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Vegetation NPP Distribution Based on MODIS Data and CASA Model——A Case Study of Northern Hebei Province 被引量:19
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作者 YUAN Jinguo NIU Zheng WANG Chenli 《Chinese Geographical Science》 SCIE CSCD 2006年第4期334-341,共8页
Net Primary Productivity (NPP) is one of the important biophysical variables of vegetation activity, and it plays an important role in studying global carbon cycle, carbon source and sink of ecosystem, and spatial a... Net Primary Productivity (NPP) is one of the important biophysical variables of vegetation activity, and it plays an important role in studying global carbon cycle, carbon source and sink of ecosystem, and spatial and temporal distribution of CO2. Remote sensing can provide broad view quickly, timely and multi-temporally, which makes it an attractive and powerful tool for studying ecosystem primary productivity, at scales ranging from local to global. This paper aims to use Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data to estimate and analyze spatial and temporal distribution of NPP of the northern Hebei Province in 2001 based on Carnegie-Ames-Stanford Approach (CASA) model. The spatial distribution of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (APAR) of vegetation and light use efficiency in three geographical subregions, that is, Bashang Plateau Region, Basin Region in the northwestern Hebei Province and Yanshan Mountainous Region in the Northern Hebei Province were analyzed, and total NPP spatial distribution of the study area in 2001 was discussed. Based on 16-day MODIS Fraction of Photosynthetically Active Radiation absorbed by vegetation (FPAR) product, 16-day composite NPP dynamics were calculated using CASA model; the seasonal dynamics of vegetation NPP in three subreglons were also analyzed. Result reveals that the total NPP of the study area in 2001 was 25.1877 × 10^6gC/(m^2.a), and NPP in 2001 ranged from 2 to 608gC/(m^2-a), with an average of 337.516gC/(m^2.a). NPP of the study area in 2001 accumulated mainly from May to September (DOY 129-272), high NIP values appeared from June to August (DOY 177-204), and the maximum NPP appeared from late July to mid-August (DOY 209-224). 展开更多
关键词 NPP distribution MODIS data casa model Northvrn Hebei Province
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Estimation and Characteristic Analysis of Biomass within the Haihe River Basin Based on CASA Model
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作者 Chen Xueyang Wang Lan 《Meteorological and Environmental Research》 CAS 2015年第1期37-41,共5页
Using CASA model, biomass within the Haihe River basin during 2002 -2007 was estimated based on remote sensing images, corresponding data of temperature, precipitation and solar radiation, and 1:400 000 0 maps of veg... Using CASA model, biomass within the Haihe River basin during 2002 -2007 was estimated based on remote sensing images, corresponding data of temperature, precipitation and solar radiation, and 1:400 000 0 maps of vegetation coverage in China. Variations in the biomass with vegetation type and vegetation coverage in 2007 were analyzed. Meanwhile, its temporal and spatial changes were discussed. The results validate the applicability of CASA model in the estimation of biomass within the Haihe River basin. During the past 6 years, annual average biomass within the basin was 405.5 Tg in total; annual average biomass in the basin was high in the southeast but low in the northwest, namely plains 〉 mountains 〉 plateaus. 展开更多
关键词 BIOMASS casa model The Haihe River basin NPP China
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三峡库区消落带植被NPP估算——基于机器学习优化CASA模型 被引量:2
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作者 靳专 胥焘 +5 位作者 黄应平 肖敏 张家璇 周爽爽 席颖 熊彪 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2464-2478,共15页
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... 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,R^(2))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/m^(2)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/m^(2),2022年9月植被NPP均值为25.964g C/m^(2),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。 展开更多
关键词 基于过程的遥感模型(casa) 机器学习 植被净初级生产力(NPP) 无人机 环境影响因子模型
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基于改进CASA模型的陕西省植被NPP遥感估算 被引量:2
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作者 赵雪瑞 韩玲 +1 位作者 刘明 宋敏琪 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期247-256,共10页
[目的]探究陕西省陆地生态系统植被群落生产状况,分析陕西省植被NPP时空格局变化及影响因素,为准确评估陕西省陆地生态系统碳源/汇,实现区域生态可持续发展,达成碳中和目标提供参考依据。[方法]基于温度—植被干旱指数(Temperature Vege... [目的]探究陕西省陆地生态系统植被群落生产状况,分析陕西省植被NPP时空格局变化及影响因素,为准确评估陕西省陆地生态系统碳源/汇,实现区域生态可持续发展,达成碳中和目标提供参考依据。[方法]基于温度—植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI)对CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型水分胁迫因子进行改进,从而估算陕西省2010—2020年植被NPP,并利用热点分析法、趋势分析法以及地理探测器对陕西省植被NPP进行空间分布格局、年际变化趋势和驱动因子研究。[结果](1)陕西省NPP空间分布呈现南高北低、冷热点区域差异明显的特征;(2)陕西省2010—2020年NPP平均值介于331.02~416.34 gC/(m^(2)·a),NPP均值在100~600 gC/(m^(2)·a)占比最大,最低值和最高值区间占比不足20%;(3)全省2010—2020年83.3%的面积植被NPP值无显著变化,4.2%的面积呈增加状态,12.5%的面积NPP值呈下降趋势;(4)降水是陕西省植被NPP变化的单因子主导驱动力,太阳辐射量及土地利用类型交互作用下对NPP变化解释力更强。[结论]基于TVDI改进的CASA模型能够有效量化区域植被NPP,且陕西省植被NPP南北分布差异明显,降水、土地利用类型及太阳辐射量是其主要影响因子。 展开更多
关键词 净初级生产力 casa模型 TVDI 陕西省
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安徽省植被净初级生产力估算--基于改进的CASA模型 被引量:3
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作者 方浩玲 程先富 秦丽 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1601-1612,共12页
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(LUEmax)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... 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(LUEmax)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(R^(2)=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>冬季。(4)安徽省植被NPP具有较强的空间分异性,呈南北多、中间少的分布格局,高值区主要分布在皖南山区,皖西大别山区及部分淮北平原农作物区,低值区多分布在巢湖、长江沿线和淮河流域等植被覆盖密度较低区域。2001-2020年间安徽省植被NPP呈明显的上升趋势,上升面积占总面积的74.04%,大部分分布在地势平坦的淮北平原。 展开更多
关键词 净初级生产力 casa模型 最大光能利用率 安徽省
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基于PIE-Engine云计算平台和CASA模型的植被NPP时空动态遥感监测:以道孚县为例
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作者 曾见闻 戴晓爱 +2 位作者 徐纪鹏 李雯雨 刘东升 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2024年第5期115-128,共14页
【目的】为深入了解道孚县的植被固碳水平以及其长期变化趋势,【方法】以MODIS数据、站点气象和土地覆盖等资料为基础,通过PIE-Engine遥感云计算平台建立了CASA模型,估算了2001—2016年道孚县陆地植被净初级生产力(NPP)。同时,结合Theil... 【目的】为深入了解道孚县的植被固碳水平以及其长期变化趋势,【方法】以MODIS数据、站点气象和土地覆盖等资料为基础,通过PIE-Engine遥感云计算平台建立了CASA模型,估算了2001—2016年道孚县陆地植被净初级生产力(NPP)。同时,结合Theil-Sen Median趋势分析、稳定性分析、分区统计和冷热点分析等手段,探讨了其时空分布和演变特征。【结果】结果显示:(1)基于PIE-Engine云平台模型和CASA模型估算的道孚县2001—2016年的NPP,其精度较高并与MODIS NPP数据有良好的拟合效果。(2)道孚县NPP呈持续上升趋势,其中中部和东南部NPP较高,东北部和中南部NPP较低,同时NPP的低值区正在逐年减少,反映出该地区生态状况正在逐渐改善。(3)所有乡镇的NPP在2001—2016年间均有增长,NPP的空间变化整体稳定,大部分地区NPP波动较小。(4)道孚县的NPP在2001—2016年间总体显著增长,增长区域面积占全县的93%以上。(5)高NPP值区域在空间上形成聚类,“热点”现象明显,这为进一步研究和理解NPP的空间分布和变化规律提供了依据。【结论】研究成果为道孚县的生态环境改善和持续发展提供了科学依据,并提出了一种基于云平台的快速、高效的区域植被NPP评估方法,这对于全面评估可持续发展目标和推动生态文明建设具有积极意义。 展开更多
关键词 植被净初级生产力NPP casa模型 PIE-Engine 时空分布 遥感 道孚县
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依据CASA模型对石林县植被净生产力时空演变的评价
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作者 刘一飞 殷晓洁 +1 位作者 李子康 唐继敏 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期84-91,100,共9页
依据GEE平台和CASA模型,探讨了2000—2020年石林县石漠化及植被净初级生产力(NPP)的时空演变特征,分析石漠化类型面积变化导致的NPP的变化量。结果表明:(1)2000—2020年无石漠化面积增加8.39%,其他石漠化类型面积减少42.22%,空间上呈现... 依据GEE平台和CASA模型,探讨了2000—2020年石林县石漠化及植被净初级生产力(NPP)的时空演变特征,分析石漠化类型面积变化导致的NPP的变化量。结果表明:(1)2000—2020年无石漠化面积增加8.39%,其他石漠化类型面积减少42.22%,空间上呈现“南重北轻,西重东轻”的分布特征。(2)NPP均值为740.48~973.55 g/(m^(2)·a),呈波动上升趋势,NPP变化趋势在空间上呈“南高北低”。(3)无、潜在、轻度、中度石漠化的面积变化是对NPP变化量影响较大的石漠化类型,石漠化类型面积变化促使NPP增长量为263.48×10^(9)g。 展开更多
关键词 GEE casa模型 植被净初级生产力 石漠化
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基于改进CASA模型的福建省NPP时空演变特征及影响因子解析
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作者 李玉洁 蒋世豪 《测绘与空间地理信息》 2024年第10期108-111,共4页
植被净初级生产力(NPP)作为衡量陆地生态系统健康的重要指标,可直接反映区域环境发展状况和改善情况。本研究基于MODIS影像和气象数据,使用改进的光能利用率(CASA)模型实现了福建省2001—2015年NPP的准确估算,并采用趋势分析和地理探测... 植被净初级生产力(NPP)作为衡量陆地生态系统健康的重要指标,可直接反映区域环境发展状况和改善情况。本研究基于MODIS影像和气象数据,使用改进的光能利用率(CASA)模型实现了福建省2001—2015年NPP的准确估算,并采用趋势分析和地理探测器方法探究福建省NPP时空演变特征和变化影响机制。该研究结果为掌握福建省NPP时空变化特征和内在影响机制提供参考,也为把握福建省生态环境治理状况及改善情况提供科学依据。 展开更多
关键词 改进的casa模型 影响因子 时空变化 地理探测器 福建省
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基于CASA模型的常州市森林植被净初级生产力及碳汇估算
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作者 周崴 耿若楠 《科技和产业》 2024年第11期202-210,共9页
森林植被在碳循环过程中发挥着关键作用,其碳汇分析对于城市生态系统管理有重要意义。基于多种卫星遥感数据、林地分布以及气象资料,结合CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,对2022年常州市森林碳汇进行模拟估算,综合分析其时... 森林植被在碳循环过程中发挥着关键作用,其碳汇分析对于城市生态系统管理有重要意义。基于多种卫星遥感数据、林地分布以及气象资料,结合CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,对2022年常州市森林碳汇进行模拟估算,综合分析其时空变化特征及驱动机制。结果表明:2022年常州市森林年度碳汇量总体达29.94万t,4—8月碳汇量较高;不同类型林地碳汇能力不同,乔木林碳汇能力较强,7月碳汇量最高可达80 gC/m2;气象因素对于森林碳汇具有相关影响,其中温度的影响要高于降水量。 展开更多
关键词 casa(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型 森林植被 净初级生产力 碳汇
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应用CASA模型估算河南省主要森林植被碳储量 被引量:5
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作者 郭爱青 王德彩 +3 位作者 闫坤 王元 闫东锋 胡传伟 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期80-85,共6页
森林作为陆地生态系统的主体,也是最大的碳库,对维持全球气候稳定,减缓温室效应等有着至关重要的作用。为了解河南省主要森林的植被碳密度及碳储量,以遥感影像(MODIS13Q1)和气象数据为基础,利用CASA模型及植物枯损模型,对河南省2000、2... 森林作为陆地生态系统的主体,也是最大的碳库,对维持全球气候稳定,减缓温室效应等有着至关重要的作用。为了解河南省主要森林的植被碳密度及碳储量,以遥感影像(MODIS13Q1)和气象数据为基础,利用CASA模型及植物枯损模型,对河南省2000、2005、2010、2015、2019年(以9月为例)主要森林区域的碳密度及碳储量进行了估算,并分析了其变化趋势。结果表明:2000-2019年,森林区域碳密度平均值为35.21~49.56 t/hm^(2),碳密度增加与减少的变化趋势面积比为2.52;主要森林区域植被碳储量整体呈现出增加趋势,由2000年的630962.48 t增加到2019年的716805.06 t,2000-2019年碳储量净增加85842.48 t,平均增长速率为4292.129 t·a^(-1);不同植被类型中碳储量由大到小依次为:阔叶林、灌从、针叶林、草丛、混交林。其中阔叶林碳储量最大,平均占总碳储量的比例为68.52%,混交林占比最少,仅为2.42%;不同植被类型的碳密度平均值每年从大到小排列总体表现为:落叶阔叶林、混交林、草丛、灌丛、针叶林;降水量对森林植被碳储量影响的灰色关联度最大为0.74。 展开更多
关键词 casa模型 MODIS13Q1 植被净初级生产力 碳储量 碳密度
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基于改进CASA模型的晋北地区植被NPP时空动态及气候影响研究 被引量:3
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作者 李婧 韩海荣 +2 位作者 康峰峰 胡保安 景泓元 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期47-60,共14页
【目的】探究晋北地区气候和植被类型等因子对植被净初级生产力(NPP)的影响,对于明晰干旱半干旱地区植被对气候变化的响应,以及保障生态脆弱地区植被恢复和可持续发展具有重要参考价值。【方法】基于改进的CASA模型模拟了晋北地区2000-2... 【目的】探究晋北地区气候和植被类型等因子对植被净初级生产力(NPP)的影响,对于明晰干旱半干旱地区植被对气候变化的响应,以及保障生态脆弱地区植被恢复和可持续发展具有重要参考价值。【方法】基于改进的CASA模型模拟了晋北地区2000-2020年植被NPP,量化了其时空分布格局、变化趋势和空间变异性,并分析了研究期间气候因素与植被NPP的相关关系。【结果】2000-2020年研究区植被NPP年均值(以C计)介于225.28~484.09 g/m^(2)之间,平均值为349.76 g/m^(2),年均增速为8.75 g/m^(2)。植被NPP年均值呈现出东高西低、南高北低的格局,NPP年均值主要集中在200~400 g/m^(2),占研究区总面积的65.15%,各植被类型NPP年均值的大小为:林地(691.79 g/m^(2))>灌丛(492.97 g/m^(2))>耕地(378.39 g/m^(2))>草地(343.85 g/m^(2))>未利用地(277.45 g/m^(2))>建设用地(223.96 g/m^(2))。研究区植被NPP各变异程度面积比例大小顺序:稳定性一般(46.4%)>稳定(30.9%)>稳定性较差(17.9%)>非常稳定(4.8%),稳定性在空间尺度上呈现出由东南向西北逐渐递减的趋势。研究期间植被NPP与降水呈显著正相关关系,与温度相关性不显著,与太阳辐射整体呈正相关关系。【结论】研究期间晋北地区植被NPP呈现出波动上升的趋势,空间分布异质性明显,整体波动性较大。在降水、气温和太阳辐射3个气象因子中,降水和太阳辐射均会影响植被NPP变化,其中降水对晋北地区植被NPP年均值的影响最为显著。 展开更多
关键词 晋北地区 改进的casa模型 净初级生产力(NPP) 时空变化 气候影响
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基于CASA模型长江流域植被NPP时空演变及与地形因子的关系 被引量:3
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作者 李俊豪 梁娟珠 《贵州大学学报(自然科学版)》 2023年第3期30-40,共11页
植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)是评价生态系统固碳能力的重要指标。长江流域作为中国重要的农业生产区和生态安全屏障,深入开展长江流域植被NPP时空变化特征的研究,对了解流域植被生长情况和生物固碳能力具有重要意... 植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)是评价生态系统固碳能力的重要指标。长江流域作为中国重要的农业生产区和生态安全屏障,深入开展长江流域植被NPP时空变化特征的研究,对了解流域植被生长情况和生物固碳能力具有重要意义。基于CASA模型,反演长江流域植被NPP,分析长江流域2001—2018年不同时空尺度下的植被NPP的演变特征以及与地形因子的关系。结果显示:CASA模型对于长江流域植被NPP的反演效果较好,可以反映研究区的植被NPP的实际状态,长江流域多年植被NPP为572.72 gC/(m^(2)·a)。时间上,长江流域植被NPP年际变化可分为2个阶段,2001—2007年NPP年均值变化明显,呈波动式上升;2008—2018年相对变化趋于平稳,植被NPP年内变化层次感比较明显,夏半年(4—9月)NPP月均值较高,对全年NPP总量的贡献率为77.61%。长江流域植被NPP空间格局上具有明显的差异性,总体呈现自西北向东南递增,长江流域在18年间植被NPP增加的面积大于减少的面积,NPP增加趋势主要分布在岷沱江水系南部、嘉陵江水系西部、乌江水系西部和洞庭湖水系东部地区。NPP与各地形因子分级的关系都不同,高程在3000 m以下时,长江流域植被NPP随着高程的增加而增加,高程>3000 m的地区植被NPP显著减少,最适合植被生长的高程带是2000~3000 m。<6°坡度对NPP的解释较差,6°~15°和>15°~25°坡度对植被NPP的解释较好;除半阴坡外,其他坡向对NPP影响不大。 展开更多
关键词 长江流域 casa模型 植被净初级生产力 时空变化 地形因子
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基于CASA模型的广西植被NPP季节变化研究 被引量:1
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作者 刘津龙 黄静 +1 位作者 阮杨春 黄玉清 《广西科学院学报》 2023年第3期291-303,共13页
植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是判定陆地生态系统碳汇/源的关键要素,不仅直接代表了自然环境条件下植被群落的生产能力,还体现了陆地生态系统的质量水平。本文基于陆地生态系统碳汇模型(CASA模型),利用2019年中分辨... 植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是判定陆地生态系统碳汇/源的关键要素,不仅直接代表了自然环境条件下植被群落的生产能力,还体现了陆地生态系统的质量水平。本文基于陆地生态系统碳汇模型(CASA模型),利用2019年中分辨率成像光谱仪(MODIS)归一化植被指数(NDVI)数据和其他气象数据,对月、季节、年尺度上的广西植被NPP的空间变化进行估算,分析其时空变化特征,并探讨不同植被类型、气象因子和地形地貌对其的影响。结果表明:2019年广西整体区域的植被NPP平均值为880.56 g C·m^(-2)·a^(-1),植被NPP空间分布呈内陆中心向四周递增、东北部向西南部递增的特点。月植被NPP在时间序列上总体呈现正弦曲线的变化特征,1-8月的植被NPP呈上升趋势,在8月达到峰值,而且9月仍然维持较高值;之后至12月,植被NPP逐步下降。广西植被NPP的季节变化明显,冬季的植被NPP整体最低,区域差异性不突出;夏季的植被NPP整体最高,区域差异性突出。常绿阔叶和混交林分布面积广且其光能利用率较大,对广西植被NPP贡献较大。从月尺度上来看,月植被NPP与月累计降水量主要呈负相关关系,与月平均气温主要呈正相关关系;月平均气温与月植被NPP的偏相关性比月累计降水显著,月平均气温是广西月植被NPP的主要影响因子。在中海拔地区(700-1300 m),植被NPP并不受喀斯特地质环境背景的影响,喀斯特地区和非喀斯特地区植被NPP相差不大且随着海拔高度的上升趋于稳定。在全球变化背景下,分析广西植被NPP的时空演变规律及其与环境要素之间的关系,可为广西生态环境监测与管理、生物多样性保护、生态服务评估等提供科学参考。 展开更多
关键词 净初级生产力 时空特征 casa模型 广西
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基于CASA模型的古尔班通古特沙漠植被NPP预估
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作者 衡瑞 王新军 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2023年第12期189-201,共13页
【目的】沙漠陆地生态系统在中国碳循环中发挥举足轻重的作用,预估植被净初级生产力(NPP)对于了解区域碳循环有着重要的指示意义。【方法】基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型模拟中度发展情景(SSP245)和高度发展情景(SSP5... 【目的】沙漠陆地生态系统在中国碳循环中发挥举足轻重的作用,预估植被净初级生产力(NPP)对于了解区域碳循环有着重要的指示意义。【方法】基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型模拟中度发展情景(SSP245)和高度发展情景(SSP585)下2020—2099年古尔班通古特沙漠NPP,采用Sen+Mann-Kendall趋势分析和多元线性回归等方法探究未来NPP变化趋势及其影响因素。【结果】结果显示:在SSP245和SSP585下,2020—2099年古尔班通古特沙漠NPP呈现增加趋势,分别为1.70 gC/(m2·10 a)和4.36 gC/(m2·10 a),呈南高北低的空间格局;在SSP585下增幅更大,与基准期相比,近期(2020—2039年)、中期(2040—2059年)、中远期(2060—2079年)和远期(2080—2099年)的年均NPP将增加18.65%、53.43%、72.27%和93.44%;在SSP245情境下,平均气温、降水量和太阳辐射对植被NPP的贡献率分别为72.47%、13.26%和14.26%;在SSP585情境下,平均气温、降水量和太阳辐射对植被NPP的贡献率分别为77.68%、18.91%和3.41%。【结论】结果表明:在SSP245和SSP585下NPP总体呈现增加趋势,与区域气候暖湿化相关;与SSP245相比,SSP585下气温和降水量对NPP影响贡献率更大,而太阳辐射的贡献率降低。该研究结果能够为减缓和适应气候变化对植被的影响提供参考依据。 展开更多
关键词 古尔班通古特沙漠 casa模型 NPP 未来预估
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京津风沙源区NPP时空变化及其对治理工程实施的响应 被引量:2
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作者 赵恒谦 刘轩绮 +6 位作者 刘哿 付含聪 张宇娇 杜守航 蒋金豹 郭伟 杨姿涵 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2406-2419,共14页
利用遥感大数据对生态治理工程区域的净初级生产力和固碳能力进行长期动态监测可以实现对治理工程的实施效果的评价,同时为区域“碳中和”目标的实现及可持续发展提供有力支撑。利用Google Earth Engine(GEE)云计算平台,基于改进的CASA... 利用遥感大数据对生态治理工程区域的净初级生产力和固碳能力进行长期动态监测可以实现对治理工程的实施效果的评价,同时为区域“碳中和”目标的实现及可持续发展提供有力支撑。利用Google Earth Engine(GEE)云计算平台,基于改进的CASA模型对京津风沙源治理工程区域的NPP进行计算。运用Sen斜率分析和MK趋势分析方法对2001—2020年间的NPP进行时空变化分析,并分析NPP对京津风沙源治理工程实施的响应。结果表明:1)在京津风沙源工程治理期间,京津风沙源区NPP总体呈波动上升趋势,平均增速为2.21 gC m^(-2)a^(-1),其中极显著增加区域占38.03%,说明京津风沙源治理工程对我国“碳中和”任务起到了积极作用,增加了区域的固碳能力;2)空间尺度上,京津风沙源区NPP和固碳量空间异质性较大,空间分布上主要呈现东部高,西部低的特点,其中,暖温带落叶阔叶林区域最高,温带荒漠区域最低;3)治理工程的实施所带来的NPP增长的速度在不同的区域并不一致,2001—2020年的NPP增速京津冀地区(4.74 gC m^(-2)a^(-1))>山西地区(4.52 gC m^(-2)a^(-1))>陕西地区(3.53 gC m^(-2)a^(-1))>内蒙古地区(1.55 gC m^(-2)a^(-1));4)生态工程实施所带来的生态环境的改善总体呈现先慢后快的特点,绝大部分区域后十年间的变化速率都显著大于前十年,而在生态环境较为恶劣、荒漠区域广布的内蒙古地区,生态环境的改善则具有一定的滞后性,2001—2010年NPP增速仅为0.04 gC m^(-2)a^(-1),直到2011年,NPP才开始有较为明显的增长,2011—2020年NPP增速为1.67 gC m^(-2)a^(-1)。风沙源治理工程需要长期坚持,才能取得更明显的成效。 展开更多
关键词 京津风沙源治理工程 Google Earth Engine云平台 casa模型 植被净初级生产力 固碳能力 时空变化
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2001-2020年内蒙古净生态系统生产力格局多时间尺度分析
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作者 翟涌光 王晓妮 +5 位作者 郝蕾 戚文超 王雅崧 耿佳玉 兰穹穹 王志国 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期167-179,共13页
掌握净生态系统生产力(NEP)时空格局对提高干旱/半干旱地区生态系统功能有重要意义。已有的NEP时空格局研究大多以年尺度开展分析,而NEP在多时间尺度上的特征差异尚不明晰。基于多源遥感、气象和地面实测数据,采用CASA模型、土壤呼吸地... 掌握净生态系统生产力(NEP)时空格局对提高干旱/半干旱地区生态系统功能有重要意义。已有的NEP时空格局研究大多以年尺度开展分析,而NEP在多时间尺度上的特征差异尚不明晰。基于多源遥感、气象和地面实测数据,采用CASA模型、土壤呼吸地质统计模型(GSMSR)和土壤呼吸-土壤异养呼吸(Rs-Rh)关系模型耦合模拟内蒙古2001-2020年NEP,分析其年、季、月多时间尺度时空特征,并探讨8种不同植被NEP的多时间尺度特征差异。结果表明,1)内蒙古年尺度NEP的空间分布格局稳定,从东北向西南递减,这一格局与春夏秋3季及植被生长期的3-10月一致,而冬季植被进入休眠期使得空间差异显著减小。2)内蒙古多时间尺度NEP年际变化趋势有所不同:年尺度上,内蒙古总NEP呈波动上升趋势,年际变化率为C 3.75 Tg·a^(-1);季尺度上,夏季增长趋势最大,占全年增长的41.6%,春秋两季对NEP的增长也起到至关重要的作用,分别占比34.9%和23.3%,冬季对NEP增长贡献非常有限;月尺度上,NEP年内变化与植被生长物候周期较为接近,1月和12月年际NEP为减少趋势,其余月份年际NEP均为上升趋势,其中9月增长趋势最大,占全年增长的19.3%。3)不同植被类型NEP年际趋势存在差异,5种植被类型年NEP呈增长趋势,3种呈下降趋势;草地在季尺度年际变化中均保持增长,在夏季最高,而灌木林在季尺度年际变化中均为降低趋势,夏季降幅最大;月尺度年际变化中灌木林均为降低趋势,1月降幅最大。该研究能够为明晰区域碳循环及改善生态系统功能提供科学依据。 展开更多
关键词 净生态系统生产力 多时间尺度 分布格局 casa模型 GSMSR模型 内蒙古
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基于土地利用和地形的生态系统服务空间分布及权衡-协同-独立关系——以安塞区为例 被引量:1
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作者 薛曾辉 高驭洋 +5 位作者 卢枰达 周静 王可琳 张斌 马玉 刘梦云 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期240-251,263,共13页
[目的]生态系统退化问题日益突出,开展生态系统服务空间分布及其相关关系研究对区域生态文明建设具有重要意义。[方法]基于InVEST和CASA模型,在10 m空间分辨率下定量评估安塞区2020年土壤保持、固碳释氧、水源涵养和生境质量及其随地形... [目的]生态系统退化问题日益突出,开展生态系统服务空间分布及其相关关系研究对区域生态文明建设具有重要意义。[方法]基于InVEST和CASA模型,在10 m空间分辨率下定量评估安塞区2020年土壤保持、固碳释氧、水源涵养和生境质量及其随地形和土地利用变化趋势,分析生态系统服务间权衡—协同—独立关系。[结果](1)林地和草地生态系统服务较强,未利用地和建设用地较弱;耕地、林地和草地生态系统服务间协同作用明显,而未利用地表现为权衡作用,水域表现为独立作用。(2)土壤保持量最高值在中低海拔、急悬坡和半阴坡,固碳释氧量最高值在中低海拔、陡峭坡和阴坡,涵养水源量最高值在低海拔和阳坡,生境质量最高值在高海拔、急悬坡和阳坡。(3)地形和土地利用视角下,生态系统服务整体表现为协同度>独立度>权衡度,协同作用常发生在土壤保持、固碳释氧和水源涵养之间,生境质量与其他生态系统服务权衡作用明显。(4)协同作用随着海拔升高和坡向向阳程度加强而提升,随着坡度增加呈先升高后降低变化趋势,权衡则与之相反。[结论]土地利用和地形对生态系统服务影响较大,应因地制宜开展土地规划和生态管理,基本证明了退耕还林还草生态恢复措施与其地形气候的适应性和决策的正确性。 展开更多
关键词 安塞区 生态系统服务 权衡-协同-独立 InVEST模型 casa模型 地形因子 土地利用
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基于高时空分辨率数据的上栗县植被NPP估算及分析 被引量:1
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作者 罗露花 陈铭杰 +1 位作者 杨树文 张新 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期115-122,共8页
针对目前植被净初级生产力(NPP)像素级的研究成果缺乏对地理空间细节的描述这一问题,借助中高分遥感影像,利用深度学习模型获取精确地类图斑,将栅格化结果作为改进的CASA模型的输入参数,最终估算得到上栗县不同植被类型的地块级NPP值。... 针对目前植被净初级生产力(NPP)像素级的研究成果缺乏对地理空间细节的描述这一问题,借助中高分遥感影像,利用深度学习模型获取精确地类图斑,将栅格化结果作为改进的CASA模型的输入参数,最终估算得到上栗县不同植被类型的地块级NPP值。结果表明,1)相比于传统的只利用影像光谱特征提取的方法,深度学习技术获取的地类图斑更为准确。同时,在林地图斑的基础上,结合中分影像对林地类型进行判别,林地分类精度为91.3134%。说明中高分遥感影像结合,能够较好地在区县尺度上开展植被的精细分类。2)以CASA模型理论为基础,对模型中的最大光年利用率的取值进行修正。同时以地类图斑的栅格化结果作为模型的输入参数,剔除了建筑区、道路、裸地等无植被覆盖区对模型计算的影响,并对估算结果与其他模型估算结果进行比较与验证,证明了试验结果的准确性。3)实现了上栗县NPP结果在空间上的精细化表达,研究结果具备良好的空间细节特征,不仅满足了面积统计、定性分析等简单需求,还可为后续碳循环、碳源/汇等研究提供客观、定量化的数据支撑。 展开更多
关键词 深度学习 改进的casa模型 地类图斑 NPP
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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 被引量:61
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作者 高清竹 万运帆 +5 位作者 李玉娥 林而达 杨凯 江村旺扎 王宝山 李文福 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第11期2526-2532,共7页
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... 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230gC·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21.5×10^12g 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. 展开更多
关键词 藏北地区 高寒草地 NPP 时空格局 casa模型
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青海省草畜平衡动态变化过程及预警
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作者 魏迁 赵新全 +5 位作者 王军邦 周秉荣 校瑞香 段迎珠 贾科 王文颖 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期480-487,共8页
运用CASA模型模拟研究青海省县域尺度1982-2018年草地生态系统净初级生产力时空格局,分析草地生态系统生产力和畜牧承载力,选取理论载畜量作为畜牧承载力评价指标,结合现实载畜量,确定畜牧超载程度及其变化特征.结果表明,青海省县域尺... 运用CASA模型模拟研究青海省县域尺度1982-2018年草地生态系统净初级生产力时空格局,分析草地生态系统生产力和畜牧承载力,选取理论载畜量作为畜牧承载力评价指标,结合现实载畜量,确定畜牧超载程度及其变化特征.结果表明,青海省县域尺度草地生态系统承载力整体呈现东高西低格局.1990、2000、2010和2018年草地生态系统承载力总体上呈增长趋势,单位面积年平均理论载畜量由1982年的0.420 SHU/hm^(2)(SHU:羊单位)分别上升到0.456、0.497、0.570和0.555 SHU/hm^(2).1982-2018年整体上处于超载状态,截至2018年,整体超载34.5%.红色预警区严重超载县域24个,亟需及时调整现实载畜量. 展开更多
关键词 草地生态系统 理论载畜量 现实载畜量 casa模型
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