广西西江流域植被净初级生产力时空分布特征及其影响因素

植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)是流域生态系统功能的关键因子之一。本研究基于Carnegie-Ames-Stanford approach(CASA)模型,综合利用2003—2012年MODIS序列遥感数据、植被数据和气象数据,对广西西江流域植被NPP进行估算,并分析其时空格局及其影响因素。结果表明:2003—2012年广西西江流域的NPP年均值为524.67 g C·m~(-2)·a~(-1);NPP高值主要集中在研究区南部和东部地区,而中部地区NPP值相对较低;从地形上看,河谷平原植被NPP值较低,丘陵山地植被NPP值较高;不同类型植被对应的NPP值差异较大;常绿阔叶林NPP值最高,为788 g C·m~(-2)·a~(-1);栽培作物NPP值最低,为386 g C·m~(-2)·a~(-1)。2003—2012年研究区植被NPP平均值位于430.05~602.48g C·m~(-2)·a~(-1),总体呈现波动下降趋势。NPP呈现减少趋势的区域占研究区总面积的88.89%;7—10月NPP值较高,1—3月NPP值较低。NPP与年均降水量总体呈负相关关系,与年均温呈正相关关系;NPP受气候因子(降水量、气温)的综合影响,且植被NPP与气候因子(降水量、气温)相关性较密切,复相关系数为0.67。     

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。     

吉林省西部草地NPP时空特征与影响因素

利用2000--2006年MOD17A3数据集的年均NPP数据,通过GIS技术定量分析了吉林省西部草地NPP的时空变化特征及其自然和人文影响因素.结果表明:过去7年吉林省西部草地NPP平均值为232.14 g C·m~(-2)·a~(-1),NPP在200～300 g C·m~(-2)·a~(-1)的草地面积占草地总面积的59.47%;77.60%的草地NPP呈增加趋势,NPP增加极显著的草地面积占草地总面积的15.00%;水分条件是吉林省西部草地生长的主要控制因素;居民地对吉林省西部草地NPP的影响远大于道路,尤其在2 km以内.

Abstract：

By using the annual net primary productivity (NPP) data from 2000-2006 MOD17A3 dataset and the GIS technique, the spatiotemporal characteristics of grassland NPP in western Ji-lin Province were studied, with the related affecting factors analyzed. During the past seven years, the mean grassland NPP in this province was 232. 14 g C·m~(-2)·a~(-1), and the grassland area with a NPP of 200-300 g C·m~(-2)·a~(-1) accounted for 59. 47% of the total. 77.60% of the grassland had an increasing NPP, and the grassland area with a remarkable increase of NPP accounted for 15.00% of the total. Water condition was the main controlling factor for grass growth, and residential points had far more effects than roads, especially within 2 km from grass-land, on the NPP.     

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研究

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~(-2)a~(-1),南坡为320.71g C m~(-2)a~(-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~(-2)a~(-1))要小于南坡(1.29g C m~(-2)a~(-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。     

基于机器学习估算青藏高原多年冻土区草地净初级生产力

净初级生产力(NPP)的估算还存在很大的不确定性。本文利用机器学习算法(RF和RBF-ANN)估算了2002—2018年青藏高原多年冻土区草地NPP,分析了青藏高原多年冻土区草地NPP的时空格局、变化特征及其对气候因子的响应。结果表明:(1)机器学习估算结果可靠,简单易行。(2)青藏高原多年冻土区草地NPP表现为东南向西北逐渐递减的趋势;NPP总量为175.39 Tg C·a~(-1),单位面积均值为164.10 g C·m~(-2)·a~(-1),呈波动上升的趋势。(3)青藏高原多年冻土区草地NPP增加的面积占20.49%;各草地类型的NPP增长幅度不一致表现为高寒沼泽草甸高寒草甸高寒草原高寒荒漠草原。(4)温度是青藏高原多年冻土区草地NPP变化的主导因子,降水的影响沿东南向西北逐渐减弱。     

基于多源遥感数据的草地净初级生产力质量评价

植被净初级生产力NPP(Net Primary Production)的遥感估算与分析对全球生态系统具有重要指导意义,不同尺度的遥感影像上占主导地位的地物景观信息是不同的,现代生态研究多尺度分析至关重要。以青海省海北藏族自治州为研究区,使用Landsat 8 OLI遥感影像、天宫二号宽波段成像仪影像、融合影像(Landsat8 OLI影像和天宫二号宽波段成像仪影像融合)联同MODIS影像,作为CASA模型的输入参数,探究不同尺度下的研究区域NPP的空间分布情况,并对比分析不同数据源数据在估算NPP时的精度。结果表明:(1)Landsat 8 OLI数据的NPP值位于150—200 g C m~(-2) a~(-1)所占比例最高;天宫二号宽波段成像仪影像数据和融合后影像的NPP值位于50—100 g C m~(-2) a~(-1)所占比例最高;MODIS数据的NPP值位于小于50 g C m~(-2) a~(-1)比例最高。(2)天宫二号宽波段成像仪影像数据的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)最小,与Landsat 8 OLI影像反演的草地NPP值相关度最高,表明天宫二号宽波段成像仪影像数据在描述草地NPP时精度高于融合影像和MODIS影像;MODIS影像在描述该区域的草地NPP时误差值较大,精度最低。     

2000-2010年石羊河流域NPP时空变化及驱动因子

基于MODIS卫星遥感数据,研究石羊河流域2000-2010年植被NPP的时空分布与变异特征,分析其与气候变化和人为影响的关系,并建立NPP人为影响模型.结果表明:石羊河流域NPP总量先升后降,在2002年达到顶点,再逐年下降,但下降过程中呈现一种周期起伏特征;整体来看,NPP变化与降雨呈明显的正相关性,与气温相关性不明显;局部地区来看,NPP与降雨显著相关,有些地区NPP与气温相关性也较强;年降雨量相关分界线为380与170 mm,＞380 mm的地区气温为主导因子,介于170 ～380 m的地区主导因子是降雨,＜170 mm的地区,降雨与人为影响共同主导.分析表明,2000-2010年,在人为作用下,石羊河流域植被NPP值年际增加量为2353.86 gC·m-2 ·a-1,表明该流域生态环境治理工程实施后,植被覆盖状况得到一定的改善.从植被类型来看,草地受人为影响的正向与负向作用均最为剧烈;农田受人为影响也很明显,耕种方式的改进与管理措施提高使NPP增加;绿洲边缘的戈壁植被、盐碱地植被、沙地植被、林地等受人为影响基本为正向,植被覆盖面积与质量均有所增加.     

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.     

中国西北干旱区植被碳汇估算及其时空格局

通过修正的CASA模型估算2001—2012年间西北干旱区陆地生态系统的净第一性生产力(NPP),并结合土壤微生物呼吸方程,计算出12a的净生态系统生产力(NEP),分析了植被碳汇的时空变化规律。结果表明:研究区的NPP表现出很强的随季节变化的规律,全年7月份NPP为最高值,12月为最低值,12年间NPP的年均值变化不大。2001—2012年研究区的植被碳汇在波动变化中有所增加,其中2006年的碳汇平均值最小,为609.04 g C m~(-2)a~(-1),2012年最大,为648.02 g C m~(-2)a~(-1);年内碳汇的最大值主要出现在5—7月;碳汇能力由大到小的植被类型为针叶林农田灌丛阔叶林草原荒漠草原。研究区多年平均碳汇量呈现自西向东逐渐增加的规律,西辽河流域草原区的NPP和碳汇平均值最大,塔里木盆地暖温带荒漠区最小。     

中国草地净初级生产力时空格局及其影响因素

基于光能利用效率模型(Carnegie-Ames-Stanford Approach,CASA),结合MODIS系列遥感数据、植被数据和气象数据等,对2000—2015年中国草地的NPP进行估算,运用趋势分析法、变异系数及Hurst指数法对中国草地NPP时空动态、稳定性及持续性进行分析,并对中国草地NPP变化的主影响因素进行探讨。结果表明:(1) 2000—2015年中国草地NPP呈现显著增加的变化趋势,平均变化率为1.53 g C·m~(-2)·a~(-1),NPP变化趋势在2011年之后发生了突变,增加趋势更为明显。(2)空间上,草地NPP呈现西北低而东南高的分布格局,NPP低值区集中分布在青藏高原的大部分地区和内蒙古中部。草地NPP增加的区域占草地总面积的81.21%,主要分布在青藏高原中部地区和黄土高原大部分地区。草地NPP变化稳定的区域主要集中在甘肃省甘南地区和青海省东部的大部分地区,而不稳定区域则主要分布在青藏高原的大部分地区以及内蒙古的中部地区和呼伦贝尔等地。Hurst指数分析表明,新疆北部、黄土高原的大部分地区草地NPP将持续增加或减少,而青海省南部、内蒙古中部和黑龙江省等地的草地NPP未来变化具有反持续性。(3)不同草地类型的NPP均值有很大差异,其中高山亚高山草甸及草甸的平均NPP值较高,分别为578.8和565.31 g C·m~(-2)·a~(-1),而荒漠草地的NPP平均值最低,仅为122.61 g C·m~(-2)·a~(-1)。(4)中国大多数地区草地NPP的增加主要受降水控制,而气温的升高对草地NPP具有一定的抑制。人类活动如过度放牧状况的改善以及退耕还草的实施对于近年来草地NPP的增加具有重要作用。     

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^...     

基于夜间灯光数据的太湖流域城镇扩张对净初级生产力的影响研究

理解人类活动变化对生态环境的影响,识别生态环境变化区域及其成因,对制定差异化的区域生态保护政策具有重要意义。基于MODIS17A3和DMSP/OLS稳定夜间灯光数据,结合RS与GIS技术,构建城镇开发程度指数,采用一元线性趋势分析法对城镇开发程度进行分区,利用Pearson相关系数计算城镇开发程度与NPP的作用关系,并运用热点分析模型探讨土地利用转型对NPP变化的影响。结果表明:(1)2000—2010年,太湖流域年均NPP变化范围是388.79—452.54 gC m~(-2)a~(-1),NPP变化呈波动下降趋势;(2)城镇开发程度缓慢增加区对NPP变化影响较小,增加区与快速增加区对NPP变化影响较大;(3)太湖流域土地转型主要发生在耕地转建设用地、林地转建设用地和水域转建设用地,建设用地面积的快速扩张及由此导致的城镇开发程度的增加,是流域NPP降低的主要原因。     

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。     

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。     

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。     

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）。     

青海湖北岸草甸草原CO2通量年际动态及其驱动机制

青藏高原草甸草原是生态系统中重要的植被类型,准确评估高寒草甸草原生态系统碳源汇状况及碳储量变化尤为重要。基于涡度相关系统观测,分析了2009年至2016年8年期间青海湖北岸草甸草原环境因子以及碳通量的变化特征,运用结构方程模型(SEM)分析环境因子对总初级生产力(GPP)、净生态系统CO₂交换量(NEE)、生态系统呼吸(Re)的调控机制。结果表明：2009—2016年8年NEE日均值在-2.02—0.88 gC m^-2 d^-1之间,5—9月NEE为负值,表现为碳吸收,雨热同期的6、7、8月是CO₂净吸收最强的时期,平均每月吸收CO₂ 39.85 gC m^-2 month^-1,NEE负值日数约占全年的48%,10月—翌年4月为正值,表现为碳释放,初春3月和秋末11月是CO₂净释放最强的时期;Re日均值为1.69 gC m^-2 d^-1,受季节温度的影响,呈夏季强,冬季弱的态...     

秦巴山区近15年植被NPP时空演变特征及自然与人为因子解析

植被NPP作为衡量陆地生态系统的关键指标和地表碳循环的重要组成部分,能够合理地评价生态系统变化及其可持续性。基于MOD17A3数据,借助GIS空间分析、相关性分析及地理探测器模型等方法,探讨了2000—2014年秦巴山区NPP时空格局及演变特征,并对影响NPP的自然和人为因子进行量化研究。结果表明:(1)秦巴山区近15年NPP总量整体呈波动增加趋势,增速0.65TgC a~(-1),单位面积NPP均值为493.09gC m~(-2) a~(-1),呈"西高东低"空间特征,地域差异明显;(2)不同植被类型的NPP总量存在差异,阔叶林和栽培植被是对秦巴山区生态系统最具贡献的植被类型;(3)NPP随高程、坡度均呈阶段性变化特征,其中坡度影响NPP变化的幅度弱于高程,NPP与降雨、气温、实际蒸散量均呈显著正相关关系;(4)自然因子对NPP贡献率存在显著差异(P0.01),依次排序为:实际蒸散量降雨气温高程坡度,且研究区NPP受多种自然因子的交互影响;(5)人为因子对NPP的影响表现为土地利用类型变化造成NPP总量的损益,可分为还林还草的积极效应及城市发展和人类破坏等的消极效应。     

气候变化与人类活动对内蒙古东部草地净初级生产力的影响

内蒙古东部草地是该区域的主体生态系统类型,属于脆弱的生态系统,对气候和人类活动反应敏感。基于土地覆被数据和改进CACS模型,估算得到的草地NPP,分析2000-2015年内蒙古东部草地和NPP时空格局与年际动态。进而,定义相对退化指数（RDI）,确定草地生产力变化过程中人类活动因素的贡献率,分析内蒙古东部地区2000-2015年RDI空间格局与年际动态。同时,分析16年间NPP和气候因子相关关系。结果表明：1）2000-2015年间,损失草地面积4743.80 km²,新增草地面积2705.57 km²。2）2000-2015年内蒙古东部地区草地植被平均NPP位于166.56-248.14 gC m^-2 a^-1之间,NPP在波动中呈现明显的上升趋势（3.65 gC m^-2 a^-1/a,R²=0.47）。3）2000-2015年RDI在16.64%-30.54%之间波动,RDI值呈缓慢下降趋势,表明人类活动对草地植被净初级生产力的干扰程度在下降。4）草地NPP变化主要是因为草地本身生产力下降。整体来看相关草地保护工作取得了阶段性进展,草地生境质量得到有效缓解,草地生态环境得到转变。