广西西江流域植被净初级生产力时空分布特征及其影响因素

植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)是流域生态系统功能的关键因子之一。本研究基于Carnegie-Ames-Stanford approach(CASA)模型,综合利用2003—2012年MODIS序列遥感数据、植被数据和气象数据,对广西西江流域植被NPP进行估算,并分析其时空格局及其影响因素。结果表明:2003—2012年广西西江流域的NPP年均值为524.67 g C·m~(-2)·a~(-1);NPP高值主要集中在研究区南部和东部地区,而中部地区NPP值相对较低;从地形上看,河谷平原植被NPP值较低,丘陵山地植被NPP值较高;不同类型植被对应的NPP值差异较大;常绿阔叶林NPP值最高,为788 g C·m~(-2)·a~(-1);栽培作物NPP值最低,为386 g C·m~(-2)·a~(-1)。2003—2012年研究区植被NPP平均值位于430.05~602.48g C·m~(-2)·a~(-1),总体呈现波动下降趋势。NPP呈现减少趋势的区域占研究区总面积的88.89%;7—10月NPP值较高,1—3月NPP值较低。NPP与年均降水量总体呈负相关关系,与年均温呈正相关关系;NPP受气候因子(降水量、气温)的综合影响,且植被NPP与气候因子(降水量、气温)相关性较密切,复相关系数为0.67。     

新疆草地净初级生产力(NPP)空间分布格局及其对气候变化的响应

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。     

中国草地净初级生产力时空格局及其影响因素

基于光能利用效率模型(Carnegie-Ames-Stanford Approach,CASA),结合MODIS系列遥感数据、植被数据和气象数据等,对2000—2015年中国草地的NPP进行估算,运用趋势分析法、变异系数及Hurst指数法对中国草地NPP时空动态、稳定性及持续性进行分析,并对中国草地NPP变化的主影响因素进行探讨。结果表明:(1) 2000—2015年中国草地NPP呈现显著增加的变化趋势,平均变化率为1.53 g C·m~(-2)·a~(-1),NPP变化趋势在2011年之后发生了突变,增加趋势更为明显。(2)空间上,草地NPP呈现西北低而东南高的分布格局,NPP低值区集中分布在青藏高原的大部分地区和内蒙古中部。草地NPP增加的区域占草地总面积的81.21%,主要分布在青藏高原中部地区和黄土高原大部分地区。草地NPP变化稳定的区域主要集中在甘肃省甘南地区和青海省东部的大部分地区,而不稳定区域则主要分布在青藏高原的大部分地区以及内蒙古的中部地区和呼伦贝尔等地。Hurst指数分析表明,新疆北部、黄土高原的大部分地区草地NPP将持续增加或减少,而青海省南部、内蒙古中部和黑龙江省等地的草地NPP未来变化具有反持续性。(3)不同草地类型的NPP均值有很大差异,其中高山亚高山草甸及草甸的平均NPP值较高,分别为578.8和565.31 g C·m~(-2)·a~(-1),而荒漠草地的NPP平均值最低,仅为122.61 g C·m~(-2)·a~(-1)。(4)中国大多数地区草地NPP的增加主要受降水控制,而气温的升高对草地NPP具有一定的抑制。人类活动如过度放牧状况的改善以及退耕还草的实施对于近年来草地NPP的增加具有重要作用。     

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。     

吉林省西部草地NPP时空特征与影响因素

利用2000--2006年MOD17A3数据集的年均NPP数据,通过GIS技术定量分析了吉林省西部草地NPP的时空变化特征及其自然和人文影响因素.结果表明:过去7年吉林省西部草地NPP平均值为232.14 g C·m~(-2)·a~(-1),NPP在200～300 g C·m~(-2)·a~(-1)的草地面积占草地总面积的59.47%;77.60%的草地NPP呈增加趋势,NPP增加极显著的草地面积占草地总面积的15.00%;水分条件是吉林省西部草地生长的主要控制因素;居民地对吉林省西部草地NPP的影响远大于道路,尤其在2 km以内.

Abstract：

By using the annual net primary productivity (NPP) data from 2000-2006 MOD17A3 dataset and the GIS technique, the spatiotemporal characteristics of grassland NPP in western Ji-lin Province were studied, with the related affecting factors analyzed. During the past seven years, the mean grassland NPP in this province was 232. 14 g C·m~(-2)·a~(-1), and the grassland area with a NPP of 200-300 g C·m~(-2)·a~(-1) accounted for 59. 47% of the total. 77.60% of the grassland had an increasing NPP, and the grassland area with a remarkable increase of NPP accounted for 15.00% of the total. Water condition was the main controlling factor for grass growth, and residential points had far more effects than roads, especially within 2 km from grass-land, on the NPP.     

基于Landsat 8遥感影像反演干旱区净初级生产力的尺度效应

遥感影像是不同尺度景观分析的数据源,不同尺度上占主导地位的地物景观信息是不同的;描述或解释许多环境问题时,都不能在单一尺度解决,因此多尺度分析已成为景观生态领域中的必要条件。本研究以玛纳斯河流域为研究区,以2013年分辨率为30 m的Landsat 8遥感影像作为原始数据,对其分别进行聚合平均,得到不同分辨率(30、150、330、660、990、1650、1980和3300 m)的遥感数据,并作为NPP遥感估算模型的输入参数,探究不同分辨率的植被净初级生产力情况。结果表明:随着尺度的扩展,农田净初级生产力均值随之下降,林地、草地和裸地净初级生产力估算值基本保持不变,就整体而言,分辨率30 m的植被NPP模拟值比分辨率990 m的NPP模拟值多5.36%。随着尺度的扩展,玛纳斯河流域净初级生产力平均值发生变化,产生尺度效应,主要是由土地覆盖类型引起的;而不同尺度的玛纳斯河流域NPP具有相似的空间格局,且其基本特征不变。     

基于变异系数的植被NPP人为影响定量研究——以石羊河流域为例

人类活动是NPP变化的重要影响因子,定量计算NPP人为影响值具有较重要的意义。提出基于变异系数法的NPP人为影响模型,对其基本概念、理论基础、计算流程等进行了阐述,并以石羊河流域为研究区,分析该流域NPP人为影响分布规律。研究结果表明:(1)该模型基于一种间接计算的思想回避了人为作用的复杂过程,模型理论科学,以变异系数为参数,所需参数少,技术可行,计算结果为NPP值,易于定量评价。(2)2000—2010年期间,石羊河流域人类活动对植被NPP的影响广泛而严重,年均影响值大于40g C m~(-2)a~(-1)的面积占96.21%,影响程度严重以上占26.94%。NPP人为正负影响均较大,正影响年均为1.63×106g C m~(-2)a~(-1),负影响年均为1.21×106g C m~(-2)a~(-1),年均净增加4.20×105g C m~(-2)a~(-1);正向平均影响强度为136.84 g C m~(-2)a~(-1),负向平均影响强度为100.32 g C m~(-2)a~(-1),全流域表现为正影响。(3)凉州区是人为影响最为剧烈的地区,表现为强烈正影响;其次是天祝县,为强烈负影响;接下来是民勤县,表现为正影响;其它县区依次是永昌、古浪、肃南和金昌。(4)2000—2010期间,NPP人为影响值变化较大,人为活动减弱面积占53.90%,增加占46.10%;影响值正向减弱8.12×105g C m~(-2)a~(-1),负向减弱8.07×105g C m~(-2)a~(-1),正向增强8.02×105g C m~(-2)a~(-1),负向增强3.94×105g C m~(-2)a~(-1),人为活动影响净减少4.25×105g C m~(-2)a~(-1),人为作用总体呈减弱趋势。     

基于机器学习估算青藏高原多年冻土区草地净初级生产力

净初级生产力(NPP)的估算还存在很大的不确定性。本文利用机器学习算法(RF和RBF-ANN)估算了2002—2018年青藏高原多年冻土区草地NPP,分析了青藏高原多年冻土区草地NPP的时空格局、变化特征及其对气候因子的响应。结果表明:(1)机器学习估算结果可靠,简单易行。(2)青藏高原多年冻土区草地NPP表现为东南向西北逐渐递减的趋势;NPP总量为175.39 Tg C·a~(-1),单位面积均值为164.10 g C·m~(-2)·a~(-1),呈波动上升的趋势。(3)青藏高原多年冻土区草地NPP增加的面积占20.49%;各草地类型的NPP增长幅度不一致表现为高寒沼泽草甸高寒草甸高寒草原高寒荒漠草原。(4)温度是青藏高原多年冻土区草地NPP变化的主导因子,降水的影响沿东南向西北逐渐减弱。     

基于过程模型的长白山自然保护区森林植被净第一性生产力空间尺度转换方法

净第一性生产力(Net Primary Productivity,NPP)是反映林分和生态系统结构特征的最重要的参数之一,其空间分布可为自然资源管理和可持续发展提供高度综合的信息,是全球变化和碳循环研究中的一个非常重要的组成部分。为了得到NPP的空间尺度转换算法,利用改进的北部生态系统生产力模拟模型(Improved Boreal Ecosystem Productivity Simulator,IBEPS),分别采用高分辨率(30m)的ETM 和低分辨率(1km)的MODIS遥感数据,模拟了长白山自然保护区不同分辨率森林植被的净第一性生产力。对模拟得到的30m分辨率的NPP结果,采用尺度上推(upscaling)的方法将其转换为1km分辨率的NPP结果(分布式的NPP,Distributed NPP),并将转换后的NPP与直接利用1km分辨率的遥感数据计算得到的NPP结果(聚合式的NPP,Lumped NPP)进行比较,以分布式模式计算的结果为基准,对聚合式的计算结果进行尺度效应校正。在对NPP进行尺度效应校正时,根据不同分辨率下土地覆盖类型(Land cover)的亚像元面积比信息,采用基于结构的分析方法对模拟的NPP结果进行校正,结果表明经过尺度效应校正后NPP的模拟精度要比原始的NPP计算精度有所提高,相关系数从校正前的0.898提高到0.960,标准偏差由校正前的49.84gC/m2减小到41.02gC/m2。采用这种方法可以很好的解决大尺度遥感应用的需要,为定量遥感分析和应用提供理论基础。     

基于Biome-BGC模型及树木年轮的太白红杉林生态系统对气候变化的响应研究

利用Biome-BGC模型模拟了1960—2013年太白山太白红杉林生态系统的净初级生产力(NPP),对其与太白红杉的径向生长关系进行了探讨,并分析了NPP值对气候变化的响应关系。结果表明:1960—2013年太白山太白红杉林北坡NPP年均值为305.33g C m~(-2)a~(-1),南坡为320.71g C m~(-2)a~(-1),南北坡的NPP值均呈现出一定的上升趋势,北坡的上升速率(0.47g C m~(-2)a~(-1))要小于南坡(1.29g C m~(-2)a~(-1)),但是北坡太白红杉分布下限区NPP值波动浮动较大。且北坡太白红杉NPP值随着海拔高度的上升而逐渐下降,低海拔的变化振幅要大于高海拔地区,南坡无明显变化。多数采样点的模拟NPP值与树轮宽度指数年际变化趋势趋于一致,相关关系呈显著相关。太白红杉标准年表、模型模拟NPP值与气象因子的相关分析均表明太白红杉的生长与生长季气温的相关性显著高于降水,即生长季的气温是太白红杉生长的限制因子。气候的变化作为制约太白红杉生境的重要因素,影响了太白红杉树木的生长,进而对NPP的变化产生了影响。树木年轮很好的检验了Biome-BGC模型模拟结果。     

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。     

水热波动和土地覆盖变化对东北地区植被NPP的相对影响

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。     

广西植被净初级生产力(NPP)时空演变及主要影响因素分析

利用2001-2010年EOS/MODIS17A3卫星遥感资料,对广西植被净初级生产力(NPP)时空特征及其影响因素进行分析.结果表明：(1)NPP 表现出明显的年际变化,2005年植被年均 NPP 最小为625 gC??m-2??a-1,2003年最大,为714 gC??m-2??a-1,十年间广西植被年NPP平均值为662 gC??m-2??a-1;(2)不同植被类型NPP有较大差异,森林、灌木、农作物的NPP 平均值分别为834、614、517 gC??m-2??a-1;(3)十年间广西区年均NPP为显著下降趋势,且年均气温和降水对NPP时间变化作用显著,而日照时数对 NPP 时间变化的作用不显著;(4)广西区NPP空间格局形成主要影响因素为坡度,其次为经度,再次为地貌特征、纬度和降水;(5)非喀斯特区域北热带季雨林、南亚热带季雨林化/季雨化常绿阔叶林年均 NPP 大于喀斯特地区,相反,喀斯特地区中亚热带常绿阔叶林,农作物年均NPP大于非喀斯特地区.整体而言,广西非喀斯特地区植被NPP为683 gC??m-2??a-1,喀斯特地区植被NPP为620 gC??m-2??a-1.     

1982-2010年中国草地净初级生产力时空动态及其与气候因子的关系

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）。     

Site-level evaluation of satellite-based global terrestrial gross primary production and net primary production monitoring

Operational monitoring of global terrestrial gross primary production (GPP) and net primary production (NPP) is now underway using imagery from the satellite‐borne Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor. Evaluation of MODIS GPP and NPP products will require site‐level studies across a range of biomes, with close attention to numerous scaling issues that must be addressed to link ground measurements to the satellite‐based carbon flux estimates. Here, we report results of a study aimed at evaluating MODIS NPP/GPP products at six sites varying widely in climate, land use, and vegetation physiognomy. Comparisons were made for twenty‐five 1 km² cells at each site, with 8‐day averages for GPP and an annual value for NPP. The validation data layers were made with a combination of ground measurements, relatively high resolution satellite data (Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus at ～30 m resolution), and process‐based modeling. There was strong seasonality in the MODIS GPP at all sites, and mean NPP ranged from 80 g C m^?2 yr^?1 at an arctic tundra site to 550 g C m^?2 yr^?1 at a temperate deciduous forest site. There was not a consistent over‐ or underprediction of NPP across sites relative to the validation estimates. The closest agreements in NPP and GPP were at the temperate deciduous forest, arctic tundra, and boreal forest sites. There was moderate underestimation in the MODIS products at the agricultural field site, and strong overestimation at the desert grassland and at the dry coniferous forest sites. Analyses of specific inputs to the MODIS NPP/GPP algorithm – notably the fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the vegetation canopy, the maximum light use efficiency (LUE), and the climate data – revealed the causes of the over‐ and underestimates. Suggestions for algorithm improvement include selectively altering values for maximum LUE (based on observations at eddy covariance flux towers) and parameters regulating autotrophic respiration.     

中国西北干旱区植被碳汇估算及其时空格局

通过修正的CASA模型估算2001—2012年间西北干旱区陆地生态系统的净第一性生产力(NPP),并结合土壤微生物呼吸方程,计算出12a的净生态系统生产力(NEP),分析了植被碳汇的时空变化规律。结果表明:研究区的NPP表现出很强的随季节变化的规律,全年7月份NPP为最高值,12月为最低值,12年间NPP的年均值变化不大。2001—2012年研究区的植被碳汇在波动变化中有所增加,其中2006年的碳汇平均值最小,为609.04 g C m~(-2)a~(-1),2012年最大,为648.02 g C m~(-2)a~(-1);年内碳汇的最大值主要出现在5—7月;碳汇能力由大到小的植被类型为针叶林农田灌丛阔叶林草原荒漠草原。研究区多年平均碳汇量呈现自西向东逐渐增加的规律,西辽河流域草原区的NPP和碳汇平均值最大,塔里木盆地暖温带荒漠区最小。     

盘锦湿地净初级生产力时空分布特征

主要采用中巴地球资源卫星(CBERS)、合成孔径雷达(SAR)和数字高程模型(DEM)数据,通过主成分变换融合算法、分类回归树CART算法和混合像元分解模型结合神经网络算法,进行了盘锦湿地土地覆盖类型分类。充分考虑湿地生态系统的典型特征,将盐分胁迫因子作为估算湿地耐盐植被净初级生产力(NPP)的环境影响因子之一,构建了基于光能利用率和遥感数据的湿地植被净初级生产力模型。分析了盘锦湿地植被NPP的时空分布特征,并研究了盘锦湿地植被NPP对气温和降水的响应特征。结果表明:2009年盘锦市植被净初级生产力介于0—1175 gC·m-·2a-1之间,平均值为553 gC·m-·2a-1。盘锦市植被NPP空间分布规律呈东北向西南逐渐递增的趋势。在湿地植被分类类型中,芦苇的单位面积平均NPP最高,达到1016 gC·m-·2a-1。2004—2009年盘锦植被单位面积平均NPP值在缓慢上升,湿地已呈现缓慢恢复的趋势。总体上气温对盘锦湿地主要植被类型芦苇月平均NPP的影响要强于降水。2004—2009年降水对盘锦地区植被年平均NPP的影响强于气温。     

南方丘陵山地带植被净第一性生产力时空动态特征

基于MODIS数据并结合气象资料和植被参数,利用修正过最大光能利用率的CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,对国家生态安全屏障区的"两屏三带"之一南方丘陵山地带2000—2010年的植被净第一性生产力(NPP)进行模拟,并对其时空分布格局进行了分析。研究结果表明:(1)研究区2000—2010年期间年NPP的变化范围为406.0—485.6 g C m-2a-1,年平均NPP为445.7 g C m-2a-1,高于全国平均水平;NPP年际上升趋势不显著(P=0.39),平均增加值为2.28 g C m-2a-1;(2)NPP空间分布特征与植被类型具有较好的一致性,单位面积NPP以混交林覆盖区最高(501.0 g C m-2a-1),草地覆盖区NPP最低(390.7 g C m-2a-1);(3)植被NPP的时空变化与气温、降雨和太阳辐射等自然因素的变化有直接关系,而社会、经济、政策等人为因素通过改变土地利用方式来间接影响。     

基于CASA模型研究祁连山地区植被净初级生产力的时空变化

基于2003~2012年的遥感数据及DEM高程模型校准后的气候数据,利用CASA模型估算了祁连山地区植被净初级生产力(NPP),并对NPP的年内、年际变化以及时空分布规律和变化趋势进行分析。结果表明:(1)祁连山地区年内NPP集中在6~8月,占全年NPP总量的86.39%;2003~2007年,NPP年均值在165.28~192.75g·m-2·a-1之间小幅波动;2007~2009年呈现出较明显的下降趋势,由168.63g·m-2·a-1下降到153.17g·m-2·a-1;2009~2012年表现出明显的上升趋势,最大值达207.13g·m-2·a-1。(2)祁连山地区的NPP东西部分布差异大,东部地区大多在200~400g·m-2·a-1之间,部分地区可达500g·m-2·a-1之上;中部地区存在较明显的南北差异,南部大多地区在100~300g·m-2·a-1之间,北部大多地区在100~400g·m-2·a-1之间;西部广大地区大多在0~100g·m-2·a-1之间,荒漠和高山冰雪覆盖区域生物量最低。(3)近十年来,祁连山地区的NPP呈波动增加趋势,增加面积约9 867km2,约占植被总面积的21.19%,减少面积约8 173km2,约占植被总面积的17.52%,表明祁连山的生态健康水平总体在改善但局部在恶化。