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相似文献
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1.
植被净初级生产力(NPP)及其与气候变化的响应研究是全球变化的核心内容之一。论文基于长时间序列遥感数据和气象数据,通过光能利用率模型(Carnegie-Ames-Stanford approach, CASA模型)模拟了1982-2010 年中国草地NPP,进而分析其时空变化特征及其与气候水热因子的相关性。结果表明:(1)1982-2010年中国草地年平均NPP为282.0 gC m-2a-1,年总NPP的多年平均值为988.3 TgC;空间分布上呈现东南部高西北部低的特征。(2)近30年中国草地NPP增加速率为0.6 gC m-2a-1,呈增加趋势的面积占中国草地总面积的67.2%;总体上,中国草地NPP呈极显著和显著增加的比例(35.8%、8.0%)大于呈极显著和显著减少的比例(5.8%、4.8%);NPP明显增加的区域主要包括青藏高原西部、阿拉善高原、新疆西部;明显降低的区域主要分布在内蒙古地区;不同年代际和不同草地类型的NPP变化趋势差异明显。(3)草地NPP与降水量的相关性高于与温度的相关性。不同草地类型NPP对气温、降水量的响应程度不同,其中温性荒漠草原 、温性草原、温性草甸草原的NPP与降水量均达到显著正相关(P<0.05)。  相似文献   

2.
田义超  黄远林  张强  陶进  张亚丽  黄鹄  周国清 《生态学报》2019,39(21):8156-8171
分析北部湾南流江流域净初级生产力时空动态变化特征及其驱动机制,为该区域生态环境保护及应对气候变化提供科学依据。基于光能利用率模型(CASA),利用遥感数据、气象数据和植被类型数据估算了研究区2000-2015年流域的净初级生产力(NPP),借助于Theil-Sen趋势、Mann-Kendall检验以及Hurst指数等数理统计方法对研究区NPP的时空变化特征、未来趋势及其驱动因素进行了定量化分析。结果表明:①时间尺度上,流域NPP总体上呈现出波动上升趋势,增速为44.03 g C m-2(10 a)-1,快于广西自治区,上游和下游地区NPP快于全区,而中游地区慢于全区;②空间尺度上,流域NPP的分布规律表现出明显的地域分异,中游最高(1098.99 g C/m2),下游次之(1041.71 g C/m2),而上游最小(1013.22 g C/m2)。NPP的Sen趋势度介于-77.10-74.80 g C m-2 a-1之间,在空间上呈现出增加的趋势。③空间波动性上,流域NPP的变异系数较大,其值介于0.01-0.71,其中洪潮江水库、小江水库周边以及玉林市的城乡建设用地扩张区域处于高波动状态,而流域中部的六万大山以及五皇山地带则处于低波动状态;④未来变化趋势上,流域NPP的Hurst指数范围介于0-0.99之间,平均值为0.70,呈现单峰右偏分布,预示着流域NPP未来处于持续性增加的趋势;⑤驱动机制上,流域NPP与多年平均气温呈正相关关系,与年均降水量呈负相关关系,气温是该流域植被NPP的主控因子。由耕地转化为建设用地所导致的NPP损失值最大,其值达到4715.62 t/a,而草地转换为建设用地导致NPP损失值最小,其值仅为184.63 t/a。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
基于改进的CASA模型三峡库区NPP时空特征及气候驱动机制   总被引:1,自引:0,他引:1  
张雪蕾  肖伟华  王义成 《生态学报》2021,41(9):3488-3498
采用改进后的CASA模型对三峡库区2001-2015年的NPP进行了估算。通过Sen斜率的方法,对NPP的年内及年际时空变化趋势及分布特征进行了分析;基于相关性分析方法,深入探讨了气候因子对NPP的驱动机制;并以气候模式模拟结果为输入项,对NPP的未来变化趋势进行了预测,得到如下结论:(1)2001-2015年间,三峡库区NPP的月值呈单峰型季节变化趋势,峰值达到160 gC m-2-1,发生于7月。NPP年际变化呈波动型上升趋势,幅度较小,多年平均值为727 gC m-2 a-1。空间分布上,主要表现为库首库尾较高、库腹较低和长江以北高于长江以南的特点。(2) NPP与降水、气温及净辐射等气候因子之间均呈显著正相关,其中与气温的相关性最强,与降水的相关性最弱,植被生产力对气温的变化更为敏感。(3)未来15年NPP多年平均值为859 gC m-2 a-1,总体呈微弱减小趋势,幅度为4.14 gC m-2 10a-1。与现状对比来看,未来NPP表现出一定程度的增加,总体而言,三峡库区植被长势趋好,呈良性稳定态势发展。  相似文献   

5.
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%。不同土地覆盖类型的年均NPP差异明显,其中灌木最高为400.34 g C m-2 a-1,草地最低为300.49 g C m-2 a-1。东北地区植被NPP与气温的相关性不明显,而与降水量主要表现为正效应。水热波动对该地区不同土地覆盖类型NPP总量变化的贡献大于土地覆盖变化的贡献,其中对森林和农田的贡献最大,均达到70%以上。  相似文献   

6.
河西走廊植被净初级生产力时空变化及其影响因子研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
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-1P=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。  相似文献   

7.
秦岭山地植被净初级生产力及对气候变化的响应   总被引:3,自引:0,他引:3  
基于1999~2009年的NDVI数据和气象数据,利用CASA模型对秦岭山地植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)进行模拟估算,并分析了秦岭NPP的时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明:1999~2009年11年间秦岭山地的平均年NPP为542.24 gC·m-2·a-1;研究期内秦岭NPP呈显著增长趋势(P<0.01),2008年最高(718.77 gC·m-2·a-1),2001年最低(471.78 gC·m-2·a-1);四季对全年NPP的贡献率大小依次为夏季(49.90%)>春季(26.16%)>秋季(18.87%)>冬季(5.07%);月NPP与温度和降水都显著相关,但与温度的相关性更高,月水平上温度对NPP的影响比降水大;生长季期间NPP与温度和降水的相关性在空间分布上都以正相关为主。  相似文献   

8.
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。  相似文献   

9.
潘竟虎  黄克军  李真 《生态学报》2017,37(6):1888-1899
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。  相似文献   

10.
黄河流域是我国重要的生态屏障,研究黄河流域森林植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)的时空变化特征及驱动机制,对解释黄河流域森林碳汇/源变化具有重要意义。基于Google Earth Engine (GEE)云平台,利用MOD17A3H V6 NPP数据、MCD12Q1 V6土地覆盖类型数据、ECMWF/ERA5气象数据和USGS/SRTMGL1_003高程数据,采用岭回归分析、Hurst指数和冗余分析(Redundancy Analysis,RDA)对黄河流域2001-2019年森林NPP的时空变化特征及影响因子进行分析。结果表明:(1)2001-2019年,黄河流域森林平均总面积为3.66万km2,其中阔叶林、针叶林、混交林平均面积分别为:2.64万km2、0.01万km2和1.01万km2,森林NPP年总量呈线性增加趋势,其均值为8.99Tg C,年均增速为0.36Tg C/a,19a增长率为173.60%;不同森林类型的NPP年总量均值分别为:4.79Tg C (阔叶林)、6.04×10-5Tg C (针叶林)和0.64Tg C (混交林),年均增速为:阔叶林(0.16Tg C/a)>混交林(0.04Tg C/a)>针叶林(6.98×10-6Tg C/a)。(2)2001-2019年,黄河流域森林年均NPP呈线性增加趋势,其均值为241.58g C m-2 a-1,年均增速为7.18g C m-2 a-1,19a增长率为108.63%;不同森林类型的年均NPP均值分别为:178.48g C m-2 a-1(阔叶林)、0.60g C m-2 a-1(针叶林)和62.49g C m-2 a-1(混交林),年均增速为:阔叶林(4.75g C m-2 a-1)>混交林(2.39g C m-2 a-1)>针叶林(0.04g C m-2 a-1)。(3)黄河流域森林NPP呈增加趋势的面积占94.50%,其中显著增加的面积占73.29%;呈减少趋势的面积占5.50%,其中显著减少的面积占1.57%。阔叶林NPP显著增加的面积最高(76.78%),其次为混交林(60.84%),针叶林最少(56.76%)。(4)黄河流域森林NPP的Hurst指数(H)介于0.38-1.00之间,平均值为0.87,其中H≥0.5的像元数约占99.34%,黄河流域森林NPP在未来一段时间内仍保持持续增加趋势。(5)归因分析表明环境因子对黄河流域森林NPP时空变化的总解释率为55.80%,显著影响的环境因子为经度(35.50%)、降水(8.00%)、气温(6.50%)和纬度(5.40%)。2001-2019年黄河流域森林NPP呈增加趋势,且呈现较强的可持续性;GEE云平台结合冗余分析可及时、高效获取黄河流域森林NPP的时空变化并对其进行归因分析。  相似文献   

11.
The study area incorporated the Shule River basin, located in northwest Gansu Province, an important water source and ecological division within the Hexi Corridor. We calculated NPP using MODIS images, meteorological data, vegetation type maps, and the improved CASA NPP model. We analyzed NPP spatio-temporal characteristics in the study area for 2001–2010 using linear trend analysis, coefficient of variation, and the Hurst index. The following general outcomes were found: NPP in the study area showed considerable regional differences. NPP gradually decreased from southeast to northwest, with significant linear longitudinal patterns. Inter-annual variability showed overall growth over the study period. Significant NPP increase occurred for 25.15% of the total study area, whereas 11.93% showed significant decrease. The Hurst index indicated that the majority of NPP changes followed the same trend, with 78.3% of the study area expected to continuously increase, and 21.7% expected to decrease in the future. There was a weak relationship between NPP and annual precipitation, but no significant relationship between NPP and annual average temperature, indicating that precipitation was the key annual influence. Temperature was the dominant climatic factor affecting NPP on a monthly scale, and precipitation and temperature annual correlations were lower than those for the monthly scale.  相似文献   

12.
张仁平  郭靖  张云玲 《生态学报》2020,40(15):5318-5326
分析植被物候与净初级生产力对气候变化的响应一直是研究全球变化的核心内容之一。新疆草地生态系统极为脆弱,对气候和环境变化的影响十分敏感,在新疆地区开展草地物候和净初级生产力及其对气候变化的响应有着独特的意义。基于遥感数据和野外台站实测数据,利用CASA模型模拟了新疆草地植被净初级生产力(NPP),阐述了2001—2014年新疆地区草地的NPP的空间格局及与气象因子的关系。(1)通过实测生物量精度检验表明,CASA模型基本可以反映新疆地区草地植被NPP。(2)2001—2014年新疆草地NPP平均值为102.49 gC m~(-2) a~(-1)。不同草地类型的NPPA存在明显差异。其中,山地草甸平均NPP最高,达到252.37 gC m~(-2) a~(-1);温性草甸草原次之,为204.93 gC m~(-2) a~(-1)。高寒荒漠和温性荒漠的平均NPP最低,分别为43.94 gC m~(-2) a~(-1),53.11 gC m~(-2) a~(-1)。(3)新疆NPP的空间分布格局具有如下特点:山区NPP高于盆地NPP,北疆NPP高于南疆NPP;(4)降水能够促进新疆草地NPP增加,其中,夏季和秋季的降水对草地NPP的影响最为明显,温度对新疆地区草地NPP影响不大。降雨可以促进新疆草原NPP的增加。特别是在降水量较少但温度较高的草原,如温带荒漠草原、温带草原沙漠、温带沙漠、低地草甸等,年降水量和夏秋降水量对草地NPP有显著影响。温度对新疆草地NPP的影响不大。通过对新疆草地空间格局的分析,研究了草地NPP对气候变化的响应,为合理规划新疆草地的生产和利用,以及草地生态系统的健康发展和应对气候变化提供决策依据。  相似文献   

13.
为评估吉林省落叶松林的生产力现状并为我国森林生态系统生产力和植被监测研究提供基础数据,以吉林省落叶松林为研究对象,基于吉林省及其周边100 km范围内41个气象站点资料,采用LPJ-DGVM模型模拟了2000—2019年吉林省落叶松林近20年的净初级生产力,并采用线性回归趋势分析、变异系数、Hurst指数和相关性分析法对其时空变化、稳定性及其与气候因子的相关关系进行了分析。结果表明:(1)2000—2019年吉林省落叶松林年均净初级生产力(NPP)为592 g C m-2 a-1,年均增长率为2.81%,随时间推移呈现波动增长的趋势(β=14.55,R~2=0.784,P<0.01)。(2)NPP变异系数为0.07—2.33,均值为0.48,除幼龄林外,整体波动较小。Hurst指数介于0.441—0.849之间,均值为0.612,未来吉林省落叶松林NPP呈增加趋势。(3)吉林省落叶松林NPP存在明显的空间异质性,北部和南部区域NPP较高,是近20年NPP增长较快的区域。(4)2000—2019年吉林省落叶松林年均NPP与年总降水、生长季...  相似文献   

14.
青海省植被净初级生产力(NPP)时空格局变化及其驱动因素   总被引:4,自引:0,他引:4  
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/覆被变化(LUCC)表现为草地面积减少最多,这是导致NPP减少的主要原因。  相似文献   

15.
陈强  陈云浩  王萌杰  蒋卫国  侯鹏  李营 《生态学杂志》2014,25(10):2811-2818
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.  相似文献   

16.
刘婵  刘冰  赵文智  朱钊岑 《生态学报》2020,40(3):888-899
植被水分利用效率(WUE)是衡量植被生态系统碳水耦合关系的重要指标,研究其时空分异特征对区域水资源合理利用及配置有重要意义。基于改进的光能利用率模型CASA,模拟估算了黑河流域2000—2013年植被净初级生产力(NPP),结合ETWatch模型估算的黑河流域2000—2013年蒸散数据ET,进一步估算了黑河流域植被水分利用效率WUE。分析了黑河流域NPP、ET和WUE空间格局和时间变化特征,探讨了WUE变化对降水和气温的相关性。结果表明:1)黑河流域空间上植被NPP在2000—2013年多年平均值为81.05 gC m~(-2) a~(-1),ET平均值为133.38 mm,植被WUE平均值为0.448 gC mm~(-1) m~(-2)。植被NPP、ET与WUE的空间格局基本上类似,均呈现出自上游至下游逐渐减少的分布格局。2)黑河流域2000—2013年间植被平均NPP与平均WUE均呈现显著上升趋势(P0.05),而ET平均值变化不显著。WUE年际变化斜率与其平均值在空间分布上存在一定的对应关系,空间上植被WUE的高值区同时是其呈增长趋势的主要区域,植被WUE平均值较低的区域其年际变化也趋于稳定。3)不同植被类型的WUE差异较为显著,植被自身受环境影响形成的生理生态参数是其WUE差异的主要原因,不同植被类型WUE平均值关系为:灌丛草地森林农田沼泽荒漠。中游绿洲区栽培植被平均WUE仅为0.90 gC mm~(-1) m~(-2),因此应当重视提高其对水资源的利用效率。4)整体上黑河流域植被WUE年际变化主要受降水的影响,植被WUE与降水呈负相关的区域主要分布在中游绿洲灌溉区,表明人为活动干扰会削弱气候因素对植被WUE的影响。  相似文献   

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