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.      

1980—2015年青藏高原植被变化研究

青藏高原地形复杂,气候类型独特,是北半球气候变化的调节器。全球气候变化直接影响植被变化,探讨植被变化对了解青藏高原的环境状况及环境保护与恢复具有重要意义。选取青藏高原作为研究区域,基于1980年和2015年的1 km土地利用数据利用转移矩阵研究植被的转换变化,利用1981—2015年的GIMMS-NDVI数据借助趋势分析法分析土地利用未变化区域的植被覆被变化,并通过相关分析法研究植被变化与气候因子的关系。研究表明:1980—2015年,青藏高原植被的转换变化表现为转入面积大于转出面积,植被面积整体增加。植被类型变化的主要表现形式为农作物和草地面积增加,乔木林地和灌木林面积减少;草地的面积变化最大,农作物、乔木林地和灌木林面积变化很小。从不同植被类型和生态分区来看,植被覆被变化表现为农作物面积较小,分布于半干旱地区,NDVI呈上升趋势;乔木林地位于东南部湿润半湿润地区,生长状况呈现退化趋势;灌木林位于东部边缘和东南部的湿润半湿润和半干旱地区,呈退化趋势;草地分布范围最大,生长情况趋于改善。近35年来,青藏高原的植被覆盖整体趋于好转,低覆盖度、干旱半干旱地区趋于改善,高覆盖度、湿润半湿润地区出现退化。研究时段内,青藏高原趋于暖湿化,NDVI变化与年平均气温、年降水量变化呈正相关,对降水变化更为敏感。不同植被类型对气候变化响应不同,农作物相关系数最高。乔木林地与气温和降水变化呈负相关,农作物和草地则呈正相关,灌木林与降水变化呈正相关,与气温变化呈负相关。     

2000～2021年成渝城市群PM2.5时空变化及驱动机制多维探测

研究成渝城市群PM_2.5浓度时空变化和驱动机制，对区域大气环境保护和国家经济可持续发展具有重要意义.基于PM_2.5遥感数据、 DEM数据、基于站点的气象数据、 MODIS NDVI数据、人口密度数据、夜间灯光数据、路网数据和土地利用类型数据，采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall显著性检验等方法，结合地理探测器，在多时空尺度上分析成渝城市群PM_2.5时空变化，并探测影响其变化的驱动机制.结果表明，2000～2021年成渝城市群PM_2.5浓度整体呈波动下降态势，冬季PM_2.5污染最为突出.PM_2.5浓度具有明显的空间异质性，呈现出“中间高，四周低”的空间分布特征，PM_2.5浓度高值区主要集中在自贡、内江、资阳和广安，PM_2.5浓度呈显著下降的区域主要集中在重庆西部等地.因子探测结果表明，成渝城市群PM_2.5浓度空间分异受气候、地形、植被和人文因子共同影响.高程、...