亚洲半干旱区碳水通量时空格局及驱动因素

亚洲半干旱区生态系统敏感,环境问题突出,作为全球近30年来碳水通量变化最大的区域,明确其碳水通量的时空分布格局和驱动因素对区域资源管理与可持续发展、全球气候变化等领域具有重要意义。基于植被与土壤湿度的联合同化产品(LPJ-Vegetation and soil moisture Joint Assimilation, LPJ-VSJA),结合研究区植被及气象数据,分析了亚洲半干旱区2010—2018年碳水通量植被总初级生产力(GPP)、蒸散发(ET)和水分利用效率(WUE)的时空变化、年际变化贡献率以及驱动因素。结果表明：(1)2010—2018年亚洲半干旱区年均GPP、ET、WUE空间格局总体呈“双夹型”,中高纬度与低纬度地区的碳水通量值大于中纬度区域。(2)2010—2018年GPP、ET和WUE的年际变化总体都呈现增长趋势,但只有GPP呈现显著增长趋势(P<0.05),增速为7.82 g C m^-2 a^-1。(3)WUE的年际变化表现为总体先增加后减少,正值中农田对WUE年际变化贡献率最大(54.6%),森林生态系统在面积占比仅有...     

广西西江流域植被净初级生产力时空分布特征及其影响因素

植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)是流域生态系统功能的关键因子之一。本研究基于Carnegie-Ames-Stanford approach(CASA)模型,综合利用2003—2012年MODIS序列遥感数据、植被数据和气象数据,对广西西江流域植被NPP进行估算,并分析其时空格局及其影响因素。结果表明:2003—2012年广西西江流域的NPP年均值为524.67 g C·m~(-2)·a~(-1);NPP高值主要集中在研究区南部和东部地区,而中部地区NPP值相对较低;从地形上看,河谷平原植被NPP值较低,丘陵山地植被NPP值较高;不同类型植被对应的NPP值差异较大;常绿阔叶林NPP值最高,为788 g C·m~(-2)·a~(-1);栽培作物NPP值最低,为386 g C·m~(-2)·a~(-1)。2003—2012年研究区植被NPP平均值位于430.05~602.48g C·m~(-2)·a~(-1),总体呈现波动下降趋势。NPP呈现减少趋势的区域占研究区总面积的88.89%;7—10月NPP值较高,1—3月NPP值较低。NPP与年均降水量总体呈负相关关系,与年均温呈正相关关系;NPP受气候因子(降水量、气温)的综合影响,且植被NPP与气候因子(降水量、气温)相关性较密切,复相关系数为0.67。     

安徽省桥弯藻科和异极藻科及其分布

安徽省位于华东的西北部,跨长江、淮河流域。淮河以北为暖温带半湿润季风气候,淮河以南为亚热带湿润季风气侯。年平均气温15,年平均降水量淮北750mm,淮南1300mm。       

西南高山地区水分利用效率时空动态及其对气候变化的响应

水分利用效率是深入理解生态系统水碳循环耦合关系的重要指标。西南高山地区是响应气候变化的重点区域,研究西南高山地区水分利用效率动态及其对气候变化的响应,对于评估区域碳水耦合关系及对全球气候变化的响应具有重要意义。应用生态系统模型CEVSA(Carbon Exchange between Vegetation,Soil,and the Atmosphere)估算了1954—2010年西南高山地区水分利用效率(Water use efficiency,WUE)的时空变化,分析了其对气候变化的响应。结果表明:(1)西南高山地区1954—2010年水分利用效率均值为1.13 g C mm-1m-2。3种主要植被类型草地、常绿针叶林和常绿阔叶林的WUE分别为1.35、1.14、0.99 g C mm-1m-2。在空间分布上,WUE与海拔显著正相关(r=0.156,P0.05),而与温度则显著负相关(r=-0.386,P0.01)。(2)在时间尺度上,1954—2010年西南高山地区整体WUE降低趋势显著(P0.01),变动区间为0.83-1.46g C mm-1m-2,平均每年下降0.006g C mm-1m-2。整体WUE年际变化与温度呈显著负相关(r=-0.727,P0.01),与降水量相关性不显著;整体WUE下降主要原因是温度上升引起的ET增加速率大于NPP增加速率。(3)1954—2010年西南高山地区3种主要植被类型草地、常绿针叶林及常绿阔叶林WUE均显著下降(P0.01),下降速度分别为-1.03×10-2、-6.17×10-3、-1.37×10-3g C mm-1m-2a-1。西南高山地区76.3%格点WUE年际变化与温度显著负相关(P0.05),34.1%格点WUE年际变化与降水量显著正相关(P0.05)。草地和常绿针叶林WUE年际变化与温度显著负相关(r=-0.889,P0.01;r=-0.863,P0.01),与降水量相关性不显著。由于西南高山地区降水较为丰富,且过去57年降水变化不显著,因此该地区WUE的时空格局主要受温度变化的影响。1954—2010年期间温度升高造成的ET增加显著高于NPP的增加是该地区WUE下降的主要原因。未来需要获取更高空间分辨率的气候、土壤、植被数据,从而更加准确和精确地模拟西南高山地区水碳循环及其耦合关系对气候变化的响应。     

宁夏陆地生态系统水分利用效率特征及其影响因子

生态系统水分利用效率(Water Use Efficiency, WUE)是表征生态系统碳水耦合程度的重要指标,能反映生态系统碳水循环规律及其相互作用关系。基于MODIS数据以及宁夏生态系统类型数据,分析2000—2017年宁夏不同生态系统WUE的变化特征,探讨了NPP和ET两种因子对WUE年际与年内变化的影响。结果表明:(1)全区陆地生态系统的年均WUE为1.03 g·C/kg·H_2O,值域在0.55—2.98 g·C/kg·H_2O之间,总体上呈现南北高、中部低的特征。(2)不同生态系统的WUE差异较大,由高到低为水体及湿地、森林、农田、草地、聚落、荒漠和其他生态系统,在同类生态系统中,植被生物量和盖度越高的亚类生态系统,其WUE也越高。(3)宁夏陆地生态系统WUE存在着每年0.0141 g·C/kg·H_2O的下降趋势,年内WUE呈典型的单峰形态,变化范围在0.02—2.16 g·C/kg·H_2O之间。(4)年际尺度上,宁夏陆地生态系统WUE与年蒸散(Evapotranspiration,ET)有极显著负相关性(P0.01),而与净初级生产力(Net Primary Production,NPP)没有相关性;年内尺度上,WUE变化与ET呈显著正相关(P0.05),与NPP呈极显著正相关(P0.01),这与植被的年内季节性生长过程有关。(5)根据ET强弱和WUE高低,可将宁夏陆地生态系统水分利用效率特征划分为4类,即低ET低WUE区、低ET高WUE区、高ET低WUE区和高ET高WUE区。宁夏的生态恢复工程在增强植被生产力的同时,也增强了区域水分消耗,致使陆地生态系统整体水分利用效率下降,这为宁夏未来水资源调控和生态重建提供了科学依据。     

基于树轮δ13C值的北京山区油松水分利用效率

水分利用效率是深入研究森林生态系统水碳循环耦合关系的重要节点之一。北京山区生态系统是北京市的天然生态屏障,研究该地区植被水分利用效率动态及其对气候变化的响应,对于评估区域碳水耦合关系及研究植物对全球气候变化的响应具有重要意义。利用北京市密云县东部山区红门川流域的油松树轮δ~(13)C序列,分析了长期水分利用效率WUE的年际变化。结合密云站及上甸子站的气象数据资料分析结果表明:(1)自1952年至2014年,北京山区红门川流域油松树轮δ~(13)C值序列呈现上升趋势,变动区间为-23.41‰—-27.63‰,平均为-25.56‰;油松WUE的年际值呈现波动下降趋势,变动区间为5.77—16.53,平均值为9.6,平均每年下降0.175,20世纪80年代左右下降趋势最为显著,且之后维持在相对较低的水平,最低值(5.76)出现在1994年,最高值(16.53)出现在1976年,1964年至1980年期间WUE为研究时段内最高,平均值为13.0。由此可见,在过去几十年中,红门川流域油松林的水分利用效率持续降低,固碳能力下降。(2)油松WUE对气温变化响应较好,总体呈现显著负相关,其中与年均气温相关性指数为r~2=0.8248,P0.01,与生长季平均气温相关性指数r~2=0.6952。平均气温每升高0.1℃,油松WUE下降0.205。且平均气温较高的年份油松WUE下降率比低温年份的WUE升高率大,由此推断,气温上升对油松林生态系统水碳循环及耦合关系影响更为显著。(3)油松WUE随着降水量增加而提高,与降水存在一定的正相关关系,但并不显著;在降水量突然减少之后,油松的WUE值会随之上升,持续一段时期后有回落现象,说明WUE值具有一定保守性。(4)WUE对温度变化的响应较降水变化的响应更加敏感。温度的升高及降水的减少导致植物叶片气孔导度降低,进而影响了植物的固碳速率。     

西北干旱区植被净初级生产力的遥感估算及时空差异原因

植被净初级生产力(NPP)是评价陆地生态系统的重要参数。本文基于2000—2014年的MODIS NDVI数据,结合西北干旱区的自然环境特点,从土地覆盖类型、分类的精度、辐射数据的选取、计算公式的选择等方面对CASA模型进行改进和率定,进一步估算了西北干旱区的NPP,并分析了NPP的时空变化特征。结果表明:经验证改进的CASA模型对于干旱半干旱区植被NPP的模拟效果较好,可以反映研究区的植被生长及分布状况,西北干旱区多年平均植被NPP为191.63 g C·m~(-2)·a~(-1);西北干旱区植被NPP分布具有明显的区域差异性,总体上呈现出西北、东南高,中间低的特征;在年际变化上,NPP总体上呈增加趋势,线性增长率为2.98 g C·m~(-2)·a~(-1),且不同植被类型的NPP增长率不同,耕地增长最快,其次是灌丛,最低的是林地;对西北干旱区不同植被类型的NPP与气候因子(气温、降水)的相关性分析表明,总体上植被生物量与降水的相关系数为0.538(P0.05),与气温的相关系数为0.394,说明研究区植被NPP与降水的相关性高于气温;且不同植被类型与气候因子的相关性具有差异性。     

海河流域生态水分利用效率时空变化及其与气候因子的相关性分析

生态水分利用效率(water use efficiency,WUE)是碳-水循环的重要参数之一,明晰其时空演变特征对水资源短缺地区生态系统的健康发展具有重要的意义。海河流域水资源短缺是区域农业发展的重要制约因素,基于遥感、气象数据,利用趋势分析、相关分析等方法分析了海河流域2000—2014年总初级生产力(gross primary productivity,GPP)、蒸散量(evapotranspiration,ET)及WUE的时空分布特征,并识别WUE对降水、气温及干旱的响应。研究结果表明:(1)时间上,GPP和ET的变化趋势不显著,WUE呈现显著的增加趋势,增速为0.0185 gC/kg H_2O a~(-1)(R~2=0.6299,P0.01);(2)空间上,WUE和GPP均呈现从东南向西北减小的趋势,高值区主要分布在华北平原农业生态区和京津唐城镇与城郊农业生态区。从变化趋势来看,黄土高原农业与草原生态区的GPP和WUE上升趋势最大;(3)植被类型中,农田的WUE值最高,草地的WUE最低,农田、有林草原和草地均呈现显著的增加趋势(P0.05);(4)影响因素上,降水对WUE的影响最大,WUE由降水、干旱和气温控制的区域分别占整个流域植被面积的44.44%、39.23%和16.01%。     

青藏高原矮嵩草草甸地下和地上生物量分配格局及其与气象因子的关系

基于2006—2015年青海海北站10年生物量及气候因子监测数据,分析了青藏高原高寒矮嵩草草甸生物量的季节及年际动态,并探讨了气候因子对其影响。结果表明:(1)季节尺度上,高寒矮嵩草草甸地上生物量表现为单峰变化曲线,8月为其峰值点,为(345.72±27.01) g/m~2,代表了高寒草甸的地上净初级生产力。而地下根系的现存量变化较为复杂,其中5—7月呈现持续上升趋势,8月快速下降,之后9月份急剧,且各月份之间未达到显著水平(P0.05);年际尺度上,10年间高寒矮嵩草草甸地上生物量整体呈现波动增加趋势,2014年为其峰值点,达(437.12±32.01) g/m~2。地下生物量呈现波动性变化,变异较大,10年间平均值为(2566.99±138.11) g/m~2;(2)高寒草甸光合产物分配主要分布在地下,80%地下根系生物量分布于地表0—10 cm土层,且不同土层根系生物量占总地下生物量的比值在不同月份较为稳定。(3)气候因子中,大气相对湿度是影响高寒草甸地上生物量大小的主要因素;而气候因子对地下根系生物量的影响极为微弱。研究表明,高寒嵩草草甸对环境变化具有较高的自我调节能力,且高寒草甸的演化受制于人类干扰,而非气候变化。     

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.     

2000-2019年中国南方竹林区水分利用效率时空特征及驱动机制

水分利用效率(Water Use Efficiency, WUE)是深入理解生态系统碳、水循环及两者耦合关系的重要指标,然而我国重要森林类型之一的竹林的WUE时空格局及其驱动机制研究不足。通过MODIS净初级生产力(NPP)和蒸散(ET)数据得到竹林区WUE,采用线性趋势法计算WUE年际变化率表征变化趋势,并应用地理加权回归(GWR)模型分析了WUE与气候和地形等10个驱动因子的关系,探究了中国南方竹林区近20年间(2000—2019)WUE驱动机制。结果表明：(1)2000—2019年中国南方竹林区WUE多年均值为0.89 gC m^-2 mm^-1,呈显著下降趋势,下降速率为0.0028 gC m^-2 mm^-1 a^-1,ET上升速度大于NPP上升速度是造成WUE下降的主要原因;WUE呈南高北低的空间分布格局,83.5%区域的WUE呈下降趋势。(2)基于GWR模型的WUE驱动力分析发现,WUE变化最强的驱动因子是CO₂浓度和年降水量,而海拔、坡度等地形因子的...     

1982-2020年安徽省净生态系统生产力时空格局变化及其成因

净生态系统生产力（NEP）是定量描述陆地生态系统与大气之间碳交换的重要指标。明确区域尺度NEP的时空格局及主导因子,有助于增强对区域碳循环变化机制的认知。基于BEPS （Boreal Ecosystem Productivity Simulator）模型模拟结果,评估了安徽省1982-2020年NEP时空格局,分析了安徽省NEP对主要环境植被因子的敏感性,并借助通径分析和贡献率分析探究了影响安徽省NEP时空变化的驱动因子。结果表明：（1）1982-2020年,安徽省多年年均NEP为651.14 gC/m²,线性趋势变化率为1.10 gC m^-2 a^-1,总体呈显著增加趋势（P<0.01）。在空间上,NEP表现为"南北部较高、中部较低"的分布,显著增加（P<0.05）的区域占52.77%,主要分布在北部和南部,显著减小（P<0.05）的区域占7.11%,主要分布在西部和东南部。NEP重心有显著的北移趋势（P<0.01）。（2） NEP对大气CO₂浓度变化最为敏感,对降水变化最不敏感。时间上,NEP对叶面积指数（LAI）（P<0.01）、CO₂（P<0.01）和饱和水汽压差（VPD）（P<0.05）的敏感性变化显著增强,对总辐射的敏感性变化显著减弱（P<0.01）,对气温和降水的敏感性变化不显著（P>0.05）。空间上,NEP对各因子的敏感性有地区差异性。（3）所选环境植被因子综合解释了NEP 79%的时空变化。LAI与CO₂是安徽省NEP时空变化的主导因子,为正贡献,气候因子为次主导因子,为负贡献。空间上,LAI为主导因子的地区主要分布在安徽省北部、中西部的大部分地区,占49.65%,CO₂为主导因子的地区主要分布在安徽省西北部与东南部的大部分地区,占44.54%。     

云南省植被水分利用效率时空变化及影响因素

对云南省植被水分利用效率(WUE)的时空特征及影响因素进行研究可以更加全面的了解全球气候变化在区域上的响应。基于MODIS数据定量估算了2000—2014年云南省植被水分利用效率,利用趋势分析法和相关分析来对其时空格局和影响因素进行研究。研究结果表明：(1)云南省植被WUE整体呈现显著上升的趋势,增速为0.0078 gC mm^-1 m^-2 a^-1,年内表现为“M”型的变化趋势。2009—2013年的干旱对该地区植被WUE产生了滞后的正效应。不同土地利用类型下的植被WUE从高到低依次为森林,灌木地,草地和耕地。(2)在空间分布上植被WUE呈现西部高于东部的分布特征;在时间尺度上呈现北增南减的趋势。云贵高原与青藏高原的连接区域——丽江市的植被WUE最高,整体上大于2.5 gC mm^-1 m^-2。澜沧江上游的三江并流区植被WUE随着山脉的走势呈现条状变化分布,不仅是植被WUE的低值集中区,同时也是植被WUE增加10%以上的集中区,另外滇东北和滇东南也是植被WUE的低值区。总的来看,除...     

石羊河流域水分利用效率及其对饱和水汽压差的响应

水分利用效率(WUE)是叶片通过光合作用调节水分生理过程的指标,是联系生态系统碳循环与水循环关系的关键,反映了植被生态系统对立地环境快速调整和资源的变化适应策略。基于卫星遥感和地面观测数据,利用光能利用率模型和蒸散发经验估算模型,模拟石羊河流域2000—2019年植被总初级生产力(GPP)和蒸散发(ET)数据,估算2000—2019年不同植被类型的WUE空间分布特征,研究GPP/ET/WUE与饱和水汽压差(VPD)的相关性,探讨干旱区不同类型植被对水分利用及胁迫的适应策略。结果表明：(1) 2000—2019年石羊河流域植被WUE、GPP和ET的平均值分别为0.80 gC m^-2 mm^-1、256.52 gC/m²和302.52 mm,其三者的空间分布特征表现为“南高北低”,即由流域源头至下游逐渐减少的空间分布。(2)近20年内,流域内WUE、GPP和ET的变化率的平均值分别为0.017 gC m^-2 mm^-1 a^-1,6.99 gC m^-2     

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。     

黑河流域植被水分利用效率时空分异及其对降水和气温的响应

植被水分利用效率(WUE)是衡量植被生态系统碳水耦合关系的重要指标,研究其时空分异特征对区域水资源合理利用及配置有重要意义。基于改进的光能利用率模型CASA,模拟估算了黑河流域2000—2013年植被净初级生产力(NPP),结合ETWatch模型估算的黑河流域2000—2013年蒸散数据ET,进一步估算了黑河流域植被水分利用效率WUE。分析了黑河流域NPP、ET和WUE空间格局和时间变化特征,探讨了WUE变化对降水和气温的相关性。结果表明:1)黑河流域空间上植被NPP在2000—2013年多年平均值为81.05 gC m^-2 a^-1,ET平均值为133.38 mm,植被WUE平均值为0.448 gC mm^-1 m^-2。植被NPP、ET与WUE的空间格局基本上类似,均呈现出自上游至下游逐渐减少的分布格局。2)黑河流域2000—2013年间植被平均NPP与平均WUE均呈现显著上升趋势(P<0.05),而ET平均值变化不显著。WUE年际变化斜率与其平均值在空间分布上存在一定的对应关系,空间上植被WU...     

安徽省植被净初级生产力估算——基于改进的CASA模型

定量估算植被净初级生产力(NPP)对预测陆地碳循环趋势具有重要意义,目前广泛应用于NPP估算的CASA模型其精度仍有待提高。在已有CASA模型优化的基础上,考虑最大光能利用率(LUE_max)的动态变化来改进CASA模型,对改进前后的模拟结果进行比较,并利用改进后的模型估算2001—2020年安徽省植被NPP。结论如下：(1)改进的CASA模型可应用于研究区的植被NPP估算,NPP模拟值与实测值之间的相关性达到显著水平(R²=0.736,P<0.01)。(2)改进后模拟的安徽省植被NPP在空间表达上能够呈现更多细节,时间上较改进前在生长季NPP值更高,非生长季值更低,拉大了NPP的年内变化。(3)2001—2020年安徽省植被NPP整体呈波动上升趋势,多年平均值为547.61 gC m^-2 a^-1,年均增长量达2.18 gC m^-2 a^-1,2016—2020年间NPP增长最快。年内NPP具有明显的季节差异,表现为夏季>秋季>春季>冬...     

基于遥感数据的植被碳水利用效率时空变化和归因分析

植被碳水利用效率是表征生态系统碳水循环的重要指标。采用MODIS数据,利用Google Earth Engine平台计算植被碳利用效率(Carbon Use Efficiency, CUE)与水利用效率(Water Use Efficiency, WUE)。采用趋势分析、变异系数、R/S分析及偏相关分析等方法,对2000—2020年黄河流域植被CUE与WUE的时空动态进行分析,并探究水热条件对碳水利用效率的影响。结果表明：(1)2000—2020年黄河流域植被碳水利用效率年均值分别为0.61和0.68 gC m^-2 mm^-1;研究时限内,植被CUE呈波动下降趋势,而WUE呈波动上升趋势。(2)空间上,植被CUE呈西高东低分布,WUE相反。不同土地覆被类型的CUE表现为草地>农田>灌丛>森林;WUE表现为：农田>森林>草地>灌丛。(3)总体上,黄河流域植被CUE与温度呈负相关,与降水呈正相关;黄河流域北部植被WUE与温度和降水均呈正相关关系,黄河流域西南部植被WUE与降水负相关;(4)不同土地利用类型中,草地...     

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。