共查询到17条相似文献，搜索用时 562 毫秒
1.
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
2.
[目的] 揭示罗山保护区植被净初级生产力（NPP）变化规律及气候相关性,为宁夏回族自治区及其周边生态环境保护提供科学依据。[方法] 利用MOD17A3H NPP（2004—2015年）数据、SRTM DEM和罗山周边气象站点（2004—2015年）年均气温和降水数据,运用相关性分析、趋势分析、线性回归分析等方法,分析气候、人口、生态及移民政策等对研究区植被净初级生产力的影响,对区内NPP时空变化特征进行定量化分析。[结果] ①研究区内植被净初级生产力的变化与降水的相关性较高;在核心区,降水与NPP的相关系数R=0.609,置信度p=0.036;在非核心区,相关系数R=0.648,置信度p=0.023;②研究区NPP呈波动增长趋势,速率为0.076 Pg/a（以C计）,高于全国NPP增长速率（0.008 Pg/a）; ③2010—2015年大罗山森林覆盖面积有所增长,NPP介于350～500 g/（m2·a）的森林面积是2004—2009年的4倍,小罗山方向基带植被由荒漠向荒漠草原转化; ④研究区以NPP划分的生态格局主要以荒漠为主（64.9%）,荒漠草原次之（29.6%）,森林占比极低（0.38%）。[结论] 干旱区植被NPP高度依赖降水,罗山地区生态结构有所改善,但森林生态系统仍极端脆弱。 相似文献
3.
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
4.
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
5.
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
6.
基于地形校正的植被净初级生产力遥感模拟及分析 总被引：2，自引：1，他引：1
植被净初级生产力（NPP）模拟研究对碳平衡监测及深入理解碳循环具有重要意义。高空间分辨率、短重访周期的遥感数据和地形校正成为精准模拟山区植被NPP研究的必然选择。在利用DEM数据对太阳总辐射和气温进行地形校正的基础上,估算了研究区植被吸收光合有效辐射因子、温度胁迫因子、水分胁迫因子和典型植被类型的最大光能利用率,构建了改进的CASABTC估算模型,利用HJ-1CCD数据模拟了2009年大别山区植被的NPP,并探讨了其时空变化特征。结果表明：1）由该文模拟值与MOD17A3的精度验证结果分析,基于地形校正的CASABTC模型和HJ-1数据适合精确模拟山区植被的NPP;研究区NPP在冬季比在春、秋、夏季受地形起伏的影响大。2）该文模拟的年NPP平均值为413.7 g/(m2·a)比MOD17A3平均值偏小4.9%,在空间分布上前者更加详细,地表特征更明显。3）研究区2009年NPP模拟值范围为0～1143.6 g/(m2·a),研究区总面积66.1％的NPP值在200～600 g/(m2·a)之间;年总NPP为9.891×106t,约占全国年总NPP的3.2‰,整体上呈现高、低值区交错分布的不规则特点。4）月NPP值随季节而变化,所有植被类型的NPP季节变化曲线都呈典型的单峰分布,且不同植被类型NPP的季节变化幅度有差别。月NPP值的季节变化与气温、太阳总辐射及NDVI的季节变化基本吻合,而降水量年内分配不均与NPP无相关性特点。5）各植被类型的月NPP和总NPP随海拔高度上升而逐渐变大,对于后者当海拔高度上升至1100 m时达到最大值,继续上升,其保持在600 g/m2左右不变。该研究可为后续基于HJ-1数据的山区植被NPP模拟提供参考。 相似文献
7.
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
8.
[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
9.
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
10.
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
11.
植被净初级生产力(NPP)可以反映植被生长状况,是表征地区生态质量的重要指标。本文以滦河流域为研究区,调查采集植被NPP、气象、土地利用结构及变化等多时空数据,利用Sen趋势、Hurst指数及残差分析等多种方法,综合考虑自然环境和人为利用的影响,对2000—2015年植被NPP的时空变化特征、未来演变趋势及驱动因子进行分析和研究,并定量识别不同区域内的主导驱动因子,旨在为该流域的生态环境治理工作提供依据。研究结果表明:1)2000—2015年,滦河流域植被NPP年均值为455.04g(C)·m~(-2)·a~(-1),整体呈波动上升趋势,显著增加区占流域总面积的32.94%,且未来同向变化趋势略强于反向变化趋势;2)该流域植被NPP空间差异较为显著,表现为东南高西北低的格局,受地形影响较大,流域中游的低山丘陵区为植被NPP高值区;3)驱动机制上,流域植被NPP变化与温度和降水均为正相关关系,水热耦合共同作用于植被NPP的积累,人类活动则是通过改变土地利用强度或生态建设工程等影响植被NPP的变化,且在不同地形区域内,植被NPP变化的主导驱动因子不同,整体上以气候和人类活动共同正向促进作用为主,但在平原区以单因子的反向抑制作用为主。 相似文献
12.
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
13.
基于MODIS数据的陕西省植被净初级生产力与实际蒸散的变化关系分析 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的]分析陕西省植被净初级生产力(NPP)及实际蒸散量(ET),为生态环境中碳循环、水循环特征提供理论支持。[方法]基于美国航天局(NASA)提供的净初级生产力产品(MOD17A3)及蒸散产品(MOD16)数据,利用GIS与数理统计等方法,对陕西省2000—2014年植被NPP与ET的时空分布特征及其关系进行分析。[结果]陕西省植被NPP与ET的分布特征均为南高北低;2000—2014年陕西省植被NPP在波动中呈现上升趋势,其中陕北地区增加最大,陕南地区增加最不显著;陕西省ET年际变化呈波动状态。植被NPP与ET空间相关性较显著,陕北地区相关系数极高,而陕南地区相关性并不显著。[结论]在较为干旱区域植被NPP与ET的关系更为密切。 相似文献
14.
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
15.
吉林省长时间序列陆地生态系统NPP时空变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
植被净初级生产力(NPP)是陆地生态系统碳循环过程中的重要组成部分,也是评价碳源/汇的重要环节。基于2001—2019年MODIS地表反射率数据(MOD09A1)、气温和日照时间资料,利用光能利用率模型估算了吉林省陆地生态系统NPP,采用趋势分析、空间变异性分析等方法,分析了吉林省陆地生态系统NPP的时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明:(1)2001—2019年,吉林省植被NPP年均值与总量均成波动上升趋势,辖区内植被NPP总量表现为森林农田草地。(2)2001—2019年NPP分布表现出明显的空间差异性,大部分区域NPP呈现增加趋势,总体变异性稳定,但西北部区域NPP空间变异程度较大,与该地区施行退耕还林和治理草地退化、沙化、盐碱化有一定关联,植被恢复明显。(3)吉林省植被NPP与年均气温、年降水量的相关性存在一定的地域差异性,研究区大部分区域与气温呈正相关关系,小部分区域与降水量呈现出正相关。 相似文献
16.
[目的]分析和探讨关中平原城市群植被NPP的时空变化特征,揭示影响植被NPP变化的主要因素,为区域生态恢复及生态健康评估提供支持。[方法]运用趋势分析、变异系数和地理探测器等方法,分析了2000—2019年关中平原城市群植被NPP的时空变化特征与规律,并对植被NPP的影响因素进行了探测。[结果]关中平原城市群年均植被NPP值介于340.3～573.5 g C/m2,年均增长率为9.1 g C/m2,整体呈波动上升趋势,且不同地貌区NPP增长趋势相似。大部分区域植被NPP变化速率大于0,且变异系数较小,植被NPP以小幅增加为主。空间上,植被NPP南高北低,西高东低,具有明显空间分异性,是自然、社会因素共同作用的结果。植被NPP的主要影响因素为降水、地貌及≥10℃积温,但因子间的复杂耦合作用对植被NPP的影响更为显著,如降水与气温的交互作用对植被NPP的解释力达到57%以上,探测结果表明两两因子的交互作用呈现相互增强效应。[结论]关中平原城市群大部分地区植被NPP有明显增长,表明区域生态环境有较大改善。 相似文献
17.
大范围准确的植被生产潜力的估测,可为区域生态建设与保护提供决策支撑。基于MODIS/MCD12Q1数据、MODIS/MOD17A3数据和气象观测数据,在分析2001—2013年东北三省植被单位面积NPP年累积量时空变化的基础上,划分植被类别,构建东北三省植被NPP气候估算模型,并对研究区2013年植被NPP潜在气候生产力进行了估算。结果表明:（1）2001—2013年东北三省植被单位面积NPP年累积平均值（NPP 相似文献