利用CASA模型模拟西南喀斯特植被净第一性生产力

基于SPOT NDVI遥感数据并结合数字高程模型、气象数据和植被参数,利用实测植被生产力计算和修正最大光能利用率,通过改进CASA过程模型,本文估算了中国西南喀斯特地区1999—2003年的植被净第一性生产力（NPP）。结果表明：1）改进后的CASA模型模拟的植被NPP与实测值相关性显著,可较好用于西南喀斯特植被的NPP估算;2）西南8省市区1999—2000年喀斯特和非喀斯特植被的NPP有轻度增加,但空间变化不显著,2001年低值区范围增加,2002年NPP高值区的范围明显扩大,随后在2003年又降低,但仍高于2001年;3）5年间西南喀斯特地区年NPP的变化范围是381.7—439.9 gC m-2 yr-1,平均值为402.34 gC m-2 yr-1,逐年NPP波动中呈现总体增长趋势,平均增加值为9.93 gC m-2 yr-1,5年总增加量为11TgC,但非喀斯特地区的年NPP平均值和增加值都大于喀斯特地区;4）5年间喀斯特地区的热带森林、亚热带森林、灌丛和草地的逐年NPP均小于非喀斯特地区,温带森林和农业植被则相反;这6种典型植被年NPP均呈增加趋势,热带森林的增加值最大,草地最小,非喀斯特地区植被NPP的增长趋势相似,但每种植被的年NPP增加值均大于喀斯特地区。西南喀斯特地区植被NPP的时空变化与气温、降水和太阳辐射的变化有关,而喀斯特植被NPP低于非喀斯特地区,则主要由喀斯特地区水分匮缺、土壤贫瘠等恶劣条件而抑制植物生长造成的。     

江西省植被净初级生产力的空间格局及其对气候因素的响应

应用遥感-过程耦合模型(GLOPEM-CEVSA),模拟了2000-2006年江西省陆地植被净初级生产力(NPP),分析了其空间格局及其对气候因子的响应.本模型模拟数据与样点实测数据间呈显著的线性相关,复相关系数为0.85 (P＜0.001).在全省主要植被类型中,常绿针叶林的NPP最高(1091.38 g C·m-2·a-1),其次是常绿阔叶林(846.09gC ·m-2·a-1)、灌丛(596.62 gC.m-2.a-1)和草地(325.50gC ·m-2·a-1).不同气候梯度上的NPP分布状况分析表明,在降水低于1900 mm的地区,随降水量增加NPP略有增加但幅度较小且波动较为剧烈;在降水量为1900 ～ 1950 mm的地区,降水越多NPP也越高,且增加显著;但在降水高于1950 mm地区,NPP则随着降水的增加而降低.在气温低于17℃的区域,温度越高NPP也较高,而在温度高于17℃的区域,NPP则随温度增加而降低.进一步分析低(＜17.25℃)、均(17.25 ～18.55℃)、高(＞18.55℃)3个气温区内空间上NPP与降水的关系发现,低温区和均温区主要植被以常绿针叶林为主,NPP较高,而高温区则以农田和灌丛为主,NPP较低且波动较大.     

基于MOD17A3的陕西省植被NPP变化特征

利用2000-2006年MOD17A3数据集的年均NPP数据和GIS技术定量分析了陕西省植被NPP的时空变化特征,结果表明:陕西省年NPP变化范围为340 ～434 g C·m-2·a-1,平均值为383 g C·m-2·a-1;年均NPP分布全省呈现北低南高,关中、陕南呈现西高东低的趋势.长城沿线风沙区年平均NPP在0～200gC·m-2·a-1,黄土高原丘陵沟壑区年平均NPP在200～ 300 g C·m-2·a-1,中部林区年平均NPP在400～500 g C·m-2·a-1,渭北旱作农业区年平均NPP在300～400 g C·m-2·a-1,关中灌溉农作区年平均NPP大部在400～500 g C·m-2·a-1,秦巴山地林区年平均NPP ＞400 gC·m-2·a-1.与2000年相比,2006年陕西省年NPP大部分地区是增加的,年NPP增加的面积占国土面积的90.5％.陕西省NPP线性变化趋势以增加为主,NPP变化百分率增加10％以上的面积所占陕西省国土面积的比例为50.6％;植被NPP的变化百分率＞10％的植被主要分布在延安市以北地区,说明通过实施退耕还林等生态建设工程,这些地区植被状况得到较好的改善.     

盘锦湿地净初级生产力时空分布特征

主要采用中巴地球资源卫星(CBERS)、合成孔径雷达(SAR)和数字高程模型(DEM)数据,通过主成分变换融合算法、分类回归树CART算法和混合像元分解模型结合神经网络算法,进行了盘锦湿地土地覆盖类型分类。充分考虑湿地生态系统的典型特征,将盐分胁迫因子作为估算湿地耐盐植被净初级生产力(NPP)的环境影响因子之一,构建了基于光能利用率和遥感数据的湿地植被净初级生产力模型。分析了盘锦湿地植被NPP的时空分布特征,并研究了盘锦湿地植被NPP对气温和降水的响应特征。结果表明:2009年盘锦市植被净初级生产力介于0—1175 gC·m-·2a-1之间,平均值为553 gC·m-·2a-1。盘锦市植被NPP空间分布规律呈东北向西南逐渐递增的趋势。在湿地植被分类类型中,芦苇的单位面积平均NPP最高,达到1016 gC·m-·2a-1。2004—2009年盘锦植被单位面积平均NPP值在缓慢上升,湿地已呈现缓慢恢复的趋势。总体上气温对盘锦湿地主要植被类型芦苇月平均NPP的影响要强于降水。2004—2009年降水对盘锦地区植被年平均NPP的影响强于气温。     

基于CASA模型的藏北地区草地植被净第一性生产力及其时空格局

基于1981-2004年遥感监测和气象数据,采用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型模拟分析藏北地区草地植被净第一性生产力(NPP)及其时空变化特征.结果表明:受水热条件的制约,藏北地区草地植被NPP空间分布规律呈水平地带性分布,由东南向西北逐渐由230g C.m-2.a-1减少到接近0.藏北地区草地植被NPP整体水平较低,年均草地植被总NPP为21.5×1012g C.a-1,多年平均值仅为48.1g C.m-2.a-1,明显低于青藏高原和其它草原区.藏北地区坡度小于1°平地和平滩地,以及南坡的草地植被年平均NPP相对较低.藏北主要高寒草地7-9月NPP占全年NPP的64.0%~70.0%.1981-2004年间,藏北地区草地植被总NPP的年际变化较大,并有进一步下降趋势.     

2000-2008年中国东北地区植被净初级生产力的模拟及季节变化

利用GLOPEM-CEVSA模型模拟并分析了中国东北地区2000-2008年植被净初级生产力(NPP)时空分布格局及其影响因素,并以4个森林生态站点(大兴安岭、老爷岭、凉水和长白山森林生态站)为例研究了东北地区森林NPP季节变化特征及其环境驱动.结果表明:2000-2008年,东北地区植被年均NPP为445 g C·m-2·a-1;整个研究区沿长白山山脉到小兴安岭山脉地区以及三江平原部分地区的NPP最高,沿长白山山脉到小兴安岭山脉西侧的辽河平原、松嫩平原东部、三江平原和大兴安岭地区次之,西部稀疏草原和荒漠地区的NPP最低.东北地区森林生态系统年均NPP最高,其次为灌丛、农田和草地,荒漠最低.森林生态系统中,针阔混交林年均NPP最大(722 g C·m-2·a-1),落叶针叶林年均NPP最小(451 g C·m-2·a-1).研究期间,森林NPP无显著年际变化,其中2007、2008年较往年NPP大幅增加,很可能与该地区期间气温上升有关(较往年偏高1 ℃=～2℃).东北地区森林自北向南生长季开始时间逐渐提前,生长季变长.     

基于MODIS的中国陆地植被生长及其与气候的关系

基于MODIS2000~2005(缺2004年)5a每8d的GPP资料,分析了中国陆地植被生长特征,讨论了我国气候因子(温度、降水以及辐射)对同期植被生长的影响。研究结果显示,中国陆地植被的年均GPP分布范围在0~3252.6gC.m-.2a-1之间,5a平均值为491.1gC.m-.2a-1;年均GPP最大的地方主要分布于云南南部、海南、台湾以及东南沿海部分地区,最小值主要出现在青藏高原、新疆以及内蒙古西部等高寒、干旱地区。温度是影响同期我国陆地植被生长的主要因子,其次为降水,辐射对我国陆地植被的影响比较小,主要影响区域在华南地区。陆地植被GPP与温度和降水的相关系数在我国表现为自北向南逐渐减小的分布特征,与对应气候因子的分布呈反向关系;而GPP与云量的相关系数则自北向南逐渐增大。     

2001-2010年内蒙古植被净初级生产力的时空格局及其与气候的关系

利用MODIS NDVI数据、气象数据和植被分类数据,基于改进的光能利用率模型CASA模型对2001-2010年内蒙古不同植被类型净初级生产力(NPP)进行估算,并分析其时空分布特征及对气候因子的响应.结果表明:(1)10年间内蒙古植被年NPP的平均值为340.0 gCm-2a-1,且空间分布呈明显的经度地带性,由西向东的变化速率为每10度增加200.5 gCm-2a-1;(2)不同植被类型NPP有较大差异,森林、草地、农田和荒漠植被的NPP平均值分别为521.9、270.3、405.7和85.3 gCm-2a-1;(3)10年间内蒙古植被NPP总量的平均值为322.7 TgCa-1,波动范围为276.8-354.4 TgCa-1.从NPP年际变化的空间分布来看,阿拉善沙漠、毛乌素沙地西部、河套平原以北地区、浑善达克沙地东西缘和呼伦贝尔平原西北部植被的NPP呈极显著上升,而内蒙古中部的草地植被NPP呈极显著下降;(4)不同植被类型NPP对气候因子的敏感性有较大差异.森林植被NPP主要受温度的限制,而农田、草地和荒漠植被NPP主要受降水量控制.     

近51年来祁连山植被净初级生产力对气候变化的响应

本研究以分辨率为0.1°×0.1°的植被、土壤和气象数据为驱动,利用大气-植被相互作用模型(AVIM2)模拟了祁连山地区1958~2008年植被净初级生产力(NPP),并对近51年来祁连山地区植被NPP对气候变化的响应进行了分析。结果表明:近51年来祁连山植被(常绿针叶林、落叶针叶林、草地、灌木、农田)在气温升高和降水量增加的影响下,NPP总量呈增加趋势,且增加速率依次为:农田>常绿针叶林>落叶针叶林>草地>灌木。植被NPP的变化与气温和降水量的变化均呈正相关关系,且温度变化对植被NPP的影响大于降水,即温度变化是影响祁连山地区植被NPP变化的主导因素。从区域平均来看,气温年平均上升速率为0.043℃·a-1,降水量的平均增加速率为1.355mm·a-1,在气温和降水量的共同作用下,1958~2008年祁连山地区植被NPP总量呈增加趋势,平均增加速率为0.718g·m-2·a-1。     

生态恢复对桂西北典型喀斯特区植被碳储量的影响

中国西南喀斯特区自1999年开始实施了退耕还林(草)与生态移民等生态恢复措施。对不同恢复阶段植被碳储量的研究对评估生态恢复措施的生态服务效益具有重要意义。本文基于2000—2010年连续11年的MODIS遥感数据,结合气象与样地调查数据,运用地理信息系统技术,对桂西北典型喀斯特区植被碳储量时空特征进行了分析。结果表明:植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)和生态系统净初级生产力(net ecosystem productivity,NEP)均呈波动上升变化趋势,11年间年均NPP和NEP分别为396.61和370.58 g C·m-2,变化显著的面积比例分别为21.14%和18.09%(P0.05);年均NPP、NEP及其变化趋势在不同分区之间存在差异,年均NPP和NEP以西部喀斯特区最高(NPP:422.73 g C·m-2,NEP:397.25 g C·m-2),10年变化率则以石漠化治理区最大(NPP:34.20 g C·m-2,NEP:30.30 g C·m-2)(P0.05);年均NPP、NEP与降水或温度之间相关性不显著,各植被类型NPP和NEP变化趋势相关性程度不同;桂西北喀斯特区退耕还林(草)与生态移民生态恢复措施显著增加了植被碳储量,提升了生态服务效益。     

秦岭山地植被净初级生产力及对气候变化的响应

基于1999~2009年的NDVI数据和气象数据,利用CASA模型对秦岭山地植被净初级生产力（Net primary productivity,NPP）进行模拟估算,并分析了秦岭NPP的时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明：1999~2009年11年间秦岭山地的平均年NPP为542.24 gC·m^-2·a^-1;研究期内秦岭NPP呈显著增长趋势（P<0.01）,2008年最高（718.77 gC·m^-2·a^-1）,2001年最低（471.78 gC·m^-2·a^-1）;四季对全年NPP的贡献率大小依次为夏季（49.90%）>春季（26.16%）>秋季（18.87%）>冬季（5.07%）;月NPP与温度和降水都显著相关,但与温度的相关性更高,月水平上温度对NPP的影响比降水大;生长季期间NPP与温度和降水的相关性在空间分布上都以正相关为主。     

基于CASA模型研究祁连山地区植被净初级生产力的时空变化

基于2003~2012年的遥感数据及DEM高程模型校准后的气候数据,利用CASA模型估算了祁连山地区植被净初级生产力(NPP),并对NPP的年内、年际变化以及时空分布规律和变化趋势进行分析。结果表明:(1)祁连山地区年内NPP集中在6~8月,占全年NPP总量的86.39%;2003~2007年,NPP年均值在165.28~192.75g·m-2·a-1之间小幅波动;2007~2009年呈现出较明显的下降趋势,由168.63g·m-2·a-1下降到153.17g·m-2·a-1;2009~2012年表现出明显的上升趋势,最大值达207.13g·m-2·a-1。(2)祁连山地区的NPP东西部分布差异大,东部地区大多在200~400g·m-2·a-1之间,部分地区可达500g·m-2·a-1之上;中部地区存在较明显的南北差异,南部大多地区在100~300g·m-2·a-1之间,北部大多地区在100~400g·m-2·a-1之间;西部广大地区大多在0~100g·m-2·a-1之间,荒漠和高山冰雪覆盖区域生物量最低。(3)近十年来,祁连山地区的NPP呈波动增加趋势,增加面积约9 867km2,约占植被总面积的21.19%,减少面积约8 173km2,约占植被总面积的17.52%,表明祁连山的生态健康水平总体在改善但局部在恶化。     

南方丘陵山地带植被净第一性生产力时空动态特征

基于MODIS数据并结合气象资料和植被参数,利用修正过最大光能利用率的CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,对国家生态安全屏障区的"两屏三带"之一南方丘陵山地带2000—2010年的植被净第一性生产力(NPP)进行模拟,并对其时空分布格局进行了分析。研究结果表明:(1)研究区2000—2010年期间年NPP的变化范围为406.0—485.6 g C m-2a-1,年平均NPP为445.7 g C m-2a-1,高于全国平均水平;NPP年际上升趋势不显著(P=0.39),平均增加值为2.28 g C m-2a-1;(2)NPP空间分布特征与植被类型具有较好的一致性,单位面积NPP以混交林覆盖区最高(501.0 g C m-2a-1),草地覆盖区NPP最低(390.7 g C m-2a-1);(3)植被NPP的时空变化与气温、降雨和太阳辐射等自然因素的变化有直接关系,而社会、经济、政策等人为因素通过改变土地利用方式来间接影响。     

基于树木年轮定量重建过去50年贵州典型森林优势树种的地上生物量与生产力变化

利用树木年轮宽度结合树木生物量方程,重建了贵州3个地区典型森林(2个常绿与落叶阔叶混交林和1个典型常绿阔叶林)6个优势树种(天龙山:化香树Platycarya strobilacea、安顺润楠Machilus cavaleriei;茂兰:化香树、马尾松Pinus massoniana;雷公山:华山松Pinus armandii、白梓树Pterostyrax psilophyllus)以树木个体为单元的地上生物量(AGB)与地上净初级生产力(ANPP);比较了喀斯特与非喀斯特地区树木AGB与ANPP的差异;并研究了近50年气候变化对ANPP的影响。结果显示,针叶树的平均年轮宽度大于阔叶树,喀斯特地区针叶树和阔叶树的平均树木年轮宽度,分别小于非喀斯特地区针叶树和阔叶树的平均树木年轮宽度。喀斯特地区树木的AGB及其变异幅度均小于非喀斯特地区树木。近50年来,喀斯特地区阔叶树与针叶树的ANPP平均分别为(2.4±1.2) kg a~(-1)株~(-1)和(4.6±4.1) kg a~(-1)株~(-1),显著低于非喀斯特地区阔叶树与针叶树的(5.6±4.8) kg a~(-1)株~(-1)和(12.4±7.7) kg a~(-1)株~(-1)。喀斯特地区树木ANPP的增长趋势与年均温的相关性高于生长季降水,非喀斯特地区树木ANPP与年均温和生长季降水均显著相关,且不管是在喀斯特还是在非喀斯特地区,针叶树ANPP对气候指标的变化比阔叶树更敏感。     

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。     

山东省植被NPP时空分布特征及驱动因素分析

为了解区域生态系统植被生产力的分布规律及其变化对区域生态调控的作用,该研究基于MOD17A3的年NPP数据,采用一元线性回归分析法和Pearson相关系数法等,分析了2000—2014年山东省植被NPP的时空格局变化特征及其气候、人为等因素对其的影响。结果表明:(1) 2000—2014年,山东省植被NPP总体呈上升趋势,年均值为442 gC·m^-2·a^-1,年总量平均值为63.16 TgC。山东省植被NPP空间分布具有明显的分异特征,其中年均NPP 300～400 gC·m^-2·a^-1的面积最大,占总面积的52.28%,分布于山东省西部的绝大部分区域。(2)山东省植被NPP年增加速率平均值为3.29 gC·m-2·a^-1,增加区域占山东省植被总面积的92.63%。其中,极显著增加区域占山东省总面积的16.56%,主要分布在烟台市、青岛市、日照市、临沂市、潍坊市、东营市和滨州市;显著减少和极显著减少的区域占山东省总面积的1.33%,零星分布在山东省东南部和北部黄河三角洲地区。(3)植被NPP受气候变化和人类活动等因素的共同影响,气候因素中降雨的影响最大,城市化随着人类活动的频繁逐渐成为植被NPP变化的重要驱动力。     

基于遥感-过程耦合模型的1988～2004年青海三江源区净初级生产力模拟

 三江源区不仅是地处青藏高原的全球气候变化的敏感区, 也是我国甚至亚洲最重要河流的上游关键源区。作为提供物质基础的植被净初级生产力(Net primary production, NPP), 是评价生态系统状况的重要指标。该文应用已在碳通量观测塔验证, 扩展到区域水平的遥感-过程耦合模型GLOPEM-CEVSA, 以空间插值的气象数据和1 km分辨率的AVHRR遥感反演的FPAR数据为模型主要输入, 模拟并分析了1988～2004年该区NPP时空格局及其控制机制。结果表明, 该区植被平均NPP为143.17 gC·m^–2·a^–1, 呈自东南向西北逐渐降低的空间格局, 其中, 以森林NPP最高(267.90 gC·m^–2·a^–1), 其次为农田(222.94 gC·m^–2·a^–1)、草地(160.90 gC·m^–2·a^–1)和湿地(161.36 gC·m^–2·a^–1), 荒漠最低(36.13 gC·m^–2·a^–1)。其年际变化趋势在空间上呈现出明显的差异, 西部地区NPP表现为增加趋势, 每10 a增加7.8~28.8 gC·m^–2; 而中、东部表现为降低趋势, 每10 a降低13.1~42.8 gC·m^–2。根据显著性检验, NPP呈增加趋势(趋势斜率b>0), 显著性水平高于99%和95%的区域占研究区总面积的13.43%和20.34%, 主要分布在西部地区; NPP呈降低趋势(趋势斜率b<0), 显著性水平高于99%和95%的区域占研究区面积的0.75%和3.77%, 主要分布在中、东部地区, 尤以该区长江和黄河等沿线区分布更为集中, 变化显著性也更高。三江源NPP的年际变化趋势的气候驱动力分析表明, 整个区域水平上该地区植被生产力受气候变化的主导, 西部地区暖湿化趋势, 造成了该地区生产力较为明显的、大范围的增加趋势; 但东、中部地区则主要受人类活动的影响, 特别是长江、黄河等河流沿线, 是人类居住活动密集的地区, 造成这些地区放牧压力较大、草地退化严重, 而该地区暖干化趋势加剧了这一过程。     

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。