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...     

黄河源区气候和土地覆被变化对径流的影响

采用2个分布式水文模型(SWAT和VIC)分析了1960～2000年黄河源区气候变化和土地覆被对径流的影响.分析表明,气候变化是径流减少的主要原因,20世纪90年代以前,土地覆被变化对径流影响很小,气候变化对径流的影响在95%以上.70～90年代,气候变化的水文效应大约为65%～80%;土地利用变化的影响大致为6%～16%;生态退化,冻土融化等的水文效应大约为14%～20%.20世纪90年代气候变化主要体现在黄河源区降水的时空分布发生改变和气温的升高上.     

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。     

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<...     

2008~2012年上海黑碳浓度变化特征分析

采用上海市城市环境气象中心2008~2012年黑碳质量浓度小时平均资料,分析了上海市区黑碳质量浓度变化规律.结果表明,2008~2012年间上海黑碳平均质量浓度呈下降趋势,各年黑碳平均质量浓度从(4 045.3±3 375.4)ng·m-3降至(2 766.2±2 078.9)ng·m-3,观测期间的逐年变化率分别为2.3%、-6.5%、-18.7%和-12.1%.与其它大城市相比,黑碳平均质量浓度为中等偏低水平.从年平均变化看,11和12月的5年平均质量浓度最高,分别为5 426.6 ng·m-3和5 365.3ng·m-3,其次为1、6和10月,分别为4 402.5、3 763.3和3 412.7 ng·m-3.工作日和休息日的5年平均日变化均呈明显双峰结构,两峰分别出现在北京时间07:00~10:00和18:00~22:00,工作日第一峰高于第二峰,休息日则相反.5年间,工作日黑碳平均质量浓度较休息日高9%.此外,根据有效观测数据,通过回归整理,给出了一个5年平均黑碳质量浓度日变化的逐时经验函数,以方便估计和预测黑碳浓度水平.     

上海市机动车发展的大气环境容量

研究了上海市机动车和固定源排放对环境中NOx 浓度的贡献率 ,采用ADMS Urban空气质量模型从环境容量角度提出上海市机动车发展的总量控制目标 .2 0 0 2年上海全市NOx 排放总量为 39 7× 10 4t/a ,其中中心城区机动车NOx 排放分担率81% ,浓度贡献率为 86 % .为实现 0 0 8mg/m3 年平均浓度容量控制目标 ,上海市机动车NOx 排放总量应控制在 3 5× 10 4t/a以下     

长江流域植被净初级生产力对未来气候变化的响应

研究基于气象观测和B2气候变化情景数据,利用大气-植被相互作用模型(AVIM2)模拟了1981—2000年和2010—2050年两个时段内植被NPP的空间分布格局及其时间变化趋势并分析了其时空变化与气温和降水量的关系。研究表明1981—2000年流域内植被NPP的空间分布大致呈现自西向东、自北向南递增的趋势。未来长江流域气温将整体增加,但各地增温幅度不同。流域降水量有增有减,主要增加区域位于长江源头和上游及中游的江北地区。未来在气温增加幅度较小而降水量增加的区域,如长江源头和上游的青海、西藏、川西及云南的部分地区的植被NPP将增加。在气温增幅较大而降水量减少或者降水量增加不多的区域如长江中游和下游的广大地区植被NPP将减少。从植被类型来看,长江流域大部分森林、郁闭灌丛和农作物的NPP在B2气候变化情景下将减少,每年减少量分别在0~4.5 gC.m-2、0~2 gC.m-2和0~2.5 gC.m-2之间。高寒草甸、草地和稀疏灌丛的NPP将增加,每年增长量介于0~2 gC.m-2之间。     

不同水分管理方式下水稻生长季N_2O排放量估算:模型应用

基于田间原位测定结果,作者建立了不同水分管理方式下稻田N2O排放估算的统计模型.在模型验证和输入参数检验的基础上,本研究应用模型估算了20世纪50～90年代我国稻田水稻生长季N2O直接排放量.结果表明,由于水稻种植面积和氮输入量的增加、以及水分管理方式的变化,稻田N2O-N季节排放量从20世纪50年代平均每年9.55 Gg增加到了90年代每年32.26 Gg,同期伴随着水稻单产的增加.在20世纪50～90年代间,我国水稻生产的N2O-N排放量以平均每10 a 6.74 Gg的速度递增.20世纪50年代和90年代稻田N2O-N季节排放通量平均分别为0.32 kg·hm-2和1.00 kg·hm-2,相当于季节氮输入总量的0.37%和0.46%.本研究模型估算50～90年代间稻田N2O季节排放量的不确定性为59.8%～37.5%.就全国稻田的不同种植区域而言,长江中下游地区稻田水稻生长季N2O排放量占全国稻田N2O排放总量的51%～56%.20世纪90年代水稻生长季N2O排放量约占我国农田N2O年总排放量的8%～11%.相对于旱地作物而言,过去几十年水稻生产的发展在很大程度上减缓了我国农业生产的N2O排放.然而,随着水稻生产中节水灌溉的推广和氮肥施用量的增加,我国稻田N2O季节排放量预计将相应增加.     

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20 a陕北地区耕地变化及其对农田生产力的影响

陕北地区耕地开垦和生态保护与建设工程等对耕地资源的空间分布格局产生了重要影响,并进一步影响农田生产力。论文基于中高分辨率卫星遥感数据,经人机交互目视解译和实地验证,生成陕北地区1990、2000和2010年耕地现状以及前后两个10 a耕地动态数据集。利用光能利用率遥感模型,结合中分辨率、长时间序列卫星遥感数据估算陕北地区农田净初级生产力,分析耕地变化对农田生产力的影响。结果表明,陕北地区耕地面积及其生产力在研究期前10 a小幅增长,后10 a明显减少。耕地减少的最主要原因是生态退耕,城市化也是耕地减少的原因之一。总体而言,20 a来,陕北地区耕地资源总面积净减少42.56%;受耕地面积变化的影响,同期农田净初级生产力下降了41.90%。研究对于评估陕北地区耕地安全和粮食安全,指导区域土地利用科学规划,具有重要意义。     

基于GIS和RS的市域尺度下的植被NPP研究

在GIS和RS支持下,利用土地利用类型数据、地面气象数据和遥感影像数据,以青岛市为例,研究了市域尺度下的植被NPP空间分布特征.结果表明:青岛市NPP值为0~288 g·m-2·a-2,林地NPP值较高,耕地次之,建成区等区域最小.在小尺度区域内,NPP分布受土地利用类型影响较大,受气象因素影响较小.NPP模块在数据获取上比较容易,仅利用土地利用类型数据、地面气象数据和遥感数据就可以对陆地植被NPP进行计算,实际应用可操作性强.30 m分辨率植被NPP计算值更适宜于在市级小尺度区域内应用.     

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。     

全球气候变化下中国农业生产潜力的空间演变

农业生产潜力对区域农业发展和农业产业投资与布局等具有重要影响。然而,当前的研究较少探讨1980年代以来我国区域农业生产潜力空间演变特征,以及就未来气候变化对中国区域农业生产潜力所产生的可能影响也还较少关注。为此,论文对1980年代以来中国区域农业生产潜力的空间演变特征进行了分析,并就未来气候变化对中国区域农业生产潜力的可能影响做出了估计,研究发现：1961—2012年中国农业生产潜力的地理分异特征异常显著,其中东南较高,西北相对较低,同时呈现出较为明显的纬度地带性规律。1980年代以来我国农业生产潜力减少的区域主要是集中在胡焕庸线以东的地区,其中四川盆地和华北平原中部等地区的农业生产潜力减少最为明显,约在4%以上,而水分有效系数的下降是其农业生产潜力减少的主要因素,农业生产潜力增加的地区则主要位于长江中下游和华北平原南部等地。在当前的全球变化趋势下,模拟得到,2041—2060年我国农业生产潜力减少的区域可能主要位于长江以南以及青海中部地区,其中四川盆地和湖北中南部等地的农业生产潜力下降趋势最为明显,因而这也可能会给这些地区的平均粮食产量带来一定程度的下降。     

气候变暖对四川盆地水稻土有机碳含量变化的影响

气候变暖会提高土壤温度从而导致土壤碳释放,但也可以通过提高初级生产力增加土壤有机碳.农田土壤被认为具有巨大的固碳潜力,然而大区域尺度上气候变暖如何影响农田土壤有机碳变化尚缺少直接观测.水稻土是我国重要的耕作土壤之一,基于1980～1985年全国第二次土壤普查获得的2 217个样点数据和2017～2019年2 382个实地采样数据,分析了四川盆地水稻土表层土壤有机碳含量的变化特征,并探究了水稻土有机碳含量变化与气温、降雨量、农田利用方式、施肥强度和粮食产量的关系.结果表明,近40年间四川盆地水稻土表层有机碳含量从13.33 g·kg^-1上升到15.96 g·kg^-1,增长了2.63 g·kg^-1,呈“碳汇”效应;不同地貌区和不同二级流域水稻土有机碳含量变化幅度不同.水稻土有机碳含量增加量与年均气温呈正相关关系,与年均降雨量呈负相关关系,与年均施肥量及其增长速率、年均粮食产量及增长率则均呈先增加后降低的抛物线关系.不同农田利用方式下水稻土有机碳含量增加量与年均气温增长率关系不同,年均气温增长率的增加仅在水旱轮作下对有机碳增长...     

北方干旱化和土地利用变化对泾河流域径流的影响

论文以在黄土高原上发育,流经中国北方干旱、半干旱地区的黄河二级支流--泾河为研究对象,基于20世纪八九十年代的土地利用影像资料,以及泾河流域1970~2002年的气候、水文资料,采用美国农业部开发的分布式流域水文模型SWAT,分析了20世纪80~90年代泾河流域的降雨量和径流量的变化。从80到90年代,流域年降雨量呈逐年递减趋势,80年代多年平均月降雨量明显大于90年代多年平均月降雨量,尤其在7~9月,平均降雨量明显减少。受气候干旱化和土地利用/覆被变化的共同作用,80~90年代,流域多年平均年径流减少了8.92m³s^-1。为了区分气候变化和土地利用变化对流域径流的影响,采取分别固定气候因子与土地利用/覆被变化因子的方法,将模拟情景输入模型,定量区分气候和土地利用/覆被变化对流域径流的影响方式和程度。结果表明,气候干旱化趋势使流域多年平均年径流减少28.08m³s^-1,为气候、土地利用/覆被变化共同影响径流变化量的314.80%;土地利用/覆被变化使流域多年平均年径流增加26.57m³s^-1,为气候、土地利用/覆被变化共同影响径流变化量的297.87%。     

1901—2014年黄土高原区域气候变化时空分布特征

气候变化对黄土高原地区环境与经济影响重大,研究其在小地理尺度上的时空变化趋势对该区应对全球气候变化制定适应性策略有重要意义。论文基于CRU 1901—2014年逐月气候数据集,利用Delta空间降尺度方法对该数据集在黄土高原地区进行降尺度处理并评价,最后采用距平、Mann-Kendall趋势检验和Sen’s斜率估计方法分析该区历史时期气候变化的时空分布特征。结果表明：1）使用Delta法将分辨率为0.5°×0.5°的月降水量和月均温数据降尺度到分辨率为1 km×1 km的网格上是可行的,其中线性插值法最适合该区降尺度过程。2）1901—2014年该区年降水量年际变化趋势不显著,但年均温以0.1 ℃/10 a的速率显著上升;与气候平均值相比,20世纪60年代为相对湿冷期,80年代以后为相对干暖期;年降水量在该区西部地区（面积占3.05%）以0.24 mm/10 a~3.52 mm/10 a的速率显著增加,年均温在西部以外地区（面积占91.30%）以0.02 ℃/10 a~0.17 ℃/10 a的速率由西南向东北显著上升。3）1981—2010年黄土高原西部地区（面积占92.02%）相比气候平均值变干变暖,西部以外地区（面积占7.98%）变湿变暖;年降水量只在民和及其以南极少数地区（面积占0.05%）以17.25 mm/10 a~27.93 mm/10 a的速率显著增加,年均温在西部以外地区（面积占87.61%）以0.23 ℃/10 a~0.71 ℃/10 a的速率显著上升。上述研究结果可为该区在制定应对全球气候变化策略时提供科学依据。     

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.