西南地区陆地植被生态系统NPP时空演变及驱动力分析

研究西南地区陆地植被生态系统净初级生产力(NPP)的时空演变特征及其驱动力,对区域生态环境保护具有重要的现实意义.利用2000～2021年MODIS NPP、1999～2021年基于站点的气象数据和2000～2020年土地利用类型等数据,结合主成分分析、残差分析、Theil-Sen Median趋势分析和偏相关分析等方法,研究西南地区陆地植被生态系统NPP时空演变及其对驱动力的响应特征.结果表明,时间上,2000～2021年西南地区植被NPP呈波动上升趋势,速率为3.54g·(m²·a)^-1.气候变化和人类活动影响下,农田、草地和森林生态系统NPP均呈上升趋势,但农田生态系统NPP的上升趋势最为显著.空间上,西南地区植被NPP呈上升趋势的面积占比为89.06%,显著上升和极显著上升的区域主要分布在广西南部、四川东部、重庆西部,以及云南和贵州交界处.气候变化和人类活动对西南地区植被生长具有双重影响,气候变化和人类活动影响下农田生态系统NPP呈上升趋势的面积占比均高于草地和森林生态系统.西南地区植被NPP与各气象因子的相关性呈明显地域差异.区域尺...     

锡林河流域年均降水量与不同地貌下植被覆盖度的关系

锡林河流域的天然植被作为生态系统中的重要组成部分,是生态系统的主要生产者。水作为干旱草原区最为关键的生态因子,不仅是干旱草原区绿洲生态系统构成、稳定和发展的基础和依据,而且决定着干旱草原区绿洲化过程与荒漠化过程两类极具对立与冲突性的生态环境演化过程。选择锡林河流域草原作为研究区域,研究表明研究区河谷平原区和山丘区域植被覆盖度受降水量影响显著,降水量越大,植被覆盖度越好;山间河谷及阶地区域植被覆盖度在一定程度上受降水量的影响;沙地和高平原区域植被覆盖度受降水量影响较小,植被生长不仅依靠降水,还受其他因素的控制。     

气候变暖背景下西南地区干旱灾害风险评估

论文利用全国基准基本站地面气温、降水资料,NCAR/NCEP土壤湿度资料及各类经济数据,采用加权综合评价法对西南地区干旱灾害风险因子进行分析,结果表明：四川和云南致灾因子危险性较高,气候变暖后四川东南部、云南和贵州西部危险性增加;西南地区中部到东南部成灾环境敏感性较高,气候变暖后四川东部、贵州及云南东部敏感性增加;承灾体易损性主要分布于西南中东部地区,人口密度、经济密度、耕地面积比重越高的地区易损性程度越高;四川中部、云南东北部、贵州南部及重庆西部防灾减灾能力较高。西南地区干旱灾害风险最高区域为云南东部、四川东部、贵州西部及重庆大部分地区;气候变暖后四川东南部、云南西部危险性明显增加。     

2000—2020年我国西南地区植被NEP时空变化及其驱动因素的相对贡献

西南地区作为我国重要的生态安全屏障,探究其植被净生态系统生产力(net ecosystem productivity,NEP)的时空演变规律对该地区乃至我国的可持续发展都具有重要意义.基于MODIS数据、气象数据、DEM数据和土地利用数据等,首先,利用改进的Carnegie Ames Stanford Approach (CASA)模型和土壤微生物呼吸方程,估算2000—2020年我国西南地区植被NEP;其次,结合Theil-Sen Median趋势分析、偏相关分析和复相关分析等方法,研究西南地区植被NEP时空变化及其对气候变化和土地利用变化的响应机制;最后,利用基于情境分析的相对贡献分析法,定量评估气候变化和土地利用变化对西南地区植被NEP变化的相对贡献.结果表明：时间上,2000—2020年我国西南地区及其五省份(云南省、贵州省、四川省、重庆市和西藏自治区)生态系统植被NEP均表现为上升趋势,其中,西南地区植被NEP上升速率为4.74 g/(m2·a).空间上,西南地区及其五省份植被NEP呈上升趋势的面积均大于呈下降趋势的面积,其中,西南地区植被NEP呈极显著上升的面积占45.41...     

2000～2020年西南地区植被NDVI时空变化及驱动机制探究

基于2000～2020年MOD13A3 NDVI时间序列、1999～2020年气象数据以及2000年和2020年两期土地利用类型数据,采用Theil-Sen Median趋势分析、 Mann-Kendall显著性检验、多重共线性检验、残差分析和相对作用分析等方法,分析了西南地区植被NDVI时空变化特征及气候变化和人类活动对植被NDVI变化的驱动机制.结果表明,研究时段内西南地区整体及各地貌单元植被NDVI均呈上升趋势,其中,广西丘陵和云贵高原植被NDVI上升趋势最为显著,青藏高原植被NDVI上升趋势最为微弱.气候变化和人类活动影响下西南地区植被NDVI上升斜率分别为0.001 0 a^-1和0.000 6 a^-1.气候变化和人类活动的共同驱动是引起西南地区植被改善的主要原因.西南地区植被改善主要受区域气候条件的控制,植被退化主要受人类活动的影响.总体上,植被NDVI与最低气温、降水、最高气温、可能蒸散率和相对湿度呈正相关,与平均气温、气压、日照时数、温暖指数和湿度指数呈负相关.最低气温、日照时数和降水是影响西南地区植被NDVI变化的主要气象因子...     

基于SPEI的西南地区近53 a干旱时空特征分析

论文基于标准化降水蒸散指数（SPEI）,统计分析西南地区128 个测站1960-2012 年的气象数据,从干旱年际变化趋势、四季变化趋势、干旱强度、干旱事件频次、干旱频率以及与ENSO的关系,对西南地区近半个世纪的干旱时空特征进行了分析。结果表明：①西南地区及子区域近53 a 来呈干旱化趋势,21 世纪初干旱发生最频繁,干旱强度、极端干旱及中等干旱的频次均呈增加趋势;②四季大部分区域呈干旱化趋势,以秋季最为突出;③春季,干旱发生频率最高且集中在横断山地、四川盆地东部和云贵高原中部,夏季,横断山地北部、若尔盖高原和广西丘陵西北部易发生干旱,秋季,云贵高原、广西丘陵及四川盆地部分区域干旱频率较高,冬季,干旱易发区集中在若尔盖高原、四川盆地西南部一线;④各区域四季的干旱指数与ENSO指数相关性不同,并且ENSO事件强度与四川盆地和横断山地的SPEI 在年变化趋势方面存在明显负相关,与其他区域呈正相关。此外,西南地区在厄尔尼诺年和拉尼娜年都会出现干旱,但前者爆发干旱灾害的概率比后者高。而且各区域存在差异,四川盆地、若尔盖高原在厄尔尼诺年易发生干旱,而云贵高原在拉尼娜年发生频率较高,广西丘陵、横断山地没有明显规律和特征。     

西南地区旱涝特征及其趋势预测

应用Z指数和标准化降水指数SPI,结合REOF方法和Hurst 指数对西南地区旱涝等级及其时空分布规律、演变趋势进行分析和预测,结果表明:SPI 和Z指数的计算结果和现实情况较一致,从多年平均值来看,云南的中甸及四川的石渠、德格等地干旱指数处于低值区,属重旱区。贵州和广西及云南南部部分地区属易涝区。逐年的SPI 和Z指数结果大体一致,2000 年以后,干旱指数波动较大。通过REOF分析,Z指数的分布大致分为川西区、川东(包括渝)区、云贵(包括广西北部)区、广南四个区域。云贵区Z指数总体呈下降趋势,涝情呈减弱趋势;川西区在1964 年至1973 年间干旱严重,1995 年以后变化相对稳定,但干旱也时有发生;川东区旱涝变化不显著。经Hurst 指数分析,西南五省市未来的旱涝情况大致为干旱程度呈逐步加大的态势,洪涝程度呈较弱的逐步减小态势。     

基于空间尺度效应的西南地区植被NPP影响因子探测

植被净初级生产力(NPP)是评价陆地生态系统质量的重要参数,研究植被NPP时空演变特征及其驱动力对区域生态环境保护和可持续发展具有重大意义.基于MODIS NPP数据、气象数据、 DEM数据、人口密度数据、 GDP数据和土地利用类型数据,采用一元线性回归分析、 R/S分析和地理探测器模型,分析西南地区及其六大地貌单元植被NPP时空演变特征及未来变化趋势,探究植被NPP空间分异的影响因子.结果表明,2000～2020年西南地区植被NPP整体呈极显著上升趋势.地貌单元中,除青藏高原南部外,其余地貌单元植被NPP均表现为改善态势,其中四川盆地和云贵高原表现为极显著改善.西南地区的植被NPP变化斜率整体呈现“东高西低”的分布格局.西南地区及各地貌单元植被NPP呈上升趋势的区域面积均大于呈下降趋势的区域面积,但未来植被NPP变化趋势均以下降为主.地理探测器结果表明,除云贵高原植被NPP空间分异主要受气温影响外,海拔是西南地区及各地貌单元植被NPP空间分异的主导因子.交互探测结果表明,影响因子之间的交互作用均表现为双因子增强或非线性增强,其中,海拔∩温度对西南地区植被NPP空间分异的解释力最大.地...     

黄河流域干旱状况变化的气候与植被特征分析

应用干旱的气候分析方法和遥感监测方法,分别利用1982～1998年(1999年)降水和气温气象数据,以及AVHRR的NDVI遥感数据计算了黄河流域气候干旱指数和距平NDVI。以像元为单位,应用线性回归斜率和相关系数分析了流域内干旱状况的气候特征和植被特征的变化状况,并进行了流域干旱状况类型的区域划分,从气候和植被特征方面分析了黄河流域近18年来干旱变化状况。通过研究得出以下结论:黄河流域在1982～1999年间干旱的气候特征比较突出,在101°20'E以东地区受干旱威胁,共占黄河流域面积的71%;黄河流域在101°20'E以西的源头地区,干旱的气候特征和植被特征目前都处在相对减弱的趋势中,干旱没有进一步严重恶化的迹象;黄河流域灌溉农业地区植被基本不受气候干旱的影响。     

海河流域河流生态系统健康评价

随着经济发展,人类活动对河流生态系统的胁迫日益强烈,生态系统健康状况受到严重威胁.本研究以海河流域2010年73个采样点的水质、营养盐和底栖动物指标为例,采用指标体系法,从化学完整性和生物完整性两方面评价了流域内河流生态系统健康.结果表明,海河流域河流生态系统健康状况整体较差,有72.6%的样点处于"极差"健康状态,同时表现出明显的地区集聚效应;河流水质与人类活动强度密切相关;海河流域水体富营养化趋势明显;流域内底栖动物多样性低,清洁物种较少.氨氮、总氮、总磷等营养盐指标是影响河流生态系统健康的关键因子,应从控制上述指标入手,遏制海河流域河流生态系统健康恶化.对于河流生态系统健康评价,多因子的综合评价法优于单因子评价法.     

中国四大林区固碳效率:测算、驱动因素及收敛性

论文将林业碳汇纳入到林业经济核算体系之中,构建含有正外部性产出的DEAMalmquist效率分析模型,在系统测算林业固碳量的基础上,对1988—2013年中国四大林区的林业固碳效率变动及驱动因素进行了分析,并进一步对其效率收敛性进行了检验。研究结果表明:1)全国四大林区间的固碳量及固碳价值差异较大,固碳总价值从高到低依次为西南(1 870.69×108元)、东北(1 335.41×108元)、南方(842.73×108元)、北方林区(407.35×108元)。2)1988—2013年不含碳汇产出的林业生产Malmquist指数较低,为0.958;而把碳汇纳入林业产出进行考量,全国林业Malmquist指数整体有所提升,主要源于技术效率推动,年均增长速度为0.6%;其中南方、东北林区固碳效率处于提升状态,而西南林区和北方林区呈下降趋势。3)西南和南方林区固碳效率随时间变动呈现倒"U"型态势;四大林区中南方林区效率均值最高,为1.036,其次是东北林区,为1.020。4)我国四大林区地区间固碳Malmquist指数没有出现σ收敛,相反,还存在绝对β发散现象,即四大林区地区内的林业固碳效率绝对值和增长率差异并没有随着时间而缩减。     

基于标准化降水蒸散指数的中国东部季风区干旱特征分析

研究基于标准化降水蒸散指数,采用0.5°×0.5°中国地面气温和降水数据集,通过分析东部季风区季节和年尺度干旱覆盖率、频率以及单位面积干旱强度,揭示了中国东部季风区1961—2013年干旱特征时空分布变化。研究结果表明：近20 a东部季风区干旱特征变化明显,特别是1997年之后东部季风区干旱覆盖率和单位面积干旱强度显著增加;东北地区、华北平原、黄土高原和西南地区干旱频率增加,高频率覆盖范围扩大明显;气象干旱极端危险区扩大。全球变暖背景下东部季风区干旱呈现出极端化趋势。     

The cost of mitigation strategies for agricultural adaptation to global change

Land recovery and the improvement of lands affected by desertification for agricultural use, is achieved when a sustained recovery of agricultural productivity over time is obtained. In the areas affected by desertification and drought, it is common that the ecosystems do not have enough funding for water management and irrigation. This situation leads to an inadequate assessment of the environmental goods and services in arid zones. As a result we have a misuse of these dry lands. Many countries are implementing policies and making investments and efforts to mitigate arid land degradation and desertification through the National Action Programs (NAP). However, for the long term planning of mitigation and adaptation strategies, it is necessary to know the cost of recovery and land improvement in certain areas in order to forecast the budgets. This is the main objective of this paper in order to combat desertification and drought in central northern Chile. We have calculated a recovery cost per hectare by region and for each of the agriculture, livestock and forestry (ALF) promotion agencies. The results indicate that the cost of land reclamation in the northern regions is much higher than in the southern regions of this studied area. The cost is especially high for Region II, where investment per hectare is almost to 3000 US$ per hectare. At the other extreme is the Region VII, in the south of the studied area where the investment required per hectare barely reaches 500 US$. The contribution of the promotion agencies to the total cost also varied among regions and agencies. We discuss the results within a context of recovery cost per hectare depending on the different environmental characteristics and agricultural development of each of the studied regions.     

1961—2015年西南区域单季稻生长季气候年型及其生产潜力分析

了解气候变化背景下农作物气候年型以及不同气候年型下作物的生产潜力,对实现农业的可持续发展具有重要意义。基于1961—2015年西南区域单季稻种植区316个气象台站的逐日气象资料和单季稻生产资料,利用异常度概念分析了单季稻生长季的10种气候年型,解析了不同气候年型下单季稻的气候生产潜力,并分析气候变化对单季稻生长季气候年型及生产潜力的影响。结果表明：（1）近55年来西南区域单季稻生长季正常年型发生频次最高,平均21.5次,其次是少雨年型和多雨年型。从空间分布来看,正常年型多出现在云南南部和西北部、四川攀西和四川盆地南部的部分地区,少雨和多雨年型多出现在四川盆地大部和其他省市的部分地区,高温年型多出现在四川攀西地区、云南和贵州的个别地区,低温和寡照年型的空间差异不明显。（2）1961—2015年,西南区域单季稻气候生产潜力平均为7065.6 kg/hm²。与正常年相比,多雨年型气候生产潜力偏高超过10%,少雨年型偏低超过14%,降水是影响单季稻气候生产潜力的最主要因子。（3）气候变暖对西南区域单季稻生长季气候年型变化的影响最为显著。与1961—1990年相比,1991—2015年暖年增加,冷年减少。近55年来西南各省市单季稻气候生产潜力均呈下降趋势,1990年代以来暖年的增加有利于气候生产潜力的提高,而少雨和寡照年的增加是气候生产潜力总体下降的主要原因。     

石漠化地区植被对干旱敏感性的遥感观测

西南石漠化地区是国家重点治理的生态脆弱区域,该区尽管年降雨量大,但由于独特的水文特征,植被也常因缺水生长受到抑制。本文利用2000至2004年中分辨率成像光谱辐射计(MODIS)250 m归一化植被指数(NDVI)作为植被生长的指标参数,分析了石漠化地区植被对春旱、夏旱的敏感性。结果表明:干旱发生后,石漠化地区NDVI降低明显,而非石漠化地区植被受到的影响很小。春旱发生后,生长初期NDVI比其它年份减少约12%,生长期开始的时间与春季降雨量有重要关系;夏旱发生后,生长后期NDVI减小约16%,但夏旱对植被的影响具有一个月的滞后。这说明石漠化使生态系统抗旱能力减弱,更易受气候波动的影响。     

国家应通过立法，强制推行中水回用

西南部地区干旱突显出我国水资源的供求矛盾。中水回用可以提高水资源的使用效率、缓解水资源匮乏的问题，但从全国看，推行的阻力很大。建议通过立法，强制推行中水回用政策，以实现水资源的可持续利用和社会经济的可持续发展。     

基于自助法与云模型的区域旱灾风险评估及区划研究

区域旱灾风险评估与区划是科学揭示旱灾风险系统要素相互作用与演变机制的基础性工作,可为制定区域旱灾风险防控措施、实现旱灾风险管理提供合理有效的决策依据。为系统描述区域旱灾风险系统包含的随机性、模糊性及未确知性等复杂不确定性信息,论文基于随机抽样Bootstrap方法在合理构建区域旱灾风险系统样本方案集的基础上,将传统的确定性旱灾等级标准进行云化处理,采用正向正态云算法对区域因旱受灾风险系统Bootstrap样本集进行风险估计,并借助ArcGIS自然间断点分级法对区域旱灾风险分布状况进行区划研究,最终建立了基于自助法与云模型的区域旱灾风险评估及区划模型。该模型在安徽省的应用结果表明：1）云模型方法能较好地描述旱灾风险系统的不确定性,计算所得的旱灾风险率区间估计结果能进一步反映风险内涵;2）淮北平原（阜阳市、宿州市、亳州市、滁州市）、江淮丘陵地区（六安市）及皖东南山区（黄山市、池州市）未来发生旱灾风险事件的总体概率较大,是安徽省旱灾风险管理的重点区域。可见,采用云模型方法进行旱灾风险评估能进一步降低旱灾风险系统不确定性对评估结果的误差影响,对区域旱灾风险评估及区划的理论与实践研究具有参考应用价值。     

2003~2018年干旱对中国森林绿度异常的影响

基于卫星观测和气象再分析数据提取2003~2018年间中国森林绿度异常现象(月尺度LAI长期趋势的累积偏差), 并分析干旱对森林绿度异常影响的时空动态变化, 探究不同森林类型的干旱敏感性.结果表明: ①干旱导致的绿度异常现象频率分布呈现出南高北低的空间格局, 而高强度异常现象主要分布于中国的东北与西南地区.②2003~2018年间绿度异常严重程度呈现显著增加趋势(即绿度异常强度指数下降), 变化率为: -0.06/a(P<0.05), 而绿度异常面积比率下降, 变化率为-0.0049/a.③中国森林对干旱胁迫较为敏感的区域主要分布于云南北部与大兴安岭北部, 这是由区域的地质和气候特点以及植被类型共同作用导致的.④干旱主导区不同森林类型的干旱敏感性依次为: 阔叶林>针叶林>混交林, 绿度异常与SPEI回归斜率依次为1.8>1.3>1.2.⑤针叶林遭受的干旱强度最高, 2003~2018年间统计的SPEI中位数为-1.65, 绿度异常现象也最为严重, 多年绿度异常指数中位数为-1.81, 说明干旱强度而非敏感性主导了森林绿度异常的现象.