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.     

近51年来祁连山植被净初级生产力对气候变化的响应

本研究以分辨率为0.1°×0.1°的植被、土壤和气象数据为驱动,利用大气-植被相互作用模型(AVIM2)模拟了祁连山地区1958~2008年植被净初级生产力(NPP),并对近51年来祁连山地区植被NPP对气候变化的响应进行了分析。结果表明:近51年来祁连山植被(常绿针叶林、落叶针叶林、草地、灌木、农田)在气温升高和降水量增加的影响下,NPP总量呈增加趋势,且增加速率依次为:农田>常绿针叶林>落叶针叶林>草地>灌木。植被NPP的变化与气温和降水量的变化均呈正相关关系,且温度变化对植被NPP的影响大于降水,即温度变化是影响祁连山地区植被NPP变化的主导因素。从区域平均来看,气温年平均上升速率为0.043℃·a-1,降水量的平均增加速率为1.355mm·a-1,在气温和降水量的共同作用下,1958~2008年祁连山地区植被NPP总量呈增加趋势,平均增加速率为0.718g·m-2·a-1。     

四川植被净第一性生产力(NPP)对全球气候变化的响应

根据全球气候变化的趋势 ,利用生态信息系统 (EIS)技术 ,采用植被净第一性生产力模型 ,并结合海拔因素 ,模拟了四川植被净第一性生产力在未来气候 5种水热条件下空间分布格局的变化趋势。结果表明 ,当前四川植被的净第一性生产力 (NPP)从总体上沿东南向西北呈逐渐递减趋势。植被净第一性生产力与降水量呈明显正相关关系 ,二者曲线比较近似。与可能蒸散率呈明显负相关关系 ,与海拔关系比较复杂。在盆地内 ,NPP值主要取决于降水量的多少。在盆地向高原过渡地区和高山高原地区 ,植被净第一性生产力主要取决于可能蒸散率的大小。随着全球气候的变化 ,四川省的植被净第一性生产力将沿东南至西北方向发生面积和值的推移。当温度升高 2 5℃ ,降水量增加 10 %时 ,四川省的植被净第一性生产力将增加13 76 % ,随着降水量增加到 2 0 % ,其值将进一步升高 ,达到 10 92 2TDM·hm-2 ·年 -1。当温度升高 4℃ ,降水量增加 10 %时 ,四川省的植被净第一性生产力将增加 18 2 9% ,随着降水量减少到P 10 %时 ,其值将逐渐减少到 9 5 30TDM·hm-2 ·年-1。     

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。     

2000年来吕梁连片贫困区植被净初级生产力时空变化特征

多年来吕梁连片贫困区实施的生态恢复措施对其生态环境产生了较大影响,为掌握该区域在生态恢复措施实施(2000年)以来植被净初级生产力的变化状况,利用2000—2018年时序的遥感数据和基于光能利用率的CASA模型对其进行了模拟,并分析了导致其变化的主要控制因素,结果显示:(1)2000年以来吕梁连片贫困区NPP整体上升,其中93.46%的区域NPP呈增长状态,6.54%的区域呈减少状态,2010—2015年区域NPP出现下降。(2)受人类活动影响,过去18年来区域土地利用类型变化较为显著,耕地面积缩减,草地面积基本保持稳定,林地与城镇面积增加且城镇面积扩张迅速,不同土地利用下的NPP特征差异显著,耕地NPP年均值增长最为迅速,为5.9 gC m^-2 a^-1,林地最为平稳,为1.32 gC m^-2 a^-1。(3)研究区降水量波动对区域NPP的变化影响显著,未来气候变化中降水量的变化可能对区域NPP产生直接影响。研究结果将为区域生态恢复、精准扶贫及黄河中游地区的经济发展提供重要的理论支撑。     

新疆植被生产力与叶面积指数的变化及其对气候的响应

利用美国探路者卫星遥感资料AVHRR LAI和全球生态模式CASA给出的植被净初级生产力资料(NPP)对新疆地区1982~2000年的植被时空变化进行了定量分析,结果表明新疆地区的LAI和NPP的空间分布严格受水分的制约,与气温呈负相关,表现出干旱内陆地区植被受降水控制的地带特征。相对于20世纪80年代,90年代整个新疆出现了变暖的趋势,降水基本也呈现增加的趋势,在42°N以北地区暖湿转型尤其明显,与这种气候型相对应,植被出现了明显的增加趋势,NPP最大增幅可达45gCm-2a-1。但植被对气温和降水的年际变化响应不一样,降水主要是影响植被峰值的起落,而植被在总体演变趋势上却主要受气温控制,3个分区1984~2000年的气温明显上升,而降水变化趋势不明显,植被受气温控制出现了显著的上升趋势(P<0.01)。     

三峡库区消落带植被NPP估算——基于机器学习优化CASA模型

三峡库区蓄水后,其生态效应受到广泛关注。消落带植被固碳量作为衡量库区生态系统健康状态的重要指标,对库区碳循环与生态净化具有重要意义。针对消落带不同高程植被接受光照的时间有所差异,且受河流水位变化影响,传统的CASA模型在计算消落带植被固碳量时,存在对植物的光能利用率计算不够精确等问题。以三峡库区香溪河陡坡消落带为研究区域,提出了一种耦合RBFNN模型（Radial Basis Function Neural Network）与CASA模型（Carnegie-Ames-Stanford approach）的新方法（RBF-CASA）。基于RBFNN建立环境影响因子模型,借助高程数据及植被指数等特征计算适合消落带区域的环境影响因子。结合CASA模型中温度和水分胁迫因子,提高植被在像元尺度上的净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）的估算精度,并对反演结果进行验证。模型验证结果显示：RBF-CASA模型估算值与观测值的决定系数（Coefficient of determination, R²）为0.730（P<0.01, n=32）。对比原始CASA模型,平均绝对误差（Mean absolute error, MAE）降低10.991,均方根误差（Root mean square error, RMSE）降低了23.861,相对均方根误差（Relative root mean square error, RRMSE）降低5.10%,平均绝对百分误差（Mean absolute percentage error, MAPE）降低1.12%。使用提出的RBF-CASA模型在库区水位落干期（7-8月份）进行固碳量估算,结果表明：NPP月均值在66.234-134.144g C/m²之间,NPP随着高程的增加呈现起伏变化,其总量在150-155m之间达到峰值,均值在170m以上区域最高。在2021年9月植被NPP均值为35.883g C/m²,2022年9月植被NPP均值为25.964g C/m²,由于降雨量减少、长江水位下降,在2021-2022年间植被恢复情况较差。研究结果可为库区碳循环、生态净化及生态修复等决策提供科学依据。     

基于改进的CASA模型三峡库区NPP时空特征及气候驱动机制

采用改进后的CASA模型对三峡库区2001-2015年的NPP进行了估算。通过Sen斜率的方法,对NPP的年内及年际时空变化趋势及分布特征进行了分析;基于相关性分析方法,深入探讨了气候因子对NPP的驱动机制;并以气候模式模拟结果为输入项,对NPP的未来变化趋势进行了预测,得到如下结论：（1）2001-2015年间,三峡库区NPP的月值呈单峰型季节变化趋势,峰值达到160 gC m^-2月^-1,发生于7月。NPP年际变化呈波动型上升趋势,幅度较小,多年平均值为727 gC m^-2 a^-1。空间分布上,主要表现为库首库尾较高、库腹较低和长江以北高于长江以南的特点。（2） NPP与降水、气温及净辐射等气候因子之间均呈显著正相关,其中与气温的相关性最强,与降水的相关性最弱,植被生产力对气温的变化更为敏感。（3）未来15年NPP多年平均值为859 gC m^-2 a^-1,总体呈微弱减小趋势,幅度为4.14 gC m^-2 10a^-1。与现状对比来看,未来NPP表现出一定程度的增加,总体而言,三峡库区植被长势趋好,呈良性稳定态势发展。     

祁连山国家公园植被时空变化及其对人类活动的响应

祁连山国家公园地处青藏、蒙新、黄土三大高原交汇地带的祁连山北麓,作为国家公园体制试点之一,是我国重要的生态功能区、水源涵养地和生物多样性保护优先区域,其生态功能不可忽视。以祁连山国家公园2000—2019年归一化植被指数(NDVI)和净初级生产力(NPP)数据为基础,结合气温、降水、土地利用、矿产开采和旅游发展数据,利用泰尔-森趋势分析(Theil-Sen趋势分析)、曼-肯德尔检验(Mann-Kendall显著性检验)、土地转移概率矩阵和多元残差分析方法,分析该区域的植被时空分布特征、变化趋势特征及其对气候变化和人类活动的响应。结果表明：(1)2000—2019年祁连山国家公园内NDVI和NPP在空间上呈现出东南高西北低,由东南向西北递减的格局。时间上呈现上升趋势,上升速率分别为0.0053/a和0.0014/a;(2)祁连山国家公园内NPP提高、降低和稳定区域分别占总面积的87.29%、0.40%和12.30%。降低区域零星分布于整个国家公园,其中在走廊南山和冷龙岭交汇处,靠近甘青两省交界边缘分布最为集中。提高区域分布广泛,尤其以国家公园东部最为明显;(3)祁连山国家公园NDVI与气...     

中国森林生态系统净初级生产力时空分布及其对气候变化的响应研究综述

植被生产力是表征植被活力的关键变量,能够反映陆地生态系统的质量状况。森林净初级生产力(NPP)对气候变化的响应研究,是理解森林生态系统碳收支的基础,有助于认识气候变化与森林生态系统的相互作用机制,因而对于深刻理解陆地碳循环和全球变化均具有重要意义。目前我国已有大量针对近几十年国家和区域尺度上植被NPP时空分布的研究,其中专门针对森林生态系统NPP的研究也有不少。研究尺度多为全国范围或者片段式区域,以行政区或流域尺度最为多见。然而,这些研究总体比较分散,其中部分研究的结果、结论并不一致甚至相悖,尚缺乏异同性分析与比较,也缺乏系统性和综合性。这并不利于全面掌握我国相关研究的整体情况、了解清晰明确的研究结论以及进行更深层次的规律及原因探究,也非常影响对森林NPP的精确评估及机理认识,因而,对相关研究成果进行梳理、整合和总结非常有必要。鉴于此,本文收集了近几十年我国植被NPP研究的相关文献,依据其研究结果,系统地综述了全国及区域尺度森林生态系统NPP的时空分布规律及未来可能变化趋势,揭示出NPP与气候因子(以CO₂、温度、降水为主)的关系及对气候变化的响应情况,并指出目前...     

桂西北喀斯特区域植被变化趋势及其对气候和地形的响应

基于1999—2010年的SPOT NDVI数据,分析了河池市植被变化趋势及空间差异,并结合气象和地形数据分析了植被与气候、地形的关系。结果表明:(1)桂西北喀斯特地区植被变化总体上呈恢复趋势,年均气候因子对植被变化的作用不明显;(2)200—500m的海拔范围内植被恢复显著,但400—500m的海拔范围内有小面积植被退化现象,随着海拔增加,植被变化趋于稳定;(3)6—15°的坡度范围内植被恢复最显著,而2—6°及大于25°坡度范围存在植被退化的现象;(4)不同坡向上的植被恢复差异不明显,但随着坡向由阴坡转阳坡,植被总体恢复呈减小趋势。喀斯特地区人类生态建设取得一定成效,但由于人类活动的负面影响,在海拔400—500m、坡度大于25°的阳坡区域仍存在植被减少的现象。     

中国北方草地植被物候变化及其对气候变化的响应

研究草地物候变化对揭示草地生态系统随全球气候变化的响应机制具有重要的科学意义.本研究基于1983—2015年的GIMMS NDVI 3g、气候和数字高程模型(DEM)数据,采用动态阈值法提取北方草地的物候信息[生长季始期(SOS)、生长季末期(EOS)、生长季长度(LOS)],分析北方草地物候的时空变化及LOS对气候的响应.结果表明: 88.9%的像元SOS发生在3月下旬到5月下旬(日序第90～150天),其中,68.1%的像元表现为提前,速率为-1.5～0 d·(32 a)^-1;79.7%的像元EOS发生在10月上旬到10月下旬(日序第270～300天),其中,70.3％的像元表现为推迟,速率为0～1.5 d·(32 a)^-1;LOS持续在100～140 d,其中,LOS变长的像元占73.7%,速率为0～1.5 d·(32 a)^-1.LOS与气温呈显著正相关(R=0.628),与降水呈弱负相关(R=-0.091),并存在明显的空间差异.以海拔2000 m为分界线,低于2000 m时,LOS与海拔呈弱正相关(R=0.235),高于2000 m时,LOS与海拔呈显著负相关(R=-0.861);海拔高于3000 m时,海拔每升高1000 m, LOS缩短约10 d.     

1982—2012年新疆植被NDVI的动态变化及其对气候变化和人类活动的响应

植被在调节陆地碳平衡、气候系统中发挥了重要作用,并在生态系统服务功能提供方面占据主导地位,因此,监测植被生长变化意义重大.基于AVHRR GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据集,在区域、像元两个空间尺度,研究了中国典型干旱区新疆1982—2012年间植被生长的动态变化,探讨了气候变化和人类活动对植被生长的影响.结果表明: 区域尺度,1982—2012年生长季植被NDVI呈极显著增加趋势(4.09×10^-4·a^-1);NDVI变化趋势存在明显阶段性,1998年前后分别呈极显著增加(10×10^-4·a^-1)和显著减少(-3×10^-4·a^-1);生长季NDVI变化趋势的逆转主要发生在夏季,其次是秋季,而春季不存在逆转.像元尺度上,农业区NDVI增加趋势显著;NDVI变化呈两极分化现象,剧烈变化区域多随时段长度延长而增加,尤其是显著减少区域范围快速扩张,导致区域尺度NDVI增加的停滞或放缓.研究区域植被生长受水热条件、人类活动共同控制.春、秋季的气温发挥主导作用,而夏季主要受到降水量的影响.大量施肥、灌溉面积增加等生产活动提高了农田植被覆盖,种植结构、灌溉方式等的改变降低了春季农田NDVI值,载畜量的增加则降低了部分草地的NDVI.     

东北地区植被物候对气候变化的响应

使用1982—2003年GIMMS-NDVI数据和气候数据,借助GIS空间分析和统计分析方法,分析了东北地区不同植被物候期与气候变化的关系。结果表明:22年东北地区年均温度以升高趋势为主,年降水量以减少趋势为主;针叶林、针阔叶混交林、阔叶林、草甸和沼泽植被生长季开始日期提前受春季温度升高影响显著(P<0.05)。春季降水对植被生长季开始日期变化影响较小,仅对针叶林生长季开始日期的推迟有显著的影响(P<0.05)。植被生长季结束日期受温度变化影响较小,仅草原植被生长季结束日期提前受秋季温度降低影响显著(P<0.05)。降水对东北地区植被生长季结束日期的变化影响高于温度。随着秋季降水量的减少,针阔叶混交林、草原和农田植被生长季结束日提前(P<0.05)。草丛生长季结束日期提前受夏季降水减少的影响显著(P<0.05);农田生长季结束日期提前亦受夏季和9月降水量减少的显著影响(P<0.05)。阔叶林和沼泽植被生长季延长受春季温度升高影响显著(P<0.05);灌丛植被生长季缩短受春季降水量减少影响显著(P<0.05);草丛和农田植被生长季延长受夏季降水量增加影响显著(P<0.05)。     

中国东北地区植被NDVI对气候变化的响应

结合1982—2003年GIMMS-NDVI数据集和GIS技术,应用基于像元的相关分析方法,分析了东北地区植被NDVI对气候变化的响应。结果表明：1）1982—2003年,东北地区年平均气温呈上升趋势,而年降水量呈下降趋势;东北地区植被NDVI与年平均气温呈显著正相关的像元占12.84%,主要分布在松嫩平原南部、三江平原中部和西辽河平原,植被类型为农田、阔叶林、草原。植被NDVI与年平均气温几乎不存在显著负相关性;植被NDVI与年降水呈显著和极显著正相关的像元比例为4.55%,主要植被类型为草原和农田;植被NDVI与年降水量呈显著负相关的像元比例为7.52%,主要植被类型为针叶林和阔叶林。2）东北地区植被与生长季气温显著正相关和显著负相关的比例分别为3.96%和4.35%;植被与生长季降水显著正相关和显著负相关的比例分别为8.81%和8.54%。3）东北地区58.21%的植被像元与春季气温显著或极显著正相关,主要分布在大兴安岭中部、小兴安岭、长白山及完达山-张广才岭等地区,主要植被类型为阔叶林、农田、针叶林和草甸;植被NDVI与春季气温几乎不存在显著负相关性。植被NDVI与春季降水呈显著正相关和显著负相关的比例分别为4.81%和1.67%。4）东北地区植被NDVI与夏季气温和降水呈显著相关的比例明显少于春季,与夏季气温正相关的比例为7.61%,与夏季降水显著负相关的比例为6.29%。秋季气温和降水对东北地区植被NDVI影响较小,其中植被NDVI与秋季气温显著正相关的像元占植被像元总数的6.05%,几乎不存在与秋季气温显著负相关的植被像元;植被NDVI与秋季降水显著负相关的比例为5.43%,几乎不存在与秋季降水显著正相关的植被像元。     

基于地理探测的黄土高原植被生长对气候的响应

为探讨黄土高原不同植被类型对气候变化的响应机制,以2002-2019年黄土高原归一化植被指数(NDVI)数据为基础,利用趋势分析、Hurst指数、地理探测器等方法分析不同植被类型NDVI变化趋势及其与气象因子的关系.结果 表明:2002-2019年,黄土高原不同植被类型NDVI以增长趋势和同向中持续性为主,仅栽培植被在...     

Time‐lag effects of global vegetation responses to climate change

Climate conditions significantly affect vegetation growth in terrestrial ecosystems. Due to the spatial heterogeneity of ecosystems, the vegetation responses to climate vary considerably with the diverse spatial patterns and the time‐lag effects, which are the most important mechanism of climate–vegetation interactive effects. Extensive studies focused on large‐scale vegetation–climate interactions use the simultaneous meteorological and vegetation indicators to develop models; however, the time‐lag effects are less considered, which tends to increase uncertainty. In this study, we aim to quantitatively determine the time‐lag effects of global vegetation responses to different climatic factors using the GIMMS3g NDVI time series and the CRU temperature, precipitation, and solar radiation datasets. First, this study analyzed the time‐lag effects of global vegetation responses to different climatic factors. Then, a multiple linear regression model and partial correlation model were established to statistically analyze the roles of different climatic factors on vegetation responses, from which the primary climate‐driving factors for different vegetation types were determined. The results showed that (i) both the time‐lag effects of the vegetation responses and the major climate‐driving factors that significantly affect vegetation growth varied significantly at the global scale, which was related to the diverse vegetation and climate characteristics; (ii) regarding the time‐lag effects, the climatic factors explained 64% variation of the global vegetation growth, which was 11% relatively higher than the model ignoring the time‐lag effects; (iii) for the area with a significant change trend (for the period 1982–2008) in the global GIMMS3g NDVI (P < 0.05), the primary driving factor was temperature; and (iv) at the regional scale, the variation in vegetation growth was also related to human activities and natural disturbances. Considering the time‐lag effects is quite important for better predicting and evaluating the vegetation dynamics under the background of global climate change.     

基于NPP的黄南州自然植被对气候变化的响应

利用GLOPEM NPP1981—2000年的数据集和同期气候资料,分析了青海省黄南州4县植被生产力和气候变化趋势,计算了NPP与气候因子的相关系数,探讨了影响植被变化的主要气候因子。结果表明:黄南州4县NPP均呈80年代显著增加、90年代波动减少的趋势,总体上尖扎县和同仁县NPP略有减少,泽库县和河南县有所增加;80和90年代,北部气候变化分别呈湿暖化和干暖化,南部则相反。降水量是决定尖扎县NPP年际变化的主要气候因子,而河南县NPP则与气温的相关性更强;河南县降水利用率显著增加,尖扎县、同仁县和泽库县3县略有增加;4—5月降水量对4县NPP具有明显的制约作用,做好春季人工增水是提高植被生产力的有效途径之一。建议在进行植被恢复时,黄南州北部和南部应分别注重增水和保温工作。     

1982-2016年东北黑土区植被NDVI动态及其对气候变化的响应

植被是陆地生态系统的重要组成部分,在调节气候、水土保持等方面具有重要作用,因此,监测植被生长变化并探讨其与气候变化之间的关系,在全球变化研究中具有重要意义。基于MODIS NDVI和GIMMS NDVI数据集,并通过一致性检验,在区域和像元两个空间尺度上,利用一元线性回归模型,研究东北黑土区1982-2016年植被生长动态,分析植被生长对气温和降水量的响应程度。结果表明：区域尺度上,1982-2016年东北黑土区植被生长季NDVI变化分为3个阶段（先增加继而减少最后再增加）,区域植被的生长在气温、降水量的共同作用下,呈现出明显季节差异;像元尺度上,1982-2016年东北黑土区NDVI总体趋势为改善状态,主要改善植被类型为草原、森林和农业植被,鹤岗市、绥化市和长春市改善面积较大;多年平均NDVI值与同期气温和降水量具有一定的相关关系,平原地区植被NDVI与气温主要呈显著正相关关系,植被类型主要为耕地;平原地区边缘和山地地区的植被NDVI与降水量以显著正相关关系为主,主要植被类型为森林和草地。