基于GIS和RS的广东陆地植被生产力及其时空格局

在GIS和RS工具支持下,利用多时相遥感数据NOAA-AVHRRNDVI和地面气象数据研究了广东陆地植被净第一性生产力及其时空分布.结果表明广东陆地植被净第一性生产力的遥感估算值与实测值接近,效果较好;广东陆地植被净第一性生产力介于0～1568.9gC/(m2*a)之间,年平均净第一性生产力约为753.2(±277.0)gC/(m2*a),全省陆地生态系统每年约固定碳1.34×1014g.广东陆地植被净第一性生产力的地区差异显著,反映了广东陆地植被因受人类活动影响而比较破碎的特点;同样,广东陆地植被净第一性生产力的年变化显著,夏半年约为冬半年的4倍以上,这主要与该地区气温和水分条件的季节变化有关;即使是常绿阔叶林,其年净第一性生产力也有明显差异,且年变化显著.     

关于"长江流域植被净第一性生产力及其时空格局研究"一文中几个问题的讨论

植声 :利用遥感资料估测植被净第一性生产力 ,已有多人做过研究 ,应有所改进 ,但不仅仅在于改变模型本身。在本文中 1)是否应给出估算过程所输入的模型参数 ,特别是划分 8个类型所用参数集 ;2 )实验验证 ,特别是结论中 :常绿阔叶林的NPP最大 ;江西的大部分较高 (意味着比湖南的高 ) ,建议用地面实测数据验证一下 ,与常绿针叶林及湖南的常绿阔叶林作一比较。那一带好几个单位这几年都做了主要类型的光合速率研究 ,利用森林资源监测的 8km网络的固定样地 ,特别是第四次、第五次连续清查资料都可以说明这个问题。柯金虎 :国内利用NDVI数据估…     

东亚地区陆地生态系统净第一性生产力时空格局

利用植被分类数据、NDVI数据、气象数据以及观测数据,基于CASA生态系统模型,估算了东亚地区(10～70°N,70～170°E)陆地生态系统植被净第一性生产力.结果表明:1982～1999年研究区总NPP呈现波动增加趋势,平均每年增加0.08833PgC.18a间NPP平均值为14.24 PgC,约占全球总NPP的22.6%～23.9%.研究区NPP年变化呈单峰曲线,最大值出现在7月份,达2.98PgC,全年中NPP积累主要发生在4～10月份,该时段内NPP总量占全年总量的86.81%.春、夏、秋、冬四季NPP平均总量分别为:2.31、8.16、2.79、1.10 PgC,分别占全年NPP平均总量的16.20%、57.27%、19.58%、7.73%.将NPP年平均值分成3个范围:低值区(7.82～300gC · m-2)、中值区(301～700 gC · m-2)、高值区(>700 gC · m-2),分别研究了其空间分布特征.     

长江流域植被净第一性生产力及其时空格局研究

 基于生态过程模型——CASA模型,利用1982～1999年18年来8 km×8 km分辨率的遥感数据和匹配的温度、降水、太阳辐射资料以及植被和土壤信息,对长江流域的植被NPP及其时空分布格局进行了分析。主要结论如下：1) 18年来,长江流域年均NPP总量为0.46Pg C·a-1,占全国总量的27.22     

陆地植被净第一性生产力的研究

回顾了当前国内外陆地植被净第一性生产力（ＮＰＰ） 的研究现状，分析了３ 种生产力模型（ 气候相关模型、过程模型和光能利用率模型） 在应用于全球和区域生产力研究时的长处及不足：气候相关模型在气候变化研究中应用比较多，但计算的只是潜在ＮＰＰ；过程模型着重于植物生长的生理生态过程，但过于复杂，模型中的参数不易获得；光能利用率模型因为可直接利用遥感数据成为ＮＰＰ模型发展的一个主要方面．对国内ＮＰＰ的研究及遥感手段在ＮＰＰ研究中的应用进行了分析．     

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。     

GIS和RS支持下广东省植被吸收PAR的估算及其时空分布

在ＧＩＳ和ＲＳ支持下,利用地面气象数据和ＤＯＡＡ－ＡＶＨＲＲＮＤＶＩ数据估计了广东省植被在１９９２－０４～１９９３－０３间吸收的ＰＡＲ,并分析了其时空分布特征以及不同类型植被对ＰＡＲ的吸收特征,结果表明,在此期间,广东省植被年ＡＰＡＲ介于０～１５７５ＭＪ／ｍ＾２ａ之间,其最大ＮＰＰ不及全球最高值的一半,并且,广东省年ＡＰＡＲ的时空变化显著,这主要与植被自身性质和太阳辐射的时空变化有关,即使是常绿阔     

基于NDVI的中国天然森林植被净第一性生产力模型

根据叶面积指数、归一化植被指数（ＮＤＶＩ）建立了中国森林植被净第一性生产力（ＮＰＰ）模型：ＮＰＰ＝－０．６３９４－６７．０６４ｌｎ（１－ＮＤＶＩ）经我国１３组森林植被生产力数据的验证表明,该模型的预测结果与实测值相符较好。通过与Ｃｈｉｋｕｏ模型和综合模型（周广胜等,１９９６）预测结果的比较,该模型在总体上优于Ｃｈｉｋｕｇｏ模型和综合模型。表明基于ＮＤＶＩ的净第一生产力模型对我国森林植被有良好的适应     

土地利用约束下中国东部南北样带生产力和植被分布对全球变化的响应

对现有的区域植被动态模拟模型进行了改进,使之包含了土地利用分布格局对植被和生态系统相关过程的影响。改进后的模型被用地研究中国东部南北样带(NSTEC)植被和净第一性生产力对未来气候变化的响应。模拟结果显示土地利用格局对未来气候条件下植被分布的变迁和生产力形成过程有非常显著的影响。与没有土地利用约束的情形相比较,土地利用作为限制条件缓减了植被类型之间的竞争,从而减少了模拟的样带区域内常绿阔叶林,但增加了模拟灌木和草地的分布。土地利用约束使得模拟得到的当前条件下的净第一性生产力更为接近实际情况,且未来气候条件下的生产力改变量更为可信。对未来CO2倍增条件下7个大气环流模型预测的气候情景的模拟结果表明：落叶阔叶林将显著增加,但针叶林、灌木和草原的分布将下降。未来气候条件下NSTEC样带的净第一性生产力总量将增加。预测样带北部的净第一性生产力的变化范围大于样带南部。温度变化比降水变化对样带的生产力具有更强的控制。     

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年以来中国潜在植被净初级生产力的时空分布模拟

潜在植被的净初级生产力(PNPP)是在无人类干扰情况下,立地所能发育形成最稳定成熟植被的净初级生产力,PNPP能够直接反映自然生态系统的质量状况,是分离人类活动对生态环境影响的重要指标。研究改进了CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,引入潜在光合有效辐射吸收比例(PFPAR)模拟了2000—2020年中国植被PNPP的时空分布格局。结果表明：中国PNPP空间分布差异较大,东南沿海和东北大、小兴安岭地区PNPP较高,新疆、西藏等西部干旱、高寒地区PNPP较低,呈现以400 mm等降水量线为界的空间分异格局。2000—2020年,中国PNPP总体上呈现递增趋势,年际波动小,PNPP减少的区域与增加的区域面积基本相等。PNPP波动较大的地区主要位于青藏高原、四川盆地和贵州高原。研究结果量化了气候变化背景下真实的生态状况和潜在生态状况的差异,可分离出人类活动对自然生态系统的直接影响,为制定针对性的生态修复对策提供了科学依据。     

内蒙古草原区植被净初级生产力及其与气候的关系

利用NOAA/AVHRR GIMMSNDVI数据、土地覆盖分类数据、气象数据等,基于改进的基于光能利用率的净初级生产力(Net Primary productivity,NPP)遥感估算模型对内蒙古草原区1982-2006年的NPP进行估算,并分别以年、季节和月为时间单位,计算基于像元的NPP与降水、温度之间的相关及偏相关系数,分析不同时间单位及尺度上NPP与气候的关系。结果表明,1982-2006年内蒙古草原区NPP总量呈波动增加的趋势,平均增加值为0.861Mt C/a。以年为时间单位,内蒙古草原区年NPP与降水的关系比较明显。以季节为时间单位,年际春季和夏季NPP与降水的关系比较明显,秋季二者关系相对较弱,春季和秋季NPP与温度的相关系数和偏相关系数空间格局比较一致,且相关性明显高于夏季。以月为时间单位的相关水平明显高于年际水平,多年平均年内月NPP与降水、温度的相关程度明显增强,除去降水的影响,月均温对NPP的影响明显下降,且空间格局也有明显的变化,说明以月为时间单位在年内尺度上降水对植被生长的影响比温度要大。而以4、7、10月份为例,在年际尺度上,虽然各月份NPP均受降水的影响较大,但与降水关系最为密切的是4月份和10月份NPP,与之相比,7月份NPP与温度的关系明显高于其他两月。     

2000-2020年祁连山植被净初级生产力时空变化及其驱动因素

植被净初级生产力(NPP)是评价植被生长的重要参数,也是评估陆地生态系统质量与功能的重要指标。基于MODIS NPP、数字高程模型(DEM)、气象水文及人类活动数据,采用空间分析、趋势分析,分别从像元尺度和县域尺度识别了2000-2020年以来祁连山NPP时空变化特征,采用偏相关分析研究了NPP对年均温和年降水的响应,并借助地理探测器模型揭示了NPP变化的驱动因素,最后采用Hurst指数预测了NPP未来变化趋势。结果表明:2000-2020年祁连山平均NPP呈波动增加趋势,年均增加2.38 g C/m²,其中栽培植被和阔叶林增长最为明显。近20年,像元尺度上有75.37%的区域NPP增加,主要位于东南部;县域尺度上,古浪、平安、化隆和永登县NPP增速较快,而祁连、海西、德令哈和门源县增速较慢。祁连山NPP空间分布具有明显的集聚性,高值集聚区主要位于东南部,而低值集聚区主要位于西北部。年均温和降水量的增加均促进了NPP的增加,但不同区域NPP对气温和降水的响应有明显差异。降水量、饱和水气压差和蒸散发是NPP变化的主要驱动因子,驱动因子之间对植被NPP变化存在交互作用,分为双因子增强和非线性增强效应。未来祁连山NPP变化以增加非持续性为主,说明植被变化面临较大不确定性。研究结果有助于揭示全球气候变化背景下区域植被NPP对气候变化及人类活动的非线性响应机制,亦可为祁连山生态保护与可持续发展提供理论依据。     

土地利用约束下中国东部南北样带生产力和植被分布对全球变化的响应

对现有的区域植被动态模拟模型进行了改进,使之包含了土地利用分布格局对植被和生态系统相关过程的影响.改进后的模型被用于研究中国东部南北样带(NSTEC)植被和净第一性生产力对未来气候变化的响应.模拟结果显示土地利用格局对未来气候条件下植被分布的变迁和生产力形成过程有非常显著的影响.与没有土地利用约束的情形相比较,土地利用作为限制条件缓减了植被类型之间的竞争,从而减少了模拟的样带区域内常绿阔叶林,但增加了模拟灌木和草地的分布.土地利用约束使得模拟得到的当前条件下的净第一性生产力更为接近实际情况,且未来气候条件下的生产力改变量更为可信.对未来CO2倍增条件下7个大气环流模型预测的气候情景的模拟结果表明:落叶阔叶林将显著增加,但针叶林、灌木和草原的分布将下降.未来气候条件下NSTEC样带的净第一性生产力总量将增加.预测样带北部的净第一性生产力的变化范围大于样带南部.温度变化比降水变化对样带的生产力具有更强的控制.     

1961-2010年内蒙古草原植被分布和生产力变化——基于MaxEnt模型和综合模型的模拟分析

定量评估气候变化对内蒙古草原植被分布及其净第一性生产力的影响有助于理解干旱区域生态系统结构和功能对气候变化的响应。基于最大熵模型（MaxEnt）评价了气候因子的重要性,进而模拟了1961-2010年内蒙古草原植被的地理分布,同时应用综合模型模拟了净第一性生产力变化。研究表明,湿润指数（MI）、年降水量（P）、最暖月平均温度（T_w）和最冷月平均温度（T_c）是决定草原植被分布的主导气候因子。1961-2010年内蒙古草甸草原、典型草原和荒漠草原分布面积分别减少了5%、1%和62%,草原面积整体减少了11%,预示着草原向着荒漠化的方向发展。降水是决定内蒙古草原净第一性生产力变化的最重要因素。     

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。     

青藏高原草本沼泽植被净初级生产力时空变化及其对气候变化的响应

青藏高原是我国重要的草本沼泽分布区,该地区草本沼泽对于东亚生态安全及碳循环具有重要的意义。植被净初级生产力(NPP)是反映生态系统固碳能力的重要指标,气候变化能够显著影响植被NPP。在全球气候变化背景下,青藏高原草本沼泽植被NPP的时空变化及对气候响应机理尚不明确。利用2000―2020年NPP数据和气象数据,对青藏高原草本沼泽植被NPP的时空变化及其对气候变化的响应进行分析。研究表明:青藏高原草本沼泽植被NPP多年平均值为122.80 g C/m²,在2000-2020年青藏高原草本沼泽植被年NPP总体呈现显著增加趋势(0.79 g C m^-2 a^-1),其中增加趋势最为显著的地区集中于研究区北部。研究发现青藏高原草本沼泽植被NPP主要受年均气温影响,年均降水对青藏高原草本沼泽植被NPP的影响并不显著。在不同季节,夏季和秋季升温均能够显著增加沼泽植被NPP,其中夏季夜晚最低温升高对青藏高原草本沼泽植被生长的促进作用比白天最高温升高更显著。在全球昼夜不对称增温背景下,未来模拟青藏高原草本沼泽植被NPP时,需重点关注白天和夜晚温度变化对草本沼泽植被生长的不同影响。研究结果有助于评估青藏高原草本沼泽植被固碳潜力,并为青藏高原沼泽生态保护提供科学依据。     

2000—2015年陕西植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因素

利用MOD17A3 NPP时间序列数据、地表覆盖类型数据、气象数据、MOD16蒸散产品、地形数据等,分析2000—2015年陕西省植被净初级生产力(NPP)时空变异特征,探讨NPP的时空变异对各影响因素的响应特征.结果表明: 研究期间,陕西植被NPP 整体呈极显著上升趋势,NPP变化趋势线斜率为5.02 g C·m^-2·a^-1.NPP年平均值为344 g C·m^-2·a^-1,变化范围为247～390 g C·m^-2·a^-1.陕西NPP显著增加的区域占全省国土面积的61.2%,主要分布在陕北、渭北地区和秦巴山地西部;显著减少的区域主要分布在西安市、宝鸡市等城市周边区域,仅占2.5%.陕西年平均气温和年降水量变化趋势均不显著,气温呈现不显著升高,降水呈现不显著降低,具有暖干化趋势.NPP与降水量、平均气温显著相关的区域分别占全省总面积的9.4%和1.5%.由于人类活动的频繁干预大大降低了气候环境对NPP变化的影响程度,人类活动逐渐成为影响NPP变化的主导因素.陕北、关中地区的NPP与蒸散显著相关,随着植被NPP的增加,势必对这些地区水平衡造成重大影响.各土地覆盖类型NPP平均值为耕地>林地>草地>园地,NPP增加速率为园地>草地>林地>耕地,NPP变化百分率为草地>园地>林地>耕地.研究区内坡度0°～5°、5°～25°和>25°区域的NPP增长百分率分别为14.6%、25.7%和35.9%.     

基于RS和GIS的毛乌素沙地植被盖度定量估测

选取毛乌素沙地东北部的伊金霍洛旗为研究区域,以少量野外定位调查数据与其对应的遥感信息和GIS信息为基础,利用岭估计分析方法,对植被盖度估测模型及其影响因子进行系统研究.结果表明,植被盖度除受NDVI影响外,还与其他遥感信息紧密相关,岭估计方法明显地改善了最小二乘估计的缺陷,克服了变量间由于存在复共线性关系对求解待定参数所造成的不利影响,提高了估测精度.建立了以像元为单位的植被盖度估测模型,其模型检验精度达98.7%.此外,还建立了区域性植被盖度地理信息系统,实现了研究区域内任意一点(像元)或任意土地单元植被盖度的查询、更新及自动制图.