GIS支持下陕西省植被生产有机物价值研究

 在地理信息系统的支持下,利用改进的周广胜NPP模型,根据陕西省植被图和陕西省相关的气候资料,充分考虑植被类型和覆盖度,以植被类型为单位估算了陕西省陆地生态系统NPP物质量进行了测定,结果为：陕西省陆地植被总产量为195.339 5 t·hm－2·a－1,单位面积平均产量为7.25 TDM·hm－2·a-1。得到陕西省植被NPP值列表。以第一性生产物质量为基础,采用能量比市场价格法测定了陕西省各种植被类型的生产力价值,结果是：陕西省的27个植被类型总净第一性生产力价值为358.50亿元。单位面积的生产力价值     

塔里木盆地北部盐化草甸植被净第一性生产力模型研究

根据野外实测的植被生产力资料及计算所得的测定样地地下水潜水蒸发量数据。建立了估算塔里木盆地北部盐化草甸植被净第一性生产力（ＮＰＰ）的模型：Ｙ＝０．０３２４＋０．００３７Ｅ。（１－ｈ／ｈ。）＾２该模型表明：在一定的气候和土壤条件下,盐化草甸植被净第一性生产力随地下水埋深的增加而逐渐下降,对模型的灵敏度分析表明,当地下水埋深ｈ〈３．３ｍ时,盐化草甸植被净第一性生产力对地下埋深的变化不甚敏感,ｈ每变化１     

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。     

气候变化情景下中国自然植被净初级生产力分布

基于国际上较通用的Lund-Potsdam-Jena(LPJ)模型,根据中国自然环境特点对其运行机制进行调整,并重新进行了参数化,以B2情景气候数据作为主要的输入数据,以1961-1990年为基准时段,模拟了中国1991-2080自然植被净初级生产力(NPP)对气候变化的响应.结果表明:1961-1990年,中国自然植被的NPP总量为3.06 Pg C·a-1;1961-2080年,NPP总量呈波动下降趋势,且下降速度逐渐加快.在降水相对变化不大的条件下,平均温度的增加对我国植被生产力可能会产生一定的负面影响.NPP的空间分布从东南沿海向西北内陆呈逐渐递减趋势,在气候变化过程中,该格局基本没有太大变化.在东部NPP值相对较高地区,NPP值以减少为主,东北地区、华北东部和黄土高原地区的减少趋势尤为明显;在西部NPP值相对较低地区,NPP以增加趋势为主,青藏高原地区和塔里木盆地的表现尤为突出.随着气候变化的深入,东西部地区这种变化趋势的对比将越发明显.     

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。     

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．     

基于GIS的黄土丘陵沟壑区作物生产潜力模拟研究

从YIELD模型的来源、输入文件及基本参数,模型中作物生产力计算各个子模型以及计算流程4个方面作了简单的叙述,以黄土丘陵沟壑区典型小流域晋西狼窝沟为例,在地理信息系统（GIS）技术十,应用YILD模型对该流域的作物生产潜力进行了模拟,并从作物类型,地类,耕作措施及气候条件4个方面对影响该流域作物产量的因素进行了分析。结果表明,该模型对不同作物的模拟产量在总体上与实体产量基本相符合,表明模型可以应用于黄土丘陵沟壑区的作物产量模拟之中,对于不同地类来说,坝地的土壤水分和以力条件明显高于梯田和坡耕地,因而坝地的模拟产量地高于梯田和坡地,但三者之间的差距没有实测产量显著,耕作措施是提高作物生产力的有效途径,对地膜覆盖,梯田以及施肥等耕作措施的模拟产量表明,这3种耕作措施均能有效的物生产力;其产量提高率均平均在85％以上,其中以施肥对作物的增产作用最大,增产率高达95％,,这与实测产量资料基本一致;气候条件是影响作物生产的直接因素,模拟结果表明模型对降水量和温度等气候条件十分敏感,不同年份降水量和温度的差异将直接导致作物生产力的显著不同。对YIELD模型的模拟结果分析表明,该模型可以有效地应用于黄土丘陵沟壑区的作物生产潜力研究。     

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.     

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。     

植被的PE(可能蒸散)指标与植被-气候分类(三)几种主要方法与PEP程序介绍

Holdridge的生命地带分类系统由于其指标的计算十分简便与对植被的对应性强而受到国际植被生态学界与环境科学研究者的重视。特别是近年来在环境的评价、生态区划与预测全球变化对生态系统的影响等方面得到较多采用。该系统对中国各植被地带的气候台站资料进行计算分析的结果表明有较好的适应性。但由于该系统发展于中美洲的热带地区,因而在中国的亚热带地区须进行局部的调整。但采用该系统将有利于与世界各地的气候一植被分类系统的统一与对比研究。通过回归计算表明,该系统的可能蒸散率(PER)指标与CHIKUGO模型的辐射干燥度(RDI)显著相关。因而可以采用便于取得资料与易于计算的PER来进行潜在第一性生产力(NPP)的估算。对中国各植被地带的计算结果令人满意,可进一步用于在全球变化条件下,中国各植被地带或生态系统主要类型及其NPP变化的预测。     

农业生产力模型初探

根据植物的生理生态学特点及诸气候要素建立了农业净第一性生产力模型:NPP=exp(rR_n(r~2 R_n~2 rR_n/(R_n r)(R_n~2 r~2)·(0.0015RDI 0.0013)) 用该模型对全球变化条件下的农业净第一性生产力的敏感性试验表明:我国农业净第一性生产力在气温升高2℃且降水不变或增加20％的情况下都有不同程度的提高,幅度为0.44％～12.88％,其中,在降水不变的情况下,湿润地区增加幅度最大,为5.46％～12.88％,在降水增加的情况下,干旱、半干旱地区增加幅度最大,为3.89％～10.92％;在温度升高2℃、降水减少20％的情况下,湿润地区农业生产力增加1.48％～14.63%,干旱、半干旱地区农业生产力降低0.44%～2.92％,干旱地区降低幅度较大,为1.04％～6.01％,表明水分为农业生产力的主要限制因子。     

作物生产力模型及其应用研究

从农业生态环境的角度论述了作物生产力模型的产生背景,讨论了作物生产力模型发展的幼年期、少年期、青年期和成熟期4个阶段,从科学研究,农业作物管理和农业决策分析等方面论述了作物生产力模型在保护农业生态环境中的作用,讨论了作物生产力模型的不足之处主要为简单的模型的地区适应性不强,而复杂的模型则由于参数的难以获取,且不同研究区域基础数据格式的一致性问题,也导致模型的地区适应性比较弱,因而提出要建立通用,统一的数据格式,以使作物生产力模型在不同地区易于推广应用;最后针对作物生产力模型普遍适应性能比较弱的问题,对作物生产力模型与地理信息系统的结合进行了研究,并综述了目前在作物生产力模型的界面友好化方面的一些工作,提出建立通用的作物生产力模型界面是今后发展的重点所在。     

Contrasting Climatic Controls on the Estimated Productivity of Global Terrestrial Biomes

Net primary productivity (NPP) represents the greatest annual carbon flux from the atmosphere to the biosphere, is an important component of seasonal fluctuations in atmospheric CO₂ concentrations, and is the most critical biotic component of the global carbon cycle. NPP measures products of major economic and social importance, such as crop yield and forest production. Given that global NPP can not be measured directly, model simulations must provide understanding of its global spatial and temporal dynamics. In this study, we used the biogeochemical model BIOME-BGC to simulate global terrestrial NPP and assessed relative importance of climatic controls (temperature, water availability, and radiation) in limiting NPP in the array of climatic combinations found globally. The degree of limitation on NPP by climatic controls was defined by using an empirical membership function. Results showed that temperature or water availability limited NPP over larger land areas (31% and 52%, respectively) than did radiation limitation (5%). Climatic controls appeared to be important in limiting productivity in most vegetation biomes, except for evergreen broadleaf forests. Nevertheless, there were areas of the globe (12%) where none of the climatic factors appeared to limit NPP. Our research has suggested that other environmental controls, such as nutrient availability or biological constraints, should then be considered. The wide distribution of NPP between zero and the upper boundary values in the correlation plots indicated that multivariate environmental balances, not single limiting factors, controlled biospheric productivity. Received 27 August 1997; accepted 19 November 1997.     

我国3个桉树人工林种植区生产力影响因素

研究影响桉树人工林生产力的主要因素,对于提高桉树人工林生产力以及经营水平和合理利用树种都具有重要的意义。收集我国3个桉树人工林种植区(广东省、广西壮族自治区、云南省)关于生物量与生产力研究中的相关数据,对海拔、林分密度、林龄、年均温和年降水量与乔木层生物量进行了主成分分析与混合模型分析,探究各因素对我国桉树人工林生物量与生产力的影响。结果显示:年均温、年降水量、林龄、海拔和林分密度均是影响广东、广西、云南这3个省(区)桉树人工林生物量的主要因素,其中年降水量对这3个地区桉树人工林的生物量影响极其显著(P0.01),林龄和林分密度对桉树人工林的生物量影响显著(P0.05)。这是因为这3个地区都位于亚热带,温度都属于桉树生长的适宜温度,而这3个地区存在明显的干湿季,降水量在季节和地域上分布不均匀,导致这3个地区年降水量存在较明显的差异。因此,年降水量成为影响这3个地区桉树人工林生物量的关键因素。     

西北干旱地区气候变化及其对草地生产潜力的影响

依据宁夏各县区24个气象站37年(1981—2017年)间的逐月气温、降水资料,采用Miami模型和Thornthwaite Memorial模型计算宁夏草地生产潜力,分析其时空变化。结果表明:从时间变化来看,宁夏平均气温以0.47℃·(10a)^-1的速度持续上升,降水量呈先下降后上升的趋势,从2010—2017年年降雨量增加了40 mm;从空间变化来看,宁夏气候从西北向东南由“暖干”向“冷湿”逐渐变化;宁夏草地气候生产潜力从西北向东南逐渐递增;草地气候生产潜力变化趋势与降水变化趋势一致,各时间段气候生产潜力与降水呈显著正相关(P<0.01),与温度呈负相关关系。因此,降水是宁夏草地气候生产潜力的限制因素,草地生产潜力较大区域在宁夏中南部,而以温度升高为特征的气候变化,对宁夏草地气候生产潜力影响较小。     

Estimating switchgrass productivity in the Great Plains using satellite vegetation index and site environmental variables

Switchgrass is being evaluated as a potential feedstock source for cellulosic biofuels and is being cultivated in several regions of the United States. The recent availability of switchgrass land cover maps derived from the National Agricultural Statistics Service cropland data layer for the conterminous United States provides an opportunity to assess the environmental conditions of switchgrass over large areas and across different geographic locations. The main goal of this study is to develop a data-driven multiple regression switchgrass productivity model and identify the optimal climate and environment conditions for the highly productive switchgrass in the Great Plains (GP). Environmental and climate variables used in the study include elevation, soil organic carbon, available water capacity, climate, and seasonal weather. Satellite-derived growing season averaged Normalized Difference Vegetation Index (GSN) was used as a proxy for switchgrass productivity. Multiple regression analyses indicate that there are strong correlations between site environmental variables and switchgrass productivity (r = 0.95). Sufficient precipitation and suitable temperature during the growing season (i.e., not too hot or too cold) are favorable for switchgrass growth. Elevation and soil characteristics (e.g., soil available water capacity) are also an important factor impacting switchgrass productivity. An anticipated switchgrass biomass productivity map for the entire GP based on site environmental and climate conditions and switchgrass productivity model was generated. Highly productive switchgrass areas are mainly located in the eastern part of the GP. Results from this study can help land managers and biofuel plant investors better understand the general environmental and climate conditions influencing switchgrass growth and make optimal land use decisions regarding switchgrass development in the GP.     

2009-2011年我国西南地区旱灾程度及其对植被净初级生产力的影响

2009—2011年,我国西南地区遭受了极端干旱气候影响。利用1980—2011年气象站点观测数据和基于光能利用率的植被净初级生产力估算模型Glo PEM,研究了2009—2011年西南地区干旱灾害过程和程度及其对植被净初级生产力的影响,结果显示:2009—2011年西南地区年均降水量和湿润指数明显低于1980—2008年均值。受干旱气候影响,研究区植被净初级生产力比2001—2011年均值低12.55 g C m-2a-1,总计低0.017 Pg C/a,造成的碳损失约占我国总碳汇的7.91%。2001—2011年西南地区植被净初级生产力与蒸散量变化显著相关(R2=0.44,P0.05),而降水量和湿润指数变化过程与植被净初级生产力和蒸散量不同步,可能是由于该地区森林覆盖率较高,具有较强的涵养水源功能,导致土壤湿度变化滞后于降水量和湿润指数变化,从而使降水量变化过程与植被净初级生产力变化不同步。     

A novel polyculture growth model of native microalgal communities to estimate biomass productivity for biofuel production

Native polyculture microalgae is a promising scheme to produce microalgal biomass as biofuel feedstock in an open raceway pond. However, predicting biomass productivity of native polycultures microalgae is incredibly complicated. Therefore, developing polyculture growth model to forecast biomass yield is indispensable for commercial-scale production. This research aims to develop a polyculture growth model for native microalgal communities in the Minamisoma algae plant and to estimate biomass and biocrude oil productivity in a semicontinuous open raceway pond. The model was built based on monoculture growth of polyculture species and it is later formulated using species growth, polyculture factor (k_value), initial concentration, light intensity, and temperature. In order to calculate species growth, a simplified Monod model was applied. In the simulation, 115 samples of the 2014–2015 field dataset were used for model training, and 70 samples of the 2017 field dataset were used for model validation. The model simulation on biomass concentration showed that the polyculture growth model with k_value had a root-mean-square error of 0.12, whereas model validation provided a better result with a root-mean-square error of 0.08. Biomass productivity forecast showed maximum productivity of 18.87 g/m²/d in June with an annual average of 13.59 g/m²/d. Biocrude oil yield forecast indicated that hydrothermal liquefaction process was more suitable with a maximum productivity of 0.59 g/m²/d compared with solvent extraction which was only 0.19 g/m²/d. With satisfactory root-mean-square errors less than 0.3, this polyculture growth model can be applied to forecast the productivity of native microalgae.     

Simulated effects of precipitation and nitrogen on Serengeti grassland productivity

In the Serengeti National Park, Tanzania, precipitation and soil nitrogen vary greatly between northwestern tallgrass areas and southeastern shortgrass areas, with the tallgrass having higher total precipitation and lower soil fertility. We used a model of grassland productivity, carbon/nitrogen cycling, and abiotic factors to test the hypothesis that tallgrass productivity is limited primarily by nitrogen availability while shortgrass productivity is limited by water. Under observed grazing intensities and ungrazed conditions, precipitation exerted primary control over grassland productivity for both regions, with differences in soil texture mediating soil water availability to the grasses. Mineral nitrogen availability interacted with water availability to influence productivity at precipitation levels 130% of the mean. Nitrogen mineralization and precipitation were positively related for each grassland type, however, nitrification varied both between grassland types and between grazed and ungrazed conditions. Combined mineralization and nitrification could not maintain soil mineral nitrogen levels in the face of plant nitrogen uptake stimulated by increased precipitation, thus providing the mechanism by which nitrogen becomes a secondary limiting factor for both grasslands. Model experiments indicated that the pattern of primary limitation by precipitation and secondary limitation by nitrogen was robust to model assumptions concerning ungulate deposition of urine and dung nitrogen to the soil.