未来气候情景下中国植被净初级生产力稳定性及气候影响

中国陆地生态系统在全球碳循环中发挥着重要作用,植被净初级生产力(NPP)是重要碳循环分量。但对中国植被NPP未来变化趋势、稳定性及应对气候变化机制的研究尚少见报道。本文应用前期发展的生态系统过程模型CEVSA-RS,分别模拟了RCP4.5和RCP8.5气候情景下2006—2099年中国植被NPP,利用分段线性回归分析NPP年际变化转折点,采用滑动窗口法分析NPP稳定性的变化及气温和降水的影响。结果表明：(1)中国植被NPP在RCP4.5和RCP8.5气候情景下的总量分别为4.41 Pg C a^-1和4.40 Pg C a^-1,季风区分别贡献了总量的72.8%和73.4%。(2)两种情景下NPP年际变化均为先增后减,转折点分别为2062年和2055年;转折年份之前NPP分别以5.3 g C m-210a^-1、6.5 g Cm-210a^-1显著增加,后以前期的4.28倍和2.57倍速率下降。(3)两种气候情景下滑动窗口计算的NPP稳定性分别以-2.9%10a^-1和-4.3%10a<...     

气候变化对中亚草地生态系统碳循环的影响研究

准确评估草地生产力、碳源/碳汇功能,分析气候变化对草地生态系统碳循环的影响,对于草地资源的合理开发和有效保护至关重要。选取对气候变化以及人类干扰高度敏感的中亚干旱区草地生态系统为研究对象,利用Biome-BGC模型,模拟分析其NPP、NEP的年际变化趋势及其空间分布格局。结果显示：（1）1979-2011年中亚地区草地生态系统NPP年平均值为135.6 gC·m^-2·a^-1,且随着时间的推移呈现出波动下降的趋势,下降速率为0.34 gC·m^-2·a^-1。（2）NEP的年平均值为-8.3 gC·m^-2·a^-1,表现为碳源,且该值随着时间的推移呈现出波动上升的趋势,上升速率为0.58 gC·m^-2·a^-1。（3）NPP高值区域在降水较为丰富的天山山脉附近以及哈萨克斯坦北部。（4）NPP的年际变化与降水量的年际变化趋势基本一致,相关系数为0.52;NPP与温度的相关系数为-0.28,未达到显著相关水平。本研究实现了Biome-BGC模型在中亚干旱区草地生态系统的应用,对评价干旱区草地生态系统碳源/碳汇功能及其在全球碳循环和全球变化中的作用、实现中亚草地生态系统的可持续利用、完善区域和全球碳循环理论体系具有重要意义。     

基于CASA模型的植被第一性生产力人为影响定量研究——以石羊河流域为例

人类活动是影响植被净第一性生产力（Net Primary Productivity,NPP）变化的主要因子之一,定量计算NPP人为影响值具有重要意义。以石羊河流域为研究区,采用改进CASA模型计算理论NPP和实际NPP,并求得NPP人为影响值,分析了该流域NPP人为影响值的分布和变化规律。结果表明：（1）2001-2014年石羊河流域年均实际NPP为261.70 gC·m^-2·a^-1,总量为10.62 TgC·a^-1,NPP呈略微上升趋势。（2）人类活动对NPP的正向和负向影响都非常强烈,影响值介于-644.15~740.31 gC·m^-2·a^-1之间。在人为作用下,正向影响总量年均为1.93 TgC·a^-1,负向影响总量年均为3.16 TgC·a^-1,整体表现为明显负影响,表明该流域植被在人为作用下一直处于退化状态。（3）研究期间人为作用变化显著,人为正负影响绝对值之和呈减小趋势（年均减少速率为26 592 gC·m^-2·a^-1）,说明人类活动有所减缓;同时人为正负影响值代数和也呈减小趋势（年均减少速率为82 856 gC·m^-2·a^-1）,说明人类对植被的负影响效应正在减弱,表明治理初见成效。（4）研究期间人为负向影响减弱区面积占流域面积的41.04%,主要分布在下游荒漠区,说明下游植被NPP有所增加,生态环境有所改善。     

2000—2014年青藏高原植被净初级生产力时空变化及对气候变化的响应

青藏高原是全球气候变化最敏感的地区之一。计算青藏高原生态系统净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP)对精确估算全球碳循环具有重要意义。基于CEVSA模型，利用M-K趋势检验法、Sen’s斜率估计法及Pearson相关系数法，分析了2000—2014年青藏高原生态系统的净初级生产力时空变化特征。结果表明：（1） 青藏高原高寒生态系统净初级生产力在空间分布上表现出由东南向西北减小的趋势，在东部及东南部的森林区NPP在600~1 200 gC·m^-2·a^-1之间，中部草原和草甸区NPP在200~400 gC·m^-2·a^-1之间，西部和北部荒漠区，受水热条件的限制NPP很小，该趋势与水热分布趋势基本一致。（2） NPP年际变化与多年平均气温呈正相关，与降水量呈负相关。NPP与气温呈正相关的地区面积占研究区总面积的82.24%，与降水量呈负相关的地区面积占49.31%，表明气温是影响植被NPP空间分布的主要因子。（3） 近15 a来，青藏高原 NPP整体呈增加趋势，与气温趋势变化一致，降水量表现出微弱的减少趋势，气温的增加伴随降水量的减少是青藏高原NPP缓慢增加的主要原因。因此，准确描述NPP对气候变化响应的能力将使我们能够深入理解陆地生态系统应对全球变化做出的反应。     

2001—2017 年三江源区典型草地群落碳源/ 汇模拟及动态变化分析

碳源/汇是解释地球大气碳循环过程的重要指标，探究三江源的碳源/汇特征对于理解该地 区植被对全球气候变化的响应具有重要意义。三江源以脆弱的草地生态系统为主，且对全球气候 变化非常敏感。该地区生态环境极其脆弱，大部分地区条件恶劣导致实测数据稀缺，很难对该地 区的碳源/汇时空格局进行完整剖析。因此通过以三江源 5 种典型草地群落（金露梅、紫花针茅、风 毛菊、小蒿草、及青藏薹草群落）为研究对象，基于 BIOME-BGC 模型，利用地理数据、气象数据和植 被生理参数等数据，得出 2001—2017 年三江源草地群落的净初级生产力（NPP）、净生态系统生产 力（NEP）模拟值，并对草地群落 NPP、NEP 变化特征与气温、降水相关性以及碳利用效率变化等特 征进行了综合分析。结果表明：三江源区 NPP、NEP 在空间格局上，表现为由东南向西北数值逐渐 递减趋势；5 种典型草地群落多年 NPP 均呈现逐年增高趋势，其平均值为 196.06 g C·m ^-2·a ^-1。其 中，金露梅群落 NPP 平均值最高为 342.00 g C·m^-2·a^-1，青藏薹草群落 NPP 平均值最低为 55.93g C·m^-2·a^-1；5 种草地群落 NEP 的多年平均值为 49.02 g C·m^-2·a^-1，金露梅、紫花针茅及青藏薹草 3 种植 被群落的 NEP 值呈缓慢的上升趋势，风毛菊和小蒿草群落呈缓慢下降趋势。研究发现三江源草地 生态系统具有显著的碳汇作用，且不同群落 NPP、NEP 对气温和降水的响应程度有所差异，5 种群 落 NPP 与气温均呈显著正相关，但 NPP、NEP 与降水量的相关性较低；5 种群落均具有较强固碳潜 力，除金露梅外其余植被群落的碳利用率均在 0.625 以上。     

西藏NPP时空格局与气候因子的关系

根据2000-2012年1 km MOD17A3 NPP遥感数据和气温、降水等气象资料,在GIS支撑下,结合多种统计计算方法,对西藏NPP时空格局与气候因子的关系进行研究。结果表明:2000-2012年间西藏陆地植被的NPP为119.3～148.4 g·m^-2·a^-1,平均为135.2 g·m^-2·a^-1;近年来西藏NPP呈不显著上升趋势,NPP总体上由东南向西北逐渐变小。13年来西藏NPP在总体不变(面积占61.11%)的基础上略有增加(面积占10.7%);不同植被类型中阔叶林的NPP最大,为1 185.2～1 430.2 g·m^-2·a^-1,其次是混交林,为535.1～741.2 g·m^-2·a^-1,其后依次是稀树草原、针叶林、农用地、草地和灌丛;西藏NPP与气温、降水因子分别有较好的正、负相关性。所有植被类型都与年均气温呈正相关,其中草地的NPP与年均气温的相关系数达0.88,其次是针叶林为0.76,相关性最差为热带稀树草原0.13;与年降水量的相关性,除了热带稀树草原正相关(0.26),其余都负相关,草地、针叶林的相关系数分别为-0.79、-0.73。     

黄河流域植被净初级生产力时空特征及自然驱动因子

植被净初级生产力（NPP）是陆地生态系统的关键指标,是地表碳循环的重要组成部分,能够用来较客观地评价生态系统变化及其可持续性。利用MOD17A3HGF数据、土地利用数据、气象数据、地形数据,应用变化趋势分析、相关性分析及地理探测器模型等方法,探讨了2000—2019年黄河流域NPP（以C计量）时空格局及演变特征,并对影响NPP的自然因子进行量化研究。结果表明：（1）2000—2019年黄河流域植被NPP整体呈极显著上升趋势（）。流域平均年NPP为281.39 g·m^-2,变化范围为270—347 g·m^-2,增速为5.75 g·m^-2·a^-1。流域NPP显著增加的区域占整个流域面积的99.53%,空间分布呈西北低东南高的趋势。（2）不同土地利用类型的植被NPP年平均值差异较大,林地是对该区域植被NPP贡献最大的土地利用类型。（3）NPP与海拔之间存在一定相关性,NPP与气温、降水显著正相关的区域分别占总面积的23.20%和44.17%,自然驱动因子中海拔、气温及降水对植被NPP的驱动作用差异明显,降水>气温>海拔,各因子之间的交互作用均为双因子增强。     

中国综合气候变化风险区划

气候变化作用于自然环境与社会经济系统,产生一系列影响。随着未来社会经济发展,气候变化危险性与自然环境和社会经济承险体耦合形成有规律的风险时空格局。将此时空格局系统化表达即是综合气候变化风险区划,是适应气候变化的科学基础之一。本文基于RCP 8.5下的近中期（2021-2050年）气候情景,分析了中国未来气温和降水变化趋势与速率,评价了干旱、高温热浪以及洪涝等极端事件危险性,选取人口、经济、粮食生产和生态系统等承险体风险作为综合风险定量评估的指标。在系统性、主导因素以及空间连续性原则的指导下,提出中国综合气候变化风险区划三级区域系统方案,划分出8个气候变化敏感区、19个极端事件危险区和46个承险体综合风险区。结果发现：2021-2050年RCP 8.5情景下中国的气候变化高风险区主要包括：华北弱暖增雨敏感区,华北平原热浪危险区,人口经济粮食高风险区;华南—西南弱暖增雨敏感区,黔滇山地热浪危险区,生态经济粮食人口高风险区;华南沿海涝热危险区,生态粮食经济人口高风险区。中国综合气候变化风险区划涵盖了气候变化情景、极端事件发生、社会经济与生态系统的可能损失信息,可以为国家或地方应对气候变化及气候变化风险管理提供科技支撑。     

基于CSCS改进CASA模型的中国草地净初级生产力模拟

将草原综合顺序分类系统（CSCS）中的热量指标（∑θ）和湿润度指标（K）引入CASA模型。利用该模型模拟了2004-2008年中国41个草地类的净初级生产力（NPP）,并分析了其时空变化和不同草地类NPP变化。结果表明：2004-2008年中国草地NPP模拟平均值与实测平均值分别为503.8 g·m^-2·a^-1和567.3 g·m^-2·a^-1,两者较为接近。各类草地的平均误差和平均相对误差均值分别为4.85 g·m^-2·a^-1和7.6%。草地NPP的实测值和模拟值相关性较好。改进CASA模型模拟值比Miami和Thornthwaite Memorial模型模拟值更接近实测值。NPP空间分布呈东高西低,南高北低,从西北向东南逐渐增加的趋势,体现了K和∑θ的水平和垂直地带性分布规律。2004-2008年中国草地NPP总体呈现增加趋势,其总量增加了23.0%。草地NPP年均值在不同植被类型中差异显著,分布规律与CSCS划分草地类的K和∑θ密切相关。总之,改进后的CASA模型模拟精度较高,实现了草地NPP模拟与草地分类的相互关联。     

黄河源区气候—植被—水文协同演变及成因辨析

全球变化下黄河源区水文过程的演变影响流域生态系统的水源涵养功能,流域植被改变也影响水循环。本文基于气候、植被信息和VIP分布式生态水文模型,开展黄河源区水碳循环要素变化的集成模拟,分析了气候—植被—水文要素的协同演变机制。结果表明,2000年以来黄河源区气候呈暖湿化趋势;植被绿度明显提高,2010—2019年比2000—2009年平均增加了4.5%;生长季延长了至少10 d;植被生产力（GPP）显著上升,倾向率为4.57 gC m^-2 a^-1;植被恢复措施对GPP变化的贡献约为23%,气候变化和大气CO₂升高的施肥效应的贡献为77%。源区植被蒸散量（ET）呈增加趋势,倾向率为2.54 mm a^-1,水分利用效率（WUE）亦提高,平均相对上升率为5.1% a^-1。GPP、ET和WUE年总量及其变化率在海拔4200 m以下随高度上升而减小,之后变化趋缓。源区植被绿度和径流系数与当年和前一年降水呈显著正相关,反映降水蓄存于植物根层土壤的遗留效应。蒸散增强在一定程度上有利于源区地表—大气之间的水分再循环,帮助缓解生态恢复引起的产水能力下降,促进降水—植被—径流之间的良性互馈关系的形成。揭示水文对气候变化和植被恢复的响应和互馈机制,可为生态恢复措施对源区水源涵养功能的影响及效应的定量评估提供科学依据。     

Intensified risk to ecosystem productivity under climate change in the arid/humid transition zone in northern China

Assessing the climate change risk faced by the ecosystems in the arid/humid transition zone(AHTZ) in northern China holds scientific significance to climate change adaptation. We simulated the net primary productivity(NPP) for four representative concentration pathways(RCPs) using an improved Lund-Potsdam-Jena model. Then a method was established based on the NPP to identify the climate change risk level. From the midterm period(2041–2070) to the long-term period(2071–2099), the risks indicated by the negative anomaly and the downward trend of the NPP gradually extended and increased. The higher the scenario emissions, the more serious the risk. In particular, under the RCP8.5 scenario, during 2071–2099, the total risk area would be 81.85%, that of the high-risk area would reach 54.71%. In this high-risk area, the NPP anomaly would reach –96.00±46.95 gC·m~(-2)·a~(-1), and the rate of change of the NPP would reach –3.56±3.40 gC·m~(-2)·a~(-1). The eastern plain of the AHTZ and the eastern grasslands of Inner Mongolia are expected to become the main risk concentration areas. Our results indicated that the management of future climate change risks requires the consideration of the synergistic effects of warming and intensified drying on the ecosystem.     

关中-天水经济区土地利用变化对净第一性生产力影响测评

净第一性生产力是表现陆地生态过程的关键参数,土地利用变化深刻影响区域的净第一性生产力。选取关中-天水经济区为研究区域,尝试对30 m精度的1980-2011年4期9月份左右Landsat 7的遥感影像以及CASA模型来估算关中-天水经济区的净第一性生产力,并用2011年遥感图像解译获得该年的土地利用数据,以及土地利用变化情况。在此基础上分析土地利用变化对净第一性生产力的影响,并且对关天经济区各县市净初级生产力进行了对比和分析。结果表明：1980-2011年,关中-天水经济区土地利用耕地、林地、居民建筑用地变化明显,南部秦岭山区多为林地与草地,净第一性生产力高达625.37 g C·m-2·a-1,而关中平原与天水地区人口居住区与开垦区净第一性生产力明显下降,最低达47.78 g C·m-2·a-1,人为的开发与利用土地降低了区域的净第一性生产力。所以,要继续施行落实退耕还林政策,控制城镇用地较大速度的扩增,以保持好区域的生态服务功能。     

2000—2015年塔里木胡杨林国家级自然保护区NPP时空动态特征及其影响因素

以塔里木胡杨林国家级自然保护区为研究对象，基于植被NPP、气象、土地利用/覆盖、河流等数据，采用趋势分析、Mann-Kendall突变检验、地理探测器等方法，探究了塔里木胡杨林国家级自然保护区2000—2015年植被NPP时空变化特征及其影响因素。结果表明：（1） 在空间尺度上，塔里木胡杨林国家级自然保护区2000—2015年年均植被NPP为32.25 gC·m^-2·a^-1，变化范围在5.16~303.87 gC·m^-2·a^-1之间；年均NPP呈现出以塔里木河干流为带向周边波动递减的空间分布特征。（2） 在时间尺度上，16 a间保护区植被NPP呈现波动增长趋势，年均增加值为0.523 8 gC·m^-2·a^-1，在2001—2002年和2011—2012年出现突变性上升，2007—2008年出现突变性下降。（3） 影响植被NPP分异的核心因素为土地利用/覆盖、蒸散发、降水、河流缓冲区等，且由多因子协同作用造成；同时，地下水埋深对植被NPP变化有着重要影响。     

Imbalance of inter-provincial forest carbon sequestration rate from 2010 to 2060 in China and its regulation strategy

Forest ecosystem, as a predominant component of terrestrial ecosystems in view of carbon sinks, has a high potential for carbon sequestration. Accurately estimating the carbon sequestration rate in forest ecosystems at provincial level, is a prerequisite and basis for scientifically formulating the technical approaches of carbon neutrality and the associated regulatory policies in China. However, few researches on future carbon sequestration rates(CSRs) for Chinese forest ecosystems for provinci...     

2000-2012年青海湖流域NPP时空分布特征

利用青海湖流域及周边地区气象资料和MODIS遥感影像等数据,结合地理信息系统技术和植被净初级生产力(NPP)估算模型(CASA模型),确定了2000-2012年青海湖流域NPP值,并评价了其时空分布特征。结果表明:2000-2012年青海湖流域年均NPP为4.77×10¹² g,空间分布以青海湖为中心,由低到高呈环带状,并呈由东南向西北递减趋势,在青海湖北侧河流中游地区年均NPP达到最高,为374.19 g·m^-2。2000-2012年NPP呈波动中逐渐增长趋势,年均增加4.81×10¹⁰ g;NPP年内变化显著,7月NPP达到全年最高值,占全年的28.77%。13年间流域内大部分地区NPP呈增长趋势,显著增长区主要分布在共和县江西沟乡、石乃亥乡和天峻县周围;青海湖北侧哈尔盖河上游、沙柳河中游地区则是主要减少区。多元回归分析表明归一化植被指数(NDVI)和降水是青海湖流域NPP的主要影响因素。     

基于改进土壤冻融水循环的Biome-BGC模型估算青藏高原草地NPP

Biome-BGC模型被广泛用于估算植被净初级生产力（Net Primary Productivity, NPP）,但是该模型未考虑冻土区土壤冻融水循环过程对植被生长的影响。本文基于Biome-BGC模型,改进冻土区活动层土壤冻融水循环,估算了2000—2018年青藏高原高寒草地NPP。通过比较原模型和改进后的模型,并对NPP模拟结果的时空特征进行了分析,结果表明：① 增加冻融循环提高了NPP估算精度,青藏高原草地NPP均值由114.68 gC/(m²·a)提高到128.02 gC/(m²·a)。② 原模型和改进后NPP的空间分布差异较大,时间变化趋势差异不明显。③ 青藏高原草地NPP总量为253.83 TgC/a,呈东南向西北递减的空间格局,年均增速为0.21gC/(m²·a)（P=0.023）,显著增加的占17.85%,主要分布在羌塘高寒草原地带的大部分地区和藏南山地灌木草原地带的西部。④ 该冻融水循环改进方法简单可靠,具有在其他多年冻土区推广的价值。     

Climatic Changes Dominant Interannual Trend in Net Primary Productivity of Alpine Vulnerable Ecosystems

The Three-River Headwaters (TRH), which is the source area of Yangtze River, Yellow River and Lancang River, is vulnerable and sensitive, and its alpine ecosystem is considered an important barrier for China’s ecological security. Understanding the impact of climate changes is essential for determining suitable measures for ecological environmental protection and restoration against the background of global climatic changes. However, different explanations of the interannual trends in complex alpine ecosystems have been proposed due to limited availability of reliable data and the uncertainty of the model itself. In this study, the remote sensing-process coupled model (GLOPEM-CEVSA) was used to estimate the net primary productivity (NPP) of vegetation in the TRH region from 2000 to 2012. The estimated NPP significantly and linearly correlated with the above-ground biomass sampled in the field (the multiple correlative coefficient R² = 0.45, significant level P < 0.01) and showed better performance than the MODIS productivity product, i.e. MOD17A3, (R² = 0.21). The climate of TRH became warmer and wetter during 1990-2012, and the years 2000 to 2012 were warmer and wetter than the years1990-2000. Responding to the warmer and wetter climate, the NPP had an increasing trend of 13.7 g m^-2 (10 yr)^-1 with a statistical confidence of 86% (P = 0.14). Among the three basins, the NPP of the Yellow River basin increased at the fastest rate of 17.44 g m^-2 (10 yr)^-1 (P = 0.158), followed by the Yangtze River basin, and the Lancang River, which was the slowest with a rate of 12.2 g m^-2 (10 yr)^-1 and a statistical confidence level of only 67%. A multivariate linear regression with temperature and precipitation as the independent variables and NPP as the dependent variable at the pixel level was used to analyze the impacts of climatic changes on the trend of NPP. Both temperature and precipitation can explain the interannual variability of 83% in grassland NPP in the whole region, and can explain high, medium and low coverage of 78%, 84% and 83%, respectively, for grassland in the whole region. The results indicate that climate changes play a dominant role in the interannual trend of vegetation productivity in the alpine ecosystems on Qinghai-Tibetan Plateau. This has important implications for the formulation of ecological protection and restoration policies for vulnerable ecosystems against the background of global climate changes.