基于GIS和RS的广东陆地植被生产力及其时空格局

在GIS和RS工具支持下,利用多时相遥感数据NOAA-AVHRRNDVI和地面气象数据研究了广东陆地植被净第一性生产力及其时空分布.结果表明广东陆地植被净第一性生产力的遥感估算值与实测值接近,效果较好;广东陆地植被净第一性生产力介于0～1568.9gC/(m2*a)之间,年平均净第一性生产力约为753.2(±277.0)gC/(m2*a),全省陆地生态系统每年约固定碳1.34×1014g.广东陆地植被净第一性生产力的地区差异显著,反映了广东陆地植被因受人类活动影响而比较破碎的特点;同样,广东陆地植被净第一性生产力的年变化显著,夏半年约为冬半年的4倍以上,这主要与该地区气温和水分条件的季节变化有关;即使是常绿阔叶林,其年净第一性生产力也有明显差异,且年变化显著.     

陆地生态系统净第一性生产力对全球变化的响应

陆地生态系统的年净第一性生产力是每年植物通过光合作用固定的碳总量。随着全球变化发生,ＮＰＰ发生相应的变化。传统的方法预测ＮＰＰ的变化是利用气候和植被之间的局地关系建立回归模型,但用此方法预测ＮＰＰ的变化是有条件的。目前国际上出现了一种陆地生态系统的动态模型,它考虑了植物营养元素如氮的有效性,同时利用不同ＧＣＭｓ模型预测的气候因子的变化值和全球变化模拟研究的实验数据,预测全球ＮＰＰ的可能变化及区域分     

植被净第一性生产力研究回顾与发展趋势

植被的净第一性生产力（NPP）反映了植物每年通过光合作用所固定的碳总量,目前NPP研究是全球变化研究的重要内容之一。本文回顾国内外植被NPP研究的历史,对遥感和地理信息系统（GIS）在NPP研究中的应用做了分析,并对近期陆地植被NPP研究的特点及发展趋势作了总结。     

利用CASA模型估算我国植被净第一性生产力

基于地理信息系统和卫星遥感应用技术,利用CASA模型估算了我国1997年植被净第一性生产力及其分布。结果表明：1997年我国植被净第一性生产力为1．95PgC,约是世界陆地植被年净第一性生产力的4．0％;我国植被净第一性生产力的主要分布趋势是从东南沿海向西北逐渐减小,其中海南岛南部、云南西南部、青藏高原东南部的热带雨林和季雨林地区植被年净第一性生产力最大,达900gC.m^2.a^-1以上,而西部塔克拉玛干沙漠地区植被年净第一性生产力最小,不足10gC.m^-2.a^-1。     

基于IBIS模型的东北森林净第一性生产力模拟

集成生物圈模型(the integrated biosphere simulator, IBIS)作为目前最复杂的基于动态植被模型的陆面生物模型之一,已经成为模拟大尺度(全球区域)的植被地理分布、净第一性生产力和碳平衡以及预测气候变化对陆地生态系统潜在影响的有效工具.应用IBIS模型对2004～2005年大小兴安岭的植被净第一性生产力(net primary productivity, NPP)进行了定量估算,模拟与研究了大小兴安岭森林生态系统植被NPP的空间分布格局以及不同植被类型的NPP季节变化特征,结果表明:大小兴安岭森林植被年均NPP值为494.7 gCm-2 · a-1,年吸收0.06Pg的大气碳.研究区年均NPP的空间分布主要受热量条件的影响,大兴安岭地区基本上呈现出由北向南增加的趋势,小兴安岭地区除单位面积年均NPP大于1.1kgCm-2 · a-1在小兴安岭北部孙吴和逊克地区分布外,基本上呈现出均匀分布的趋势.加强基础数据研究的同时如何根据中国的实际合理确定模型参数,使模型在我国典型生态系统中应用是值得进一步研究的.     

运用遥感估算中国陆地植被净第一性生产力

净第一性生产力 (NPP)研究方法很多 ,运用NOAA_AVHRR的可见光波段、近红外波段和热红外波段来提取和反演地面参数 ,进而准确估算陆地植被净第一性生产力 ,是一种全新的研究手段。利用遥感数据进行生物量和净第一性生产力的估算 ,主要是采用光能利用率模型 ,即通过NPP与植物吸收的光合有效辐射 (APAR)和植物将所吸收的光合有效辐射转化为有机物的转化率 (ε)的关系来实现的。用数学公式可表达为 :NPP =(FPAR×PAR)×[ε ×σT×σE×σS× (1-Ym)× (1-Yg) ]。在遥感和地理信息系统技术的支持下 ,以 1990年每旬的 8km分辨率的NOAA_AVHRR 1～ 5通道的影像为数据源 ,对中国每旬的陆地植被净第一性生产力进行估算 ,然后累加得出全年的NPP值。估算结果 :1990年中国陆地植被NPP总量为 6 .13× 10 9tC·a-1,NPP最高值为 1812 .9gC/m2 。根据计算的结果 ,对中国大陆植被NPP的分布规律进行了分析。遥感模型能够以面代点 ,比较真实地反映陆地植被NPP的时空分布状况 ,与中国植被分布的地理规律性相符 ,这是其他统计模型所无法比拟的。     

BIOME系列模型: 主要原理与应用

 基于过程的平衡态陆地生物圈模型-BIOME系列及其动态发展(LPJ-DGVM: Sitch et al.,2000) 已经成为模拟大尺度(全球至区域)的植被地理分布、净第一性生产力和碳平衡以及预测气候变化对陆地生态系统潜在影响的有效工具。本文综述了BIOME系列模型的发展过程,包括每个模型的主要原理、优点和缺陷,论述了模型在国际以及我国全球变化研究中的应用,并简单讨论了模型未来发展的趋势。以植物功能型作为基本研究单元,BIOME系列模型的控制因素从单纯的生物气候变量和生态生理限制因子(BIOME1),发展     

四川植被净第一性生产力(NPP)对全球气候变化的响应

根据全球气候变化的趋势 ,利用生态信息系统 (EIS)技术 ,采用植被净第一性生产力模型 ,并结合海拔因素 ,模拟了四川植被净第一性生产力在未来气候 5种水热条件下空间分布格局的变化趋势。结果表明 ,当前四川植被的净第一性生产力 (NPP)从总体上沿东南向西北呈逐渐递减趋势。植被净第一性生产力与降水量呈明显正相关关系 ,二者曲线比较近似。与可能蒸散率呈明显负相关关系 ,与海拔关系比较复杂。在盆地内 ,NPP值主要取决于降水量的多少。在盆地向高原过渡地区和高山高原地区 ,植被净第一性生产力主要取决于可能蒸散率的大小。随着全球气候的变化 ,四川省的植被净第一性生产力将沿东南至西北方向发生面积和值的推移。当温度升高 2 5℃ ,降水量增加 10 %时 ,四川省的植被净第一性生产力将增加13 76 % ,随着降水量增加到 2 0 % ,其值将进一步升高 ,达到 10 92 2TDM·hm-2 ·年 -1。当温度升高 4℃ ,降水量增加 10 %时 ,四川省的植被净第一性生产力将增加 18 2 9% ,随着降水量减少到P 10 %时 ,其值将逐渐减少到 9 5 30TDM·hm-2 ·年-1。     

中国陆地生态系统对全球变化的敏感性研究

根据自然植被净第一性生产力综合模型和农业净第一性生产力模型计算了我国自然植被及农作物的净第一性生产力,结果表明:在所有可能的气候条件下,我国陆地生态系统的生产力表现出由东南向西北递减的趋势及明显的条带状分布,并在新疆地区形成明显的低值区。在年平均气温升高2℃且降水不变的情况下,湿润地区生产力增加幅度最大,约增加1～2tDW·hm~(-2)·a~(-1);在年平均气温升高2℃、年降水增加20％的情况下,干旱、半干旱地区生产力增加幅度最大,约增加0.5～3.0tDW·hm~(-2)·a~(-1);在年平均气温升高2℃、年降水减少20％的情况下,湿润地区生产力提高约0.5～1.0tDW·hm~(-2)·a~(-1),干旱、半干旱地区生产力降低约0.5～2.0tDW·hm~(-2)·a~(-1)。     

土地利用约束下中国东部南北样带生产力和植被分布对全球变化的响应

对现有的区域植被动态模拟模型进行了改进,使之包含了土地利用分布格局对植被和生态系统相关过程的影响.改进后的模型被用于研究中国东部南北样带(NSTEC)植被和净第一性生产力对未来气候变化的响应.模拟结果显示土地利用格局对未来气候条件下植被分布的变迁和生产力形成过程有非常显著的影响.与没有土地利用约束的情形相比较,土地利用作为限制条件缓减了植被类型之间的竞争,从而减少了模拟的样带区域内常绿阔叶林,但增加了模拟灌木和草地的分布.土地利用约束使得模拟得到的当前条件下的净第一性生产力更为接近实际情况,且未来气候条件下的生产力改变量更为可信.对未来CO2倍增条件下7个大气环流模型预测的气候情景的模拟结果表明:落叶阔叶林将显著增加,但针叶林、灌木和草原的分布将下降.未来气候条件下NSTEC样带的净第一性生产力总量将增加.预测样带北部的净第一性生产力的变化范围大于样带南部.温度变化比降水变化对样带的生产力具有更强的控制.     

自然植被净第一性生产力模型初探

 本文根据植物的生理生态学特点及联系能量平衡方程和水量平衡方程的区域蒸散模式建立了联系植物生理生态学特点和水热平衡关系的植物的净第一性生产力模型：该模型的建立为宏观地确定地带性景观的生产潜力、植物净第一性生产力的区域分布和全球分布,以及全球变化的影响提供了理论基础,对于合理地利用气候资源,扬长避短,充分发挥气候生产潜力,最大限度地提高植物的产量具有重要的意义。     

中国潜在植被NPP的空间分布模拟

在对1980年以来气候要素进行空间化的基础上,利用分类回归树模型CART计算中国的潜在归一化植被指数(NDVI),采用改进的光能利用率模型(CASA)和潜在NDVI数据对中国的潜在植被净初级生产力(NPP)进行模拟。结果表明:中国潜在NDVI和潜在NPP均呈现出南高北低、东高西低的格局,低值多分布在沙漠、戈壁等干旱地带,高值多出现在低、中山平原区;400 mm等降水量线是潜在NDVI和潜在NPP高值与低值的分界线;全国潜在NDVI和潜在NPP的平均值分别为0.396和319.31 g C·m-2;夏季潜在NPP的平均值最大,其次是春季,冬季最小;依据潜在NPP与2015年现实NPP的差异,可将中国植被恢复区划分为西部高潜力区、北部低潜力区和南部非潜力区3部分;潜在NDVI和潜在NPP的空间模拟可以将人类活动对自然生态系统的直接影响与气候变化的影响分离,量化了外界压力下真实的生态状况和潜在生态状况的差异,为制定差别化的生态恢复对策提供了科学依据。     

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.     

Responses of vegetation structure and primary production of a forest transect in eastern China to global change

Aim A regional model of vegetation dynamics was enhanced to include biogeochemical cycling of nitrogen and was then applied to a forest transect in east China (FTEC) in order to investigate the responses of the transect to possible global change. Location Eastern China. Methods Biomass and nitrogen concentration of green and nongreen portions of vegetation, moisture contents of three soil layers, and total and available soil nitrogen are included as state variables in the enhanced model. The model was parameterized and validated against field observations of biomass, productivity, plant and soil nitrogen concentration, nitrogen uptake, a vegetation index derived from satellite remote sensing and digital maps of vegetation and soil distributions along a forest transect in eastern China (FTEC). The model was applied to FTEC in order to investigate the responsive characteristics of the ecosystems to global climatic change. Scenarios of climate change under doubled CO₂ produced by seven general circulation models (GCM) were used to drive the model. Results The simulations indicated that the model is capable of simulating accurately potential vegetation distribution and net primary productivity under contemporary climatic conditions. The simulations for GCM‐projected future climate scenarios with doubled atmospheric CO₂ concentration predicted that broadleaf forests would increase, but conifer forests, shrubs and grasses would decrease; and that deciduous forests would have the largest relative increase, but evergreen shrubs would have the largest decrease. Conclusions The overall effects of doubling CO₂ and climatic changes on FTEC were to produce an increased net primary productivity (NPP) at equilibrium for all seven GCM scenarios. The inclusion of nitrogen dynamics in the model imposes more constraint on the responses of FTEC to climatic change than the previous version of the model without nitrogen dynamics. Temperature exerts a stronger control on NPP than precipitation, as indicated by the negative correlations between NPP and temperature. The southern portion of FTEC, at latitudes less than 33 °N, show much larger increases in annual NPP than in the north. However, the predicted range of NPP increases is much larger in the north than in the south.     

黄土高原植被-降水关系的临界现象及其在植被建设中的意义

以退耕还林还草为主要内容的大规模的生态环境建设正在我国兴起,如何进行科学的植被配置规划,是一个急待解决的理论和实践问题。以自然植被初级生产力(NPP)表征潜在的即最大可能的植被条件,并与现在的森林覆盖率分布以及植被构成特征进行了比较。通过大量实测资料的分析,查明了降水条件对森林覆盖率和NPP的影响及其临界条件。研究表明,以NPP表征的天然植被特征值在黄土高原地区的分布具有显著的地带性。NPP与年平均降水量的关系中存在着两个临界点,分别代表着植被类型的变化,Pm=250mm可视为荒漠与草原植被之间的临界点,而Pm=480mm则为草原(森林草原)与森林(落叶阔叶林)之间的临界点。尽管次生的人工植被受人为因素的控制,由于存在着自然稀疏化过程,将使人工林地最终达到某种与水分承载能力相一致的平衡状态,自然条件如年降水仍然是决定其覆盖度的重要因素。在森林覆盖率与年平均降水量的关系中表现出一个临界点。当Pm<480mm时,森林覆盖率很低,且随年降水的增大而增大的速率很慢;当Pm>480mm时,森林覆盖率随年降水量而急剧增大。人为建造的水土保持植被,是一个自然的人工生态系统,也是一个自组织系统,它通过自我调节而趋向于达到某种平衡,建立一定的群落结构甚至于趋向于某种顶极群落,从而实现乔木、灌木、草本植物组成的最优组合。从这一原理出发,提出了一个基于实测资料进行统计分析的方法,来确定使乔木面积在乔木、灌木、草本总面积中的最优或较优的比例,得出了具体的数据。     

Responses of Terrestrial Ecosystems’ Net Primary Productivity to Future Regional Climate Change in China

The impact of regional climate change on net primary productivity (NPP) is an important aspect in the study of ecosystems’ response to global climate change. China’s ecosystems are very sensitive to climate change owing to the influence of the East Asian monsoon. The Lund–Potsdam–Jena Dynamic Global Vegetation Model for China (LPJ-CN), a global dynamical vegetation model developed for China’s terrestrial ecosystems, was applied in this study to simulate the NPP changes affected by future climate change. As the LPJ-CN model is based on natural vegetation, the simulation in this study did not consider the influence of anthropogenic activities. Results suggest that future climate change would have adverse effects on natural ecosystems, with NPP tending to decrease in eastern China, particularly in the temperate and warm temperate regions. NPP would increase in western China, with a concentration in the Tibetan Plateau and the northwest arid regions. The increasing trend in NPP in western China and the decreasing trend in eastern China would be further enhanced by the warming climate. The spatial distribution of NPP, which declines from the southeast coast to the northwest inland, would have minimal variation under scenarios of climate change.     

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。     

The calculation of productivity factor for ecological footprints in China: A methodological note

The ecological footprint (EF), a physical indicator to measure the extent of humanity's use of natural resources, has gained much attention since it was first used by Wackernagel and Rees in 1996. In order to account for differences between countries in productivity of a given land type (i.e., arable land, pasture, forest and water/fishery), productivity factor was introduced to relate the regional primary bio-productivities of the 4 types of land to the integrated average primary bio-productivity of the corresponding land types. Hence, the productivity factor is an important parameter in the EF model and it directly affects the reliability of all results. Thus, this article calculates productivity factor on the national and provincial level in China based on Net Primary Production (NPP) from MODIS 1 km data in 2008. Firstly, based on the Light Utility Efficiency and CASA model, the NPP of different biologically productive lands of China and of different provinces was calculated. Secondly, China's productivity factor for a given land type was calculated as the ratio of national average NPP of that land type and world-average NPP of that land type. Finally, productivity factors of each province in China for a given land type was calculated. The NPP of each ecosystem type varies along with the productivity factor in different provinces. However, the ranking of the productivity factors remain the same, with that of arable land being the largest, and the water/fishery being the smallest.     

我国不同季节陆地植被NPP对气候变化的响应

阐明不同季节陆地植被净第一性生产力（NPP）对全球变化的响应将有助于理解陆地生态系统和气候系统之间的相互作用以及NPP变化机制。本文使用1982－1999年间的AVHRR／NDVI、气温、降水以及太阳辐射等资料,结合植被分布图和土壤质地图,利用生态过程模型,研究不同季节我国陆地植被NPP的年际变化及其地理分异。结果表明,在1982－1999年的18年间,4个季节的NPP都呈显著增加趋势。其中,春季是NPP增加速率最快的季节,夏季是NPP增加量最大的季节,不同植被类型对全球变化的响应有很大差异。常绿阔叶林,常绿针叶林和落叶针叶林NPP的增加主要由生长季节的提前所致。而落叶阔叶林、针阔混交林、矮林灌丛,温带草原及草甸,稀树草原、高寒植被,荒漠以及人工植被NPP的增加主要来自生长季生长加速的贡献。从区域分布看,在四季中春季NPP增加量最大的地区主要集中在东部季风区域;夏季NPP增量最大的地区包括西北干旱区域和青藏高原的大部分地区,小兴安岭－长白山区,三江平原,松辽平原,四川盆地,雷州半岛,长江中下游部分地区以及江南山地东部;而秋季植被NPP增加量最大的地区主要有云南高原－西藏东部和呼伦湖的周围等地区。不同植被和地理区域NPP的这些响应方式与区域气候特征及其变化趋势有关。