2000—2020年我国西南地区植被NEP时空变化及其驱动因素的相对贡献

西南地区作为我国重要的生态安全屏障,探究其植被净生态系统生产力(net ecosystem productivity,NEP)的时空演变规律对该地区乃至我国的可持续发展都具有重要意义.基于MODIS数据、气象数据、DEM数据和土地利用数据等,首先,利用改进的Carnegie Ames Stanford Approach (CASA)模型和土壤微生物呼吸方程,估算2000—2020年我国西南地区植被NEP;其次,结合Theil-Sen Median趋势分析、偏相关分析和复相关分析等方法,研究西南地区植被NEP时空变化及其对气候变化和土地利用变化的响应机制;最后,利用基于情境分析的相对贡献分析法,定量评估气候变化和土地利用变化对西南地区植被NEP变化的相对贡献.结果表明：时间上,2000—2020年我国西南地区及其五省份(云南省、贵州省、四川省、重庆市和西藏自治区)生态系统植被NEP均表现为上升趋势,其中,西南地区植被NEP上升速率为4.74 g/(m2·a).空间上,西南地区及其五省份植被NEP呈上升趋势的面积均大于呈下降趋势的面积,其中,西南地区植被NEP呈极显著上升的面积占45.41...     

环球扫描

<正>《自然》2014年8月7日植物的净初级生产受温度和降水的影响,但这是对植物代谢的一个直接效应,还是由生长季长度(树龄)和植物生物质(体型大小)的变化所致的一个间接生态效应呢?Sean Michaletz等人建立了一个代谢比例理论来研究直接和间接气候效应的影响程度,结果显示:温度和水分供应在局部尺度上是植物生理和生态系统代谢的基本驱动因素,但在全球尺度上,气候植物生产力对气候的反应     

全球森林土壤净矿化量的影响因子

森林生态系统在全球变暖格局下的地位和作用,尤其是土壤氮库对大气氮沉降增加的响应逐渐成为全球变化研究的热点。文章通过对已有文献资料的调研和整理,分析了1984-2012年间全球森林生态系统土壤净矿化量的野外原位观测结果的分布特征,力求有效预估森林生态系统中氮素年净矿化量对大气氮素沉降量和水热条件等因子变化的响应。结果表明:全球森林生态系统土壤净矿化量的平均值为39.33 kg/(hm2·a)(以N计)。作为一个复杂的生态过程,土壤净矿化量同样受到年均温、年降水量以及土壤属性的显著影响。其中年降水量大于800 mm区域的森林土壤净矿化量与年降水量呈显著正相关关系(R2=0.17,p<0.05)。另外,森林土壤净矿化量也随着氮沉降量的增加而显著增大,氮沉降量对不同区域森林土壤氮素净矿化量的贡献率约为38%。土壤C/N(x1)和氮沉降量(x2)可以有效解释不同区域森林土壤净矿化通量(y)85%的变化。     

可鲁克湖流域植被净第一性生产力研究

文章基于地理信息系统和卫星遥感应用技术,利用美国国家航空航天局全球数据中心空间分辨率为1km,时间分辨率为1年的MOD17A3数据,估算了可鲁克湖流域2001~2010年的净第一性生产力的空间分布及变化情况。结果表明,可鲁克湖流域10年来NPP保持非常稳定的状态,变幅很小,说明10年来该区域陆地生态环境状态稳定,但是10年来最高值比全球陆地水平低,表明该区域植被生态环境非常脆弱,应及时采取补救措施,保证流域生态的健康发展。     

千岛湖流域杭州段人类活动净氮、净磷输入时空分布

为探究人类活动对流域氮磷输入的影响,基于人类活动净氮、净磷输入模型（NANI、NAPI）,分析了2008~2017年千岛湖流域杭州段氮磷输入的时空变化特征及驱动因素.结果表明：年际NANI值呈上升的趋势,10a平均值为2230kg/（km²·a）;年际NAPI值呈先上升后持续下降趋势（峰值出现在2011年）.各子单元空间差异性较为显著,NANI、NAPI值均呈西高东低、南高北低的分布特征.NANI主要输入组分年际间差异显著,2008~2014年NANI的最大贡献源为氮肥施用（37.3%~39.9%）,2015~2017年最大贡献源则为大气氮沉降（36.4%~38.4%）;NAPI主要输入组分年际间较为一致,最大贡献源为人类食品和动物饲料磷输入（44.1%~48.1%）,其次为磷肥施用（40.3%~43.4%）.影响因子中,农作物种植强度与NANI、NAPI的相关性最显著,分别为0.851和0.806.各子单元NANI、NAPI与入湖TN、TP负荷强度显著相关,NANI变化可解释其63.9%的河流TN负荷变化,NAPI变化可解释其73.3%的河流TP负荷变化.因此,千岛湖流域杭州段面源污染实际管控中应重点关注NANI、NAPI值较高的汾口镇、威坪镇及浪川乡,加强氮磷化肥污染防治,实行污染控源减排策略.     

湿地生态系统CO2净交换、水汽通量及二者关系浅析

湿地生态系统碳循环是陆地碳循环研究中的重要组成部分,对于全球变化具有重要意义。水汽通量是影响湿地生态系统碳循环最重要、最基本的生态因子之一,与湿地生态系统CO2净交换密切相关。本文在总结湿地生态系统CO2净交换与水汽通量变化基本规律及其主要影响因子的基础上,从宏观和微观2个方面分析二者之间的内在关系。从宏观上看,湿地生态系统本身的特点决定了CO2净交换与水汽通量之间必然是相互影响、相互制约的;就微观而言,叶片尺度上的气孔行为是水分蒸腾和净碳通量这两个生理生态过程相互联系的纽带。最后,对湿地生态系统CO2净交换与水汽通量关系的研究方向提出展望。     

基于植被生产力的黄土高原地区生态脆弱性及其控制因子分析

作为中国典型的生态脆弱区之一,研究黄土高原生态脆弱性的空间分布格局及控制因子,可为该地区生态系统修复和环境管理提供重要科学参考和理论支持。该研究依据IPCC生态脆弱性定义,以生态系统净初级生产力（netprimary productivity,NPP）为指标,评估了2001—2020年黄土高原生态脆弱性的空间分布格局,并基于地理探测器定量分析了生态脆弱性的控制因子。结果表明,黄土高原生态脆弱性整体较高,中度及以上等级脆弱区域面积占比约61%,且脆弱性呈现出西北高东南低的分布格局。林地脆弱性最低,中度及以下等级脆弱区面积占比超过85%;草地、耕地和建设用地中度及以下等级脆弱区面积占比分别为59%、66%和76%;未利用地的脆弱性程度最高,中度及以上等级脆弱区面积占比超过86%。植被覆盖度和降水是影响生态脆弱性的主控因子,二者的解释力分别为0.59和0.48;其他因子对生态脆弱性的影响力整体较小（<0.18）。此外,不同影响因子间均存在较强的交互作用,特别是植被覆盖度与海拔之间,其交互作用的解释力高达0.66。该研究表明,基于NPP动态变化能够有效表征黄土高原地区生态脆弱性的空间分布...     

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。     

长江流域蒸发皿蒸发量及影响因素变化趋势

采用MannK-endall非参数检验方法和反距离权重插值法IDW对长江流域近40年来20cm蒸发皿蒸发量及其影响因素进行了时空变化趋势分析,研究结果表明:近40年来,长江流域年平均蒸发皿蒸发量在全流域和不同区域内均呈现显著的下降趋势,且中下游地区(99%的置信度)比上游地区(95%的置信度)下降趋势显著,夏季(99%的置信度)比其它季节下降趋势显著。影响蒸发皿蒸发量的主要气象因子太阳净辐射和风速呈现显著下降趋势,气温表现为显著升高趋势,但中下游地区夏季温度微弱下降,降水微弱增加,但中下游地区夏季降水显著增加。因此,长江流域年平均太阳净辐射和风速的显著下降是年平均蒸发皿蒸发量显著下降的主要原因,而中下游地区夏季气温的微弱下降和降水的显著增加使得中下游地区夏季蒸发皿蒸发量下降趋势尤其显著。     

渭河流域植被WUE遥感估算及其时空特征

论文基于估算NPP的CASA模型和估算ET的三角形模型对水分限制因子算法进行改进的基础上,构建了由NPP子模型和ET子模型组成的WUE遥感估算模型,以2010年相关MODIS影像和气象参量为数据源,实现了渭河流域WUE的估算,并对WUE的时空特征及其与年内气温、降雨的关系进行了分析。研究表明：1）WUE模拟结果与通量观测数据以及生态系统模型模拟结果均具有一定的可比性,各模型模拟结果存在差异可能与WUE定义、模拟区域、使用数据源以及使用植被覆盖分类底图等存在差异有关;2）渭河流域WUE年内分布呈现微“双峰”型格局,以8月最高,春、夏、秋、冬四季WUE分别为0.57、1.05、0.66、0.12 gC·m^-2·mm^-1,呈现夏季>秋季>春季>冬季的特征;3）渭河流域WUE空间分布呈现子午岭、黄龙山、六盘山以及秦岭北坡等林区高,西安市建成区、子流域上游低植被覆盖区以及局部旱作农业区低的分异特征;4）渭河流域尺度上,WUE随年内气温和降雨的变化均呈现5阶段的变化特征,但变化形式存在差异。