海河流域植被净初级生产力时空变化及驱动因素分析

为揭示海河流域植被净初级生产力(net primary productivity, NPP)时空变化特征及其时空异质性驱动机制，该文基于MOD17A3HGF数据集，综合自然和人为两方面的影响因素，利用变异系数、趋势分析、相关分析、Hurst指数以及地理探测器等，分析2000—2020年海河流域植被NPP时空格局演变特征和定量识别驱动因素及其影响力。结果表明：(1)时间上，2000—2020年海河流域植被NPP整体呈显著上升趋势，增速为1.73 Tg C·a^-1,年均NPP为326.75 g C·m^-2·a^-1,其中针叶林、阔叶林、灌丛、草地和农用地的NPP多年均值分别为313.59、385.28、353.03、320.12、295.22 g C·m^-2·a^-1。(2)空间上，植被NPP高值区集中于西北部山区，低值区集中于东南部平原区；NPP整体情况稳定，变异系数均值为0.17;未来变化趋势呈反持续性，植被NPP可能下降。(3)植被NPP与气温呈负相关，与降水呈正相关，降水为主要...     

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...     

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...     

青海省植被净初级生产力(NPP)时空格局变化及其驱动因素

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。     

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...     

中国陆地生态系统净初级生产力时空变化特征及影响因素

为揭示气候变化背景下我国各陆地生态系统净初级生产力(NPP)的时空分布特征与驱动机制,引入重心模型分析2000—2017年我国NPP的空间分布格局变化,并利用相关分析方法结合Thornthwaite Memorial模型定量区分气候变化与人类活动影响NPP的相对作用。结果表明：(1)2000—2017年全国NPP均值为325.86 g C/m²,整体呈现出南方高北方低,东南向西北逐渐递减的特点。(2)近18年全国与各陆地生态系统NPP均呈现增长趋势,全国NPP增长速率为4.4597 g C m^-2 a^-1,总净增加约0.391 Pg C。空间上全国与森林、草地、荒漠生态系统的NPP重心向东北方向移动,农田与城市生态系统的NPP重心向西北方向移动,表明NPP在该方向上的增速和增量最大。(3)全国NPP在华北、西北地区与四川盆地主要受降水的影响,在青藏高原与云贵高原的东部主要受气温的影响,各陆地生态系统之间城市生态系统NPP对降水响应的敏感度相对最高,荒漠生态系统NPP对温度响应的敏感度相对最高。(4)气候变化和人类活动对全...     

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。     

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。     

黄河流域生态功能区植被碳汇估算及其气候影响要素

基于改进的CASA模型和土壤呼吸模型,综合遥感数据、气象数据、植被数据等多源数据类型,以黄河流域为研究对象,估算生态功能区植被碳源/汇,探讨其时空变化及主要气候影响要素。结果显示：(1)黄河流域植被净初级生产力(NPP)在2000—2020年整体呈波动上升趋势,多年平均NPP值为317.18 gC m^-2 a^-1;林地>耕地>沼泽>草地,水体、戈壁、风蚀劣地和裸沙地的NPP总体处于较低值。空间尺度上,黄河流域NPP呈现出南高北低的分布特点,高值区集中在黄土高原农业与草原生态区与汾渭盆地农业生态区交界处,空间差异显著。(2)土壤微生物呼吸量极大值出现2018年,为15.82 gC m^-2 a^-1,最小值出现在2004年为14.34 gC m^-2 a^-1;空间上呈现从东南往西北、从东往西依次递减的空间分布格局。(3)黄河流域总体呈碳汇属性(碳汇区域超过60%),年均固碳量约为111.02 MgC/a,年均排碳量为-9.96 MgC/a,年均净...     

基于BEPS模型的云南省碳源/汇时空特征及其适用性分析

净初级生产力(NPP)和净生态系统生产力(NEP)是估算陆地生态系统碳源/汇的重要指标,云南为我国碳汇的主要区域之一,开展云南NPP和NEP时空变化特征分析对科学评估陆地生态系统碳源/汇功能,以及开展碳排放交易具有重要意义。基于BEPS模型1981—2019年NPP和NEP产品,采用线性趋势分析、文献对比等方法,研究云南NPP和NEP时空变化特征及其在云南的适用性。结果表明：(1)1981—1999年云南NPP和NEP呈水平波动,2000年后云南NPP和NEP呈明显波动上升趋势,2000—2019年云南NPP高值区域主要分布在西部和南部,而NEP高值区则主要分布在东部和西部局部地区;(2)2000—2019年云南NPP和NEP除西北部部分地区为下降趋势外,其余大部地区为上升趋势;(3)云南NPP峰值出现在7、8月,谷值出现在2月,NEP峰值出现月份与NPP基本相同,但谷值出现月份较NPP滞后1—3个月,6—10月是云南碳汇的主要月份;(4)BEPS模型估算的NPP与目前广泛应用的CASA和遥感模型结果较为一致,时空变化特征与云南生态恢复措施和气候特征吻合,其估算的NEP与陆地生物圈模型...     

2000-2015年宁夏草地净初级生产力时空特征及其气候响应

草地是宁夏陆地生态系统的重要组成部分,估算其净初级生产力（NPP）对宁夏草地可持续利用与管理至关重要。采用MODIS数据和CASA模型对2000-2015年间宁夏草地生态系统NPP进行了估算,通过一元线性回归趋势分析、Hurst指数等方法研究草地NPP的时空变化规律及未来演变趋势,并分析草地NPP与气象因子的相关性。结果表明：（1）基于CASA模型的宁夏草地NPP模拟精度高,其估算值与实测多年草地NPP均值具有良好的线性关系（R=0.93,P < 0.01）,与MOD17产品的草地NPP空间分布基本一致。（2）近16 a宁夏草地年均NPP为148.28 g C m^-2 a^-1,且存在波动上升的趋势,其线性增长率为3.84 g C m^-2 a^-1（P < 0.01）。（3）宁夏草地NPP整体处于上升趋势,草地NPP增长的草地面积达98%,且其增率自南向北递减;宁夏草地NPP的Hurst指数在0.27-0.81之间,均值为0.53,大部分草地的NPP变化趋势具有较强同向持续性。（4）在年时间尺度上,宁夏草地NPP主要受降水量的影响,与气温的相关性较弱;在月时间尺度上,生长季草地NPP与月总降水量的相关性高,且不存在时间滞后响应现象,而与月均温的响应则存在1个月的时间滞后性,宁夏大面积分布的干草原与荒漠草原NPP对气温响应滞后是导致这一现象发生的主要原因。     

基于MODIS和CASA模型的伊春市森林植被NPP变化特征及其影响因子分析

植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)是判定生态系统质量状况和碳汇的重要因子,反映了植被群落的生产能力和生态过程,对调节全球碳平衡、增强生态服务功能具有重要的意义.本文基于MODIS卫星遥感资料和改进的CASA模型,利用2000-2019年MOD17A3HGF的NPP年际数据和气象...     

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.     

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...     

北部湾南流江流域植被净初级生产力时空分布及其驱动因素

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。     

利用结构方程解析杉木林生产力与环境因子及林分因子的关系

通过收集155篇644条杉木林生产力数据,利用结构方程模型,分析杉木林净初级生产力与年均降雨量、年均温度、林分密度和林龄之间的关系。结果表明:杉木林净生产力与年均降水量和年均温度呈显著正相关,相关系数分别为0.63和0.378。杉木林净生产力与林龄和林分密度呈显著负相关,相关系数分别为-0.332和-0.408。结构方程模型较好的解析了杉木净初级生产力与环境因子和林分因子之间的关系。杉木林净生产力与年均降水量、年均温度、林龄、林分密度都有影响,其总通径系数分别为0.398(P0.01)、0.746(P0.01)、-0.321(P0.01)和-0.738(P0.01)。年均温度和林龄不仅直接影响杉木林净生产力,还通过影响年均降水量和林分密度间接影响林分净生产力。年均温度和林龄的直接通径系数分别为0.494(P0.01)和-0.700(P0.01);年均温度和林龄的间接通径系数分别为0.252(P0.05)和0.379(P0.05)。结构方程作为大尺度分析净初级生产力的方法,杉木林净初级生产力影响因素的62%来自年均降水量、年均温度、林龄和林分密度。     

2000—2015年陕西植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因素

利用MOD17A3 NPP时间序列数据、地表覆盖类型数据、气象数据、MOD16蒸散产品、地形数据等,分析2000—2015年陕西省植被净初级生产力(NPP)时空变异特征,探讨NPP的时空变异对各影响因素的响应特征.结果表明: 研究期间,陕西植被NPP 整体呈极显著上升趋势,NPP变化趋势线斜率为5.02 g C·m^-2·a^-1.NPP年平均值为344 g C·m^-2·a^-1,变化范围为247～390 g C·m^-2·a^-1.陕西NPP显著增加的区域占全省国土面积的61.2%,主要分布在陕北、渭北地区和秦巴山地西部;显著减少的区域主要分布在西安市、宝鸡市等城市周边区域,仅占2.5%.陕西年平均气温和年降水量变化趋势均不显著,气温呈现不显著升高,降水呈现不显著降低,具有暖干化趋势.NPP与降水量、平均气温显著相关的区域分别占全省总面积的9.4%和1.5%.由于人类活动的频繁干预大大降低了气候环境对NPP变化的影响程度,人类活动逐渐成为影响NPP变化的主导因素.陕北、关中地区的NPP与蒸散显著相关,随着植被NPP的增加,势必对这些地区水平衡造成重大影响.各土地覆盖类型NPP平均值为耕地>林地>草地>园地,NPP增加速率为园地>草地>林地>耕地,NPP变化百分率为草地>园地>林地>耕地.研究区内坡度0°～5°、5°～25°和>25°区域的NPP增长百分率分别为14.6%、25.7%和35.9%.     

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。