长江流域陆地植被总初级生产力时空变化特征及其气候驱动因子

长江流域是我国重要的工农业生产区和生态安全屏障。深入开展长江流域陆地植被总初级生产力（GPP）时空变化特征和驱动因子研究,对了解变化环境下区域植被生长状况和生物固碳能力、掌握生态环境质量具有重要意义。基于MODIS GPP遥感数据产品、土地利用和气象观测数据,采用趋势分析和偏相关分析法,系统研究了2000-2015年间长江流域陆地植被GPP时空变化特征,探讨了不同二级水资源区内气候因子对GPP变化影响的空间差异,揭示了不同土地利用类型GPP变化特征以及气候因子作用。结果表明：1）长江流域陆地植被覆盖区GPP在0.3-2765 gC m^-2 a^-1之间,均值约990.46 gC m^-2 a^-1,多年平均GPP总量为1.735 P gC;2）近年来,长江流域GPP呈不显著上升趋势,趋势率为2.39 gC m^-2 a^-1。空间上,GPP上升区和下降区分别占总流域面积的68%和32%。各二级水资源区内,除了洞庭湖流域和太湖流域GPP呈下降趋势外,其他区GPP均呈上升趋势;3）不同土地利用类型GPP均值在198.50-1276.90 gC m^-2 a^-1之间。各土地利用类型中除水田GPP呈微弱下降外,其他均呈上升趋势,尤其是高、中、低覆盖度草地GPP上升趋势较为显著;4）不同气候因子对植被GPP变化的影响程度在不同二级水资源区、不同土地利用类型间均存在一定差异,但就长江流域整体而言,GPP年际变化受温度影响显著,其次是蒸发,而降水等其他气候因子的影响不大。     

2000—2019年石羊河流域植被总初级生产力变化及其气候特征

石羊河流域是我国典型的内陆河流域,生态特征敏感脆弱,是了解干旱地区陆地生态系统总初级生产力(gross primary productivity, GPP)对气候变化响应及反馈的典型区域。本研究通过卫星数据和地面观测数据建立光能利用率模型,模拟估算了石羊河流域2000—2019年植被GPP,分析了气候影响下的不同植被类型GPP的空间分布以及年际变化。结果表明：石羊河流域GPP的平均值为256.52 g C·m^-2;落叶阔叶林、常绿针叶林、灌木林、耕地、草原、湿地和荒漠植被GPP分别为676.38、609.96、144.42、404.49、314.07、75.15和110.21 g C·m^-2,表现为南部祁连山区的落叶阔叶林GPP最高,北部荒漠区的湿地GPP最低;GPP的变化呈上升趋势,年际变化存在波动,趋势增加的面积为92%,平均速率为6.99 g C·m^-2·a^-1;流域内不同植被类型GPP增加速度从大到小顺序为落叶阔叶林>常绿针叶林>草地>耕地>灌木林>荒漠>...     

海河流域植被净初级生产力时空变化及驱动因素分析

为揭示海河流域植被净初级生产力(net primary productivity, NPP)时空变化特征及其时空异质性驱动机制，该文基于MOD17A3HGF数据集，综合自然和人为两方面的影响因素，利用变异系数、趋势分析、相关分析、Hurst指数以及地理探测器等，分析2000—2020年海河流域植被NPP时空格局演变特征和定量识别驱动因素及其影响力。结果表明：(1)时间上，2000—2020年海河流域植被NPP整体呈显著上升趋势，增速为1.73 Tg C·a^-1,年均NPP为326.75 g C·m^-2·a^-1,其中针叶林、阔叶林、灌丛、草地和农用地的NPP多年均值分别为313.59、385.28、353.03、320.12、295.22 g C·m^-2·a^-1。(2)空间上，植被NPP高值区集中于西北部山区，低值区集中于东南部平原区；NPP整体情况稳定，变异系数均值为0.17;未来变化趋势呈反持续性，植被NPP可能下降。(3)植被NPP与气温呈负相关，与降水呈正相关，降水为主要...     

北部湾南流江流域植被净初级生产力时空分布及其驱动因素

分析北部湾南流江流域净初级生产力时空动态变化特征及其驱动机制,为该区域生态环境保护及应对气候变化提供科学依据。基于光能利用率模型（CASA）,利用遥感数据、气象数据和植被类型数据估算了研究区2000-2015年流域的净初级生产力（NPP）,借助于Theil-Sen趋势、Mann-Kendall检验以及Hurst指数等数理统计方法对研究区NPP的时空变化特征、未来趋势及其驱动因素进行了定量化分析。结果表明：①时间尺度上,流域NPP总体上呈现出波动上升趋势,增速为44.03 g C m^-2（10 a）^-1,快于广西自治区,上游和下游地区NPP快于全区,而中游地区慢于全区;②空间尺度上,流域NPP的分布规律表现出明显的地域分异,中游最高（1098.99 g C/m²）,下游次之（1041.71 g C/m²）,而上游最小（1013.22 g C/m²）。NPP的Sen趋势度介于-77.10-74.80 g C m^-2 a^-1之间,在空间上呈现出增加的趋势。③空间波动性上,流域NPP的变异系数较大,其值介于0.01-0.71,其中洪潮江水库、小江水库周边以及玉林市的城乡建设用地扩张区域处于高波动状态,而流域中部的六万大山以及五皇山地带则处于低波动状态;④未来变化趋势上,流域NPP的Hurst指数范围介于0-0.99之间,平均值为0.70,呈现单峰右偏分布,预示着流域NPP未来处于持续性增加的趋势;⑤驱动机制上,流域NPP与多年平均气温呈正相关关系,与年均降水量呈负相关关系,气温是该流域植被NPP的主控因子。由耕地转化为建设用地所导致的NPP损失值最大,其值达到4715.62 t/a,而草地转换为建设用地导致NPP损失值最小,其值仅为184.63 t/a。     

2000—2020年青藏高原植被净初级生产力时空变化及其气候驱动作用

青藏高原是我国乃至全世界的“气候变化实验室”,在气候变化驱动下,青藏高原植被净初级生产力(NPP)发生了显著变化。本研究利用归一化植被指数、数字高程、年降水量和年气温等数据,探究2000—2020年青藏高原植被NPP的时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明: 2000—2020年,青藏高原植被NPP呈显著增加趋势,NPP增加速率为1.67 g C·m^-2·a^-1。青藏高原植被NPP空间分布表现为从东南向西北逐渐递减,该分布格局与气温、降水量的空间分布格局基本吻合。植被NPP与气温和降水量变化显著正相关。暖湿化气候变化趋势是促进植被NPP显著增加的重要动力,如果气候持续更暖更湿,青藏高原植被NPP将会持续增加。     

长白山自然保护区总初级生产力时空变化特征及其影响因素

长白山自然保护区是典型的温带原始森林生态系统,其植被总初级生产力(GPP)与地形和气候变化密切相关,开展长白山自然保护区GPP的时空变化特征以及影响因子研究,对于了解植被生长状况和生态环境质量具有重要意义。本研究采用光能利用率模型(VPM)对长白山自然保护区GPP进行估算,并分析坡度、海拔、气温、降水、总辐射对其的影响。结果表明：2000—2020年,长白山自然保护区GPP多年平均值为63～1706 g C·m^-2·a^-1,GPP随海拔的增加而减小。气温是影响长白山自然保护区植被GPP空间分布差异的主要因素,其与GPP之间存在显著正相关性。研究期间,长白山自然保护区年GPP整体呈极显著增加趋势,年均增加值为13 g C·m^-2·a^-1。年GPP增加的区域占总区域的79.9%,且各植物功能型年GPP增加面积的比例存在差异。年降水与长白山自然保护区43.2%区域的GPP呈显著负相关,而年均温和年总辐射分别与长白山自然保护区47.2%和82.4%区域的GPP呈显著正相关。在未来全球气候变暖的背景下,长白山...     

锡林郭勒盟净初级生产力时空变化及其气候影响

净初级生产力(NPP)是表征生态系统质量与功能的核心指标,监测生态工程区NPP的时空变化是生态建设成效评估的重要内容.本文利用2000-2015年时序遥感数据与光能利用效率模型(CASA),分析了锡林郭勒盟NPP的时空变化以及气温与降水的影响.结果 表明:2000-2015年锡林郭勒盟的NPP为108.66～359.7...     

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InTEC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) InTEC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%)。     

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...     

2000—2019年宁夏植被净初级生产力时空变化及其驱动因素

宁夏是我国重要的农牧交错区,开展该地区植被净初级生产力(NPP)时空变化及其驱动因素研究对于认知该地区NPP变化趋势及主导因素、揭示其植被恢复状况及成因具有重要作用。本研究基于MODIS NPP数据,利用Theil-Sen Median趋势分析、相关分析、叠加分析等方法分析宁夏植被NPP的时空变化及驱动因素。结果表明: 2000—2019年,宁夏植被NPP总体呈波动上升趋势,其线性增长速度为5.46 g C·m^-2·a^-1。研究区植被NPP在空间上呈现两高两低的分布特征,以南部山区最高,其次为引黄灌区,中部干旱带丘陵区和贺兰山一带最低。研究区84.2%的植被NPP处于显著恢复中,主要分布在中部及南部山区丘陵地,植被NPP随海拔变化显著,受地形影响明显。宁夏植被NPP重心总体向正南方向移动,南部植被NPP的增量和增速大于北部。宁夏地区年降水量呈增加趋势,年均温微弱降低,植被NPP主要受降水量的显著影响(R²=0.291),年均温与植被NPP相关性不显著。研究区96.9%的区域处于植被恢复状态,受气候变化和人类活动共同促进。     

2000-2019年长江流域植被覆盖时空演化及其驱动因素

长江流域作为中国重要的生态屏障,科学认识长江流域植被覆盖时空变化及其驱动因素,对有效开展长江流域生态工程建设具有重要的指导意义与应用价值。基于2000—2019年间MODIS-NDVI与相关气象等数据,采用Theil-Sen median趋势分析、Mann-Kendall检验、变异系数、偏相关分析、残差分析等方法,研究了近20年来长江流域植被覆盖的时空分布与变化特征,并探究了研究区植被覆盖的驱动因素。结果表明：(1)时间变化上,长江流域生长季NDVI呈现波动增长趋势,显著改善面积大于退化面积;(2)空间分布上,流域植被覆盖空间分布格局大致呈现为“中部高,东西低”,生长季NDVI多年均值为0.6164,呈较高植被覆盖状态;(3)变化趋势上,植被增长区域大于减少区域,具体表现为“中部强于东部、东部强于西部”;(4)变化稳定性上,流域植被变异系数介于0.0104—1.3199之间,呈现出“中间低,东西高,东西部局部区域高低波动并存,地域性差异明显”的空间变化稳定性特征;(5)影响因素上,流域植被覆盖变化受气温和降水的共同影响,大部分区域生长季NDVI变化以气候驱动为主,局部区域表现自然因素叠...     

1981～2000年陕西省植被净初级生产力时空变化

为阐明陕西省植被净初级生产力(NPP)变化的整体状况,应用以遥感观测数据驱动的GLO-PEM模式模拟估计的NPP数据,对陕西省1981~2000年间的地表植被净初级生产力的空间分布及时间序列变化进行了综合分析.研究结果表明:(1)20年来,陕西省年NPP变化范围为687~858 g/(m2?a),平均值为749 g/(m2?a);(2)陕西省年平均NPP在波动中缓慢上升,NPP年增长幅度为3.248 2 g/(m2?a);(3)陕西省年平均NPP分布总体呈现从南到北递减的趋势,长城沿线风沙区NPP在200~400 g/(m2?a)之间,是陕西省NPP最低的地区;关中中东部NPP较高,大部在800 g/(m2?a)以上,NPP在1 200 g/(m2?a)以上的面积约占1/3,是全省NPP的高值区;(4)陕西省NPP基本不变(NPP变化百分率在-10%~10%之间)的面积占54.7%,NPP变化百分率增加10%以上的面积占40.5%,NPP变化百分率降低10%以下的面积仅占4.8%;(5)占陕西省总面积的77.3%的区域NPP变化不显著(P>0.05),NPP增加极显著(P<0.01)的区域占8.3%,增加显著(P<0.05)的区域占13.8%,NPP降低显著(P<0.05)和降低极显著(P<0.01)占0.7%.     

鄱阳湖越冬雁鸭类的种群动态与时空分布

2014年10月—2015年4月,采用样点法对鄱阳湖5个区域的47个样点中越冬雁鸭类数量与分布进行了调查。共记录雁鸭类18种,包括国家Ⅱ级重点保护动物小天鹅Cygnus columbianus和白额雁Anser albifrons。豆雁Anser fabalis的累计数量最多,其次为小天鹅、白额雁、鸿雁Anser cygnoides和罗纹鸭Anas falcata;斑嘴鸭Anas poecilorhyncha出现频次最高,其次为豆雁、小天鹅、鸿雁和白额雁;斑嘴鸭、豆雁和小天鹅出现湖泊数最多。浅水湖泊、草洲和泥滩是多数越冬雁鸭类偏好的生境。鄱阳湖国家级自然保护区集中了最多、最全的雁鸭类。     

Land Use Change in India (1700–2000) as Examined through the Lens of Human Appropriation of Net Primary Productivity

Land use caused by human socioeconomic activities is a driver of change in the global environment. To understand and quantify land‐use change on Earth's natural systems, interdisciplinary approaches linking biophysical and socioeconomic parameters are required. One approach to understand the degree of terrestrial colonization of the biosphere is using the human appropriation of net primary productivity (HANPP). HANPP is defined as the difference between the net primary productivity (NPP) of potential vegetation and the actual NPP for a given area of land. Here, we use HANPP as a lens to examine land‐use change in India from 1700 to 2007 using a spatially explicit data set that extends over this period. We also used the nongridded, Food and Agriculture Organization (FAO) data set to calculate HANPP for India from 1961 to 2012 and compared our results. The average potential NPP for India was estimated to be 664 grams of carbon per square meter per year (g C/m²/year). Between 1700 and 2012, the fraction of pastureland and cropland increased from 20% to almost 60%. HANPP as a fraction of the potential NPP increased from 29% to 73% over this period. Calculations of HANPP using the FAO data set yielded an increase from 600 g C/m² to just over 700 g C/m² between 1961 and 2012. We also calculated the embodied HANPP of India by considering imports and exports, but the difference between the two is negligible in comparison to the HANPP of India. We further examined the variation of HANPP with socioeconomic parameters such as the Human Development Index (HDI) and population density. There was a roughly negative trend of HANPP with HDI. HANPP roughly increases with population density and then plateaus above a population density of roughly 200 persons per square kilometer.     

Community characteristics of phytoplankton and management implications in Poyang Lake Basin

Limnology - Eutrophication of lakes is one of the most common pressures affecting aquatic biodiversity and ecosystem services. Poyang Lake is of great importance for maintaining regional ecological...     

鄱阳湖湿地灰化苔草种群生产力特征及其水文响应

淡水湖泊湿地中,水文条件是影响湿地植物分布和生长发育的关键因素,研究特定湿地植物种群与水文变化之间关系,对于认识湿地植被格局形成及进行湿地生态调控与恢复具有重要意义。选取鄱阳湖湿地洲滩优势植物——灰化苔草(Carex cinerascens)种群作为研究对象,基于野外实地观测数据,研究不同高程带灰化苔草春草种群生产力特征及其对水文变化的响应。结果表明:春草生长季内各高程带灰化苔草种群变化规律基本一致,但其生长发育过程对水文条件产生差异性反应,长期连续水淹和半水淹条件抑制灰化苔草的生长,而间歇性半水淹和未水淹条件则促进灰化苔草伸长生长和生物量积累;生长初期灰化苔草通过储水策略应对水分缺乏形成的干旱胁迫,而生长末期则通过增加干物质含量来应对淹水胁迫;灰化苔草定植与生长发育需要一定的水文条件,淹没期平均水深3.70—2.78 m、淹没频率42.08%—43.17%、平均距湖水面高度-0.23—0.77 m的水文环境更有利于灰化苔草的生长发育。研究结果可为未来鄱阳湖湿地植被保护和湖泊水位调控提供重要参考依据。     

2000-2015年安徽省植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因素

安徽省是我国的农业大省,其生态系统的动态变化直接关系粮食安全。植被NPP的变化可以有效反映生态系统的变化。基于MOD17A3 NPP数据、气象数据和土地利用类型数据,采用偏差分析法、变异系数、趋势分析法和相关分析法对安徽省2000-2015年植被NPP的时空格局、变化趋势及驱动因子进行研究。结果表明：（1）2000-2015年安徽省植被NPP平均值为476.6gC/m²;波动范围为396.6-531.8gC/m²;植被NPP具有较强的空间分异性,整体上呈现南高北低趋势;（2）不同土地覆盖类型的年均NPP差异明显,其中林地最高,为535.5gC/m²,而且不同地类的NPP年际变化幅度不同,主要表现在林地和草地的变化幅度相对较大;（3）植被NPP受气候、环境变化以及人类活动等多种因素共同影响,其中受气候因素中降雨影响较大,但是随着人类活动日益频繁,城市化逐渐成为NPP变化的主要驱动力。     

鄱阳湖流域极端降水时空分布和非平稳性特征

全球变暖背景下的极端天气气候事件显著增加.本研究基于PreWhitening Mann-Kendall(PWMK)、极点对称模态分解法和广义可加模型,利用鄱阳湖流域1959-2019年16个国家级气象站点的逐日降水数据,从极端降水的强度、频率和持续性3个维度系统检测和分析流域极端降水的时空分布和非平稳性特征.结果 表明...     

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。