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相似文献
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1.
内蒙古草地NPP时空变化格局及其与水热因子耦合关系   总被引:1,自引:0,他引:1  
选取内蒙古作为研究区,基于卫星遥感数据、地面气象观测数据及其他统计资料,利用CASA模型估算了内蒙古草地净初级生产力(NPP),分析了2001—2016年内蒙古草地NPP的时空变化格局及其与水热因子的耦合关系,结果表明:2001—2016年内蒙古草地NPP多年平均值为343.46 g C/(m2·a),总体上呈现由东北至西南逐渐递减的分布格局;年均NPP总值约为0.218 Pg C,16年共计3.483 Pg C。大部分地区草地NPP呈波动上升趋势,年均增长率约为4.27 g C/(m2·a)。内蒙古草地NPP与年均温的偏相关系数为0.306,与年总降水量的偏相关系数为0.622;大部分地区草地NPP与年总降水量呈显著的正相关关系,而与年均温无显著相关。  相似文献   

2.
[目的]估算2001—2013年开孔河流域净初级生产力(NPP),并分析其时空分布特征和未来变化趋势,为自然资源的管理和有效利用提供依据。[方法]基于MODIS植被指数(NDVI)产品数据、气象数据和植被分类数据,利用改进的CASA模型。[结果]2001—2013年开孔河流域年均NPP呈逐渐增长趋势;空间上表现为西北高、东南低的特征,以开孔河为高值中心呈带状分布;NPP年内变化较大,夏季最高,占全年的65.30%,冬季仅有2.13%,为各季最低;Hurst指数与Slope趋势空间耦合图表明流域内未来NPP将呈增长趋势。[结论]开孔河流域生态环境呈良性发展的态势且季节差异明显、区域差异明显。  相似文献   

3.
[目的]探究陕西省陆地生态系统植被群落生产状况,分析陕西省植被NPP时空格局变化及影响因素,为准确评估陕西省陆地生态系统碳源/汇,实现区域生态可持续发展,达成碳中和目标提供参考依据。[方法]基于温度—植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI)对CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型水分胁迫因子进行改进,从而估算陕西省2010—2020年植被NPP,并利用热点分析法、趋势分析法以及地理探测器对陕西省植被NPP进行空间分布格局、年际变化趋势和驱动因子研究。[结果](1)陕西省NPP空间分布呈现南高北低、冷热点区域差异明显的特征;(2)陕西省2010—2020年NPP平均值介于331.02~416.34 gC/(m2·a),NPP均值在100~600 gC/(m2·a)占比最大,最低值和最高值区间占比不足20%;(3)全省2010—2020年83.3%的面积植被NPP值无显著变化,4.2%的面积呈增加状态,12.5%的面积NPP值呈下降趋势;(4)降水...  相似文献   

4.
基于ZGS和TW模型的长江流域植被NPP时空演变特征   总被引:1,自引:1,他引:0  
[目的]研究长江流域陆地植被生态系统初级净生产力(NPP)的时空演变特征,为政府部门建立和调整生态功能恢复项目提供参考。[方法]以长江流域为研究区,基于2000—2019年的降水和气温数据,采用周广胜—张新时模型(ZGS)和Thornthwaite Memorial (TM)模型估算NPP,并进一步利用皮尔逊相关分析、一元线性回归分析、Mann-Kendall显著性检验等,对比分析长江流域陆地植被生态系统NPP时空演变特征。[结果](1)基于上述两个模型模拟得到的长江流域NPP时空演变趋势基本一致,相关系数R为0.982,呈现显著正相关关系;(2)2000—2019年长江流域陆地植被生态系统实际NPP与潜在NPP均呈上升趋势,上升速率分别为6.85,2.74 g/(m~2·a)。(3)长江流域实际NPP和潜在NPP在空间上呈东南高西北低的分布格局,低值区域主要分布在草地生态系统;高值区域大部分分布在森林生态系统和农田生态系统。(4)2000—2019年长江流域实际NPP与潜在NPP呈上升趋势的面积分别占研究区总面积的80.65%和84.81%,主要分布在云南、青海、西藏、四川北部及浙江...  相似文献   

5.
基于CASA模型的陕西省植被净初级生产力时空分析   总被引:1,自引:3,他引:1  
[目的]探明陕西省近年来植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)的变化及评估植被的生长条件。[方法]基于CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)模型估算陕西省2003—2012年逐月NPP,并分析其年际、年内的时空变化特征及趋势。[结果](1)陕西省2003—2012年植被NPP总体呈增长趋势(p0.01),年均增量为3.940 6g/(m~2·a)(以C含量计);年总NPP从2003年的84.44Tg(1Tg=1012g)增加到2012年的91.98Tg。(2)NPP年内变化明显,夏季NPP占年总量的比例最高,达到52.43%,7,8两月占比最高,分别为18.52%和18.41%。只有3和8月NPP增长趋势显著或极显著,其他月份NPP变化不显著。(3)不同植被NPP的年际变化比较平稳,除永久湿地外,其他植被类型的NPP呈增长趋势,耕地的NPP增长最快(p0.01),年均增量为5.89g/(m2·a)。(4)NPP整体呈南高北低、高低相间的分布特征,全省78.53%的区域NPP呈增长趋势,24.47%的区域增长显著或极显著;NPP降低显著/极显著的面积仅占2.27%,主要分布在陕西中部和西安周边地区。[结论]陕西植被生长条件总体在改善,但局部在恶化。  相似文献   

6.
[目的]估算1993-2015年中国草地净初级生产力(net primary productivity,NPP),分析其时空变化格局及与水热因子的关系,了解这一时期中国草地生态系统的生产力水平及其对水热因子变化的响应。[方法]基于长时间序列遥感数据,气象数据和植被类型数据,运用CASA模型(Carnegie-Ames-Stanford Approach)估算草地净初级生产力,利用一元线性回归、二阶偏相关分析以及GIS空间分析方法,探讨草地NPP的变化趋势以及与对水热因子的关系。[结果]①1993-2015年,中国草地NPP年均总量为7.595×1014 g (以C计),单位面积NPP均值为296.76 g/m2/a。总体上,草地NPP呈现从东部到西部、从南部到北部逐渐减少的空间分布特征。②1993-2015年草地NPP总量以-1.415×1012 g/a的线性速率(p>0.05)波动式下降。其中,1993-2010年草地NPP总量以-2.312×1012 g/a的线性速率(p<0.05)显著降低,2011-2015年草地NPP总量以7.00×1011 g/a的线性速率(p>0.05)波动式上升。1993-2015年,NPP呈减少态势的面积大于NPP呈增加态势的面积且40.40%的草地NPP呈现显著性变化。③年际变化上,除去2011年以来草地NPP的波动性变化,草地NPP与太阳总辐射和降水量的二阶偏相关性显著,与年平均气温没有表现出显著的相关关系。空间分布上,草地NPP与太阳辐射显著偏相关的面积 > 与降水显著偏相关的面积 > 与气温显著偏相关的面积。[结论]1993-2015年,中国草地NPP总体上呈现普遍降低、局部改善的变化特征。这种变化主要受到太阳总辐射和降水量的影响,受温度变化的影响较弱。  相似文献   

7.
植被NPP是判定生态系统碳源/碳汇及调节生态过程的主要因子,基于CASA模型估算NPP,探究时空尺度NPP的变化及其对气候变化的响应状况,可了解泾河流域植被恢复状况并为流域生态环境改善提供科学参考及建议。以泾河流域为研究区域,基于2000年、2009年、2018年MODIS NDVI数据、气象数据与植被分布数据等,运用CASA模型(Carnegie-Ames-Stanford approach,CASA)对2000年、2009年及2018年流域NPP进行了估算,探究流域内NPP时空动态及其对气候变化的响应,并分析了各植被类型下NPP分布规律。结果表明:(1)时间尺度上,2000年、2009年及2018年泾河流域NPP均值分别为521.81 gC/(m2·a),664.77 gC/(m2·a),719.78 gC/(m2·a),年际变化呈增长趋势; 月际变化曲线呈单峰型,4—8月呈较强上升趋势,8月后逐渐下降; 各季节的NPP均值由高到低依次为夏季>秋季>春季>冬季。(2)空间尺度上,NPP分布存在一定的地域差异性,水平方向呈“南高北低”的特点; 垂直方向上,NPP值随海拔高度的升高呈先下降后上升的趋势。(3)不同植被类型下NPP均值存在明显差异,其中常绿阔叶林年均NPP值最高,为1 544.50 gC/(m2·a)。(4)气候变化背景下,NPP主要受气温与降水的影响,且降水为主导因素。研究结果表明泾河流域NPP呈增加趋势,即植被覆盖情况在逐步改善; 流域北部植被覆盖状况仍有待改善,建议加大退耕还林政策实施力度,加大果树、茶树等防护型林地的种植; 且该流域NPP对降水的响应强于气温,故可加大植树造林恢复植被的力度,也可修建水库和水利工程,退田还湖,并加大湿地保护,从而保证空气湿度,增加降水,改善植被覆盖,实现人与自然和谐共生。  相似文献   

8.
[目的]以甘肃省张掖市甘州区典型绿洲为例,研究绿洲农田生产力的时空格局及其全球变化对农田生产力的影响,为区域农业资源管理决策与规划提供决策依据。[方法]利用MOD17A3NPP产品、气象数据及甘州区农业统计等数据,结合GIS空间分析技术开展研究。[结果]甘州区不同农田类型净初级生产力(NPP)均值最小值均出现在2001年,最大值出现在2007年。甘州区农田净初级生产力年均值变化范围为109.3~420.5g/(m~2·a),其分布特征与农田类型的空间分布基本一致;同一农田类型,高海拔区农田生产力小于海拔较低区,即农田生产力的大小是由农田类型及海拔高度共同决定的。NPP变化趋势存在明显的空间异质性,农田生产力增加的面积占总面积的40.9%,主要是旱地和高海拔地区的水浇地。海拔1 800m以上的旱地和水浇地年降水量的增加趋势远大于平均气温,其NPP呈明显的增加趋势。[结论]近10a来甘州区农田生态系统生产力存在明显的时空差异,整个旱地和水浇地年均NPP呈增加趋势,水田年均NPP呈下降趋势。  相似文献   

9.
净生态系统生产力(NEP)是估算区域植被碳源/汇的重要指标。以青藏高原为研究区,基于光能利用率模型,利用遥感数据、气象数据和基础地理数据测算了2001—2015年草地生态系统净初级生产力(NPP),同时,应用土壤呼吸模型估算了逐月平均土壤呼吸量(Rs),进而估算青藏高原草地净生态系统生产力(NEP)。研究揭示了2001—2015年青藏高原草地生态系统NPP,NEP时空格局及其与气候因子的关系。结果表明:(1)2001—2015年,青藏高原草地生态系统整体表现为碳汇,平均净碳汇总量为1.82×1014 gC/a;(2)2001—2015年青藏高原草地生态系统NEP呈波动增加趋势,年平均值为120.8gC/(m2·a),年平均增长率为0.7gC/(m2·a);(3)研究区草地NPP与温度、降水相关性不显著,NEP与降水、温度均呈负相关。  相似文献   

10.
[目的]探究土地利用/覆被变化对鄂尔多斯市草地生态系统净初级生产力(NPP)的影响,为该区退牧还草措施的高效实施和草地资源的合理管理提供理论依据。[方法]基于多源遥感影像数据、多期土地利用/覆被数据和气象数据等,运用光能利用率模型(CASA),模拟鄂尔多斯市草地生态系统净初级生产力(NPP),并进行分析和探讨。[结果](1)鄂尔多斯地区草地NPP总量在2001年(5 700.16Tg)到2015年(7 634.61Tg)间增加了1 934.46Tg;空间分布上存在明显的地域差异性。(2)该市2001—2015年耕地面积持续减少;15a间,林地面积增加了4 593km~2;草地净减少量为786.38km~2,其中草地与未利用地之间的相互转化最大,有大量耕地、林地转变为草地,面积达到376.5km~2。(3)该市2001—2015年草地类型未发生变化地区NPP增长量为1 999.42Tg;草地转为其他土地类型共引起草地NPP减少量为303.98Tg,其中转为耕地、林地和未利用地导致其NPP减少量分别为35.08,69.81和118.28Tg;其他土地类型转化为草地导致NPP的总增加量达128.96Tg,其中由耕地、林地、水域、未利用地转化带来的草地NPP增量分别为36.30,31.39,17.58,151.38Tg。[结论]土地利用/覆被对草地NPP影响较大,耕地和林地向草地的转化、未利用地的重新利用使得草地碳汇总量增加。草地向未利用地、水域、城乡工矿居民用地的转化使得草地生态系统碳汇能力减弱。  相似文献   

11.
[目的]估算近14 a三江源地区植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)以及固碳释氧量,为河源区的生态环境建设以及制定碳减排与碳增汇政策提供科学依据.[方法]基于遥感、气象、土地等数据,通过CASA模型、碳排放模型、Sen+ Mann-Kendall模型,分析三江源地区植被NPP及其固碳释氧量的时空变化特征.[结果](1)三江源区植被NPP单位面积多年均值主要集中在0~750 g/(m2·a)之间,约占研究区81.72%;空间分布特征呈东南—西北递减规律,高值分布在海拔较低、河流密集以及林地地区,而高寒地区NPP值相对较低.(2) 1999-2012年研究区NPP物质量年际变化呈增加趋势,增速约为7.26 g/(m2·a),没有通过0.05显著水平检验;年际变化空间特征中,约23.64%呈下降趋势,其中通过0.05置信水平者约占2.3%,主要分布在人类活动较频繁的地区;在受人类活动影响较少且水资源丰富地区呈增加趋势,约占研究区的76.36%,其中30.58%通过0.05置信水平检验.(3)固碳释氧物质量变化中,耕地变化幅度较大,其次是林地和其他用地,牧草地变化波动性较小.与人类活动因素有关,人为因素作用越明显,其变化幅度就越大,反之亦然.[结论]三江源高寒牧草地生态总体改善较好,受人类影响较少,而在海拔较低、河流密集以及人类活动频繁地区生态变化相对较复杂,局部地区存在退化现象,需要进一步加强该地区的生态环境保护建设.  相似文献   

12.
随着黄骅地区城市化进程速度的加快,自然植被所产生的生产力下降现象也愈演愈烈。本文以光能利用率模型为基础,对黄骅范围内的植被净初级生产力进行测算,并分析植被净生产力模拟结果的时空分异特征。结论如下:1黄骅市2001~2010年均NPP大部分集中在200~500 g C m~(-2)a~(-1)之间。2黄骅市NPP在2001年到2010年总体呈波动变化,但可以看出有一定上升趋势,在2006年NPP达到顶峰,为512 g C m~(-2)a~(-1),在2002年达到波谷,为202 g C m~(-2)a~(-1)。3研究期间,黄骅市植被NPP分布符合地理分布规律,年均NPP值呈现从西向东递减的变化趋势。从平原农耕地区到盐碱地区,再到东部平原城市地区,NPP呈现下降状态,且存在高值和低值的地域。4不同土地类型间NPP数值也存在差异:其中耕地盐碱地水域湿地盐田园地草地工矿建设用地。  相似文献   

13.
[目的]研究高寒河源区土地覆盖的精准分类方法,为地物分类提供参考,分类结果可为青海湖流域土地资源与生态环境监管提供数据支撑。[方法]运用高分辨率遥感影像,通过6种监督分类器(平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然、神经网络和支持向量机)对青海湖沙柳河流域的土地覆盖进行分类,最后通过最佳提取方法统计得出青海湖沙柳河流域土地覆被概况。[结果]支持向量机、神经网络和最大似然的分类精度较高,其总体分类精度均大于96%,Kappa系数均大于0.95,平行六面体的分类精度最低,误差较大。综合各种分类精度及分类图像局部细节,支持向量机分类效果最佳。通过解译可知沙柳河流域土地覆被以草地为主,占流域总面积的71.09%,裸地和湿地分别占流域总面积的16.26%和10.24%,水体、农田和建筑用地面积较小,共占流域总面积的2.41%。[结论]运用高分辨率遥感影像,通过支持向量机分类器可实现对青海湖沙柳河流域土地覆被的良好分类。整个流域植被覆盖度高,生态环境良好。  相似文献   

14.
青海湖流域河流生态系统评价指标间的相关性   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的]研究河岸草甸生态特征、河岸土壤性状及河流水质评价指标间的相关性,为评价青海湖流域河流生态系统提供科学依据。[方法]通过对青海湖流域内主要河流沿海拔梯度进行野外采集河流水样、河岸表层土壤和统计植被生长特征,并且结合室内试验分析。[结果]青海湖流域河流生态系统18个评价指标随着海拔梯度的变化均表现出一定规律性,河岸植被、表层土壤及河流水样各评价指标间具有明显的相关性。由相关分析和主成分分析可知,COD(化学需氧量)与Pb、盖度与有机质、生物量与丰富度间具有极显著正相关(p0.01),河岸土壤砂粒与河流水中全氮含量、全盐量与盖度、砂粒与丰富度间具有极显著负相关(p0.01);化学需氧量、有机质、盖度和砷元素可以作为评价河流生态系统优良状况的主要指标。[结论]人类活动对青海湖流域沿河草甸生态系统的负面影响已经显现,必须降低草场的载畜量和减少不必要的工程建设,以实现区域生态、社会和经济可持续发展。  相似文献   

15.
赣江上游平江流域降雨侵蚀力的时空分布特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的]研究赣江上游平江流域降雨侵蚀力的时空变化规律,为流域治理措施的制定提供参考。[方法]利用平江流域内10个雨量站点1989—2018年共30 a的日降雨量数据,采用降雨侵蚀力日降雨简易计算模型和Mann-Kendall趋势检验等方法,对平江流域降雨侵蚀力的时间分布规律进行研究;借助ArcGIS 10.1中的克里金插值法对平江流域的降雨侵蚀力进行空间分析。[结果]平江流域降雨侵蚀力在1989—2018年间平均值为4 233 MJ·mm/(hm~2·h·a),最大值为6 766.5 MJ·mm/(hm~2·h)(2015年),最小值为2 191 MJ·mm/(hm~2·h)(2003年);流域内30 a降雨侵蚀力变化较为平稳,年际间呈现出不显著的增加趋势,年内分布同降水量一致,表现为双峰型,分别在6月和8月。降雨侵蚀力在空间上表现为由东北向中南方向递减,而后向西南方向递增,最大值出现在北部城冈站附近,最小值出现在中南部龙口站附近。[结论]平江流域降雨侵蚀力的时空分布特征与流域内降水时空分布基本一致。对流域水土流失防治工作而言,春季应尤其注意降雨侵蚀力较大且出现上升趋势的流域北部地区,夏季和冬季应更加注意流域西南部。  相似文献   

16.
青海湖流域土壤保持量动态变化   总被引:3,自引:1,他引:3  
[目的]对青海湖流域近24a的土壤保持量进行评估,揭示其时空变化规律,为定量评估青海湖流域土壤保持功能和区域土壤保持的重要性提供理论支撑。[方法]利用通用土壤流失方程(USLE)和GIS技术,评估和揭示1987—2010年青海湖流域土壤保持量的时空动态变化。[结果]近24a来青海湖流域土壤保持量平均为4.68×108 t/a;单位面积土壤保持量高值区分布在青海湖流域主要河流的河源区及中部地区,低值区主要集中分布在青海湖周围、河谷以及青海湖流域西北部地区。在各生态系统中,高寒草甸的土壤保持量最大,平均为2.68×108 t/a。近24a来青海湖流域土壤保持量呈先增加后减小的变化趋势,并在2005年达到最大,相比于1987年,2010年其土壤保持总量共计增加了2.17×108 t,其中,高寒草甸的土壤保持量增加最多,增加了1.20×108 t。[结论]近24a来,青海湖流域土壤保持功能在不断增强,土壤侵蚀程度不断减弱,表明青海湖流域的生态环境在不断改善。  相似文献   

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