2000-2015年宁夏草地净初级生产力时空特征及其气候响应

草地是宁夏陆地生态系统的重要组成部分,估算其净初级生产力（NPP）对宁夏草地可持续利用与管理至关重要。采用MODIS数据和CASA模型对2000-2015年间宁夏草地生态系统NPP进行了估算,通过一元线性回归趋势分析、Hurst指数等方法研究草地NPP的时空变化规律及未来演变趋势,并分析草地NPP与气象因子的相关性。结果表明：（1）基于CASA模型的宁夏草地NPP模拟精度高,其估算值与实测多年草地NPP均值具有良好的线性关系（R=0.93,P < 0.01）,与MOD17产品的草地NPP空间分布基本一致。（2）近16 a宁夏草地年均NPP为148.28 g C m^-2 a^-1,且存在波动上升的趋势,其线性增长率为3.84 g C m^-2 a^-1（P < 0.01）。（3）宁夏草地NPP整体处于上升趋势,草地NPP增长的草地面积达98%,且其增率自南向北递减;宁夏草地NPP的Hurst指数在0.27-0.81之间,均值为0.53,大部分草地的NPP变化趋势具有较强同向持续性。（4）在年时间尺度上,宁夏草地NPP主要受降水量的影响,与气温的相关性较弱;在月时间尺度上,生长季草地NPP与月总降水量的相关性高,且不存在时间滞后响应现象,而与月均温的响应则存在1个月的时间滞后性,宁夏大面积分布的干草原与荒漠草原NPP对气温响应滞后是导致这一现象发生的主要原因。     

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。     

基于GEE平台的黄河流域森林植被净初级生产力时空变化特征

黄河流域是我国重要的生态屏障,研究黄河流域森林植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)的时空变化特征及驱动机制,对解释黄河流域森林碳汇/源变化具有重要意义。基于Google Earth Engine (GEE)云平台,利用MOD17A3H V6 NPP数据、MCD12Q1 V6土地覆盖类型数据、ECMWF/ERA5气象数据和USGS/SRTMGL1_003高程数据,采用岭回归分析、Hurst指数和冗余分析(Redundancy Analysis,RDA)对黄河流域2001-2019年森林NPP的时空变化特征及影响因子进行分析。结果表明:(1)2001-2019年,黄河流域森林平均总面积为3.66万km²,其中阔叶林、针叶林、混交林平均面积分别为:2.64万km²、0.01万km²和1.01万km²,森林NPP年总量呈线性增加趋势,其均值为8.99Tg C,年均增速为0.36Tg C/a,19a增长率为173.60%;不同森林类型的NPP年总量均值分别为:4.79Tg C (阔叶林)、6.04×10^-5Tg C (针叶林)和0.64Tg C (混交林),年均增速为:阔叶林(0.16Tg C/a)>混交林(0.04Tg C/a)>针叶林(6.98×10^-6Tg C/a)。(2)2001-2019年,黄河流域森林年均NPP呈线性增加趋势,其均值为241.58g C m^-2 a^-1,年均增速为7.18g C m^-2 a^-1,19a增长率为108.63%;不同森林类型的年均NPP均值分别为:178.48g C m^-2 a^-1(阔叶林)、0.60g C m^-2 a^-1(针叶林)和62.49g C m^-2 a^-1(混交林),年均增速为:阔叶林(4.75g C m^-2 a^-1)>混交林(2.39g C m^-2 a^-1)>针叶林(0.04g C m^-2 a^-1)。(3)黄河流域森林NPP呈增加趋势的面积占94.50%,其中显著增加的面积占73.29%;呈减少趋势的面积占5.50%,其中显著减少的面积占1.57%。阔叶林NPP显著增加的面积最高(76.78%),其次为混交林(60.84%),针叶林最少(56.76%)。(4)黄河流域森林NPP的Hurst指数(H)介于0.38-1.00之间,平均值为0.87,其中H≥0.5的像元数约占99.34%,黄河流域森林NPP在未来一段时间内仍保持持续增加趋势。(5)归因分析表明环境因子对黄河流域森林NPP时空变化的总解释率为55.80%,显著影响的环境因子为经度(35.50%)、降水(8.00%)、气温(6.50%)和纬度(5.40%)。2001-2019年黄河流域森林NPP呈增加趋势,且呈现较强的可持续性;GEE云平台结合冗余分析可及时、高效获取黄河流域森林NPP的时空变化并对其进行归因分析。     

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。     

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。     

基于NPP分配的生产和生态功能协同提升模式——以西藏拉萨河谷半农半牧村为例

在人类占用净初级生产力（HANPP）等研究基础上,提出了净初级生产力（NPP）权衡假设,即生态系统供给、调节服务的权衡受到HANPP各组分分配比例的影响;基于NPP权衡假设构建了生产生态协同提升模式效果的分析框架。以西藏拉萨河流域白朗村为例,基于实地采样、监测数据,分析了生态修复前、协同提升及河谷种草模式下,白朗村的HANPP组分、空间格局,以及生产、生态功能（牲畜养殖数量、碳固定服务和空气净化服务）。结果表明：在实施生态修复前,白朗村共有牲畜15990羊单位,HANPP为35.0 g C/m²,占潜在NPP的13.8%,其中收获导致的HANPP_harv占40.0%;生态系统空气净化服务为12.0 g SO₂ m^-2 a^-1,碳固定服务为6245.4 g C m^-2 a^-1。协同提升后,HANPP总量基本保持不变,但结构发生了变化,其中HANPP_harv提高了4.2%,土地利用导致的HANPP_luc降低了1.8%。同时,养殖牲畜数量增加6.3%,生态系统调节服务基本保持同一水平。在河谷种草模式下,HANPP总量相比实施生态修复前降低了67.0%,结构变化更加剧烈。HANPP_harv增加了84.2%,为25.8 g C/m²;HANPP_luc降低了167.0%,为-14.2 g C/m²。牲畜数量大幅增加了2.2倍（35195.0羊单位）;而空气净化服务也提高了15.1%（13.8 g SO₂ m^-2 a^-1）,碳固定服务提高了5.0%（6560.1 g C m^-2 a^-1）。研究表明,NPP权衡假设可以为定量分析区域尺度生态系统服务权衡提供一定的理论支持,促进生产生态功能协同提升的生态修复模式优化。     

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%。     

2010年中国农作物净初级生产力及其空间分布格局

采用2011-2012年全国实测水稻、小麦、玉米、大豆、油菜、棉花6种作物的生物量获得的干燥系数（DC）、收获指数（HI）和根冠比（R/S）,结合2010年以县为单位的农业统计数据估算了2010年中国农作物产生的净初级生产力（NPP）。2010年中国农作物产生的NPP为596 Tg C,其中地上NPP为517 Tg C,地下NPP为80 Tg C。NPP空间分布不平衡,主要集中在东北的松嫩三江平原、黄淮海平原、长江中下游平原、西南的四川盆地和华南的珠江流域。单位面积农作物产生的NPP介于9-2094 g C m^-2 a^-1之间,平均密度为519 g C m^-2 a^-1。NPP密度（NPPD）较高的地区主要分布在中国的东部的湿润、半湿润地区以及内陆灌溉条件较好的地区。9个农业区中,黄淮海区农作物产生的NPP最多,东北区NPPD最高,青藏区农作物NPPD最低,产生的NPP也最少。作物种植面积能解释98%农业区之间NPP差异。通过对每个区域内县域NPPD与气候因子和化肥因子做相关分析,发现化肥施用量、日照时数、气温和降水均对NPPD的空间分异有影响,但是9个区域的主导因素不同。     

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。     

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。     

2008—2018年伊犁河流域植被净初级生产力时空分异特征

基于MODIS数据和改进的光能利用率模型(CASA模型)对2008—2018年伊犁河流域植被净初级生产力(NPP)进行估算,通过一元线性回归趋势分析、变异系数、Hurst指数等方法对其时空分异特征进行分析。结论如下：(1)时间特征上,伊犁河流域植被NPP呈现波动上升趋势,年内植被NPP呈现出“单峰型”特点,该流域四季植被NPP大小关系为：夏季>春季>秋季>冬季;(2)空间特征上,伊犁河流域植被NPP呈现东北低西南高,沿天山山脉呈环状分布,各植被类型NPP的大小为：林地(624.13 g C m^-2 a^-1)>耕地(575.04 g C m^-2 a^-1)>草地(270.57 g C m^-2 a^-1)>裸地(114.26 g C m^-2 a^-1)。该流域植被NPP在海拔、经纬度方面均呈现不同的变化特征。(3)空间稳定性上,伊犁河流域植被NPP存在明显的空间差异性,各变异程度...     

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。     

青藏高原两种植被类型净初级生产力与气候因素的关系及周转值分析

基于2008—2016年青海海北站9年净初级生产力及气候因子监测数据,分析了青藏高原高寒小嵩草草甸和高寒金露梅灌丛两种植被净初级生产力年际动态,并探讨了气候因子对其影响及其不同土层深度根系周转值特征。结果表明:(1)年际尺度上,小嵩草草甸地上净初级生产力表现为显著增加趋势,增幅为7.02 g m~(-2) a~(-1),而金露梅灌丛地上净初级生产力相对较为稳定;对于其地下净初级生产力和总生产力,小嵩草草甸和金露梅灌丛均表现为增加趋势(P0.05),9年间小嵩草草甸地上、地下和总净初级生产力平均值分别为(217.55±9.95)、(1882.75±161.33) g m~(-2) a~(-1)和(2100.30±163.38) g m~(-2) a~(-1),金露梅灌丛地上、地下和总净初级生产力9年间平均值分别为(256.27±11.4)、(1614.31±173.03) g m~(-2) a~(-1)和(1870.58±177.93) g m~(-2) a~(-1)。(2)不同植被类型地上净初级生产力对气候因素响应不同,金露梅灌丛地上净初级生产力主要受温度影响,而温度对小嵩草草甸地上净初级生产力无显著影响。此外,降水不是限制高寒生态系统草地地上净初级生产力主要因子,相比于降水影响,高寒生态系统地上净初级生产力更受温度调控。(3)年均温和年降水对金露梅灌丛和小嵩草草甸地下净初级生产力均无显著影响(P0.05),表明高寒生态系统,其地下生产力受外界气候条件变化影响微弱,是一个稳定的碳库。(4)两种植被类型其根系周转值均随着土壤深度的增加呈逐渐增加趋势,且高寒灌丛根系周转值明显高于高寒草甸根系周转值。研究表明,在全球气候变暖背景下将会增加金露梅灌丛地上净初级生产力,而对小嵩草草甸地上净初级生产力无显著影响。     

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。     

Modelling temporal variability in the carbon balance of a spruce/moss boreal forest

A model of the daily carbon balance of a black spruce/feathermoss boreal forest ecosystem was developed and results compared to preliminary data from the 1994 BOREAS field campaign in northem Manitoba, Canada. The model, driven by daily weather conditions, simulated daily soil climate status (temperature and moisture profiles), spruce photosynthesis and respiration, moss photosynthesis and respiration, and litter decomposition. Model agreement with preliminary field data was good for net ecosystem exchange (NEE), capturing both the asymmetrical seasonality and short-term variability. During the growing season simulated daily NEE ranged from -4 g C m^-2 d^-1 (carbon uptake by ecosystem) to + 2 g C m^-2 d^-1 (carbon flux to atmosphere), with fluctuations from day to day. In the early winter simulated NEE values were + 0.5 g C m^-2 d^-1, dropping to + 0.2 g C m^-2 d^-1 in mid-winter. Simulated soil respiration during the growing season (+ 1 to + 5 g C m^-2 d^-1) was dominated by metabolic respiration of the live moss, with litter decomposition usually contributing less than 30% and live spruce root respiration less than 10% of the total. Both spruce and moss net primary productivity (NPP) rates were higher in early summer than late summer. Simulated annual NEE for 1994 was -51 g C m^-2 y^-1, with 83% going into tree growth and 17% into the soil carbon accumulation. Moss NPP (58 g C m^-2 y^-1) was considered to be litter (i.e. soil carbon input; no net increase in live moss biomass). Ecosystem respiration during the snow-covered season (84 g C m^-2) was 58% of the growing season net carbon uptake. A simulation of the same site for 1968–1989 showed = 10–20% year-to-year variability in heterotrophic respiration (mean of + 113 g C m^-2 y^-1). Moss NPP ranged from 19 to 114 g C m^-2 y^-1; spruce NPP from 81 to 150 g C m^-2 y^-1; spruce growth (NPP minus litterfall) from 34 to 103 g C m^-2 y^-1; NEE ranged from +37 to -142 g C m^-2 y^-1. Values for these carbon balance terms in 1994 were slightly smaller than the 1969–89 means. Higher ecosystem productivity years (more negative NEE) generally had early springs and relatively wet summers; lower productivity years had late springs and relatively dry summers.     

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。