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...     

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。     

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%.     

2000—2015年秦巴山区植被净初级生产力时空变化及其驱动因子

基于2000—2015年MOD17A3数据及各驱动因素数据,辅以地统计学理论,利用趋势分析、Hurst指数及相关分析等方法,剖析秦巴山区近16年植被净初级生产力(NPP)时空变化特征,研究气候变化、土壤类型、地形因子、植被类型及人类活动等对植被NPP的影响.结果表明: 秦巴山区植被NPP空间上呈西南高、东北低的分布格局;时间上,近16年呈西北增、东北减的变化特征,在未来呈北部持续性、南部反持续性的发展态势.秦巴山区植被NPP与降雨量和气温呈正相关;暗棕壤、黄壤、紫色土和水稻土4种土壤类型的NPP均值明显高于其他土壤类型;不同植被类型的NPP存在空间分布和变化趋势的差异;NPP的高值主要分布在坡度25°～50°、海拔500～1000 m 以及大于2500 m的区域内;人类活动对NPP具有双重扰动性,表现为正向促进,反向抑制.     

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。     

中国植被净初级生产力变化的时空格局

利用植被净初级生产力（NPP）遥感估算模型,基于统计学分析方法,研究了1982-2000年我国陆地植被NPP的变化及其年际波动的空间分布特征。结果表明：（1）20年间,我国仅8％的陆地区域植被NPP显著减少,而47％的陆地区域植被NPP显著增加,45％的陆地区域植被NPP变化不明显;（2）从空间分布上看,我国大部地区年NPP增加,仅东部沿海发达地区或工业、城市密集区的年NPP减少,但增减速率在空间上存在明显的差异;（3）1982-2000年间,我国大部地区植被NPP年际波动相对变率较小,但西北地区的荒漠草原,相对变率较大。     

黄土高原草地净初级生产力时空趋势及其驱动因素

草地净初级生产力是生态系统碳循环的关键环节和重要组成部分.本研究使用分段线性回归分析和Pearson相关分析,分析了黄土高原2000-2015年间土地利用类型未改变的草地净初级生产力(NPP)的变化趋势及气候核心因子(年降水量、年强降水量、年有效降水日数、年平均温度、年最高温度、年最低温度)对NPP变化的影响,并借助增...     

基于MODIS序列的北京市土地利用变化对净初级生产力的影响

了解土地利用变化对区域净初级生产力(NPP)的影响,对于综合理解区域植被的固碳能力及其与土地利用变化的关系,以及维持区域生态安全均具有重要意义。以北京市为例,基于2000—2012年MODIS NPP遥感影像和土地利用类型数据,利用同期Landsat TM影像(分辨率30 m)对MODIS NPP数据进行降尺度计算的基础上,分析北京市区域NPP的时空分布特征,探讨土地利用变化对植被固碳能力的影响。结果表明:研究期内Landsat NDVI与NPP数据的线性关系显著(R~2为0.22—0.68,P0.01),基于该线性关系可实现对MODIS NPP的降尺度重计算。土地利用面积分配和景观格局的变化均显著影响NPP。13年间,北京市林地和草地面积增加而耕地面积迅速减少,NPP总量由123万t C增长至190万t C,其中66%的NPP由林地贡献,其次为耕地(26%),草地最低(8%)。2000—2006年,面积变化促进了NPP的增加,贡献率为34%;而2006—2012年,面积变化则抑制区域NPP的增加,贡献率降低至27%。同时,研究区域内斑块聚集度的降低,斑块密度及丰富度的增加均有利于其NPP的增加。提高研究区植被固碳能力,需要在维持区域当前植被数量和质量的基础上,增加区域景观的异质性和多样性。     

2000—2015年秦巴山区植被净初级生产力时空变化及其趋动因子

基于2000—2015年MOD17A3数据及各驱动因素数据,辅以地统计学理论,利用趋势分析、Hurst指数及相关分析等方法,剖析秦巴山区近16年植被净初级生产力(NPP)时空变化特征,研究气候变化、土壤类型、地形因子、植被类型及人类活动等对植被NPP的影响.结果表明: 秦巴山区植被NPP空间上呈西南高、东北低的分布格局;时间上,近16年呈西北增、东北减的变化特征,在未来呈北部持续性、南部反持续性的发展态势.秦巴山区植被NPP与降雨量和气温呈正相关;暗棕壤、黄壤、紫色土和水稻土4种土壤类型的NPP均值明显高于其他土壤类型;不同植被类型的NPP存在空间分布和变化趋势的差异;NPP的高值主要分布在坡度25°～50°、海拔500～1000 m 以及大于2500 m的区域内;人类活动对NPP具有双重扰动性,表现为正向促进,反向抑制.     

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     

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%.     

基于MODIS和CASA模型的伊春市森林植被NPP变化特征及其影响因子分析

植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)是判定生态系统质量状况和碳汇的重要因子,反映了植被群落的生产能力和生态过程,对调节全球碳平衡、增强生态服务功能具有重要的意义.本文基于MODIS卫星遥感资料和改进的CASA模型,利用2000-2019年MOD17A3HGF的NPP年际数据和气象...     

山西省植被NPP时空变化特征及其驱动力分析

为科学有效地管理和调控植被资源,解决水土流失、植被减少等生态问题,该研究依据山西省2005—2015年MOD17A3H数据,利用ARCGIS、ENVI等软件,运用统计学分析方法,揭示了山西省植被NPP时空分布变化规律及对气候、人为等影响因素的响应特征。结果表明:山西省植被NPP平均值为326.5 g(C)·m~(-2)·a~(-1),其中草地、耕地、灌丛和林地的NPP多年平均值依次为300.3、353.6、366.5和390.1 g(C)·m~(-2)·a~(-1);植被NPP总体波动增大、变化为显著、极显著、显著增大区域面积比例达56.33%,集中在山西省西部;植被NPP极显著、显著减小区域面积集中在山西省东南角,占比为2.22%;草地NPP变化速率最大,耕地大于灌丛,林地最小;植被NPP平均值和降水平均值之间表现为呈显著正相关。基于栅格单元值计算,全省17.01%的区域植被NPP与降水之间表现为显著或极显著正相关,集中在山西省北部;全省3.66%的区域植被NPP与气温之间表现为显著或极显著负相关,集中在山西省中部。这表明2005—2015年,山西省植被NPP总体呈好转趋势;不同植被对人类活动及环境变化的响应有所差异,草地、耕地生态结构稳定性较弱,NPP变化明显,灌丛和林地稳定性较强,NPP数值稳定;植被NPP与降水之间呈显著正相关,与气温之间呈负相关,气候因子整体上促进植被NPP增大,人为因素整体上抑制植被NPP增大。     

基于MOD17A3的陕西省植被NPP变化特征

利用2000-2006年MOD17A3数据集的年均NPP数据和GIS技术定量分析了陕西省植被NPP的时空变化特征,结果表明:陕西省年NPP变化范围为340 ～434 g C·m-2·a-1,平均值为383 g C·m-2·a-1;年均NPP分布全省呈现北低南高,关中、陕南呈现西高东低的趋势.长城沿线风沙区年平均NPP在0～200gC·m-2·a-1,黄土高原丘陵沟壑区年平均NPP在200～ 300 g C·m-2·a-1,中部林区年平均NPP在400～500 g C·m-2·a-1,渭北旱作农业区年平均NPP在300～400 g C·m-2·a-1,关中灌溉农作区年平均NPP大部在400～500 g C·m-2·a-1,秦巴山地林区年平均NPP ＞400 gC·m-2·a-1.与2000年相比,2006年陕西省年NPP大部分地区是增加的,年NPP增加的面积占国土面积的90.5％.陕西省NPP线性变化趋势以增加为主,NPP变化百分率增加10％以上的面积所占陕西省国土面积的比例为50.6％;植被NPP的变化百分率＞10％的植被主要分布在延安市以北地区,说明通过实施退耕还林等生态建设工程,这些地区植被状况得到较好的改善.     

2001-2010年疏勒河流域植被净初级生产力时空变化及其与气候因子的关系

通过改进的光能利用率CASA模型估算2001-2010年间疏勒河流域陆地生态系统的净第一性生产力（NPP）,采用线性趋势分析、变异系数和Hurst指数等方法,分析了NPP的时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明：①疏勒河流域NPP的空间分布具有明显差异,空间上呈现西北低、东南高的趋势,且具有较明显的经向"条带"分布特征,2001-2010年,NPP平均值为102.26 gC m^-2 a^-1。②2001-2010年,疏勒河流域NPP总体呈增长趋势,年际波动较大,NPP明显增加的区域占总面积25.15%,明显减小的区域约占11.93%。③Hurst指数分析显示,疏勒河流域NPP变化的同向特征强于反向特征,其中持续改善地区占总面积的78.3%,21.7%的区域将由改善转为退化。④在年尺度上,降水是植被NPP变化的主要影响因素,NPP与降水呈弱的正相关关系,与温度相关性不显著;在月尺度上,温度是NPP变化的主要控制因子。疏勒河流域NPP对气候因子不存在明显的时滞和累积效应。     

西辽河流域植被NPP时空分布特征及其影响因素研究

为研究西辽河流域植被生长特征及受气候变化的影响,该文以2000年—2015年MOD17A3的年均植被净初级生产力(NPP)数据、植被类型数据、土壤类型数据以及气温、降水资料为基础,利用GIS和RS技术,分析了西辽河流域植被净初级生产力时空格局、演变特征及驱动因子。结果表明:(1)西辽河流域近16年来植被NPP总量呈波动增加的趋势,变化范围为156.89～260.90 g C·m^-2·a^-1,平均值为219.76 g C·m^-2·a^-1,空间分布呈“边缘高、中间低”的特征; 植被NPP变化斜率为-16.53～16.65,95.74%的区域NPP呈增加趋势。(2)不同植被类型的NPP总量大小排序为草原>栽培植被>阔叶林>灌丛>草甸>针叶林; 西辽河流域固碳的植被类型主要是草原、栽培植被以及阔叶林,固碳能力较强的为针叶林。(3)生长在棕壤、褐土和潮土的植被年均NPP较高,生长在栗钙土和风沙土的植被年均NPP较低。(4)16年间植被NPP增长主要受降雨影响。气候暖-湿化及生态建设工程的实施,促进了西辽河流域植被的生长。以上研究结果为后期流域生态环境治理提供了科学依据及数据支持。