植被净初级生产力(net primary productivity, NPP)在全球气候变化及碳循环研究中扮演着重要的角色,精准快速的估算NPP对评估区域生态系统承载力以及合理利用自然资源具有重要的意义。利用2011-2014年甘南地面实测草地地上生物量(aboveg...植被净初级生产力(net primary productivity, NPP)在全球气候变化及碳循环研究中扮演着重要的角色,精准快速的估算NPP对评估区域生态系统承载力以及合理利用自然资源具有重要的意义。利用2011-2014年甘南地面实测草地地上生物量(aboveground biomass, AGB)数据和根冠比系数计算的草地NPP数据,分别验证了MOD17A3 NPP产品和基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford approach)模型估算的草地NPP的精度,分析了2000-2016年甘南地区草地NPP的时空动态变化。结果表明:基于CASA模型模拟的草地NPP精度整体上高于MOD17A3 NPP产品的精度,其均方根误差(root mean square error, RMSE)较MOD17A3 NPP小9.94 g C·m^-2;CASA模型分析的甘南地区草地NPP总体上呈现由西南向东北逐渐减少的趋势;对不同草地类型而言,沼泽类的平均NPP最高(469.07 g C·m^-2),温性草原类最低(324.18 g C·m^-2),而占研究区草地总面积比例较大的高寒草甸类和高寒灌丛草甸类草地的平均NPP分别为449.22和465.27 g C·m^-2;2000-2016年间,甘南地区大部分草地NPP稳定不变,其面积占研究区草地总面积的75.31%,NPP呈增加趋势的区域占草地面积的22.63%,而NPP呈减少趋势的区域占比最小,仅为2.06%。以上研究结果表明CASA模型在高寒地区草地NPP评估、草地资源合理利用与管理方面具有重要的应用价值。展开更多
为了明确区域植被固碳能力与地形因子的关系以及掌握区域长时间序列下净初级生产力(NPP)的时空分布特征,以2000—2015年MOD17A3的植被NPP数据及地形因子DEM数据为基础,辅以回归分析及分级统计等方法,利用GIS技术定量剖析了重庆市作为典...为了明确区域植被固碳能力与地形因子的关系以及掌握区域长时间序列下净初级生产力(NPP)的时空分布特征,以2000—2015年MOD17A3的植被NPP数据及地形因子DEM数据为基础,辅以回归分析及分级统计等方法,利用GIS技术定量剖析了重庆市作为典型山地区域近16年植被NPP的时空变化特征,研究了地形因子(高程、坡度)与植被NPP的相关性。结果表明:(1) 2000—2015年重庆市植被NPP整体呈东南部高,西北部低的分布态势,其中,长江以南区域植被NPP差异明显,由南向北递减,总体高于长江以北的区域。(2) 16年间,重庆市植被NPP年际均值在481.512~658.557 g C/(m^2·a)浮动,其中,处于500~600 g C/(m^2·a)的占比最大,其次是600~700 g C/(m^2·a)。2000年与2015年相比,整体呈正增长的变化趋势。(3)分别对高程和坡度进行了等级划分,分析可得重庆市平均植被NPP随海拔和坡度的升高有明显的先升高后降低的趋势,在高程500~1 000 m、坡度15°~25°的区域NPP达到峰值。(4)植被NPP先增后减的倒'V'型变化模式在一定程度上反映了高程、坡度处于某临界点时,气候、降水、植被分布、坡面侵蚀强度等因素对植被NPP影响更加显著。研究结果可为重庆地区植被碳储量状况以及生态环境调节与修复提供理论与数据支持。展开更多
为了分析青海共和盆地植被初级生产力的变化特征,为该区植被资源管理及相关环境保护政策的制定提供科学依据。基于GIS技术,利用2000至2012年MOD17A3数据集的植物净初级生产力(NPP)数据分析了该地区植被NPP的时空变化特征。结果表明,青...为了分析青海共和盆地植被初级生产力的变化特征,为该区植被资源管理及相关环境保护政策的制定提供科学依据。基于GIS技术,利用2000至2012年MOD17A3数据集的植物净初级生产力(NPP)数据分析了该地区植被NPP的时空变化特征。结果表明,青海共和盆地植被年均NPP的平均值为103.3 g C/(m2·a),最低为369.3 g C/(m2·a),最高为482.1 g C/(m2·a)。5种植被类型中,草甸年均NPP值最大,为128.8 g C/(m2·a);灌丛的年均NPP值最小,为34.9 g C/(m2·a);与2000年相比,2012年青海共和盆地年NPP大部分地区是增加的,年NPP减少的面积仅占总面积的0.68%;NPP的线性变化趋势以增加为主,NPP呈减少趋势的地区仅占总面积的0.7%,说明该地区的植被状况得到较好的改善。展开更多
文摘植被净初级生产力(net primary productivity, NPP)在全球气候变化及碳循环研究中扮演着重要的角色,精准快速的估算NPP对评估区域生态系统承载力以及合理利用自然资源具有重要的意义。利用2011-2014年甘南地面实测草地地上生物量(aboveground biomass, AGB)数据和根冠比系数计算的草地NPP数据,分别验证了MOD17A3 NPP产品和基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford approach)模型估算的草地NPP的精度,分析了2000-2016年甘南地区草地NPP的时空动态变化。结果表明:基于CASA模型模拟的草地NPP精度整体上高于MOD17A3 NPP产品的精度,其均方根误差(root mean square error, RMSE)较MOD17A3 NPP小9.94 g C·m^-2;CASA模型分析的甘南地区草地NPP总体上呈现由西南向东北逐渐减少的趋势;对不同草地类型而言,沼泽类的平均NPP最高(469.07 g C·m^-2),温性草原类最低(324.18 g C·m^-2),而占研究区草地总面积比例较大的高寒草甸类和高寒灌丛草甸类草地的平均NPP分别为449.22和465.27 g C·m^-2;2000-2016年间,甘南地区大部分草地NPP稳定不变,其面积占研究区草地总面积的75.31%,NPP呈增加趋势的区域占草地面积的22.63%,而NPP呈减少趋势的区域占比最小,仅为2.06%。以上研究结果表明CASA模型在高寒地区草地NPP评估、草地资源合理利用与管理方面具有重要的应用价值。
文摘为了明确区域植被固碳能力与地形因子的关系以及掌握区域长时间序列下净初级生产力(NPP)的时空分布特征,以2000—2015年MOD17A3的植被NPP数据及地形因子DEM数据为基础,辅以回归分析及分级统计等方法,利用GIS技术定量剖析了重庆市作为典型山地区域近16年植被NPP的时空变化特征,研究了地形因子(高程、坡度)与植被NPP的相关性。结果表明:(1) 2000—2015年重庆市植被NPP整体呈东南部高,西北部低的分布态势,其中,长江以南区域植被NPP差异明显,由南向北递减,总体高于长江以北的区域。(2) 16年间,重庆市植被NPP年际均值在481.512~658.557 g C/(m^2·a)浮动,其中,处于500~600 g C/(m^2·a)的占比最大,其次是600~700 g C/(m^2·a)。2000年与2015年相比,整体呈正增长的变化趋势。(3)分别对高程和坡度进行了等级划分,分析可得重庆市平均植被NPP随海拔和坡度的升高有明显的先升高后降低的趋势,在高程500~1 000 m、坡度15°~25°的区域NPP达到峰值。(4)植被NPP先增后减的倒'V'型变化模式在一定程度上反映了高程、坡度处于某临界点时,气候、降水、植被分布、坡面侵蚀强度等因素对植被NPP影响更加显著。研究结果可为重庆地区植被碳储量状况以及生态环境调节与修复提供理论与数据支持。
文摘为了分析青海共和盆地植被初级生产力的变化特征,为该区植被资源管理及相关环境保护政策的制定提供科学依据。基于GIS技术,利用2000至2012年MOD17A3数据集的植物净初级生产力(NPP)数据分析了该地区植被NPP的时空变化特征。结果表明,青海共和盆地植被年均NPP的平均值为103.3 g C/(m2·a),最低为369.3 g C/(m2·a),最高为482.1 g C/(m2·a)。5种植被类型中,草甸年均NPP值最大,为128.8 g C/(m2·a);灌丛的年均NPP值最小,为34.9 g C/(m2·a);与2000年相比,2012年青海共和盆地年NPP大部分地区是增加的,年NPP减少的面积仅占总面积的0.68%;NPP的线性变化趋势以增加为主,NPP呈减少趋势的地区仅占总面积的0.7%,说明该地区的植被状况得到较好的改善。