用NOAA气象卫星的AVHRR遥感资料估算中国的净第一性生产力

重点研究用气象卫星ＡＶＨＲＲ遥感方法估算目前中国的净第一性生产力（ＮＰＰ）水平。ＡＶＨＲＲ可见光通道和近红外通道组合成的标准化差植被指数（ＮＤＶＩ）,既是监测植被生长好坏的参量,也是计算净第一性生产力的重要参量。介绍了用遥感统计模型计算ＮＰＰ的方法,获得了一系列结果。将遥感方法计算的ＮＰＰ与气候模型计算的ＮＰＰ进行了比较,证明两者有一定的可比性。计算净第一性生产力需要全年的ＮＤＶＩ,因此对卫星资料处理技术也作了介绍     

Associations between wasp communities and forest structure: Do strong local patterns hold across landscapes?

Abstract Forest structure and habitat complexity have been used extensively to predict the distribution and abundance of insect assemblages in forest ecosystems. We tested empirically derived predictions of strong, consistent relationships between wasp assemblages and habitat complexity, using both field assessments and vegetation indices from remote sensing as measures of habitat complexity. Wasp samples from 26 paired ‘high and low’ complexity sites in two forests approximately 70 km apart, were compared with normalized difference vegetation indices (NDVIs) derived from multispectral videography of the survey sites. We describe a strong unequivocal link between habitat complexity and wasp communities, the patterns holding over coarse and fine landscape scales. NDVIs were also excellent predictors of habitat complexity and hence wasp community patterns. Sites with greater NDVIs consistently supported a greater abundance and species richness, and a different composition of wasps to sites with low NDVIs. Using vegetation indices from remote sensing to gauge habitat complexity has significant potential for ecosystem modelling and rapid biodiversity assessment.     

Testing predictions of beetle community patterns derived empirically using remote sensing

Patterns generated from ecological surveys are rarely tested in similar habitats to assess the accuracy of predictions. Testing empirically derived predictions provides a strong tool for establishing the consistency of general patterns in ecology. We test the consistency of beetle community associations with habitat complexity in open canopy forests and make both community and morphospecies-level comparisons with results from a previous study. We use Normalized Difference Vegetation Indices (NDVIs) from remote sensing as a surrogate for habitat complexity. The positive relationships between NDVIs and site-based beetle species richness and abundance were consistent in open canopy forests both south and north of Sydney, Australia. NDVIs were also useful for predicting differences in beetle composition in open canopy forests. Taxon-specific responses to NDVI differences in 'southern forests' were very similar to responses in 'northern forests', most likely reflecting beetle trophic roles. This study shows that NDVIs can be used as rapid biodiversity indicators, when integrated with identified faunal responses to vegetation structure, provided that the lower vegetation strata may be measured by remote sensing.     

中国北方林生产力变化趋势及其影响因子分析

森林生产力是反映森林固碳能力的重要指标,是进行碳循环研究的重要环节。用模拟生态系统生物地球化学循环的CENTURY模型,模拟中国北方林(兴安落叶松林)近35a来的生产力动态,用3种趋势分析方法,检验了其变化趋势,并用多元线性回归模型分析了中国北方林生产力的年际波动与气温降水年际波动的关系,以及气温和降水对我国北方林生产力的影响程度。结果表明：中国北方林生产力呈增加的趋势,平均年增长率为0．34％;气温与森林生产力呈显著负相关,对森林生产力的贡献因子为4．0977;降水与森林生产力呈弱的正相关,其对森林生产力的贡献因子为0．3902。从而说明近35a来森林生产力的增加除了受气温降水等非生物因素的影响外,还受其它因素的影响;另外说明以气候变暖为标志的全球变化会对森林生产力产生重要的影响。     

Decreasing Net Primary Production in forest and shrub vegetation across southwest Australia

Monitoring changes in the terrestrial carbon cycle and vegetation health can only be undertaken over large areas and on a regular basis using ecological indicators derived from satellite-based sensors. Climate conditions in Mediterranean ecosystems have undergone, and are projected to undergo, significant change in the future with marked impacts on forest and shrubland vegetation. In the southwest of Australia (SWAU), endemic tree species have experienced significant declines in health and mortality since the early 1990s primarily due to these climatic changes. In this paper we examine trends in Net Primary Production (NPP) from 2000 to 2011 as an indicator of productivity and health condition of the woody vegetation across the SWAU region. To do so, we examine NPP estimates derived from satellite imagery and climate data to answer the questions: (1) what is the extent and rate of change in NPP for the SWAU region over the study period, and (2) how important is fire as a contributing factor in the observed trends? Our results suggest that, similar to the global trend in Mediterranean ecosystems, between 2000 and 2011, overall NPP declined across the study region, with the majority of declines occurring in the ecological transition zone between trees and shrubs. Twenty-six percent of the 37,042 square kilometre of woody vegetation that showed a declining NPP trend, was affected by fire. The overall rate of NPP decline for the region was estimated to be −0.38 megaton C per year since 2000, indicating a reduction in the capacity of the region to act as a carbon sink. Under climate change projections, the observed decline trends are likely to continue and our results suggest that the carbon storage potential in this region is gradually decreasing following an ecological shift from tall tree-dominated to lower shrub-dominated vegetation.     

中国陆地植被净初级生产力遥感估算

该文在综合分析已有光能利用率模型的基础上,构建了一个净初级生产力(NPP)遥感估算模型,该模型体现了3方面的特色:1)将植被覆盖分类引入模型,并考虑植被覆盖分类精度对NPP估算的影响,由它们共同决定不同植被覆盖类型的归一化植被指数(NDVI)最大值;2)根据误差最小的原则,利用中国的NPP实测数据,模拟出各植被类型的最大光能利用率,使之更符合中国的实际情况;3)根据区域蒸散模型来模拟水分胁迫因子,与土壤水分子模型相比,这在一定程度上对有关参数实行了简化,使其实际的可操作性得到加强。模拟结果表明,1989~1993年中国陆地植被NPP平均值为3.12 Pg C (1 Pg=10¹⁵ g),NPP模拟值与观测值比较接近,690个实测点的平均相对误差为4.5%;进一步与其它模型模拟结果以及前人研究结果的比较表明,该文所构建的NPP遥感估算模型具有一定的可靠性,说明在区域及全球尺度上,利用地理信息系统技术将遥感数据和各种观测数据集成在一起,并对NPP模型进行参数校正,基本上可以实现全球范围不同生态系统NPP的动态监测。     

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.     

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。     

气候变化和人类活动对祁连山国家公园植被净初级生产力的定量影响

祁连山国家公园作为西北地区重要的生态安全屏障和水源涵养地,研究其植被变化对西北地区的生态安全具有重要意义。基于2000—2019年祁连山国家公园的MOD17A3遥感数据,利用一元线性回归、偏相关分析、多元线性回归和残差分析等方法,分析了祁连山国家公园植被净初级生产力(NPP)的时空态势及其与降水、气温和人类活动的相关性,在此基础上量化气候变化和人类活动对植被NPP的影响。结果表明：(1)2000—2019年祁连山国家公园植被NPP整体呈波动上升趋势,且空间上呈东高西低的分布格局,其多年平均值为113.14 g C m^-2 a^-1,年均增长量达1.41 g C m^-2 a^-1;(2)植被NPP与降水、气温均呈正相关,其中降水对植被NPP影响更为显著;(3)人类活动区植被NPP总体呈增加趋势,与2016年相比,2019年人类活动区植被NPP增加的面积占87%,植被NPP降低的面积占13%;(4)在植被恢复区,气候变化和人类活动对植被恢复分别解释了92%和8%;在植被退化区,气候变化和人类活动对植被退化分...     

秦巴山地NPP及对气候变化响应的多维地带性与暖温带-亚热带界线

秦巴山地位于我国的南北过渡带,对我国生态地理格局产生重要影响。为了探索秦巴山地植被净第一性生产力(NPP,Net Primary Productivity)的时空格局及其气候响应的多样性和复杂性,为我国暖温带-亚热带界线的具体分布提供新的佐证,基于2000—2015年的MOD17A3的地表植被NPP数据和秦巴山地93个气象站点数据,从经度、纬度、海拔、坡向多个维度研究了秦巴山地地表植被NPP的分布及与气候因子的关系。结果表明:从2000—2015年,(1)秦巴山地中低山地区,自北向南随纬度降低,地表植被多年平均NPP呈现增加的趋势,体现了纬度地带性;年均NPP与温度的关系由负相关变为正相关,转折点出现在汉江;与降水的相关性减弱。(2)自西向东多年平均NPP值先增加后减少,秦岭一线地表植被年均NPP与温度由正相关变为负相关,与降水主要呈正相关,相关性先增加后减少。(3)随高度的增加,秦巴山地多年NPP值及增长率均呈现先增加后减少的趋势。(4)秦岭和大巴山多年平均NPP均呈现增加趋势,但是秦岭增长较大巴山更明显;2000m以下,秦岭南坡增长率明显高于北坡,大巴山北坡增长率明显高于南坡;2000—3000m,秦岭南北坡差异较小,但是大巴山差异明显;中山地区(1000—2500m),秦岭年均NPP与气温呈负相关,而大巴山则呈现正相关或弱相关;秦岭地区年均NPP与降水的相关性整体强于大巴山地区。这就意味着全球变暖、气温升高对秦岭植被尤其是中低山地区的植被产生不利影响,但是对大巴山则有利,而前者植被生长主要与降水增加有关。这也说明了基于汉江为界的秦岭和大巴山无论是地表植被NPP的均值还是其南北坡差异以及对气候因子的响应呈现了明显的差异,而汉江作为中山地区植被NPP与气温相关性由正相关性到负相关的转折点,与降水的关系由弱相关到正相关的转折点,更合适作为南北分界线。     

遥感在植被净第一性生产力研究中的应用

植被净第一性生产力 (简称ＮＰＰ)是指绿色植物在单位面积、单位时间内所累计的有机物数量 ,是由光合作用所产生的有机质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分。它直接反映了植物群落在自然环境条件下的生产能力。据研究 ,在假使生态系统的呼吸作用保持恒定的条件下 ,植被ＮＰＰ每增长 2 %就会净吸收 1Ｇｔ(10 15ｔ)的Ｃ(碳物质 ) [3 8] 。所以 ,近几年来各国学者对ＮＰＰ的研究倍受重视 ,尤其在国际生物学计划 (ＩＢＰ)期间进行了大量的植物ＮＰＰ的测定 ,并以测定资料为基础联系环境因子建立模型对植被ＮＰＰ的区域分布进行评估 ,极大地促进了…     

利用CASA模型模拟西南喀斯特植被净第一性生产力

基于SPOT NDVI遥感数据并结合数字高程模型、气象数据和植被参数,利用实测植被生产力计算和修正最大光能利用率,通过改进CASA过程模型,本文估算了中国西南喀斯特地区1999—2003年的植被净第一性生产力（NPP）。结果表明：1）改进后的CASA模型模拟的植被NPP与实测值相关性显著,可较好用于西南喀斯特植被的NPP估算;2）西南8省市区1999—2000年喀斯特和非喀斯特植被的NPP有轻度增加,但空间变化不显著,2001年低值区范围增加,2002年NPP高值区的范围明显扩大,随后在2003年又降低,但仍高于2001年;3）5年间西南喀斯特地区年NPP的变化范围是381.7—439.9 gC m-2 yr-1,平均值为402.34 gC m-2 yr-1,逐年NPP波动中呈现总体增长趋势,平均增加值为9.93 gC m-2 yr-1,5年总增加量为11TgC,但非喀斯特地区的年NPP平均值和增加值都大于喀斯特地区;4）5年间喀斯特地区的热带森林、亚热带森林、灌丛和草地的逐年NPP均小于非喀斯特地区,温带森林和农业植被则相反;这6种典型植被年NPP均呈增加趋势,热带森林的增加值最大,草地最小,非喀斯特地区植被NPP的增长趋势相似,但每种植被的年NPP增加值均大于喀斯特地区。西南喀斯特地区植被NPP的时空变化与气温、降水和太阳辐射的变化有关,而喀斯特植被NPP低于非喀斯特地区,则主要由喀斯特地区水分匮缺、土壤贫瘠等恶劣条件而抑制植物生长造成的。     

1999—2015年若尔盖草原湿地净初级生产力时空变化

植被净初级生产力(NPP)是草原湿地生态系统碳收支平衡和气候变化的核心内容之一。本研究基于植被指数、气象数据(降水和气温)、植被类型数据,利用CASA模型对若尔盖草原湿地1999—2015年NPP进行估算,分析了若尔盖草原湿地NPP时空格局特征及其与气候因子的关系。结果表明: NPP实测值与模拟值之间显著相关,R²为0.78,均方根误差为120.3 g C·m^-2·a^-1;研究区年均和生长季(4—9月)NPP分别为329.0、229.4 g C·m^-2·a^-1,年际间波动明显,以2.3、1.6 g C·m^-2·a^-1的微弱趋势下降,不同植被类型的年均及生长季NPP的年际波动与整个研究区的波动趋势基本一致;年均和生长季NPP的变化斜率分别为-21.3～18.7、-31.5～23.1 g C·m^-2·a^-1,显著增加的面积分别占研究区总面积的0.3%和0.7%,主要分布于森林覆盖区和湿地生态补偿区;显著下降的面积分别占研究区总面积的1.4%和6.4%,主要分布于人类活动集中的地区;研究区不同植被的固碳能力存在差异,其中,森林最强,草地次之,湿地最弱;降水是影响草原湿地植被NPP的主导气候因子。     

近20年来西南地区植被净初级生产力时空变化与影响因素及其对生态工程响应

植被净初级生产力（NPP）是研究陆地生态系统中物质和能量转换的重要指标,NPP的空间分布与区域气候、植被生长以及人类活动等因素息息相关,其变化能反映植被群落的生产能力,是生态系统功能和结构变化的重要表征。近20年来,中国西南地区植被NPP呈现增长趋势。然而,目前对NPP时空变化格局及潜在原因尚不清楚。因此,利用2001-2018年间MODIS-NPP、岩性、气候、土地利用、造林面积和石漠化治理情况等数据,对西南地区植被NPP的时空变化趋势及其成因进行了分析。结果发现：（1）2001-2018年间,中国西南地区植被NPP总体呈增长趋势,突变分析结果显示,2012-2018年间NPP的增长速度（5.13 gC m^-2a^-1）比2001-2011年更快（1.78 gC m^-2a^-1）,在两个时段,岩溶区NPP增长速度都高于非岩溶区;（2）对西南地区植被NPP变化与气候因子的相关分析结果显示,2001-2011年与2012-2018年两个时间段内NPP与温度的平均相关性（R=0.19,0.26）要高于NPP与降水的平均相关性（R=0.07,0.05）,表明西南地区植被NPP更容易受到温度的影响;（3）对两个时期土地利用变化下NPP总量的变化情况的研究结果显示,2001-2011年期间城市用地面积增加使得NPP总量下降,而2012-2018年未利用地面积增长造成了NPP总量下降;（4）2001-2018年西南地区累计造林面积与NPP存在显著正相关性（R=0.7,P<0.05）,说明"退耕还林"工程实施促进了西南地区NPP增长。对石漠化面积统计结果表明,2011年后石漠化面积显著减少,这与NPP的突变点一致,表明石漠化治理对西南地区NPP增长有重要促进作用。     

陆地植被净初级生产力计算模型研究进展

植被净初级生产力(NPP)研究是全球变化与陆地生态系统的核心内容之一。在回顾NPP模型研究的基础上,综合分析了气候模型、生态生理过程模型、光能利用率模型各自的优缺点,并对NPP模型研究做出展望。生态生理过程模型是当前陆地NPP估算研究的主要手段,而区域尺度转换则是它所面临的关键问题。近年来光能利用率模型已成为NPP估算的一种全新手段,它利用遥感所获得的全覆盖数据,使区域及全球尺度的NPP估算成为可能,但其生态学机理还有待于进一步研究。已有研究表明,“生态一遥感耦合模型”将是陆地NPP估算的主要发展方向,它融合了生态生理过程模型和光能利用率模型的优点,增强了NPP模型估算的可靠性和可操作性。     

2008—2018年伊犁河流域植被净初级生产力时空分异特征

基于MODIS数据和改进的光能利用率模型(CASA模型)对2008—2018年伊犁河流域植被净初级生产力(NPP)进行估算,通过一元线性回归趋势分析、变异系数、Hurst指数等方法对其时空分异特征进行分析。结论如下：(1)时间特征上,伊犁河流域植被NPP呈现波动上升趋势,年内植被NPP呈现出“单峰型”特点,该流域四季植被NPP大小关系为：夏季>春季>秋季>冬季;(2)空间特征上,伊犁河流域植被NPP呈现东北低西南高,沿天山山脉呈环状分布,各植被类型NPP的大小为：林地(624.13 g C m^-2 a^-1)>耕地(575.04 g C m^-2 a^-1)>草地(270.57 g C m^-2 a^-1)>裸地(114.26 g C m^-2 a^-1)。该流域植被NPP在海拔、经纬度方面均呈现不同的变化特征。(3)空间稳定性上,伊犁河流域植被NPP存在明显的空间差异性,各变异程度...     

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。     

Terrestrial net primary production estimates for 0.5° grid cells from field observations—a contribution to global biogeochemical modeling

Net Primary Production (NPP) is an important component of the carbon cycle and, among the pools and fluxes that make up the cycle, it is one of the steps that are most accessible to field measurement. While easier than some other steps to measure, direct measurement of NPP is tedious and not practical for large areas and so models are generally used to study the carbon cycle at a global scale. Nevertheless these models require field measurements of NPP for parameterization, calibration and validation. Most NPP data are for relatively small field plots that cannot represent the 0.5° × 0.5° grid cells that are commonly used in global scale models. Furthermore, technical difficulties generally restrict NPP measurements to aboveground parts and sometimes do not even include all components of aboveground NPP. Thus direct inter‐comparison between field data obtained in different studies or comparison of these results with coarse resolution model outputs can be misleading. We summarize and present a series of methods that were used by original authors to estimate NPP and how and what we have done to prepare a consistent data set of NPP for 0.5 °grid cells for a range of biomes from these studies. The methods used for estimation of NPP include: (i) aggregation of fine‐scale (plot or stand‐level) vegetation inventory data to larger grid cells, (ii) mapping of grid cells and area weighting of field NPP observations in each mapped class, (iii) direct correlation of extensive data sets of ground measurements with remotely sensed spectral vegetation indices, (iv) local modeling of NPP using key independent variables, for which maps are available at the scale of the grid cell, and (v) regression analysis to link productivity with controlling environmental variables. For a few grid cells whose NPP were obtained for multiple years, temporal analysis was conducted. The grid cells are grouped to the biome level and are compared with existing compilations of field NPP and the results of the Miami potential NPP model. Mean NPP was similar to the well‐known compilation of Whittaker and Likens, except for temperate evergreen needle‐leaved forest, woodland, and shrubland. The grid cell datasets are a contribution to the International Geosphere‐Biosphere Programme (IGBP) Data and Information System (DIS) Global Primary Production Data Initiative (GPPDI). The full dataset currently contains 3654 cells (including replicate measurements) developed from 15 studies representing NPP in croplands, sparse vegetation, shrub lands, grasslands, and forests worldwide. An edited subset consists of 2335 cells in which outliers were removed and all replicate measurements were averaged for each unique geographical location. Most of the data incorporated into GPPDI were wholly or partly developed by participants in the GPPDI, in addition to the present authors. These studies are gathered together here to provide a consistent account of the grid cell component of GPPDI and an analysis of the entire data set. The datasets have been deposited in an IGBP‐DIS GPPDI database ( http://daacl.esd.ornl.gov/npq/GPPDI/Combined_GPPDI_des.html ).     

南方丘陵山地带植被净第一性生产力时空动态特征

基于MODIS数据并结合气象资料和植被参数,利用修正过最大光能利用率的CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,对国家生态安全屏障区的"两屏三带"之一南方丘陵山地带2000—2010年的植被净第一性生产力(NPP)进行模拟,并对其时空分布格局进行了分析。研究结果表明:(1)研究区2000—2010年期间年NPP的变化范围为406.0—485.6 g C m-2a-1,年平均NPP为445.7 g C m-2a-1,高于全国平均水平;NPP年际上升趋势不显著(P=0.39),平均增加值为2.28 g C m-2a-1;(2)NPP空间分布特征与植被类型具有较好的一致性,单位面积NPP以混交林覆盖区最高(501.0 g C m-2a-1),草地覆盖区NPP最低(390.7 g C m-2a-1);(3)植被NPP的时空变化与气温、降雨和太阳辐射等自然因素的变化有直接关系,而社会、经济、政策等人为因素通过改变土地利用方式来间接影响。     

毛乌素沙地海流兔河流域植被净初级生产力估算

采用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,结合TERRA MODIS卫星数据和气象数据,对毛乌素沙地海流兔河流域2015年各月的植被净初级生产力(NPP)进行估算,并对植被NPP月平均值的时空分布规律及其与气象因子和地下水位埋深的关系进行了分析.结果表明:毛乌素沙地海流兔河流域2015年植被NPP总量为2.88×1011 g,生长季(4月份至10月份)的植被NPP总量达2.81×1011 g,占全年植被NPP总量的97.57%.随着时间推移,植被NPP月平均值和归一化差分植被指数(NDVI)月平均值呈"缓慢增加—急剧增加—急剧下降"的变化趋势.植被NPP月平均值季节变化明显,春季、夏季、秋季和冬季植被NPP月平均值之和分别为20.55、69.39、20.46和0.48 g·m-2.从空间分布上看,中部河谷和滩地的植被NPP月平均值总体上高于东南部、西部和西北部等沙丘荒漠区.月平均气温对植被NPP月平均值变化的影响最大,其次为平均实际日蒸散发量和地表月太阳辐射.植被NPP月平均值随着地下水位埋深的增加而减小,最大值出现在地下水位埋深1~2 m之间.上述研究结果显示:采用CASA模型可以较好地估算毛乌素沙地海流兔河流域植被NPP值,月平均气温和地下水位埋深对该流域植被NPP值的影响较大.