江西省森林净初级生产力动态变化特征及其驱动因子分析

亚热带森林生态系统具有巨大的固碳潜力。净初级生产力(NPP)在碳循环过程中具有重要的作用,受到气候变化、大气成分、森林扰动的强度和频度、林龄等因子的综合影响,然而目前上述各因子对亚热带森林NPP变化的贡献尚不明确,需要鉴别森林NPP时空变化的主要驱动因子,以准确认识亚热带森林生态系统碳循环。该文综合气象数据、年最大叶面积指数(LAI)、参考年NPP(BEPS模型模拟)、林龄、森林类型、土地覆盖、数字高程模型(DEM)、土壤质地、CO2浓度、氮沉降等多源数据,利用In TEC模型(Integrated Terrestrial Ecosystem Carbon-budget Model)研究亚热带典型地区江西省森林生态系统1901–2010年NPP时空动态变化特征,通过模拟情景设计,着重讨论1970–2010年气候变化、林龄、CO2浓度和氮沉降对森林NPP动态变化的影响。研究结果如下:(1)In TEC模型能较好地模拟研究区NPP的时空变化;(2)江西省森林NPP 1901–2010年为(47.7±4.2)Tg C·a–1(平均值±标准偏差),其中20世纪70年代、80年代、90年代分别为50.7、48.8、45.4 Tg C·a–1,2000–2009年平均为55.2 Tg C·a–1;随着森林干扰后的恢复再生长,江西省森林NPP显著上升,2000–2009年NPP增加的森林面积占森林总面积的60%;(3)1970–2010年,仅考虑森林干扰因子和仅考虑非干扰因子(气候、氮沉降、CO2浓度)情景下NPP分别为43.1和53.9 Tg C·a–1,比综合考虑干扰因子和非干扰因子作用下的NPP分别低估7.3 Tg C·a–1(低估的NPP与综合考虑干扰因子和非干扰因子作用下NPP的比值为14.5%,下同)和高估3.6 Tg C·a–1(7.1%);气候因子导致平均NPP减少2.0 Tg C·a–1(4.7%),氮沉降导致平均NPP增加4.5 Tg C·a–1(10.4%),CO2浓度变化及耦合效应(氮沉降+CO2浓度变化)分别导致平均NPP增加4.4 Tg C·a–1(10.3%)和9.4 Tg C·a–1(21.8%)。     

林火干扰对大兴安岭主要林分类型地上生物量预测的影响模拟研究

林火干扰是北方森林最主要的自然干扰之一,对北方森林地上生物量影响是一个长期的过程。因此,在预测地上生物量动态变化时需要考虑林火的影响。运用空间直观景观模型LANDIS PRO,模拟大兴安岭林区林火对不同树种地上生物量预测的影响。选取研究区5种主要树种林分(兴安落叶松、樟子松、云杉、白桦和山杨),以无干扰情景为参考预案,在验证模型模拟结果的基础上,模拟林火在短期(0—50a)、中期(50—150a)和长期(150—300a)对地上生物量的定量化影响,及其对不同立地类型地上生物量的动态变化。结果表明:(1)基于森林调查数据参数化的2000年森林景观模拟结果能够较好地代表2000年真实森林景观,模拟的2010年森林林分密度和胸高断面积与2010年森林调查数据无显著性差异(P0.05),当前林火干扰机制模拟结果能够较好地与样地调查数据匹配,说明林火模拟能够代表当前研究区林火发生情况;(2)与无干扰预案相比,整个模拟时期内景观水平上林火减少了1.7—5.9 t/hm2地上生物量;(3)与无干扰预案相比,林火预案下主要树种生物量在短期、中期和长期变化显著(P0.05);(4)在不同模拟时期,林火显著地改变了地上生物量空间分布,其中以亚高山区地上生物量降低最为明显。研究可为长期森林管理以及森林可持续发展提供参考。     

1982-2009年东北多年冻土区植被净初级生产力动态及其对全球变化的响应

东北多年冻土区作为高纬度寒区之一,对全球变化较敏感.本文基于AVHRR和MODIS两种遥感数据源的归一化植被指数,应用CASA模型对1982-2009年东北多年冻土区植被净初级生产力（NPP）进行模拟.结果表明： 1982-2009年,东北多年冻土区年均气温、年太阳辐射总量和年日照时数显著上升,年降水量显著下降,CO₂浓度及其年增长率显著增大;植被年NPP呈显著的先增加后降低趋势,变化分异节点在1998年.研究期间,东北多年冻土区植被年均NPP总量为623 g C·m^-2,植被年NPP空间分布差异明显.降水是该区生长季植被生长的主要影响因子,植被NPP对气候变化响应的空间异质性明显.土地利用变化通过改变土地覆被状况使植被NPP发生变化,影响了植被NPP的时空分布特征.植被NPP与CO₂浓度呈显著正相关.多年冻土退化对植被NPP的影响随着各区域环境的不同而有所差异.多年冻土区植被NPP与年均地温呈显著正相关,与年最大冻土深度呈负相关.     

东北林区净初级生产力及大兴安岭地区林火干扰影响的模拟研究

森林净初级生产力(NPP)是衡量陆地碳源/汇的重要参数,准确地估算森林生态系统的NPP,同时通过引入干扰因子以期更加完整地描述生态学过程及其响应是目前森林生态系统碳循环研究的重点。因此,该研究基于北方生态系统生产力(BEPS)模型,结合遥感数据和气象数据等模拟2003年东北林区NPP;将BEPS模型模拟的结果作为整合陆地生态系统碳收支(In TEC)模型的参考年数据,模拟东北林区1901–2008年的NPP,并在In TEC模型中加入林火干扰数据,模拟大兴安岭地区1966–2008年的森林NPP。结果显示:在1901年,东北林区NPP平均值仅为278.8 g C·m–2·a–1,到了1950年,NPP平均值增加到338.5 g C·m–2·a–1,2008年NPP平均值进一步增加到378.4 g C·m–2·a–1。其中长白山地区的NPP平均值始终最高,大兴安岭次之,小兴安岭始终最低。到了2008年,大、小兴安岭和长白山地区的NPP平均值都有较大涨幅,其中涨幅最高的是长白山地区,达到200–300 g C·m–2·a–1;东北三省中,黑龙江和吉林的NPP平均值和总量都比较高,辽宁相对较低,但相比于1901年的涨幅最高,达到70%;重大火灾(100–1000 hm2)对NPP的影响不是很大,而特大火灾(1 000 hm2)的影响比较大,使NPP下降幅度达到10%左右,其他火灾年份,NPP增长迅速并保持在较高水平;对火灾面积在100 000 hm2以上的4个年份的NPP进行分析,发现NPP平均值都大幅度下降,其中1987年下降幅度最大,为11%以上。     

基于3PGS-MTCLIM模型模拟根河林区火后植被净初级生产力恢复及其影响因子

林火是大兴安岭林区主要的干扰因子,且对森林生态系统的碳平衡有着重要影响.火干扰强度以及不同地形条件所导致的山地气候差异是影响火后植被净初级生产力恢复过程的主导因素.本研究以内蒙古根河林区为例,使用多时相的Landsat TM遥感数据(2008—2012年)和1980—2010年间的气象资料,结合山地小气候模型MTCLIM与光能利用效率模型3PGS,模拟森林火后植被净初级生产力(NPP)的时空恢复过程,并探讨不同火烧强度和地形因子对NPP恢复进程的影响.结果表明: 3PGS-MTCLIM模型能够较准确地在小尺度范围内模拟NPP的空间分布格局,模拟结果与样地具有较好的对应关系,R²=0.828;3PGS-MTCLIM模型模拟火后NPP下降百分比在43%~80%,相对于火前NPP水平该区域的平均恢复周期大约为10年;火烧强度对火后恢复具有显著影响,火烧强度越强,NPP恢复所需要的周期越长,火后NPP恢复速度呈现先快后慢的增长趋势;地形因子中,海拔对火后NPP恢复程度的影响最明显,其次为坡度,而坡向的影响最小.     

华北地区油松林生态系统对气候变化和CO2浓度升高的响应——基于BIOME-BGC模型和树木年轮的模拟

应用BIOME-BGC模型和树木年轮数据模拟1952-2008年华北地区典型油松林生态系统净初级生产力（NPP）动态,探究了树木径向生长和NPP对区域气候变暖的响应以及未来气候情景下油松林生态系统NPP动态变化.结果表明：1952-2008年,研究区油松林生态系统NPP波动于244.12～645.31 g C·m^-2·a^-1,平均值为418.6 g C·m^-2·a^-1.5-6月的平均温度和上年8月至当年7月的降水是限制该地区油松径向生长和油松林生态系统NPP的主要因子.研究期间,随着区域暖干化趋势的加强,树木径向生长和生态系统NPP均呈下降趋势.未来气候情景下,NPP对温度和降水的单独和复合变化的响应为正向.CO₂浓度升高有利于油松林生态系统NPP的增加,CO₂的施肥效应使NPP增加16.1%.在生态系统和区域水平,树木年轮是一种理想的指示生态系统动态变化的代用资料,可以检验和校正包括BIOME-BGC模型在内的各种生态系统过程模型.     

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.     

气候变化、林火和营林措施对寒温带典型森林生态弹性的影响

生态弹性是森林生态系统在遭受外在扰动后恢复到稳定状态的能力,是森林资源可持续发展的重要目标之一,且森林生态弹性对诸如气候变化、林火和营林措施等外部因子的影响较为敏感.探究这些外部因子对森林生态弹性的影响在未来森林生态系统管理方面有重要意义.本研究首先从森林组成、结构和功能等方面选取指标因子并估算了森林生态弹性值,然后运用LANDIS PRO模型,模拟气候变化、林火干扰和营林措施等对寒温带典型森林生态弹性的影响,并探讨了当前抚育采伐方案在未来气候下的可持续性.结果表明: 模型初始化的2000年林分密度和胸高断面积与2000年真实景观较为吻合,模拟的2010年森林景观与野外调查数据无明显差异,基于当前林火干扰状况的模拟结果与火烧迹地调查数据基本匹配,说明林火模块能很好地模拟当前研究区林火发生状况.林火干扰增加30%将会使该区模拟期内景观水平上森林生态弹性提高15.7%～40.8%,而林火干扰增加200%则会降低该区4.4%～24.6%的森林生态弹性.短期和中期林火干扰增加对森林生态弹性的影响大于气候变化的影响.与当前预案相比,B1气候(林火增加30%预案)和A2气候(林火增加200%预案)对整个模拟阶段景观尺度森林生态弹性的影响分别处于-15.9%～38.9%和-60.4%～34.8%范围内.与无采伐预案相比,B1和A2气候下在整个模拟时期内若继续实施当前抚育采伐方案,将不利于景观水平森林生态弹性的提高.在B1气候(林火增加30%预案)下,在各模拟时期内无需实施任何营林措施;而在A2气候(林火增加200%预案)下,建议实施中、高强度种植的营林措施以提升景观水平森林生态弹性.     

气候变化和林火干扰对大兴安岭林区地上生物量影响的动态模拟

预测森林地上生物量对气候变化和林火干扰的响应是陆地生态系统碳循环研究的重要内容,气温、降水等因素的改变和气候变暖导致林火干扰强度的变化将会影响森林生态系统的碳库动态.东北森林作为我国森林的重要组成部分,对气候变化和林火干扰的响应逐渐显现.本文运用LANDIS PRO模型,模拟气候变化对大兴安岭森林地上生物量的影响,并比较分析了气候变暖对森林地上生物量的直接影响与通过林火干扰强度改变所产生的影响.结果表明: 未来气候变暖和火干扰增强情景下,森林地上生物量增加;当前气候条件和火干扰下,研究区森林地上生物量为(97.14±5.78) t·hm^-2;在B1F2预案下,森林地上生物量均值为(97.93±5.83) t·hm^-2;在A2F3预案下,景观水平第100～150和150～200年模拟时期内的森林地上生物量均值较高,分别为(100.02±3.76)和(110.56±4.08) t·hm^-2.与当前火干扰相比,CF2预案(当前火干扰增加30%)在一定时期使景观水平地上生物量增加(0.56±1.45) t·hm^-2,CF3预案(当前火干扰增加230%)在整个模拟阶段使地上生物量减少(7.39±1.79) t·hm^-2.针叶、阔叶树种对气候变暖的响应存在差异,兴安落叶松和白桦生物量随气候变暖表现为降低趋势,而樟子松、云杉和山杨的地上生物量则随气候变暖表现出不同程度的增加;气候变暖对针阔树种的直接影响具有时滞性,针叶树种响应时间比阔叶树种迟25～50年.研究区森林对高CO₂排放情景下气候变暖和高强度火干扰的共同作用较为敏感,未来将明显改变研究区森林生态系统的树种组成和结构.     

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。     

Forest net primary productivity dynamics and driving forces in Jiangxi Province,China

Aims Subtropical forest ecosystem has great carbon sequestration capacity. Net primary productivity (NPP) plays a critical role in forest carbon cycle and is affected by a number of factors, including climate change, atmospheric composition, forest disturbance intensity and frequency, and forest age, etc. However, the contribution of these factors to the temporal-spatial dynamics of NPP is still not clear. Quantifying the main driving forces on the temporal-spatial dynamics of NPP for subtropical forest ecosystems is a critical foundation for understanding their carbon cycle.
Methods We utilized multi-sources dataset, including observed meteorological data, inversed annual maximum leaf area index (LAI), referenced NPP (simulated by Boreal Ecosystem Productivity Simulator (BEPS) model), forest age and forest types, land cover, digital elevation model (DEM), soil texture, CO₂ concentration and nitrogen deposition. We used the InTEC (integrated terrestrial ecosystem carbon-budget) model to simulate the NPP dynamics for forest ecosystems in Jiangxi Province during the period of 1901-2010. The effects of climate change, forest age, CO₂ concentration and nitrogen (N) deposition on forest NPP from 1970 to 2010 were discussed through designed scenarios.
Important findings (1) Validations by flux measurements and forest inventory data indicated that the InTEC model was able to capture the interannual and spatial variations of forest NPP. (2) The average forest NPP was 47.7 Tg C·a^-1 (± 4.2 Tg C·a^-1) during 1901-2010. The NPP in the 1970s, 1980s, 1990s and 2000s was 50.7, 48.8, 45.4, and 55.2 Tg C·a^-1, respectively. As forest regrows, NPP significantly increased for forests in Jiangxi Province in the 2000s, and exceed that in the 1970s for more than 60% of the forest area. (3) During 1970-2010, under the scenarios of disturbance and non-disturbance, the forest NPP were underestimated by 7.3 Tg C·a^-1 (14.5%) and overestimated by 3.6 Tg C·a^-1 (7.1%) compared to the scenarios of all disturbance and non-disturbance factors, respectively. Compared to the average NPP during 1970-2010, climate change decreased NPP by -2.0 Tg C·a^-1 (-4.7%), N deposition increased NPP by 4.5 Tg C·a^-1 (10.4%), CO₂ concentration change, and the integrated fertilization of CO₂ and N deposition increased NPP by 4.4 Tg C·a^-1 (10.3%) and 9.4 Tg C·a^-1 (21.8%), respectively.     

Simulation of forest net primary production and the effects of fire disturbance in Northeast China

 森林净初级生产力(NPP)是衡量陆地碳源/汇的重要参数, 准确地估算森林生态系统的NPP, 同时通过引入干扰因子以期更加完整地描述生态学过程及其响应是目前森林生态系统碳循环研究的重点。因此, 该研究基于北方生态系统生产力(BEPS)模型, 结合遥感数据和气象数据等模拟2003年东北林区NPP; 将BEPS模型模拟的结果作为整合陆地生态系统碳收支(InTEC)模型的参考年数据, 模拟东北林区1901–2008年的NPP, 并在InTEC模型中加入林火干扰数据, 模拟大兴安岭地区1966–2008年的森林NPP。结果显示: 在1901年, 东北林区NPP平均值仅为278.8 g C·m^–2·a^–1, 到了1950年, NPP平均值增加到338.5 g C·m^–2·a^–1, 2008年NPP平均值进一步增加到378.4 g C·m^–2·a^–1。其中长白山地区的NPP平均值始终最高, 大兴安岭次之, 小兴安岭始终最低。到了2008年, 大、小兴安岭和长白山地区的NPP平均值都有较大涨幅, 其中涨幅最高的是长白山地区, 达到200–300 g C·m^–2·a^–1; 东北三省中, 黑龙江和吉林的NPP平均值和总量都比较高, 辽宁相对较低, 但相比于1901年的涨幅最高, 达到70%; 重大火灾(100–1000 hm²)对NPP的影响不是很大, 而特大火灾(>1 000 hm²)的影响比较大, 使NPP下降幅度达到10%左右, 其他火灾年份, NPP增长迅速并保持在较高水平; 对火灾面积在100 000 hm²以上的4个年份的NPP进行分析, 发现NPP平均值都大幅度下降, 其中1987年下降幅度最大, 为11%以上。     

我国北方针叶林人为火发生的预测模型

我国北方针叶林带是重要的森林资源储藏地,也是林火发生的重灾区,其自然火和人为火所占比例相当. 气象因子、地形特征、植被条件、人为基础设施等因素对人为火发生具有显著影响,国内目前应用空间分析技术对北方针叶林带人为火影响因子的研究还存在一定不确定性. 本文基于1974—2009年间人为火的空间地理坐标,结合研究地的气象因子、基础地理信息及矢量化林相图,应用ArcGIS 10.0中的空间分析工具和SPSS 19.0的逻辑斯蒂回归模型对影响人为火发生的主要驱动因子进行分析,并建立人为火发生的概率模型. 利用HADCM2模式下研究区域未来气象数据对塔河地区2015年人为火发生情况进行计算.结果表明： 距离铁路距离（x₁）和平均相对湿度（x₂）对研究区域人为火发生具有显著影响,并得到火险概率模型P=1/［1+e^{-(3.026-0.00011x1-0.047x₂)}］. 模型校验结果显示,模型的准确度可达到80%.林火发生预测结果表明,塔河地区2015年 4—6月、8月为人为火高发期,其中,4—5月的林火发生概率最高.从火险空间分布来看,高火险主要集中在塔河西部和西南部,铁路线路主要包含在此区域.     

基于MODIS和CASA模型的伊春市森林植被NPP变化特征及其影响因子分析

植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)是判定生态系统质量状况和碳汇的重要因子,反映了植被群落的生产能力和生态过程,对调节全球碳平衡、增强生态服务功能具有重要的意义.本文基于MODIS卫星遥感资料和改进的CASA模型,利用2000-2019年MOD17A3HGF的NPP年际数据和气象...     

林火干扰对广东木荷林生态系统碳库的影响

森林碳库在调节CO₂浓度及减缓温室效应中发挥重要作用。选择广东木荷林为研究对象,通过相邻样地法,进行植被生物量、凋落物生物量和土壤样品的采样与分析,研究不同林火干扰强度对生态系统各碳库(植被、凋落物和土壤有机碳)及生态系统碳库产生的变化规律和空间分布格局及其影响因素。结果表明:(1)植被碳密度随着林火干扰强度增强而减少,但不同组分的植被碳密度表现不同,乔木碳密度在不同林火干扰强度下变化与植被碳密度变化一致,而草本碳密度则呈现相反的变化趋势。相同林火干扰强度下,植被各组分碳密度均以乔木层降低幅度最大。林火干扰均显著降低了凋落物碳密度(P<0.05),并随林火干扰强度的增加其降低幅度增大,但不同林火干扰强度对凋落物碳密度的影响有所差异。林火干扰降低了土壤有机碳密度,且降低幅度随土层深度增加而逐渐变小。(2)林火干扰有效改变了生态系统碳库的空间分布格局。对照样地木荷林土壤有机碳库占比为61.59%,重度林火干扰后,土壤有机碳库占比为70.96%呈上升趋势,占生态系统碳库的优势地位,而植被和凋落物碳库占比呈下降趋势,处于生态系统碳库的次要地位。(3)双因素方差分析表明,林火干扰强度和土层深度及其交互作用均对土壤有机碳密度有显著影响。林火干扰强度解释了土壤有机碳密度变异的8.78%,土层深度解释了土壤有机碳密度变异的70.29%,林火干扰强度和土层深度之间的交互作用解释了土壤有机碳密度变异的8.16%。研究发现:林火干扰降低了生态系统碳库,且随林火干扰强度增加,生态系统碳库减少幅度增大。轻度林火干扰对森林生态系统碳库的影响差异不显著,而中度和重度林火干扰对森林生态系统碳库的影响差异显著。研究结果对深化亚热带森林固碳效应的影响机制提供理论支撑。     

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。     

2000—2015年中国东北森林生产力和碳素利用率的时空变异

中国东北森林生态系统是重要的碳汇功能区,也是对环境变化响应的敏感区,分析其植被生产力和碳素利用效率的变化特征及其对气候变化的响应对于区域碳收支的准确评估和预测具有重要意义.本研究利用MODIS的长期监测数据,结合植被类型分布数据,对中国东北森林生态系统2000—2015年生产力(净初级生产力NPP、总初级生产力GPP)和碳素利用率(NPP/GPP)时空变化特征进行分析.结果表明: 研究期间,东北森林生态系统平均NPP和GPP分别为346.4和773 g C·m^-2·a^-1,平均NPP/GPP为0.45.不同森林类型的NPP和GPP依次为针阔混交林>落叶阔叶林>针叶林,NPP/GPP在不同森林类型间无显著差异.NPP和GPP呈现出东南高、西北低的空间分布特点.2000—2015年间,东北森林生态系统NPP、GPP和NPP/GPP呈波动增加趋势,固碳能力逐步增强.NPP、GPP和NPP/GPP的变化趋势和变化速率表现出空间差异性,在大兴安岭南部地区显著增加,在大兴安岭北部地区显著下降,其余区域呈微弱增加趋势.与气候因子的相关性分析表明,年降水量的增加是驱动东北森林生态系统NPP、GPP和NPP/GPP波动增加的主要因素.     

树种水平的大兴安岭地上生物量变化特征及其与气候和干扰的关系

树种水平地上生物量(每个树种的地上生物量)是衡量森林生态系统结构功能的重要指标。为揭示树种水平森林地上生物量变化机制及其与气候变化和干扰的关系,运用KNN (k-nearest neighbor distance)方法将森林调查数据和MODIS数据相结合,估算了黑龙江大兴安岭2000、2010和2015年树种水平的森林地上生物量,在此基础上运用典型对应分析和随机森林方法,分析了研究区树种水平地上生物量变化特征及其与气候和干扰因素的关系。研究结果表明:2000—2015年期间,研究区总的森林地上生物量增加了8.9%(0.41×10~8 t),其中2010—2015年期间地上生物量的增加速度要明显高于2000—2010年;地上生物量增加最多的树种为白桦(Betula platyphylla Suk.),与2000年相比生物量增加了0.40×10~8 t,其次为樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica Litv.)、山杨(Populus davidiana Dode)和蒙古栎(Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb.),落叶松(Larix gmelinii(Rupr.) Kuzen)地上生物量下降了0.08×10~8 t,柳树(Chosenia arbutifolia(Pall.) A. Skv.)和云杉(Picea koraiensis Nakai)基本上没有变化;林火、采伐和造林等森林干扰均对树种水平地上生物量影响显著,林火对树种水平地上生物量的影响要高于造林和采伐;气候要素显示出了比干扰要素更为重要的作用,多年平均温度和降水解释了最多的树种水平地上生物量变异。年均温度与阔叶树种的生物量以及林火干扰有显著的正相关性,与总的森林地上生物量呈现出显著的负相关,与落叶松和白桦表现出微弱的负相关,预示着气候变暖将影响该区域的树种组成并降低该区域的森林生产力。     

中国北方林生产力变化趋势及其影响因子分析

森林生产力是反映森林固碳能力的重要指标,是进行碳循环研究的重要环节。用模拟生态系统生物地球化学循环的CENTURY模型,模拟中国北方林(兴安落叶松林)近35a来的生产力动态,用3种趋势分析方法,检验了其变化趋势,并用多元线性回归模型分析了中国北方林生产力的年际波动与气温降水年际波动的关系,以及气温和降水对我国北方林生产力的影响程度。结果表明：中国北方林生产力呈增加的趋势,平均年增长率为0．34％;气温与森林生产力呈显著负相关,对森林生产力的贡献因子为4．0977;降水与森林生产力呈弱的正相关,其对森林生产力的贡献因子为0．3902。从而说明近35a来森林生产力的增加除了受气温降水等非生物因素的影响外,还受其它因素的影响;另外说明以气候变暖为标志的全球变化会对森林生产力产生重要的影响。