海南植被净初级生产力时空分布特征研究

海南是一个相对独立地理单元, 生态环境优越, 植被NPP是判定生态系统健康状况和可持续发展水平的重要指标。基于2000—2015年海南省MODIS NPP数据集, 采用趋势线分析法和相关分析法对海南被净初级生产力时空分布特征研究。结果表明: (1)2000—2015年海南省植被净初级生产力(NPP)呈现整体微弱的上升趋势, 植被年平均NPP变化范围为794.5—998.3 gC·m–2, 年平均值886.2 gC·m–2。(2)从空间分布看, 海南2000—2015年平均NPP分布呈现中高四周低的趋势, 其中年平均NPP>1000 gC·m–2主要分布在海南的中部山区, 年平均NPP<600 gC·m–2区域主要分布在海南的西部和北部的海岸带附近。(3)其中气候变化和人类活动是NPP变化的主要驱动因素, 但在不同区域影响的因子的影响程度存在差异。以上研究可为海南生态环境保护和评估提供参考。     

中国西部地区植被净初级生产力的时空格局

利用基于Monteith光能利用率理论的碳通量估算模型C- FIX,1km分辨率逐旬SPOT/ VEGETATION遥感数据和全球1.5°×1.5°格网化逐日气象数据,估算了2 0 0 2年中国西部地区植被净初级生产力(NPP)。对西部地区植被NPP的空间分布格局、季节变化及不同土地利用类型植被的NPP总量和平均生产力水平进行了初步研究。结果表明:2 0 0 2年我国西部地区植被年NPP总量约为0 .96 Pg C(1Pg=10 1 5g)。西部地区年NPP空间分布基本格局是东南和西北两区域高,然后以东南西北方向为轴心逐渐向内陆中心迅速递减,该分布格局与各区域的水热条件差异和植被类型的地带性分异规律紧密相关。西部地区陆地生态系统NPP具有显著的季相变化规律,这与温度、降水的季节变化以及人为生产活动安排有很高的相关性。西部地区尽管土地面积广阔,由于区域气候和自然条件相对恶劣,导致土地资源可利用率差,生态系统整体生产力水平相对低下,区域内各种土地利用类型植被的生产力水平差异大且空间分布十分不均衡,是我国生态环境相对脆弱的区域。     

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。     

汉江流域植被净初级生产力时空格局及成因

运用MOD17A3-NPP等数据,分析汉江流域植被NPP的时空格局及其形成演变机理,为区域生态环境管治提供科学理论依据。运用GIS空间分析法、线性拟合法研究流域NPP的时空格局,结合相关系数法、土地利用程度指数等方法探析成因。结果显示:(1)汉江流域植被NPP多年平均值为439 g C m~(-2)a~(-1),整体呈微小的波动上升趋势,年增长幅度为3.11 g C m~(-2)a~(-1)。植被NPP集中分布在300—600 g C m~(-2)a~(-1),占全域面积的83.65%。(2)从流域空间上看,多年平均NPP呈上游中游下游,各子流域内部差异呈上游中游下游。高值区集中分布在汉中,十堰、襄樊和荆门平均NPP呈下降趋势的所占面积最大。(3)垂直景观上植被NPP的空间分布往往受水热综合作用的影响,汉江流域降水是植被NPP累积的主要制约因素。(4)垂直方向上NPP呈规律性变化:高程上表现为"陡升-下降-缓升-陡降,坡向上为阳坡半阳坡半阴坡阴坡。(5)浅山丘陵区NPP变化主要受土地利用方式的影响,高山区NPP变化受气候变化的影响。汉江流域植被NPP稳定,中下游平原区植被NPP略有下降;气候和地形特征决定了植被NPP的空间分布特征,气候变化和人类活动对植被NPP的变化有重要影响。     

1981~2000年广东省净初级生产力的时空格局

采用Global production efficiency model(GLO-PEM)结果,分析了1981~2000年期间广东省NPP的时空动态,从全省、地区以及地级市3个空间尺度分别讨论了广东省NPP分布格局及动态。并对广东省3种典型森林类型:阔叶林、针叶林和混交林20aNPP的动态进行了分析。结果表明,1981~2000年,广东省平均NPP为(1480±407)g/(m.2a),NPP的年间变化较大。20世纪80年代早期(1980~1985),广东省NPP相对较低,为(1443±57)g/(m.2a),80年代后期(1986~1990)NPP达到最大,为(1534±121)g/(m.2a),90年代前期(1991~1995)有所降低,降至(1460±89)g/(m.2a),90年代后期(1996~2000年)又有一定回升,达到(1484±74)g/(m.2a)。全省NPP分布呈现明显的地域性差异,表现为西南沿海地区>东南沿海地区>内陆地区的趋势,这主要是由3个地区的植被组成、水热条件以及农田的分布状况决定的。根据1981~1985年、1986~1990年、1991~1995年、1996~2000年4个阶段NPP的动态把全省21个地级市划分为3种类型:NPP稳定型,包括韶关、清远、河源等12个市;NPP增长型,包括潮州、揭阳、汕尾、和湛江4个市,分别以59、39、45、46g/m.25a的速率增加;以及NPP下降型,包括佛山、中山、深圳、东莞、珠海5个市,NPP分别以114、113、87、75、75g/m.25a的速率下降,这种下降和土地覆盖/利用方式的改变有密切关系。3种主要森林类型阔叶林、针叶林、混交林20a平均NPP分别为(1391±372)g/(m.2a)、(1364±390)g/(m.2a)和(1704±450)g/(m.2a),其中混交林NPP与阔叶林NPP、针叶林NPP差异显著(P<0.05)。     

吉林省落叶松林净初级生产力时空特征及其对气候变化的响应

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...     

滨海盐沼湿地植被净初级生产力变化对土壤因子的响应

以辽河三角洲滨海盐沼湿地为研究区,基于遥感数据、气象数据、野外调查和实验室分析数据,采用CASA模型模拟并分析该区域植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）的变化特征,利用统计分析方法定量分析土壤因子对植被NPP的影响。结果表明：（1）研究区植被NPP空间分异显著,区域变异系数为43.71%,且同种植被类型内部NPP也变化显著;（2）N、P和K对芦苇NPP的限制形式是协同限制,且随土壤电导率的增加呈抛物线形式,因子敏感性从大到小依次为K、P和N;营养限制程度从大到小依次为K、N和P;（3）土壤水盐对芦苇NPP的影响也基本符合抛物线模式,芦苇NPP对土壤电导率的敏感性和土壤电导率对芦苇NPP的影响程度都大于土壤含水量,且土壤含水量越高,芦苇NPP对土壤电导率的敏感性越低。本文最终得出只有各土壤因子达到组合最优时,芦苇NPP才最大,这对滨海盐沼湿地植被的管理和保护具有重要意义。     

中国植被净初级生产力变化的时空格局

利用植被净初级生产力（NPP）遥感估算模型,基于统计学分析方法,研究了1982-2000年我国陆地植被NPP的变化及其年际波动的空间分布特征。结果表明：（1）20年间,我国仅8％的陆地区域植被NPP显著减少,而47％的陆地区域植被NPP显著增加,45％的陆地区域植被NPP变化不明显;（2）从空间分布上看,我国大部地区年NPP增加,仅东部沿海发达地区或工业、城市密集区的年NPP减少,但增减速率在空间上存在明显的差异;（3）1982-2000年间,我国大部地区植被NPP年际波动相对变率较小,但西北地区的荒漠草原,相对变率较大。     

2000年以来中国潜在植被净初级生产力的时空分布模拟

潜在植被的净初级生产力(PNPP)是在无人类干扰情况下,立地所能发育形成最稳定成熟植被的净初级生产力,PNPP能够直接反映自然生态系统的质量状况,是分离人类活动对生态环境影响的重要指标。研究改进了CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,引入潜在光合有效辐射吸收比例(PFPAR)模拟了2000—2020年中国植被PNPP的时空分布格局。结果表明：中国PNPP空间分布差异较大,东南沿海和东北大、小兴安岭地区PNPP较高,新疆、西藏等西部干旱、高寒地区PNPP较低,呈现以400 mm等降水量线为界的空间分异格局。2000—2020年,中国PNPP总体上呈现递增趋势,年际波动小,PNPP减少的区域与增加的区域面积基本相等。PNPP波动较大的地区主要位于青藏高原、四川盆地和贵州高原。研究结果量化了气候变化背景下真实的生态状况和潜在生态状况的差异,可分离出人类活动对自然生态系统的直接影响,为制定针对性的生态修复对策提供了科学依据。     

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...     

气候变化情景下中国自然植被净初级生产力分布

基于国际上较通用的Lund-Potsdam-Jena(LPJ)模型,根据中国自然环境特点对其运行机制进行调整,并重新进行了参数化,以B2情景气候数据作为主要的输入数据,以1961-1990年为基准时段,模拟了中国1991-2080自然植被净初级生产力(NPP)对气候变化的响应.结果表明:1961-1990年,中国自然植被的NPP总量为3.06 Pg C·a-1;1961-2080年,NPP总量呈波动下降趋势,且下降速度逐渐加快.在降水相对变化不大的条件下,平均温度的增加对我国植被生产力可能会产生一定的负面影响.NPP的空间分布从东南沿海向西北内陆呈逐渐递减趋势,在气候变化过程中,该格局基本没有太大变化.在东部NPP值相对较高地区,NPP值以减少为主,东北地区、华北东部和黄土高原地区的减少趋势尤为明显;在西部NPP值相对较低地区,NPP以增加趋势为主,青藏高原地区和塔里木盆地的表现尤为突出.随着气候变化的深入,东西部地区这种变化趋势的对比将越发明显.     

定量评价人类活动对净初级生产力的影响

以人类活动为主导的城市扩张和土地覆被变化对城市生态环境产生了重要影响,并与气候变化共同影响植被净初级生产力(NPP),但目前从时空尺度上脱离气候干扰仅以人类活动为主导因素来定量分析其对植被NPP影响的研究尚不充分.本研究以广州市为研究区,利用CASA模型估算2001—2013年实际净初级生产力(NPP_act),结合CHIKUGO模型估算得到的潜在净初级生产力(NPP_p)计算因土地覆被变化导致的NPP损失(NPP_lulc),并建立相对贡献指数(RCI)定量分析和评价在城市扩张过程中人类活动对NPP的影响.结果表明:2001—2013年间,广州总体及其5片区NPP_act和NPP_lulc分别呈减少和增加趋势,并存在明显的空间差异性;RCI呈明显增加趋势,东北片区RCI值最低,为0.31,表明气候变化是其NPP变化的主要原因,其他4个片区的RCI值均高于0.5,说明4个片区人为干扰严重,人类活动是其NPP减少的主导因素;广州市及其5片区的RCI变化斜率均大于0,人类活动对植被的干扰逐年增强,北部片区RCI变化斜率值最大(0.693),人为干扰增加趋势最明显.     

基于MOD17A3的陕西省植被NPP变化特征

利用2000-2006年MOD17A3数据集的年均NPP数据和GIS技术定量分析了陕西省植被NPP的时空变化特征,结果表明:陕西省年NPP变化范围为340 ～434 g C·m-2·a-1,平均值为383 g C·m-2·a-1;年均NPP分布全省呈现北低南高,关中、陕南呈现西高东低的趋势.长城沿线风沙区年平均NPP在0～200gC·m-2·a-1,黄土高原丘陵沟壑区年平均NPP在200～ 300 g C·m-2·a-1,中部林区年平均NPP在400～500 g C·m-2·a-1,渭北旱作农业区年平均NPP在300～400 g C·m-2·a-1,关中灌溉农作区年平均NPP大部在400～500 g C·m-2·a-1,秦巴山地林区年平均NPP ＞400 gC·m-2·a-1.与2000年相比,2006年陕西省年NPP大部分地区是增加的,年NPP增加的面积占国土面积的90.5％.陕西省NPP线性变化趋势以增加为主,NPP变化百分率增加10％以上的面积所占陕西省国土面积的比例为50.6％;植被NPP的变化百分率＞10％的植被主要分布在延安市以北地区,说明通过实施退耕还林等生态建设工程,这些地区植被状况得到较好的改善.     

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.     

我国西南喀斯特地区2001—2018年植被净初级生产力时空演变

植被净初级生产力（Net primary productivity,NPP）是陆地生态系统碳循环的重要指标,定量评价NPP的变化规律是碳循环机理的主要研究内容之一。以我国西南地区为研究区域,基于土地覆盖和NPP产品分析了2001-2018年西南地区NPP的时空变化特征,利用土地转移矩阵和统计分析方法,定量描述了土地覆盖类型变化导致的NPP变化量,对NPP变化的主要原因进行分析。结果表明：（1）2001-2018年,西南地区NPP均值呈波动上升趋势。（2） NPP变化趋势在空间分布上呈南高北低,NPP呈增长趋势主要集中在四川的中东部、重庆、贵州西部和云南东部;NPP呈减少趋势出现在云南、四川中西部和贵州东部。（3）森林、草地和耕地转灌丛以及灌丛转森林是对NPP变化量影响较大的土地覆盖类型转变,土地类型转变导致的NPP净增量为20.643 TgC。（4）降水与NPP相关性低,气温与NPP有一定相关性,植被叶面积指数与NPP有显著相关关系,表明气候因子对NPP的影响较小,植被生长密度对NPP有显著影响。退耕还林还草等生态工程实施,导致耕地面积减少和森林面积大量增加,是西南地区NPP上升的主导因素,因此生态工程的实施是西南地区NPP增加的重要影响因素。研究可为生态工程实施背景下NPP的变化机理研究提供参考。     

山西省植被NPP时空变化特征及其驱动力分析

为科学有效地管理和调控植被资源,解决水土流失、植被减少等生态问题,该研究依据山西省2005—2015年MOD17A3H数据,利用ARCGIS、ENVI等软件,运用统计学分析方法,揭示了山西省植被NPP时空分布变化规律及对气候、人为等影响因素的响应特征。结果表明:山西省植被NPP平均值为326.5 g(C)·m~(-2)·a~(-1),其中草地、耕地、灌丛和林地的NPP多年平均值依次为300.3、353.6、366.5和390.1 g(C)·m~(-2)·a~(-1);植被NPP总体波动增大、变化为显著、极显著、显著增大区域面积比例达56.33%,集中在山西省西部;植被NPP极显著、显著减小区域面积集中在山西省东南角,占比为2.22%;草地NPP变化速率最大,耕地大于灌丛,林地最小;植被NPP平均值和降水平均值之间表现为呈显著正相关。基于栅格单元值计算,全省17.01%的区域植被NPP与降水之间表现为显著或极显著正相关,集中在山西省北部;全省3.66%的区域植被NPP与气温之间表现为显著或极显著负相关,集中在山西省中部。这表明2005—2015年,山西省植被NPP总体呈好转趋势;不同植被对人类活动及环境变化的响应有所差异,草地、耕地生态结构稳定性较弱,NPP变化明显,灌丛和林地稳定性较强,NPP数值稳定;植被NPP与降水之间呈显著正相关,与气温之间呈负相关,气候因子整体上促进植被NPP增大,人为因素整体上抑制植被NPP增大。     

植被净第一性生产力研究回顾与发展趋势

植被的净第一性生产力(NPP)反映了植物每年通过光合作用所固定的碳总量,目前NPP研究是全球变化研究的重要内容之一。本文回顾国内外植被NPP研究的历史,对遥感和地理信息系统(GIS)在NPP研究中的应用做了分析,并对近期陆地植被NPP研究的特点及发展趋势作了总结。