近10年榆林市植被净初级生产力时空分异特征

针对榆林市生态环境脆弱,植被净初级生产力分布及变化对其影响较大的问题,利用2000年、2005年和2010年的NPP数据,采用马尔科夫转移矩阵及GIS空间分析功能,揭示榆林市NPP的时空变化特征。结果表明:(1)榆林市NPP空间分布由西北向东南逐渐递增。(2)2000年~2010年NPP呈显著上升趋势:2000年~2005年NPP升高区域95.03%,增幅大于300gC/(m2·a)的占47.22%,主要分布在榆林市最北端和南部地区;2005年~2010年NPP升高区域面积93.96%,增幅大于300gC/(m2·a)的占54.10%,集中在东南大部分地区。(3)榆林市NPP增加的主要因素是1999年以来该区采取的多项植被恢复与重建工程等措施,植被覆盖度增加。     

祁连山区植被净初级生产力的空间变化特征分析

基于MODIS数据分析了2000~2010年祁连山区植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)的空间变化特征。结果显示:祁连山区植被NPP并不高,多年平均植被NPP仅为121.95gC/(m2·a),自东向西植被NPP逐渐减少。不同植被类型其NPP具有明显差异,大体上为:常绿阔叶林平原草地常绿针叶林典型草地农田高寒草甸草地荒漠草地落叶针叶林。祁连山区植被NPP变化在区域间也存在差异。植被NPP呈增长趋势的地区主要分布在青海年南山、拉脊山、达坂山和青海湖及其西侧,约占47.30%;乌鞘岭东部及以东的地区(约占1.97%)植被NPP呈减少趋势。降水是祁连山区植被NPP变化的主要因素,气温对植被NPP的影响并不明显,不合理的人类活动可能是造成部分区域植被NPP减少的重要原因。     

基于Landsat TM/ETM+影像的武汉市冬季NPP估算及其时空变化分析

植被净第一生产力(NPP)作为反映植被固碳能力的重要指标,在全球CO2浓度上升的背景下,成为研究全球及区域生态系统对气候环境变化响应的热点之一。基于Landsat TM/ETM+遥感影像数据,采用改进的CASA模型,估算得到武汉市2001~2010年空间分辨率为30m的冬季NPP,并对其进行时空变化分析。研究结果表明:武汉市过去10a冬季平均NPP为8.55gC/m2·m。2001~2010年武汉市冬季NPP整体呈现波动上升的趋势,各区域具有不同的增长速率,其中以江夏区最快,而各植被类型中灌木林具有最快的增长速率和最高的平均NPP。武汉市冬季NPP均呈现从三环区域向四周增大的空间分布特征,过去10a武汉市冬季NPP最高的区域由黄陂区转移到了江夏区。     

中亚地区植被净初级生产力时空动态及其与气候因子关系

植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)及其对气候变化的响应是全球变化的核心研究内容之一,研究中亚地区NPP的时空格局变化对理解植被—环境的作用机理以及应对全球变化具有重要的意义。基于MOD17A3数据集、气象数据结合GIS分析方法研究中亚地区2000~2014年的植被NPP时空动态特征及其与气候因子的关系。结果表明：①中亚地区空间上NPP的变化范围在0~874 gC/m²·a之间,平均值为151.90 gC/m²·a,NPP年总量平均值为482.41TgC (1 Tg=10¹² g),NPP平均值与总量均呈现出下降趋势;②中亚地区NPP的高值区主要分布在高纬度地区和东南部高山地区,中部和南部荒漠区则为NPP的低值区;③中亚地区2000~2014年间NPP在空间上总体呈现下降趋势,达到显著下降的区域总体面积的39.89%。NPP呈下降趋势的区域主要集中在哈萨克斯坦的大部分区域,不同分区内以典型草原区最为显著;④中亚地区NPP受降水量的影响作用高于气温,荒漠草原区、典型草原区以及荒漠区主要受到降水量的控制,高山草甸区与高山林地区则受到降水和气温的共同作用。     

芦苇湿地植被NPP估算方法探索与应用

作为表征湿地生态系统健康的重要指标,湿地植被净初级生产力（NPP）的精准估算对于理解全球变化以及区域碳循环具有重要的支撑作用。基于Landsat 8 OLI遥感影像和大量实测数据,以光能利用率模型基本结构式为基础,构建和评价了芦苇湿地植被NPP估算的不同遥感驱动模型,并以东北3个典型芦苇湿地保护区为例进行了验证与应用。结果表明：以NPP = f（f（VI₁）） × f（VI₂） 结构与NDVI和MSAVI两个植被指数作为自变量的模型最优,模型精度为89.2%,明显高于NPP低空间分辨率产品和CASA模型的模拟结果。根据该模型估算的东北地区七星河、查干湖和双台河口芦苇湿地的NPP均值分别为3 001、3 050和3 621 gC·m^–2·a^–1。受水文条件和人类活动影响,各湿地样区间NPP具有典型的空间分布异质性。实验提出的框架模型可为小尺度上湿地生态系统健康评估或湿地生态系统恢复效果评价等指标获取提供方法借鉴。     

海南省西北部植被净初级生产力的长时序精尺度遥感监测

植被净初级生产力（Net Primary Productivity, NPP）是反映生态系统碳循环状态和变化的有效指标，在“双碳”目标背景下，长时序精尺度数据对植被净初级生产力动态监测具有重要意义。海南省作为国家生态文明试验区，其NPP动态监测对于强化陆地生态系统碳汇建设具有典型作用。以海南省西北部为研究区，基于Landsat系列遥感影像数据，采用VPM光能利用率模型，估算得到海南省西北部长时序（2000～2020）精尺度（30 m空间分辨率）的NPP数据，并对其进行时空变化分析。研究结果表明：海南省西北部日平均NPP在年际尺度上呈现明显的波动上升趋势，与其他植被类型相比落叶阔叶林的NPP最高且增长趋势最快，灌丛的NPP最低且增长趋势最慢。海南省西北部NPP在空间上呈现南高北低分布，研究区南部阔叶林及稀树草原地区NPP较高，北部灌丛地区NPP较低。研究区域NPP的整体增长趋势主要是由南部植被所控制。     

复杂地形条件下提高BEPS模型模拟能力的途径

植被的净初级生产力(netprimaryproductivity,NPP)是全球变化和碳循环研究中的一个非常重要的环节。为了更精确地模拟植被的净初级生产力,选取中国长白山自然保护区作为研究区域,针对基于过程的北部森林生态系统生产力模拟模型(borealecosystemproductivitysimulator,BEPS)仅考虑平坦立地条件的特点,通过对该模型中地面接收到的太阳辐射部分进行地形修正,首先估算长白山自然保护区森林植被的NPP;然后采用高分辨率(30m)的ETM+遥感数据,利用修正前后的BEPS模型来模拟得到长白山自然保护区森林植被的净初级生产力;最后对模拟得到的NPP结果,再利用地面实测数据进行验证,其相关系数R分别为0.91659和0.92957,算术平均偏差分别为62.8gC/(m2.a)和44.2gC/(m2.a)。结果表明,通过对模型的进一步完善,BEPS对NPP的模拟精度有了一定程度的提高。     

以“胡焕庸线”为界的中国东西部净初级生产力变化分析

推动区域均衡协调与可持续发展是我国的重大战略之一,植被净初级生产力（NPP）对生态环境是否可持续发展起着重要作用。以“胡焕庸线”为界把我国分为东、西部,从像元尺度和县级行政单元研究分析我国NPP、人口以及人均NPP时空变化,尤其是东、西部的区域差异。结果表明：我国人口增长较快,从1982年的10.05亿增长到2017年的13.95亿,以“胡焕庸线”为界的西部占比由5.91%增长到6.42%;我国NPP整体呈现增长的趋势,总量由1982年的2.69 Pg C增长到2015年的3.24 Pg C,增长率为16.60 Tg C/a,其中东部增长率12.30 Tg C/a是西部（4.30 Tg C/a）的近3倍;西部人均NPP远大于东部与全国,1982、2000、2010、2017年西部与全国人均NPP持续处于下降的状态,但下降速率略有放缓,东部人均NPP则在2017年首次出现增长。据此可知我国整体生态环境处于恢复的状态,但不同区域之间差异较大,因此在相关政策制定方面应该充分考虑区域差异性,以实现我国生态环境的区域协调发展。     

2001年～2010年重庆地区植被NPP时空变化特征及其与气候因子的关系

以2001年～2010年MOD17A3的年均NPP数据为基础,利用GIS技术定量分析了重庆地区植被NPP的时空变化特征及与气候因子的相关性,结果表明:2001年～2010年重庆地区植被NPP整体呈微弱上升趋势,植被覆盖略有增加,且总体分布呈现从南到北递减的趋势;重庆地区植被NPP增加幅度由南到北递减且整体变化幅度较小,仅部分区县变化幅度较大.不同的植被类型的NPP存在差异,其NPP大小顺序为:常绿阔叶林＞草地＞农田植被＞混生林＞常绿针叶林＞落叶阔叶林＞落叶针叶林＞灌丛.就气候因子与植被NPP的相关性而言,NPP与气温的相关性不明显,NPP与降水的相关显著性存在空间差异.     

大兴安岭北段森林扰动对NPP的影响分析

森林扰动影响森林生态系统碳循环和碳平衡,植被净初级生产力(NPP)是表征植被固碳能力的重要指标,分析森林扰动对NPP的影响对于全球变化研究及生态系统承载力和恢复力评估具有重要意义。选取大兴安岭北段地区作为研究区,使用生产的每8 d 30 m分辨率叶面积指数数据集,基于Mu Sy Q-NPP植被生产力模型估算了该地区2002～2018年森林生长季30 m分辨率时间序列NPP,并使用30 m分辨率森林扰动时间序列产品分析了森林扰动对NPP的影响。研究结果表明：在大兴安岭北段地区,2002～2018年森林生长季NPP多年均值多分布于400～600 g C·m^-2·a^-1之间,总体呈现缓慢增加趋势;火干扰是研究区的主要扰动因子;2002～2017年森林扰动导致生长季NPP年平均减少量为0.01 Tg C·a^-1,在2003年、2006年和2017年,受到面积较大且强度较大的森林扰动后生长季NPP降低幅度较大,分别为0.11 Tg C、0.03 Tg C和0.03 Tg C;发生中高强度森林扰动的2006年扰动区,生长季NPP自2...     

Temporal-Spatial Variation Analysis of Net Primary Productivity and its Relationship with Climate in Central Asia

The Net Primary Productivity (NPP) of vegetation and its response to climate change is one of the key areas in research of global change. The study on spatial and temporal changes of NPP in central Asia is important to understand the mechanism of vegetation-environment action and to cope with global change. Therefore, based on the MOD17A3 dataset and meteorological data and GIS analysis method, this paper is intended to analyze the spatial pattern, temporal variation and the driving factors to NPP in Central Asia during 2000~2014. The results shows that: ①the spatial variation of NPP in Central Asia is ranged from 0 to 874 gC/m²·a, with an average of 151.90 gC/m²·a. The average annual total NPP is 482.41TgC (1 Tg=10¹² g), and both the average NPP and total NPP showed a decrease trend. ②The average NPP was higher in southeastern alpine regions and high latitudes areas than in central and southern desert areas in Central Asia. ③From 2000 to 2014, the annual NPP in central Asia showed a decrease trend with a rate of -2.05 gC/m²·a², covering 39.89% of the region with significant reduction. The areas in which NPP decreased were mainly distributed in Kazakhstan, with typical steppe zone being the most significant in five ecological zones. ④The effect of precipitation on NPP in Central Asia was stronger than that of temperature. Precipitation influenced NPP of typical steppe，desert and desert steppe more seriously, while alpine meadow and alpine forest were jointly affected by precipitation and temperature.     

遥感数据融合下的雄安新区NPP时空格局分析

高时空分辨率数据对实现植被生产力动态监测和生态环境评估具有重要意义.以雄安新区为研究区,基于改进的ESTARFM融合模型构建高时空分辨率NDVI数据集,结合改进的CASA模型,模拟和分析了 2000～2018年区域植被NPP的时空变化特征,并探讨气温与降水对NPP的影响.结果表明:①改进的ESTARFM融合模型预测结果...     

稀土矿开采导致的植被净初级生产力损失遥感评估——以江西省赣州市为例

稀土矿的无序开采既造成了稀土资源的浪费,也导致了矿区及其周边生态环境的恶化。以江西省赣州市为例,建立了一套适用于稀土矿开采导致的植被净初级生产力(NPP)损失遥感评估方法,该方法充分利用了高、中、低3种分辨率遥感数据的优势,涵盖了基准参考区选择、植被受损范围界定、低分辨率植被NPP数据降尺度等关键技术环节。将该方法应用于研究区2013年的植被NPP损失评估,结果表明:1截止2013年,赣州市稀土开采造成的植被直接破坏面积为31.74km~2,间接受损面积为44.48km~2。随着距矿区的距离增大,植被间接受损面积呈指数下降(R~2=0.96,P0.01);2 2013年,赣州市稀土开采导致的植被NPP总损失量为3.87×10~(10) gC,其中直接损失占总损失的77.81%,间接损失占总损失的22.89%,说明在稀土矿开采导致的生态破坏评估中,间接受损量不容忽视。文章构建的植被NPP损失评估方法可为其他类似矿区的生态破坏评估提供解决思路,研究结果可为稀土矿区生态评估、稀土定价以及矿区的生态环境管理提供依据。     

辽宁抚顺近10年来市域热场与植被变化分析

利用1999年和2010年的TM卫星遥感影像,定量反演了抚顺市域的热场和植被指数,并对其变化进行了分析。结果表明,11 a全市的平均热场温度升高了1.53 ℃,城市热岛主要集中在抚顺市的城市建成区以及苏子河河谷和黑大线沿线地带,但强热岛和极强热岛的空间分布范围2010年较1999年压缩幅度空前。从植被盖度总体情况来看,高覆盖度植被覆盖面积均在60%以上,而全市低覆盖度等级以下的植被面积比例很小,其面积比例都在1.5％以下。从植被盖度的变化看,高覆盖度和较高覆盖度的植被面积比例分别下降了3.22％和2.31％;而中覆盖度的植被面积比例增加了4.94％,其变化最大的区域在抚顺市区,该区域变化的比率是全市变化的3~5倍。从热场与植被的变化原因来看,首先是受植物生长季节气候的暖干化变化趋势的影响,其次还与土地利用类型中耕地和草地的减少以及建设用地的快速增加有关,此外,抚顺市生态建设工作对其也有一定程度的影响。     

典型资源型城市的植被覆盖变化及驱动力分析

干旱半干旱区植被变化研究较多,然而很少关注资源型城市社会经济对植被变化影响。基于2000~2020年鄂尔多斯市MOD13Q1数据、降雨和温度等气候数据、原煤产量等11个社会经济指标,结合GIS技术和线性回归法等统计学方法,对植被覆盖时空变化及其影响因素进行了研究。结果表明：①21年间鄂尔多斯的NDVI值介于0.233~0.395,呈波动性增长趋势,增长速率为0.059/10 a;下辖的8个区县的NDVI值也呈波动性增长趋势,但各地区存在差异。②鄂尔多斯植被呈东北高,西南低的分布特征,低植被区面积5.35万km²,占整个鄂尔多斯面积的61.58%,高植被区面积仅0.20万km²;植被改善区面积远远大于植被退化区面积,改善区占整个鄂尔多斯面积的52.19%,植被退化区仅占3.69%。③NDVI值与降雨量表现为极显著性正相关,相关系数为0.794（P<0.01）;NDVI变化与当月累计降雨量的相关系数较大,与1个月前温度的相关系数较大。④NDVI变化与11种社会经济指标均表现为极显著正相关,相关性为0.728~0.796（P<0.01）。鄂尔多斯植被恢复效果较好,降雨量和温度是影响植被生长的主要因素,NDVI变化对降雨量的响应无明显滞后性,对温度的响应存在一个月的滞后期,社会经济发展对植被覆盖的积极作用大于消极影响。