西南地区不同类型植被NPP时空演变及影响因素探究

研究植被净初级生产力(NPP)时空变化规律并探明其驱动影响因素,对于深入了解植被时空变化,指导因地制宜的生态恢复与管理工程具有重要的现实意义.以MODIS NPP数据为基础,结合基于站点的气象数据、土地利用数据和植被类型数据,通过Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall显著性检验探究西南地区不同类型植被NPP时空演变特征,并结合稳定性分析和地理探测器揭示不同类型植被NPP空间分异的影响因素及影响因素间的交互作用.结果表明：(1)时间上,2000～2021年西南地区植被NPP、 NPP_Pre(仅气候变化影响下植被NPP)和NPP_Res(仅人类活动影响下植被NPP)均呈波动上升趋势.在不同类型植被中,除乔木类植被NPP_Res以-0.183 g·(m²·a)^-1的速率呈微弱下降趋势外,其余类型植被NPP、 NPP_Pre和NPP_Res均呈上升趋势,其中,经济类植被NPP、 NPP_Pre和NPP<...     

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...     

2000~2020年长江流域植被NDVI动态变化及影响因素探测

研究植被动态变化并探测驱动其变化的影响因素,对区域生态环境质量监测和林业恢复工程效应评估具有重要现实意义.利用MODIS NDVI数据、基于站点的气象数据、DEM数据、人口密度数据和夜间灯光数据等,结合Theil-Sen Median斜率估计、Mann-Kendall显著性检验、稳定性分析和地理探测器,在多时空尺度下分析2000～2020年长江流域植被NDVI时空演变特征及稳定性,并探测驱动植被NDVI空间分异的主要影响因素.结果表明,2000～2020年长江流域植被NDVI整体呈波动上升趋势.除太湖水系外,其余流域单元植被NDVI均呈上升趋势.长江流域植被NDVI呈上升趋势的面积占84.09%,其中,呈极显著上升和显著上升的区域占53.67%,主要分布在乌江、宜宾至宜昌、嘉陵江、汉江和洞庭湖水系.除金沙江石鼓以上和太湖水系植被NDVI稳定性较差以外,其他流域单元植被NDVI整体较为稳定.海拔是影响各流域单元植被生长的重要因素,而气候因子对金沙江石鼓以上植被NDVI的影响程度最高,人文因子对乌江、湖口以下干流和太湖水系植被NDVI影响最大.长江流域影响因素双因子交互作用均表现为双因子增...     

2000~2020年西南地区植被NDVI对气候变化和人类活动响应特征

研究植被变化及其对气候变化和人类活动的响应机制,对区域生态保护和植被恢复具有重要现实意义.利用MODIS NDVI数据、基于站点的气象数据和土地利用数据,结合Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性分析、残差分析、偏相关分析和复相关分析等方法,基于不同地貌单元,分析2000～2020年中国西南地区植被覆盖时空演变特征及其对气候和土地利用变化的响应特征.结果表明,2000～2020年西南地区植被NDVI整体呈波动上升趋势,上升斜率在空间上呈东南高和西北低的分异格局.气候变化和人类活动对西南地区植被NDVI上升均以促进作用为主,且对广西丘陵植被生长的促进作用强于其他地貌单元.2000～2020年间西南地区植被NDVI与气温和降水呈正相关,与相对湿度和日照时数呈负相关,且温度是影响西南地区植被NDVI变化的气候主导因子.城市扩张在一定程度上减少了区域植被覆盖,但得益于适宜的气候条件以及林业生态工程的实施,西南地区整体植被覆盖以上升为主.研究结果可为西南地区生态保护及经济可持续发展提供科学依据.     

中国八大经济区GPP变化及影响因子协同机制

以中国和八大综合经济区为研究区,全面分析人文因子、土地利用类型、气候因子和地形因子对植被总初级生产力(GPP)空间分异的影响差异.利用MODIS GPP数据、气象数据、土地利用类型、DEM数据、夜间灯光和人口密度数据等,基于Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和地理探测器模型,在全国和经济区尺度上分析2000～2020年植被GPP时空变化特征,探测植被空间分异的影响因子及影响因子间的协同机制.结果表明,2000～2020年中国及八大经济区植被GPP整体呈波动上升趋势,呈上升趋势的区域占总面积的84.46%,其中,呈极显著上升区域占19.86%,主要分布在黄河中游综合经济区中部和大西北综合经济区东部.影响因子探测结果表明,湿度、日照时数、降水和土地利用类型是中国植被GPP空间分异的主要影响因子,其中,湿度的影响力最高,q值为0.64.经济区尺度上,湿度、日照时数、降水是影响东北、黄河中游、大西南和大西北综合经济区植被GPP空间分异的主导因子,而人文因子对东部和南部沿海综合经济区植被空间分异的影响较大.交互作用探测结果表明,中国植被GPP空间分异主要...     

大兴安岭林草交错带植被NDVI时空演变及定量归因

探究植被动态变化并识别其驱动因素对区域生态环境恢复与可持续发展具有重要意义.基于2000～2020年MODIS NDVI数据与同期气象、 DEM和土地利用类型等数据,运用Sen+Mann-Kendall趋势分析与Hurst指数法,深入解析大兴安岭林草交错带植被时空变化特征,预测其未来演变规律,并引入地理探测器模型,定量揭示全域及不同自然地理分区尺度下,各探测因子及其交互作用对植被空间分异的影响程度和作用机制.结果表明：(1)时空演变上,2000～2020年大兴安岭林草交错带NDVI时空异质性明显,时间上以0.002 a^-1(P <0.05)的速率波动增长并于2011年发生上升突变;空间上呈“自西南向东北递增”分布格局,21年间NDVI等级转移以“中植被覆盖→中高植被覆盖”为主,植被改善区域面积远大于退化区域面积.(2)趋势预测上,大兴安岭林草交错带NDVI未来变化趋势主要为持续改善,占比37%,但以弱持续居多.(3)驱动机制上,风速、蒸发和相对湿度对全域NDVI空间分异的影响最为显著,21年间自然因素的影响呈削减态势,而人为因素的影响愈发增强,在不同植被区、...     

基于地理探测器的山西省2000～2020年NPP时空变化特征及驱动力分析

植被净初级生产力(NPP)可以表征植物生长状况,同时也是碳循环研究中不可或缺的要素.应用2000～2020年MODIS NPP产品和山西省高程、坡度、降水、气温、土地利用和人口密度等多源数据,采用趋势分析、相关性分析和地理探测器等方法,探究了山西省及其煤炭国家规划矿区NPP的时空演变特征和驱动因子,结果表明：(1) 2000～2020年山西省NPP总体呈现波动上升趋势,平均上升速率(以C计)为6.7g·(m²·a)^-1.不同用地类型的NPP总量差异表现为：耕地>林地>草地>建设用地>水域>未利用地;(2) NPP变化空间异质性明显,山西省西部和北部区域NPP均值较低,而东部和南部区域NPP均值较高;三大煤炭基地NPP相比较,晋东基地>晋中基地>晋北基地;(3) NPP和降水相关性较高,全省62.2%的区域降水量与NPP变化呈显著相关(P<0.05),主要分布在山西省中部和东部.NPP变化与气温关系较弱,两者显著相关(P<0.05)的区域仅占1.10%;(4)应用地理探测器分析结果显示,不同...     

云贵高原植被净初级生产力(NPP)时空格局动态变化

云贵高原是长江上中游和珠江上游等河流的生态保护源区,是重要的生态屏障区。基于MOD17A3年均NPP数据,利用GIS空间分析技术和数理统计方法研究了云贵高原植被NPP的时空格局动态变化。结果表明,云贵高原植被年均NPP总体上呈现出其西南部最高、东北部较少、中部最少的分布特点,尤其是贵州部分区域年均植被NPP较低。不同土地利用类型地区植被NPP存在明显差异,由高到低依次为林地、草地、农作物与自然植被镶嵌体、永久湿地、农作物及灌丛等。近15年间植被NPP略有减少,云贵高原年均植被NPP为767g/m~2·a;NPP绝大部分集中在716~833g/m~2·a之间,所占比例约为70%~85%;植被NPP在西南部和南部地区明显减少,在北部和中部明显增加。云贵高原大部分地区年NPP呈现增长趋势,但呈退化趋势的区域NPP减小值较大。     

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...     

西南高山峡谷区植被变化及影响因素分析

西南高山峡谷区是我国典型生态脆弱区,认识其植被变化特征及影响因素可以为西南高山峡谷区生态环境建设对策的制定提供理论依据,对实现区域经济、环境以及生态和谐统一发展,具有一定的现实意义.基于2000~2019年NDVI、社会经济因子和自然因子数据集,采用一元线性回归法、Hurst指数、地理探测器模型和变异系数等方法分析了西南高山峡谷区NDVI时空变化及稳定性特征,并探讨了NDVI空间分异影响因素.结果表明：①空间上看,植被呈现东南高,西北低的分布格局,中高和高植被覆盖的区域面积占比71.71%,植被覆盖总体处于较高水平.时间上看,植被呈现改善趋势的区域面积占比85.90%,恢复效果明显,且未来植被变化趋势还将以改善为主.②高程、植被类型和土壤类型是影响NDVI空间分异的主导因子,q值均不低于0.40;气温和降雨量为次要因子,q值分别为0.274和0.225.双因子交互作用增强了单因子的影响力,表现为双因子增强和非线性增强两种关系,其中高程∩植被类型组合q值最高为0.714,其次是高程∩土壤类型组合q值为0.688.③研究时段内NDVI整体稳定性较好,低波动变化和较低波动变化的区域面积占比为89.95%;而中等以上波动的区域面积占比为10.05%,集中在海拔高、气温低、降雨少、土壤贫瘠和植被较差等生态环境相对脆弱的区域.植被变化是多因素综合作用的结果,需因地制宜,有针对性地采取不同策略修复西南高山峡谷区生态环境.     

2000—2015年青藏高原植被NPP时空变化格局及其对气候变化的响应

全球变化背景下,青藏高原作为我国乃至全球气候变化的“天然实验室”,植被生态系统发生了深刻变化。引入重心模型等方法分析和探讨2000—2015年青藏高原植被NPP时空变化格局及其驱动机理,并定量区分NPP变化过程中气候变化和人类活动的相对作用。研究发现：（1）2000—2015年,青藏高原植被NPP年均值总体上呈现从东南向西北递减的趋势。在年际变化方面,近16年植被NPP呈现波动上升趋势,其中在2005年出现上升陡坡,并在2005—2015年表现为高位波动的态势。（2）青藏高原植被NPP增加区（变化率>10%）主要集中于三江源地区、横断山区北部、雅鲁藏布江中下游以及那曲地区的中东部,而植被NPP减小区（变化率<-10%）则主要分布于雅鲁藏布江上游和阿里高原。（3）近16年青藏高原植被NPP重心总体向西南方向移动,表明西南部植被NPP在增量和增速上大于东北部。（4）青藏高原植被NPP与气候因子相关性的地区差异显著,其中植被NPP与降水显著相关的区域主要位于青藏高原中部、青藏高原东南部及雅鲁藏布江流域中下游,而植被NPP与气温显著相关的区域主要位于藏南地区、横断山区北部、青藏高原中部和北部。（5）气候变化和人类活动在青藏高原植被NPP变化过程中的相对作用存在显著的时空差异性,在空间上呈现“四线—五区”的格局。研究成果能够为揭示青藏高原区域生态系统对全球变化的响应机制提供理论和方法支撑。     

近20年气候变化对西南地区植被净初级生产力的影响

论文利用大气-植被相互作用模型(AVIm²)模拟了西南地区植被净初级生产力的空间分布格局和多年变化,分析了1981-2000年西南地区气候变化对森林、灌丛和草地净初级生产力的影响。研究表明,西南地区植被净初级生产力的空间分布与降水量呈显著正相关,与海拔高度呈负相关。从年际变化来看,西南地区总植被净初级生产力近20年略有上升。近一步分析表明,由于近20年西南地区自然植被分布区域降水量变化具有明显差异,从而使得不同类型植被对气候变化有不同响应特征。在森林分布广泛的地区,气温升高速率为0.037℃/年,降水量变化趋势不明显,模拟的森林植被净初级生产力没有明显变化趋势。灌丛和草地集中区域气温升高速率分别为0.040℃/年和0.034℃/年,年降水量有明显增加趋势,植被净初级生产力有上升趋势。     

基于地理探测器的区域植被覆盖度的定量影响——以京津风沙源区为例

植被覆盖度（FVC）是衡量生态环境优秀的重要指标.本文基于MODIS NDVI数据,运用像元二分法模型,估算了2000~2018年京津风沙源区FVC,分析了其时空变化特征.在此基础上,基于地理探测器模型,定量分析了自然因素和人类活动因素等12个因子对京津风沙源区FVC空间分布的影响.结果表明,近20a来京津风沙源区FVC整体上呈增加趋势,增加率为8.2%.空间上,研究区73.7%的区域FVC在增加,其中显著增加的区域主要集中在晋北山地丘陵亚区、燕山丘陵山地水源保护亚区、大兴安岭南部亚区和科尔沁沙地亚区的南部.2000~2018年,降水是影响京津风沙源区FVC空间分布的主要自然因子,解释力为63.3%;年末大牲畜头数是影响FVC空间分布的主要人为因子,解释力为34.8%.自然因素和人类活动之间的双因子交互作用以双协同作用和非线性协同作用为主,表明相对于单因子,自然因素和人类活动间的交互作用对FVC的解释力更强.其中,降水与其他11个因子的交互作用对研究区FVC起主导作用,解释力超过60%.     

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...     

1981-2015年神农架林区森林生态系统净初级生产力估算

湖北省神农架林区是全国唯一以林区命名的行政单位,拥有全球中纬度地区唯一一块保存完好的原始森林,量化其森林生态系统NPP（net primary productivity,净初级生产力）对县域生态系统评估工作十分重要.基于CEVSA2（carbon exchange between vegetation,soil and atmosphere 2）模型模拟1981-2015年神农架林区森林生态系统NPP,并利用中国生态系统研究网络神农架站观测数据和野外调查数据进行验证,进而分析其NPP时空变化特征及其主要环境影响因子.结果表明:①1981-2015年神农架林区森林生态系统年均NPP为628.27 g/m2（以C计）,空间分布表现为中部较低、东部以及周边较高,具有明显的空间异质性.②1981-2015年神农架林区年均NPP的增长速率为2.58 g/（m2·a）（R2=0.65,P < 0.001）;运用Mann-Kendall突变检验法发现,1998年前后是NPP增长速率变化的突变点,虽然1998年前后两个时段NPP均呈上升趋势,但1999-2015年NPP增长率较1981-1998年下降了7.01%;从空间上来看,林区中部和北部NPP增长率[4~6 g/（m2·a）]相对较高,南部和东部部分地区NPP呈下降趋势,其变化速率在-3~0 g/（m2·a）之间.③神农架林区NPP年际变化与年均温、总辐射年际变化均呈正相关,与年降水量年际变化呈负相关,其中年均温年际变化对NPP年际变化的解释率最高,为43%（P < 0.01）;在空间尺度上,林区森林生态系统约67.83%区域的NPP年际变化由年均温年际变化控制,主要分布在林区中部和东南部,可见年均温是该地区森林生态系统NPP的主要影响因素.