长江流域陆地植被总初级生产力时空变化特征及其气候驱动因子

长江流域是我国重要的工农业生产区和生态安全屏障。深入开展长江流域陆地植被总初级生产力（GPP）时空变化特征和驱动因子研究,对了解变化环境下区域植被生长状况和生物固碳能力、掌握生态环境质量具有重要意义。基于MODIS GPP遥感数据产品、土地利用和气象观测数据,采用趋势分析和偏相关分析法,系统研究了2000-2015年间长江流域陆地植被GPP时空变化特征,探讨了不同二级水资源区内气候因子对GPP变化影响的空间差异,揭示了不同土地利用类型GPP变化特征以及气候因子作用。结果表明：1）长江流域陆地植被覆盖区GPP在0.3-2765 gC m^-2 a^-1之间,均值约990.46 gC m^-2 a^-1,多年平均GPP总量为1.735 P gC;2）近年来,长江流域GPP呈不显著上升趋势,趋势率为2.39 gC m^-2 a^-1。空间上,GPP上升区和下降区分别占总流域面积的68%和32%。各二级水资源区内,除了洞庭湖流域和太湖流域GPP呈下降趋势外,其他区GPP均呈上升趋势;3）不同土地利用类型GPP均值在198.50-1276.90 gC m^-2 a^-1之间。各土地利用类型中除水田GPP呈微弱下降外,其他均呈上升趋势,尤其是高、中、低覆盖度草地GPP上升趋势较为显著;4）不同气候因子对植被GPP变化的影响程度在不同二级水资源区、不同土地利用类型间均存在一定差异,但就长江流域整体而言,GPP年际变化受温度影响显著,其次是蒸发,而降水等其他气候因子的影响不大。     

2000-2020年青海湖流域植被降水利用效率时空变化

植被降水利用效率(PUE)是评价植被生产力对降水量时空动态响应特征的重要指标。以年净初级生产力(NPP)数据、年降水量数据为基础,利用地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术,计算并研究了2000-2020年青海湖流域植被降水利用效率时空分布格局及其地形效应,结合年均气温、年均地表温湿度、年生长季光合有效辐射吸收系数和年植被覆盖度等数据,探讨了PUE与各因子间的相关关系。结果表明:(1)青海湖流域单位像元(1 km²)PUE平均值在0.4-0.7 gC m^-2 mm^-1间变化,平均为0.54 gC m^-2 mm^-1,且在年际间无显著变化趋势(R²=0.05, P≥0.05)。在空间上,青海湖流域多年PUE平均值环湖呈现不均匀分布,除青海湖东岸外,PUE值随湖面距离增大呈减小趋势;其高值区主要集中分布在青海湖西岸和南岸的半环区;年PUE变化趋势的斜率值为-0.05-0.04 gC m^-2 mm^-1 a^-1,其中显著变化的区域占流域面积的29.63%。(2)青海湖流域多年PUE平均值在海拔效应和坡度坡向两种不同微地形效应下表现出明显的差异。海拔每升高50 m,PUE值将减少0.02 gC m^-2 mm^-1;随坡度增加,PUE值呈降低趋势,平坡至险坡(>45°)的变化范围为0.3-0.61 gC m^-2 mm^-1;不同坡向PUE值表现为由东北坡向西南坡递减,范围为0.52-0.56 gC m^-2 mm^-1。(3)在空间上,青海湖流域PUE值与地表温度、光合有效辐射吸收系数、植被覆盖度和叶面积指数相关性较为明显。沿海拔梯度,空气温度和地表温度与PUE呈极显著正相关(R²=0.94, P<0.01; R²=0.98, P<0.01),光合有效辐射吸收系数、植被覆盖度和叶面积指数与PUE显著正相关(R²=0.89, P<0.05; R²=0.90, P<0.05; R²=0.86, P<0.05),地表土壤湿度与PUE无显著相关性(R²=0.16, P≥0.05)。评估了青海湖流域植被降水利用效率的特征及其与各因子间的相关关系,明确了植被对降水的利用能力及其耗水特性,可为青海湖流域植被保护和国家公园建设提供理论参考。     

南北过渡带常绿落叶阔叶混交林碳通量特征及其对环境因子的响应

森林生态系统强大的碳源/汇功能是实现"碳中和"和"碳达峰"战略目标最经济、有效的自然气候解决方案和固碳增汇手段。准确评估森林生态系统的碳汇能力,对于明确森林碳储量有重要意义。为明确亚热带-暖温带气候过渡带的常绿落叶阔叶混交林的碳通量特征及其驱动因素,2011-2020年利用涡度相关法开展了大别山常绿落叶阔叶混交林碳通量和环境要素的观测试验。结果表明:大别山常绿落叶阔叶混交林净生态系统CO₂交换量、生态系统呼吸(Reco)、总初级生态生产力分别为-788.13 gC m^-2 a^-1、1074.14 gC m^-2 a^-1、1862.27 gC m^-2 a^-1,该森林生态系统整体表现为碳汇,其固碳能力与相近纬度的常绿落叶阔叶混交林基本持平,并高于针阔叶混交林、毛竹林等其他类型的森林生态系统。10年间,大别山常绿落叶阔叶混交林的固碳能力有所增强。影响大别山常绿落叶阔叶混交林碳通量的主要环境因子为温度与太阳辐射,气温(Ta)、净辐射(Rn)、光合有效辐射和总辐射与生态系统碳生产力和GPP呈显著正相关(P＜0.001),Reco与Ta和Rn呈显著正相关(P＜0.001)。研究结果为气候变化响应敏感的南北气候过渡带森林生态系统的碳储量估算、碳循环过程模拟提供观测数据支持和科学依据。     

退耕还林背景下黄土高原蒸散量时空演变特征及归因

受气候变化和人类活动影响,近几十年黄土高原地表环境和水碳通量发生显著变化,对区域水资源和生态系统格局产生深刻影响。基于植被界面过程(VIP)遥感蒸散发模型,对退耕还林(草)工程实施以来黄土高原蒸散量(ET)时空变化格局进行模拟研究,揭示了近20年黄土高原水碳通量时空演变特征及其原因。结果表明:(1) 2000-2019年黄土高原ET总体呈显著上升趋势(P < 0.05),倾向率为3.77 mm/a,其中黄河中游黄土丘陵沟壑区ET增长最为显著,而陕西关中平原东部、宁夏银川平原南部等农业区则呈显著下降趋势,倾向率为-5.68 mm/a;(2) 气候变量和归一化植被指数(NDVI)对ET显著上升区的区域平均贡献分别为14.7%和78.6%(其中人类活动贡献为70.5%),而对ET显著下降区的区域平均贡献分别为-58.4%和-31.5%(其中人类活动贡献为-31.6%),表明人类活动和气候变化分别主导了ET显著上升区和ET显著下降区的蒸散变化;(3) 在气候变化主导区域,气温和降水量分别为能量受限区和水分受限区ET增加的主导气象因子,而气溶胶浓度升高导致的日照时数和地表风速下降对作物碳同化和蒸腾具有显著的抑制作用,成为农业区ET下降的主导气象因子。     

基于改进的CASA模型三峡库区NPP时空特征及气候驱动机制

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月^-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。     

基于GEE平台的黄河流域森林植被净初级生产力时空变化特征

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。     

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。     

1982-2020年安徽省净生态系统生产力时空格局变化及其成因

净生态系统生产力（NEP）是定量描述陆地生态系统与大气之间碳交换的重要指标。明确区域尺度NEP的时空格局及主导因子,有助于增强对区域碳循环变化机制的认知。基于BEPS （Boreal Ecosystem Productivity Simulator）模型模拟结果,评估了安徽省1982-2020年NEP时空格局,分析了安徽省NEP对主要环境植被因子的敏感性,并借助通径分析和贡献率分析探究了影响安徽省NEP时空变化的驱动因子。结果表明：（1）1982-2020年,安徽省多年年均NEP为651.14 gC/m²,线性趋势变化率为1.10 gC m^-2 a^-1,总体呈显著增加趋势（P<0.01）。在空间上,NEP表现为"南北部较高、中部较低"的分布,显著增加（P<0.05）的区域占52.77%,主要分布在北部和南部,显著减小（P<0.05）的区域占7.11%,主要分布在西部和东南部。NEP重心有显著的北移趋势（P<0.01）。（2） NEP对大气CO₂浓度变化最为敏感,对降水变化最不敏感。时间上,NEP对叶面积指数（LAI）（P<0.01）、CO₂（P<0.01）和饱和水汽压差（VPD）（P<0.05）的敏感性变化显著增强,对总辐射的敏感性变化显著减弱（P<0.01）,对气温和降水的敏感性变化不显著（P>0.05）。空间上,NEP对各因子的敏感性有地区差异性。（3）所选环境植被因子综合解释了NEP 79%的时空变化。LAI与CO₂是安徽省NEP时空变化的主导因子,为正贡献,气候因子为次主导因子,为负贡献。空间上,LAI为主导因子的地区主要分布在安徽省北部、中西部的大部分地区,占49.65%,CO₂为主导因子的地区主要分布在安徽省西北部与东南部的大部分地区,占44.54%。     

2000—2015年拉萨河流域NPP时空变化及驱动因子

拉萨河流域是西藏政治、经济和文化核心区,具有青藏高原典型的高寒湿地及西藏主要的耕作区,受人类活动及气候变化的影响,流域生态安全及生态健康面临威胁和破坏。植被净初级生产力（NPP）作为衡量生态系统健康的重要指标,能够反映生态系统的可持续发展。利用2000-2015年MODIS-NDVI数据,基于光能利用率模型估算了拉萨河流域的NPP,分析了NPP的时空格局、动态变化特征及NPP与气候因子的相关性,探讨了影响NPP变化的驱动因子并明确了驱动分区。结果表明：近16年拉萨河流域NPP年均值为165.614 gC m^-2 a^-1,总体分布具有明显的空间异质性,与该地区植被类型的分布规律相似,不同植被类型的NPP存在差异。NPP变化在总体上呈下降趋势,平均年变化趋势斜率为-1.804 gC m^-2 a^-1。NPP与气温和降水的相关性具有明显的地域性差异,草本湿地与气温呈显著负相关,灌丛与降水呈显著正相关。NPP变化受气候因子驱动的区域占比20.81%,非气候因子占比79.19%。     

河西走廊植被净初级生产力时空变化及其影响因子研究

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^-1（P=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。     

云南省植被水分利用效率时空变化及影响因素

对云南省植被水分利用效率(WUE)的时空特征及影响因素进行研究可以更加全面的了解全球气候变化在区域上的响应。基于MODIS数据定量估算了2000—2014年云南省植被水分利用效率,利用趋势分析法和相关分析来对其时空格局和影响因素进行研究。研究结果表明：(1)云南省植被WUE整体呈现显著上升的趋势,增速为0.0078 gC mm^-1 m^-2 a^-1,年内表现为“M”型的变化趋势。2009—2013年的干旱对该地区植被WUE产生了滞后的正效应。不同土地利用类型下的植被WUE从高到低依次为森林,灌木地,草地和耕地。(2)在空间分布上植被WUE呈现西部高于东部的分布特征;在时间尺度上呈现北增南减的趋势。云贵高原与青藏高原的连接区域——丽江市的植被WUE最高,整体上大于2.5 gC mm^-1 m^-2。澜沧江上游的三江并流区植被WUE随着山脉的走势呈现条状变化分布,不仅是植被WUE的低值集中区,同时也是植被WUE增加10%以上的集中区,另外滇东北和滇东南也是植被WUE的低值区。总的来看,除...     

气候变化和人类活动对中国陆地生态系统总初级生产力的影响厘定研究

总初级生产力(GPP)是生态系统植被光合作用生成有机物的能力表征,是生态系统服务功能的基础,关系到区域社会经济可持续发展及区域生态安全。基于生态系统过程模型CEVSA2,应用中分辨率成像光谱仪(MODIS)卫星遥感的叶面积指数数据产品(MCD15A2H),以强迫法构建了遥感数据驱动的模型新版本——CEVSA-RS;基于CEVSA-RS模拟分析了气候变化和人类活动对中国陆地生态系统GPP时空变化的相对影响,从气候潜在总初级生产力(GPP_CL)和现实总初级生产力(GPP_RS)的大小和趋势两方面厘定了人类活动影响。2000至2017年全国平均潜在GPP(1016.36 gC m^-2a^-1)略高于对应现实GPP(962.85 gC m^-2a^-1),但存在明显的空间分异:长江以南大部、秦岭、太行山脉以东以及大兴安岭以东和长白山地区等森林植被覆盖区,现实GPP高于潜在GPP;而西部草地及灌丛等地区现实GPP低于潜在GPP。全国GPP呈显著增加趋势(P<0.05)...     

亚洲半干旱区碳水通量时空格局及驱动因素

亚洲半干旱区生态系统敏感,环境问题突出,作为全球近30年来碳水通量变化最大的区域,明确其碳水通量的时空分布格局和驱动因素对区域资源管理与可持续发展、全球气候变化等领域具有重要意义。基于植被与土壤湿度的联合同化产品(LPJ-Vegetation and soil moisture Joint Assimilation, LPJ-VSJA),结合研究区植被及气象数据,分析了亚洲半干旱区2010—2018年碳水通量植被总初级生产力(GPP)、蒸散发(ET)和水分利用效率(WUE)的时空变化、年际变化贡献率以及驱动因素。结果表明：(1)2010—2018年亚洲半干旱区年均GPP、ET、WUE空间格局总体呈“双夹型”,中高纬度与低纬度地区的碳水通量值大于中纬度区域。(2)2010—2018年GPP、ET和WUE的年际变化总体都呈现增长趋势,但只有GPP呈现显著增长趋势(P<0.05),增速为7.82 g C m^-2 a^-1。(3)WUE的年际变化表现为总体先增加后减少,正值中农田对WUE年际变化贡献率最大(54.6%),森林生态系统在面积占比仅有...     

石羊河流域水分利用效率及其对饱和水汽压差的响应

水分利用效率(WUE)是叶片通过光合作用调节水分生理过程的指标,是联系生态系统碳循环与水循环关系的关键,反映了植被生态系统对立地环境快速调整和资源的变化适应策略。基于卫星遥感和地面观测数据,利用光能利用率模型和蒸散发经验估算模型,模拟石羊河流域2000—2019年植被总初级生产力(GPP)和蒸散发(ET)数据,估算2000—2019年不同植被类型的WUE空间分布特征,研究GPP/ET/WUE与饱和水汽压差(VPD)的相关性,探讨干旱区不同类型植被对水分利用及胁迫的适应策略。结果表明：(1) 2000—2019年石羊河流域植被WUE、GPP和ET的平均值分别为0.80 gC m^-2 mm^-1、256.52 gC/m²和302.52 mm,其三者的空间分布特征表现为“南高北低”,即由流域源头至下游逐渐减少的空间分布。(2)近20年内,流域内WUE、GPP和ET的变化率的平均值分别为0.017 gC m^-2 mm^-1 a^-1,6.99 gC m^-2     

基于Biome-BGC模型的北方杨树人工林碳水通量对气候变化的响应研究

研究中国北方杨树人工林碳水通量对气候变化的响应,对于制定合理的经营管理措施以应对区域的气候变化具有重要意义。基于对杨树人工林碳水通量的连续监测数据和对Biome-BGC模型参数的校准,模拟分析杨树人工林碳水通量及水分利用效率(WUE)对气候变化(气温上升、降水变化和大气CO_2浓度上升)的响应规律。结果表明,Biome-BGC模型校准后显著提升了其对杨树人工林碳水通量的模拟精度,对GPP、ET模拟结果的Nash-Sutcliffe效率系数(NS)分别为0.69和0.63,各自提高了64.3%和80%,均方根误差(RMSE)则分别降低至1.94 g C m~(-2) d~(-1)和0.88 mm/d,分别下降了26.5%和25.4%。在未来气候变化情景中,单独的气温上升、降水增加和大气CO_2浓度上升分别造成GPP的降低、升高和升高,其中GPP对大气CO_2浓度上升的响应程度(28%—44%)远高于对气温上升(1%—5%)和降水变化(3%—10%)的,ET则主要受降水的影响,响应程度在5%—14%之间。GPP和ET对气候变化的响应则受不同水平的气温上升、降水变化和大气CO_2浓度上升三者综合作用的影响。基于GPP和ET对气候变化的响应,WUE随气温上升、降水增加表现为降低趋势,随降水减少和大气CO_2浓度升高则呈升高趋势;其对未来气候中大气CO_2浓度升高的响应程度为27.7%—43.6%,远高于对气温上升(1.2%—5.8%)和降水变化(1.2%—3.5%)的,说明未来气候变化中大气CO_2浓度上升是促进杨树生长的主要因素;其中相对于当前WUE(2.8 g C/kg H_2O),C2T2P1和C0T3P0情景下WUE的升高和降低幅度最大,分别为45.4%和5.8%。     

青海湖北岸草甸草原CO2通量年际动态及其驱动机制

青藏高原草甸草原是生态系统中重要的植被类型,准确评估高寒草甸草原生态系统碳源汇状况及碳储量变化尤为重要。基于涡度相关系统观测,分析了2009年至2016年8年期间青海湖北岸草甸草原环境因子以及碳通量的变化特征,运用结构方程模型(SEM)分析环境因子对总初级生产力(GPP)、净生态系统CO₂交换量(NEE)、生态系统呼吸(Re)的调控机制。结果表明：2009—2016年8年NEE日均值在-2.02—0.88 gC m^-2 d^-1之间,5—9月NEE为负值,表现为碳吸收,雨热同期的6、7、8月是CO₂净吸收最强的时期,平均每月吸收CO₂ 39.85 gC m^-2 month^-1,NEE负值日数约占全年的48%,10月—翌年4月为正值,表现为碳释放,初春3月和秋末11月是CO₂净释放最强的时期;Re日均值为1.69 gC m^-2 d^-1,受季节温度的影响,呈夏季强,冬季弱的态...     

海河流域生态水分利用效率时空变化及其与气候因子的相关性分析

生态水分利用效率(water use efficiency,WUE)是碳-水循环的重要参数之一,明晰其时空演变特征对水资源短缺地区生态系统的健康发展具有重要的意义。海河流域水资源短缺是区域农业发展的重要制约因素,基于遥感、气象数据,利用趋势分析、相关分析等方法分析了海河流域2000—2014年总初级生产力(gross primary productivity,GPP)、蒸散量(evapotranspiration,ET)及WUE的时空分布特征,并识别WUE对降水、气温及干旱的响应。研究结果表明:(1)时间上,GPP和ET的变化趋势不显著,WUE呈现显著的增加趋势,增速为0.0185 gC/kg H_2O a~(-1)(R~2=0.6299,P0.01);(2)空间上,WUE和GPP均呈现从东南向西北减小的趋势,高值区主要分布在华北平原农业生态区和京津唐城镇与城郊农业生态区。从变化趋势来看,黄土高原农业与草原生态区的GPP和WUE上升趋势最大;(3)植被类型中,农田的WUE值最高,草地的WUE最低,农田、有林草原和草地均呈现显著的增加趋势(P0.05);(4)影响因素上,降水对WUE的影响最大,WUE由降水、干旱和气温控制的区域分别占整个流域植被面积的44.44%、39.23%和16.01%。     

陕北黄土高原植被生态系统水分利用效率气候时滞效应

基于月尺度气温、降水以及MODIS-GPP、MODIS-ET遥感数据,采用基于像元的时滞偏相关分析,揭示了陕北黄土高原植被生态系统水分利用效率气候时滞效应及其影响因素。结果表明:①2000—2014年,受退耕还林草生态工程和气候变化的双重影响,陕北黄土高原WUE呈波动变化趋势,2001—2003年显著下降,2003—2005年、2010—2013年显著上升。受不同植被类型的影响,年内WUE呈急速双峰、缓速双峰和单峰型3种变化状态。②陕北黄土高原WUE对降水存在明显的时滞效应,滞后时间多为3个月,人为扰动较大的I-1、I-2、Ⅱ-2生态区以及植被覆盖度较高的Ⅲ-3生态区WUE对降水的时滞响应程度明显低于其他生态区;而对气温的时滞效应较弱,仅南部的Ⅲ-2、Ⅲ-3生态区WUE对气温存在1—2个月滞后时间。③不同植被类型WUE对降水的时滞效应较明显,荒漠类植被WUE对降水时滞响应程度最强,滞后时间近3个月,针叶林时滞响应程度最弱,滞后时间为2.1个月;但对气温的时滞效应总体较弱,针叶林WUE对气温滞后时间为15 d,其余大多数植被类型WUE对气温不存在滞后时间。④WUE气候时滞效应对植被覆盖度...