2001-2010年内蒙古植被净初级生产力的时空格局及其与气候的关系

利用MODIS NDVI数据、气象数据和植被分类数据,基于改进的光能利用率模型CASA模型对2001-2010年内蒙古不同植被类型净初级生产力(NPP)进行估算,并分析其时空分布特征及对气候因子的响应.结果表明:(1)10年间内蒙古植被年NPP的平均值为340.0 gCm-2a-1,且空间分布呈明显的经度地带性,由西向东的变化速率为每10度增加200.5 gCm-2a-1;(2)不同植被类型NPP有较大差异,森林、草地、农田和荒漠植被的NPP平均值分别为521.9、270.3、405.7和85.3 gCm-2a-1;(3)10年间内蒙古植被NPP总量的平均值为322.7 TgCa-1,波动范围为276.8-354.4 TgCa-1.从NPP年际变化的空间分布来看,阿拉善沙漠、毛乌素沙地西部、河套平原以北地区、浑善达克沙地东西缘和呼伦贝尔平原西北部植被的NPP呈极显著上升,而内蒙古中部的草地植被NPP呈极显著下降;(4)不同植被类型NPP对气候因子的敏感性有较大差异.森林植被NPP主要受温度的限制,而农田、草地和荒漠植被NPP主要受降水量控制.     

黄河三角洲新生湿地净初级生产力时空变化

以黄河三角洲新生湿地为研究区,结合野外调查和遥感影像数据,利用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach,CASA)模型对近20年新生湿地植被净初级生产力(net primary production,NPP)时空变化特征及其主要影响因素进行研究。结果表明:研究区植被NPP实测值与估算值显著相关(P0.001),相对误差介于-21.96～8.16;研究区植被NPP呈现由海向陆递增,由河流沿岸向外围递减趋势; 1998—2016年研究区植被NPP均值、总量整体呈下降趋势,植被NPP均值变化较小,但植被NPP总量变化明显,1998年植被NPP总量最大,2010年植被NPP总量最小;研究区四季植被NPP变化明显,春季植被NPP均值为74.25 g C·m~(-2),夏季为101.58 g C·m~(-2),秋季为41.83 g C·m~(-2),冬季为13.10 g C·m~(-2);研究区不同植被NPP估算值差异显著,各类植被NPP均值估算结果大小为刺槐群落芦苇柳树群落农作物芦苇荻白茅群落芦苇柽柳群落柽柳群落碱蓬群落大米草互花米草群落柽柳碱蓬白茅群落;研究区植被NPP与土壤可溶性盐相关系数为-0.389(P0.01),合理的"调水控盐"模式可以降低土壤盐度,促进植被有机物积累。     

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。     

黑河流域植被水分利用效率时空分异及其对降水和气温的响应

植被水分利用效率(WUE)是衡量植被生态系统碳水耦合关系的重要指标,研究其时空分异特征对区域水资源合理利用及配置有重要意义。基于改进的光能利用率模型CASA,模拟估算了黑河流域2000—2013年植被净初级生产力(NPP),结合ETWatch模型估算的黑河流域2000—2013年蒸散数据ET,进一步估算了黑河流域植被水分利用效率WUE。分析了黑河流域NPP、ET和WUE空间格局和时间变化特征,探讨了WUE变化对降水和气温的相关性。结果表明:1)黑河流域空间上植被NPP在2000—2013年多年平均值为81.05 gC m^-2 a^-1,ET平均值为133.38 mm,植被WUE平均值为0.448 gC mm^-1 m^-2。植被NPP、ET与WUE的空间格局基本上类似,均呈现出自上游至下游逐渐减少的分布格局。2)黑河流域2000—2013年间植被平均NPP与平均WUE均呈现显著上升趋势(P<0.05),而ET平均值变化不显著。WUE年际变化斜率与其平均值在空间分布上存在一定的对应关系,空间上植被WU...     

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.     

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...     

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。     

东亚地区陆地生态系统净第一性生产力时空格局

利用植被分类数据、NDVI数据、气象数据以及观测数据,基于CASA生态系统模型,估算了东亚地区(10～70°N,70～170°E)陆地生态系统植被净第一性生产力.结果表明:1982～1999年研究区总NPP呈现波动增加趋势,平均每年增加0.08833PgC.18a间NPP平均值为14.24 PgC,约占全球总NPP的22.6%～23.9%.研究区NPP年变化呈单峰曲线,最大值出现在7月份,达2.98PgC,全年中NPP积累主要发生在4～10月份,该时段内NPP总量占全年总量的86.81%.春、夏、秋、冬四季NPP平均总量分别为:2.31、8.16、2.79、1.10 PgC,分别占全年NPP平均总量的16.20%、57.27%、19.58%、7.73%.将NPP年平均值分成3个范围:低值区(7.82～300gC · m-2)、中值区(301～700 gC · m-2)、高值区(>700 gC · m-2),分别研究了其空间分布特征.     

基于CASA模型的藏北地区草地植被净第一性生产力及其时空格局

基于1981-2004年遥感监测和气象数据,采用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型模拟分析藏北地区草地植被净第一性生产力(NPP)及其时空变化特征.结果表明:受水热条件的制约,藏北地区草地植被NPP空间分布规律呈水平地带性分布,由东南向西北逐渐由230g C.m-2.a-1减少到接近0.藏北地区草地植被NPP整体水平较低,年均草地植被总NPP为21.5×1012g C.a-1,多年平均值仅为48.1g C.m-2.a-1,明显低于青藏高原和其它草原区.藏北地区坡度小于1°平地和平滩地,以及南坡的草地植被年平均NPP相对较低.藏北主要高寒草地7-9月NPP占全年NPP的64.0%~70.0%.1981-2004年间,藏北地区草地植被总NPP的年际变化较大,并有进一步下降趋势.     

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...     

Determinants of pollen dispersal in the East Asian steppe at different spatial scales

Two sites from the East Asian steppe, the Mu Us Sandland as a regional case and the Anguli Nuur catchment as a local one, were chosen to detect roles of vegetation, climate, landform, and human disturbance on pollen dispersal. 1) Vegetation: The semi-arid steppe vegetation is characterized by Artemisia and Chenopodiaceae pollen under various vegetation conditions; however, no evident correlation between pollen percentages and corresponding plant species cover is found. 2) Climate: Samples under different Mean Annual Precipitations (MAPs) clearly distinguish themselves in the Mu Us Sandland, implying MAP-determined surface pollen spectra in regional scale. 3) Landform: Surface pollen assemblages in the azonal psammophytic vegetation and lowland meadow, show insignificant variance from the zonal steppe vegetation. The azonal halophilous vegetation, mostly distributed in the lowland or near the lake shore, leads to higher than average percentages of Chenopodiaceae pollen. Signal of exotic Pinus pollen is also strengthened in the lowland and lake sediment. 4) Human disturbance: The role of human disturbance on surface pollen assemblages is weak, as shown in the Mu Us Sandland.

This study also provides theoretical bases for quantitative reconstructions of palaeoclimate and palaeovegetation based on fossil pollen spectra from lake sediments and lowland soils in the semi-arid East Asian steppe. We suggest that calibration against locally dispersed pollen taxa is necessary to reliably reconstruct changes in vegetation pattern through time, for example, a factor of 1.75 for the widely used A/C (Artemisia/Chenopodiaceae) ratio is suggested according to the pollen assemblages in the surface layers of the lake sediment vs. slope soil in Anguli Nuur. However, uncertainties also exist for such calibration considering the dynamics of local-scale azonal vegetation.     

陕北黄土高原植被净初级生产力的估算

基于MODIS和地面气象数据,利用改进的CASA模型,模拟分析了2005年陕北黄土高原地区的植被净初级生产力(NPP)及其时空分布.结果表明:1)根据生态生理过程模型针对不同土地覆被类型选择不同的月平均最大光能利用率,比传统CASA模型中使用固定的全球月平均最大光能利用率进行NPP估算,更符合陕北黄土高原地区的实际情况;在估算植被参数时引入植被覆盖分类,以及利用陕北黄土高原2005年时序NDVI进行土地覆被分类的同时,结合1:100万中国植被图和实地调查情况对分类结果进行修正,可提高分类的精度,从而提高模型估算的精度.2)通过不同模型之间和与陕北部分地区实际调查数据进行比较,显示改进后的CASA模型对区域陆地植被NPP的模拟效果较好,可应用于陕北黄土高原乃至周边地区NPP的计算中.3)2005年陕北黄土高原植被净第一性生产量估计值为4.76×10~(13) g C,约占全国总NPP的1.5%,植被平均NPP为447.3 g C·m~(-2)·a~(-1),高于1992-2000年全国陆地NPP平均值323.8 g C·m~(-2)·a~(-1).4)在NPP的空间分布上,总体趋势是由东南向西北递减,其中最高值出现在东南部的黄龙山次生林区(1087g C·m~(-2)·a~(-1));西北部的荒漠植被覆盖度极低,平均NPP仅为205.0 g C·m~(-2)·a~(-1).5)陕北黄土高原NPP的季节变化明显,其中4月中旬至10月中旬6个月生长季时间里的NPP可占到全年的91.5%,而7月中旬至8月中旬间该区的净初级生产力达到年内的极大值,可占全年的37.8%.

Abstract：

Based on the data from MODIS (Moderate-resolution Imaging Speetroradiometer) and meteorological observatories, and by using improved CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach) model, the vegetation net primary productivity (NPP) and its spatiotemporal distribution on the North Shaanxi Loess Plateau in 2005 were simulated and analyzed. Comparing with the traditional CASA model which only uses a universal mean annual maximum light use efficiency (LUE), the estimated regional NPP by the improved CASA model was more precise, because this improved model used the LUE parameters of different vegetation covers. The detailed land cover classifica-tion also contributed to the increase of the precision via introducing the time-series Normalized Different Vegetation Index (NDVI) and ground survey data to modify and adjust the original clas-sification system based on vegetation map (1: 1000000). The testing of the simulation results from different models with the ground survey data in North Shaanxi showed that the estimation by the modified CASA model was much closer to the real survey data, implying the potential practi-cal significance of this model in estimating the vegetation NPP in North Shaanxi Loess Plateau and its adjacent areas. In 2005, the NPP in North Shaanxi was estimated as 4. 76×1013 g C, ac-counting for about 1.5% of China' s terrestrial total NPP, and the mean NPP was 447.3 g C·m~(-2)·a~(-1), being much higher than that of China' s terrestrial vegetation (323.8 g C·m~(-2)·a~(-1)) in 1982-2000. The spatial distribution pattern of the vegetation NPP showed an apparently declining trend from the southeast to the northwest, with the highest value of 1087 g C·m~(-2)a~(-1) occurred in the broadleaved-and conifer-mixed forests of Huanglong Mountain in southeast part of the region. The mean NPP of desert vegetation in the whole region was the lowest, only about 205.0 g C·m~(-2) ·a~(-1). An obvious seasonal variation of the NPP was observed. The NPP in growth season (from April to October) took about 91.5% of the total in the year, and the peak occurred in mid-July to mid-August, amounting to 37.8% of the total.     

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。     

三峡库区消落带植被NPP估算——基于机器学习优化CASA模型

三峡库区蓄水后,其生态效应受到广泛关注。消落带植被固碳量作为衡量库区生态系统健康状态的重要指标,对库区碳循环与生态净化具有重要意义。针对消落带不同高程植被接受光照的时间有所差异,且受河流水位变化影响,传统的CASA模型在计算消落带植被固碳量时,存在对植物的光能利用率计算不够精确等问题。以三峡库区香溪河陡坡消落带为研究区域,提出了一种耦合RBFNN模型（Radial Basis Function Neural Network）与CASA模型（Carnegie-Ames-Stanford approach）的新方法（RBF-CASA）。基于RBFNN建立环境影响因子模型,借助高程数据及植被指数等特征计算适合消落带区域的环境影响因子。结合CASA模型中温度和水分胁迫因子,提高植被在像元尺度上的净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）的估算精度,并对反演结果进行验证。模型验证结果显示：RBF-CASA模型估算值与观测值的决定系数（Coefficient of determination, R²）为0.730（P<0.01, n=32）。对比原始CASA模型,平均绝对误差（Mean absolute error, MAE）降低10.991,均方根误差（Root mean square error, RMSE）降低了23.861,相对均方根误差（Relative root mean square error, RRMSE）降低5.10%,平均绝对百分误差（Mean absolute percentage error, MAPE）降低1.12%。使用提出的RBF-CASA模型在库区水位落干期（7-8月份）进行固碳量估算,结果表明：NPP月均值在66.234-134.144g C/m²之间,NPP随着高程的增加呈现起伏变化,其总量在150-155m之间达到峰值,均值在170m以上区域最高。在2021年9月植被NPP均值为35.883g C/m²,2022年9月植被NPP均值为25.964g C/m²,由于降雨量减少、长江水位下降,在2021-2022年间植被恢复情况较差。研究结果可为库区碳循环、生态净化及生态修复等决策提供科学依据。     

Spatio-temporal variation in vegetation net primary productivity and its relationship with climatic factors in the Shule River basin from 2001 to 2010

The study area incorporated the Shule River basin, located in northwest Gansu Province, an important water source and ecological division within the Hexi Corridor. We calculated NPP using MODIS images, meteorological data, vegetation type maps, and the improved CASA NPP model. We analyzed NPP spatio-temporal characteristics in the study area for 2001–2010 using linear trend analysis, coefficient of variation, and the Hurst index. The following general outcomes were found: NPP in the study area showed considerable regional differences. NPP gradually decreased from southeast to northwest, with significant linear longitudinal patterns. Inter-annual variability showed overall growth over the study period. Significant NPP increase occurred for 25.15% of the total study area, whereas 11.93% showed significant decrease. The Hurst index indicated that the majority of NPP changes followed the same trend, with 78.3% of the study area expected to continuously increase, and 21.7% expected to decrease in the future. There was a weak relationship between NPP and annual precipitation, but no significant relationship between NPP and annual average temperature, indicating that precipitation was the key annual influence. Temperature was the dominant climatic factor affecting NPP on a monthly scale, and precipitation and temperature annual correlations were lower than those for the monthly scale.     

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。     

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...     

2001-2010年疏勒河流域植被净初级生产力时空变化及其与气候因子的关系

通过改进的光能利用率CASA模型估算2001-2010年间疏勒河流域陆地生态系统的净第一性生产力（NPP）,采用线性趋势分析、变异系数和Hurst指数等方法,分析了NPP的时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明：①疏勒河流域NPP的空间分布具有明显差异,空间上呈现西北低、东南高的趋势,且具有较明显的经向"条带"分布特征,2001-2010年,NPP平均值为102.26 gC m^-2 a^-1。②2001-2010年,疏勒河流域NPP总体呈增长趋势,年际波动较大,NPP明显增加的区域占总面积25.15%,明显减小的区域约占11.93%。③Hurst指数分析显示,疏勒河流域NPP变化的同向特征强于反向特征,其中持续改善地区占总面积的78.3%,21.7%的区域将由改善转为退化。④在年尺度上,降水是植被NPP变化的主要影响因素,NPP与降水呈弱的正相关关系,与温度相关性不显著;在月尺度上,温度是NPP变化的主要控制因子。疏勒河流域NPP对气候因子不存在明显的时滞和累积效应。     

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。