基于MOD17A3的介休市植被NPP变化分析

基于RS和GIS技术,利用2001—2010年的MOD17A3数据对山西省介休市的陆地植被净初级生产力(NPP)进行了动态监测,定量研究了其变化趋势,通过研究不同年份的土地利用变化,分析其产生变化的原因。结果表明,2001—2010年介休市陆地植被净初级生产力基本呈增加趋势,不同地区的年均NPP值及其变化特征各不相同,北部平川地区和南部山区的年均NPP值明显高于中部丘陵区。经综合分析,土地利用变化与植被覆盖度成为影响介休市植被净初级生产力的主要因素。     

大渡河流域植被净初级生产力的时空变化及其地形分异特征

为了解大渡河流域2000—2021年植被净初级生产力(NPP)的时空特征和地形变异规律,应用MODIS NPP和地形数据,利用一元线性回归分析和变异系数等方法分析区域植被NPP时空变化特征。结果表明：(1)2000—2021年大渡河流域植被净初级生产力呈波动上升趋势,年均增速为2.009 g·m^-2·a^-1,年平均植被净初级生产力为474.58 g·m^-2·a^-1,大渡河流域植被总净初级生产力的平均值为127.18×10⁶g·m^-2·a^-1,植被改善趋势明显;空间分布整体上呈“南高北低”的分布特征,植被净初级生产力较高的区域主要分布在海拔较低的大渡河流域下游以及大渡河中上游干支流河谷两侧。(2)2000—2021年研究区植被净初级生产力年际变化率较低,平均年际变化率为2.0,植被净初级生产力呈增加趋势的面积比例为89.67%;研究区植被净初级生产力平均变异系数为2.0%,植被状态总体较平稳,变异系数低于20%的面积比例为95.22%。...     

基于遥感数据的黔南州植被净初级生产力分析

基于2001~2013年的MOD17A3数据集,在ArcGIS操作平台上分析了黔南州植被NPP的时空变化特征。结果表明:黔南州植被年均NPP为500~900 g/(m~2·a)的区域占总面积的90.2%;从2001年到2013年,黔南州植被NPP总体上呈下降趋势,但在2013年回升明显;与2001年相比,2013年黔南州年均植被NPP大部分区域处于增加趋势,主要位于黔南州北部、西部与南部地区;在6种不同类型植被中,林地的NPP值最高,农作物的NPP值最低;从2001年到2013年,不同植被类型NPP的年际变化都呈波动下降趋势,但以灌丛、永久性湿地NPP的减少趋势最明显,以草地NPP的变化幅度最小。     

基于MODIS数据的安徽淮河流域陆地植被净初级生产力分析

淮河流域作为全球变化的敏感区域,分析其植被生产力变化特征具有重要意义。基于EOS/MODIS卫星遥感资料,对安徽淮河流域植被净初级生产力(NPP)变化的时空特征进行了分析。结果表明:2000-2006年安徽淮河流域年平均NPP为336.62gc/m2,其中,2004年NPP最大,为380.73gc/m2,2000年最小,为298.76gc/m2;根据年NPP分布显示,淮河以南地区的植被生长状况要好于淮河以北地区,在淮河以南地区,长江以南的植被生长状况要好于长江以北地区,主要因为这些地区多为森林,植被覆盖度高。2000-2006年间,安徽淮河流域NPP总体呈增加趋势,淮河沿岸NPP增加明显。     

基于遥感数据的黔南州植被净初级生产力分析

基于2001²013年的MOD17A3数据集,在ArcGIS操作平台上分析了黔南州植被NPP的时空变化特征。结果表明:黔南州植被年均NPP为5002013年的MOD17A3数据集,在ArcGIS操作平台上分析了黔南州植被NPP的时空变化特征。结果表明:黔南州植被年均NPP为500⁹00 g/(m900 g/(m²·a)的区域占总面积的90.2%;从2001年到2013年,黔南州植被NPP总体上呈下降趋势,但在2013年回升明显;与2001年相比,2013年黔南州年均植被NPP大部分区域处于增加趋势,主要位于黔南州北部、西部与南部地区;在6种不同类型植被中,林地的NPP值最高,农作物的NPP值最低;从2001年到2013年,不同植被类型NPP的年际变化都呈波动下降趋势,但以灌丛、永久性湿地NPP的减少趋势最明显,以草地NPP的变化幅度最小。     

亚热带常绿阔叶林植被净初级生产力时空特征

植被净初级生产力(NPP)是森林生态系统碳循环过程的关键参数,在研究减缓全球气候变化中起着重要的作用。中国的亚热带常绿阔叶林是世界常绿阔叶林的重要组成部分,研究该区域植被净初级生产力的时空特征对了解该地区植被生长状况和CO2固定能力等方面有着重要的意义。基于中国科学院资源环境科学数据中心的NPP数据,应用核密度估计、隶属函数等方法分析了亚热带常绿阔叶林区域植被净初级生产力2001-2010年时空分布特征。结果表明,亚热带常绿阔叶林区NPP在时间变化上无显著增减趋势,各年份NPP都主要集中在300～400gC·m~(-2)·a~(-1)和700～1 000gC·m~(-2)·a~(-1),且随时间序列呈现波动变化,其年均值在600～700gC·m~(-2)·a~(-1);在空间分布上,湿润地区NPP呈东南向西北逐渐降低的空间分布特征,半湿润地区NPP则呈西高东低的特征。此外,2001-2010年亚热带湿润地区西部NPP变差系数高于东部,半湿润地区的北部NPP变差系数高于南部。通过NPP与其变差系数值,得出其NPP隶属度空间分布,结果显示隶属度呈东南沿海向内陆递增趋势,可以看出东南部NPP值高,变异系数低,CO2固定能力高,抗干扰能力强,生态风险低;而西部部分地区NPP值低,变异系数高,易受外界干扰,生态风险高。     

2001-2013年黄土高原植被净初级生产力时空变化及其归因

基于光能利用率模型(CASA),利用遥感数据、气象数据和基础地理数据,测算了2001-2013年黄土高原植被净初级生产力(NPP),并辅以一元线性回归、Hurst指数及相关分析等方法,分析了2001-2013年黄土高原NPP时空变化特征、未来变化趋势及其驱动因素.结果表明,2001-2013年黄土高原植被年均NPP呈显著增加趋势,年增速为4.9 g/(m2·a).黄土高原植被NPP空间分布差异显著,表现出由东南向西北递减的趋势.黄土高原植被NPP呈增加趋势和减少趋势的面积分别占78.0%和22.0%.Hurst指数表明研究区未来植被NPP变化的正向特征显著,呈持续性和反持续性的比重分别为72.1%和28.9%.黄土高原植被NPP变化与降水、气温相关性不大,人类活动是影响植被NPP变化的重要因素,且对NPP有双重影响.     

气候和土地利用变化对成都市植被NPP时空分布的影响

以2001-2010年MOD17A3数据集的年均NPP数据为基础,分析成都市植被净初级生产力的时空变化及其影响因素,并借助回归分析方法对引起植被NPP变化的影响因素进行量化分析.结果表明:研究区植被净初级生产力年际变化特征明显,年净初级生产力分布在560～699gC/(m~2·a)之间,平均值为663gC/(m~2·a),总体来看10年间成都市植被净初级生产力呈波动减少趋势,年际减少为5.04gC/(m~2·a).空间分布上表现为由西南向东北逐渐减少的趋势,不同地形区植被NPP变化程度各异,其中平原区植被NPP下降趋势最为显著,其次为山区,而丘陵区植被NPP呈上升趋势.温度、降水量、耕地面积和建设用地面积对整个成都市植被NPP时空变化的独立解释能力分别为2.3%,16.4%,1.0%,10.5%,即研究区植被NPP受到自然因素和人为因素共同作用,而自然因素对植被NPP时空变化的主控作用总体上大于人为因素.对各地形区而言,山区NPP变化主要受到温度和降水量影响,降水量是主控因素(独立解释能力为6.6%);平原区NPP变化主要受到降水量、耕地面积和建设用地面积影响,建设用地面积为主控因素(独立解释能力为10.3%);丘陵区NPP变化主要受到温度、降水量、建设用地面积影响,建设用地面积为主控因素(独立解释能力为5.2%).研究结果为区域生态环境的建设,以及合理的城市土地利用规划提供依据.     

青藏高原近30年植被净初级生产力时空演变研究

利用卫星遥感数据和气象资料,分3个高程层面模拟了青藏高原地表太阳辐射（SOL）,并以此驱动CASA模型估算1983要2012年青藏高原植被的净初级生产力（NPP）,分析NPP的时空演变模式,而后探讨了NPP对气候因子的响应关系。研究结果表明：（1）分不同高程层面建立的太阳辐射模型能够更合理地反映青藏高原地表太阳辐射的空间分布特征,模拟精度高于其他相关模型。（2）青藏高原植被NPP的空间分布表现为自东南向西北逐渐递减的趋势。高原西北部降水量小于400mm的区域内植被NPP 的主导因子是降水,东南部降水量大于400mm的区域内植被NPP的主导因子是温度。（3）青藏高原植被NPP的演变趋势存在显著空间分异。总体上高原西北部植被NPP近30年变化相对稳定。其中1983要1992年,NPP增加区域主要分布于高原中部,在高原东南部则呈现减少趋势;1993要2002年,高原大部分地区NPP呈增加趋势,NPP减少区域集中在高原东部地区;2003要2012年,高原东部、南部NPP增加趋势明显,高原东南部NPP呈减少趋势。（4）总体上,1983要2012年青藏高NPP总量波动范围为0.494~0.590 Pgc/年变化率为0.0187 Pgc/10,年,呈现“缓慢增加-缓慢减少-快速增加”的趋势,其中年均温度增加对NPP的变异有显著影响（R2=0.456,P<0.001）。     

河南省植被净初级生产力变化特征及其对气候变化的响应

利用2000—2018年河南省植被净初级生产力(NPP)数据和气象站点资料,分析植被NPP的变化规律,探讨了植被NPP与气象因子的相关关系。结果表明,2000-2018年河南省植被NPP呈缓慢增长趋势,植被NPP空间分布具有明显的地域性差异,西部伏牛山区和南部大别山区以林地为主,植被NPP较高;沿黄及以北地区植被NPP较低。分析植被NPP对气候因子变化的响应,植被NPP与气温和降水量主要表现为正相关关系,降水量是影响植被生长的决定性气候因素。在整个垂直分布上,气温与植被NPP的相关性较低,在1 500m以上呈现负相关关系。春夏秋三季降水和植被NPP的相关性高于温度,而在冬季,气温是影响植被生长的主要气候因子。     

基于CASA模型的四川植被净初级生产力及其时空格局分析

【目的】估算四川植被的净初级生产力并分析其时空格局及影响因素,为深入认识该区域的植被生产力状况提供数据支持。【方法】在原CASA模型基础上,以MODIS卫星数据为依托,对光合有效辐射值提取、最佳区域气温反演、水分胁迫系数演算这3种方法进行了改进,进而估算了四川地区2000-2011年期间的植被净初级生产力(NPP)。【结果】①四川植被NPP的多年平均值为303.27gC/(m2·a),变化范围在285³40gC/(m2·a)之间。②四川植被NPP的季节变化明显,其中夏季是NPP主要积累期;同时由于区域气候变暖导致的物候期延长,秋季NPP的累积量呈逐年上升趋势。③四川植被NPP空间分异明显,总体表现出由东南向西北逐渐减少的趋势,且呈垂直地带性特征明显。④降雨量是驱动NPP的主要因子;温度及光合有效辐射也对NPP影响显著(P<0.001)。【结论】近10年来四川植被NPP变化主要由生长旺季本身变化所致;其时空分布格局总体表现出随温度、水分、光合有效辐射以及海拔增加而增大的趋势;改进后的CASA模型可以有效地模拟四川植被NPP的时空格局特征。     

内蒙古地区草地NPP时空变化及预测

以1982—2015年内蒙古草地为研究对象,基于GIMMS NDVI3g、ERA5气象和草地类型数据,采用CASA模型生成年草地植被净初级生产力(net primary productivity, NPP).综合运用趋势分析、偏相关、复相关及残差分析法探讨1982—2015年草地NPP的变化趋势,并定量确定气候因子和人类活动对草地动态变化的影响程度.结果表明内蒙古草地NPP呈由西南向东北逐渐递增的分布格局.东北部的草甸草原NPP最大,年均NPP值为383.66g·m~(-2)·a~(-1);其次为中部的典型草原,年均NPP值为245.46g·m~(-2)·a~(-1);西部荒漠草原NPP最低,年均NPP值为123.76g·m~(-2)·a~(-1).内蒙古地区草原1982—2015年极显著和显著增加的面积占草原总面积的11.76%、18.92%;极显著和显著减小的面积占草原总面积的4.26%、8.08%.草原NPP增大的面积大于减小的面积,草地处于恢复状态.其中典型草原和荒漠草原草地NPP增加面积大于减小面积,草甸草原略有下降趋势.内蒙古自治区草原NPP Hurst指数空间差异明显,全区绝大部分区域H0.5,平均H值为0.40,表明植被整体呈反持续性;2015年后一定时期内研究区内草地NPP的变化趋势可能发生反转.综上所述,1982—2015年内蒙古地区草原总体处于恢复状态,但未来有可能出现草地NPP下降的趋势.     

渭河流域长时间序列NPP估算及时空变化特征分析

植被净初级生产力（net primary production，NPP）是生态系统碳循环及能量流动的关键参数，也是生态系统可持续发展的重要生态指标，分析植被NPP的时空变化特征对于区域碳循环研究具有重要意义。利用MODIS反射率数据（MOD09A1）、MODIS NDVI数据（MOD13A3），基于CASA模型估算2001-2018年渭河流域植被NPP，分析植被NPP的时空变化特征，并探讨不同植被类型间NPP的差异性以及高程变化对植被NPP的影响。研究表明:1）2001-2018年，渭河流域植被NPP总体呈波动式增加趋势，年均NPP处于292.59~444.90 gC·m²，年际增加速率为6.23 gC·m²；流域植被NPP具有明显的空间异质性，表现为中东部的六盘山、子午岭和南部秦岭等地区较高，西部和北部的黄土高原地区较低。2）18 a来，除常绿针叶林外，其余植被类型NPP均呈增加趋势。不同植被类型的年均NPP的差异表现为落叶阔叶林（625.70 gC·m²）>常绿针叶林（390.16 gC·m²）>草地（368.49 gC·m²）>农田（344.65 gC·m²）>灌丛（340.17 gC·m²）。3）不同地形条件下植被NPP具有一定差异性，在900~1 300 m（农田、山地落叶小叶林），植被NPP最高；1 700~1 900 m及3 500 m以上区域（稀树灌木草原、灌木），植被NPP最低。     

2000～2013年商洛植被NPP变化及其对气温变化的响应

基于2000²013年的NDVI数据和气象数据,利用CASA模型对商洛地区植被的净初级生产力(NPP)进行了模拟估算。研究结果表明:20002013年的NDVI数据和气象数据,利用CASA模型对商洛地区植被的净初级生产力(NPP)进行了模拟估算。研究结果表明:2000²013年商洛地区的NPP呈显著的增长趋势(P<0.01),年均NPP为841.64 g C/m2;春季、秋季、冬季的NPP在波动中增长,其中春季增长最快,而夏季的NPP呈现出波动下降的趋势。商洛地区的月均NPP与当月、提前1个月、提前2个月、提前3个月的月均气温均呈显著的正相关,但其受当月气温的影响最大。     

典型干旱区植被净初级生产力的变化特征与气候因子的相关性

以新疆地区为研究区,运用分辨率为1 km×1 km的MODIS遥感影像的植被指数数据,计算像元的净初级生产力(NPP)与降水、温度的偏相关系数,并借助Hurst指数对研究区植被净初级生产力未来趋势进行定量分析.结果 表明:(1)植被净初级生产力1985-1998年处于高位震荡,1999-2008年呈持续下降趋势,2009-2016年基本上保持上升趋势;1985-2016年植被净初级生产力减少了67 g·m-2·a-1,平均植被净初级生产力为154.71 g·m-2·a-1,最大值出现在1987年(176.3g·m-2 ·a-1),最低值出现在2008年(120.87g·m-2·a-1);植被净初级生产力的季节变化速率由大到小的顺序为夏季、春季、秋季.(2)年降水量与植被净初级生产力极显著正相关(P＜O.O1),气温与植被净初级生产力极显著负相关(P＜0.01),降水量和气温的空间布局是影响植被净初级生产力分布的重要控制因素;春季和秋季植被净初级生产力与气温、降水的偏相关系数较为一致,降水为夏季植被净初级生产力的主要气候驱动因子.(3)新疆地区未来植被净初级生产力反持续性的序列的比例为48.07％,持续性的序列的比例为51.93％,因此,新疆地区未来植被净初级生产力变化以持续性减少趋势为主.     

三江源生态系统近10年净初级生产力估测

为揭示三江源地区近10年来生态系统植被净初级生产力(NPP)的演变规律,借助研究区域的气温、降水等气象数据及MODIS遥感数据,应用CASA模型估算了三江源生态系统2001—2010年间的NPP,分析了NPP的时空变化格局。结果表明:2001—2010年间三江源生态系统NPP呈现由西北向东南逐渐递增的趋势,10年平均NPP为169.02 g·m-2·a-1,变化范围为159.53~176.25 g·m-2·a-1;10年来三江源草地NPP呈减少趋势,减少速度为0.69 g·m-2·a-1,减幅为4.77%。研究结果可以为三江源地区生态资源的有效管理与合理利用提供理论依据。     

疏勒河流域NPP时空变化分析

基于MODIS NDVI数据产品、地面气象站数据和解译的土地利用数据,利用改进的CASA模型,估算了疏勒河流域2001、2005、2009和2012年的植被净初级生产力(NPP),并分析了其时空变化.结果表明,①流域单位面积上的年平均NPP仅为95.2 g(C)/(m2·a),足见流域整体生产力水平较低;②NPP的空间分布呈自东南向西北递减的趋势,且具有显著的经向“双峰”特征;③构成主要植被覆盖类型的荒漠灌木、半灌木植被对NPP贡献率最大;④流域年际NPP总量呈波动式增加,2012年较2001年增加了50％;⑤NPP的空间变化可划“明显增加”、“轻微增加”、“几乎不变”和“轻微减少”4个类型,其中增加的区域占78.9％,其反映了区域生态环境总体上在向好的方向发展.     

2000—2014年张家口市植被净初级生产力的时空格局及其与气候的关系

植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)是反映植被活动的关键变量之一,研究其空间格局及其对气候因子的响应,对于理解陆地生态系统的碳循环有着重要作用。利用MOD17A3和气象数据,采用线性趋势分析等方法,分析2000—2014年张家口市植被NPP的时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明:张家口市NPP的空间分布具有明显差异,空间上呈现东南高、西北低的趋势,且具有较明显的经向"条带"分布特征,2000—2014年张家口市植被NPP平均值为230.5 g/(m~2·a)。2000—2014年,张家口市NPP总体呈增长趋势,年NPP最大值出现在2004年,最小值出现在2001年。降水是植被NPP变化的主要影响因素,张家口市植被NPP总体上与年降水的相关性更高,呈正相关关系。该研究为冬奥会进行前张家口市的生态修复工作提供了科学依据。     

基于开放式数据库的江苏省植被净生产力遥感估测方法研究

以2002年1-12月江苏省MODIS数据、空间分辨率为300 mGlobcover全球土地覆盖数据、CRU TS 2.1全球气候数据库为主要信息源,采用CASE气候生产力模型,以ArcGIS 9.2为分析平台,对江苏省2002年植被净生产力(NPP)的时空及地区分布进行研究。结果表明,江苏省2002年NPP为316.700 Mt.a-1,6月中旬至9月中旬NPP值占全年71.9%,第4季度仅占5.5%。NPP空间分布趋势总体呈现从西向东递减的趋势。按地区分布,2002年江苏植被净初级生产力最高城市为南京,平均值为403.501 Mt.a-1,最低为连云港,平均值为274.672 Mt.a-1。NPP与太阳总辐射、温度、降水量的关系密切,相关系数分别为0.852、0.931、0.907。     

基于MOD17A3的南岭山地森林区植被NPP时空分异分析

作为水源涵养型重点生态功能区,南岭山地森林区生态环境较为脆弱,面临生态功能退化问题。以2001-2013年MOD17A3的年均植被净初级生产力(NPP)数据和降水、气温资料为基础,通过遥感和GIS技术,对南岭山地森林区植被NPP时空分异特征进行定量分析。结果表明,2001-2013年南岭山地森林区年均植被NPP变化范围为578.45~727.37gC·m~(-2)·a~(-1),平均值为640.39gC·m~(-2)·a~(-1),年均植被NPP在南岭分布东部高,中部和西部较低;南岭植被生长状况总体东部较好,中部和西部呈现不同程度的退化,植被NPP波动剧烈的地区和矿山开采等人为活动关系密切;南岭东部地区受气温影响较大,中部受降水影响较大,西部同时受降水和气温的影响,而植被NPP波动剧烈的地区受降水和气温的影响不大,可能受人为因素的影响。