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。

Spatio-temporal variation characteristics of forest net primary productivity in the Yellow River Basin based on Google Earth Engine cloud platform