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.     

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.     

2000—2020年青藏高原植被净初级生产力时空变化及其气候驱动作用

青藏高原是我国乃至全世界的“气候变化实验室”,在气候变化驱动下,青藏高原植被净初级生产力(NPP)发生了显著变化。本研究利用归一化植被指数、数字高程、年降水量和年气温等数据,探究2000—2020年青藏高原植被NPP的时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明: 2000—2020年,青藏高原植被NPP呈显著增加趋势,NPP增加速率为1.67 g C·m^-2·a^-1。青藏高原植被NPP空间分布表现为从东南向西北逐渐递减,该分布格局与气温、降水量的空间分布格局基本吻合。植被NPP与气温和降水量变化显著正相关。暖湿化气候变化趋势是促进植被NPP显著增加的重要动力,如果气候持续更暖更湿,青藏高原植被NPP将会持续增加。     

陕北黄土高原植被净初级生产力的估算

基于MODIS和地面气象数据,利用改进的CASA模型,模拟分析了2005年陕北黄土高原地区的植被净初级生产力(NPP)及其时空分布.结果表明:1)根据生态生理过程模型针对不同土地覆被类型选择不同的月平均最大光能利用率,比传统CASA模型中使用固定的全球月平均最大光能利用率进行NPP估算,更符合陕北黄土高原地区的实际情况;在估算植被参数时引入植被覆盖分类,以及利用陕北黄土高原2005年时序NDVI进行土地覆被分类的同时,结合1:100万中国植被图和实地调查情况对分类结果进行修正,可提高分类的精度,从而提高模型估算的精度.2)通过不同模型之间和与陕北部分地区实际调查数据进行比较,显示改进后的CASA模型对区域陆地植被NPP的模拟效果较好,可应用于陕北黄土高原乃至周边地区NPP的计算中.3)2005年陕北黄土高原植被净第一性生产量估计值为4.76×10~(13) g C,约占全国总NPP的1.5%,植被平均NPP为447.3 g C·m~(-2)·a~(-1),高于1992-2000年全国陆地NPP平均值323.8 g C·m~(-2)·a~(-1).4)在NPP的空间分布上,总体趋势是由东南向西北递减,其中最高值出现在东南部的黄龙山次生林区(1087g C·m~(-2)·a~(-1));西北部的荒漠植被覆盖度极低,平均NPP仅为205.0 g C·m~(-2)·a~(-1).5)陕北黄土高原NPP的季节变化明显,其中4月中旬至10月中旬6个月生长季时间里的NPP可占到全年的91.5%,而7月中旬至8月中旬间该区的净初级生产力达到年内的极大值,可占全年的37.8%.

Abstract：

Based on the data from MODIS (Moderate-resolution Imaging Speetroradiometer) and meteorological observatories, and by using improved CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach) model, the vegetation net primary productivity (NPP) and its spatiotemporal distribution on the North Shaanxi Loess Plateau in 2005 were simulated and analyzed. Comparing with the traditional CASA model which only uses a universal mean annual maximum light use efficiency (LUE), the estimated regional NPP by the improved CASA model was more precise, because this improved model used the LUE parameters of different vegetation covers. The detailed land cover classifica-tion also contributed to the increase of the precision via introducing the time-series Normalized Different Vegetation Index (NDVI) and ground survey data to modify and adjust the original clas-sification system based on vegetation map (1: 1000000). The testing of the simulation results from different models with the ground survey data in North Shaanxi showed that the estimation by the modified CASA model was much closer to the real survey data, implying the potential practi-cal significance of this model in estimating the vegetation NPP in North Shaanxi Loess Plateau and its adjacent areas. In 2005, the NPP in North Shaanxi was estimated as 4. 76×1013 g C, ac-counting for about 1.5% of China' s terrestrial total NPP, and the mean NPP was 447.3 g C·m~(-2)·a~(-1), being much higher than that of China' s terrestrial vegetation (323.8 g C·m~(-2)·a~(-1)) in 1982-2000. The spatial distribution pattern of the vegetation NPP showed an apparently declining trend from the southeast to the northwest, with the highest value of 1087 g C·m~(-2)a~(-1) occurred in the broadleaved-and conifer-mixed forests of Huanglong Mountain in southeast part of the region. The mean NPP of desert vegetation in the whole region was the lowest, only about 205.0 g C·m~(-2) ·a~(-1). An obvious seasonal variation of the NPP was observed. The NPP in growth season (from April to October) took about 91.5% of the total in the year, and the peak occurred in mid-July to mid-August, amounting to 37.8% of the total.     

河西走廊植被净初级生产力时空变化及其影响因子研究

干旱半干旱区植被NPP变化对全球碳循环有重要影响,该区域NPP对气候变化的响应表现出较大的时空异质性,其驱动机制并不十分清楚。选择中国河西走廊,利用随机森林算法估算了2002-2018年的NPP,基于偏导数法计算了气候与人类活动对NPP的影响。结果表明：（1）随机森林算法能较好的适用于干旱半干旱区NPP估算。（2）2002-2018年间河西走廊年NPP的平均值为153.32 gC m^-2 a^-1,总量为37.468 Tg C/a,呈东南向西北递减的分布特征,研究期间NPP呈2.37 gC m^-2 a^-1（P=0.09）增长趋势。（3）河西走廊NPP变化52.51%由气候因子贡献,47.49%由人类活动贡献。（4）在气候变化对NPP的影响中,降水主导了该区72.21%的区域,温度对NPP变化量的贡献占73.71%,前者影响着NPP变化格局,后者主导NPP变化数量。升温和增湿均有利于该区NPP增加,随着西北地区气候暖湿化,河西走廊植被会持续改善,该研究有助于理解干旱半干旱区NPP对气候变化的响应机制,为适应气候变化政策制定提供理论依据。     

青藏高原北部多年冻土区草地植物多样性

研究了青藏高原北部多年冻土区草地群落植物多样性的特征。研究表明 :草地群落间丰富度指数差异不显著 ,均匀度指数和多样性指数差异显著 (P<0 .0 5 )。均匀度指数表现为高山嵩草 (Kobresia pygmaea)草甸 <紫花针茅 (Stipa purpurea)草原 <矮嵩草 (K.humilis)草甸 <青藏苔草 (Carex moorcroftii)草甸 ,多样性指数表现为高山嵩草草甸 <矮嵩草草甸 <紫花针茅草原<青藏苔草草甸。修路时破坏的矮嵩草草甸在次生恢复过程中 ,离公路 10 0 m处群落的丰富度指数 ,均匀度指数和多样性指数大于原生群落 ,而原生群落的多样性又大于 30 m和 5 0 m处群落的多样性。地上草地群落植物多样性伴随地下冻土退化过程表现为 ,以 1m2样方统计时 ,各个演替群落间的丰富度指数差异不显著 ,而以 10 0 m2样条统计时 ,高寒草甸和草原化草甸的丰富度指数显著大于沼泽草甸和稀疏草原 (P<0 .0 5 ) ,但均匀度和多样性指数在两种统计面积时均表现为先增加后下降的变化趋势。     

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。     

基于净初级生产力的中国生态足迹产量因子测算

生态足迹作为一种非货币化的生态系统评估工具,是近年来国际上一种重要的判别可持续发展程度的生物物理量方法。产量因子是生态足迹计算中的一个重要参数,其准确与否直接影响到计算结果的可靠性与可比性。随着生态足迹方法的广泛应用,其标准化和本地化成为迫切需要。为了便于区域水平上的生态足迹空间分析,本文采用中国2001年1kmMODIS数据,根据植被的净初级生产力,计算出全国和不同省份各种土地类型的产量因子。结果表明:就中国产量因子而言,由于中国农地生产力水平高于全球平均水平,其产量因子为1.74,而其余几种类型土地的产量因子均<1,分别为林地0.86,畜牧地0.51,渔场0.74;就不同省份而言,由于区域内不同土地利用类型的相对生产能力不同,产量因子各不相同。     

基于耦合模型的干旱区植被净初级生产力估算

净初级生产力是陆地生态系统物质与能量运转研究的基础, 在干旱区生态环境演变及其与气候相互作用和影响方面极为敏感,是揭示干旱区生态环境特征的重要指标.本研究基于RS和GIS技术,利用地面气象数据、涡度相关数据、Landsat 8数据和MODIS数据,通过SEBAL模型和光能利用率模型的耦合,估算了新疆玛纳斯河流域植被净初级生产力(NPP),分析了其空间格局及与高程和坡度的关系.结果表明: SEBAL模型与光能利用率模型的耦合对玛纳斯河流域山地-绿洲-荒漠生态系统植被NPP的模拟效果较合理,能较好地反映植被净初级生产力的实际情况;2013年,玛纳斯河流域植被NPP总量为7066.72 Tg C·a^-1,平均值为278.06 g C·m^-2·a^-1,总体分布趋势是自南向北先增加后减少再增加最后减少,随着地貌和土地利用类型的变化呈现明显的分布规律,且其月变化比较明显,7—8月达到最大值,占总量NPP的52.2%;植被净初级生产力随海拔和坡度的增加整体呈下降趋势,但随海拔增加植被NPP出现3次波动.这些波动主要由地表植被覆盖类型和环境因素所引起.     

2000—2019年宁夏植被净初级生产力时空变化及其驱动因素

宁夏是我国重要的农牧交错区,开展该地区植被净初级生产力(NPP)时空变化及其驱动因素研究对于认知该地区NPP变化趋势及主导因素、揭示其植被恢复状况及成因具有重要作用。本研究基于MODIS NPP数据,利用Theil-Sen Median趋势分析、相关分析、叠加分析等方法分析宁夏植被NPP的时空变化及驱动因素。结果表明: 2000—2019年,宁夏植被NPP总体呈波动上升趋势,其线性增长速度为5.46 g C·m^-2·a^-1。研究区植被NPP在空间上呈现两高两低的分布特征,以南部山区最高,其次为引黄灌区,中部干旱带丘陵区和贺兰山一带最低。研究区84.2%的植被NPP处于显著恢复中,主要分布在中部及南部山区丘陵地,植被NPP随海拔变化显著,受地形影响明显。宁夏植被NPP重心总体向正南方向移动,南部植被NPP的增量和增速大于北部。宁夏地区年降水量呈增加趋势,年均温微弱降低,植被NPP主要受降水量的显著影响(R²=0.291),年均温与植被NPP相关性不显著。研究区96.9%的区域处于植被恢复状态,受气候变化和人类活动共同促进。     

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。     

安徽省植被净初级生产力估算——基于改进的CASA模型

定量估算植被净初级生产力(NPP)对预测陆地碳循环趋势具有重要意义,目前广泛应用于NPP估算的CASA模型其精度仍有待提高。在已有CASA模型优化的基础上,考虑最大光能利用率(LUE_max)的动态变化来改进CASA模型,对改进前后的模拟结果进行比较,并利用改进后的模型估算2001—2020年安徽省植被NPP。结论如下：(1)改进的CASA模型可应用于研究区的植被NPP估算,NPP模拟值与实测值之间的相关性达到显著水平(R²=0.736,P<0.01)。(2)改进后模拟的安徽省植被NPP在空间表达上能够呈现更多细节,时间上较改进前在生长季NPP值更高,非生长季值更低,拉大了NPP的年内变化。(3)2001—2020年安徽省植被NPP整体呈波动上升趋势,多年平均值为547.61 gC m^-2 a^-1,年均增长量达2.18 gC m^-2 a^-1,2016—2020年间NPP增长最快。年内NPP具有明显的季节差异,表现为夏季>秋季>春季>冬...     

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...     

黄河流域草地净初级生产力时空动态及其驱动机制

黄河流域是生态系统的敏感区,流域草地生态系统在气候变化和人类活动驱动下发生了显著变化。基于多源遥感影像和气象站点资料等,采用改进后的CASA模型估算2001—2018年黄河流域草地净初级生产力(NPP),评估定量反演结果精度,分析研究时段内流域草地净初级生产力时空动态,探讨气候要素和人类活动对流域草地净初级生产力的影响。结果表明：1)基于改进的CASA模型能够高精度模拟黄河流域草地NPP。2)2001—2018年黄河流域草地NPP呈增加趋势,且在2013年发生突变。2001—2013年气候和人类活动均促进流域草地NPP增加,而2013年后人类活动抑制流域草地NPP增加的作用明显增强,抑制区域面积较前一阶段增加34.89%。整体上,人类活动对草地NPP的影响强度低于气候要素影响强度。3)耕地和建设用地面积的变化,是驱动实际净初级生产力动态的重要人类活动要素。耕地和建设用地面积的增加与草地面积减少、实际净初级生产力增加速率的降低紧密相关。伴随经济发展,应坚持实施退耕还林还草政策,并加强对草地生态保护的监督。     

地形对新疆昌吉州草地净初级生产力分布格局的影响

新疆草地资源丰富且地形多变,地形作为影响植被生产力最主要的环境因素之一却未被充分考虑。以Landsat和DEM为数据源,以新疆昌吉州草地为研究对象,应用CASA模型计算得到连年的净初级生产力,采用Arc GIS的空间分析方法对新疆昌吉州草地2000—2016年的净初级生产力分布进行了分析。研究结果表明,地形对生产力的分布有着显著影响,在海拔、坡度和坡向3个地形因子对整体趋势变化的影响分析中发现,坡度引起的NPP变化最大,坡向次之,海拔较小。在整体特征上,海拔每升高30 m,生产力增加4.11 g/m~2;坡度每增加1°生产力增加-0.225 g/m~2;N坡向生产力水平最高(23.23 g/m~2),SW坡向最低(3.54 g/m~2)。不同生产力年份生产力在地形因子作用下变化趋势相同但变化幅度不同,较高生产力年份中3个地形因子的变化幅度都是最大的。     

高寒草地植物群落地上-地下净初级生产力权衡

植物生产力分配和权衡是植物生态学研究中的热点,反映植物对环境的适应性,是了解植物响应全球气候变化的关键。青藏高原作为气候变化敏感区,研究其植物地上与地下部分权衡对了解高寒草地植被生存策略和生态系统可持续发展具有重要意义。目前,生物量分配调控机制已被广泛研究,但主要使用植物根冠比和地上-地下生物量比等方法来表征植物分配模式,缺乏考虑因植物生长周期导致的差异。使用青藏高原高寒草地103个样点的地上和地下净初级生产力数据,分析高寒草甸和高寒草原两种主要草地类型的地上-地下净初级生产力权衡关系。利用气候因素和土壤因素等相关数据,结合方差分析、相关分析、相对重要性分析和结构方程模型的方法,探究环境因素对两种草地类型地上-地下净初级生产力权衡的影响机制。研究发现：（1）高寒草甸的地上净初级生产力、地下净初级生产力和土壤养分含量显著高于高寒草原（P<0.05）;（2）高寒草地植被生产力均向地下权衡（0.0199）,且高寒草原（0.0354）的权衡值高于高寒草甸（0.0173）;（3）结构方程模型发现,年平均降水量、土壤容重和土壤速效氮含量是影响高寒草甸生产力权衡的主导因子,而年平均温度和年平均降水量是影响高寒草原生产力权衡的主导因子。研究表明高寒草甸的生产力权衡主要受气候和土壤因素共同影响,而高寒草原主要受气候因素调节。研究为理解植物地上-地下生物量分配调控机制提供了新的视角和方法,对系统了解高寒草地生物量分配模式和准确预测高寒草地植被动态过程具有指导意义。     

基于多源遥感数据的草地净初级生产力质量评价

植被净初级生产力NPP(Net Primary Production)的遥感估算与分析对全球生态系统具有重要指导意义,不同尺度的遥感影像上占主导地位的地物景观信息是不同的,现代生态研究多尺度分析至关重要。以青海省海北藏族自治州为研究区,使用Landsat 8 OLI遥感影像、天宫二号宽波段成像仪影像、融合影像(Landsat8 OLI影像和天宫二号宽波段成像仪影像融合)联同MODIS影像,作为CASA模型的输入参数,探究不同尺度下的研究区域NPP的空间分布情况,并对比分析不同数据源数据在估算NPP时的精度。结果表明:(1)Landsat 8 OLI数据的NPP值位于150—200 g C m^-2 a^-1所占比例最高;天宫二号宽波段成像仪影像数据和融合后影像的NPP值位于50—100 g C m^-2 a^-1所占比例最高;MODIS数据的NPP值位于小于50 g C m^-2 a^-1比例最高。(2)天宫二号宽波段成像仪影像数据的均方根误差(RMSE)、平均绝对误...     

锡林郭勒盟净初级生产力时空变化及其气候影响

净初级生产力(NPP)是表征生态系统质量与功能的核心指标,监测生态工程区NPP的时空变化是生态建设成效评估的重要内容.本文利用2000-2015年时序遥感数据与光能利用效率模型(CASA),分析了锡林郭勒盟NPP的时空变化以及气温与降水的影响.结果 表明:2000-2015年锡林郭勒盟的NPP为108.66～359.7...     

盘锦湿地净初级生产力时空分布特征

主要采用中巴地球资源卫星(CBERS)、合成孔径雷达(SAR)和数字高程模型(DEM)数据,通过主成分变换融合算法、分类回归树CART算法和混合像元分解模型结合神经网络算法,进行了盘锦湿地土地覆盖类型分类。充分考虑湿地生态系统的典型特征,将盐分胁迫因子作为估算湿地耐盐植被净初级生产力(NPP)的环境影响因子之一,构建了基于光能利用率和遥感数据的湿地植被净初级生产力模型。分析了盘锦湿地植被NPP的时空分布特征,并研究了盘锦湿地植被NPP对气温和降水的响应特征。结果表明:2009年盘锦市植被净初级生产力介于0—1175 gC·m-·2a-1之间,平均值为553 gC·m-·2a-1。盘锦市植被NPP空间分布规律呈东北向西南逐渐递增的趋势。在湿地植被分类类型中,芦苇的单位面积平均NPP最高,达到1016 gC·m-·2a-1。2004—2009年盘锦植被单位面积平均NPP值在缓慢上升,湿地已呈现缓慢恢复的趋势。总体上气温对盘锦湿地主要植被类型芦苇月平均NPP的影响要强于降水。2004—2009年降水对盘锦地区植被年平均NPP的影响强于气温。     

定量评价人类活动对净初级生产力的影响

以人类活动为主导的城市扩张和土地覆被变化对城市生态环境产生了重要影响,并与气候变化共同影响植被净初级生产力(NPP),但目前从时空尺度上脱离气候干扰仅以人类活动为主导因素来定量分析其对植被NPP影响的研究尚不充分.本研究以广州市为研究区,利用CASA模型估算2001—2013年实际净初级生产力(NPP_act),结合CHIKUGO模型估算得到的潜在净初级生产力(NPP_p)计算因土地覆被变化导致的NPP损失(NPP_lulc),并建立相对贡献指数(RCI)定量分析和评价在城市扩张过程中人类活动对NPP的影响.结果表明:2001—2013年间,广州总体及其5片区NPP_act和NPP_lulc分别呈减少和增加趋势,并存在明显的空间差异性;RCI呈明显增加趋势,东北片区RCI值最低,为0.31,表明气候变化是其NPP变化的主要原因,其他4个片区的RCI值均高于0.5,说明4个片区人为干扰严重,人类活动是其NPP减少的主导因素;广州市及其5片区的RCI变化斜率均大于0,人类活动对植被的干扰逐年增强,北部片区RCI变化斜率值最大(0.693),人为干扰增加趋势最明显.