相关性最弱,植被生产力对气温的变化更为敏感。（3）未来15年NPP多年平均值为859 gC m^-2 a^-1,总体呈微弱减小趋势,幅度为4.14 gC m^-2 10a^-1。与现状对比来看,未来NPP表现出一定程度的增加,总体而言,三峡库区植被长势趋好,呈良性稳定态势发展。     

长江流域陆地植被总初级生产力时空变化特征及其气候驱动因子

长江流域是我国重要的工农业生产区和生态安全屏障。深入开展长江流域陆地植被总初级生产力（GPP）时空变化特征和驱动因子研究,对了解变化环境下区域植被生长状况和生物固碳能力、掌握生态环境质量具有重要意义。基于MODIS GPP遥感数据产品、土地利用和气象观测数据,采用趋势分析和偏相关分析法,系统研究了2000-2015年间长江流域陆地植被GPP时空变化特征,探讨了不同二级水资源区内气候因子对GPP变化影响的空间差异,揭示了不同土地利用类型GPP变化特征以及气候因子作用。结果表明：1）长江流域陆地植被覆盖区GPP在0.3-2765 gC m^-2 a^-1之间,均值约990.46 gC m^-2 a^-1,多年平均GPP总量为1.735 P gC;2）近年来,长江流域GPP呈不显著上升趋势,趋势率为2.39 gC m^-2 a^-1。空间上,GPP上升区和下降区分别占总流域面积的68%和32%。各二级水资源区内,除了洞庭湖流域和太湖流域GPP呈下降趋势外,其他区GPP均呈上升趋势;3）不同土地利用类型GPP均值在198.50-1276.90 gC m^-2 a^-1之间。各土地利用类型中除水田GPP呈微弱下降外,其他均呈上升趋势,尤其是高、中、低覆盖度草地GPP上升趋势较为显著;4）不同气候因子对植被GPP变化的影响程度在不同二级水资源区、不同土地利用类型间均存在一定差异,但就长江流域整体而言,GPP年际变化受温度影响显著,其次是蒸发,而降水等其他气候因子的影响不大。     

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。     

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。