基于MODIS遥感监测的东南亚地区植被动态

利用2000-2008年的MODIS陆地产品MOD15A2(fPAR)与空间插值的气温和热带降雨观测卫星(TRMM)数据,分析了东南亚地区植被时空动态,主要分析了常绿阔叶林、灌丛草原、热带草丛和农田4种植被fPAR的年际变化、季节变化特征及其与气候的相关性.结果表明:(1)2000-2008年研究区植被的fPAR平均为47.58%,呈由西北向东南递增、沿海高于内陆的空间分布格局.(2)研究区87.34%的区域植被fPAR变化不显著.(3)fPAR能够反映植被时空动态,对气候变化具有较好的响应.fPAR的动态变化表明,不同区域的各植被生长年际变化各有差异,其所受气温和降水的影响程度也不同.     

中国西南喀斯特地区植被变化时空特征及其成因

2000年以来,国家在中国西南喀斯特地区开展一系列生态治理工程,该地区退化生态系统得到一定程度的恢复,而2008年开展石漠化综合治理工程以来该地区的植被覆盖和生产力如何变化尚不清楚。本研究利用遥感增强型植被指数(EVI)和总初级生产力(GPP)数据,研究2000—2015年西南喀斯特地区植被EVI年均值和GPP年总量的时空变化特征,重点探讨2008年以来石漠化综合治理工程、气候变化等因素对植被覆盖及生长的影响,进而评估石漠化综合治理工程的成效。结果表明,2000—2015年西南喀斯特地区植被EVI总体显著增加,其中2008—2015年植被EVI均值和变化率分别比2000—2007年高6.9%和85.7%,EVI显著增加的区域占西南喀斯特地区的13.4%;该区域GPP年总量亦呈显著增加趋势(20.58 g C m-2a-1)。2008—2015年气温和降水对植被EVI变化趋势的贡献仅占28.3%,退耕还林还草等生态恢复措施、大气CO2浓度、大气氮沉降的增加可能是该区域植被覆盖显著增加的主要贡献因子。在100个首批石漠化综合治理试点县中,大部分试点县植被EVI的变化趋势受非气候因子的影响,其中治理面积大的县受非气候因子的影响显著高于治理面积小的县,表明石漠化综合治理工程的实施有效地促进了试点县植被覆盖的增加。     

利用竞争指数评价水曲柳落叶松种内种间空间竞争关系

林木之间的竞争包括地上和地下两部分。竞争影响空间的确定对预测生长有重要的意义。本研究将竞争影响空间划分为两部分：距对象本最近的一圈,称为内圈,包括地上和地下竞争影响;除最近一圈以外称为外圈,主要为地下竞争影响。在此基础上将竞争指数分解为不同的竞争指数分量。并以水曲柳和落叶松纯林和混交林为例,定量地分析了竞争影响空间内地上竞争和地下竞争,种内和种间竞争影响大小。结果表明,纯林中两树体最近一圈内地上和     

三江源国家公园表层土壤有机碳和全氮密度的特征评估和等级区划

三江源国家公园是青藏高原生态屏障的核心单元,准确评估其土壤碳氮特征是区域生态功能认知和分区管理的重要基础。基于54个样点调查数据,结合高程、坡度、坡向及2000—2018年的年均气温、降水、归一化植被指数等生态因子,采用增强回归树模型研究了三江源国家公园表层(0—30 cm)土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)密度的空间格局和等级区划及储量特征。结果表明三江源国家公园SOC密度和TN密度分别为(5.41±3.12)kg/m~2(平均值±标准差,下同)和(0.57±0.27)kg/m~2,其空间变异均主要受降水和归一化植被指数影响。澜沧江源园区和黄河源园区SOC和TN密度分别为(9.39±0.89) kg/m~2和(0.92±0.09)kg/m~2、(8.26±2.33) kg/m~2和(0.80±0.20)kg/m~2,约为长江源园区的2倍。SOC和TN密度等级在澜沧江源园区呈现出中心高周围低的特征,在黄河源园区和长江源园区分别表现出从北到南和从东南到西北逐渐降低的格局。三江源国家公园SOC储量和TN储量分别为0.60 Pg和0.06 Pg,其中澜沧江源园区、黄河源园区、长江源园区的储量...     

基于贝叶斯模型平均的蒸散遥感产品集成——以三江源国家公园为例

蒸散发(ET)是陆表水热过程的一个基础通量,不同模型基于的概念、假设、应用尺度等诸多差异给ET的准确模拟带来了多种不确定性。本研究以三江源国家公园为例,应用贝叶斯模型平均(BMA)方法,通过通量塔观测值对模型进行训练,并综合PT-JPL、ARTS-GIMMS3g、ARTS-MODIS、MOD16和SSEBo 5个模型结果,以提高ET的估测精度。结果表明: 5个模型结果可以捕捉海北高寒草地通量塔观测ET的季节变化,可解释观测ET季节变异的64%～86%,均方根误差(RMSD)的范围为0.47～0.76 mm·(8 d)^-1;基于BMA得到的ET的解释能力提高至89%,RMSD降低至0.43 mm·(8 d)^-1。2003—2015年,三江源国家公园地表ET总体呈不显著增加的趋势,在全区尺度上,温度和降水对蒸散的影响不显著;但在长江源园区,降水和气温对其影响达到显著水平。气温和降水对蒸散发有积极的影响,但不同园区之间的地理差异导致蒸散发也出现不同的变化趋势。本研究为其他多源数据的集成分析提供了方法参考,所集成的蒸散数据可以有效降低原各自模型的不确定性,为区域水热变化研究提供了更为精确的数据基础。这对于更好地认识气候变化背景下的水循环过程具有重要意义。     

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。     

青藏高原植被降水利用效率的空间格局及其对降水和气温的响应

植被降水利用效率(precipitation use efficiency, PUE)是反映生态系统水、碳循环相互关系的重要指标。该文利用GLOPEM-CEVSA模型模拟了青藏高原2000-2008年植被净初级生产力(net primary production, NPP), 以97个野外草地样点实测地上净初级生产力(above-ground net primary productivity, ANPP)对模拟NPP进行验证, 模拟NPP与ANPP线性显著相关(R ² = 0.49, p < 0.001)。利用降水量空间插值数据, 分析了近9年青藏高原植被PUE的空间分布、主要植被类型的PUE及其与降水量之间的变化关系。结果表明: 2000-2008年青藏高原地区植被年平均PUE沿东南向西北递减, 降水量和气温对植被PUE有着重要的影响; PUE在不同植被类型间差异较大, 其中农田PUE最高, 高寒草甸PUE高于高寒草原。在不同降水区域植被PUE与降水量的关系不同, 降水量低于90 mm的区域, 植被PUE值最低((0.026 ± 0.190) g C·m ^-2·mm ^-1, 平均值±标准偏差)、波动最大(变异系数CV = 721%), 与降水量和气温不相关(p = 0.38)。降水量为90-300 mm的地区, 植被PUE较低((0.029 ± 0.074) g C·m ^-2·mm ^-1, 平均值±标准偏差)、波动较大(CV = 252%), 与降水量和气温显著相关(p < 0.001), 降水量和气温能够解释PUE空间变化的43.4%, 其中降水量的影响是气温的1.7倍。降水量为300-650 mm的区域占整个研究区的45%, 主要植被类型为高寒草原, 植被PUE较高((0.123 ± 0.191) g C·m ^-2·mm ^-1, 平均值±标准偏差), CV为155%; 植被PUE的空间变化与降水量和气温极显著相关(p < 0.001), 降水量和气温能够解释植被PUE空间变化的97.8%, 但以气温影响为主导, 其影响是降水量的1.5倍。降水量为650 mm的区域, 植被PUE达到最高(0.26 g C·m ^-2·mm ^-1)。降水量为650-845 mm的区域主要是西藏林芝地区, 植被以常绿针叶林为主, PUE最高((0.210 ± 0.246) g C·m ^-2·mm ^-1, 平均值±标准偏差)、波动最小(CV = 117%); 降水量和气温可解释植被PUE空间变化的93.1% (p < 0.001), 降水量的影响是气温的3.5倍, 但其影响为负。     

孟印缅地区农田生产力脆弱性变化及气候影响机制——基于1982-2015年GIMMS3g植被指数

农田生产力对气候变化的敏感性决定了其脆弱性,全球气候变暖及极端气候频发将严重影响农业粮食生产,进而将可能影响区域粮食安全。科学评估农田生产力脆弱性并分析其气候影响机制有助于积极应对气候变化,保障区域粮食安全,具有重要的现实和科学意义。以"一带一路"区域的"孟中印缅经济走廊"为研究区,基于1982-2015年卫星遥感数据的归一化植被指数,根据IPCC脆弱性定义,采用年际变率及其变化趋势计算农田生产力对气候变化的敏感性、适应性和脆弱性指数,分时段分析研究区农田生态系统脆弱性空间格局变化及气候影响机制。结果表明：（1）较之1982-2000年,2000-2015年期间研究区农田脆弱性程度略有提升,高度和极度脆弱面积略有增加（分别增加0.42%和1.12%）,但其分布格局发生北移。（2）年降水、年平均气温和年辐射与年累积NDVI间线性回归分析表明,孟加拉和缅甸地区与气候因素显著相关的区域面积在本国农田面积中的比例分别增加21.3%和16.7%,而印度地区减少10.5%,全区减少8.1%;（3）线性回归方程的复相关系数（R²）表征气候变化的解释能力,整个研究区增加12%,其中印度气候解释能力从48%提升至64%,增加16%。（4）农田生产力脆弱性受气候影响的范围略有减小,但影响程度增大,且存在较大的区域性差异;高温和降水季节不均引发的旱涝灾害是农田高脆弱度形成的两个关键气候因素。为该地区农业应对气候变化适应性管理措施的提出及决策提供了科学依据,有效支撑"一带一路"建设;也为其他地区应用卫星遥感开展脆弱性研究提供了方法参考,为生态系统对全球变化响应研究提供重要知识参考。     

青藏高原草地地下生物量与环境因子的关系

青藏高原草地生物量大部分分布于地下,地下生物量在其碳循环研究中起着重要的作用.基于大规模野外样地调查数据,分析比较了青藏高原南北和东西样带上草地地下生物量与环境因子的相关关系,探讨了环境因子对地下生物量控制作用的区域差异.研究结果表明:对于所有采样点而言,青藏高原草地地下生物量的环境控制因素主要有土壤含水量、表层土壤有机碳和全氮含量.通过比较南北和东西样带研究结果发现,草地地下生物量与土壤含水量、土壤表层有机碳和全氮含量相关的显著性水平,在东西样带上明显高于南北样带.同时,东西样带上草地地下生物量与降水量有显著正相关关系,这种关系在南北样带上不显著,表明水分对东西样带草地地下生物量的控制作用较强.气温与南北样带草地地下生物量呈显著负相关,但与东西样带草地地下生物量相关不显著,由此说明环境因子对青藏高原草地地下生物量的控制存在显著区域差异.     

甘肃省生态承载力空间定量评价及耦合协调性

以生态环境脆弱的甘肃省为研究区,选用状态空间法从生态功能弹性力、资源环境供容力以及社会经济协调力3个维度构建生态承载力评价指标体系,对甘肃省2010年生态承载力的空间分异特征、空间关联特征以及耦合协调性进行分析。结果表明:(1)空间分布上,甘肃省生态承载力总体呈现东南高西北低,从东南高承载区向西北弱承载区逐级递减的空间分布格局;相近或相异生态地理分区的生态承载力表现出空间和数量上的一致性和差异性;特别地,河西走廊独特的绿洲生态景观,促使该地区生态承载力存在明显的空间异质性。(2)空间关联上,甘肃省生态承载力的分布呈正的全局空间自相关,存在显著的高值(或低值)集聚区;局部空间自相关LISA集聚类型主要包括HH和LL 2种类型,前者分布于甘南高原、陇南山地及河西走廊以南的祁连山区,后者则分布于苏干湖水系以北的酒泉境内与石羊河流域下游的武威民勤地区。(3)耦合协调性上,甘肃省生态承载力综合耦合协调性空间差异较大,从东南到西北呈现高-低协调相间分布的格局;较高协调地区出现在甘肃省东南部与河西走廊中东段,而较低协调地区则位于兰州-白银经济区及河西走廊西段;维度间耦合协调性受制于本地区自然和人文环境状况,使其空间分布与协调程度表现得不尽相同。