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.     

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。     

全球气候变化的中国自然植被的净第一性生产力研究

本文根据已建立的植物生理生态学特点与水热平衡关系的植物净第一性生产力模型对中国自然植被的净第一性生产力现状及全球变化后的自然植被的净第一性生产力进行了分析,给出了中国陆地生态系统自然植被的净第一性生产力在全球气候变化条件下的变化图景,为合理开发、利用自然资源,以及监测和预测中国陆地生态系统自然植被净第一性生产力的变化及应采取的策略提供了科学依据。     

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.     

气候变化对黄土丘陵沟壑区植被净第一性生产力的影响模拟

以黄土丘陵沟壑区典型小流域纸坊沟流域为例,利用当前气候状况和不同气候情景下的气象数据驱动植被净第一性生产力模型VSIM,模拟气候变化对黄土丘陵沟壑区植被净第一性生产力（NPP）的影响.结果表明：（1）流域NPP对温度升高比对降雨变化的反应更为敏感,土壤水分状况受降雨变化影响显著,温度升高后流域土壤水分也明显下降.（2）草本和半灌木群落的NPP由于温度升高降低最多,沙棘灌丛的NPP受降雨变化影响最为明显,而刺槐林、苹果林和柠条灌丛对降雨变化反应不敏感;（3）综合降雨和气温都增加的情况,流域NPP仍呈下降趋势,只有沙棘灌丛因降雨的增加NPP减小的程度明显降低;（4）大部分植被类型在降雨和温度升高后水分利用效率降低,只有沙棘灌丛和铁杆蒿群落在降雨增加后有所提高,除铁杆蒿群落外,降雨减少使得大部分植被类型的水分利用效率提高.     

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.     

塔里木盆地北部盐化草甸植被净第一性生产力模型研究

根据野外实测的植被生产力资料及计算所得的测定样地地下水潜水蒸发量数据。建立了估算塔里木盆地北部盐化草甸植被净第一性生产力（ＮＰＰ）的模型：Ｙ＝０．０３２４＋０．００３７Ｅ。（１－ｈ／ｈ。）＾２该模型表明：在一定的气候和土壤条件下,盐化草甸植被净第一性生产力随地下水埋深的增加而逐渐下降,对模型的灵敏度分析表明,当地下水埋深ｈ〈３．３ｍ时,盐化草甸植被净第一性生产力对地下埋深的变化不甚敏感,ｈ每变化１     

CO2浓度变化和气候变化对中国陆地生态系统净初级生产力及其平衡的影响

本文应用陆地生态系统模型(TEM,4.0)对中国陆地生态系统在目前气候下的净初级生产力,以及在CO2浓度增加和气候变化后的净初级生产力的变化进行了预测。气候变化模型采用三种大气环流模型生成,即：GISS、GFDL和OSU模型。在当前气候条件和CO2浓度(312.5×10-6)下,TEM模型预测中国陆地生态净初级生产力为3,653TgC·a-1(1012gC·a-1)。温带常绿阔叶林是生产力最高的生物区,占有中国净初级生产力的最大比例。NPP的空间格局主要与降水量和温度的空间分布相关联。 中国陆地生态系统的年净初级生产力对CO2浓度和气候的变化敏感。在陆地区域尺度上,其年净初级生产力仅在CO2浓度上升至519×10-6的情况下可增加6.0％(219TgC·a-1)。在气候变化而无CO2浓度变化的条件下,净初级生产力的响应在GISS气候方案下表现为1.5％(54.8TgC·a-1)的降低,在GFDL-q气候方案下表现为8.4％(306.9TgC·a-1)的增加。在气候和CO2浓度均发生变化的情况下,净初级生产力有较大程度的增加,在GISS气候方案下的增加比例为18.7％(683TgC·a-1),在GFDL-q气候方案下增加23.3％(851TgC·a-1)。在空间特征方面,年净初级生产力对气候和CO2浓度变化的响应方式在一个GCM气候方案下变化十分显著。由于三个大气环流模型的不同,使得净初级生产力地理分布的反应格局产生较大差异。CO2浓度升高和气候变化的耦合作用对中国陆地生态系统净初级生产力将产生重大影响。     

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。     

模拟植物多样性的大尺度分布：从气候和生产力推知的一种可能性（英文）

 鉴于全球植被/生物群区在现状气候条件下已经被很好地模拟并在未来气候变化情景下得到很好的预测,人们有必要和急需模拟大尺度（区域、洲际至全球）植物多样性的分布格局。陆地生物圈模型的发展（从生物地理模型和生物地球化学模型到动态和耦合的植被模型）,气候-生物多样性相互关系和生产力-生物多样性相互关系研究成果的增多,以及基于现有生物多样性调查的全球生物多样性理论和经验制图的进步,加大了模拟大尺度植物多样性格局的可能性。本文的目的是：综述当前气候-生物多样性相互关系和生产力-生物多样性相互关系的主要研究成果以及大尺度     

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.     

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。     

大气CO2升高及气候变化对中国陆地生态系统结构与功能的制约和影响（英文）

在本顶研究中,我们探讨了大气CO2加倍和气候变化条件下,中国陆地生态系统的结构与功能的变化。与多数研究不同的是,我们耦合了两个以地理空间为参照的生态系统模型,即生物地理模型（KBIOME）和生物地球化学模型（TEM）,用此研究现状和未来的环境下,中国的植被分布和年净初级生产力（NPP）的状况,我们采用3个大气环流模型,（GFDL－Q,GISS和OSU）预测的结果代表潜在气候变化。3个气候模型的预测都煌中国将变得更温暖并总体上更湿润。耦合的模型预测中国陆地生态系统的结构与功能都将产生十分显著的变化。植被的变迁表现为：1）中国东部森林带北移,温带常绿阔叶林面积扩大,较南的森林取代较北的类型;2）森林和草地的总面积增加,这是作为取代干旱藻木林、沙漠和高山苔原的结果。年净初级生产力在大气CO2加倍和气候变化条件下,增加30％左右,与其它研究不同的另一点是,我们可能进一步区分生产力变化的原因,在所增加的生产力中,12％－21％是源于生态系统的取代较低产的生态系统的结果。这项研究预测了未来中国植被和生产力潜在的变化并给出了变化的范围,为同类的研究以及有关的政策评估提供了有用的参考信息。     

我国陆地植被净初级生产力变化规律及其对气候的响应

在GIS系统的支持下,利用卫星遥感资料和地面气象观测资料,构建了基于光能利用率的植被净初级生产力(NPP)遥感模型,估算了我国陆地1982—2000年1—12月植被NPP,分析了1982—2000年我国不同植被类型NPP的季节性和年际性变化规律,基于像元空间尺度讨论了植被NPP对气候的响应关系.结果表明,我国植被NPP年内季节性变化规律明显;我国主要植被类型年NPP在1982—2000年基本呈上升趋势,增长幅度最大的是落叶针叶林,增长幅度最小的是草地;1982—2000年,NPP年际间波动最大的植被类型是常绿阔叶林,年际间波动最小的植被类型是草地.通过NPP对气候因子(降水、温度)变化的响应分析表明,我国降水对植被NPP季节性变化的驱动作用高于温度,气候因子(降水、温度)对北方植被NPP季节性变化的驱动作用高于南方;我国气候因子(降水、温度)对NPP年际变化的驱动作用(强度、方向)随季节 及纬度的不同而不同.     

Dynamic Modelling of Northeast China Transect Responses to Global Change-A Regional Vegetation Model Driven by Remote Sensing Information

A remote sensing driven dynamic simulation model was developed for terrestrial ecosystems. The model was encoded in C language under the environment of SPAMOD, a spatial simulation tool developed under MS Windows. The model was applied to Northeast China Transect to simulate the dynamics of green and non-green biomass of 12 vegetation categories as well as soil water of 3 layers. The green biomass was converted to normalized difference vegetation index (NDVI) of AVHRR remote sensing, and compared with the observed NDVI from 1986 to 1990. The model was also compared with ground measurements of biomass and productivity along the transect. Ambient CO2 concentration, monthly mean air temperature and monthly precipitation were regarded as the three basic driving variables for global change study. The model also included the effects of temperature and precipitation on sunshine fracti6n, relative humidity, radiation, soil water and eventually plant growth. For each CO2 and climatic scenario, the model was run for an equilibrium solution. The results indicated that the natural vegetation of the transect was very sensitive to variation of temperature and CO2 concentration. With CO2 remained unchanged and temperature increased by 4 CE, the induced increase in evapotranspiration could reduce the average biomass and net primary productivity (NPP) over the whole transect by 32.1% and 41.9 % respectively. In contrast, a 20 % increase in precipitation alone could lead to an increase of the average biomass and NPP by 8.1% and 13.4% respectively. Under the present climatic conditions, CO2 doubling could increase the average biomass and NPP by 12.2% and 17.1% respectively. Because of compensation between the positive effects of CO2 and precipitation increase and the negative effect of temperature increase, a comprehensive interaction among CO2 doubling, a 20% increase of precipitation and a 4 ℃ increase of temperature altogether can lead to approximately a 2% reduction in the biomass and NPP of the natural vegetation over the whole transect.     

Contrasting Climatic Controls on the Estimated Productivity of Global Terrestrial Biomes

Net primary productivity (NPP) represents the greatest annual carbon flux from the atmosphere to the biosphere, is an important component of seasonal fluctuations in atmospheric CO₂ concentrations, and is the most critical biotic component of the global carbon cycle. NPP measures products of major economic and social importance, such as crop yield and forest production. Given that global NPP can not be measured directly, model simulations must provide understanding of its global spatial and temporal dynamics. In this study, we used the biogeochemical model BIOME-BGC to simulate global terrestrial NPP and assessed relative importance of climatic controls (temperature, water availability, and radiation) in limiting NPP in the array of climatic combinations found globally. The degree of limitation on NPP by climatic controls was defined by using an empirical membership function. Results showed that temperature or water availability limited NPP over larger land areas (31% and 52%, respectively) than did radiation limitation (5%). Climatic controls appeared to be important in limiting productivity in most vegetation biomes, except for evergreen broadleaf forests. Nevertheless, there were areas of the globe (12%) where none of the climatic factors appeared to limit NPP. Our research has suggested that other environmental controls, such as nutrient availability or biological constraints, should then be considered. The wide distribution of NPP between zero and the upper boundary values in the correlation plots indicated that multivariate environmental balances, not single limiting factors, controlled biospheric productivity. Received 27 August 1997; accepted 19 November 1997.     

阔叶红松林净初级生产力模型参数的敏感性

PnET-Ⅱ(photosynthesis and evapotranspiration)模型是生态系统过程模型,运行过程中所需的参数较多, 包括植被、土壤和气候参数等.本文估计了丰林自然保护区阔叶红松林中红松和阔叶树的总净初级生产力（NPP）和枝干NPP对PnET-Ⅱ模型参数变化的敏感程度.结果表明: PnET-Ⅱ模型的植被参数中,林冠参数变化对模拟结果影响较大,且红松总NPP对植被参数的敏感性大于阔叶树;红松和阔叶树NPP对土壤持水量变化敏感性较小,且红松NPP对土壤持水量的敏感性略小于阔叶树;在气候情景范围内,气温变化对红松和阔叶树NPP的影响最大,降水和光合有效辐射次之.不同气候情景对NPP模拟结果的影响不同.红松和阔叶树的总NPP和枝干NPP对各输入参数的敏感程度并不完全一致.     

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。     

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。