利用CASA模型估算我国植被净第一性生产力

基于地理信息系统和卫星遥感应用技术,利用CASA模型估算了我国1997年植被净第一性生产力及其分布。结果表明：1997年我国植被净第一性生产力为1．95PgC,约是世界陆地植被年净第一性生产力的4．0％;我国植被净第一性生产力的主要分布趋势是从东南沿海向西北逐渐减小,其中海南岛南部、云南西南部、青藏高原东南部的热带雨林和季雨林地区植被年净第一性生产力最大,达900gC.m^2.a^-1以上,而西部塔克拉玛干沙漠地区植被年净第一性生产力最小,不足10gC.m^-2.a^-1。     

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。     

Estimating canopy photosynthetic parameters in maize field based on multi-spectral remote sensing

Aims Determination of canopy photosynthetic parameters is key to accurate simulation of ecosystem function by using remote sensing methods. Currently, remote estimation of vegetation canopy structure characteristics has been widely adopted. However, directly estimating photosynthetic variables (photosynthetic capacity and efficiency) at canopy scale based on field spectrometry combined with CO₂ flux measurements is rare.
Methods In this study, we remotely estimated solar radiation use efficiency (εN, net ecosystem CO₂ exchange/absorbed photosynthetically active radiation (NEE_CO2/APAR); εG, gross primary productivity/absorbed photosynthetically active radiation (GPP/APAR); α, apparent quantum efficiency) and photosynthetic capacity (P_max) based on in situ measurements of spectral reflectance and ecosystem CO₂ fluxes, along with observational data on micrometeorological factors during the entire growing season for a maize canopy in Northeast China.
Important findings Results showed that the seasonal variations in P_max and α exhibited a single peak; whereas the values of εN and εG were higher at the start of vegetative stage and then rapidly decreased with the development of maize until displaying a single peak at the intermediate and late stages of the growing season, coinciding with the occurrence of peak values in P_max. A comparison was made on the predictive performance based on normalized difference vegetation index (NDVI), ratio vegetation index (RVI), wide dynamic range vegetation index (WDRVI), 2-band enhanced vegetation index (EVI2), and chlorophyll index (CI) in estimating four canopy photosynthetic parameters with any combination of two separate wavelengths at the range of 400–1 300 nm, which showed that EVI2 was most closely and linearly related to photosynthetic capacity and efficiency. This study demonstrates that multi-spectral remote sensing information is sensitive to the variations in canopy photosynthetic parameters in maize field and can be used to quantitatively monitor seasonal dynamics of canopy photosynthesis, and to accurately assess crop productivity and ecosystem CO₂ exchange capacity.     

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.     

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.     

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。     

基于遥感、地理信息系统和人工神经网络的呼中林区森林蓄积量估测

利用遥感图像光谱信息良好的综合性和现势性以及地理信息系统(GIS)强大的空间分析功能,结合人工神经网络(ANN)可优化求解非线性复杂系统的功能,对呼中林区森林蓄积量进行了估测.结果表明：中红外波段与森林蓄积量间存在明显的负相关关系,说明中红外波段对估测森林蓄积量具有一定潜力;可见光波段和光谱变换第一主成分与森林蓄积量间也存在负相关关系;地形因子中海拔对研究区森林蓄积量的影响最大,坡度和坡向对蓄积量的影响较小.基于最佳的ANN网络参数、适当的GIS提取信息和遥感波段,呼中林区森林蓄积量的预测值和实测值的相关系数达0.973,经主成分变换后,数据量被有效降低,而预测精度只有少量下降(R²=0.934).     

陆地植被净第一性生产力的研究

回顾了当前国内外陆地植被净第一性生产力（ＮＰＰ） 的研究现状，分析了３ 种生产力模型（ 气候相关模型、过程模型和光能利用率模型） 在应用于全球和区域生产力研究时的长处及不足：气候相关模型在气候变化研究中应用比较多，但计算的只是潜在ＮＰＰ；过程模型着重于植物生长的生理生态过程，但过于复杂，模型中的参数不易获得；光能利用率模型因为可直接利用遥感数据成为ＮＰＰ模型发展的一个主要方面．对国内ＮＰＰ的研究及遥感手段在ＮＰＰ研究中的应用进行了分析．     

疏勒河流域气候变化和人类活动对植被NPP的相对影响评价

气候变化和人类活动是对陆地生态系统碳循环产生重要影响的两个因素,定量评估气候变化与人类活动对植被净初级生产力(NPP)的相对影响,对深入理解其驱动机制和控制荒漠化发展具有重要意义。以疏勒河流域为研究区,利用遥感和气象数据计算潜在NPP(PNPP)及其与实际NPP(ANPP)之间的差值,分别衡量了气候变化和人类活动对流域NPP的相对影响。研究结果表明:(1)2001—2015年疏勒河流域年ANPP整体呈缓慢增加趋势,与全国和西北地区相比,普遍较低,流域植被整体生产力水平不高。流域年ANPP空间分布呈现上游祁连山区和中下游绿洲区ANPP较高,而中下游荒漠戈壁区ANPP较低的分布格局。(2)2001—2015年流域年PNPP的变化趋势表明,降水量的变化是导致疏勒河流域植被退化加剧或缓解的主要气候驱动因素,但气温的变化对植被的影响较为复杂。(3)2001—2015年流域大部分地区植被退化系人类活动造成的,但人类活动的负向影响力在减弱。(4)气候变化和人类活动对植被NPP的相对影响均表现出明显的空间异质性,其中人类活动是疏勒河流域植被变化的主要驱动因素。     

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...     

Response of terrestrial carbon uptake to climate interannual variability in China

The interest in national terrestrial ecosystem carbon budgets has been increasing because the Kyoto Protocol has included some terrestrial carbon sinks in a legally binding framework for controlling greenhouse gases emissions. Accurate quantification of the terrestrial carbon sink must account the interannual variations associated with climate variability and change. This study used a process‐based biogeochemical model and a remote sensing‐based production efficiency model to estimate the variations in net primary production (NPP), soil heterotrophic respiration (HR), and net ecosystem production (NEP) caused by climate variability and atmospheric CO₂ increases in China during the period 1981–2000. The results show that China's terrestrial NPP varied between 2.86 and 3.37 Gt C yr^?1 with a growth rate of 0.32% year^?1 and HR varied between 2.89 and 3.21 Gt C yr^?1 with a growth rate of 0.40% year^?1 in the period 1981–1998. Whereas the increases in HR were related mainly to warming, the increases in NPP were attributed to increases in precipitation and atmospheric CO₂. Net ecosystem production (NEP) varied between ?0.32 and 0.25 Gt C yr^?1 with a mean value of 0.07 Gt C yr^?1, leading to carbon accumulation of 0.79 Gt in vegetation and 0.43 Gt in soils during the period. To the interannual variations in NEP changes in NPP contributed more than HR in arid northern China but less in moist southern China. NEP had no a statistically significant trend, but the mean annual NEP for the 1990s was lower than for the 1980s as the increases in NEP in southern China were offset by the decreases in northern China. These estimates indicate that China's terrestrial ecosystems were taking up carbon but the capacity was undermined by the ongoing climate change. The estimated NEP related to climate variation and atmospheric CO₂ increases may account for from 40 to 80% to the total terrestrial carbon sink in China.     

2001-2014年中国植被净初级生产力时空变化及其与气象因素的关系

植被净初级生产力（NPP）是表征植被活动的关键变量,对于评估生态系统承载力,理解陆地生态系统碳循环有着重要意义。以全球陆表特征数据集（GLASS）为基础,对2001-2014年中国植被NPP进行了估算。在此基础上,利用一元线性回归、经验正交分解（EOF）分析了我国植被NPP时空变化,利用逐象元相关性分析、奇异值分解（SVD）两种方法分析了我国植被NPP与温度、降雨量的相关性。结果表明：（1）我国植被NPP空间上基本呈由东南向西北递减的分布趋势,主要是由于植被分布和气候条件决定的。研究期间我国植被NPP呈波动增加趋势,总量在3.02-3.49PgC/a之间,平均约为3.25 PgC/a。（2）一元线性回归与EOF分析结果较为一致,表明我国长江中下游、华北平原和东北长白山地区NPP呈减少趋势,而青藏高原、西北、内蒙古中部及东南沿海地区NPP呈增加趋势。（3） NPP与气象要素逐象元相关性分析表明,长白山、青藏高原及南方地区NPP与温度呈正相关,内蒙东部和西北地区NPP与降雨量呈正相关,东北、长江下游地区NPP与降雨量呈负相关。SVD分析结果与逐象元分析结果基本一致表明,NPP与温度、降雨量均存在明显相关性,长白山、内蒙古、青藏高原地区NPP与温度正相关,西北、内蒙中部地区NPP与降雨量呈正相关,长江下游、东北地区NPP与降雨量呈负相关。     

中国陆地植被净初级生产力估算模型优化与分析——基于中国生态系统研究网络数据

该研究基于中国生态系统研究网络(CERN)数据对传统CASA模型进行优化,对比两叶模型与优化CASA模型在站点尺度和像元尺度对于8个典型生态站点的植被净初级生产力(NPP)估算精度,选择在像元尺度表现更好的优化CASA模型,结合中国土地覆被数据(ChinaCover)开展2000—2019年中国陆地植被NPP监测与分析。研究结果表明：(1)基于FY2D PAR的优化方案能够有效避免空间插值导致的不确定性问题,显著提高了PAR估算精度;(2)在站点尺度上,两叶模型用于估算典型森林、草地生态系统的NPP表现更好,而在像元尺度上优化CASA模型估算精度更高;(3)在全国尺度上,优化了最大光能利用率、水分胁迫系数以及光合有效辐射计算方法的CASA模型能够较好地模拟中国陆地植被NPP,近20年中国陆地植被NPP变化范围为2.703—2.882 PgC/a,在空间上呈西北低东南高的格局,在时间上呈现波动中缓慢增加的趋势。     

中国陆地生态系统对全球变化的敏感性研究

根据自然植被净第一性生产力综合模型和农业净第一性生产力模型计算了我国自然植被及农作物的净第一性生产力,结果表明:在所有可能的气候条件下,我国陆地生态系统的生产力表现出由东南向西北递减的趋势及明显的条带状分布,并在新疆地区形成明显的低值区。在年平均气温升高2℃且降水不变的情况下,湿润地区生产力增加幅度最大,约增加1～2tDW·hm~(-2)·a~(-1);在年平均气温升高2℃、年降水增加20％的情况下,干旱、半干旱地区生产力增加幅度最大,约增加0.5～3.0tDW·hm~(-2)·a~(-1);在年平均气温升高2℃、年降水减少20％的情况下,湿润地区生产力提高约0.5～1.0tDW·hm~(-2)·a~(-1),干旱、半干旱地区生产力降低约0.5～2.0tDW·hm~(-2)·a~(-1)。     

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…     

Spatial patterns of China's carbon sinks estimated from the fusion of remote sensing and field-observed net primary productivity and heterotrophic respiration

Accurately assessing the carbon sink and spatial distribution pattern of China's terrestrial ecosystems is of great significance to the implementation of climate change and carbon neutrality strategy. However, the views of various studies are still very controversial due to the differences in carbon sink estimation methods and data sources. In this study, vegetation net primary productivity (NPP) and ecosystem heterotrophic respiration (Rh) estimation models were constructed based on machine learning methods by fusing multisource data, such as remote sensing and ground observation data. The magnitude and spatial pattern of carbon sink in China from 2000 to 2018 were then revealed, and the carbon sink capacity of various ecosystems was quantitatively assessed. The main conclusions include the following: (1) The use of scale-matched carbon input and output data can help reduce the system error in carbon sink estimation. (2) China's terrestrial ecosystem carbon sink since the twenty-first century is approximately 0.458 Pg C/yr, which is equivalent to 22.72% of China's anthropogenic carbon emissions. (3) Deciduous forest has a higher carbon sink capacity than evergreen forest, while coniferous forest has a more stable carbon sink capacity than broad-leaved forest. The magnitude and spatial distribution of carbon sink in China reported in this study provides a scientific reference for achieving carbon neutrality and sustainable development.     

我国植被生态系统固碳能力提升潜力空间格局研究

通过植被的光合作用对大气中的CO₂进行收集与捕捉是当前实现“碳中和”目标的重要手段,目前的研究大多是聚焦于当前植被的固碳能力的强弱,而对于当下植被固碳能力提升潜力大小的研究相对较少。为此,基于1982—2017年全球陆表特征参量-植被净初级生产力(GLASS NPP)产品以及Miami模型分别构建遥感观测和气候模型模拟的全国NPP潜在最大值空间分布结果,通过与2017年实际监测的NPP进行比较,计算得到两种不同的全国植被固碳能力提升潜力结果,分别进行空间特征分析,并对比两者冷热点区域空间分布的差异性,最后与我国目前规划的重点生态功能区进行叠加对比,得出以下主要结论：(1)两种方法得到的全国固碳能力提升潜力空间分布整体趋势均表现为“南高北低”,且空间分布特征呈现出高度空间自相关特性(空间正相关性,表现为“高高聚集”“低低聚集”),但局部差异较大。(2)基于遥感观测为最大潜力值的方法所得到的全国固碳能力提升潜力热点区集中在三个区域,分别分布在四川省、广东省、浙江省以及江苏省境内。基于气候模型模拟为最大潜力值的方法所得到的固碳能力提升潜力热点区域主要分布在以江西省、广东...     

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。     

Dynamic Modelling of Northeast China Transect Responses to Global Change-A Regional Vegetation Model Driven by Remote Sensing Information

A remote sensing driven dynamic simulation model was developed for terrestrial ecosystems. The model was encoded in C language under the environment of SPAMOD, a spatial simulation tool developed under MS Windows. The model was applied to Northeast China Transect to simulate the dynamics of green and non-green biomass of 12 vegetation categories as well as soil water of 3 layers. The green biomass was converted to normalized difference vegetation index (NDVI) of AVHRR remote sensing, and compared with the observed NDVI from 1986 to 1990. The model was also compared with ground measurements of biomass and productivity along the transect. Ambient CO2 concentration, monthly mean air temperature and monthly precipitation were regarded as the three basic driving variables for global change study. The model also included the effects of temperature and precipitation on sunshine fracti6n, relative humidity, radiation, soil water and eventually plant growth. For each CO2 and climatic scenario, the model was run for an equilibrium solution. The results indicated that the natural vegetation of the transect was very sensitive to variation of temperature and CO2 concentration. With CO2 remained unchanged and temperature increased by 4 CE, the induced increase in evapotranspiration could reduce the average biomass and net primary productivity (NPP) over the whole transect by 32.1% and 41.9 % respectively. In contrast, a 20 % increase in precipitation alone could lead to an increase of the average biomass and NPP by 8.1% and 13.4% respectively. Under the present climatic conditions, CO2 doubling could increase the average biomass and NPP by 12.2% and 17.1% respectively. Because of compensation between the positive effects of CO2 and precipitation increase and the negative effect of temperature increase, a comprehensive interaction among CO2 doubling, a 20% increase of precipitation and a 4 ℃ increase of temperature altogether can lead to approximately a 2% reduction in the biomass and NPP of the natural vegetation over the whole transect.     

近20年海南岛植被生态质量变化特征分析

海南是国家生态文明试验区,是我国生态环境最好的省份之一.基于2000—2019年MODIS—NDVI海南岛植被覆盖度、植被净初级生产力、植被生态质量指数及地面气象观测资料,分析了海南岛植被生态质量变化情况以及气象条件对植被生态质量的影响.结果表明:2000年以来,海南岛植被生态质量指数呈增大趋势,植被生态质量整体向好....