2000-2010年贵州湿地植被净初级生产力时空变化研究

为了探明贵州省湿地净初级生产力(NPP)在2000-2010年的变化状况,以2000年、2005年和2010年湿地NPP数据为基础,运用ArcGIS和统计学的方法进行综合分析。结果表明:(1)11 a间贵州省湿地面积增加了134.1 km~2,人工湿地面积增加幅度明显;(2)湿地年均NPP值缓慢下降,2002年年均NPP值最大(764 g/(m~2·a)),2010年年均NPP值最小(647 g/(m~2·a));(3)湿地NPP空间分布规律呈自东向西南逐渐递减的趋势,低生产力湿地植被主要出现在湖泊湿地,且面积不断增加;(4)综合分析各市湿地NPP值得出,黔东南州NPP值最高(835 g/(m~2·a)),毕节地区(526 g/(m~2·a))和贵阳市(587 g/(m~2·a))较低;(5)2000-2010年间NPP变异面积呈增加趋势,NPP年均变异系数也逐年上升,说明湿地生态系统近10年间变化范围逐渐扩大。     

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.      

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。     

2000～2010年贵州省植被净初级生产力时空变化研究

为了探明贵州省植被净初级生产力(NPP)在2000~2010年的变化状况,以2000~2010年植被NPP数据为基础,运用ArcG IS和SPSS进行综合分析。结果表明:近11年间,草地、城镇用地、阔叶林、针叶林和湿地等面积呈增加趋势,而灌木林和农田则持续减少,其中农田面积变化尤为明显;2000~2010年贵州省植被NPP变化较大,NPP变化范围为778~889 g/(m2·a),平均值为828.1 g/(m2·a),NPP缓慢上升趋势;全省NPP分布有明显地域性差异,铜仁和六盘水为显著增加(P0.05),其余地州市增加缓慢(P0.05)。黔东南年均NPP最高((927±111)g/(m 2·a)),毕节最低((725±107)g/(m2·a))。NPP变化趋势为东南向西北方向递减,而往西北方向NPP波动程度明显;阔叶林和灌木林缓慢下降,而针叶林和针阔混交林则上升。NPP表现为针阔混交林阔叶林针叶林灌木林。     

内蒙古典型草原区植被NPP对气候变化的响应

研究植被生产力对气候变化的响应是理解陆地生态系统与气候变化相互作用的重要基础,论文利用近45a内蒙古典型草原区55个气象台站的气象数据,采用Holdridge生命地带的气候指标和NPP区域估算模型,研究了内蒙古典型草原区植被净第一性生产力（NPP）对气候变化的响应。结果表明,1960-2004年间,内蒙古典型草原区域内,发生了以生物温度升高和湿润度降低为代表的生物气候明显变化;典型草原区年NPP和春、夏、秋3个季节的NPP均呈现增加趋势,其中夏季是NPP增加速率最快,增加量最大的季节;在区域上,年NPP呈现由东北至西南的递减态势,不同区域年NPP均有增加趋势,其中以中部区最为明显。     

三江源区草地生态系统质量及其动态变化

为探讨三江源区2000—2010年草地植被的时空演变特征,定量评价三江源区草地生态系统质量及其动态变化,采用植被覆盖度和NPP 2个生态参数,分析三江源区草地生态系统的时间变化特征和空间分布规律.结果表明:2000—2010年三江源区草地年均植被覆盖度为26.89%,年均NPP（以C计）为34.35 g/m2,11 a间二者均呈增加趋势.三江源区草地质量具有明显的季节性变化特征,呈南高北低、东高西低的空间分布格局.从11 a的平均结果来看,三江源区草地植被覆盖度在8月达到最大值,约为59.19%;而草地NPP在7月达到最大值,为98.53 g/m2.气温是三江源区草地植被覆盖度变化的主要影响因子,而雨热不同期则造成三江源区草地NPP的年际波动变化.植被覆盖变化是气候变化和人类活动共同作用的结果.研究显示,2000—2010年三江源区草地生态系统质量有所改善,特别是生态工程实施后,草地生态系统质量明显好转.三江源区需在促进农牧业产业升级和资源优化配置的基础上,继续采取积极的减压增效措施,真正实现草畜平衡,达到生态保护的目的.      

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...     

1980—2014年中亚地区植被净初级生产力对气候和CO2变化的响应

中亚干旱区分布着世界80%以上的温带荒漠,受气候变化影响显著。论文首先收集实验观测数据验证了干旱区生态系统模型（AEM）,然后运用AEM开展数值模拟实验量化研究了1980—2014年中亚净初级生产力（NPP）的时空格局,评估了不同环境因子（降水、温度、CO₂）的相对贡献率及其交互效应。结果表明：过去35 a中亚干旱区年均NPP总量为1 125±129 Tg C（1 T=10¹²）或218±25 g C/m²。哈萨克斯坦北部地区年NPP值较高（349±39 g C/m²）,而南疆地区年NPP值较低（123±45 g C/m²）。1980—2014年间,中亚NPP总体呈减少趋势 [-0.71 g C/(m²·a)],南疆极端干旱区的NPP降低最为显著 [-2.05 g C/(m²·a)]。相较于1980—1984年NPP均值,在1985—2014年中亚区域NPP总体降低了118 Tg（-10%）。其中CO₂施肥效应促进NPP增加了99.7 Tg （+8%）,气温升高的正效应促进NPP增加了35.4 Tg（+2%）,而降水减少导致NPP降低了221 Tg（-18%）。研究区内9%的地区的NPP主要控制因子为温度,主要分布在天山和哈萨克斯坦北部等高纬高寒地区。降水主控区面积占整个研究区的69%,主要分布在荒漠平原特别是南疆等植被受水分限制的区域。CO₂主控区占研究区面积的20%,主要分布在天山中山带森林区和低海拔地区等水热条件好的区域。研究表明新疆南部地区是中亚的关键生态脆弱区,其生态安全面临着气候变化的挑战,但21世纪的升温不大可能因刺激自养呼吸而对中亚区域NPP造成显著影响。     

贵州植被生产力时空变化分析:以威宁县为例

为了研究贵州高原植被生产力分布特点及其与地形变化的关系,该文使用MODIS下的MOD17A3H、MCD12Q1数据,辅助以DEM数据和GF1数据,利用移动平均趋势分析、线性回归分析、栅格统计分析等方法对威宁县2007-2015年间的植被生产力时空变化及其与海拔、地形起伏度的关系进行分析。结果表明:(1)2007-2015年之间,威宁县9年植被净第一性生产力(NPP)均值为607.04g/(m~2·a)(以C计),年增长率8.69 g/(m~2·a)(以C计)。(2)NPP均值林区大于草原,草原大于农业区;农业区域生产力总体上呈现增加趋势,林区NPP变化不大;(3)NPP分布与海拔无相关性或相关性不明确;地形起伏度与NPP相关性显著(sig=0.015),呈正相关,提示地形起伏大的区域NPP值越高。     

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...     

气候变化和人类活动对我国典型草原区植被恢复的影响

草原区作为影响我国陆地生态系统碳水循环和生态安全的重点区域,对气候变化和人类活动极为敏感.然而,有关气候变化和人类活动对该区域植被恢复相对贡献的认识尚存分歧.以生态系统净初级生产力(NPP)为评价指标,通过对比MODIS观测的实际NPP和基于Thornthwaite Memorial模型估算的潜在NPP的趋势差异,量化了2000～2020年气候变化和人类活动对我国典型草原区(北方温性草原区和青藏高原高寒草原区)植被恢复的相对作用.结果表明,研究区内93%的草地植被呈恢复趋势,NPP平均增加速率达(以C计)2.12 g·(m²·a)^-1(P<0.01),其中,近一半植被恢复区受气候变化和人为活动共同控制,约36%和10%植被恢复区分别受气候变化和人类活动的独立控制;此外,不同草地类型气候变化主导植被恢复的面积占比差异大,主要表现为高寒草地明显高于温性草地,气候条件越干旱,气候主导面积占比越大.人类活动不是北方温性草原区和青藏高原高寒草原区植被恢复的主要原因,但在气候条件恶化地区,人类活动可降低甚至抵消气候变化对植被的负面影响.未来需加强长...     

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<...     

气候和人为因素对草地变化的响应研究:以川西北若尔盖县为例

以川西北若尔盖县为研究区,采用MOD17A3数据估算实际NPP,基于Thornthwaite纪念模型模拟气候变化导致的潜在NPP,采用残差分析法分离人类活动导致的NPP变化,并运用一元线性回归方程的斜率来刻画分析每个栅格的变化趋势,定量评价2000-2010年气候变化和人类活动对若尔盖县草地变化的相对作用。研究结果表明:(1)在区域尺度上,若尔盖草地在2000-2010年近11 a间体呈现微弱恢复趋势,草地恢复面积比例为53.7%,草地退化面积比例为46.3%,退化区域主要分布在研究区的东南部和西部地区;(2)在11 a尺度上,人类活动和气候变化对草地生长的贡献率分别为76.22%和23.78%,实际NPP与潜在NPP之间的残差为3 316.37 g/(m~2·a)(以C计),表明生态保护与工程建设取得了极为显著的效果;(3)在时间尺度上,人类活动对草地恢复的正影响呈上升趋势,2000-2010年人为NPP回归斜率为37.30,表明生态项目实施具有长效性。     

山西南部中条山生态系统碳储量时空分布及驱动因素

为探究陆地生态系统碳储量特征对促进区域低碳建设、实现区域“碳达峰、碳中和”的作用.本文运用InVEST模型的碳储量模块估算了2000～2020年中条山生态系统碳储量,并通过净生态系统生产力(NEP)对其结果进行修正,最后利用地理探测器分析碳储量空间分异的驱动因素.结果表明:2000～2020年中条山修正后碳储量总体呈增加趋势,累计增加了2.296×10⁶t,碳储量高值区主要分布于东部、中部和西北部,低值区分布于西南部及中部小部分区域.2000～2020年中条山陆地生态系统碳汇总量呈增加趋势,区域年均单位NEP为0.060kgC/(m²·a),碳汇区主要分布在东部,碳源区分布在中部及西北部.碳储量空间分异主要受年均NDVI、人类活动强度和年均潜在蒸散发的影响,其次是年均气温、年均人口和高程.不同因子的交互作用对碳储量的影响呈双因子增强和非线性增强,表明碳储量空间分异是由自然因素和人为因素共同作用的结果.中条山在生态环境保护和区域低碳建设中,应综合考虑不同影响因素的特点,采取差异化的生态调控模式和策略,提高生态系统的稳定性,增强碳储存能力.     

环杭州湾地区近36年自然植被净初级生产力的变化特征

利用LPJ模式,以1971—2006年常规气象站观测资料作为模式输入数据,模拟了环杭州湾地区植被NPP,并分析了近36年来研究区植被NPP的时空变化特征。结论表明:①环杭州湾地区NPP 36年平均为552.10 gC/(m2.a),逐年变化呈上升趋势,速率为1.52 gC/(m2.a2);②研究区植被NPP 36年平均在494.23～617.23 gC/(m2.a)之间;东部沿海及距海较远地区值较大,且基本上呈经向分布;而中部地区值较小,且基本呈纬向分布;NPP年代空间分布与NPP近36年平均空间分布情况基本一致;③随着气候条件的变化,NPP相对大值区在空间上增大,但是增幅有一定的地域性差异;随着降水或CO2浓度的增大(减小),NPP有增大(减小)的趋势;随着温度或云量的增大(减小),NPP有减小(增大)的趋势;在1971—2006年间,对环杭州湾地区植被NPP起主要影响的因子为CO2浓度,其次为云量。     

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...     

气候变化和人类活动对贵州省石漠化区植被覆盖变化的影响

基于MODIS/NDVI数据和贵州省84个气象站点的地面气温和降水观测资料,估算了2000～2021年贵州省石漠化区内植被覆盖度(fractional vegetation cover, FVC),采用趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法,研究气候变化和人类活动对石漠化区植被覆盖变化的影响。结果表明：近22年贵州省石漠化区FVC呈明显增加的趋势,增速为0.76/a,空间分布上除六盘水市西南部、安顺市北部和贵阳市南部等局地显著减少外,其余大部分地区均为显著增加。石漠化区内FVC与降水、气温的偏相关系数以正相关分布为主,其中显著正相关区分别占28.13%、60.65%。FVC的变化主要受气候变化和人类活动的共同驱动,两者对FVC变化的贡献率分别为18.59%、81.41%。人类活动是石漠化区植被变化的主导因素,对于植被恢复的地区,人类活动起主导作用的区域可达97.57%,近年来全省实施的石漠化综合治理工程对植被改善具有明显的促进作用。本研究有助于进一步理解贵州省石漠化区植被变化的驱动因素,为石漠化区的生态环境保护提供科学依据。     

气候变化和人类活动对黄河三角洲植被动态变化的影响

黄河三角洲是我国暖温带最完整、面积最大的湿地生态系统,其植被变化对于黄河三角洲生态功能和生态安全具有重要意义.本研究基于植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)、叶面积指数(leaf area index,LAI)、净初级生产力(net primary productivity,NPP)3个生态参数,分析了2000-2017年黄河三角洲地区植被的动态变化,并以NPP为指标量化分析了气候变化和人类活动对植被生产力的贡献.研究发现,2000-2017年黄河三角洲FVC(Slope=0.004,p<0.05)、LAI(Slope=0.011,p<0.05)、NPP(Slope=3.54 g·m-2·a-1,p<0.01)呈显著增加趋势,说明2000-2017年黄河三角洲植被生长状况趋好、植被生产力提高.气温、降水和太阳总辐射对植被NPP变化的贡献分别为0.006、0.81、-0.03g·m-2·a-1,即降水对植被NPP变化的贡献最大,这主要是因为黄河三角洲的主要土地利用类型为耕地,受降水影响大,当地土壤具有盐碱化风险,降水可以补充淡水资...     

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。     

粤港澳大湾区植被CUE变化及与气候变化的关系

基于MOD17数据,采用趋势分析和相关分析法,研究了2000~2019年粤港澳大湾区植被生产力和植被碳利用率（CUE）变化及其与气候变化的关系.结果表明,粤港澳大湾区总初级生产力（GPP）和净初级生产力（NPP）均值分别为1.80和0.89kg·C/m²,呈中部低四周高的空间格局,CUE均值为0.51,呈中部和东南部略高于四周的空间格局;GPP和NPP总体呈增加趋势,其年际变化率均值分别为0.01和0.001kg·C/（m²·a）,GPP年增长率远高于NPP年增长率,不同植被类型GPP和NPP也呈增加趋势.植被CUE则呈逐年下降趋势,其年际变化率均值为-0.002a^-1,由于气候因子变化对光合作用速率和呼吸作用速率产生的不同程度影响,从未来发展趋势看,68.22%的区域表明CUE仍呈下降趋势,植被碳固定能力减弱;不同植被类型CUE存在差异,其中农田CUE平均值最高,为（0.511±0.014）,森林和草地CUE分别为（0.500±0.019）和（0.501±0.020）,从变化趋势看,不同植被类型CUE呈极显著下降趋势（P < 0.01）;GPP与气温、累积降雨和累积净太阳辐射量总体呈正相关关系,其所占比例分别为94.52%、53.36%和90.58%,NPP与气温、累积降雨和累积净太阳辐射量总体上也表现为正相关关系,其所占比例分别为86.86%、71.10%和85.97%.然而,CUE与气候因子的关系却有所不同.CUE与气温和累积降雨呈正相关关系,但与累积太阳辐射呈负相关关系,不同植被类型GPP、NPP和CUE与气温、累积降雨量呈正相关关系,GPP和NPP与累计净太阳辐射呈正相关关系,但CUE与累积太阳辐射却呈负相关关系.