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...     

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...     

气候变化背景下人类活动对承德接坝区植被净初级生产力的影响

承德接坝区位于农牧过渡区,对气候变化和人类活动极为敏感.以植被净初级生产力(NPP)作为评价指标,基于Thornthwaite Memorial模型计算潜在NPP和MODIS NPP遥感影像获取实际NPP数据,利用潜在NPP与实际NPP间的差值衡量人类活动作用下NPP的大小,运用Slope趋势和变异系数法分析实际NPP、潜在NPP和人类活动作用下NPP的变化趋势及稳定性分布,并采用相关系数法分析实际NPP与年降水量和年均气温间的相关性,最终量化气候变化和人类活动对该区域植被变化的影响.结果表明,潜在NPP自西北向东南递增,其变化趋势和稳定性均为自西向东递增.实际NPP与年降水量和年均气温呈正相关区域面积占比分别是99.87%和91.66%.该区域99.85%的植被得到改善且变化稳定,主要是由气候因素和人类活动共同主导(99.71%),而植被退化完全是由人为因素所导致(0.15%).     

近40年气候变化对江西自然植被净第一性生产力的影响

根据全球气候变化的趋势,采用植被净第一性生产力模型,对江西省南昌、吉安、赣州3地近40年气候变化对自然植被净第一性生产力（NPP）的影响进行研究,并模拟了3地自然植被NPP在未来气候3种水热条件下的变化趋势。此外还以1980年江西全省自然植被NPP为例分析了自然植被NPP的区域分布特征,结果表明：3地近40年自然植被NPP平均值分别为1319 、1311和1320 t/hm2〖DK1〗·a,总体上都呈上升的趋势。 当年均气温增加2℃且降水量增加20%时,NPP值增加了149%~1585%;随着年均气温增加2℃且降水量减少20%,NPP减少了477%~516%;当年均气温增加2℃且降水量不变时,NPP增加了530%~569%。江西自然植被NPP区域分布特征由东、南、西3个方向向北呈放射状分布,随着地形由高山向丘陵、平原的方向变化而减小。     

NPP增长驱动下的中国森林生态系统碳汇

森林生态系统能够有效地吸收大气中的CO2,在一定程度上缓解全球变暖的压力。生态系统固碳能力取决于两个关键因素：NPP的增长强度与碳周转时间。本文通过对遥感监测到的森林生态系统NPP增长趋势进行校正,结合森林样地实测数据得到的碳分配系数与周转时间,建立了中国森林生态系统碳周转模型,并模拟了1982～1999年森林生态系统的碳汇量及其年际变化。结果表明：1982～1999年,我国森林生态系统的平均碳汇量为0.051 PgC a^-1,其中植被的碳汇量为0.034 PgC a^-1,凋落物的碳汇量为0.013 PgC a^-1,土壤的碳汇量为0.004PgC a^-1;不同森林类型中,常绿针叶林和常绿阔叶林的碳汇贡献最大,落叶针叶林和针阔叶混交林贡献最小;进一步分析表明森林植被的固碳效率显著地受到碳周转时间的控制。     

中国自然资源生态服务重要性评价与空间格局分析

自然资源是保障经济社会发展的重要物质基础,同时又发挥了重要的生态服务功能。选取水源涵养、水土保持、防风固沙、生物多样性维护和产品提供五类生态服务,采用NPP定量指标法识别中国自然资源生态服务的重要区域,并进一步分析空间格局特征。结果表明：中国自然资源生态服务极重要和高度重要区约占总面积的1/4,以东北山地、江南地区、西南地区和青藏高原东部等水源涵养能力强、水土保持较好、防风固沙水平高、生物多样性较丰富的地区为主;不同类型自然资源的生态服务重要性差异显著,耕地资源的产品提供服务重要性显著,林地和草地资源的水源涵养、水土保持、防风固沙及生物多样性维护服务重要性均较显著,水域主要提供水源涵养服务;各生态服务重要性在空间上均显著集聚,自然资源综合生态服务的热点区主要分布在大兴安岭、长白山、浙闽山地、武夷山、南岭山地、秦岭山地、滇西南地区和藏东南山地等;自然资源综合生态服务重要性的空间分布与农业自然带/亚带呈现较高的一致性,热带和温带地区的重要性级别较高。研究结果可为区域自然资源管理及生态保护修复提供决策依据。     

广东省土地覆盖变化对植被净初级生产力的影响分析

理解土地利用/覆盖变化对植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）的影响对于全球碳循环和粮食安全具有重要意义。论文采用优化的CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型估算广东省2000、2005和2010年NPP,分析NPP的空间格局和土地覆盖的时空动态,研究土地覆盖变化对NPP的影响。结果表明：1）广东省NPP空间分布不均,形成一系列高值区和低值区;总体上是粤中区最高,珠三角区最低。2）2000—2010年广东省土地覆盖变化程度增强,城市用地和耕地变化最大,主要集中在珠三角区和粤中区。3）在气候变化条件下,以城市扩张为主导的广东省土地覆盖类型变化整体上造成NPP的损失,损失量主要来自林地和耕地向低生产力土地覆盖类型的转换,尤其是被城市用地占用;不同生态区NPP损失差异显著,珠三角区和粤中区NPP损失较为严重;2005—2010年珠三角区NPP损失量有所降低,其他生态区均有所增加,体现了城市扩张对NPP影响的复杂性。     

神东矿区AVHRR/NDVI的时空、开采强度和气候效应

研究采矿扰动区长时序、多维度NDVI变化趋势,有助于认识非自然生态区植被演替规律,对高强度开采条件下西北脆弱生态区地表植被自然修复和人工修复工作具有指导意义.研究通过设立直接影响区、间接影响区和自然生态校验区,利用长时序GIMMS AVHRR/NDVI（1981～2006）植被指数数据集,结合同期温度、降水和煤炭产量信息,从时间、空间、气候和开采强度方面开展对比分析,并以长时序MODIS NPP/NDVI（2000～2010）数据进行结果验证.时序分析表明,全球变化背景下,神东矿区植被生长季二度延长;空间分析表明,神东矿区NDVI增量低于缓冲区,缓冲区NDVI增量低于自然生态区;开采强度分析表明,随着神东矿区开采强度增强,NDVI增速放缓,增长速率低于自然生态区;气候变化分析表明,神东矿区NDVI受温度升高、降水减少共同作用,与温度相关性较高,与降水相关性较低;同期MODIS NPP/NDVI验证结果表现出与AVHRR/NDVI一致的规律性.     

NPP列入生态统计指标体系的潜力分析——以北京地区NPP测算与空间分析为例

通过梳理目前自然资源和生态环境统计指标(简称生态统计指标)定义和使用情况,发现同内统计指标体系的内容框架有待扩展,指标体系哌待标准化.NPP是衡量生态系统对环境气候响应的重要研究指标,可以考虑作为国内生态统计指标体系的有益补充,因而在列入指标体系之前需要在数据来源和模型方面进行统一和验证.以目前最常使用的NPP光能利用率模型进行适用于研究地区的参数改进,利用RS、GIS技术手段,综合MODIS遥感数据、气象数据(每日降水量、每日气温、日照时间)、一些辅助矢量数据等多源信息,计算出北京地区2008年NPP的月度值和全年累计值,目标是为其进入生态指标体系建立一个系统的数据处理规范,以保证NPP统计的一致性、可行性和有效性.结论:从区位统计结果来看,城市核心区和城市功能拓展区NPP的季节性特征变化不明显,而生态涵养发展区的NPP随着时间变化比较大;从地貌统计结果来看,远山区的NPP值大于平原区,也大于半山区.以上结果与温度、降水的季节性变化和耕地的收种时间具有一致性,证明该处理流程可以作为北京地区NPP量化及空间评估的有效手段.表明,NPP的数据来源稳定,测量模型具有可行性和有效性,可以考虑将该指标纳入自然资源和生态环境统计体系.     

基于MODIS数据的河南省冬小麦产量遥感估算模型

小麦是世界上最重要的粮食作物,小麦生产对中国的粮食保障起着十分重要的作用,及时、准确、大范围对小麦产量进行监测预报,对于农学经济发展和粮食政策制定具有极为重要的现实意义。对作物产量进行遥感监测的原理是建立在其遥感特征基础之上的,通过建立作物长势指标与遥感信息的定量关系,可实现对作物产量的监测预报。文章基于2009年MODIS遥感数据和气象数据,利用Arcgis和ENVI提取纯小麦像元,并提取纯小麦像元对应的NDVI、NPP和LAI,获取分县NDVI、NPP和LAI均值,利用统计软件对产量数据和分县遥感参数均值进行数据整理和分析,建立了河南省冬小麦产量估算模型。以往研究多采用遥感图像上某像元和地面调查点进行研究,具有很大的不确定性,文章以县为单位,对冬小麦平均单产和县域内冬小麦种植像元遥感参数的均值进行相关研究,提高了模型模拟精度。同时文章选用多种遥感参数和多项气象因子建立估产模型,避免了针对一个参数进行估产的局限性。在最佳时相的选择上,根据冯美辰（2010）以往的研究结果,从4月以后,5月8日和4月20Et植被指数和产量相关性最大,4月份之前冬小麦处于返青到拔节期,对产量来说还有很多不确定闪素,因此文章选用5月8El和4月20日进行冬小麦估产研究。结果表明,5月8日的估产模型优于4月20日,加入气象冈子的遥感气象估产模型优于只采用遥感参数进行估产的遥感模型。利用2010年产量数据对模型精度进行检验,遥感气象模型预测精度在70．2％N99．7％之间,平均精度为90．7％;遥感模型预测精度在68．1％到95．5％之间,平均精度为83．9％。表明遥感气象模型模拟精度更高,其精度可以满足大面积估产要求,可以对产量预报提供科学参考。