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1.
郭晓寅  何勇  沈永平  冯丁 《冰川冻土》2006,28(4):512-518
基于EOS/MODIS卫星遥感资料的分析表明,2000-2004年江河源地区陆地植被平均年NPP为82.04 gC.m-2,相当于同期全国陆地植被年NPP的23%,其中2001年的年NPP最小,只有78.04gC.m-2,2002年最大,为85.44 gC.m-2.根据年NPP分布显示,黄河源区的植被生长状况要好于长江源区,其中在黄河源东南部陆地植被的年NPP>250 gC.m-2,为江河源区植被年生长最大的区域;该地区的植被年NPP最小值的区域分布在长江源的西北部地区,年NPP大部分<50 gC.m-2.江河源地区植被的年NPP表现为显著的年际变化特征,不同地区年NPP的变化特征各不相同;高寒草甸的年NPP为该地区所有陆地植被年NPP中最大,其5 a平均值为89.38 gC.m-2,其次为高寒草原和灌木及草本植被;由于地处高寒地区,温度成为影响该地区陆地植被净初级生产力的主要因素.  相似文献   
2.
Individual coal seams formed in paleo-peatlands represent sustained periods of terrestrial carbon accumulation and a key environmental indicator attributed to this record is the rate of carbon accumulation. Determining the rate of carbon accumulation requires a measure of time contained within the coal. This study aimed to determine this rate via the identification of Milankovitch orbital cycles in the coals. The geophysical log is an ideal paleoclimate proxy and has been widely used in the study of sedimentary records using spectral analysis. Spectral analyses of geophysical log from thick coal seams can be used to identify the Milankovitch cycles and to calculate the period of the coal deposition. By considering the carbon loss during coalification, the long-term average carbon accumulation rate and net primary productivity (NPP) of paleo-peatlands in coal seams can be obtained. This review paper presents the procedures of analysis, assessment of results and interpretation of geophysical logs in determining the NPP of paleo-peatlands.  相似文献   
3.
夜光遥感影像记录的城市灯光与人类活动密切相关,已广泛应用于城市信息提取。珞珈一号作为新一代夜光遥感数据源,比以往的夜光数据具有更高的空间分辨率和光谱分辨率,可以更清晰地表达城市建成区范围和内部结构。本文利用珞珈一号夜光遥感影像,通过人类居住指数(human settlement index, HSI)、植被覆盖和建筑共同校正的城市夜光指数(vegetation and build adjusted nighttime light urban index, VBANUI)及支持向量机(support vector machine, SVM)监督分类3种方法对长春市城市建成区进行提取,并与利用NPP/VIIRS(suomi national polar-orbiting partnership/visible infrared imaging radiometer suite)夜光遥感影像、采用同样方法得到的结果对比。结果显示:本文提出的VBANUI提高了传统植被覆盖校正的城市夜光指数(vegetation adjusted nighttime light urban index, VANUI)的提取精度,使用珞珈一号夜光遥感影像通过VBANUI提取的城市建成区结果最优,其Kappa系数为0.80,总体分类精度为90.74%;使用珞珈一号和NPP/VIIRS夜光遥感影像通过HSI按最佳阈值提取城市建成区的Kappa系数分别为0.75和0.72,总体分类精度分别为88.27%和86.54%;复合数据的SVM监督分类法中Landsat-NDBI、Landsat-NDBI-VIIRS、Landsat-NDBI-LJ和Landsat-NDBI-LJlog的Kappa系数分别为0.602、0.627、0.643和0.681,总体分类精度分别为81.11%、81.52%、82.25%和84.48%。研究结果表明:3种提取方法下,均为使用珞珈一号夜光遥感影像的结果优于使用NPP/VIIRS夜光遥感影像的结果,证明相比于NPP/VIIRS夜光遥感影像,珞珈一号夜光遥感影像更适用于城市尺度的建成区范围提取。  相似文献   
4.
以天山北麓总面积达93 936 km~2的山地-绿洲-荒漠生态样带为例,利用生态-遥感光能利用率模型NPP-PEM,使用1 km分辨率SPOT/VEGETATION遥感等数据资料,估算了生态样带净初级生产力(NPP)空间分布及其季节变化.结果表明山地-绿洲-荒漠生态样带平均NPP为161.06 g C·m~(-2)·a~(-1),样带陆地生态系统年总碳吸收量或年总NPP累积量为15.081 Tg C(1Tg=10~(12)g),其中绿洲农田、山地草甸草原、平原荒漠草原和山地森林对的碳吸收贡献率分别为32.67%、28.16%、12.41%和9.15%.夏季是各类生态系统NPP增加量最大的季节,而沙漠由于早春短命植被覆盖而具有生长双峰现象.样带NPP空间分布及其季相变化特征是自然环境、地貌、气候以及人类生产活动长期共同作用和影响的结果,其中水热条件和基质是控制干旱区陆地生态系统NPP空间格局的决定因子.结果检验表明模拟效果较为合理,证明NPP-PEM模型在干旱生态系统的应用是可行的.研究为干旱区陆地生态系统碳循环研究开辟了途径,可为干旱区生态系统评估、监测和管理提供研究方法和参考依据.  相似文献   
5.
利用卫星遥感资料和地面气象观测资料,基于CASA模型及其他数理方法估算了浑善达克沙地2000-2013年生长季(4-10月)植被净初级生产力(NPP),并对其时空变化特征进行了分析,讨论了气候因子和人类活动对植被净初级生产力的影响。结果表明: 14年间,研究区生长季的植被净初级生产力呈波动中增加趋势,多年平均NPP为239.8 gC·m-2·a-1。整个研究区表现为高NPP值(大于150 gC·m-2·a-1)的植被面积在增加,低NPP值(小于150 gC·m-2·a-1)的植被面积在减少。在空间分布上,研究区的北部、中部和南部边缘区域的植被NPP增加趋势较明显,而东部和西部部分区域未发生明显的趋势性变化。总体而言,研究区植被净初级生产力变化趋势与降水量的关系更密切,其相关系数达到0.86,是驱动植被NPP年际波动的最直接因素。而与温度呈负相关,相关系数为-0.42。综合考虑气候因素和人类活动对沙地NPP的影响发现,温度降低、种饲料面积、年末牲畜存栏头数和羊的数量的减少是NPP值提高的关键因素。  相似文献   
6.
三江平原沼泽湿地植被净初级生产力空间变化特征分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
基于EOS/MODIS卫星2000~2005年的MOD17A3数据集,分析21世纪初三江平原沼泽湿地植被净初级生产力(NPP)时间变化和空间分异特征及其与气候因子(气温和降水)的关系,并采用空间分析方法,分析道路、河流、居民点等因子对沼泽湿地生产力的影响.结果表明,三江平原沼泽湿地生产力(C)的变化范围为92.2~675 g/(m2·a),平均值为374.2 g/(m2·a).沼泽湿地生产力主要受三江平原综合水热条件控制,其与气温和降水显著复相关,复相关系数为0.49(n=6,p<0.05).低生产力沼泽湿地主要分布在三江平原西、北部地区,高生产力沼泽湿地主要分布在东、南部地区.河流在0~8 km的范围内对三江平原沼泽湿地生产力有一定促进作用,但影响不显著.居民点扩建,道路修筑等人类活动影响沼泽湿地分布,并导致沼泽湿地生产力下降,其有效影响范围分别是0~6 km区域和0~8 km区域.  相似文献   
7.
黄淮海平原耕地转移对植被碳储量的影响   总被引:8,自引:0,他引:8  
应用GLO-PEM模型和1988年NOAA/AVHRR遥感数据,估算了黄淮海平原植被净初级生产力(NPP),并根据NPP和植被凋落物产生量计算了不同土地利用类型的植被碳密度。通过对1988年与2000年土地利用图的叠置分析,统计了耕地与其他土地利用类型之间的转移量,并估算了耕地转移对植被碳储量的影响。研究发现,耕地转移对植被碳储量变化的影响在不同区域与不同土地利用类型上存在显著差异。1988~2000年间,耕地转移导致全区植被碳储量下降了0.24%,其中耕地转为建设用地是植被碳储量减少的主要原因。这一研究结论为正确把握耕地转移对区域植被碳储量的影响,并据此制订碳汇管理措施具有重要的参考价值。  相似文献   
8.
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   
9.
青藏高原高寒草地净初级生产力(NPP)时空分异   总被引:13,自引:2,他引:11  
基于1982-2009 年间的遥感数据和野外台站生态实测数据,利用遥感生产力模型(CASA模型) 估算青藏高原高寒草地植被净初级生产力(NPP),分别从地带属性(自然地带、海拔高程、经纬度)、流域、行政区域(县级) 等方面对其时空变化过程进行分析,阐述了1982 年以来青藏高原高寒草地植被NPP的时空格局与变化特征。结果表明:① 青藏高原高寒草地NPP多年均值的空间分布表现为由东南向西北逐渐递减;1982-2009 年间,青藏高原高寒草地的年均总NPP为177.2×1012 gC·yr-1,单位面积年均植被NPP为120.8 gC·m-2yr-1;② 研究时段内,青藏高原高寒草地年均NPP 在112.6~129.9 gC·m-2yr-1 间,呈波动上升的趋势,增幅为13.3%;NPP 增加的草地占草地总面积的32.56%、减少的占5.55%;③ 青藏高原多数自然地带内的NPP呈增加趋势,仅阿里山地半荒漠、荒漠地带NPP呈轻微减低趋势,其中高寒灌丛草甸地带和草原地带的NPP增长幅度明显大于高寒荒漠地带;年均NPP增加面积比随着海拔升高呈现"升高—稳定—降低"的特点,而降低面积比则呈现"降低—稳定—升高"的特征;④ 各主要流域草地年均植被NPP均呈现增长趋势,其中黄河流域增长趋势显著且增幅最大。植被NPP和盖度及生长季时空变化显示,青藏高原高寒草地生态系统健康状况总体改善局部恶化。  相似文献   
10.
土地利用和气候变化对区域净初级生产力的影响   总被引:25,自引:1,他引:24  
应用以遥感观测数据驱动的GLO-PEM模式模拟估计的中国北方20年的NPP数据同其20年气候数据结合,同时利用通过遥感宏观调查所得的两期土地利用数据,分析20年气候和土地利用变化对区域净初级生产力 (Net Primary Productivity,NPP) 的影响的时空特征。分析结果表明,20年来研究区域年均温度显著增加 (年均增温0.064 oC),年降水量明显减少 (年降水减少率为1.49 mm/年),NPP以减少趋势为主 (年减少率6.9 TgC)。研究区域NPP的变化受旬 (月) 均温和旬 (月) 降水量和季节温度和季节降水的变化影响显著。季节NPP同季节降水和温度的相关性在空间上同植被覆盖表现出高度的一致性,其相关系数大小随着不同植被覆盖类型变化而变化。通过分析可见,就整个研究区来说,发生土地利用变化的区域仅占整个研究区域的5.45%, 气候对整个研究区域NPP的影响占主导地位 (占了总影响量的90%);土地利用发生区域土地利用的作用占了绝对地位,土地利用的影响占了约97%。整个研究区域近20年来因为降水明显减少,温度显著升高,导致NPP明显下降,在两期土地利用间隔时间段内 (约10年) 因气候影响NPP减少了78 (±0.6) TgC。因为土地利用的变化导致NPP减少9 (±0.2) TgC。气候和土地利用共同作用是研究区域的NPP减少87 (±0.8) TgC。  相似文献   
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