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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于Google Earth Engine的中国植被覆盖度时空变化特征分析

植被覆盖时空变化是全球及区域生态环境重要研究内容之一。基于Google Earth Engine云平台,利用2000~2017年250 m分辨率的MODIS-EVI长时间序列数据,采用像元二分模型并辅以趋势分析、去趋势标准差、Hurst指数方法定量估算中国自2000年来植被覆盖度时空变化,并从省域尺度分析中国植被覆盖度近18 a以及未来趋势变化的时空分异特征。研究结果表明:①2000年以来中国植被覆盖度的变化速率为0.09%/a(P<0.01),平均植被覆盖度为44.63%,空间分布格局上整体呈现“东南高、西北低”的特点,但存在空间异质性;②从省级尺度来看,海南省平均植被覆盖度最高(79%),新疆维吾尔自治区最低(13%),山西省改善趋势最显著(0.4%/a),天津市年际波动最大(DSD=0.039),位于中国最西部的3省:新疆、西藏、青海植被覆盖度年际波动最小;③全国尺度植被覆盖度Hurst指数为0.72,未来将继续保持改善的趋势。具有改善持续性的省份基本呈“T”型分布,位于东西两侧的省份应注重加强植被生态修复与防护工作,保障区域生态文明建设的持续性。     

青藏高原1982~2015年FPAR时空变化分析

植被吸收利用太阳光合有效辐射比率反映了植被固碳释氧能力,根据青藏高原GIMMS NDVI3g（1982~2015年）和MODIS NDVI（2001~2015年）数据,采用非线性半理论半经验模型进行FPAR反演及时空变化分析。结果表明：①2001~2015年GIMMS NDVI3g和MODIS NDVI反演FPAR在空间分布上具有较高的一致性,相关系数为0.82（P<0.01）,年际变化趋势一致至少6年的区域占80%;②青藏高原FPAR受坡度和海拔影响较大,其中15~35坡度FPAR变化最快,700~2 100 m海拔区间FPAR值最大;不同坡向对应的FPAR除南坡方向偏低外其他方向差异不大。③1982~2015年青藏高原四季FPAR时空变化研究中,冬季FPAR年际变化最明显,约78.5%的区域表现为增长趋势;秋季FPAR下降区域最多,但超过71.5%区域变化不显著;④基于MODIS NDVI和GIMMS NDVI两数据反演的所有植被类型的FPAR都在2012年间出现小幅度下降趋势,且不同植被类型FPAR的年际变化趋势各不相同。     

基于SPOT-NDVI的贺兰山植被覆盖的时空变化研究

对贺兰山区进行分区的基础上,运用SPOT\|NDVI数据对1998~2010年四季不同区的植被演变进行研究。结果表明,贺兰山植被高海拔区域的平均覆盖最高,其次为中海拔区域,低海拔区域的东坡较高,其他区域覆盖较低。研究区植被的生长季为5~10月,其中植被覆盖最好为8月。近13 a来,贺兰山植被总体表现为增长趋势,其中绝大部分区域的秋季植被增长,尤其是中高海拔区域。考虑到研究区干旱化的趋势以及对植被生长的影响,贺兰山(特别是低山地区)植被的增长趋势在未来可能难以持续。     

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.     

武汉地区1988~2002年植被覆盖度变化动态分析

植被是生态系统最重要的组成部分,而植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个最重要的指标,是生态系统健康评价的前提和必要的基础。利用1988、1991、1996和2002年4个时相的TM和ETM+遥感影像为数据源,以归一化植被指数(NDVI)像元二分法为植被覆盖度估算模型,计算了武汉地区不同时期的植被覆盖度,生成了该地区不同时序的植被覆盖度图,以此分析武汉地区植被覆盖度的时空变化。结果表明,武汉地区在1988~2002年这14年,植被覆盖度变化明显,整个地区的平均植被覆盖度从58.41％下降到50.45％,下降值为7.96%,特别是江夏区和主城区变化幅度最为显著,下降值分别为9.98%和7.14%。植被覆盖度下降最快时间段是1996~2002年,恢复阶段是1991~1996年。从空间上来看,全地区都处于下降阶段,特别是郊区江夏区和市区,通过分析发现,这大部分原因都是城市发展的结果,导致了生态环境的恶性发展,值得各方面的注意。     

Effects of spatial variability in light use efficiency on satellite-based NPP monitoring

Light use efficiency (LUE) algorithms are a potentially effective approach to monitoring global net primary production (NPP) using satellite-borne sensors such as the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). However, these algorithms are applied at relatively coarse spatial resolutions (≥1 km), which may subsume significant heterogeneity in vegetation LUE (ε_n, g MJ⁻¹) and, hence, introduce error. To examine the effects of spatial heterogeneity on a LUE algorithm, imagery from the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) at ≈1-km resolution was used to implement a LUE approach for NPP estimation over a 25-km² area of corn (Zea mays L.) and soybean (Glycine max Merr.) in central Illinois, USA. Results from several ε_n formulations were compared with a NPP reference surface based on measured NPPs and a high spatial resolution land cover surface derived from Landsat ETM+. Determination of ε_n based on measurements of biomass production and monitoring of absorbed photosynthetically active radiation (APAR) revealed that ε_n of soybean was 68% of that for corn. When a LUE algorithm for estimating NPP was implemented in the study area using the assumption of homogeneous cropland and the ε_n for corn, the estimate for total biomass production was 126% of that from the NPP reference surface. Because of counteracting errors, total biomass production using the soybean ε_n was closer (86%) to that from the NPP reference surface. Retention of high spatial resolution land cover to assign ε_n resulted in a total NPP very similar to the reference NPP because differences in leaf phenology between the crop types were small except early in the growing season. These results suggest several alternative approaches to accounting for land cover heterogeneity in ε_n when implementing LUE algorithms at coarse resolution.     

基于TROPOMI叶绿素荧光遥感的冬小麦旱情监测

针对太阳诱导叶绿素荧光(Solar-Induced chlorophyll Fluorescence,SIF)可以有效指示陆表植被水分胁迫的特点,提出了归一化叶绿素荧光干旱指数(Normalized SIF Drought Index,NSDI)用于黄淮海地区冬小麦旱情监测.该方法首先基于哨兵-5p卫星(Sentine...     

基于OMI/OMPS中国季风区大气边界层SO2时空格局分析

为研究季风对大气边界层 SO₂变化的影响,利用2005~2014年OMI SO₂、2015~2017年OMPS NMSO₂遥感数据,选取中国季风区为研究对象,分析大气边界层SO₂时空分布特征,并选取4座典型城市,通过相关性分析和HYSPLIT后向轨迹模拟。结果表明：中国季风区PBL SO₂空间上呈现异质性,冬、夏季风变迁对于季风区大气边界层 SO₂柱浓度变化影响明显;温度和气压是影响大气边界层 SO₂柱浓度的主要气象因子,其次是地域性气象条件;冬季气流对日SO₂柱浓度升高影响较大,四川盆地及来自印度半岛、孟加拉湾的西南气流对重庆市SO₂柱浓度升高效果显著,银川市SO₂受蒙古高原偏北气流及天山北部西北气流影响,天津市和杭州市受华北平原及蒙古高原地区气流的作用。     

Spatial Distribution of Atmospheric Boundary Layer SO2 in Monsoon Region of China based on OMI/OMPS

The monsoon has obvious influences on biological migration, cultural formation, regional architectural structure, and changes in meteorological elements, but lacks study on the impact of the PBL SO₂. In this paper, we make a study on the temporal and spatial distribution characteristics of the PBL SO₂ in Chinese monsoon region by OMI SO₂ from 2005 to 2014 and OMPS NMSO₂ from 2015 to 2017 in order to identify the influence of monsoon on PBL SO₂ in different regions. Four typical cities were selected to do correlation analysis, and HYSPLIT model was run for backward Trajectory simulation by the corresponding date of daily SO₂ columns are greater than the monthly average in January 2012. The results show that china’s PBL SO₂ is spatial heterogeneity; the change of winter and summer monsoon has obvious influence on the PBL SO₂, temperature and pressure are the main factors affecting the concentration of the PBL SO₂. Regional meteorological conditions have large differences in the dry and wet deposition, photochemical reaction and wind diffusion of SO₂; the winter airflow has a greater impact on the increase of the SO₂, internal discharge in the Sichuan Basin, and southwesterly airflow which comes from the Indian Peninsula and the Bay of Bengal has a significant effect on the increase of SO₂ in Chongqing. Yinchuan is affected by the airflow that comes from the Mongolian Plateau or the Tianshan Mountains; Tianjin and Hangzhou are influenced by airflow come from the North China Plain or the Mongolian Plateau.     

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。