气候变化与人类活动对内蒙古东部草地净初级生产力的影响

内蒙古东部草地是该区域的主体生态系统类型,属于脆弱的生态系统,对气候和人类活动反应敏感。基于土地覆被数据和改进CACS模型,估算得到的草地NPP,分析2000-2015年内蒙古东部草地和NPP时空格局与年际动态。进而,定义相对退化指数（RDI）,确定草地生产力变化过程中人类活动因素的贡献率,分析内蒙古东部地区2000-2015年RDI空间格局与年际动态。同时,分析16年间NPP和气候因子相关关系。结果表明：1）2000-2015年间,损失草地面积4743.80 km²,新增草地面积2705.57 km²。2）2000-2015年内蒙古东部地区草地植被平均NPP位于166.56-248.14 gC m^-2 a^-1之间,NPP在波动中呈现明显的上升趋势（3.65 gC m^-2 a^-1/a,R²=0.47）。3）2000-2015年RDI在16.64%-30.54%之间波动,RDI值呈缓慢下降趋势,表明人类活动对草地植被净初级生产力的干扰程度在下降。4）草地NPP变化主要是因为草地本身生产力下降。整体来看相关草地保护工作取得了阶段性进展,草地生境质量得到有效缓解,草地生态环境得到转变。     

1982—2015年气候变化和人类活动对内蒙古草地净初级生产力的影响

研究1982—2015年气候变化和人类活动对内蒙古草地净初级生产力(NPP)的影响。结果表明: 1982—1998年和1999—2015年2个时期,内蒙古草地实际NPP(ANPP)增长速率分别为1.08和1.36 g C·m^-2·a^-1,草地以恢复为主,2个时期草地恢复面积分别占研究区总面积的81.6%和76.3%;草地退化面积有增加趋势,且气候变化和人类活动对不同类型草地的影响不同。2个时期气候变化对草地恢复贡献率分别为79.3%和94.1%,气候变化是草地恢复的主要因素,其中,ANPP与降水呈显著正相关,而与温度的相关性不显著,表明降水是影响草地恢复的主要气候因子。2个时期人类活动对草地退化的贡献率分别为83.3%和87.8%,说明人类活动是导致草地退化的主要原因。气候变化对内蒙古草地恢复起主导作用,而人类活动诸如放牧数量、耕地面积和造林面积的增加,加速了草地退化。     

青海三江源区果洛藏族自治州草地退化成因分析

本文利用长期历史资料,通过分析气候变化和人类放牧活动对草地生产力的影响,探讨1960s以来青海三江源区果洛藏族自治州草地退化主要原因,结果显示：研究区是全球变暖的敏感地区,1961-2010年研究区气温升高、年降水略有下降、湿润程度下降,Miami模型、Thornthwaite Memorial模型和综合自然植被净第一性生产力模型（综合模型）模拟的该区植被净初级生产力（NPP）均具有上升趋势,近50年来研究区气候变化总体上有利于该区草地生产力改善;研究区家畜年末存栏数60年代剧烈上升,至70年代达到顶峰,家畜年末存栏数与植被NDVI呈极显著负相关关系(P<0.01),草地实际载畜量过大造成牲畜对草地过度啃食,导致草地退化。研究区退化草地恢复治理的重点应放在减轻载畜压力、控制草地现实载畜量方面。     

黄土高原草地净初级生产力时空动态及其影响因素

利用光能利用效率模型(Carnegie-Ames-Stanford approach,CASA)模拟2000-2015年黄土高原草地净初级生产力(NPP),分析黄土高原草地NPP的时空动态、NPP变化稳定性和持续性特征,从植被类型、地形因素、气候变化和人类活动4个方面探讨黄土高原草地NPP的影响因素.结果表明:黄土高原草地NPP的平均值为202.93 g C·m^-2·a^-1,其年际变化特征呈现显著增加的趋势,平均年增加速率为2.43 g C·m^-2·a^-1;分布具有明显的空间异质性,大体呈南高北低的状态.黄土高原草地NPP呈增加趋势的区域占总草地面积的91.2%,主要分布在陕西省的大部分地区、甘肃陇东及陇中地区和青海等地.草地NPP变化较为稳定的区域主要集中在鄂尔多斯的南部地区、陕北地区和甘肃等地.大部分地区草地NPP未来的变化趋势与过去一致,且陕西省的大部分地区以及甘肃省的陇中及陇东地区的草地NPP将呈现持续显著增加的趋势.坡面草地的平均NPP值最高,为703.37 g C·m^-2·a^-1;而高山亚高山草地NPP平均值最低,为57.28 g C·m^-2·a^-1.高海拔地区的草地NPP较高,而平原及丘陵地带草地NPP相对较低.研究期间黄土高原降水量的增加对草地NPP的增加具有明显的促进作用;人类活动诸如过度放牧状况的改善以及退耕还草等政策的实施对黄土高原草地NPP的增加也具有重要作用.     

基于 NDVI 的新疆和静县草地植被覆盖动态变化及其与气温降水的关系

以新疆和静县为研究区, 以 2000、2005、2010 和 2015 年 Landsat 影像及 2000～2015 年 MODIS-NDVI 16d 合成产品为主要数据源, 运用 ArcGIS 叠加分析功能, 分级估算 4 个不同时期草地植被覆盖度动态变化特征, 结合气温和降水数据, 利用 NDVI 偏差, 采用趋势线分析方法, 研究区草地植被覆盖变化对温度和降水的响应。研究结果表明:(1)2000—2015 年, 研究区植被覆盖表现为退化, 退化面积为 13763.48 km2, 占研究区面积 49.42%, 较植被覆盖度增加面积多出 12611.65 km2, 是植被覆盖度增加面积的 11.95 倍。(2)2000—2015 年, 研究区植被 NDVI 呈现下降趋势, 年平均气温和 NDVI 的相关系数为–0.32, 呈现负相关, 年平均降水量和 NDVI 的相关系数为 0.76, 呈现正相关。(3)研究区 NDVI 值年内变化呈现单峰型, 夏季 NDVI 值平均每 10a 增长约–3.6%, 秋季 NDVI 值平均每 10a 增长约–1.6%, 春季 NDVI 值平均每 10a 增长约 0.1%;植被 NDVI 值和月平均气温的相关系数为 0.801(n=144); 植被 NDVI 值与月平均降水量相关系数为 0.832(n=144), 均超过 p<0.01 的检验。     

基于生态系统服务视角的生态风险评估及生态修复空间辨识——以长江源区为例

辨识生态修复空间是进行生态恢复与重建的重要前提。在流域尺度,以长江源区为研究对象,构建了青藏高原生态修复空间辨识框架,以定量方法为主、定性方法为辅,依次开展了区域主导生态系统服务评估、生态风险评估、植被退化评价,识别了生态修复优先区,提出了系统保护与修复建议。结果表明：①2000年、2015年长江源区生态系统服务呈现从西北部向东南部增加的趋势,单位面积水源涵养量、土壤保持量分别下降18.06%、22.9%,单位面积防风固沙量增加8.84%,NPP未发生显著变化。②生态风险以1、2、3级中低风险为主,面积占比共计74.41%;4级区面积占比19.35%;5级区面积占比仅6.24%,集中分布于称多、玉树和唐古拉山。不同风险等级呈圈层递减的分布格局。③2000-2015年NDVI增长率为0.013%/a。绝大部分草地未发生退化,轻度退化草地面积占比0.82%;中重度退化草地面积占比1.09%;④严格施行划区轮牧和草畜平衡管理,坚持以自然修复为主、辅以人工修复,治理黑土滩、沙化土地、水土流失。对于昂日曲、麻多乡北、加巧曲等9个地块（393.75 km²）,严格封禁,针对性地实施沙化地修复、黑土滩修复、草原有害生物防控工程等人工干预和保护措施。研究结果能为青藏高原生态系统服务功能维护和提升、退化生态系统的修复治理提供理论依据和技术支撑。     

天然草原净初级生产力变化监测与驱动力分析——以锡林郭勒草原为例

草地是陆地生态系统重要的组分,利用遥感技术在宏观尺度分析天然草原长势变化与其驱动力是了解草地生态状况的重要手段。本研究基于气候模型和光能利用率模型分别模拟2000—2018年锡林郭勒草原植被潜在植被净初级生产力(NPP)和实际NPP,以它们的差值作为由人类活动导致的NPP残损值,并利用最小二乘法在像元尺度分析锡林郭勒草原NPP时空变化规律以及气候和人类活动对NPP的驱动作用。结果表明: 2000—2018年间,锡林郭勒草地NPP在空间上呈由西向东递增分布规律,年均NPP为271.54 g C·m^-2·a^-1,NPP上升(草地恢复)面积为3.65万km²,NPP下降(草地退化)面积为5.99万km²;潜在NPP在温度和降水的驱动下趋于上升趋势,年均上升6.5 g C·m^-2·a^-1,表明研究期间区域气候(降水和温度)对锡林郭勒草原NPP的提升具有积极作用,草地退化的驱动力主要来自人类活动;人类活动导致的研究区NPP残损值呈由东向西、由南向北递减分布,其中,乌珠穆沁草甸草原及南部典型草原残损值最高;采矿、开垦等人类活动对草地NPP的影响最明显。     

沈阳经济区土地利用和净初级生产力变化

分析了沈阳经济区2000到2010年土地利用变化情况。基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算2000年、2005年、2010年沈阳经济区净初级生产力(NPP),从行政区划和地类角度分析其时空变化,统计了不同地类转换模式下NPP的损益值,从土地利用变化探讨分析了沈阳经济区土地利用变化带来的NPP变化情况。结果表明:(1)农田,林地和城镇用地为研究区最主要土地利用类型。土地利用最显著变化是城镇用地扩张迅速,农田面积大量减少。林地面积有所减少,草地、湿地、裸地面积变化较小;(2)沈阳经济区NPP呈明显退化趋势,并且时空变化显著,2000到2005年退化幅度大于2005到2010年。除了阜新市有增加,其他市的NPP均为减少;(3)沈阳经济区6种土地利用类型的平均NPP都在下降,降幅最大的是林地。NPP损益分析表明农田转城镇带来的年均NPP损失最大。     

2000—2015年中国东北森林生产力和碳素利用率的时空变异

中国东北森林生态系统是重要的碳汇功能区,也是对环境变化响应的敏感区,分析其植被生产力和碳素利用效率的变化特征及其对气候变化的响应对于区域碳收支的准确评估和预测具有重要意义.本研究利用MODIS的长期监测数据,结合植被类型分布数据,对中国东北森林生态系统2000—2015年生产力(净初级生产力NPP、总初级生产力GPP)和碳素利用率(NPP/GPP)时空变化特征进行分析.结果表明: 研究期间,东北森林生态系统平均NPP和GPP分别为346.4和773 g C·m^-2·a^-1,平均NPP/GPP为0.45.不同森林类型的NPP和GPP依次为针阔混交林>落叶阔叶林>针叶林,NPP/GPP在不同森林类型间无显著差异.NPP和GPP呈现出东南高、西北低的空间分布特点.2000—2015年间,东北森林生态系统NPP、GPP和NPP/GPP呈波动增加趋势,固碳能力逐步增强.NPP、GPP和NPP/GPP的变化趋势和变化速率表现出空间差异性,在大兴安岭南部地区显著增加,在大兴安岭北部地区显著下降,其余区域呈微弱增加趋势.与气候因子的相关性分析表明,年降水量的增加是驱动东北森林生态系统NPP、GPP和NPP/GPP波动增加的主要因素.     

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。     

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...     

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...     

基于遥感和过程模型的亚洲东部陆地生态系统初级生产力分布特征

利用美国环境预测中心的再分析气象资料和由GIMMS NDVI 资料生成的叶面积指数对BEPS生态模型进行驱动,模拟分析了2000-2005年亚洲东部地区总初级生产力（GPP）和总净初级生产力（NPP）的时空变化特征.在进行区域模拟计算前,使用15个站点不同生态系统的GPP观测数据及1300个样点的NPP观测数据对模型进行验证.结果表明： BEPS模型能较好地模拟不同生态系统的GPP和NPP变化,模拟的GPP与观测数据之间的R2为0.86～0.99,均方根误差（RMSE）为0.2～1.2 g C·m-2·d-1;BEPS模拟值能够解释78%的年NPP变化,其RMSE为118 g C·m-2·a-1.2000-2005年,亚洲东部地区GPP和NPP总量平均值分别为21.7和10.5 Pg C·a-1.NPP和GPP具有相似的时空变化特征.研究期间,NPP总量的变化范围为10.2～10.7 Pg C·a-1, 变异系数为2.2%.NPP由东南向西北显著减少,高值区〖JP2〗（>1000 g C·m-2·a-1）出现在东南亚海岛国家,我国的西北干旱沙漠地区为低值区（<30 g C·m-2·a-1）,〖JP〗其空间格局主要由气候因子决定.不同国家的人均NPP差异很大,其中,蒙古最高,达70217 kg C·a-1,远高于中国的人均NPP（1921 kg C·a-1）,印度的人均NPP最小,为757 kg C·a-1.     

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。     

西南喀斯特地区石漠化时空演变过程分析

喀斯特地区石漠化对当地社会经济的可持续发展有严重的阻碍作用,因此,研究喀斯特石漠化时空特征及演变规律,对石漠化治理有着重要的意义。以西南八省为研究区,利用归一化差分植被指数（Normalized Difference Vegetation,NDVI）、净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）、地表反照率（Surface Albedo）和坡度（Slope）数据,借助ArcGIS等软件平台,分析石漠化在不同的坡度、土地利用和生态保护区内的变化。结果显示：（1）轻度和中度石漠化是西南主要的石漠化类型。从空间分布来看,石漠化发生分布面积最广的是贵州,其次为云南和广西。（2）从不同土地利用来看,2000-2015年间无石漠化面积最多,潜在石漠化次之。石漠化主要发生在耕地和林地两种土地类型上,其他用地上石漠化发生面积最少,但是极重度石漠化在其他用地上的发生比例很大,平均在11%左右。（3）从不同坡度来看,石漠化严重程度不随坡度的增加而加剧,在坡度6°-25°之间石漠化发生面积最大。（4）从生态保护区来看,2000和2015年西南喀斯特生态保护区是石漠化面积分布最多的区域,分别为27481.86 km²和21738.65 km²。最少的是大别山山地生态功能保护区,从变化量来看,增加最多的是三峡库区,增加1641.22 km²,减少最多的是西南喀斯特生态功能保护区,减少5743.22 km²。（5）利用NPP、NDVI、地表反照率和坡度能较精准的反演石漠化,其反演权重依次为0.33、0.42、0.15和0.1。研究时段内,西南生态环境逐渐得到改善。     

2000—2018年京津冀地区植被净初级生产力时空演变及其驱动因素

基于MODIS-NDVI(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer,Normalized Difference Vegetation Index)、气象站点及植被类型数据,采用改进的CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算了20...