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1.
伏牛山地区森林生态系统服务权衡/协同效应多尺度分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
森林生态系统服务权衡与协同研究已成为当前相关学科的研究热点和前沿,对服务权衡与协同关系的多尺度分析有助于更加有效地实施森林资源管理。综合森林类型图、NDVI、气象和土壤等多源数据,借助CASA模型、InVEST 3.2模型和ArcGIS 10.2软件,开展伏牛山地区森林生态系统服务评估,运用空间叠置方法从多个空间尺度(区域、南北坡、垂直带)探讨服务权衡与协同效应。结果表明:① 研究区森林生态系统平均蓄积量为49.26 m 3/hm 2,碳密度为156.94 t/hm 2,供水深度为494.46 mm,土壤保持量为955.4 t/hm 2,生境质量指数为0.79。② 区域尺度上,28.79%的森林服务之间存在高协同效应,10.15%的森林存在低协同效应,61.06%的森林存在强权衡和弱权衡效应。③ 南北坡尺度上,南坡服务之间的协同关系优于北坡。垂直带尺度上,南坡中山落叶阔叶林带(SIII)服务之间协同关系最好,北坡低山落叶阔叶林带(NI)协同关系最差。  相似文献   
2.
气候变化问题作为人类社会可持续发展面临的重大挑战,受到国际社会越来越强烈的关注。全球气候变化深刻影响着草地生态系统,定量评估区域和不同类型草地生态系统的生产力,研究其对气候变化的敏感性可以为草地生态系统适应未来气候变化提供基础数据和理论依据。草原综合顺序分类系统(CSCS)将天然草原分为42类(其中中国包含41类),并将其聚合为10个类组。研究利用改进Carnegie-Ames-Stanford Approach(CASA)模型模拟分析中国天然草地2004—2008年的净初级生产力(NPP)并进行系统聚类,分析了草地NPP与影响因子的相关性和敏感程度。结果表明:2004—2008年中国10个草地类组年均NPP均呈现增长趋势,其中亚热带森林草地增长最快,增长率达38.2%。温带湿润草地增长最慢,增长率为14.3%。通过聚类分析将中国41类草原的年均NPP分为3类:第1类NPP值较小,其湿润度级较低,而热量级较高;第2类NPP值较大,其热量级和湿润度级均较高,水热比适宜植被的生长;其余为第3类,其NPP值介于上述两者之间。可见,不同草地类型NPP分布规律与CSCS划分草地类型的湿润度级和热量级密切相关。草地年均NPP与>0℃年积温(Σθ)、降水量、湿润度(K)和NDVI的相关性强,与太阳辐射的相关性弱。草地类组NPP平均值对NDVI最敏感,其次为Σθ、K和降水量,敏感性最弱的为太阳辐射。草地NPP对CSCS量化分类的标准Σθ和K较为敏感,改进CASA模型在一定程度上实现了CSCS与草地生产力的耦合。  相似文献   
3.
利用高分一号卫星数据建立小尺度CASA-NPP估算模型,反演及监测草原露天煤矿区草地NPP空间分布格局,以及煤矿区内部复垦植被的NPP与表层土壤之间的关系。利用归一化植被指数、归一化水体指数等获取CASA模型有效光辐射参数、水分胁迫系数等,从而简化并改进小尺度CASA模型,遥感反演数据与实测样点数据拟合度达到0.94。结果表明,该模型能够高精度地完成小区域NPP估测。从利用CASA模型反演得到的NPP空间格局可以看出,这一地区的植被退化以采矿、放牧等人类活动为主导,原地貌区域围栏的典型草甸草原NPP在300~400 gC/m2· yr 之间,高于放牧区域 NPP,矿区内 NPP 空间变化显著,矿区内部 NPP 低于100 gC/m2· yr,明显低于周边原地貌地区。对于矿区复垦排土场区域,复垦年限和表土的养分是决定植被生长和NPP的主要因素。研究得出国产高分卫星数据可以高精度地完成小尺度NPP的估测,从而为其在草原地区以及矿山环境中监测提供了研究基础。  相似文献   
4.
基于WRF模式数据和CASA模型的青海湖流域草地NPP估算研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
植被净初级生产力(NPP)是研究陆地碳循环过程的核心内容, 而高海拔区域由于气象观测数据的缺乏造成模型对其估算的不准确.在WRF模式气象数据和SPOT-VEGETATION遥感影像的基础上, 利用CASA模型对青海湖流域2000-2010年的草地NPP进行了估算, 经过实地样方数据和其他模型数据的验证后, 分析了青海湖流域近11 a来草地NPP的空间分布格局和时间变化特征.结果表明: 1)在气象观测资料缺乏的青海湖流域, WRF模式的气象数据能较好地应用到模型中, CASA模型对该区域草地NPP的模拟精度较高; 2)2000-2010年青海湖流域草地年均NPP为2.71×1012gC·a-1, 单位面积草地NPP为145.71 gC·m-2·a-1; 空间分布上呈现出由东南向西北随着海拔升高逐渐下降的格局, 在海拔3 200~3 500 m的区域草地单位面积的NPP达到最大; 3)2000-2010年青海湖流域草地NPP年际变化明显, 近11 a呈现出明显的增加趋势, 增加区域主要分布在环湖地区; 年内季节变化显著, 夏季NPP占到全年的57.36%; 4)对NPP和气象站点太阳辐射、 气温、 降水数据进行相关性分析, 发现影响青海湖流域草地NPP变化的主要驱动力是气温.  相似文献   
5.
水分利用效率(WUE)是衡量生态系统碳水循环耦合程度的重要指标,明晰其动态变化规律有助于判断区域植被生态建设是否与当地的自然条件相适应。利用基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型得到的植被净初级生产力(NPP)数据和MODIS系列产品中的蒸散发(ET)数据,估算了2001—2016年毛乌素沙地植被的WUE,并探讨了其时空演变特征及与气象因子的关系。结果显示:(1)WUE的多年平均值为0.62 gC·mm-1·m-2,空间上自东向西递减,在不同植被类型间表现为栽培植物>灌丛>草甸>草原>荒漠;(2)WUE以0.009 gC·mm-1·m-2·a-1的速率上升,东部地区变化尤为显著,NPP的快速增长是WUE呈增加趋势的主要原因;(3)WUE与各气象因子的相关程度由大至小依次为太阳辐射、降水量、风速和气温,分布在西部地区的荒漠植被WUE受气象因子影响最小。经过一系列生态建设工程的治理,毛乌素沙地大部分地区自2001年以来NPPWUE均呈增加趋势,即生态系统在变“绿”的同时还实现了水分的高效利用,有利于当地生态环境的健康发展;但在水热条件较差的中西部地区,新建设的植被生长缓慢且导致蒸散发产生强烈变化,使WUE呈减少趋势,暴露出植被建设规模与水资源承载能力不匹配的问题,需引起格外重视。  相似文献   
6.
The ecosystem is important because it is the life sustaining system for human survival.Three ecosystem characteristics are:regional particularities,ecosystem complexity and conventional cultural particularities.This paper develops a remote sensing based dynamic model to assess grassland ecosystem service values involving multidisciplinary knowledge.The ecological value of grassland ecosystems is focused on using a remote sensing technique in the model,and setting up the framework for a dynamic assessing model.The grassland ecological services condition and value in 1985 is used as the benchmark.The dynamic model has two adjusting indicators:biomass and price index.The biomass is simulated using the CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach) model.The price index was obtained from statistics data published by the statistical bureau.Results show that the grassland ecosystem value in Gansu Province was 28.36 billion Chinese Yuan in 1985,140.37 billion in 1999 and 130.86 billion in 2002.  相似文献   
7.
干旱对生态系统碳循环具有重要影响,随着气候变暖,全球干旱事件频率不断上升,研究干旱对植被净初级生产力的影响具有重要意义。提高植被净初级生产力(NPP)的时间分辨率是认识干旱对其影响机制的重要途径。基于5天NDVI遥感数据,以河西走廊为研究区,利用CASA模型估算2010—2015年5天步长尺度的NPP,将5天降水为零定义为干旱基本单元,利用标准分数来探究干旱对植被NPP的影响。结果表明:基于高时间分辨率遥感数据能有效探测干旱对NPP的影响机制,研究期间河西走廊年干旱频次6—44次,干旱对该地NPP有负效应,对5天均值的影响为-0.23 g·m-2,影响幅度为-1.93%,整体影响较小。干旱对林地NPP影响最大,下降3.70%,草地次之,荒漠最小。随着干旱持续时间的增加,NPP变化趋势呈现为先降低,然后降低趋势增加,最后趋于稳定的过程。干旱对夏季的NPP影响最大,冬季最小,秋季干旱对林地影响最大。  相似文献   
8.
Net Primary Productivity (NPP) is a significant biophysical vegetation variable to understand the spatio-temporal distribution of carbon and source-sink nature of the ecosystem. This study was carried out in a forest plantation area and aimed to (i) estimate the spatio-temporal patterns of NPP during 2009 and 2010 using Carnegie-Ames-Stanford Approach [CASA] model and (ii) study the effects of climate variables on the NPP using generalized linear modelling (GLM) approach. The total annual NPP varied from 157.21 to 1030.89 gC m?2 yr?1 for the year 2009 and from 154.36 to 1124.85 g C m?2 yr?1 for the year 2010. The annual NPP was assessed across four major plantation types, where maximum NPP gain (106 and 139 g C m?2 yr?1 ) in October was noticed in teak (Tectona grandis) and minimum (77 and 109 g C m?2 yr?1 ) in eucalyptus (Eucalyptus hybrid) during 2009 and 2010.The validation, using field-estimated NPP, showed under-estimation of modelled NPP, with maximum MAPE of 34% for eucalyptus and minimum of 13% for teak. The dominant influence of precipitation on the NPP was revealed by GLM explaining more than 20% of variation. CASA model efficiently estimated the annual NPP of plantations. The accuracy could be improved further with inclusion of higher resolution data.  相似文献   
9.
基于MODIS数据的2000-2005年东北亚草地NPP模拟(英文)   总被引:1,自引:0,他引:1  
The net primary production(NPP)of grasslands in northeastern Asia was estimated using improved CASA model with MODIS data distributed from 2000 and ground data as driving variables from 2000 to 2005.Average annual NPP was 146.05 g C m-2yr -1and average annual total NPP was 0.32 Pg C yr-1in all grasslands during the period.It was shown that average annual grassland NPP in the whole northeastern Asia changed dramatically from 2000 to 2005,with the highest value of 174.80 g C m-2yr-1in 2005 and the lowest valu...  相似文献   
10.
针对现有植被净初级生产力研究对城市圈、城市带尺度缺乏关注的问题,基于MODIS遥感数据、地面气象资料等,利用改进的CASA模型,结合回归分析、相关分析等方法探究了2000—2013年皖江城市带植被NPP的时空变化及其对气候因子的响应,为区域生态环境质量评价提供参考。结果表明:近14年来,皖江城市带植被NPP总体呈增加趋势;不同土地利用类型NPP差异显著,林地草地耕地建设用地未利用土地水体;年NPP均值呈现由南部向西北部减少的空间分布特征;植被NPP年际变化率较小,介于±10gC·m-2·a-1范围内;温度是影响研究区植被NPP时空变化的主要气候因子。  相似文献   
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