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植被净初级生产力(NPP)是衡量生态系统生产力水平的指标之一,利用生态遥感相结合的手段对其估算具有重要意义。运用改进的CASA模型,基于MODIS植被指数产品、气象数据、土地覆被数据,对云南省2000年、2005年、2010年、2015年、2020年的植被NPP进行估算,采用Moran′s I指数、Getis-Ord Gi*热点分析探讨其空间分布特征,并与我国生态功能保护区进行叠加分析。研究表明：1)云南省近20年植被NPP呈先减少再增加的趋势,平均值为822.98 gc/(m2·a);月度植被NPP夏季达到最高,冬季最低;不同植被类型中,常绿阔叶林的NPP值最高。2)各年份植被NPP空间分布均由南向北减少,全局空间自相关Moran′s I指数均大于0.7,NPP热点区主要位于滇西南边境一带,冷点区位于滇西北、滇中城市化地区。3)植被净初级生产力热点区与生态功能保护区叠加相交于西双版纳生态功能保护区、西南喀斯特生态功能保护区,各年叠加面积占热点区域总面积的23%～26%。可见,云南省近20年NPP呈波动上升趋势,空间分布异质性明显。研究该结果... 相似文献
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论述了青藏高原植被净初级生产力(NPP)的空间分布和时间变化动态,以及NPP与气候因子的关系和对未来气候变化的响应。总结出了以下结论:①青藏高原年均NPP为0.3Pg Ca-1,由东南向西北逐渐递减,与该地区的水热条件和植被类型的地带性分异规律一致;②近年来,青藏高原的植被生产力在波动中呈上升趋势,年增加速率约为0.7%;③温度是影响青藏高原生物生长的主导因子,青藏高原净初级生产力随着气温和降水的增加而增加;④未来气候变化影响青藏高原植被NPP,在IPCC预测的B1、A1B和A2气候变化情景下,青藏高原的NPP均呈增加的趋势。 相似文献
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植被净第一性生产力在全球变化研究中扮演着重要的角色,NPP的估算与分析对于研究全球生态系统碳循环和区域气候变化具有重要意义。本文借助MODIS卫星传感器提供的归一化植被指数NDVI数据和大兴安岭地区的气象数据等为研究资料,通过构建CASA模型对大兴安岭地区不同类型植被的NPP进行了模拟估算,并通过地理信息系统等研究工具研究了该地区2010年生长季(5~9月份)不同植被NPP分布随时间的动态变化,和总体植被的NPP空间分布状况。大兴安岭地区植被生长期NPP总体平均值为318.29 g C/m2·a。从空间分布格局看,全区植被NPP空间分布差异较为明显。不同植被类型的NPP具有明显差异,生长期NPP总体平均值森林>草甸>灌木>农作物。不同植被类型5~9月NPP随时间动态变化的趋势基本一致,植被NPP最大峰值出现在在6~7月份之间。最后对模型计算结果与实测植被NPP数据、Modis数据的NPP产品及其他学者的估测结果进行比较,结果基本一致。 相似文献
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基于遥感数据Landsat TM影像与气象数据,利用温度、水分胁迫系数改进CASA模型,对南京市森林生态系统NPP与碳储量进行估算。结果表明,南京城市森林生态系统植被NPP空间分布较均匀,平均在200～1400g/(m2.a)之间;河流、市城区裸地植被NPP最小,在0～100g/(m2.a)之间;整个南京市植被NPP空间分布由北向南呈现逐渐增加趋势,由于最南部地区为自然森林区,保留了原始的自然环境状态,NPP最大。而分布在南京市的各个森林区,森林植被NPP均在1300～1426g/(m2.a)之间。利用生物量-蓄积量方程计算出南京市针叶林、阔叶林、针阔混交林碳储量分别占全市森林碳储量的24%、59%、17%。全市森林生态系统碳储量为111.73万t,平均森林植被碳密度为17.38t/hm2,郊区和县的森林植被碳储量远远高于市区,但是两者的碳密度并无很大的差异。 相似文献
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【目的】大兴安岭森林分布广袤,是我国东北地区重要的林木基地和生态屏障。本研究旨在探讨昼夜不对称增温背景下大兴安岭森林净初级生产力(NPP)的变化及其对气候变化的响应,为当地林业生态管理提供科学依据。【方法】利用MODIS NPP数据及降水、气温数据,应用趋势分析法分析气候和NPP的变化,用相关分析方法分析大兴安岭森林2000—2019年NPP与各气候因子的相关性。【结果】1)2000—2019年大兴安岭森林NPP总体上以6.26 g·C·m-2·a-1的速率显著增加,空间上大多数像元均呈显著增加趋势(P <0.10),仅5.60%的像元呈不显著变化或显著下降的趋势,主要集中在中北部区域;2)大兴安岭森林NPP主要受夏季气候条件的影响,NPP与夏季降水呈显著正相关;夏季最高气温和最低气温对NPP的影响不同,NPP与最高气温呈显著负相关,而与最低气温呈正相关;南部区域对气候的敏感性相较于北部区域更强;3)大兴安岭森林区域夏季降水和最低气温呈显著增加趋势,最高气温呈降低趋势,均有助于促进NPP增加;空间上南部和中部降水变化较为强烈,最低气温变... 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2016,(5)
在分析叶面积指数、降雨量、温度与植被净初级生产力相关关系的基础上,应用Landsat 7卫星影像数据提取研究区的温度、叶面积指数,建立了能反映温度、降雨量对城市森林生态系统植被净初级生产力影响的模型,模拟广州市2013年3月份森林植被净初级生产力。结果表明:该模型模拟的NPP值与前人运用传统方法研究估算的NPP值相比较,精度可以达到91%,证明此模型在区域植被净初级生产力估算方面具有一定的可行性。 相似文献
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中国东北样带植被净初级生产力时空动态及其对气候变化的响应 总被引：10，自引：0，他引：10
根据净初级生产力(NPP)遥感估算模型,重建了中国东北样带(NECT)1982–2000 年间每月的 NPP 时空序列,分析了研究时段内 NPP 的时空格局特征及其与气候因子的关系。结果表明:(1)NECT 样带植被 NPP 的空间变化趋势同降水量的空间变化十分相似,由东到西逐渐降低,二者在空间上的相关性达到了 0.84(P<0.01),说明 NECT 样带的植被 NPP在空间分布上主要受水分趋动;(2)NECT 样带植被 NPP 的年际变化主要是由各年份夏季 NPP 的变化造成的,夏季对NECT 样带植被 NPP 的年际增长贡献率最大(67.6%),二者之间的相关性达到了 0.95(P<0.01);(3)NECT 样带的植被NPP 积累期主要发生在 5–9 月份,这 5 个月的 NPP 占了全年NPP 总量的 89.8%,整个夏季(6–8 月份)的 NPP 占了全年的 65.9%,冬季(12–2 月份)的 NPP 最低,基本为 0;(4)近 19 年来的气候变化促进了 NECT 样带的植被生长,从 1980年代到 1990 年代,NPP 显著增加,年代际相对增长率为 14.3%,平均年际绝对增长趋势为 4.6 gC m-2 a-1,相对增长趋势为 1.17%,这主要是由温度升高引起的。图 6 表 1 参 36。 相似文献
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黑龙江省东部森林是三江平原的重要生态屏障,为探明森林净初级生产力(NPP)变化及未来演化趋势,基于气象观测资料和气象模式模拟数据,在气象模式筛选、点数据栅格化的基础上,利用周广胜-张新时NPP模拟模型,分析2000—2030年黑龙江省东部地区森林NPP的时空演化特征。结果显示：2020—2022年黑龙江省东部地区森林NPP平均为(550.70±39.72) gC/(m2·a),无显著变化趋势,与之相比,在SSP2-4.5情景和SSP2-8.5情景下,2023—2030年NPP均有小幅上升;未来情景下大部分区域的NPP有所增加,只有长白山北部山区的部分区域NPP存在减小的趋势;未来森林NPP总体分布有向东北-西南方向集中的趋势,且空间分布中心有向北移动趋势。截至2030年黑龙江省东部森林植被NPP无显著变化趋势,分布重心有向北移动趋势。研究结果可为科学评价森林生态效益、保障区域生态安全提供科学依据。 相似文献
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东北地区森林植被生产力遥感定量估测 总被引：1，自引：0，他引：1
以辽宁、吉林和黑龙江3省为研究区,引入一种过程模型(Forest-BGPG),以2003年1 km的MODIS影像为遥感数据,估测森林植被净第一性生产力(NPP)。结果表明:2003年森林植被NPP为3.7 MgC/hm2,其中,常绿针叶林4.1 mgC/hm2、落叶阔叶林4.0 mgC/hm2、常绿阔叶林3.8 mgC/hm2、针阔混交林3.9 mgC/hm2和落叶针叶林3.5 mgC/hm2;辽宁东部及长白山地区森林植被NPP超过6.3mg C/hm2,大兴安岭地区不足3.2 mgC/hm2,区域时空分布格局明显。通过与国内现有研究结果和2003年全球陆地植被NPP产品对比分析,表明估测结果准确反映了森林植被现实生长过程,Forest-BGPG为区域尺度森林植被NPP和碳储量动态监测提供了连续的测量手段。 相似文献
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植被净初级生产力是评价和估计生态系统的碳源或碳汇作用的关键因子,对了解陆地生态系统的演化和判定生态系统碳汇和生态调节过程具有重要的作用.以黑龙江省带岭林业局为例,基于SuperMap IS.NET平台,选用SQLServer 2005数据库存储数据,使用C#为主体语言开发黑龙江省带岭林业局NPP信息发布系统,初步实现图形与属性的双向查询、NPP时间曲线绘制以及简单的NPP值与高程、坡度、坡向等地形因子的数据分析,对该区域森林生态系统生产力、生物量以及碳循环方面的研究提供方便快捷的数据支持. 相似文献
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森林火灾是森林生态系统中重要的干扰,对碳循环和碳平衡具有影响。林火作为大兴安岭森林生态系统中主要的干扰因子,直接影响区域的净初级生产力NPP(net primary productivity)。林火的发生使NPP迅速下降,改变了区域碳平衡。以多时相遥感数据为基础,利用CASA(Carngie-Ames-stanford-Approach)模型估算大兴安岭北部地区未过火区和过火区植被NPP变化。结果表明:1987年6月,未过火区植被NPP为145 g C m-2,轻度过火区为74 g C m-2,中度过火区为58 g C m-2,重度过火区植被NPP为38 g C m-2,火干扰后NPP分别降低了49%、60%、73%;1999年8月,火干扰12 a后,过火区NPP是未过火区NPP的96%以上,NPP恢复迅速,基本达到未过火区水平。2009年8月,火干扰22 a后,过火区NPP是未过火区93%以上,与火干扰12 a时相比,下降3%。虽然NPP增速下降,但是NPP总量增加,生产力也与未过火区基本处于同水平。 相似文献
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气候变化情景下河北省3个优势树种适宜分布区预测 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】探究河北省3个优势树种分布与气候因子的关系,并进行适宜分布区预测,以期为评估气候变化的影响及制定适宜未来气候变化的森林经营策略提供理论依据。【方法】依据河北省森林资源调查数据,选取华北落叶松、蒙古栎和油松这3个主要树种,采用ClimateAP气候模型生成当前及未来(2040—2069年和2070—2099年)与降水和温度相关的10个气候因子,利用MaxEnt生态位模型和基于3个气候变化情景(温室气体最低排放,RCP2.6;中度稳定排放,RCP4.5;高度排放,RCP8.5)的一致性预测,模拟3个树种当前和未来的潜在适宜分布区,并采取响应曲线分析主要气候因子对3个树种适宜分布区的影响。【结果】3个树种MaxEnt模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC值)都大于0.85,具有较好的预测能力;当前3个树种主要适宜分布在燕山和太行山地区;影响3个树种分布的主导气候因子存在差异,华北落叶松主要受小于0℃年积温和湿季降水量的影响,蒙古栎则主要受最热月平均气温、Hargreaves水分亏缺和湿季降水量的影响,而最热月平均气温、湿季降水量、大于5℃年积温和年均气温是影响油松分布的主要气候因子;一致性预测表明,在2040—2069年,河北省华北落叶松分布面积明显扩大,蒙古栎分布面积变化较小,而油松分布面积显著缩小;在2070—2099年,3个树种的适宜分布面积都显著缩小,幅度均超过3%。【结论】随着气候变化,3个树种均有向高海拔地区迁移的趋势,但在经纬度方向上的分布变化不大。在未来3个树种的适宜分布区,采取人工手段(如造林)辅助树种扩散以适应气候变化,有利于提高森林生产力,构建健康稳定的森林生态系统。 相似文献
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研究气候变化和极端气候对保障京津冀地区的粮食安全和社会经济发展具有重要意义。基于CMIP6中的15个气候模式和京津冀地区气象数据,评估了各个气候模式对京津冀地区气候变化的模拟性能,在此基础上对SSP126、SSP245及SSP585情景下京津冀地区极端降水的时空变化特征进行了分析。结果表明：(1)从时间特征来看,SSP126情景下,降水强度与中雨日数变化趋于平缓,大雨日数、极强降水量与强降水量略呈下降趋势;SSP245情景下,中雨日数、大雨日数、极强降水量、强降水量与降水强度均呈上升趋势,京津冀地区极端降水风险在此发展情景下达到最高;SSP585情景下,除中雨日数呈显著上升趋势外,其他极端降水指数变化平缓,降水强度略有上升;(2)从空间特征来看,中雨日数除张家口西北部外,其他区域均处于高值区,峰值位于京津冀地区南部的邢台与邯郸等地。大雨日数、极强降水量、强降水量与最大降水量高值均位于京津冀地区的东北部,中南部相对较低。降水强度较高区域集中分布在京津冀地区的天津、北京、秦皇岛、承德等中北部地区和南部的邯郸与邢台西部山区。 相似文献
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利用改进的CASA模型,结合Landsat TM遥感影像及气象数据,估算榆林飞播林2010年7月的植被净初级生产力。通过实测植被生物量,验证CASA模型在研究区的估算结果。结果表明:CASA模型适用于榆林飞播林植被净初级生产力估算;CASA模型估算的不同地区NPP区别明显,榆林市横山县与榆阳区交界处的植被NPP值最高,其值介233.21～414.15gC/m2之间;榆林飞播林生态系统属于较低生产力的生态系统;沙柳的NPP水平最高,以柠条+沙柳+沙蒿为播种模式的人工林地生物量最高;除沙柳、花棒和沙蒿外,其他飞播植物生物量与含水量无明显的相关性;不同飞播年代的同种植被生物量与含水量、土壤养分以及气候等因素之间具有密切的相关性。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2016,(7)
基于2000—2013年的MODIS NDVI数据反演广西九万山国家级自然保护区的植被覆盖变化,结合当地气温、降水数据,分别从年、季、月三个时间变化角度来分析区域内植被变化对气候因子的响应。结果表明,从年际相关关系来看,年降水量是造成植被覆盖度变化的主要因素,相较于气温更能反应植被生长的整体趋势;从季节角度来看,春季植被变化主要受到气温的影响,夏季和秋季植被变化程度受当月降水影响明显;从月变化关系来看,3月、4月植被生长受当月气温变化影响较大,从5月起植被生长状况对气温的变化表现出一定的滞后性但不显著,5~11月当月降水量是影响该地区植被生变化的主要因素;该地区2009年出现严重旱情,NDVI达到13年来最低值,而2010年植被覆盖基本恢复到平均水平。综上所述,气候因子对九万山自然保护区植被生长有着直接的影响关系,可以通过监测气候要素的变化来预测植被生长的状况。 相似文献
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为了分析研究区植被净初级生产力对热岛效应的降缓程度,基于MODIS和Landsat数据,对百色地区的植被NPP与地表温度进行反演估算,利用ArcGIS软件对地表温度分布图进行等级划分,采用随机样点法提取不同等级的地表温度及植被NPP,分析喀斯特地区植被净初级生产力对热岛效应的降缓程度。研究结果表明,研究区2017年植被NPP整体较好,植被NPP均值为907.83 gC/m2,植被NPP空间分布较为均匀;百色地区热岛分布区较少,在喀斯特地貌背景下整体地表温度较为正常,研究区热岛效应及植被NPP由强到弱依次为：强热岛>次热岛>正常区>绿岛>冷岛;研究发现,植被NPP与地表温度之间存在明显的负相关,地表温度一定程度上随植被NPP的上升而下降;植被NPP对热岛效应在强热岛向次热岛降缓时程度最为明显。 相似文献
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《河北林果研究》2020,(1)
为了更全面的了解河北省近年来植被变化状况,加强生态文明建设,推进区域绿色发展,利用MODIS NDVI数据,应用ArcGIS空间分析、趋势分析、一元线性回归预测、相关性分析等多种分析方法,研究了河北省2000-2015年植被NDVI的时空变化、气象要素的时序变化及植被NDVI变化对气象要素的响应关系。结果表明:(1)16 a来河北省植被NDVI呈明显波动上升趋势,趋势率为0.045 0/10 a(P0.01)。(2)河北省植被NDVI变化分布不均匀,具有空间差异性,植被改善区与退化区兼并,其中有77.39%的区域NDVI在不断增加,15.65%的区域NDVI在不断减少。(3)年均温呈现波动平稳趋势,年降水量呈现波动微增趋势,年均降水量变化率为29.77 mm/10 a。(4)气象要素对多年NDVI具有一定相关关系,其中6.97%的区域与气温显著正相关(P0.05),20.12%的区域与降水量显著正相关(P0.05),因此降水是河北省植被生长的主控因子。综合来看,近16 a来河北省植被大面积趋于恢复状态,植被生态系统有所好转。 相似文献