2001—2010年黄河流域生态系统植被净第一性生产力变化及气候因素驱动分析

基于MODIS-NDVI遥感数据,利用CASA模型分析黄河流域2001—2010年植被净第一性生产力（NPP）的空间分布格局,并结合同期气温和降水量数据,分别从不同空间和时间尺度上分析了黄河流域6种生态系统类型区域植被NPP的变化趋势,并对其与气候因素的相关关系进行分析.结果表明： 植被NPP空间分布呈西北低、东南高的分布特征,平均NPP年总量为108.53 Tg C,植被NPP的分布与生态系统类型呈现较高的相关性;2001—2010年,植被NPP总体呈上升趋势但波动较大,55.4%的面积呈现增加趋势,不同生态系统类型区域呈现不同的变化趋势;在年际水平上,黄河流域植被NPP变化与气候因素没有显著相关性,但在月际水平上呈现了较高的相关性,降水量和气温对植被NPP变化的影响作用相当;不同生态系统类型对气候因素呈现不同的相关性质以及时滞效应,草地对降水量的响应存在一定程度的时滞效应,荒漠对气温存在时滞效应.     

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。     

1982-2009年东北多年冻土区植被净初级生产力动态及其对全球变化的响应

东北多年冻土区作为高纬度寒区之一,对全球变化较敏感.本文基于AVHRR和MODIS两种遥感数据源的归一化植被指数,应用CASA模型对1982-2009年东北多年冻土区植被净初级生产力(NPP)进行模拟.结果表明:1982-2009年,东北多年冻土区年均气温、年太阳辐射总量和年日照时数显著上升,年降水量显著下降,CO2浓度及其年增长率显著增大;植被年NPP呈显著的先增加后降低趋势,变化分异节点在1998年.研究期间,东北多年冻土区植被年均NPP总量为623 g C·m-2,植被年NPP空间分布差异明显.降水是该区生长季植被生长的主要影响因子,植被NPP对气候变化响应的空间异质性明显.土地利用变化通过改变土地覆被状况使植被NPP发生变化,影响了植被NPP的时空分布特征,植被NPP与CO2浓度呈显著正相关.多年冻土退化对植被NPP的影响随着各区域环境的不同而有所差异.多年冻土区植被NPP与年均地温呈显著正相关,与年最大冻土深度呈负相关.     

我国西南喀斯特地区2001—2018年植被净初级生产力时空演变

植被净初级生产力（Net primary productivity,NPP）是陆地生态系统碳循环的重要指标,定量评价NPP的变化规律是碳循环机理的主要研究内容之一。以我国西南地区为研究区域,基于土地覆盖和NPP产品分析了2001-2018年西南地区NPP的时空变化特征,利用土地转移矩阵和统计分析方法,定量描述了土地覆盖类型变化导致的NPP变化量,对NPP变化的主要原因进行分析。结果表明：（1）2001-2018年,西南地区NPP均值呈波动上升趋势。（2） NPP变化趋势在空间分布上呈南高北低,NPP呈增长趋势主要集中在四川的中东部、重庆、贵州西部和云南东部;NPP呈减少趋势出现在云南、四川中西部和贵州东部。（3）森林、草地和耕地转灌丛以及灌丛转森林是对NPP变化量影响较大的土地覆盖类型转变,土地类型转变导致的NPP净增量为20.643 TgC。（4）降水与NPP相关性低,气温与NPP有一定相关性,植被叶面积指数与NPP有显著相关关系,表明气候因子对NPP的影响较小,植被生长密度对NPP有显著影响。退耕还林还草等生态工程实施,导致耕地面积减少和森林面积大量增加,是西南地区NPP上升的主导因素,因此生态工程的实施是西南地区NPP增加的重要影响因素。研究可为生态工程实施背景下NPP的变化机理研究提供参考。     

1982-2009年东北多年冻土区植被净初级生产力动态及其对全球变化的响应

东北多年冻土区作为高纬度寒区之一,对全球变化较敏感.本文基于AVHRR和MODIS两种遥感数据源的归一化植被指数,应用CASA模型对1982-2009年东北多年冻土区植被净初级生产力（NPP）进行模拟.结果表明： 1982-2009年,东北多年冻土区年均气温、年太阳辐射总量和年日照时数显著上升,年降水量显著下降,CO₂浓度及其年增长率显著增大;植被年NPP呈显著的先增加后降低趋势,变化分异节点在1998年.研究期间,东北多年冻土区植被年均NPP总量为623 g C·m^-2,植被年NPP空间分布差异明显.降水是该区生长季植被生长的主要影响因子,植被NPP对气候变化响应的空间异质性明显.土地利用变化通过改变土地覆被状况使植被NPP发生变化,影响了植被NPP的时空分布特征.植被NPP与CO₂浓度呈显著正相关.多年冻土退化对植被NPP的影响随着各区域环境的不同而有所差异.多年冻土区植被NPP与年均地温呈显著正相关,与年最大冻土深度呈负相关.     

基于MODIS-EVI区域植被季节变化与气象因子的关系

以浙江省为研究区域,利用2001—2004年MODIS-EVI和52个气象站点的日平均气温和日降水量,结合区域土地利用现状数据,采用时滞互相关分析方法,分析耕地、林地、园地增强型植被指数(EVI)季节变化与气温、降水的相关性.结果表明:浙江省大部分地区EVI对气温的最大响应没有时滞性,而对降水最大响应时滞为1个月左右.气温、降水对大部分地区植被生长季节变化有显著影响的时效均约为50 d.不同滞后时间,3种用地类型植被EVI与气温、降水的相关系数大小不同,在零时滞时,林地最大,园地次之,耕地最小;在非零时滞时,耕地最大,园地次之,林地最小.3种用地类型植被EVI与气温的相关系数均大于降水,说明气温对植被EVI季节变化的影响比降水明显.     

2000—2018年黄河流域生长季植被指数变化及其对气候因子的响应

黄河流域位于我国干旱、半干旱地区,生态环境脆弱,探究其植被指数变化和对气候因子的响应对该地区生态建设具有重要意义。基于黄河流域2000—2018年MODIS归一化植被指数、增加型植被指数和气象数据,利用最大值合成法、趋势分析和相关分析等方法,分析了两种植被指数的时空变化特征及受气候因子的影响机制,探讨了NDVI与EVI在反映植被变化和对气候因子响应的差异。结果表明：2000—2018年,黄河流域地区植被NDVI、EVI分别以0.059/10a、0.038/10a的变化率增加,空间上以显著改善为主,面积占比分别为77.13%和75.27%,大多分布在1000—1500 m海拔处,中游地区改善较为良好,林地改善率最高。显著退化区域较小,主要分布在巴颜喀拉山西北部、西宁市、银川市、包头市、呼和浩特市、太原市、西安市及关中盆地和洛阳市周边,建设用地退化率最高。在生长季期间,植被指数变化与气温和降水以正相关为主,气温滞后时间为1个月,降水滞后时间为3个月,都为草地最为相关;与辐射之间为负相关,滞后时间为3个月,其中林地最为相关。在0.05显著性检验水平下,驱动黄河流域生长季植被变化的主要气候因子...     

水热波动和土地覆盖变化对东北地区植被NPP的相对影响

研究水热波动和土地覆盖变化对植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP)的影响对于估算陆地碳循环及其驱动机制具有重要意义。利用MODIS遥感影像获得的时间序列NPP和土地覆盖产品,结合气象观测数据(气温和降水),采用相关分析、回归分析和空间分析相结合的方法,研究2000—2015年东北地区植被NPP的时空变化特征,并定量评估水热波动和土地覆盖变化对该地区植被NPP的相对影响。研究结果表明,2000—2015年东北地区植被NPP呈波动上升趋势,从2000年的369.24 g C m^-2 a^-1增加到2015年的453.84 g C m^-2 a^-1,平均值是412.10 g C m^-2 a^-1,年际增加速率为4.54 g C m^-2 a^-1。近16年来东北地区年均植被NPP空间上呈现南高北低、东高西低的分布格局,整体变化趋势以增加为主,其中轻微增加面积占该地区总面积的45.9%。不同...     

我国陆地植被净初级生产力变化规律及其对气候的响应

在GIS系统的支持下,利用卫星遥感资料和地面气象观测资料,构建了基于光能利用率的植被净初级生产力(NPP)遥感模型,估算了我国陆地1982—2000年1—12月植被NPP,分析了1982—2000年我国不同植被类型NPP的季节性和年际性变化规律,基于像元空间尺度讨论了植被NPP对气候的响应关系.结果表明,我国植被NPP年内季节性变化规律明显;我国主要植被类型年NPP在1982—2000年基本呈上升趋势,增长幅度最大的是落叶针叶林,增长幅度最小的是草地;1982—2000年,NPP年际间波动最大的植被类型是常绿阔叶林,年际间波动最小的植被类型是草地.通过NPP对气候因子(降水、温度)变化的响应分析表明,我国降水对植被NPP季节性变化的驱动作用高于温度,气候因子(降水、温度)对北方植被NPP季节性变化的驱动作用高于南方;我国气候因子(降水、温度)对NPP年际变化的驱动作用(强度、方向)随季节 及纬度的不同而不同.     

辽宁省植被生长季NDVI对气候因子的响应

基于2000-2010年辽宁省内的37个气象站及周边5个气象站的基础数据, 结合MODIS NDVI的遥感影像资料, 运用趋势分析、相关分析和空间分析等方法研究植被生长与气候的关系, 探讨不同气候因子对植被生长的影响与主导作用。结果表明: (1) 辽宁省植被在研究时段内的7-8月生长最为旺盛, 生长季植被NDVI呈显著升高趋势, 2007年后维持在0.73- 0.74之间; (2) 在研究时段内, 整个生长季植被NDVI与降水量和日照时数主要呈正相关, 与气温主要呈负相关, 且在6-8月相关性较为显著, 植被生长对气温的变化最敏感, 对日照的响应最缓慢; (3) 5月辽宁省东部植被生长的主要气候影响因子为气温和日照, 西部为降水, 6-8月东部植被主要气候影响因子则转为降水和日照, 9月再度转为气温和日照; (4) 气温和日照对植被影响的滞后时间由东北向西南逐渐延长, 降水则与之相反。     

1985-2015年中国不同生态系统NDVI时空变化及其对气候因子的响应

植被是陆地生态系统不可或缺的部分,气候是影响其动态变化的重要驱动因素。因此,探究植被的时空变化及其与气候因子的响应关系,有助于理解陆地生态系统的内在演化机制。目前,不同生态系统尺度下的植被动态变化与气候因子的时间响应关系仍未被完整剖析。因此,为了厘清过去30年不同生态系统植被生长对气候因子的响应关系,利用GIMMS NDVI3g数据和气候资料数据,通过Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验分析了1985—2015年中国陆地NDVI的时空变化特征,结合时间序列相关分析探究了NDVI变化与降水、温度和饱和水汽压差的内部关联,探讨了中国不同生态系统植被与气候因子间的时间响应机制。结果表明：(1) 1985—2015年中国陆地植被呈现改善趋势,年均NDVI先减小后增加,拐点时间在1995年左右,整体变化率为0.5×10^-3/a。农田、森林和草地生态系统的植被显著改善的程度最高,湿地生态系统的植被退化趋势最显著。(2)中国陆地植被NDVI与气候因子的相关性存在明显的空间异质性,且受不同生态系统分区影响。内蒙古高原中部草地生态系统NDVI与降水...     

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%.     

和田地区植被覆盖变化及气候因子驱动分析

基于MODIS NDVI(2000—2016年)数据集,结合气温、降水数据,利用最大值合成法、斜率分析法及相关分析等方法,分析和田地区近17年的植被覆盖时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明:(1)近17年和田地区植被覆盖的月际变化表现为先增加再减少,年际变化表现为显著上升趋势,增速为0.452/10a;(2)近17年和田地区植被覆盖增加和减少的区域分别占总面积的4.48%和0.21%,绿洲及昆仑山北部部分区域变化剧烈,高海拔区域基本不变;(3)近17年温度和降水小幅增加,增速分别为0.144/10a和0.156/10a;月尺度上,植被覆盖与温度为正相关,植被生长滞后于温度两个月;与降水以负相关为主,滞后效应不明显。(4)NDVI对气候因子响应的空间分布中,NDVI与平均温度以负相关为主,与降水以正相关为主,与降水的相关性较温度的相关性高;昆仑山北部植被对降水变化更敏感,和墨洛绿洲、策勒-于田绿洲和和田地区西南部山区对温度变化更敏感。     

青海省植被净初级生产力(NPP)时空格局变化及其驱动因素

植被净初级生产力(NPP)作为陆地生态过程的关键参数,不仅用以估算地球支持能力和评价陆地生态系统的可持续发展,也是全球碳循环的重要组成部分和关键环节。基于2000—2014年MOD17A3年均NPP数据和气象站点气温、降水资料,采用简单差值、趋势分析、相关性分析和Hurst指数等方法,分析了青海省NPP的时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明:①青海省植被年均NPP在2000—2014年间整体分布呈现由南到北、由东到西递减的趋势,各生态区的空间存在显著差异,表现为Ⅱ区>Ⅰ区>Ⅲ区>Ⅳ区>Ⅴ区。②2000—2014年,青海省NPP变化趋势由北到南、由西到东呈现逐渐增加趋势,平均趋势系数为0.61,NPP值增加的区域占总面积的15%,其中显著增加区域为2.8%,轻度增加区域为12.2%。③青海省NPP值的Hurst的值域范围为0—0.39,均值为0.12,除了河流湖泊,建筑用地和未利用土地,青海省NPP变化特征为反持续性特征。④气候因子(年平均降水量和年均气温)对年均NPP的分布有影响,海拔的高低造成气温、降水和土壤的差异,间接影响植被NPP,15年土地利用/覆...     

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...     

北京地区气候变化和植被的关系——基于遥感数据和物候资料的分析

 气候变化对陆地生态系统的影响及其反馈是全球变化研究的焦点之一。本文利用1951～2000年的气温、降水等气候资料、1982～2000年的NOAA/AVHRR遥感数据和1951～2000年北京春季物候的代表性指标——山桃（Prunus davidiana）始花的物候数据,分析了在年际和年内时间尺度上北京地区各气候参量与植被变化之间的关系。结果显示：植物生长与温度之间的关系远比其与降水之间的关系密切;各气候参量和植被生长状况之间的关系因时间尺度而不同。1)月际水平上,具有显著生态学意义的气候指标对植被生长状况的影响更明显。2)温度与NDVI指标的相互作用最大为零时滞：年际水平上,影响时效约为1年;月际水平上,约为1个月。3)植物物候期与温度之间的关系远比其与降水之间的关系密切。年际尺度上,气候参量和植物物候期的相互作用是同时的,其中气温的影响时效为2年;月际尺度上,实际温度和植物物候期的相互作用时效约为1个月。     

Vegetation dynamics and responses to recent climate change in Xinjiang using leaf area index as an indicator

There is a strong signal showing that the climate in Xinjiang, China has changed from warm-dry to warm-wet since the early 1980s, leading to an increase in vegetation cover. Based on a regression analysis and Hurst index method, this study investigated the spatial–temporal characteristics and interrelationships of the vegetation dynamics and climate variability in Xinjiang Province using the leaf area index (LAI) and a gridded meteorological dataset for the period 1982–2012. Further analysis focused on the discrimination between climatic change and human-induced effects on the vegetation dynamics, and several conclusions were drawn. (1) Vegetation dynamics differ in mountain and plains regions, with a significant increasing trend of vegetation cover in oases and decreasing trend of vegetation growth in the Tienshan and Altay Mountain. The Hurst exponent results indicated that the vegetation dynamic trend was consistent, with a sustainable area percentage of 51.18%, unsustainable area percentage of 4.04%, and stable and non-vegetated area ratio of 44.78%. (2) The warm-dry to warm-wet climatic pattern in Xinjiang Province since the 1980s mainly appeared in the western part of the Tienshan region and North Xinjiang. Temperatures increased in all seasons over the majority of Xinjiang, and precipitation showed a significant increasing trend in the mountainous regions in spring, summer and autumn, whereas the rate of precipitation change was higher in the plains region in winter compared with that in other seasons. (3) A correlation occurs between the climate variables (precipitation and temperature) and mean LAI, and this correlation varies at the seasonal and regional scales, with coniferous forest, meadow and grassland more correlated with precipitation in spring and summer and not correlated with temperature, which indicated that precipitation was the dominant factor affecting the growth of mountain vegetation. The mean LAI of vegetation in the plains exhibited significant correlation with precipitation in winter and temperature in spring and summer. (4) A residual analysis showed a human-induced change that was superimposed on the climate trend and exhibited two effects: vegetation regeneration in oases throughout Xinjiang and desertification in the meadow located in the mountainous area of the western Tienshan Mountains and Altay Mountains. (5) Grassland is the most sensitive vegetation type to short-term climatic fluctuations and is the land-use type that has been most severely degraded by human activity; thus, local governments should take full advantage of this climatic warm-wet shift and focus on protecting vegetation to improve this fragile arid environment.     

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。     

气候因子和人类活动对松辽流域植被叶面积指数动态的影响

了解气候变化和人类活动对植被的影响对陆地生态系统可持续发展具有重要意义。基于月尺度MODIS LAI、气象等数据,采用基于像元的趋势及偏相关分析、时滞与累积效应分析和改进的残差分析等方法,评估松辽流域2001-2021年生长季植被叶面积指数(LAI)动态,在顾及时滞与累积效应的情况下探究气候与人为驱动因素对植被的影响。结果表明:(1)松辽流域LAI总体呈"平原低,山地高"的空间分布格局。近21年植被LAI在波动中呈上升趋势,未来植被变化以持续改善为主,但内蒙古西部草原及大、小兴安岭局部地区仍存在退化风险。(2)LAI总体上与气温、降水呈正相关,相较气温植被生长对降水更敏感。LAI变化的时间效应随气候因子、覆被类型及植被分区的不同而发生变化。LAI对气温的主要时间效应为2个月滞后和0-1个月累积,而对降水主要为无显著滞后和1个月累积。(3)气候变化和人类活动的联合作用是影响松辽流域植被LAI动态的主要原因,两者对植被变化的贡献分别占41.7%和58.3%,同时考虑时滞和累积效应时,提升了气候因子对植被生长的解释度。     

气候变化对阔叶红松林不同演替阶段红松种群生产力的影响

本文以长白山地区阔叶红松林不同演替阶段(次生杨桦林、次生针阔混交林、原始红松林)内红松种群作为研究对象,采用树轮学与相对生长式相结合,获取红松种群净初级生产力(NPP)连年生长(1921—2006年)数据以及相对增长率的年际变化数据,建立红松种群NPP与年际和季节性气候因子的关系,分析不同气候时期长白山阔叶红松林不同演替阶段内红松种群NPP年际变化特征及其对气候变化的响应差异.结果表明： 研究期间,不同演替阶段红松种群NPP与气候因子响应关系存在差异.随着温度上升,次生杨桦林红松种群NPP与上年生长季和当年生长季低温由显著负相关关系转变为显著正相关关系;次生针阔混交林红松种群NPP由与当年春季最低温度的正相关关系转变为与上年和当年生长季温度的显著正相关关系,气候因素对次生针阔混交林红松种群NPP影响的滞后效应增强;原始红松林红松种群NPP与温度的相关性减弱,与上年生长季降水量的正相关关系增强.研究区气候变化表现为低温和平均温度显著上升,而最高温度和降水没有明显变化.气候变化有利于提高演替初级阶段次生杨桦林和演替中级阶段次生针阔混交林内红松种群生产力,尤其是次生针阔混交林,而对演替顶极阶段红松种群NPP影响不明显.