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。

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 。

西北地区自然植被净第一性生产力的空间分布

植物净第一性生产力与全球碳平衡和碳扰动、全球土地利用变化、全球气候变化和粮食安全等有密切关系,成为表征陆地生态过程的关键参数.以西北地区211个气象站降水和≥0℃积温的30年观测数据为基础,以GIS为技术支撑,利用统计方程实现两大环境变量的空间化.联系植物生理生态学特点及水热平衡关系的综合模型对自然植被的净第一性生产力现状进行估算,结果表明西北地区NPP分布在0.51～8.00 t/(hm^2·a).其中:森林草原或草原NPP分布在4.68～8.00 t/(hm^2·a);干草原NPP分布在2.18～4.68 t/(hm^2·a);半荒漠、荒漠、沙漠或戈壁NPP分布在0.51～2.18 t/(hm^2·a).

东亚地区植被净第一性生产力对气候变化的时空响应

为了了解气候变化对东亚地区植被生产力的影响,该文利用气象数据和卫星遥感数据(NOVA/AVHRR NDVI,8 km×8 km),采用改进参数的CASA模型研究了东亚地区植被净第一性生产力的时空变化.结果表明:18年来研究区净第一性生产力在波动中呈现增加趋势;净第一性生产力介于8~300 gC/(m2.a)的植被主要分布于气候干旱或气候严寒、冬季漫长的高纬度地区,因而植被生产力较低;净第一性生产力介于300~700 gC/(m2.a)的植被主要分布于10°~35°N低纬度地区以及50°~60°N中高纬度地区;净第一性生产力平均介于700~2 000 gC/(m2.a)的植被主要分布于缅甸、泰国、越南的热带雨林,这些区域的植被生产力最高;各种植被类型中常绿阔叶林的净第一性生产力平均值最大,约为1 229.97 gC/(m2.a).13种植被按其净第一性生产力对气候变化响应的相似性,可以分为4种类型.

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。

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。

运用遥感估算中国陆地植被净第一性生产力(英文)

净第一性生产力 (NPP)研究方法很多 ,运用NOAA_AVHRR的可见光波段、近红外波段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 (APAR)和植物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NOAA_AVHRR 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年中国陆地植被NPP总量为 6 .13× 10 9tC·a-1,NPP最高值为 1812 .9gC/m2 。根据计算的结果 ,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 ,与中国植被分布的地理规律性相符 ,这是其他统计模型所无法比拟的。

黄土高原丘陵沟壑区小流域植被净第一性生产力模型

构建了机理性植被净第一性生产力模型(Vegetation- Soil- Integrated- Model,VSIM) ,该模型将土壤水分动态过程与植被生长过程相耦合,用以分析黄土高原丘陵沟壑区土壤水分对植被生产力的影响。模型考虑了叶片尺度上气孔导度对净光合过程和蒸腾过程的影响,在此基础上通过考虑植被冠层结构和地形因素的影响对模型进行尺度转换,并以位于黄土高原丘陵沟壑区纸坊沟流域的观测数据对模型进行参数化和验证。结果表明对于生物量的模拟草本和半灌木比乔、灌木好,主要植被类型L AI的季节变化与观测结果具有很好的一致性,模型能够反映出流域降雨-产流过程,并且基本上也能够反映土壤水分的时空变化范围。模拟结果表明,刺槐林和苹果林属于高光合-低蒸腾类型,农作物、白羊草群落和达乌里胡枝子群落属于高光合-高蒸腾类型,铁杆蒿群落和茭蒿群落属于低光合-低蒸腾类型,而沙棘灌丛和柠条灌丛的净第一性生产力居中,但蒸腾量较高。流域内土壤水分在多年序列上基本平衡,而在不同的水文年表现出失衡。其中刺槐林、苹果林和沙棘灌丛的多年平均土壤水分在年内存在少量亏缺,铁杆蒿群落和茭蒿群落略有增加,而其它植被类型基本保持平衡。丰水年不同植被类型土壤含水量都明显高于欠水年,土壤水分含量的变化在丰水年表现为盈余,而在?

1982～1999年青藏高原植被净第一性生产力及其时空变化

基于地理信息系统技术和生态学过程模型,利用1982～1999年间NOAA-AVHRR数据(归一化植被指数,NDVI)及其相匹配的温度、降水和太阳辐射等气象数据,结合植被和土壤质地等资料,研究了青藏高原植被的净第一性生产力(NPP)及其动态变化。结果表明:青藏高原植被的总NPP为0.21PgC·a-1(1Pg=1015g),约占全国植被NPP总量的12.43%。NPP的总体分布趋势是,自东南至西北递减,这与水热条件的分布趋势一致。18年来,青藏高原植被的NPP在波动中呈上升趋势,从1982年的0.19PgC增加到1999年的0.24PgC,年平均增加速率约为1%;其中,青海省的东南部、西宁地区和西南部的部分地区,以及西藏东部的横断山区和雅鲁藏布江南部的部分地区的NPP增加显著。除10月和12月的月平均生产力呈减少趋势外,大部分植被类型的其它月份大都呈增加趋势。

陆地植被净第一性生产力的研究

回顾了当前国内外陆地植被净第一性生产力（ＮＰＰ） 的研究现状，分析了３ 种生产力模型（ 气候相关模型、过程模型和光能利用率模型） 在应用于全球和区域生产力研究时的长处及不足：气候相关模型在气候变化研究中应用比较多，但计算的只是潜在ＮＰＰ；过程模型着重于植物生长的生理生态过程，但过于复杂，模型中的参数不易获得；光能利用率模型因为可直接利用遥感数据成为ＮＰＰ模型发展的一个主要方面．对国内ＮＰＰ的研究及遥感手段在ＮＰＰ研究中的应用进行了分析．

石河子绿洲植被净第一性生产力遥感估算研究

【目的】探索适合西北绿洲区的NPP遥感模型，估算石河子绿洲区植被净第一性生产力。【方法】在GIS的支持下，利用卫星遥感数据和气象数据，以光能利用率模型为基础进行研究。【结果】构建了绿洲区植被净第一性生产力NPP估算模型，以1989，2001年的石河子绿洲区植被为例，对13年间的植被净初级生产力进行了估算，得到石河子绿洲区植被净第一性生产力13年平均值为2．086TgC／a，其年均变化量为0．049TgC／a，绿洲植被碳密度在237．3～309．3gC／m^2变化。【结论】研究时段内NPP总体呈现增长的趋势，这主要是近年来该区降水、气温以及土地利用方式改变的影响结果。

基于MODIS的长江中下游地区植被净第一性生产力时空变化规律

基于中等分辨率成像光谱仪（MODIS）数据产品,分析了长江中下游地区的植被净第一性生产力（net primary production,NPP）的时空分布规律,并探讨了气候和土地覆被变化对它们的影响。研究结果表明：在2001-2010年间,研究区植被净第一性生产力的数值主要集中在420-670 g·m^-2·a^-1（以碳计）,平均值为562 g·m^-2·a^-1（以碳计）。从时间角度来看,植被净第一性生产力的年际波动大,且大部分地区的植被净第一性生产力呈现随时间逐渐降低趋势。从空间角度看,植被净第一性生产力呈南高北低、沿海高于内陆的分布规律。研究区内植被净第一性生产力的变化受到了气候因子的综合作用,与年均气温和日照时数呈正相关,与降水量呈负相关（P〈0.05）。同时,土地覆被类型的转变也是导致植被净第一性生产力产生时空变化的重要因素。

陕南地区植被净第一性生产力时空动态演变

植被净第一性生产力(NPP)是生态系统服务功能的物质基础,也是生态安全、生态风险评价的重要指标。利用2000—2010年SPORT—NDVI数据、气象数据及土地利用数据,选取改进后的CASA模型,模拟了陕南地区植被净第一性生产力时间变化规律及空间分布特征。结果表明,2000—2010年,研究区各种土地利用类型的年均NPP均呈曲折上升趋势,各类土地利用类型NPP均值排列顺序为:林地>灌丛>草地>耕地>其它类型。年内变化表现为各个土地利用类型的NPP在每年的2月开始增长,同年7月达到峰值,11月开始明显减少,在次年的1月达到最小值。汉中市的西部、商洛市的东部和西部地区年均NPP增长比较明显,汉中市的中部以及安康市中部大部分地区年均NPP的增长量保持平稳,汉中市城固县与西乡县的交界处年均NPP值的减少比较明显,其它地区的年均NPP变化不明显。年内各月空间NPP的变化趋势与年际变化有一定的差别。

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。

基于CASA模型的植被第一性生产力人为影响定量研究——以石羊河流域为例

人类活动是影响植被净第一性生产力(Net Primary Productivity,NPP)变化的主要因子之一,定量计算NPP人为影响值具有重要意义。以石羊河流域为研究区,采用改进CASA模型计算理论NPP和实际NPP,并求得NPP人为影响值,分析了该流域NPP人为影响值的分布和变化规律。结果表明:(1)2001—2014年石羊河流域年均实际NPP为261.70 g C·m^(-2)·a^(-1),总量为10.62 Tg C·a^(-1),NPP呈略微上升趋势。(2)人类活动对NPP的正向和负向影响都非常强烈,影响值介于-644.15~740.31 g C·m^(-2)·a^(-1)之间。在人为作用下,正向影响总量年均为1.93 Tg C·a^(-1),负向影响总量年均为3.16 Tg C·a^(-1),整体表现为明显负影响,表明该流域植被在人为作用下一直处于退化状态。(3)研究期间人为作用变化显著,人为正负影响绝对值之和呈减小趋势(年均减少速率为26 592 g C·m^(-2)·a^(-1)),说明人类活动有所减缓;同时人为正负影响值代数和也呈减小趋势(年均减少速率为82 856 g C·m^(-2)·a^(-1)),说明人类对植被的负影响效应正在减弱,表明治理初见成效。(4)研究期间人为负向影响减弱区面积占流域面积的41.04%,主要分布在下游荒漠区,说明下游植被NPP有所增加,生态环境有所改善。

自然植被第一性生产力和作物产量估测模型研究

分析了国内外自然植被第一性生产力和作物产量模型的研究状况 ;重点阐述了国内外利用遥感技术对自然植被第一性生产力和作物产量的研究状况 ,探讨了植被第一性生产力建模中气象、生物等各项影响因子 ;提出了建立遥感

大兴安岭植被净第一性生产力估算与动态分析

植被净第一性生产力在全球变化研究中扮演着重要的角色,NPP的估算与分析对于研究全球生态系统碳循环和区域气候变化具有重要意义。本文借助MODIS卫星传感器提供的归一化植被指数NDVI数据和大兴安岭地区的气象数据等为研究资料,通过构建CASA模型对大兴安岭地区不同类型植被的NPP进行了模拟估算,并通过地理信息系统等研究工具研究了该地区2010年生长季（5~9月份）不同植被NPP分布随时间的动态变化,和总体植被的NPP空间分布状况。大兴安岭地区植被生长期NPP总体平均值为318.29 g C/m2·a。从空间分布格局看,全区植被NPP空间分布差异较为明显。不同植被类型的NPP具有明显差异,生长期NPP总体平均值森林〉草甸〉灌木〉农作物。不同植被类型5~9月NPP随时间动态变化的趋势基本一致,植被NPP最大峰值出现在在6~7月份之间。最后对模型计算结果与实测植被NPP数据、Modis数据的NPP产品及其他学者的估测结果进行比较,结果基本一致。

利用气候模型估算大兴安岭地区植被净第一性生产力

对大兴安岭地区及其周围8个气象站点年降水量和年平均气温进行反距离权重插值,并代入Thornthwaite Memorial模型来估算1990年和2010年大兴安岭地区的植被净第一性生产力,获得这两项气候因子及植被净第一性生产力空间分布图,进一步对其动态变化及空间分布情况进行分析。

基于RS和GIS林地植被生产力估测研究

以福建省永安、连城、漳平、新罗4个县(市、区)为研究区域,利用年均降水、气温及土壤资料,结合改进的NPP模型及生产力修正系数,实现研究区森林气候生产力、森林生产力以及林木产量的反演,并对各生产力进行空间分异分析研究。结果表明:研究区各县(市、区)森林气候生产力总体水平较高,介于1693.01～2312.03g/(m2.a),平均值达到2 112.65g/(m2.a);各县(市、区)森林生产力介于484.1～2001.5g/(m2.a),差异较大,平均值为1682.03 g/(m2.a),仅为森林气候生产力均值的79.6%,说明林地土壤肥力对森林生产力影响显著;各县(市、区)林木产量介于4.3～17.7g/(m2.a),平均值为14.9g/(m2.a)。

考考赖沟流域植被生产力模拟

该文应用气象数据、土壤物理属性实测数据、土壤水分分布式动态模型和植被表面净辐射模型的模拟结果，利用多元线性回归分析方法，建立了植被净第一性生产力模型，实现了鄂尔多斯高原东部砂质荒漠化地区考考赖沟流域尺度上30m×30m空间分辨率的植被生产力精确模拟，并且用植被生产力的野外实测数据对模拟结果进行了验证表明：实测值与模拟值在固定沙丘、半固定沙丘和样线2上都达到0．05显著性相关水平；不同位置的实测植被生产力数据多分布在1：1直线附近，模拟值与实测值吻合较好；植被生产力实测值与模拟值的相对误差范围为3．22％～6．27％，偏斜度范围在-12．84％～4．43％。该文的研究方法可以为流域尺度上植被生产力的精确模拟提供借鉴和参考。