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。     

中国农业植被净初级生产力模拟(I)——模型的建立与灵敏度分析

以业已建成的稻麦作物净初级生产力模型为基本框架,建立了一个具有普适性的中国农业植被净初级生产力模型(CropC-)。CropC-的模拟对象为占我国农作物总播种面积2/3的水稻、小麦、玉米、棉花、油菜和大豆。该模型包括2个主要功能模块:光合作用和呼吸作用;土壤-作物系统氮素运移。前者综合考虑了环境因子和氮素的影响,后者包括了作物氮素吸收、土壤氮矿化和化肥氮释放。灵敏度分析表明,在输入参数变化±10%时,CropC-对6个主要输入参数响应的敏感性依次为温度>光合有效辐射>大气CO2浓度>土壤全氮含量>施氮量>降水。模型分析表明,气候变暖将降低作物净初级生产力。     

中国农业植被净初级生产力模拟(I)——模型的建立与灵敏度分析

以业已建成的稻麦作物净初级生产力模型为基本框架,建立了一个具有普适性的中国农业植被净初级生产力模型(CropC-)。CropC-的模拟对象为占我国农作物总播种面积2/3的水稻、小麦、玉米、棉花、油菜和大豆。该模型包括2个主要功能模块:光合作用和呼吸作用;土壤-作物系统氮素运移。前者综合考虑了环境因子和氮素的影响,后者包括了作物氮素吸收、土壤氮矿化和化肥氮释放。灵敏度分析表明,在输入参数变化±10%时,CropC-对6个主要输入参数响应的敏感性依次为温度>光合有效辐射>大气CO2浓度>土壤全氮含量>施氮量>降水。模型分析表明,气候变暖将降低作物净初级生产力。     

极端干旱气候下盐化草甸植被净初级生产力对全球变化的响应

利用作者建立的塔里木盆地北部盐化草甸植被净初级生产力模型 ,模拟了极端干旱气候下盐化草甸植被净初级生产力对全球变化的响应。结果表明 ,在一定土壤质地条件下 ,盐化草甸植被净初级生产力随地下水埋深的增加而逐渐下降。地下水埋深越大 ,盐化草甸植被净初级生产力对地下水埋深变化的响应越敏感。全球变化造成的温度升高对盐化草甸植被净初级生产力的影响 ,也是依地下水埋深的不同而有所差异。地下水埋深较小时,盐化草甸植被净初级生产力对温度升高的反应较小 ;随着地下水埋深的加大,其响应程度明显增加。因而 ,地下水埋深越大 ,盐化草甸植被净初级生产力对全球变化的响应就越明显。     

稻麦作物净初级生产力模型研究:模型的建立

以植物生理学、农业气象学和土壤环境学的基本原理为基础 ,建立了稻麦作物净初级生产力模型 .该模型包括 2个主要功能模块 :光合作用和呼吸作用 ;土壤 作物系统氮素运移 .前者综合考虑了环境因子和作物氮含量的影响 ,后者包括了作物氮素吸收、土壤氮矿化和化肥氮释放的动态模拟 .     

稻麦作物净初级生产力模型研究:模型检验与情景预测

利用我国若干代表性区域98组稻麦作物生产力的试验数据,对所建立的稻麦作物净初级生产力模型进行了检验.结果表明,该模型能根据常规的气象和土壤资料、化肥施用量等数据资料较好地模拟我国主要区域稻麦作物的净初级生产力.模拟值(y)与观测值(x)的线性关系为:y=1.05p-16.8(r²=0.771,p<0.001,n=98).对南京地区的情景预测结果表明:大气CO₂浓度升高促进稻麦作物的固碳能力;气温升高会降低水稻和小麦的碳固定,但对小麦的影响要小于水稻;在当前情景及未来情景(CO₂浓度为540μmol·mol^-1,温度增加1～4℃)下,氮肥施用对小麦碳固定的促进作用大于水稻,氮肥施用量高于150 kg·hm^-2时对2种作物的碳固定没有显著的促进作用,甚至降低水稻的净初级生产力.     

2000~2005年三江平原土地利用/覆被变化对植被净初级生产力的影响研究

区域土地利用/覆被变化对植被生产力的影响是LUCC环境效应的重要组成部分,对于区域陆地生态系统碳循环的研究具有重要意义。三江平原地区是我国土地利用变化最为剧烈的地区之一,然而,区域尺度上土地利用/覆被变化对植被生产力的影响研究不多。基于以上原因,论文应用以遥感观测和生态系统过程模型为基础的土地利用数据和植被净初级生产力NPP数据,估算土地利用变化过程对三江平原地区植被生产力的影响。结果表明,林地、草地和沼泽湿地向耕地的转化是三江平原土地利用/覆被变化的最主要特征。2000~2005年期间,耕地面积增加了43.28×10⁴hm²,主要来自林地、草地和湿地的转化,转化面积分别为26.20×10⁴、10.81×10⁴和22.45×10⁴hm²。过去5年间,三江平原平均NPP由401.1g C m^-2 a^-1下降为377.5g C m^-2 a^-1,其中沼泽湿地平均NPP下降了7.8%,耕地、林地和草地的平均NPP均呈下降趋势。2000~2005年期间,三江平原地区净初级生产总量由4.37×10⁴G g C a^-1下降为4.11×10⁴G g C a^-1,减少量为2 575.1G g C a^-1,减少率为5.9%。三江平原地区2000年和2005年的气候因子变化不大,其对NPP的影响可以忽略。土地覆被变化直接导致区域净初级生产力的降低,人类活动干扰的强度和频度加剧对于区域植被净初级生产力的降低具有重要影响。     

基于遥感信息和净初级生产力的天然橡胶估产模型

建立基于MODIS数据的天然橡胶净初级生产力遥感估算模型,利用2009年生长季(4—12月)250 m分辨率的MODIS数据和气象数据估算海南阳江农场天然橡胶的生长季净初级生产力, 通过天然橡胶的干物质分配率估算阳江农场天然橡胶的产胶潜力。用以树位为单元的地面实际干胶产量与已得到的天然橡胶林产胶潜力进行回归分析,建立天然橡胶干胶产量的估测模型。利用估产模型对阳江农场2010年7月的干胶产量进行模拟,用同期实际干胶产量对估产模型进行精度验证与实用性评价,结果显示7月估产模型均方根误差RMSE为1.78 g·m^-2,相对均方根误差RMSE_r为18.25%。研究表明,基于遥感信息和净初级生产力的天然橡胶估产模型具有较好的产量估测效果。     

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。     

气候和土地利用变化对上海市农田生态系统净初级生产力的影响

以上海市主要植被类型农田为研究对象,利用大气-植被相互作用模型(AVIM2)模拟的近50年上海市农田净初级生产力(NPP)以及1987、1997和2004年上海市的TM遥感影像数据,分别计算了气候变化和土地利用变化对上海市农田生态系统NPP总量变化的影响.研究结果表明,如果只考虑气候变化,1961～2006年上海农田年平均NPP值增加了64.37g·m-2(以C计),平均每年增长1.43g·m-2.年平均温度和降水量均与NPP显著正相关.另一方面,上海农田面积占总面积的比例由1987年的76%递减到2004年的43%.在土地利用变化和气候变化双重因素的驱动下,自20世纪80年代以来,上海农田NPP总量减少了42%;相对于气候变化影响,土地利用变化对农田NPP总量影响较大,其中,20世纪80年代到90年代,土地利用变化对NPP总量变化的贡献率占78%;20世纪90年代到21世纪初土地利用变化的贡献率达92%.     

黄土高原草地净初级生产力变化的驱动因素分析

草地植被生产力变化对黄土高原地区生态系统的修复和重建有着至关重要的影响,人类活动和气候变化共同驱动着草地生产力的变化,厘清驱动黄土高原草地生产力变化的具体因素是理解和掌握该地区生态系统结构和功能变化的关键。文章使用MOD17A3 NPP数据分析了2000-2015年黄土高原草地植被净初级生产力(NPP)的时空动态,并收集表征人类活动和气候变化的14个因子,以生物气候带为研究尺度,用主成分回归方法对研究区草地NPP变化的驱动力进行了归因分析。结果表明：(1)2000-2015年黄土高原草地NPP总量以平均每年9.6×10⁵t的速度增加,空间上NPP呈显著增加(P<0.05)趋势的草地占草地总面积的94%,草地NPP年增加率呈沿生物气候带从东南到西北部逐渐降低的空间分布特征。(2)荒漠带上,城镇化、降水量和湿度因素驱动草地NPP总量变化,城镇化因素贡献的效应大小约为其他2个因素的2倍;荒漠化草原和典型草原2个带联合的区域上,城镇化、第一产业水平、降水量、农业生产与经济发展和湿度等因素对草地NPP总量变化均产生影响,其贡献效应大小依次为：2.558、1.159、0...     

华北植被的净初级生产力研究及其时空格局分析

在CASA模型的基础上,建立了利用NOAA/AVHRR 1B卫星资料和气象资料估算植被净初级生产力(NPP)的技术方法,该方法有3个特色:直接利用NOAA/AVHRR 1B卫星数据,不需要经过大气校正和方向反射率校正来实现NPP估算;考虑了植被覆盖类型对光能利用率的影响;考虑了植被反照率在计算净辐射中的差异。利用该方法对2007年华北地区的NPP模拟结果表明:2007年华北地区植被的年总NPP为3.68×1014gC/a,各省总的NPP贡献率依次为:内蒙古64%、山西20%、河北13%、北京2%和天津1%,各季的贡献率大小依次为:夏季67%,秋季17%、春季15%,冬季1%。不同植被类型年NPP分别为:森林灌丛为271~560 gC/m2.a,草原为97~278 gC/m2.a,农田为363~376 gC/m2.a,建筑居民地为216 gC/m2.a,荒漠裸地为14 gC/m2.a。受物候和气候因素影响,不同植被类型NPP具有不同的年变化。     

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。     

人类活动对锡林郭勒盟草原净初级生产力的影响研究

净初级生产力是草地生态系统生产能力的体现,同时也是草地生态系统固碳能力的重要指标。论文利用MOD17A3净初级生产力数据（NPP）与气象资料,分析了2001—2010年人类活动对锡林郭勒盟草原净初级生产力的影响。研究表明：1）锡林郭勒盟草原实际净初级生产力（NPP_A）介于41.32~362.27 g C·m^-2·a^-1,均值为150.78 g C·m^-2·a^-1,有较明显的水平地带性规律,由东向西逐渐减小,草甸草原最大,典型草原次之,荒漠草原最小;2）锡林郭勒盟草原人类活动影响的净初级生产力（NPP_H）介于-185.07~153.92 g C·m^-2·a^-1,均值为-34.80 g C·m^-2·a^-1,人类活动负作用占草原总面积的93.4%,人类活动正作用仅占6.6%;3）人类活动对锡林郭勒盟草原净初级生产力的影响主要是由负作用向正作用转变,且空间分布有明显的南北界线,南部表现为负作用增强,北部为正作用增强。研究可为锡林郭勒盟草地资源的管理和可持续利用提供参考依据。     

武陵山区植被净初级生产力遥感模拟与分析

论文利用碳水耦合的BEPS遥感过程模型对2010年武陵山区植被NPP进行模拟估算,并利用森林样点实测数据、各县粮食产量统计资料、MODIS NPP产品和已发表文献中各植被类型的NPP模拟值与实测值进行验证。在分析了NPP空间分布格局及其年内变化趋势的基础上,文中还重点分析了NPP与高程、坡度和坡向等主要地形因子间的关系。结果表明：① 2010年武陵山区植被NPP平均值为555.17 g C/(m²·a),年总NPP为92.96 Tg C,与MODIS NPP产品相比,论文模拟的NPP高低值分布更加合理,而且包含了更多地形信息;② 月NPP随季节而变化,2010年研究区所有植被类型的NPP季节变化均呈双峰形态,其中灌丛和常绿阔叶林的季节变化幅度最大,农作物的变化幅度最小;③ NPP随高程增加有着明显的先增后减的变化趋势,NPP随坡度增加则呈现出先增后减然后再上升的规律,而在所有坡向中,南坡的平均NPP最高,北坡的NPP最低。     

遥感数据结合Biome-BGC模型估算黄淮海地区生态系统生产力

植被净生态系统生产力(NEP)和净第一性生产力(NPP)作为表征植被活动的关键变量,在全球变化研究及区域生态环境评价中起着很重要的作用。Biome-BGC是一个模拟生态系统植被和土壤中的能量、水、碳、氮的流动和存储的生物地球化学循环模型。论文利用2004年时间序列MODIS LAI遥感产品和气象数据,对黄淮海地区的NEP和NPP进行了模拟估算,由于Biome-BGC模型没有农作物生理生态参数,农作物模拟通过修改草地生理生态参数,并在增加施肥、灌溉和收割代码基础上实现。结果表明,2004年黄淮海地区NEP、NPP呈现南部大于北部的空间分布特征;不同植被类型平均NEP和NPP大小顺序分别为:混交林>落叶阔叶林>常绿针叶林>农作物>灌木>草地、混交林>农作物>落叶阔叶林>常绿针叶林>灌木>草地;与观测数据、MODIS NPP产品和统计数据进行对比,表明Biome-BGC模型可较好用于区域植被生产力的模拟,农作物模拟结果与统计数据的决定系数达到0.612 3,且模拟得到的黄淮海地区农作物NPP比MODIS NPP产品更接近统计值。     

基于净初级生产力的中国生态足迹均衡因子测算

生态足迹作为一种非货币化的生态系统评估工具,是近年来国际上一种重要的判别可持续发展程度的生物物理量方法。均衡因子是生态足迹计算中的一个重要参数,它将6种生物生产性土地类型的面积转换为具有相同生物生产力的面积,从而实现了6种类型土地面积的加和,因此,均衡因子是否准确直接影响到计算结果的可靠性与可比性。随着生态足迹方法的广泛应用,其标准化和本地化研究成为迫切的需要。本文采用中国2001年1km MODIS数据,根据植被的净初级生产力,对中国的平均均衡因子进行了测算：耕地和建筑用地为1.71,林地和能源用地为1.41,草地为0.44,水域为0.35,并与国际通用的均衡因子进行了对比。     

深圳市多年净初级生产力估算及格局演变分析

快速城市化进程中生态格局演变频繁,该文基于多时间序列的MODIS/NDVI遥感数据和气象数据,在空间分析技术支持下利用CASA光能利用率模型反演估算了深圳市2000-2015年生态系统净初级生产力(NPP),结合实地调查综合分析了NPP的时空分布特征以及生态格局演变特性。结果表明:NPP总量与NDVI的年均值呈现显著的正相关,气候、气象变化对NPP总量影响明显,2000、2005、2010、2015年深圳市生态系统分别净生产82.88、73.92、72.16、64.4万t碳,NPP总量整体呈连续下降趋势;NPP较高的区域主要分布在深圳市东南部环大鹏半岛-田头山-三洲田-梧桐山一带以及西部塘朗山-羊台山-凤凰山-罗田森林公园一带;2000-2015年间,深圳市北部生态格局演变频繁,人为干扰为主要驱动因子,较大面积的林地、湿地已演变为建设用地,西部生态格局演变程度其次,东南部生态格局最为稳定。     

气候变化情景下湿地净初级生产力风险评价

采用BIOME-BGC模型,模拟了气候变化情景下(A1B, A2, B2)三江平原富锦地区小叶章(Calamagrostis angustifolia)湿地的净初级生产力(NPP)变化,并通过NPP变化情况评价小叶章湿地风险等级.结果表明:未来30年(2013~2042年)各气候情景下富锦小叶章湿地NPP均值均高于基准期均值(1961~1990), A1B和B2情景下未来30年间NPP波动范围变大,A2情景下NPP有降低趋势.风险评价结果表明,气候变化情景下小叶章湿地存在一定风险,尤其是在A1B情景下,未来30年中可能有6年以上的年份存在高风险,A2情景下湿地风险最低.湿地NPP变化与降水量呈显著正相关(R2=0.58,P<0.05),说明降水量是影响区域湿地的重要因素.尽管气候变化情景下假设了存在升温?CO2浓度升高等有利于植物生长的因素,但降水量的的剧烈变化以及极端气候事件的增加,可能会导致湿地在未来气候变化情景下面临较高风险,未来湿地保护与管理过程中应重点关注水的补给和调配.     

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%).