基于自然植被净第一性生产力的西南山区铁路带状生态系统承载力研究

西南山区铁路沿线本底生态环境脆弱,植被类型复杂,工程生态创面恢复任务艰巨,目前针对铁路工程沿线带状生态系统承载力缺乏深入研究。因此,本文基于铁路工程带状区域的自然植被净第一性生产力情况,确定了各区域、各植被型组的生态承载力指标,进一步对工程沿线进行了荒漠化程度分级,量化评估沿线生态系统风险性。研究结论:(1)自然植被净第一性生产力的测算能有效应用于铁路工程沿线各区域、各植被型组的生态承载力判定,指导并强化群落建植。(2)铁路沿线平均自然植被净第一性生产力按四川盆地区、川西高原区、藏东高原区顺序自东向西呈总体显著递减趋势。(3)四川盆地区工程沿线均处于非荒漠化区和低生态风险区,各植被型组生态承载力较高;川西高原区中草甸、沼泽、高山植被类型组区域和藏东高原区全域荒漠化正在或强烈发展中,生态风险较高。(4)根据植被净第一性生产力的定量评价得出生态承载力阈值,可初步判断对生态创面所采取的工程措施对运营期区域生态承载力的补偿或恢复。(5)该研究成果可为今后铁路沿线生态创面修复工程设计和施工提供理论依据。

干旱对锡林郭勒草原植被净初级生产力的影响

为了探讨干旱对锡林郭勒草原植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)的影响,本文基于2000~2020年12个月尺度的标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)和同一时期的MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)NPP数据,运用Theil-Sen趋势分析和Mann-Kendall非参数检验方法对干旱与NPP时空变化特征进行分析,并采用相关分析方法探讨干旱对锡林郭勒草原NPP的影响。结果表明:锡林郭勒草原气候整体呈湿润趋势,东部较西部更为明显;NPP呈增加趋势,由东北向西南递减;SPEI与NPP呈正相关的面积达99.88%,说明植被状况随着干旱的缓解整体趋于好转;时间上,SPEI与不同植被类型NPP均呈显著正相关,其中相关性最大的是典型草原;干旱的发生会造成NPP损失,其减少幅度随干旱强度和面积的增加而上升。研究结果可为应对气候变化、抗灾减灾等工作提供科学依据。

中国北方农牧交错带净初级生产力时空分异特征

为了解我国北方农牧交错带自然环境条件下的植被群落生产能力.基于2000—2020年的遥感数据和气象数据,利用光能利用率模型(CASA)估算了北方农牧交错带内植被净初级生产力(NPP),并对时空特征变化进行分析.结果表明:(1)北方农牧交错带内多年年均植被NPP,在东北部呈中间低四周高的分布;而在中南部植被NPP的分布呈现自南、东南向北、西北减少的分布特征.(2)2000—2020年北方农牧交错带单位面积年均植被NPP为234.33 gCm^(-2)a^(-1),年均植被NPP总量为167.90×10^(12)gCm^(-2)a^(-1).(3)研究时间段内植被NPP变化以波动增加为主,其变化范围190.91~284.09 gCm^(-2)a^(-1);与2000年相比,2020年NPP增加了42.05%.(4)植被NPP增加的区域占总面积的86.98%;减少的区域占总面积的2.06%.植被NPP的时空分布特征表明了中国北方农牧交错带内植被生态系统整体得到改善.

2000—2020年喀什地区植被净初级生产力时空变化及其驱动因素研究

为全面且定量地掌握喀什地区植被生态系统生长变化状况,基于MODIS17A3数据集,利用趋势分析、地统计分析、相关性分析等方法,研究2000—2020年喀什地区植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)的时空变化特征及其驱动因素。结果表明,近20 a喀什地区植被NPP均值为126.160 g C/(m^(2)·a),标准差为15.801 g C/(m^(2)·a);20 a喀什地区NPP整体呈缓慢增长趋势,但2010年NPP值发生突变,此次突变与降水量关系密切;喀什地区植被NPP有明显的空间自相关性和空间异质性,变异系数为0.050~4.344,莫兰指数为0.910,NPP高值较为集中地分布于水源丰富的绿洲地带。喀什地区近20 a植被生长状况持续向好,在近20 a植被NPP时空变化中,海拔、坡度和年降水量等结构型因素发挥决定性作用。

基于地理探测器的山地城市植被净初级生产力时空演变及驱动因素研究——以重庆市为例

为探究植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)时空演变特征和主要驱动情况,本研究基于2000—2020年的GLASS-NPP数据,并结合气象、高程(digital elevation model,DEM)、人口密度、土地利用和归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据,采用趋势分析、相关性分析和地理探测器模型,定量研究了重庆市2000—2020年间植被NPP的时空演变和影响因子的驱动情况。结果表明:1)2000—2020年,重庆市植被NPP随时间变化呈现出波动上升的趋势,值处于567.56~756.32 g·C/m^(2)/a之间。2)在空间上呈现出“两高一低”的分布状况,全市植被NPP最高值为968.34 g·C/m^(2)/a,最低值为76.23 g·C/m^(2)/a。3)重庆市植被NPP与气温、降水之间均存在显著的相关性,相关系数的均值分别为-0.22和0.31。4)对重庆市植被NPP起主导作用的影响因子为植被覆盖因子、气温因子、海拔因子,并且任意两个因子之间的作用表现为非线性增强,表明多因子之间交互作用为协同交互。文章旨在为地方监测森林植被高质量发展和同类型城市实施生态环境保护提供科技支撑和行动参考。

应用三种模型对浙江省植被净第一性生产力(NPP)的模拟与比较

运用Miami模型、Thornthwaite模型以及综合模型,计算浙江省植被NPP,并与国际生物学计划(IBP)推荐值进行比较,旨在找出最适用于浙江省的一种植被NPP计算模型;分别分析三种模型模拟的植被NPP的年际及年代际变化特征;利用站点的经纬度、DEM及其衍生数据建立多元回归方程对浙江省植被NPP进行空间插值,并分析其空间分布特点。结果显示:(1)综合模型模拟的浙江省植被NPP与国际生物学计划(IBP)推荐值最接近,为952.722～1376.971g.m-2.a-1,并且NPP随时间呈波动上升趋势;20世纪60-70年代植被NPP增幅最大,为33.31g.m-2.a-1;(2)对于三种模型,北部嘉兴市的植被NPP最小,南部温州市的植被NPP最大;植被NPP的空间分布形态一致,全省范围内均表现为西北低、东南高;(3)比较得出,综合模型在模拟计算浙江省NPP时更具有实用性。

四川植被净第一性生产力(NPP)对全球气候变化的响应

根据全球气候变化的趋势 ,利用生态信息系统 (EIS)技术 ,采用植被净第一性生产力模型 ,并结合海拔因素 ,模拟了四川植被净第一性生产力在未来气候 5种水热条件下空间分布格局的变化趋势。结果表明 ,当前四川植被的净第一性生产力 (NPP)从总体上沿东南向西北呈逐渐递减趋势。植被净第一性生产力与降水量呈明显正相关关系 ,二者曲线比较近似。与可能蒸散率呈明显负相关关系 ,与海拔关系比较复杂。在盆地内 ,NPP值主要取决于降水量的多少。在盆地向高原过渡地区和高山高原地区 ,植被净第一性生产力主要取决于可能蒸散率的大小。随着全球气候的变化 ,四川省的植被净第一性生产力将沿东南至西北方向发生面积和值的推移。当温度升高 2 5℃ ,降水量增加 10 %时 ,四川省的植被净第一性生产力将增加13 76 % ,随着降水量增加到 2 0 % ,其值将进一步升高 ,达到 10 92 2TDM·hm-2 ·年 -1。当温度升高 4℃ ,降水量增加 10 %时 ,四川省的植被净第一性生产力将增加 18 2 9% ,随着降水量减少到P 10 %时 ,其值将逐渐减少到 9 5 30TDM·hm-2 ·年-1。

涪江流域植被净初级生产力时空变化及其对地形因子的响应

针对长江上游流域植被净初级生产力时空变化及其对地形因子响应研究不够深入的问题,基于MOD17A3HGF和DEM数据,采用趋势分析法、标准差法、相关系数法、空间统计法等方法,分析了涪江流域2000—2020年植被净初级生产力(NPP)的时空变化及其在地形上的分异规律.结果表明:(1)涪江流域植被NPP呈现波动性、阶段性.流域NPP均值456.40~664.74 gC·m^(-2)·a^(-1),增幅为8.25 gC·m^(-2)·a^(-1),整体NPP水平在增加;(2)植被NPP呈“西北高东南低”的空间分异特征,上游区是植被NPP高生产力聚集区,下游区是植被NPP低生产力聚集区.(3)流域内植被NPP空间变化以增加区域为主,呈“中波动较多,高低波动较少”的特征,上游区波动程度小于中下游区.(4)年均植被NPP随海拔、地形起伏度、坡度、地表粗糙度的增加先增高后降低,植被NPP对地形因子响应程度为:地形起伏度>坡度>海拔>地表粗糙度>坡向.

陆地生态系统净第一性生产力过程模型研究综述

陆地生态系统净第一性生产力的模拟已从统计模型发展到过程模型时代。过程模型从机理上对植物的生物物理过程以及影响因子进行分析和模拟,理论框架完整,结构严谨。论文从植物器官、个体、冠层、景观以及区域等不同尺度对过程模型进行分析。近年来,由于遥感和GIS技术的支持,使得遥感过程模型融合了遥感及时、准确、宏观、多尺度的优势而成为当前生产力模型的主攻方向。遥感过程模型可实现生态系统NPP的及时模拟和动态监测,便捷、准确地反映NPP的时空变化格局。而在NPP建模过程中,尺度转换是所面临的一个重要问题。不同尺度模型间扩展时,需要采取相应的数学手段进行尺度转换,同时遥感和GIS技术提供了尺度转换的有力工具。综观我国NPP研究的发展,起步晚、发展快是其特点。虽然取得了大量的研究成果,但过程模型的建模方面还很不足,这是一个亟待解决的问题。

草地净第一性生产力估算模型研究进展

草地净第一性生产力(NPP)直接反映了草地植物群落在自然环境条件下的生产能力,是草地碳循环的重要组成部分。利用数学模型估算草地NPP是一种重要且被广泛接受的研究方法。在总结植被NPP估算模型的基础上,分析了气候相关统计模型、光能利用率模型、生态系统过程模型和生态遥感耦合模型各自的优缺点,讨论了各类模型在草地NPP中的研究现状,探讨了草地NPP模型研究中存在的问题,并进一步提出今后的发展方向。统计模型通过NPP与温度、降水等气候因子建立统计关系计算NPP,参数简单,但估算结果较粗;光能利用率模型以植被光合作用机理作为其理论基础,建立在植物光合作用过程和光能利用率的概念上,由于模型形式简单且可以直接利用遥感数据,使其倍受关注,但在具体求算过程中存在不确定性;过程模型从机理上对植物的生理生态过程进行模拟并对NPP的影响因子进行分析,更能揭示生物生产过程以及与环境相互作用的机理,但模型较复杂,实用性不强;生态遥感耦合模型能够利用遥感资料,克服了光能利用率模型和生态系统过程模型的不足,使其成为NPP模型的一个主要发展方向。草地植被NPP估算模型的研究相对薄弱,专门针对草地NPP建模的研究较少。建立具有自主知识产权的中国草地NPP模型是一项即具有重要意义又具有挑战性的工作。

利用CASA模型模拟西南喀斯特植被净第一性生产力

基于SPOT NDVI遥感数据并结合数字高程模型、气象数据和植被参数,利用实测植被生产力计算和修正最大光能利用率,通过改进CASA过程模型,估算了中国西南喀斯特地区1999—2003年的植被净第一性生产力(NPP)。结果表明:(1)改进后的CASA模型模拟的植被NPP与实测值相关性显著,可较好用于西南喀斯特植被的NPP估算;(2)西南8省市区1999—2000年喀斯特和非喀斯特植被的NPP有轻度增加,但空间变化不显著,2001年低值区范围增加,2002年NPP高值区的范围明显扩大,随后在2003年又降低,但仍高于2001年;(3)5a间西南喀斯特地区年NPP的变化范围是381.7—439.9 gC m-2 a-1,平均值为402.34 gC m-2 a-1,逐年NPP波动中呈现总体增长趋势,平均增加值为9.93 gC m-2 a-1,5a总增加量为11TgC,但非喀斯特地区的年NPP平均值和增加值都大于喀斯特地区;(4)5a间喀斯特地区的热带森林、亚热带森林、灌丛和草地的逐年NPP均小于非喀斯特地区,温带森林和农业植被则相反;这6种典型植被年NPP均呈增加趋势,热带森林的增加值最大,草地最小,非喀斯特地区植被NPP的增长趋势相似,但每种植被的年NPP增加值均大于喀斯特地区。西南喀斯特地区植被NPP的时空变化与气温、降水和太阳辐射的变化有关,而喀斯特植被NPP低于非喀斯特地区,则主要由喀斯特地区水分匮缺、土壤贫瘠等恶劣条件而抑制植物生长造成的。

贵州省喀斯特地区植被净第一性生产力的估算

在构建光能利用率模型的基础上,依托遥感手段,利用MODIS数据和气象资料,完成了贵州省喀斯特地区2001年植被净第一性生产力(NPP)的估算,并通过喀斯特地区与非喀斯特地区植被NPP的对比,重点研究了喀斯特地区植被NPP的时空变化特征,得到以下主要结论:(1)喀斯特地区与非喀斯特地区的植被NPP在时空分布上存在明显差异,非喀斯特地区的NPP平均值高出喀斯特地区约13.3%。(2)非喀斯特地区的NPP频度分布呈似双峰型,而喀斯特地区的NPP值似正态分布。(3)年内植被NPP的最高值和最低值均出现在7月和1月,但喀斯特地区比非喀斯特地区的整体波动性大。(4)喀斯特地区植被NPP的季相空间变化显著,石漠化较为严重的地区其植被NPP明显小于其它地区,且季间差异较明显。

中国植被净第一性生产力遥感动态监测

植被净第一性生产力 (NPP)研究方法很多 ,运用NOAAAVHRR的可见光、近红外和热红外波段来提取和反演地面参数 ,进而准确估算陆地植被净第一性生产力 ,是一种全新的研究手段。利用遥感数据进行生物量和净第一性生产力的估算 ,主要是采用光能利用率模型 ,即通过NPP与植物吸收的光合有效辐射 (A PAR)和植被将所吸收的光合有效辐射转化为有机物的转化率 (ε)的关系来实现的。用数学公式可表达为 :NPP =(FPAR×PAR)× [ε ×σT×σE×σS× (1-Ym)× (1-Yg) ]在遥感和地理信息系统技术的支持下 ,以 1990年每旬的 8km分辨率的NOAAAVHRR 1— 5通道的影像为数据源 ,对中国每旬的陆地植被净第一性生产力进行估算 ,然后累加得出全年的NPP值。估算结果 :1990年我国陆地植被NPP总量为 6 13× 10 9t/a ,NPP最高值为 1812 9gC/m2 。就计算结果 ,对中国大陆植被NPP的分布规律进行了分析。遥感模型能够以面代点 ,比较真实地反映陆地植被NPP的时空分布状况 ,与我国植被分布的地理规律性相符 。

遥感在植被净第一性生产力研究中的应用

As a powerful approach,the advantage of usig remote sensing to estimate and supervise net primary productivity of terrestrial vegetation lies not only in that it is free from a lot of trivially detailed field works,but also in that it realizes the estimation of NPP in a large region.So it largely pushes forward global change research.According to this kind of approach,this paper mainly discusses on the role of vegetation index,PAR and light energy efficiency on the estimation of NPP,and puts forward a few suggestions on improving the NPP models.

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。

1960～2011年秦岭南北气温和降水变化对植被净第一性生产力的影响研究

基于秦岭南北1960～2011年月平均气温和降水量等气候要素资料,应用周广胜-张新时模型计算了近52年的植被净第一性生产力(NPP),分析其年际和年代际变化特征及其对温度和降水的响应。结果表明:(1)研究区多年平均气温呈南高北低分布格局,1993年为气温变化转折点,此前为降温趋势,秦岭以南降温更明显,此后研究区大面积升温,近52年间98%以上的站点呈升温趋势。(2)降水量由北向南递增,1985年为降水变化转折点,此前降水呈减少趋势,此后70%以上站点降水增多;1960～2011年间秦岭以北地区有变干趋势,而秦岭南坡以变湿为主,其余地区变化不明显。(3)周广胜-张新时模型的模拟结果与实测值的平均误差为11.1%,整体上精度较高,说明模型可以用于秦岭南北地区NPP的估算;研究区NPP呈南高北低分布格局,NPP增加的站点所占比例排序为汉水流域>秦岭南坡>巴巫谷地>秦岭以北;NPP年际波动较小,极值比介于1.34～1.89之间。(4)未来气候变化对NPP的可能影响预测结果显示,水热条件同时改善(a情景)的情况下NPP普遍增加14.8%以上,秦岭以北增加趋势更明显,温带落叶阔叶林增幅最大,温带草丛增幅最小;温度升高而降水减少(b情景)的情况下大部分站点NPP减少,亚热带(热带)常绿(落叶阔叶)林减幅最大,温带落叶阔叶林减幅最小;c情景下NPP增幅有限,明显小于a情景,秦岭以北地区的增加趋势更明显,不同植被类型的变化趋势与a情景一致,但明显小于前者。

气候变化对中国陆地植被净第一性生产力影响的初步研究

在假定气温平均升高 1.5℃ ,降水平均增加 5 % ,地表植被分布未发生变化的情况下 ,利用改进的光能利用率模型和 1992年 12个月的 1kmAVHRR NDV1资料及地面气候资料对气候变化对中国陆地植被净第一性生产力 (NPP)的影响进行了初步分析。结果表明 ,除了华南沿海NPP略有下降外 ,中国大部分地区NPP将有所增加 ,平均增加 6 .2 %。其中从相对增加量来说 ,青藏高原NPP的增加幅度最大 ;而从绝对增加量来说 ,森林植被的增加量最大 ,荒漠地区NPP的增加量最小。

陕西省植被净第一性生产力时空变化研究

利用1981～2000年GloPEM光能利用率模型数据、土地覆盖数据和中国县域行政区划矢量数据,对陕西省植被净第一性生产力（NPP）总量变化、空间分布格局及其变化特征进行了研究。结果表明,陕西省多年平均NPP总量为1.59×10^14gC/a,单位面积年均NPP为771gC/（m^2·a）。20年来,陕西省植被年均NPP在波动中虽然有增加但总量仍呈减少趋势,即从1981年的1.55×10^14gC/a减少到2000年的1.50×10^14gC/a。陕西省单位面积年均NPP的空间分布格局显著,呈现出由南北向中部递增的趋势。陕西省年均NPP的空间变化明显,其中有43.4%的地区年均NPP增加,主要集中在陕南秦巴山区和关中平原;有56.6%的地区年均NPP减少,主要集中在陕北黄土高原。

青海省植被净初级生产力(NPP)时空格局变化及其驱动因素

植被净初级生产力(NPP)作为陆地生态过程的关键参数,不仅用以估算地球支持能力和评价陆地生态系统的可持续发展,也是全球碳循环的重要组成部分和关键环节。基于2000—2014年MOD17A3年均NPP数据和气象站点气温、降水资料,采用简单差值、趋势分析、相关性分析和Hurst指数等方法,分析了青海省NPP的时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明:①青海省植被年均NPP在2000—2014年间整体分布呈现由南到北、由东到西递减的趋势,各生态区的空间存在显著差异,表现为Ⅱ区>Ⅰ区>Ⅲ区>Ⅳ区>Ⅴ区。②2000—2014年,青海省NPP变化趋势由北到南、由西到东呈现逐渐增加趋势,平均趋势系数为0.61,NPP值增加的区域占总面积的15%,其中显著增加区域为2.8%,轻度增加区域为12.2%。③青海省NPP值的Hurst的值域范围为0—0.39,均值为0.12,除了河流湖泊,建筑用地和未利用土地,青海省NPP变化特征为反持续性特征。④气候因子(年平均降水量和年均气温)对年均NPP的分布有影响,海拔的高低造成气温、降水和土壤的差异,间接影响植被NPP,15年土地利用/覆被变化(LUCC)表现为草地面积减少最多,这是导致NPP减少的主要原因。

喀斯特地区植被净第一性生产力遥感动态监测及评价--以贵州省中部地区为例

在光能利用率原理基础上,对CASA模型中的水分胁迫因子进行改进,将土壤水分含量作为一个直接变量引入模型,建立起针对于黔中部喀斯特地区的植被NPP估算模型;并与土壤水分层均衡模型进行有效耦合,得到模型所需的土壤水分含量,在此基础上,依托遥感和GIS手段,将模型扩展到区域尺度上,模拟出黔中部喀斯特地区2005年10月～2006年5月月尺度上的植被净第一性生产力动态变化特征,并以实测值进行了验证。结果表明:①该模型在数据获取上比较容易,仅利用地面气象数据和遥感数据就可以对陆地植被NPP进行估算,使其实际的可操作性得到加强;将土壤水分含量作为一个直接变量引入模型,从而可以从模型本身,对土壤水分与植被NPP的直接响应关系进行深入探讨,得到生态脆弱区植被生长的土壤水分敏感点,为区域植被建设和生态恢复提供一定的依据;②不同植被类型下植被NPP变化特征有着重要的差异。林地的植被NPP最高,平均值为19.89gC/m2,其次为灌丛,为19.01gC/m2,草地和农用地分别为16.71gC/m2和16.54gC/m2;林地、草地、灌丛和农用地等不同植被类型季节变化表现出同样的特征:春季>秋季>冬季,其中林地植被NPP平均值冬季14.62gC/m2,春季增加到26.26gC/m2,秋季又有所减少,为18.79gC/m2,其它植被类型也表现出同样的季相变化特征,与当地气温和地表太阳辐射的季节变化基本相同。