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。     

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.     

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增加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.     

气候波动和土地覆盖变化对广东省植被净初级生产力的相对影响

为深入理解人类活动对陆地生态系统的影响,采用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算广东省2000、2005和2010年实际植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP),并基于情景模拟法估算气候和土地覆盖类型稳定条件下的植被NPP,对气候波动和土地覆盖变化在植被NPP变化中的相对贡献进行了研究。结果表明:太阳辐射对植被NPP具有显著的正向控制作用,气温与植被NPP表现为显著负相关,降水不是该区域植被生长的限制性因子;各气候因子与植被NPP的相关性具有季节和区域差异性。在气候不变条件下,土地覆盖变化整体上增加了NPP,对NPP变化的相对贡献与城市扩张格局相类似,不同生态区存在差异性,以珠三角区的贡献最大。总之,气候波动对NPP变化的相对贡献较为复杂,取决于气候因子的波动特征以及与NPP的相关性;其它因子(城市热岛、农耕活动和园林管理等)对NPP变化的相对贡献存在很多不确定性,整体上增加了NPP。     

青海省植被净初级生产力(NPP)时空格局变化及其驱动因素

植被净初级生产力(NPP)作为陆地生态过程的关键参数,不仅用以估算地球支持能力和评价陆地生态系统的可持续发展,也是全球碳循环的重要组成部分和关键环节。基于2000—2014年MOD17A3年均NPP数据和气象站点气温、降水资料,采用简单差值、趋势分析、相关性分析和Hurst指数等方法,分析了青海省NPP的时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明:①青海省植被年均NPP在2000—2014年间整体分布呈现由南到北、由东到西递减的趋势,各生态区的空间存在显著差异,表现为Ⅱ区Ⅰ区Ⅲ区Ⅳ区Ⅴ区。②2000—2014年,青海省NPP变化趋势由北到南、由西到东呈现逐渐增加趋势,平均趋势系数为0.61,NPP值增加的区域占总面积的15%,其中显著增加区域为2.8%,轻度增加区域为12.2%。③青海省NPP值的Hurst的值域范围为0—0.39,均值为0.12,除了河流湖泊,建筑用地和未利用土地,青海省NPP变化特征为反持续性特征。④气候因子(年平均降水量和年均气温)对年均NPP的分布有影响,海拔的高低造成气温、降水和土壤的差异,间接影响植被NPP,15年土地利用/覆被变化(LUCC)表现为草地面积减少最多,这是导致NPP减少的主要原因。     

2001-2014年中国植被净初级生产力时空变化及其与气象因素的关系

植被净初级生产力（NPP）是表征植被活动的关键变量,对于评估生态系统承载力,理解陆地生态系统碳循环有着重要意义。以全球陆表特征数据集（GLASS）为基础,对2001-2014年中国植被NPP进行了估算。在此基础上,利用一元线性回归、经验正交分解（EOF）分析了我国植被NPP时空变化,利用逐象元相关性分析、奇异值分解（SVD）两种方法分析了我国植被NPP与温度、降雨量的相关性。结果表明：（1）我国植被NPP空间上基本呈由东南向西北递减的分布趋势,主要是由于植被分布和气候条件决定的。研究期间我国植被NPP呈波动增加趋势,总量在3.02-3.49PgC/a之间,平均约为3.25 PgC/a。（2）一元线性回归与EOF分析结果较为一致,表明我国长江中下游、华北平原和东北长白山地区NPP呈减少趋势,而青藏高原、西北、内蒙古中部及东南沿海地区NPP呈增加趋势。（3） NPP与气象要素逐象元相关性分析表明,长白山、青藏高原及南方地区NPP与温度呈正相关,内蒙东部和西北地区NPP与降雨量呈正相关,东北、长江下游地区NPP与降雨量呈负相关。SVD分析结果与逐象元分析结果基本一致表明,NPP与温度、降雨量均存在明显相关性,长白山、内蒙古、青藏高原地区NPP与温度正相关,西北、内蒙中部地区NPP与降雨量呈正相关,长江下游、东北地区NPP与降雨量呈负相关。     

近16年青海高原植被NPP时空格局变化及气候与人为因素的影响

采用2000—2015年MOD13Q1—16天合成的250 m分辨率NDVI时序数据,基于CASA改进模型估算了青海高原植被NPP,分析了近16年来植被NPP时空变化的特征与规律及其对气候因素变化的响应,并探讨不同区域生态保护工程建设的成效。研究结果表明:①青海高原植被NPP多年平均值242.50 gC m~(-2) a~(-1),空间上呈东高西低,南高北低,由西北向东南逐渐递增分布趋势;②2000—2015年,研究区年NPP分布在53.24—96.56 TgC,呈平稳增加,年增长率1.32 TgC/a;③气候的暖湿化是植被NPP增加的主要因素,降水、气温的耦合作用是青海高原植被NPP年际波动的重要因素,不同区域植被NPP受控因子存在差异;④不同生态保护工程的实施,对区域NPP时空格局及变化趋势存在不同程度的影响。其中,三江源地区年NPP上升趋势最为明显,环青海湖地区、东部地区次之,柴达木地区是最缓慢的地区。     

土地利用变化对三峡库区重庆段植被净初级生产力的影响

研究土地利用变化对区域植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)的影响对于明确区域植被固碳能力与土地利用变化的关系,以及维持生态系统结构稳定具有重要意义。以三峡库区重庆段为例,基于2000—2015年MOD17A3数据和土地利用数据,分析研究区NPP时空分布特征并从景观生态学的角度探讨土地利用变化对区域植被NPP的影响。研究表明:(1)NPP年均值16年间波动不大,空间分布上从东到西逐渐减少;(2)研究期内林地面积增加,耕地和草地面积减小,而NPP总量从25.6 TgC增加到了28.5 TgC,其中耕地NPP约占总量的44%,林地次之(40%),草地最少(14%),2000—2005年、2005—2010年、2010—2015年土地利用变化对NPP变化的贡献率分别为26.49%、59.76%、17.27%;(3)区域生态景观指数中的香农多样性指数SHDI、斑块密度PD与NPP呈正相关,而聚合度AI与NPP呈负相关,景观格局类型和景观格局变化均影响区域植被NPP的增长。要提高区域植被NPP,需优化土地利用格局,增加景观异质性和斑块密度,重视培育幼龄林,并控制成熟林的数量。     

2001—2010年黄河流域生态系统植被净第一性生产力变化及气候因素驱动分析

基于MODIS-NDVI遥感数据,利用CASA模型分析黄河流域2001—2010年植被净第一性生产力（NPP）的空间分布格局,并结合同期气温和降水量数据,分别从不同空间和时间尺度上分析了黄河流域6种生态系统类型区域植被NPP的变化趋势,并对其与气候因素的相关关系进行分析.结果表明： 植被NPP空间分布呈西北低、东南高的分布特征,平均NPP年总量为108.53 Tg C,植被NPP的分布与生态系统类型呈现较高的相关性;2001—2010年,植被NPP总体呈上升趋势但波动较大,55.4%的面积呈现增加趋势,不同生态系统类型区域呈现不同的变化趋势;在年际水平上,黄河流域植被NPP变化与气候因素没有显著相关性,但在月际水平上呈现了较高的相关性,降水量和气温对植被NPP变化的影响作用相当;不同生态系统类型对气候因素呈现不同的相关性质以及时滞效应,草地对降水量的响应存在一定程度的时滞效应,荒漠对气温存在时滞效应.     

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。