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[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
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植被净初级生产力对评价全球变化背景下植被生长状况、陆地生态系统质量、资源环境监测具有重要意义。基于2000—2015年的MODIS NPP产品MOD17A3数据,结合DEM数据、气象数据、土地利用数据,运用趋势分析、相关性分析、地理探测器等模型方法,探讨长江流域片植被NPP的时空特征,揭示了各驱动因子的贡献率。结果表明:(1)16 a间植被NPP均值在478.4～547.4 gC/(m2·a),平均值为516.5 gC/(m2·a),流域内NPP整体表现为缓慢上升趋势。(2)流域内NPP空间分布格局为自东南向西北减少,16 a间大部分地区NPP值基本不变,云南省迪庆州、贵州省毕节市西部增长最明显,下降区域多分布于贵州省东部。(3)研究区内植被NPP与气温、降水均呈正相关; NPP随海拔增加呈先增加后下降的趋势,2 000～3 500 m海拔范围内植被NPP值最高,且集中于横断山区; 坡度小于15°的区域对整个研究区NPP值贡献最大; 林地面积最大且NPP均值最大,对研究区的植被NPP值贡献最大。(4)各因子对NPP的解释力排序为海拔>气温>降水>土地利用类型>坡度,单因子海拔对NPP的解释力最强,海拔与气温双因子交互作用对NPP的解释力最强。研究结果可为长江流域生态修复及可持续发展提供数据支持。 相似文献
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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
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为了解我国南方农牧交错带内生态系统生产能力的变化程度,以2005—2014年MOD17A3H数据为数据源,利用简单差值法和一元线性回归分析法,对区内的植被年均NPP空间分布及变化趋势进行了分析。结果表明:（1）2005—2014年南方农牧交错带内植被NPP分布差异较大,整体呈南部高北部低。（2）年均植被NPP为389 gC/（m2·a）,平均植被NPP变化范围在344～426 gC/（m2·a）之间。（3）2014年较2005年相比,南方农牧交错带植被NPP增加了106 gC/（m2·a）。但10年间植被NPP总体变化呈略微减少趋势,减少的地区面积占南方农牧交错区总面积的57%。（4）不同生态系统平均植被NPP均值表现为:森林生态系统 > 农田生态系统 > 灌丛生态系统 > 湿地生态系统 > 草地生态系统;不同生态系统植被NPP变化相似,呈波动略微减少变化。说明区域内生态系统变化波动较为明显,应对该区域生态系统给予更多的保护。 相似文献
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基于遥感和CASA模型的西江流域NPP时空分布特征研究 总被引：3，自引：0，他引：3
基于EOS/MODIS遥感资料,采用CASA模型分析西江流域陆地植被净第一性生产力（NPP）的时空变化特征。结果表明:西江流域平均植被NPP为400～500 gC/（m2·a）,上游地区偏低,为200～300 gC/（m2·a）,中下游地区较高,平均500～600 gC/（m2·a）,部分地区可达到800 gC/（m2·a）以上;植被NPP季节变化显著,夏季最高,春、秋季节次之,冬季最低小;西江流域植被NPP的空间差异明显,在5-10月,上游地区植被NPP较低,中下游地区较高;在1-3月,上游地区尤其是南盘江流域的植被NPP较高,中下游地区尤其是中游地区明显较少。西江流域植被NPP的空间特征还表现在汛期空间差异大,枯水期空间差别小。 相似文献
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对川西植被净初级生产力进行估算并分析了其时空格局变化及驱动因子与植被净初级生产力的变化关系,为深入认识川西植被生产力状况提供科学依据。在原CASA模型的基础上,通过区域实际蒸散量与区域潜在蒸散量对水分胁迫影响系数进行了改进,进而估算2000—2015年期间川西地区植被净初级生产力;运用逐像元趋势法分析了川西地区植被净初级生产力在研究期间内其空间变化情况;同时结合气象因子、土地利用变化、植被类型、地形因素、人类活动与植被净初级生产力进行了相关性分析。结果表明:川西地区植被空间差异明显,其NPP多年平均值为199 gC/（m2·a）,在2000—2015年期间,大面积区域植被NPP呈显著上升,汶川、泸定、金川、康定局部区域受自然灾害及人类活动等因素NPP呈下降趋势;降水、气温、太阳辐射等气象因子对植被空间格局分布产生一定影响,不同土地利用及植被类型的NPP差异较大;海拔与研究区NPP相关性非常显著（R2=0.896,p<0.001）;人类活动对汶川、泸定等局部地区负干扰明显。 相似文献
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为了探明湖北省植被NPP空间分布特征及其驱动机制,利用MOD17A3H NPP时序数据、土地覆盖类型产品MCD12Q1、气象数据和SRTM DEM地形数据等,采用线性趋势分析、相关系数等方法,分析了2004-2015年湖北省植被NPP时空分布特征,探讨了不同土地利用类型、不同地形条件下植被NPP分布及对气候因素的响应特征。结果显示:（1）12年间,湖北省植被NPP总体呈上升趋势;植被NPP的空间分布大体呈东、西部山区高,中部略低的格局,全省植被NPP值大部介于400~600 g C/（m2·a）;（2）全省植被NPP与年均气温呈现正相关性的面积占全省总面积的79.28%,与年降水量呈现正相关性的面积占全省总面积的59.07%;（3）气温是影响林地、草地植被NPP变化的主要驱动因子,耕地主要受降水量影响;（4）植被NPP与年均气温和年降水量的相关性随高程、坡度、坡向的不同表现出差异性,植被NPP变化是气温、降水和地形条件综合作用的结果。 相似文献
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为了揭示湖北省植被NPP的时空演变规律及驱动机制,基于CASA模型计算2000—2018年湖北省植被NPP,结合气象数据和土地利用数据,利用重心模型、相关性分析和贡献指数等方法分析植被NPP的时空变化及其影响因素。结果表明:(1)2000—2018年湖北省植被NPP年均值介于532.19～656.49 g C/(m2·a),整体呈波动上升趋势;(2)湖北省植被NPP在空间分布上表现为由西北向东南递减的趋势,植被NPP重心迁移轨迹呈M型,西北地区的增量和增速较大高于东南地区。(3)湖北省植被NPP与年均气温呈正相关的区域面积占全省总面积的54.49%,主要分布在荆门、荆州地区以及宜昌东南部地区; 年均NPP与年降水量呈正相关的面积高达87.65%,主要分布在随州、襄阳和孝感北部地区。(4)2000—2018年研究区域内NPP总量增加19.86×10-2 Tg C,在土地利用变化引起的NPP损益中,主要由其他土地类型向林地、耕地和草地转换引起; 不同时期土地覆盖变化对NPP总量的贡献率有所差异,2000—2010年建设用地贡献率最高为53.81%,2010—2018年耕地贡献率最高为61.53%。 相似文献
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为了明确区域植被固碳能力与地形因子的关系以及掌握区域长时间序列下净初级生产力（NPP）的时空分布特征,以2000-2015年MOD17A3的植被NPP数据及地形因子DEM数据为基础,辅以回归分析及分级统计等方法,利用GIS技术定量剖析了重庆市作为典型山地区域近16年植被NPP的时空变化特征,研究了地形因子（高程、坡度）与植被NPP的相关性。结果表明:（1）2000-2015年重庆市植被NPP整体呈东南部高,西北部低的分布态势,其中,长江以南区域植被NPP差异明显,由南向北递减,总体高于长江以北的区域。（2）16年间,重庆市植被NPP年际均值在481.512~658.557 g C/（m2·a）浮动,其中,处于500~600 g C/（m2·a）的占比最大,其次是600~700 g C/（m2·a）。2000年与2015年相比,整体呈正增长的变化趋势。（3）分别对高程和坡度进行了等级划分,分析可得重庆市平均植被NPP随海拔和坡度的升高有明显的先升高后降低的趋势,在高程500~1 000 m、坡度15°~25°的区域NPP达到峰值。（4）植被NPP先增后减的倒"V"型变化模式在一定程度上反映了高程、坡度处于某临界点时,气候、降水、植被分布、坡面侵蚀强度等因素对植被NPP影响更加显著。研究结果可为重庆地区植被碳储量状况以及生态环境调节与修复提供理论与数据支持。 相似文献
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黄河流域区域性差异显著,生态系统环境脆弱敏感,研究植被NPP对其生态环境生产能力的了解具有重要意义。基于MOD17A3 NPP数据、气象数据和土地利用/覆盖类型数据,采用偏差分析、趋势分析、相关性分析及马尔科夫转移模型对黄河流域2000—2015年植被NPP的时空格局、变化趋势及驱动因子进行了研究。结果表明:（1）2000—2015年黄河流域植被年NPP均值为228.2 g C/（m2·a）,变化范围为179.6～258.1 g C/（m2·a）,整体上呈现微小波动增加趋势,植被NPP偏差值呈现先减少后增加的趋势;上中下游植被NPP年均值呈明显的梯度分布,即上游<中游<下游,说明中上游区域生态环境相对脆弱。（2）黄河流域植被NPP具有较强的空间分异性,呈南向北带状递减分布;上中下游植被NPP总量差异显著,其中中上游植被NPP总量约占整个流域的96%,可见中上游对整个黄河流域生态环境的影响举足轻重,故加强对中上游区域生态环境建设与保护至关重要;流域大部分地区植被NPP以增加为主要趋势。（3）流域植被NPP受气候因素中降雨影响较大,以气候因素强驱动的区域主要分布在川西高原、鄂尔多斯高原及华北平原等地区。农用地转建设用地及草地转荒漠是黄河流域植被NPP损失的主要方式,可见城市加速扩张以及过度开垦、放牧等人类活动是植被NPP损失的主要驱动力,近几年林地、草地面积有所增加,植被NPP整体上损失程度有所减小,可见实施退耕还林还草政策已见成效。 相似文献
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以伊犁河谷为研究区,基于Modis NPP遥感数据,并借助于GIS空间分析技术及Mann-Kendall检验和Theil-Sen median趋势分析等方法,对伊犁河谷2000-2015年草地NPP的时空变化进行了分析。结果表明:（1）伊犁河谷全区草地NPP多年平均值为272.99 g C/（m2·a）,大部分草地NPP值介于200~400 g C/（m2·a）,主要分布于河谷内的中山、高山及昭苏盆地等区域,各草地类型中山地草甸分布面积最广,NPP平均值也最大;（2）草地NPP总体呈非显著减少趋势,平均减小速率为0.94 g C/（m2·a）,空间上,全区73.94%草地的NPP出现不同程度的减少,减小速率主要介于1.0~5.0 g C/（m2·a）,类型主要属于山地草甸、温性草原及高寒草甸;（3）伊犁河谷草地NPP减小速率总体随NPP的增加而逐步增大,但NPP值介于300~400 g C/（m2·a）的平均减小速率最大;（4）海拔分异上,1 000~2 000 m海拔带内NPP减少最为明显,而NPP有所增加的草地主要分布于2 000~3 000 m海拔带内。 相似文献
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在GIS软件的支持下,利用2005—2014年MOD17A3H与MCD12Q1数据集,结合河北省2005—2012年的142个气象站点资料,利用一元线性回归法分析了河北省10年间NPP的时空演变特征,利用相关系数法分析了NPP与气候因子的相关关系。结果表明:河北省年NPP主要集中在200～400 g/（m2·a）,其中NPP高值区分布在燕山北部区域和太行山东侧一带。2005—2014年河北省年NPP均值与最大值均在波动中微弱上升,年NPP均值在2012年最大为337.63 g/（m2·a）。2005—2014年NPP增长率大于10%的地区分布在冀西北区域和东南边界,其面积占比为43.03%。河北省5种植被覆盖类型按NPP年均值从大到小排列依次为:阔叶林、灌丛、草地、针叶林、农用地。河北省NPP与气温主要呈负相关,与降水主要呈正相关。 相似文献
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气候变化和人类活动是影响植被生长的两个重要因素,定量评估两因素对京津冀地区植被净初级生产力（NPP）的相对作用,对了解该区域植被变化的驱动机制,改善生态环境具有参考价值。基于2001−2020年CASA模型的NPP数据和气象数据,采用“去趋势回归残差法”定量区分气候变化和人类活动对京津冀地区植被NPP的影响。结果表明：(1)京津冀地区47.8%的植被呈现显著改善的状态,4.5%呈现显著退化的状态。张家口中部地区植被NPP增加趋势最大,经济发达的城市群（除北京外）减少趋势显著;（2）京津冀大部分地区植被得到显著改善的主要原因为气候变化和人类活动的共同作用,其中气候变化对NPP影响为1.5gC·m−2·a−1,人类活动为2.4gC·m−2·a−1;（3）气候变化和人类活动对植被显著改善的贡献率平均为25.8%和74.2%。气候变化贡献率大于80%的区域面积约占1.3%,主要集中在张家口西北部、沧州东部等地;人类活动贡献率超过80%的区域面积占比22.1%,主要集中在张家口中部和西南部、承德大部、沧州南部、衡水大部等地。而人类活动对植被显著退化区的作用高达94.9%。研究结果表明人类活动在植被生长能力恢复和退化中的作用大于气候变化,因此,京津冀植被恢复的生态建设中应重点关注人类活动的影响。 相似文献
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顾及时滞效应的西南地区植被NPP变化归因分析 总被引：3，自引：3，他引：0
随着社会经济的不断发展,近年来西南地区部分区域生态环境日益脆弱。研究气候变化和人类活动影响下植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）时空演变特征,可为监测区域植被生长状况及其对驱动因素的响应机制提供理论依据。该研究以2000－2020年MOIDS NPP数据为基础,结合气象、人口密度、夜间灯光和土地利用类型等数据,使用Theil-Sen Median趋势分析、多重共线性检验、多元回归分析、残差分析和偏相关分析等研究方法,分析2000－2020年西南地区及各地貌单元植被NPP时空变化特征及对气候变化和人类活动的响应特征。结果表明：1）2000－2020年,除青藏高原植被NPP、气候影响下的植被NPP预测值（Predicted Net Primary Productivity,NPPPre,）和人类活动影响下的植被NPP残差值（Residual Net Primary Productivity,NPPRes）呈微弱波动下降外,其余地貌单元植被NPP、NPPPre和NPPRes均呈较明显的波动上升趋势,其中,四川盆地植被NPP、NPPPre和NPPRes波动上升趋势尤为显著,上升斜率分别为7.14、3.72和3.44 g/(m2·a)。2）研究时段内西南地区气候变化对植被NPP上升的影响整体强于人类活动。气候变化影响下,西南地区约45.18%的区域植被NPP呈显著和极显著上升趋势,而人类活动影响下,该占比仅为18.55%。地貌单元上,气候变化和人类活动影响下,四川盆地植被NPP呈极显著上升和显著上升的比例最高,分别为69.42%和50.75%。3）西南地区整体及各地貌单元植被NPP变化主要受温度类因子的主导,相对湿度和大气压强对西南地区植被生长整体具有抑制作用。4）耕地转化为城镇用地是植被NPP下降的重要原因,而非耕地转化为耕地和非林地转化为林地是植被NPP上升的重要原因。整体上,西南地区植被NPP与人口密度和夜间灯光呈不显著相关关系。地貌单元上,四川盆地植被NPP与人口密度和夜间灯光的相关性最高,即四川盆地植被生长受人为活动的影响强于其他地貌单元。研究结果可为区域植被生长监测、生态环境质量评价和林业生态工程效益评估提供理论依据。 相似文献