基于5种气候生产力模型的天山北坡主要草地类型NPP计算分析
气候变化下中国草地NPP的研究
关键 词 ：全球 气候 变化 ； 地 ＮＰ 气候 因子 ； 草 Ｐ； 时空 变化
中图分类 号 ： １ ； ６ Ｓ８ ２ Ｘ １ 文献标 识码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ —５ ０ ２ １ ） ３０ ０ — ８ ０ ９５ ０ （ ０ ０ ０ —０ ７０
草地 作为 陆 地 生 态 系统 的主 要 类 型之 一 ， 面积 其 占全 球陆 地总 面积 的 ４ 以上 ， 全 球 生物 地 化 循环 ０ 在
降低 ； 地在 干旱气 候 、 草 荒漠 化 、 碱化 的作 用 下 ， 盐 草地 ＮＰ Ｐ下 降 。 ｊ
和能量 转化 过程 中发 挥着 巨 大作用 ］ 。
上 呈现 出从 东 向西递减 和 阶梯 式的 水平 、 直地 带 性 变化 ； 种 时 空上 的 变化 主要 与 气候 因子 （ 垂 这 温度 和
降水量 ） 和人 为 因子等 有 密切 的关 系。全球 气候 变化 下 中 国草 地 ＮＰ Ｐ的研 究主要 有 基 础 数据 不 足 、 模
型 参数繁 多和 建模 过程 存在 不确 定 性 ３个 方 面 的 问题 。所 以 ， 决 问题 并 将 其 有 机 结 合 ， 未来 草 地 解 是
称 ＮＰ ） Ｐ 指草 地 绿 色 植 物 在 单 位 时 间 、 位 面积 内所 单
积 累的有 机物 数量 ， 由光合 作 用 产 生 的 有 机 物 质 总 是
量减 去 自养呼 吸所 消耗掉 的 有机物 质后 剩余 的部 分 ，
收 稿 日期 ：２ ０ —２ ０ ；修 回 日期 ：２ １ 一 １２ ０ ９１ —１ ０ ０ Ｏ ４
全球 气 候 变 化 （ ｌｂ ｌｃ ｍａｅｃ ａ ｇ ） 自然 变 ｇｏ ａ ｌ ｔ ｈ ｎ ｅ 指 ｉ
不同草地NPP估算模型对中国草地的模拟计算分析
ZHOU Ping,WU Wei,WANG Rui,LIU Tao,SUN Chengming
(Jiangsu KeyLaboratoryofCrop GeneticsandPhysiology/CoＧInnovationCenterfor ModernProduction TechnologyofGrainCrops,Yangzhou University,Yangzhou２２５００９,Jiangsu,China)
Abstract:Tocomparethebasicconstituentsoftheestimation modelsofseveralcommongrasslandareas’net primaryproductivity(NPP),thisstudyanalyzedthedifferencesinthemodelestimationresults．First,interms ofspatialdistribution,theresultsof８ modelswereconsistentoverall,andallexhibitedatendencyofgradual increasefrom northwesttosoutheast;however,thereweresubstantialdifferencesinspecificnumericalvalues． Thesimulationresultsof５kindsofclimateproductivitymodelswerehigherthanthatoftheother３models．In termsofthestatisticaldifferencesofsimulationresults,thesimulationmeansandstandarddeviationsindifferＧ entmodelsalsocontainedcertaindifferences．Amongthem,thestandarddeviationoftheMiamimodelandZhu Zhihuimodelwerethelargestandthatofthecomprehensiveestimatemodelwasthesmallest,butoverallthey weremostlyreasonable．Finally,regardingthetotalamountofNPPsimulation,theChikugo modelwasthe highestandthe waterthermalmodelwasthelowest．Theaverageestimation NPPvalueofallmodels was １．３１~１．４２PgC．TheaboveresultsprovideareferencefornationalgrasslandNPPestimation． Keywords:grassland;estimation model;simulatedresult;netprimaryproductivity;spatialdistribution;staＧ tisticaldifference Correspondingauthor:SunChengming EＧmail:cmsun＠yzu．edu．cn
三江源区植被净初级生产力时空特征及对气候变化的响应
三江源区植被净初级生产力时空特征及对气候变化的响应周秉荣;朱生翠;李红梅【摘要】三江源区是我国乃至亚洲重要的水源地，是高寒生态系统的脆弱区和敏感区。
植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）是评价生态环境状况的重要指标。
利用1961—2014年三江源区18个气象站的气象观测资料、11个监测点的草地生物量观测资料以及中国地区气候变化预估数据集的全球气候模式加权平均集合数据，通过5种估算植被NPP气候模型的对比验证，筛选出适用性好、精度高的模型构建该区植被NPP估算模型，并进行植被NPP的时空变化特征及对气候变化的响应分析。
结果表明：周广胜模型对三江源区的植被NPP模拟结果有效且精度最高，故选用该模型模拟三江源区植被NPP。
1961—2014年，三江源区植被NPP呈从东南向西北逐渐降低的空间分布特征，平均值为59．59 gC·m－2，其中黄河源区植被NPP的年际及空间波动高于长江源区和澜沧江源区；近54 a植被NPP整体呈显著增加趋势，但不同区域变化幅度有所差异。
气温是影响三江源区植被NPP增加的主要气象因素；未来90 a三江源区植被NPP仍呈现持续增加态势。
%The three-river headwaters region is an important water source in China,even in the Asia,which is a vulnerable and sensi-tive area of high-cold primary productivity (NPP)is one of the important indicators of ecological environment evalua-tion.For exploring the vegetation biomass to adapt climate change in the three-river headwaters region,based on the meterological ob-servation data at 1 8 weather stations during 1 961 -201 4,biomass observation data of grassland at 1 1 monitoring sites during 2003 -201 3 and prediction data set of climate change in China during 201 1 -21 00 from the NationalClimate Center,the applicable and high precision model was selected to estimate vegetation NPP in three -river headwaters region by comparing the five climate estimation models of NPP.And on this basis that the temporal and spatial variation characteristics of vegetation NPP and its response to climate change in the three-river source area from 1 961 to 201 4 were analyzed and predicted.The results showed that Zhou Guang-sheng’ s model to estimate vegetation NPP in the three-river source region had good applicability and the highest precision,so the model was used to estimate NPP from 1 961 to 201 4.The spatial distribution of NPP decreased gradually from southeast to northwest in the three-river source region,the average was 59.59 gC·m-2,and the spatial and interannual fluctuations of NPP in the Yellow River source area was higher than in the Yangtze River and Lancangjiang River source areas during 1 961 -2014.NPP had an increasing trend in the past 54 years on the whole,but the change rates in different regions were obviously different.The temperature was an important factor to affect the increase of vegetation NPP in the three-river source region.In the future 90 years,NPP in three-river headwaters region still would continue to increase.【期刊名称】《干旱气象》【年(卷),期】2016(034)006【总页数】9页(P958-965,988)【关键词】三江源;植被净初级生产力;气候变化;预估【作者】周秉荣;朱生翠;李红梅【作者单位】兰州大学资源环境学院，甘肃兰州730000; 青海省气象科学研究所，青海西宁 810001;青海省海北牧业气象试验站，青海海北 810200;青海省气候中心，青海西宁 810001【正文语种】中文【中图分类】Q14;P467周秉荣，朱生翠，李红梅．三江源区植被净初级生产力时空特征及对气候变化的响应［J］．干旱气象，2016，34（6）：958－965，［ZHOU Bingrong，ZHU Shengcui，LIHongmei．Temporal and SpatialCharacteristicsof Vegetation NetPrimary Productivity and Its Responses to Climate Change in Threeriver Headwaters Region［J］．Journal of Arid Meteorology，2016，34（6）：958－965］，DOI：10．11755／j．issn．1006－7639（2016）－06－0958三江源地区位于青藏高原东南部、青海省南部，是长江、黄河和澜沧江3条河流的发源地，孕育了具有悠久历史的华夏文明和中南半岛文明［1］，素有“中华水塔”之称，其生态环境十分敏感和脆弱［2］。
天山北坡山地草原类组草地植物群落特征及多样性动态分析
物皱。【 结果】 植物群落的高度 、 盖度、 地＿ ｝ 二 生物 在 ５ ～ ９ 月； ９ Ｊ 问均表现出存末夏初高 ， ８ 、 ９ 川低的动态变化
规律 ； 同草地类型ｔ要优势种重 要仉存在一定差异 ， ５～ ９月重要 值 逐渐降 低趋势 ， 尤其 是家 斋喜食 的牧
，
￣ Ｉ Ｉ ￣ － Ｉ ‘ 茅、 羊茅 的重要 值降低较 为 驯显 ， 杂类 重 要 值末 呈现 ｊ ｎ 一 定 的规 律性 ； 群落 Ｓ ｉ ｍ ｐ ｓ ｏ ｎ指数 Ｄ和
Ｓ ｈ ａ ｎ ｎ ｏ ｎ —Ｗｉ ｅ ｎ ｅ ｒ 指数 Ｈ、 均匀度 指数 Ｅ ｓ ｗ和丰富度指数 Ｒ均表 出升 高 一降低 一再升高 的趋势 ， Ｈ ． Ｓ ｉ ｍｐ ｓ ｏ ｎ
指数 Ｄ和 Ｓ ｈ ａ ｎ ｎ ｏ ｎ —Ｗｉ ｅ ｎ ｅ ｒ 指 数 Ｈ及 物 利Ｌ 高 度 Ｒ与 地 一 物 骷 并 正槲 笑 ， 酊 均 匀度 指数 １ ｊ 地＿ Ｉ ： 物
了分 析 ， 揭示 了不 同 草地 类 型 产 量 与 多样 性 的关
系； 范燕 敏 等 采 川 遥感 技 术 对 天 Ｉ ｌ Ｉ 北 坡 不 川 地 类型 进行 了光 谱 分 析 ； 张鲜花等－ ３ ］ 通 过 长 期 定
位观察 ， 分析了天 山北坡草原群落 １ ９ ８ ５～ ２ ０ ０ ５年
１期
张 丽等 ： 天 山北坡 山地 草原 类组 草地 植物 群 落特征 及 多样 性动 态分析
研究为预测顶报草地产量动态 、 分析草地群落物
Байду номын сангаас
收稿 Ｆ － Ｉ 期（ Ｒ ｅ ｃ ｅ ｉ ｖ ｅ ｄ ） ： ２ ０ １ ６一ｌ 】 一０ ８ 金项 目： 新弱草地资源 与生态重点实验室开放课题 “ 天Ｉ 北坡草原草地不同碰植被光谱研究 ” （ Ｘ Ｊ Ｄ Ｘ ０ ２ ０ ９—２ ０ １ ３～０ ３ ）， 国家 ［ １ 然科学
气候变化下中国草地NPP的研究
第 30 卷 向之一。 1. 3. 3
第3期
草 原 与 草 坪 2010 年
9
月太阳辐射丰富、 水热条件充分, 适合植被的生长 , 7、 8 生态遥感耦合模型是最
[ 23]
生态遥感耦合模型
月的 NP P 在整个生长季达到最大 ; 此后 , 随着温度的 降低、 平均太阳 辐射的减 少, 草地 NPP 迅速 下降, 到 10 月降到最低
[ 24]
。
长时间序列上, 中国草地 NP P 的变化 , 研究得最 多、 最深入的是中国东北样带。中国东北样带从 1982 年的 204. 1T g C 到 2000 年的 274. 1T g C, 在 1980 年和 1990 年分别为低增长率和高增长率, 年平均增长率为 14. 3% [ 29] 。高清竹等[ 30] 在研究气候变化对藏北地区 草地生产力的影响模拟过程中发现, 从 1981~ 2004 年 近 24 年, 藏北地区草地植被总 NPP 年际变化较大, 年 际变化率达到了 35. 2% , 总体上呈现上升的趋势。 不同草地类型的 NP P 在时间上的表现也不尽相 同。内蒙古地区的温性草甸草原类、 低地草甸类、 温性 山地草甸类草地 NPP 最 大值都 出现在 7 月 , 6 月是 NPP 增加最快的季节。 8 月之后 , N PP 都开始迅速的 下降。温性荒漠草原类、 温性草原化荒漠类草地生长 季 NPP 的最大值都出现在 8 月。但是 , 温性草原化荒 漠类草地 , 6 月 后 NP P 增 加的速率就开始降低, 并且 温性荒漠类草地的各月 NP P 总量要远大于温性草原 化荒漠类草地。温性草原类、 沼泽类草地生长季 NP P 的最大值都出现在 8 月 , 此后 , NPP 都迅速下降。然 而, 温性草原类草地的月 NP P 总量最大。温性荒漠类 草地生长季 NP P 最低 , 即使在 NP P 最大的月 , NP P 总 量也很小 [ 27] 。郑凌云[ 28] 在研究西藏那曲地区不同草 地类型的植被 NP P 的年内变化也得出相似的结论。 2. 1. 2 空间变化 草地 NP P 在时间上的变化主要由 自然变化引起 , 但是自然变化同样改变着草地 NPP 的 空间分布格局 , 在一些区域人类活动更加剧了分布格 局的改变。通过总结他人的研究成果 , 草地 NP P 在空 间上呈水平地带性、 垂直地带性分布。 对藏北地区高寒 草地生产力的 模型估算研究发 现, 草地植被 NPP 空间分布规律受藏北水热条件的制 约, 呈水平地带性分布。藏北地区从东南向西北气候 明显地表现出高寒湿润、 高寒半湿润、 高寒半干旱和高 寒干旱的水平地带性变化。因而草地植被大体上也呈 现出由东南向西北依次为亚高山、 高山灌丛草甸 ∀ 高 寒草甸 ∀ 高寒草原 ∀ 高寒半荒漠, 直至西北部可可西 里地区的高寒荒漠 , 其 NPP 也逐渐由每年 230 g C/ m 2 减少到接近 0 g C/ m
基于5种气候生产力模型的天山北坡主要草地类型NPP计算分析
（． ｏ ｅｅｏ ｒ ｓ ｎ ｎ ｎｉ ｎ ｅｔｌＳｉ ｃ －Ｘｎａ ｇ Ａ ｒｕ ｕａ Ｕ ｉ ｒｔ。ｆｚ Ｌ ｂｒｔ ｙ ｏ １ Ｃ ｌｇ ｆ Ｇａ ｌ ｄ ａ Ｅ ｖｏｍ ｎ ｃ ｎｅ ｉｉｎ ｇｉ ｌ ｒｌ ｎ ｅ ｉ ｌ ｓａ ｄ ｒ ａ ｅ ｊ ｃ ｔ ｖ ｓｙ ｅ ａｏａ ｒ ｏ ｆ
Ｃ Ａ Ｕｕ ｑ ，Ｕｕ ｑ ８００ ，Ｃ ｉ ） Ｍ ｒｍ ｉ ｒ ｉ ３０ ２ ｈ ｍ ａ ｎ
Ａ ｓ ａｔ【 ｂｅｔ ｅＴ ｉｐｐｒｏｄｃ ｄａｄｎｍｃｍｎｔ ｎ ｆｈ ｐｃｌ ｏ ａ ｒ ｓｎ ｉｅ ｎ ｂｔ ｃ：Ｏ ｊｃｖ］ｈ ａｅ ｎｕｔ ｙａ ｉ ｏｉｒｇｏ ｔ ｔ ｉ ｍ ｉ ｇ ｓａｄｉ ｄｆｒ ｔ ｒ ｉ ｓ ｃ ｅ ｏ ｉ ｅ ｙ ａｄ ｎ ａ ｌ ｎ ｅ
２０ ０ ４— ２ ０ ０ ９， ｂ ｓｎ ａ ｄ ｌ Ｔｈ ｍ ｔｗａｔ ｅ ｒａ ｄ ｅ ， Ｃｈ ｋ ｇ ｄ ｅ ， Ｚｈ ｈ ｙ ｕ ｉｇ Ｍｉｍｉｍｏ ｅ ， ｏ ｈ ｉ Ｍ ｍｏ ｌ ｍｏ ｌ ｅ ｉ ｉｕ ｏ ｍｏ ｌ ｕ Ｚ ｉ— ｈ ｉｍｏ ｅ ａ ｄ ｕ ｄ ｌ ｎ
草 地 Ｎ Ｐ的误 差 。【 果 】１研 究 区 的 均 温升 高 了近 ０ １ ℃ ， 降水 量 降 低 了 ２２ ５９ｒ （ ） 模 型计 Ｐ 结 （） ．２ ９ 年 ５ ．６ ｍ；２ ５种 ａ 算 的 ８个 草 地 类 型 Ｎ Ｐ值 ， 然 在 数 值 上 有 差 异 ， 变 化 趋 势 表 现 出高 度 的 一致 性 ；３ 精 度 反 演 比较 显 示 周 Ｐ 虽 但 （）
Ｚ ｏ ｕｎ —ｓｅｇｍ ｄｌ ｈ ａ ｒ ｅｅ ｔ ｎ ｎｔ ｒ ａ ｒ ｕｔｉ （ Ｐ ）ｆｅ ｈ ｇ ｓｌ ｄ ｔ ｅ ｗ ｒ ｈｕＧ ａｇ ｈｎ ｏｅ。ｔ ｎｔ ａ ｖｇｔ ｉ ｅ ｐ ｍ ｒ ｐｏ ｃ ｖｙ Ｎ Ｐ ｏ ｉ ｔ ｒ ｓ ｎ ｙ ｓ ｅ ｅ ｕｌ ａｏ ｉ ｙ ｄ ｉｔ ｇ ａ ａ ｐ ｅ
基于5种气候生产力模型的乌鲁木齐地区NPP计算分析
了 NPP 与 ET 之 间 的 统 计 关 系 ，Lieth 基 于
Thornthwaite 发展的可能蒸散量模型及世界五大洲
50 个地点植被净生产力资料，于 1974 年提出了
Thornthwaite Memorial 模型[2，10]：
NPP=30〔1-e-0.0000695（ 〕 V-20）
Chikugo 模型、朱志辉模型和周广胜模型。
2.2.1 Chikugo 模型
1985 年日本岛内以 Uchijima 的研究结果为基
础，利用叶菲莫娃和 Cannel 等人 IBP 期间取得的世
界各地的生物量数据和气候要素进行相关分析，建
立了根据净辐射和辐射干燥度计算 NPP 的 Chikugo
模型[1-9]：
值。由于该模型仅考虑了水热条件对植被生产力的
影响，而未考虑植物所处的土壤、地形等条件，同时，
模型还未包含表示植物生理生态学特性的参数，因
此，具有明显的局限性[5，8]。
2.1.2 Thornthwaite Memorial 模型
Thornthwaite 和 Rosenzweig 注意到蒸腾蒸发量
（ET）与气温、降水和植被之间的关系，并据此建立
满足。同时，该模型建立时没有包括草原与荒漠的
植被资料，因此，在估算干旱、半干旱地区自然植被
NPP 时可能误差较大[5，10]。
2.2.2 朱志辉模型
朱志辉利用包括中国在内的 751 组各类植被数
据建立了估算 NPP 的解析模型[3]：
≤ NPP=
6.93·R·e （-0.224 ·RDI1.8）2 n
自然植被净第一性生产力（net primary productivity 简称 NPP）是指植物群落在自然环境条件下，通过光 合作用，在单位时间、单位面积上所积累的有机干 物 质 的 数 量 , 它 是 研 究 生 态 系 统 物 质 、能 量 运 转 及 其变化的基础，同时也是估算地球支持能力和评估 陆地生态系统可持续发展的一个重要指标。因此， 近年来, 在全球气候变化和环境生态研究领域，植 被净第一性生产力的研究受到世界各国越来越多
天山北坡典型草地净初级生产力对氮沉降及气候变化的响应阈值研究
冬牧场．ＬＭＤＧ 气候干旱，夏季炎热、冬季温和，土壤
为棕栗钙土和淡栗钙土，植被以中旱生植物为主，主
要作春秋牧场． ＰＤＧ 夏季炎热、冬季寒冷，土壤为砂
质原始灰 棕 色 荒 漠 土 和 残 余 荒 漠 盐 土， 主 要 作 冬
牧场．
表 １ 天山北坡主要草地生态系统基本特征
Ｔａｂｌｅ １ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｇｒａｓｓｌａｎｄ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｏｎ ｔｈｅ ｎｏｒｔｈｅｒｎ ｓｌｏｐｅｓ ｏｆ Ｔｉａｎｓｈａｎ Ｍｏｕｎｔａｉｎ
ＡＭ 区地势高峻、气候寒冷、无霜期短，土壤多属
域的研究方法．
高寒草甸土和高寒草甸沼泽土，有机质含量丰富．因
１ 材料与方法
地温低、湿度大，有机质不易分解，含有效成份不高．
１ １ 研究区概况
场．ＭＭＦＭ 气候湿润温和、冬暖夏凉，土壤为亚高寒
牧草生长低，植被以喜温耐寒植物为主，可作夏季牧
新疆天山地处欧亚大陆腹地，属于典型的温带
作者简介
韩其飞（ 通信作者） ，女，博士，副教授，主
要从 事 全 球 气 候 变 化 研 究． ｈａｎｑｉｆｅｉ ＠ ｎｕｉｓｔ．
ｅｄｕ．ｃｎ
１ 南京信息工程大学 地理科学学院，南京，
２１００４４
２ 南京信息工程大学 气象灾害预报预警与
评估协同创新中心，南京，２１００４４
３ 中国科学院新疆生态与地理研究所，乌鲁
草甸土和山地森林草甸土，有机质含量丰富．在向阳
大陆干旱性气候，光热资源充足，降水量稀少． 天山
的沟谷中，牧草生长茂盛，植被种类丰富，以中生、中
北坡的降雨和温度的垂直梯度变化明显，发育了典
旱生植物为主，其上部草场作夏季牧场，下部草场作
型高山草甸（ Ａｌｐｉｎｅ Ｍｅａｄｏｗ，ＡＭ，２ ７００ ～ ３ ５００ ｍ） 、
中天山北坡草地生物量估产模型研究
第 ２卷 第 ６期
２０ ０ ８年 １ ２月
沙 漠 与 绿 洲 气 象
。
Ｄ。。。ｔａ。’。。。。。。。。’。。。ｙ 。。。。 ’ 。。。。。Ｍ。。。。。。 — 。。。ｒ。 。。。。。。。。。。 ’ 。。。。’。。。。。。。。。。。。。。 。。。。 ｎ 。。。。ｓ。。。。。’。— ｅ ｅ 。 ’ Ｏａ ｉ 。ｅ ｅ ｒ ｌ ｇ ｓ。 ｄ ’ ｓ。 ｔ ｏｏ ｏ
中天山北坡草地生物量估产模型研究
武鹏飞 李 良序 ， ， 朱进忠
（． １ 乌鲁木 齐气象卫星地 面站 ， 新疆 乌鲁木 齐 ８０ １ ；． ３０１２ 陕西省气象局 ， 陕西 西安 ７０ １ ； １０ ５
３新 疆农 业 大学 草业 与 环境 科 学 学院 ， 疆 ． 新 乌鲁木齐 ８０５ ） ３０ ２
摘
要 ：分 别对草 甸、草原 和荒 漠 ３种 草地 类 型进行 了生物量 的 实测 工作 。根 据 同步 的
ＭＯ Ｉ Ａ ＨＲ ＤＳ与 Ｖ Ｒ资料类型上 的植被 指数 ： Ｎ Ｉ
Ｎ Ｖ和Ｒ Ｉ Ｄ Ｉ Ｖ 。经过 统计 分 析得 到 两种 传感 器在 ３种草 地 类型上 的 生物量模 型 ，从 而建 立起 ＭＯ Ｉ Ｄ Ｓ植被 指数与草 地生物 量的相 关关 系，并对 ＭＯ Ｉ Ａ ＨＲ Ｄ Ｓ和 Ｖ Ｒ植被指 数估 产模 型进 行 了
Ｂ ｒａ ， ｉ ｎ７ ０ １ ， ｈｎ ； ．ｏｌ ｅｏ ｒｔｃ ｈ ｒｌ ｎ ｎ ｉ ｎ ｅ ｔ ｃ ｎ ｅ， ｉｊ ｎ ｕｅｕ Ｘ １０ ５ Ｃ ｉａ ３ ｌ ｇ ｆ ａ ｕ ｕａ ａｄＥ ｖ ｏ ｍ ｎａ Ｓｉ ｃ Ｘ ｎｉ ｇ ａ Ｃ ｅ Ｐ ａ ｒ ｌ ｅ ａ Ａ ｒ ｕｔｒｌ ｎｖｒｉ ， ｒｍ ｉ ３ ０ ２ Ｃ ｉａ ｇ ｃｌ ａ Ｕ ｉｅｓｙ Ｕ ｕ ｑ ８ ０ ５ ， ｈｎ ） ｉ ｕ ｔ
新疆地区草地NPP和物候对气候变化的响应研究
新疆地区草地NPP和物候对气候变化的响应研究新疆地区草地NPP和物候对气候变化的响应研究摘要：随着全球气候的变化，草地生态系统面临着许多挑战。
新疆地区作为中国最大的草地生态系统之一，草地NPP（净初级生产力）和物候对气候变化的响应具有重要意义。
本文通过分析新疆地区近年来气温和降水变化的过程和趋势，并结合草地的NPP和物候数据，探讨了草地生态系统对气候变化的响应。
研究结果表明，新疆地区的气候变化对草地的NPP和物候具有显著影响，但不同区域和不同类型的草地对气候变化的响应存在差异。
1. 引言草地生态系统是地球上最重要的生态系统之一，对全球碳循环和气候调节具有重要影响。
然而，随着全球气候的变化，草地生态系统面临着许多挑战，如温度升高、降水变化等。
因此，研究草地生态系统对气候变化的响应，对于理解全球草地生态系统的演变和适应能力具有重要意义。
2. 数据与方法本研究使用了新疆地区近几十年来的气温和降水数据, NPP和物候数据等。
通过统计分析和数学模型等方法，研究草地生态系统对气候变化的响应。
3. 新疆地区气候变化特征新疆地区近年来气温总体呈上升趋势。
尤其是冬季和夜间的气温上升最为明显。
而降水方面，新疆地区由于地形和地理位置的影响，气候变化呈现明显的差异性。
其中南疆地区降水量较多，而北疆地区则较少。
整体来说，新疆地区的降水量呈下降趋势。
4. 草地NPP对气候变化的响应草地NPP是衡量草地生产力的重要指标。
研究发现，新疆地区的草地NPP随气温升高而增加，但当气温超过一定范围时，草地NPP会降低并出现下降趋势。
此外，降水对草地NPP的影响也很显著。
北疆地区由于降水量较少，草地NPP较低，而南疆地区的草地NPP相对较高。
5. 草地物候对气候变化的响应物候是指植物生长发育的阶段性变化，包括萌芽、开花、结果等。
研究发现，新疆地区的草地物候对气候变化相对较为敏感。
随着气温升高，草地物候呈现提前和延迟两种趋势。
其中，北疆地区的物候更容易受到气温的影响，而南疆地区的物候主要受到降水的影响。
NPP数据的总结
NPP数据的总结标题：NPP数据的总结引言概述：NPP（Net Primary Productivity）是指植物通过光合作用将太阳能转化为化学能的速率，是生态系统中最重要的生产力指标之一。
对NPP数据进行总结分析能够匡助我们更好地了解生态系统的生产力状况，为生态环境保护和管理提供重要参考。
本文将对NPP数据进行总结，并分析其影响因素和意义。
一、NPP数据来源1.1 卫星遥感数据：利用卫星遥感技术获取植被覆盖范围和生长情况，从而推算NPP数据。
1.2 气象站观测数据：通过气象站记录的气温、降水等数据，结合植被指数和地形信息，推算NPP数据。
1.3 实地调查数据：通过实地调查植被覆盖率、植被类型等信息，结合生产力模型，获取NPP数据。
二、NPP数据分析2.1 区域差异：不同地区的NPP数据存在显著差异，受气候、土壤、植被类型等因素影响。
2.2 季节变化：NPP数据在不同季节会有明显变化，夏季通常是NPP值最高的时期。
2.3 植被类型影响：不同类型的植被对NPP数据的贡献不同，森林通常具有较高的NPP值。
三、NPP数据意义3.1 生态环境评估：NPP数据可用于评估生态系统的生产力水平，为生态环境保护提供科学依据。
3.2 气候变化研究：NPP数据可以反映气候变化对植被生长的影响，为气候变化研究提供数据支持。
3.3 农业生产规划：NPP数据可以匡助农业部门进行土地规划和作物种植，提高农业生产效率。
四、NPP数据应用4.1 生态系统管理：利用NPP数据监测植被生长状况，指导生态系统管理和保护工作。
4.2 气候变化监测：通过NPP数据监测植被对气候变化的响应，为气候变化监测提供重要依据。
4.3 资源管理：NPP数据可用于评估土地资源利用状况，指导资源管理和可持续发展。
五、NPP数据挑战与展望5.1 数据精度：NPP数据获取存在一定难度，需要不断改进遥感技术和生产力模型，提高数据精度。
5.2 数据共享：NPP数据的共享和交流仍存在一定障碍，需要建立更加开放的数据平台，促进数据共享。
天山北坡植被净初级生产力时空分布特征及影响因素分析
天山北坡植被净初级生产力时空分布特征及影响因素分析天山北坡植被净初级生产力时空分布特征及影响因素分析一、引言天山是我国重要的生态屏障之一，其北坡植被净初级生产力的时空分布特征及影响因素分析对于保护和可持续利用该区域的生态环境具有重要意义。
本文旨在通过对天山北坡植被净初级生产力的时空分布特征进行研究，探讨其受制影响的因素，为合理规划和管理天山北坡地区的生态环境提供科学依据。
二、研究方法和数据本研究基于天山北坡不同海拔带的植被采样数据，采用遥感技术提取NDVI指数和EVI指数作为植被净初级生产力的代理指标，结合地理信息系统分析方法，对不同海拔带的植被净初级生产力进行时空分布特征的研究。
同时，通过相关性分析和回归分析，探讨影响植被净初级生产力的主要因素。
三、植被净初级生产力时空分布特征分析根据研究结果，天山北坡植被净初级生产力呈现出明显的时空变化特征。
在海拔0-1000米的低海拔带，植被净初级生产力较高，与水分和温度等环境因素有关。
在海拔1000-2000米的中海拔带，植被净初级生产力受降水和植被类型的影响较大。
而在海拔2000-3000米的高海拔带，植被净初级生产力较低，主要受降水量和土壤养分的限制。
四、影响因素分析1. 温度和光照条件：温度是植物生长的主要限制因素之一，过低或过高的温度均会对植被净初级生产力产生不利影响。
光照条件直接影响植物光合作用的进行，进而影响植物的生长和生产力。
2. 降水量：降水是影响植被净初级生产力的主要因素之一。
适宜的降水条件有利于提供植物所需的水分，促进植物生长和光合作用。
3. 土壤因子：土壤养分和土壤质地对植被净初级生产力具有重要影响。
丰富的土壤养分可以提供植物生长所需的养分物质，而合适的土壤质地有利于植物的根系生长和养分吸收。
五、总结与展望综上所述，天山北坡植被净初级生产力的时空分布特征受多种因素共同影响，包括温度、降水量和土壤因子等。
在未来的研究中，应进一步深入探讨这些因素对植被净初级生产力的作用机理，以及人类活动对植被净初级生产力的影响。
NPP数据的总结
NPP数据的总结概述：本文旨在对NPP数据进行总结和分析，以提供关于NPP（净初级生产力）的详细信息。
NPP是指植物通过光合作用将太阳能转化为化学能的过程中所固定的总能量。
通过对NPP数据的总结和分析，我们可以更好地了解生态系统的功能和稳定性。
1. NPP数据来源和采集方法：NPP数据的来源包括遥感技术、野外观测和模型摹拟等多种方法。
遥感技术通过卫星影像和遥感仪器获取植被的光谱信息，进而计算NPP。
野外观测则通过在不同地点设置样地，定期测量植物的生物量和生长速率等指标来估算NPP。
模型摹拟则基于生态系统的物理和化学过程，通过数学模型计算NPP。
2. NPP数据的计算和单位：NPP的计算通常基于光合作用的速率和植物的生物量。
常用的计算方法包括GPP（总初级生产力）减去R（呼吸作用）得到NPP。
NPP的单位通常为克每平方米每年（g/m²/yr）或者克每平方米每天（g/m²/day）。
3. NPP数据的影响因素：NPP受到许多环境因素的影响，包括气候因素（如温度、降水和光照）、土壤因素（如养分含量和土壤质地）、植被类型和人类活动等。
不同的生态系统类型和地理位置对NPP有着不同的影响。
4. NPP数据的应用：NPP数据在许多领域具有重要意义。
在生态学领域，NPP数据可用于研究生态系统的结构和功能，评估生态系统的健康状况以及预测生态系统对气候变化的响应。
在农业领域，NPP数据可用于评估农作物的生产潜力和土地利用规划。
在环境管理和政策制定方面，NPP数据可用于评估人类活动对生态系统的影响，并制定可持续发展的策略。
5. NPP数据的案例分析：以某国家的森林生态系统为例，通过遥感技术获取了该国森林的NPP数据。
根据数据分析，该国森林的平均NPP为500 g/m²/yr，最高值达到1000 g/m²/yr。
进一步的分析发现，该国森林的NPP受到温度和降水的影响较大，而土壤养分的影响相对较小。
《基于CENTURY模型的呼伦贝尔草原ANPP估算及其对气候变化的响应研究》范文
《基于CENTURY模型的呼伦贝尔草原ANPP估算及其对气候变化的响应研究》篇一一、引言呼伦贝尔草原，作为我国最大的草原生态系统之一，对于全球气候变化及生态环境保护具有重要的意义。
了解呼伦贝尔草原的生产力水平及其对气候变化的响应机制，是评估和预测全球生态环境的科学依据之一。
而随着CENTURY模型的引入和应用，我们可以更好地从区域和生态系统的角度来评估和模拟草地生态系统的碳循环过程和动态变化。
本研究以呼伦贝尔草原为研究对象，利用CENTURY模型进行ANPP（年平均净初级生产力）的估算，并进一步探讨其与气候变化的关系。
二、研究区域与数据来源本研究的区域为呼伦贝尔草原，位于中国内蒙古地区。
我们收集了该地区近几十年的气候数据，包括温度、降水、风速等，以及草地植被的生物量、种类等数据。
同时，我们利用CENTURY模型所需的输入数据，如土壤类型、植被类型等，进行了详细的调查和收集。
三、研究方法本研究采用CENTURY模型进行呼伦贝尔草原的ANPP估算。
首先，我们根据收集到的数据对模型进行参数化处理，然后利用模型模拟出呼伦贝尔草原的ANPP。
同时，我们分析了ANPP与气候变化的关系，并探讨了气候变化对ANPP的影响机制。
四、基于CENTURY模型的ANPP估算根据CENTURY模型的模拟结果，我们发现呼伦贝尔草原的ANPP呈现出一定的时空分布特征。
其中，受气候、土壤类型、植被类型等多种因素的影响，不同地区的ANPP存在明显的差异。
通过模型的估算，我们得到了呼伦贝尔草原的ANPP分布图，并进一步分析了其时空变化特征。
五、ANPP对气候变化的响应我们的研究结果显示，呼伦贝尔草原的ANPP与气候变化有着密切的关系。
随着全球气候变暖，呼伦贝尔草原的降水量、温度等气候因素发生了明显的变化。
这些变化导致了ANPP的增加或减少，并进一步影响了草原生态系统的稳定性和健康程度。
通过分析气候因子与ANPP的关系，我们发现降水量对ANPP的影响最为显著。
天山北坡典型草地施肥阈值及不确定性分析
天山北坡典型草地施肥阈值及不确定性分析韩其飞;尹龙;李超凡;张润钢;王文彪;崔正南【期刊名称】《草业学报》【年(卷),期】2024(33)1【摘要】在全球气候变化的背景下,干旱半干旱区草地作为陆地生态系统中重要且非常脆弱的组分之一,显现出一系列生态问题。
探究气候变化及人类活动对于该区草地生态系统净初级生产力(NPP)的影响,对于合理利用自然资源,保持农牧业可持续发展具有重要的意义。
施肥作为促进作物生长的一种方式,合理施肥也可以提高退化草地的NPP。
基于此,本研究拟以天山北坡沿海拔梯度分布的4种草地类型:高山草甸(AM)、中山森林草甸(MMFM)、低山干草原(LMDG)和平原荒漠草原(PDG)为研究对象,基于反硝化-分解模型(DNDC)分析该区典型草地生态系统净初级生产力对施加不同氮肥的响应,并揭示施肥阈值及最优施肥方式。
结果表明:1)适度氮肥添加促进了各个类型草地生态系统NPP的增长,但草地NPP对施肥量的响应存在阈值,且不存在适用于4种草地类型的统一最优施肥方式。
LMDG草地生态系统对施氮肥的响应最敏感。
2)PDG草地NPP达到最大的施肥方式为一年分两次施加100 kg·hm^(-2)硝酸盐,NPP的最大值为68.72 g C·m^(-2)·a^(-1)。
LMDG草地NPP最大的施肥方式为一年分两次施加尿素260 kg·hm^(-2),NPP的最大值为263.28 g C·m^(-2)·a^(-1)。
MMFM草地生态系统达到NPP最大的施肥方式为一年一次施尿素80 kg·hm^(-2),NPP的最大值为171.22 g C·m^(-2)·a^(-1)。
无水氨作为在AM草地中反应最好的氮肥,以最小的施肥量(60 kg·hm^(-2))达到了NPP的最大值(114.62 g C·m^(-2)·a^(-1))。
新疆草地净初级生产力（NPP）空间分布格局及其对气候变化的响应
第４０卷第１５期２０２０年８月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４０，Ｎｏ．１５Ａｕｇ．，２０２０基金项目：国家自然科学基金项目（３１８６０１４５）；中央财政专项资金（新［２０２０］ＴＧ０６）收稿日期：２０１９⁃０１⁃２７；㊀㊀修订日期：２０２０⁃０４⁃１７∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｚｒｐ２０１３＠１２６．ｃｏｍＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９０１２７０２０４张仁平，郭靖，张云玲．新疆草地净初级生产力（ＮＰＰ）空间分布格局及其对气候变化的响应．生态学报，２０２０，４０（１５）：５３１８⁃５３２６．ＺｈａｎｇＲＰ，ＧｕｏＪ，ＺｈａｎｇＹＬ．ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｏｆＮＰＰｏｆＸｉｎｊｉａｎｇｇｒａｓｓｌａｎｄａｎｄｉｔｓｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｃｌｉｍａｔｉｃｃｈａｎｇｅｓ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２０，４０（１５）：５３１８⁃５３２６．新疆草地净初级生产力（ＮＰＰ）空间分布格局及其对气候变化的响应张仁平１，２，∗，郭㊀靖３，张云玲４１新疆大学资源与环境科学学院，乌鲁木齐㊀８３００４６２新疆大学绿洲生态教育部重点实验室，乌鲁木齐㊀８３００４６３新疆林业科学院，乌鲁木齐㊀８３００００４新疆维吾尔自治区草原总站，乌鲁木齐㊀８３００４９摘要：分析植被物候与净初级生产力对气候变化的响应一直是研究全球变化的核心内容之一㊂新疆草地生态系统极为脆弱，对气候和环境变化的影响十分敏感，在新疆地区开展草地物候和净初级生产力及其对气候变化的响应有着独特的意义㊂基于遥感数据和野外台站实测数据，利用ＣＡＳＡ模型模拟了新疆草地植被净初级生产力（ＮＰＰ），阐述了２００１ ２０１４年新疆地区草地的ＮＰＰ的空间格局及与气象因子的关系㊂（１）通过实测生物量精度检验表明，ＣＡＳＡ模型基本可以反映新疆地区草地植被ＮＰＰ㊂（２）２００１ ２０１４年新疆草地ＮＰＰ平均值为１０２．４９ｇＣｍ－２ａ－１㊂不同草地类型的ＮＰＰＡ存在明显差异㊂其中，山地草甸平均ＮＰＰ最高，达到２５２．３７ｇＣｍ－２ａ－１；温性草甸草原次之，为２０４．９３ｇＣｍ－２ａ－１㊂高寒荒漠和温性荒漠的平均ＮＰＰ最低，分别为４３．９４ｇＣｍ－２ａ－１，５３．１１ｇＣｍ－２ａ－１㊂（３）新疆ＮＰＰ的空间分布格局具有如下特点：山区ＮＰＰ高于盆地ＮＰＰ，北疆ＮＰＰ高于南疆ＮＰＰ；（４）降水能够促进新疆草地ＮＰＰ增加，其中，夏季和秋季的降水对草地ＮＰＰ的影响最为明显，温度对新疆地区草地ＮＰＰ影响不大㊂降雨可以促进新疆草原ＮＰＰ的增加㊂特别是在降水量较少但温度较高的草原，如温带荒漠草原㊁温带草原沙漠㊁温带沙漠㊁低地草甸等，年降水量和夏秋降水量对草地ＮＰＰ有显著影响㊂温度对新疆草地ＮＰＰ的影响不大㊂通过对新疆草地空间格局的分析，研究了草地ＮＰＰ对气候变化的响应，为合理规划新疆草地的生产和利用，以及草地生态系统的健康发展和应对气候变化提供决策依据㊂关键词：草地；ＮＰＰ；新疆；ＣＡＳＡ模型ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｏｆＮＰＰｏｆＸｉｎｊｉａｎｇｇｒａｓｓｌａｎｄａｎｄｉｔｓｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｃｌｉｍａｔｉｃｃｈａｎｇｅｓＺＨＡＮＧＲｅｎｐｉｎｇ１，２，∗ＧＵＯＪｉｎｇ３，ＺＨＡＮＧＹｕｎｌｉｎｇ４１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＸｉｎｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｕｒｕｍｑｉ８３００４６，Ｃｈｉｎａ２ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＯａｓｉｓＥｃｏｌｏｇｙｕｎｄｅｒＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＸｉｎｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｕｒｕｍｑｉ８３００４６，Ｃｈｉｎａ３ＸｉｎｊｉａｎｇＡｃａｄｅｍｙＦｏｒｅｓｔｒｙ，Ｕｒｕｍｑｉ８３００００，Ｃｈｉｎａ４ＧｅｎｅｒａｌＧｒａｓｓｌａｎｄＳｔａｔｉｏｎｏｆＸｉｎｊｉａｎｇ，Ｕｒｕｍｑｉ８３００４９，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｖｅｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ（ＮＰＰ）ｉｎｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｈａｓｂｅｅｎｏｎｅｏｆｔｈｅｃｏｒｅｉｓｓｕｅｓｏｆｇｌｏｂａｌｃｈａｎｇｅｓｔｕｄｉｅｓ．ＴｈｅｇｒａｓｓｌａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍｉｎＸｉｎｊｉａｎｇｉｓｅｘｔｒｅｍｅｌｙｆｒａｇｉｌｅａｎｄｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｃｌｉｍａｔｅａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｈａｎｇｅｓ．Ｈｅｎｃｅ，ｉｔｉｓｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｇｒａｓｓｌａｎｄｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｉｔｓｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｉｎＸｉｎｊｉａｎｇ．ＴｈｉｓｓｔｕｄｙｓｉｍｕｌａｔｅｓｔｈｅＮＰＰｏｆＸｉｎｊｉａｎｇｇｒａｓｓｌａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｗｉｔｈｔｈｅＣＡＳＡｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａａｎｄｍｅａｓｕｒｅｄｄａｔａｆｒｏｍｆｉｅｌｄｓｔａｔｉｏｎｓａｎｄｄｅｓｃｒｉｂｅｓｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｓｐａｔｉａｌｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｔｈｅＮＰＰｏｎｔｈｅＸｉｎｊｉａｎｇｇｒａｓｓｌａｎｄａｎｄｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓｆｒｏｍ２００１ｔｏ２０１４．（１）Ｔｈｒｏｕｇｈａｃｃｕｒａｃｙｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｗｉｔｈｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｂｉｏｍａｓｓｄａｔａ，ｉｔｗａｓｓｈｏｗｎｔｈａｔｔｈｅＣＡＳＡｍｏｄｅｌｃａｎｂａｓｉｃａｌｌｙｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅＮＰＰｏｆＸｉｎｊｉａｎｇｇｒａｓｓｌａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ．（２）ＴｈｅａｖｅｒａｇｅｖａｌｕｅｏｆｔｈｅＮＰＰｏｆｔｈｅＸｉｎｊｉａｎｇｇｒａｓｓｌａｎｄｆｒｏｍ２００１ｔｏ２０１４ｗａｓ１０２．４９ｇＣｍ－２ａ－１．ＴｈｅｒｅａｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎＮＰＰａｍｏｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｇｒａｓｓｌａｎｄｔｙｐｅｓ．ＴｈｅＮＰＰｏｆｍｏｕｎｔａｉｎｍｅａｄｏｗｓｉｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔ，ｒｅａｃｈｉｎｇ２５２．５７ｇＣｍ－２ａ－１，ｆｏｌｌｏｗｅｄｂｙｔｈａｔｏｆｔｈｅｔｅｍｐｅｒａｔｅｍｅａｄｏｗｇｒａｓｓｌａｎｄｓ，ｗｉｔｈ２０４．９３ｇＣｍ－２ａ－１．ＴｈｅＮＰＰｏｆａｌｐｉｎｅｄｅｓｅｒｔａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｅｇｒａｓｓｌａｎｄｄｅｓｅｒｔｉｓｔｈｅｌｏｗｅｓｔ，ａｔ４３．９４ｇＣｍ－２ａ－１ａｎｄ５３．１１ｇＣｍ－２ａ－１，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．（３）ＴｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｏｆｔｈｅＮＰＰｏｆＸｉｎｊｉａｎｇｇｒａｓｓｌａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｈａｓｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ：ｔｈｅＮＰＰｏｆｔｈｅｍｏｕｎｔａｉｎｇｒａｓｓｌａｎｄｉｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｈｅｂａｓｉｎｇｒａｓｓｌａｎｄ，ａｎｄｔｈｅＮＰＰｏｆｔｈｅｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎｎｏｒｔｈｅｒｎＸｉｎｊｉａｎｇｉｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｈｅｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎｓｏｕｔｈｅｒｎＸｉｎｊｉａｎｇ．（４）ＲａｉｎｆａｌｌｃａｎｐｒｏｍｏｔｅａｎｉｎｃｒｅａｓｅｉｎｔｈｅＮＰＰｏｆＸｉｎｊｉａｎｇｇｒａｓｓｌａｎｄｓ．Ｉｎｐａｒｔｉｃｕｌａｒ，ｉｎｇｒａｓｓｌａｎｄｓｗｉｔｈｌｅｓｓｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｂｕｔｈｉｇｈｅｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ，ｓｕｃｈａｓｔｅｍｐｅｒａｔｅｄｅｓｅｒｔｇｒａｓｓｌａｎｄｓ，ｔｅｍｐｅｒａｔｅｇｒａｓｓｌａｎｄｄｅｓｅｒｔｓ，ｔｅｍｐｅｒａｔｅｄｅｓｅｒｔｓ，ａｎｄｌｏｗｌａｎｄｍｅａｄｏｗｓ，ａｎｎｕａｌｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄｓｕｍｍｅｒａｎｄａｕｔｕｍｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｈａｖｅａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｉｍｐａｃｔｏｎｇｒａｓｓｌａｎｄＮＰＰ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｈａｓｌｉｔｔｌｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｎｔｈｅＮＰＰｏｆｔｈｅＸｉｎｊｉａｎｇｇｒａｓｓｌａｎｄ．ＢｙａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｓｐａｔｉａｌｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｔｈｅｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎＸｉｎｊｉａｎｇ，ｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄＮＰＰｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｗａｓｓｔｕｄｉｅｄｉｎｏｒｄｅｒｔｏｐｒｏｖｉｄｅａｄｅｃｉｓｉｏｎ⁃ｍａｋｉｎｇｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｒａｔｉｏｎａｌｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ，ｔｈｅｈｅａｌｔｈｙｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｇｒａｓｓｌａｎｄ；ＮＰＰ；Ｘｉｎｊｉａｎｇ；ＣＡＳＡｍｏｄｅｌ草地生态系统是陆地生态系统的重要组成部分，草地植被是陆地上面积最大的一种可更新资源，对于调节全球碳循环和气候具有重要的作用，同时草地也是畜牧业发展的重要物质基础［１⁃３］㊂植被净初级生产力作为陆地表面碳循环的重要部分，不仅反映自然环境下植被的生产能力，也是衡量生态系统碳源／碳汇转换的主要因子，因而在分析碳循环以及全球变化中有着重要的意义［４］㊂随着全球变化研究的不断深入，植被ＮＰＰ已成为气候变化对陆地生态系统影响的研究热点［５⁃７］㊂地面测量数据无法描述ＮＰＰ在区域及全球尺度上的变化特征，因此利用遥感数据和数学模型模拟ＮＰＰ就成为一种被广泛接受的重要研究方法［８］㊂近年来，许多学者基于遥感数据建立了许多模型对植被ＮＰＰ进行估算［９⁃１０］㊂然而，估算净初级生产力应用最广泛的当属ＣＡＳＡ模型［９，１１］㊂ＣＡＳＡ模型主要用于模拟区域或全球植被实际净初级生产力，但对于点上的验证还较为匮乏㊂近年来，在全球气候变暖的背景下，区域植被ＮＰＰ变化对气候变化存在着区域差异㊂一些研究表明，随着降水和温度的增加，草地ＮＰＰ呈现增加趋势［１２⁃１４］，相反，有一些区域随着温度的增加，草地ＮＰＰ呈现下降趋势［６，１５］㊂不同区域植被ＮＰＰ对不同季节的降水和温度的变化的响应也明显不同［１６］㊂目前，新疆地区植被ＮＰＰ研究较为薄弱，主要集中ＮＰＰ空间分布格局㊁变化趋势以及对气候的响应上［７，１７⁃１９］，但不同草地类型对不同季节的气象因子的响应研究尚有待进一步研究㊂新疆草地生态系统是当地最重要㊁分布最广泛的生态系统之一㊂由于地处新疆干旱和半干旱地区，草地生态系统极为脆弱，对气候和环境变化的影响十分敏感㊂因此，在新疆地区开展草地ＮＰＰ及其对气候变化的响应有着独特的地位㊂综上所述，在气候变化日趋频繁的影响下，掌握新疆草地ＮＰＰ的空间格局及其对气候的响应关系，不仅是新疆草地生态系统健康发展的需要，而且是实现当地畜牧业可持续发展的战略需要㊂１㊀材料与方法１．１㊀研究区概况新疆维吾尔自治区位于我国西北部，地理位置介于３４ʎ２２ᶄ ４９ʎ３３ᶄＮ，７３ʎ２２ᶄ ９６ʎ２１ᶄＥ，总面积为１６６ˑ１０４ｋｍ，约占国土总面积的１／６（图１）㊂新疆地处欧亚大陆腹地，四面高山环抱，北有阿尔泰山，南有昆仑山９１３５㊀１５期㊀㊀㊀张仁平㊀等：新疆草地净初级生产力（ＮＰＰ）空间分布格局及其对气候变化的响应㊀系，中有横亘全境的天山，三山环抱中为广袤的准噶尔和塔里木盆地， 三山夹两盆 构成了新疆独特的地理环境特征㊂新疆气候属于典型的温带大陆干旱性气候，光热资源充足，年日照时数达２５５０ ３５００ｈ，年平均气温９ １２ħ，无霜期长达１８０ ２２０ｄ，降水量稀少，北疆年降水为１００ ２００ｍｍ，南疆在１００ｍｍ以下㊂而蒸发量则相反，北疆为１５００ ２３００ｍｍ，南疆为２１００ ３４００ｍｍ㊂由于特殊的地理位置㊁地形条件和干旱气候的影响，新疆生态环境极为脆弱，植物种类稀少，覆盖度低，类型结构简单㊂新疆草地总面积居我国第三位，毛面积约５７．２６万ｋｍ２，可利用草地面积约４８万ｋｍ２，占新疆国土面积的３４．４％，新疆草地面积是耕地面积的１５倍，是森林面积的２２倍，占全区绿色植被面积的８６％［２０］㊂图１草地类型来源于１ʒ１００００００中国草地资源图［２１］㊂图１㊀研究区草地类型及生物量采样点空间分布Ｆｉｇ．１㊀Ｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｔｙｐｅｓａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｂｉｏｍａｓｓｓａｍｐｌｅｓｉｔｅｓ１．２㊀数据来源本研究所用ＭＯＤＩＳＮＤＶＩ数据源自美国国家航空航天局ＮＡＳＡ／ＥＯＳＬＰＤＡＡＣ数据中心（ｈｔｔｐｓ：／／ｌｐｄａａｃ．ｕｓｇｓ．ｇｏｖ／），为２００１ ２０１４年ＭＯＤＩＳ产品ＭＯＤ１３Ｑ１数据集，空间分辨率为５００ｍ，时间分辨率为１６ｄ㊂利用ＭＲＴ（ＭＯＤＩＳＲｅ⁃ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎＴｏｏｌｓ）进行拼接处理㊁投影转换，得到ＴＩＦＦ格式文件㊂同时，对１６ｄ的ＭＯＤＩＳ⁃ＮＤＶＩ数据采用最大化合成法（ｍａｘｉｍｕｍｖａｌｕｅｃｏｍｐｏｓｉｔｅ，ＭＶＣ）得到每月ＮＤＶＩ数据，并利用Ｓａｖｉｔｚｋｙ⁃Ｇｏｌａｙ方法对ＭＯＤＩＳ⁃ＮＤＶＩ数据进行滤波处理，以便减少由云和薄雾造成的噪音㊂气象数据来源于中国气象局国家气象信息中心（ｈｔｔｐ：／／ｄａｔａ．ｃｍａ．ｃｎ／ｓｉｔｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ），一共有６７个气象台站㊂利用ＡＮＵＳＰＬＩＮ软件，对研究区域的气温㊁降水数据以及日照时数进行插值处理［２２］㊂生物量数据选用２０１０ ２０１４年草原监测数据（图１）（ｈｔｔｐ：／／２０２．１２７．４２．１９４／ｊｉａｎｃｅ／ｌｏｇｉｎ．ａｓｐｘ）．㊂依据不同的气候及草地类型空间分布特点，在每年的７月末或者８月初监测新疆地区草地的最大生物量，收集的数据包括７９１个样地，样地大小为（５００ｍˑ５００ｍ），每个样地在四角及中心位置各设置１个小样方（１ｍˑ１ｍ），记录每个小样方内采集的样本在６５ħ烘箱烘干４８ｈ后测量的干物质产量㊂收集的７９１样地数据分布如下：温性草甸草原类分布有４８个㊁温性草原类分布有１０９个㊁温性荒漠草原类分布有１３７个㊁高寒草原类分布有５３个㊁温性草原化荒漠类分布有５９个㊁温性荒漠类分布有１３５个㊁高寒荒漠类分布有１６个㊁低地草甸类分布有７１个㊁山地草甸类分布有９６个㊁高寒草甸类分布有６７个㊂根据不同草地类型地上生物量和地下生物量的０２３５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀比值算出单位面积内植物的生物量［２３］，按每１．０ｇ干重约等于０．４７５ｇ碳换算，得到每个样地的草地ＮＰＰ，统一以碳（ｇＣ／ｍ２）的形式表示［２４］㊂１．３㊀草地植被ＮＰＰ遥感估算方法基于遥感和气候数据的ＣＡＳＡ（ＣａｒｎｅｇｉｅＡｍｅｓＳｔａｎｆｏｒｄＡｐｐｒｏａｃｈ）模型可以用来评估大尺度上的草地ＮＰＰ［４，２５］㊂ＣＡＳＡ模型是Ｐｏｔｔｅｒ等建立的光能利用率模型的典型代表，ＮＰＰ的估算可以由植物的光合有效辐射ＡＰＡＲ（ＭＪ／ｍ２）和实际光能利用率ε（ｇＣ／ＭＪ）两个因子来表示，其估算公式如下：ＮＰＰ＝ＡＰＡＲˑε（１）植被吸收的光合有效辐射取决于植物本身的特征以及太阳总辐射㊂其计算公式为：ＡＰＡＲ＝ＳＯＬˑＦＰＡＲˑ０．５（２）式中，ＳＯＬ是太阳总辐射量（ＭＪ／ｍ２），ＦＰＡＲ为植被冠层对入射光合有效辐射的吸收比例，通过ＮＤＶＩ影像数据集来计算［２６］㊂实际光能利用率ε是植物固定太阳能，并通过光合作用将所截获／吸收的能量转化为碳（Ｃ）／有机质干物质的效率，一般用ｇＣ／ＭＪ表示㊂Ｐｏｔｔｅｒ等认为在理想条件下植被具有最大光能利用率，而在现实条件下的最大光能利用率主要受温度和水分的影响［４，２６］，其计算公式是：ε＝Ｔε１ˑＴε２ˑＷεˑεｍａｘ（３）式中，Ｔε１和Ｔε２表示低温和高温对光能利用率的胁迫作用，可采用Ｐｏｔｔｅｒ等［２５］提出的方法进行估算㊂εｍａｘ表示在理想状态下植被的最大光能利用率，是指植被在没有任何限制的理想条件下对光合有效辐射的利用率㊂由于全球相同植被也难免与中国存在较大差别［２７］，因此本文中的最大光能利用率取值采用了朱文泉等关于中国草地类型的最大光能利用率模拟结果［９］，即草地的最大光能利用率为０．５４２ｇＣ／ＭＪ㊂Ｗε为水分胁迫系数，其计算方式及改进见文献［２８］㊂２㊀结果与分析图２㊀净初级生产力（ＮＰＰ）模拟值与观测值的比较㊀Ｆｉｇ．２㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｓｉｍｕｌａｔｅｄｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ（ＮＰＰ）ａｎｄｏｂｓｅｒｖｅｄＮＰＰ２．１㊀草地ＮＰＰ估算结果验证验证模型模拟结果是模型在实际中应用的前提条件㊂由于缺乏大尺度生物量监测数据，所以进行模型验证较为困难㊂但本研究采用的生物量实测数据样方数量较多，也比较典型，监测时间也较为一致，可以较好地代表新疆地区草地地上净初级生产力㊂本文利用２０１０ ２０１４年地面实测生物量数据对ＣＡＳＡ模型模拟的草地ＮＰＰ进行验证，实测生物量数据和ＣＡＳＡ模型模拟ＮＰＰ决定系数（Ｒ２）是０．７８（Ｐ＜０．００１）（图２），表明ＣＡＳＡ模型是适合于估算当地草地ＮＰＰ㊂２．２㊀草地植被ＮＰＰ时空格局分析为了探讨新疆地区草地ＮＰＰ的空间分布格局，基于ＣＡＳＡ模型模拟了新疆地区２００１ ２０１４年草地ＮＰＰ，结果表明，全疆平均草地ＮＰＰ值为１０２．４９ｇＣｍ－２ａ－１（图３）㊂在新疆各个区域中，伊犁河谷及阿尔泰山海拔较高区域的草地ＮＰＰ相对较高，其次是天山和阿尔泰山的中山带区域，而准噶尔盆地和塔里木盆地的一些区域草地ＮＰＰ最低㊂１２３５㊀１５期㊀㊀㊀张仁平㊀等：新疆草地净初级生产力（ＮＰＰ）空间分布格局及其对气候变化的响应㊀图３㊀新疆草地２００１ ２０１４年平均ＮＰＰ空间分布图㊀Ｆｉｇ．３㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｍｅａｎＮＰＰｉｎＸｉｎｊｉａｎｇｇｒａｓｓｌａｎｄｄｕｒｉｎｇ２００１ ２０１４在２００１ ２０１４年，新疆不同草地类型的ＮＰＰ存在明显差异，见表１㊂山地草甸ＮＰＰ最高，达到２５２．５７ｇＣｍ－２ａ－１，其次为温性草甸草原，其ＮＰＰ达到２０４．９３ｇＣｍ－２ａ－１；高寒荒漠和温性草原化荒漠的ＮＰＰ两者最低，其ＮＰＰ分别为４３．９４ｇＣｍ－２ａ－１和５３．１１ｇＣｍ－２ａ－１㊂２．３㊀草地ＮＰＰ对气候因子的时间响应特征对新疆地区草地ＮＰＰ与年（季节）均温㊁年（季节）降水的相关分析表明（表２）㊂就整个新疆草地来说，除冬季降水与草地ＮＰＰ呈负相关之外，年降水和其他３季的降水与草地ＮＰＰ呈正相关关系，其中年降水㊁夏季的降水对草地ＮＰＰ有较明显的影响，相关系数Ｒ分别达到０．４８（Ｐ＜０．１）和０．５０（Ｐ＜０．１）㊂温度对草地ＮＰＰ没有明显的影响（Ｒ＝０．０７）㊂对于降水较少，但是温度较高的草地，比如温性荒漠草原㊁温性草原化荒漠㊁温性荒漠㊁低地草甸，年降水㊁夏秋两季降水对草地ＮＰＰ有较明显的影响㊂冬季降水与大多数草地ＮＰＰ呈负相关关系，但是相关关系不显著㊂年（季节）平均温度对新疆地区所有类型的草地影响不大㊂总体而言，新疆地区草地ＮＰＰ主要受夏秋两季降水的影响，温度与草地ＮＰＰ的相关性较低，说明温度不是新疆草地ＮＰＰ的制约因素㊂表１㊀２００１ ２０１４年新疆不同草地类型平均ＮＰＰ２．４㊀草地ＮＰＰ对气候因子的空间响应特征新疆地区的温度和降水空间分布明显不同，因此草地ＮＰＰ对温度和降水变化响应也不同㊂根据相关系数显著性检验表和Ｆ检验结果，样本数为１４（２００１ ２０１４年），当｜ｒ｜＞０．５３时，表明ＮＰＰ与气候因子呈显著相关关系，当０．４６＜｜ｒ｜＜０．５３时，ＮＰＰ与气候因子存在着较显著的相关关系㊂分析新疆地区草地ＮＰＰ与温度㊁降水的相关性发现（图４），不同区域草地ＮＰＰ对温度和降水的空间响应特征明显不同㊂位于新疆地区准噶盆地东部以及天山高海拔区域的草地ＮＰＰ与年均温呈显著的正向相关关系，相关系数ｒ＞０．５３的地区占新疆草地的７．５％；相关系数０．４６＜ｒ＜０．５３的区域占新疆地区草地面积的４．８％；呈现正相关但不显著的区域占草地面积的４５．６％，主要分布于准噶尔盆地及伊犁河谷区域㊂位于新疆准噶尔盆地中心地带及塔里木区域的草地ＮＰＰ与年均温呈负相关关系，面积比例为４２％，达到较显著或者显著水平的象元很少㊂新疆地区草地ＮＰＰ与降水呈正相关的草地占新疆地区草地的７１．３％，其中ｒ＞０．５３和０．４６＜ｒ＜０．５３的草地分别占新疆地区草地的１２．５％和７．６％，主要分布在伊犁河谷地区㊁天山北坡与盆地接壤的区域以及准噶尔盆地南缘㊂草地ＮＰＰ与２２３５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀降水呈负相关的草地占所有草地的２８．７％，达到较显著和显著水平的草地很少㊂表２㊀新疆地区草地ＮＰＰ和气候因子的相关性分析Ｔａｂｌｅ２㊀ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｂｅｔｗｅｅｎｇｒａｓｓｌａｎｄＮＰＰａｎｄｃｌｉｍａｔｉｃｆａｃｔｏｒｓｉｎＸｉｎｊｉａｎｇ草地类型Ｇｒａｓｓｌａｎｄｔｙｐｅｓ降水Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ温度Ｔｅｍｐｅｒａｔｅ年Ｙｅａｒ春季Ｓｐｒｉｎｇ夏季Ｓｕｍｍｅｒ秋季Ａｕｔｕｍｎ冬季Ｗｉｎｔｅｒ年Ｙｅａｒ春季Ｓｐｒｉｎｇ夏季Ｓｕｍｍｅｒ秋季Ａｕｔｕｍｎ冬季Ｗｉｎｔｅｒ温性草甸草原类Ｔｅｍｐｅｒａｔｅｍｅａｄｏｗｓｔｅｐｐｅ０．３９０．１７０．４００．４９－０．４５０．２４０．３０－０．０６－０．０７０．０９温性草原类Ｔｅｍｐｅｒａｔｅｓｔｅｐｐｅ０．４２－０．１２０．５００．５００．４１０．１２０．２４－０．１４－０．０９０．０２温性荒漠草原类Ｔｅｍｐｅｒａｔｅｄｅｓｅｒｔｓｔｅｐｐｅ０．６１０．１２０．５６０．５６－０．４００．０２０．１９－０．１５－０．０７－０．０４高寒草原类Ａｌｐｉｎｅｓｔｅｐｐｅ０．３３－０．１１０．４２０．３６－０．２９０．０４０．０２０．０２０．１２０．００温性草原化荒漠类Ｔｅｍｐｅｒａｔｅｓｔｅｐｐｅｄｅｓｅｒｔ０．５４－０．１３０．５３０．５３－０．４２０．０８０．１００．０５０．００－０．０３温性荒漠类Ｔｅｍｐｅｒａｔｅｄｅｓｅｒｔ０．４８０．１８０．５００．３７－０．２７０．０８０．０３－０．０４０．１２０．１３高寒荒漠类Ａｌｐｉｎｅｄｅｓｅｒｔ０．４７－０．１２０．５００．３７－０．２００．０７０．０１０．１７０．２５－０．０１低地草甸类Ｌｏｕｌａｎｄｍｅａｄｏｗ０．４６０．２４０．５４０．４０－０．２２－０．０９－０．１３０．０２０．０３－０．０４山地草甸类Ｍｏｕｎｔａｉｎｍｅａｄｏｗ０．２６－０．２５０．３８０．４８－０．４１０．１８０．１３０．１５－０．０２０．０３高寒草甸类Ａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗ－０．１４－０．１７０．２２０．２１－０．２６０．１０－０．０２０．１３０．１４０．０２所有类型Ａｌｌ０．４８０．０３０．５００．４５－０．３１０．０７０．０６－０．０１０．０６０．０４图４㊀新疆草地ＮＰＰ与年均温度和降水相关系数空间分布格局Ｆｉｇ．４㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｏｆｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎＸｉｎｊｉａｎｇｇｒａｓｓｌａｎｄＮＰＰａｎｄａｎｎｕａｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ分析新疆草地ＮＰＰ与四季平均温度和降水的相关系数空间分布格局表明（图５），新疆草地ＮＰＰ与四季温度的正向和负向相关的面积比例变化不大，占新疆地区约８０％面积的草地ＮＰＰ与四季平均温度相关性达不到较显著水平，新疆草地ＮＰＰ与四季平均温度相关系数达到显著水平的区域有一定的变化㊂春季温度对草地ＮＰＰ有显著正相关的草地主要分布在伊犁河谷及塔城附近的山区，而负相关达到显著水平的区域主要位于准噶尔盆地的中心地带以及塔里木北缘㊂位于伊犁河谷高山带的草地ＮＰＰ与夏季温度的正向相关系数达到显著水平，塔里木盆地边缘地带以及准噶尔盆地南缘的一些区域草地ＮＰＰ与夏季温度呈现显著的负向相关㊂夏季温度与草地ＮＰＰ呈现显著正向相关的区域主要位于塔里木盆地南缘以及准噶尔盆地中心地带，伊犁河谷部分区域显著呈现负相关关系㊂位于准噶尔盆地中心地带的草地ＮＰＰ与冬季温度表现出显著的正相关关系㊂新疆大部分区域的草地ＮＰＰ与夏季温度和秋季温度呈正向相关，其面积比例分别为８０．９％和７５．９％，其中夏季温度与草地ＮＰＰ呈现较显著和显著相关的面积比例分别为９．１％和１７．６％，主要分布于伊犁河谷㊁塔里木盆地以及准噶尔盆地中心地带㊂秋季温度与草地ＮＰＰ呈现较显著和显著的相关的面积比例分别为７．６％３２３５㊀１５期㊀㊀㊀张仁平㊀等：新疆草地净初级生产力（ＮＰＰ）空间分布格局及其对气候变化的响应㊀和１４．９％，主要位于新疆东部㊁伊犁河谷地带以及塔城附近的山区㊂冬季降水与大部分区域草地ＮＰＰ呈负向相关关系，面积比例达６８．５％，其中达到较显著和显著水平的区域主要位于准噶尔盆地北部以及天山高山区㊂图５㊀ＮＰＰ与四季平均温度和降水相关系数空间分布格局Ｆｉｇ．５㊀ＮＰＰａｎｄａｎｎｕａｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ３㊀讨论利用ＣＡＳＡ模型模拟植被净初级生产力主要取决于植被吸收的ＡＰＡＲ与光能利用率ε两个变量㊂一般来说，植被吸收的ＦＰＡＲ通过植被指数（比如ＮＤＶＩ和ＥＶＩ）和植被类型表示㊂光能利用率表示植被把吸收的ＡＰＡＲ转变为有机碳的效率，其主要受到土壤水分和温度的影响㊂虽然ＣＡＳＡ模型考虑了植被所在的环境条件与植被本身的特征，但在确定参数和计算过程方面有一定的不足之处㊂本文草地的最大光能利用率选择朱４２３５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀文泉等人的研究结果，即草地的最大光能利用率为０．５４２ｇＣ／ＭＪ［２８］，通过验证后发现，改进的ＣＡＳＡ模型基本可以反映新疆地区草地ＮＰＰ㊂通过ＣＡＳＡ模型模拟的草地ＮＰＰ整体水平较低，平均值仅为１０２．４９ｇＣｍ－２ａ－１，表现为草甸＞草原＞荒漠，这与杨红飞等［７］的研究结果类似㊂新疆地区植被主要受降水因素的制约，当山区降水较为充沛，新疆草地ＮＰＰ相对来说较高，南疆区域光照虽然较好，但是降水极少㊂因此，新疆草地ＮＰＰ空间分布格局应该是山区区域高于盆地区域，新疆北部＞新疆南部，本项研究证明确实如此㊂新疆地区草地ＮＰＰ与夏秋两季降水具有明显的正相关关系，说明新疆地区草地植被生长在夏秋两季主要受降水的影响，这与普宗朝等［７５〛和陈奕兆等［７］的研究结果类似，如：普宗朝和张山清［７］研究发现降水增加对新疆地区植被ＮＰＰ产生正面影响；陈奕兆等［５］发现蒙古草原的植被对降水有正面响应㊂然而，本研究结果与张戈丽等人在青藏高原植被的有所不同，张戈丽等［２９］研究认为青藏高原植被主要受气温的影响㊂新疆地区属于典型干旱半干旱气候，区域内年均温较高，降水较少，因此水分是制约草地生长的决定因素，由于降水通常会改善土壤水分对植被的供给，有利于光合速率增强，从而提高植被生产力㊂而青藏高原由于气温较低，热量是影响植被生产的主要气候因子㊂本文植被ＮＰＰ与气候因素的相关关系均是在线性基础上进行分析的，而气候变化是十分复杂，如何更合理的分析气候变化与ＮＰＰ之间的关系，是进行植被ＮＰＰ对气候变化响应的研究基础㊂本文只是分析了温度和降水对植被ＮＰＰ的影响，然而，各种气候指标对生态系统均有一定的影响，但是各种气候指标对植被ＮＰＰ产生的影响有多大？这种影响到底与区域有关还是植被类型有关，这些仍需要长期系统的研究㊂４㊀小结基于ＣＡＳＡ模型模拟了新疆草地植被ＮＰＰ，进而探讨了草地植被ＮＰＰ的空间分布格局，并分析了草地ＮＰＰ对气候变化的响应㊂主要结论如下：基于ＣＡＳＡ模型估算的ＮＰＰ基本可以反映新疆草地植被净初级生产力的基本情况㊂在２００１ ２０１４年间，新疆草地ＮＰＰ平均值为１０２．４９ｇＣｍ－２ａ－１㊂不同草地类型的ＮＰＰ存在明显差异㊂其中，山地草甸平均ＮＰＰ最高，达到２５２．３７ｇＣｍ－２ａ－１；高寒草地的平均ＮＰＰ最低，为４３．９４ｇＣｍ－２ａ－１㊂新疆草地植被ＮＰＰ分布呈现为山区草地ＮＰＰ高于盆地区草地ＮＰＰ，新疆北部草地ＮＰＰ高于新疆南部草地ＮＰＰ㊂降水能促进新疆地区草地ＮＰＰ增加，其中夏季和秋季的降水对草地ＮＰＰ的影响最为明显㊂对于降水较少，但是温度较高的草地，比如温性荒漠草原㊁温性草原化荒漠㊁温性荒漠㊁低地草甸，年降水㊁夏秋两季降水对草地ＮＰＰ有较明显的影响㊂冬季降水与大多数草地ＮＰＰ呈负相关关系，但未通过显著性检验㊂年（季节）温度对新疆地区所有类型的草地影响不大㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＤｕＭＹ，ＫａｗａｓｈｉｍａＳ，ＹｏｎｅｍｕｒａＳ，ＺｈａｎｇＸＺ，ＣｈｅｎＳＢ．ＭｕｔｕａｌｉｎｆｌｕｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓａｎｄｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｉｎｔｈｅＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕｄｕｒｉｎｇｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ．ＧｌｏｂａｌａｎｄＰｌａｎｅｔａｒｙＣｈａｎｇｅ，２００４，４１（３／４）：２４１⁃２４９．［２］㊀ＬｉａｎｇＴＧ，ＦｅｎｇＱＳ，ＹｕＨ，ＨｕａｎｇＸＤ，ＬｉｎＨＬ，ＡｎＳＺ，ＲｅｎＪＺ．ＤｙｎａｍｉｃｓｏｆｎａｔｕｒａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｏｎｔｈｅＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕｆｒｏｍｐａｓｔｔｏｆｕｔｕｒｅｕｓｉｎｇａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅａｎｄｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｎｄｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａ．ＧｒａｓｓｌａｎｄＳｃｉｅｎｃｅ，２０１２，５８（４）：２０８⁃２２０．［３］㊀朱玉果，杜灵通，谢应忠，刘可，宫菲，丹杨，王乐，郑琪琪．２０００ ２０１５年宁夏草地净初级生产力时空特征及其气候响应．生态学报，２０１９，３９（２）：５１８⁃５２９．［４］㊀ＦｉｅｌｄＣＢ，ＲａｎｄｅｒｓｏｎＪＴ，ＭａｌｍｓｔｒöｍＣＭ．Ｇｌｏｂａｌｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ：ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｅｃｏｌｏｇｙａｎｄｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，１９９５，５１（１）：７４⁃８８．［５］㊀陈奕兆，李建龙，孙政国，刚成诚．欧亚大陆草原带１９８２⁃２００８年间净初级生产力时空动态及其对气候变化响应研究．草业学报，２０１７，２６（１）：１⁃１２．［６］㊀ＷａｎｇＨ，ＬｉｕＧＨ，ＬｉＺＳ，ＹｅＸ，ＷａｎｇＭ，ＧｏｎｇＬ．ＩｍｐａｃｔｓｏｆｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｏｎｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙｉｎａｒｉｄａｎｄｓｅｍｉａｒｉｄｒｅｇｉｏｎｓｏｆＣｈｉｎａ．ＣｈｉｎｅｓｅＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅ，２０１６，２６（１）：３５⁃４７．［７］㊀杨红飞，刚成诚，穆少杰，章超斌，周伟，李建龙．近１０年新疆草地生态系统净初级生产力及其时空格局变化研究．草业学报，２０１４，２３５２３５㊀１５期㊀㊀㊀张仁平㊀等：新疆草地净初级生产力（ＮＰＰ）空间分布格局及其对气候变化的响应㊀６２３５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀（３）：３９⁃５０．［８］㊀ＧｏｅｔｚＳＪ，ＰｒｉｎｃｅＳＤ，ＧｏｗａｒｄＳＮ，ＴｈａｗｌｅｙＭＭ，ＳｍａｌｌＪ．Ｓａｔｅｌｌｉｔｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｏｆｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ：ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｍｏｄｅｌｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈ．ＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＭｏｄｅｌｌｉｎｇ，１９９９，１２２（３）：２３９⁃２５５．［９］㊀朱文泉，潘耀忠，何浩，于德永，扈海波．中国典型植被最大光利用率模拟．科学通报，２００６，５１（６）：７００⁃７０６．［１０］㊀ＸｕＤＹ，ＫａｎｇＸＷ，ＬｉｕＺＬ，ＺｈｕａｎｇＤＦ，ＰａｎＪＪ．ＡｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｒｏｌｅｏｆｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅａｎｄｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓｉｎｓａｎｄｙｄｅｓｅｒｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＯｒｄｏｓｒｅｇｉｏｎ，Ｃｈｉｎａ．ＳｃｉｅｎｃｅｉｎＣｈｉｎａＳｅｒｉｅｓＤ：ＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ，２００９，５２（６）：８５５⁃８６８．［１１］㊀ＨｉｃｋｅＪＡ，ＡｓｎｅｒＧＰ，ＲａｎｄｅｒｓｏｎＪＴ，ＴｕｃｋｅｒＶ，ＬｏｓＳ，ＢｉｒｄｓｅｙＲ，ＪｅｎｋｉｎｓＪＣ，ＦｉｅｌｄＣ，ＨｏｌｌａｎｄＥ．Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ⁃ｄｅｒｉｖｅｄｉｎｃｒｅａｓｅｓｉｎｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙａｃｒｏｓｓＮｏｒｔｈＡｍｅｒｉｃａ，１９８２⁃１９９８．ＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈＬｅｔｔｅｒｓ，２００２，２９（１０）：１４２７．［１２］㊀韩王亚，张超，曾源，刘国华．２０００ ２０１５年拉萨河流域ＮＰＰ时空变化及驱动因子．生态学报，２０１８，３８（２４）：８７８７⁃８７９８．［１３］㊀ＺｈｏｕＷ，ＧａｎｇＣＣ，ＺｈｏｕＦＣ，ＬｉＪＬ，ＤｏｎｇＸＧ，ＺｈａｏＣＺ．ＱｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｔｈｅｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｃｌｉｍａｔｅａｎｄｈｕｍａｎｆａｃｔｏｒｓｔｏｄｅｓｅｒｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｎｏｒｔｈｗｅｓｔＣｈｉｎａｕｓｉｎｇｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙａｓａｎｉｎｄｉｃａｔｏｒ．ＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ，２０１５，４８：５６０⁃５６９．［１４］㊀ＸｕＣＣ，ＣｈｅｎＹＮ，ＹａｎｇＹＨ，ＨａｏＸＭ，ＳｈｅｎＹＰ．ＨｙｄｒｏｌｏｇｙａｎｄｗａｔｅｒｒｅｓｏｕｒｃｅｓｖａｒｉａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｒｅｇｉｏｎａｌｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｉｎＸｉｎｊｉａｎｇ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１０，２０（４）：５９９⁃６１２．［１５］㊀ＺｈａｏＭＳ，ＲｕｎｎｉｎｇＳＷ．Ｄｒｏｕｇｈｔ⁃ｉｎｄｕｃｅｄｒｅｄｕｃｔｉｏｎｉｎｇｌｏｂａｌｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｆｒｏｍ２０００ｔｈｒｏｕｇｈ２００９．Ｓｃｉｅｎｃｅ，２０１０，３２９（５９９４）：９４０⁃９４３．［１６］㊀刘刚，孙睿，肖志强，崔天翔．２００１ ２０１４年中国植被净初级生产力时空变化及其与气象因素的关系．生态学报，２０１７，３７（１５）：４９３６⁃４９４５．［１７］㊀普宗朝，张山清．气候变化对新疆天山山区自然植被净第一性生产力的影响．草业科学，２００９，２６（２）：１１⁃１８．［１８］㊀刘卫国，魏文寿，刘志辉．新疆气候变化下植被净初级生产力格局分析．干旱区研究，２００９，２６（２）：２０６⁃２１１．［１９］㊀姬盼盼，高敏华，杨晓东．中国西北部干旱区ＮＰＰ驱动力分析 以新疆伊犁河谷和天山山脉部分区域为例．生态学报，２０１９，３９（８）：２９９５⁃３００６．［２０］㊀许鹏．新疆草地资源及其利用．乌鲁木齐：新疆科技卫生出版社，１９９３．［２１］㊀苏大学．１：１００００００中国草地资源图的编制与研究．自然资源学报，１９９６，１１（１）：７７⁃８３．［２２］㊀ＰｌｏｕｆｆｅＣＣＦ，ＲｏｂｅｒｔｓｏｎＣ，ＣｈａｎｄｒａｐａｌａＬ．Ｃｏｍｐａｒｉｎｇｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｏｒｍｏｎｔｈｌｙｒａｉｎｆａｌｌｍａｐｐｉｎｇｕｓｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｃｒｉｔｅｒｉａａｎｄａｕｘｉｌｉａｒｙｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓ：ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆＳｒｉＬａｎｋａ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭｏｄｅｌｌｉｎｇ＆Ｓｏｆｔｗａｒｅ，２０１５，６７：５７⁃７１．［２３］㊀朴世龙，方精云，贺金生，肖玉中国草地植被生物量及其空间分布格局．植物生态学报，２００４，２８（４）：４９１⁃４９８．［２４］㊀朱文泉．中国陆地生态系统植被净初级生产力遥感估算及其与气候变化关系的研究［Ｄ］．北京：北京师范大学，２００５．［２５］㊀ＰｏｔｔｅｒＣＳ，ＫｌｏｏｓｔｅｒＳＡ．Ｇｌｏｂａｌｍｏｄｅｌｅｓｔｉｍａｔｅｓｏｆｃａｒｂｏｎａｎｄｎｉｔｒｏｇｅｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｌｉｔｔｅｒａｎｄｓｏｉｌｐｏｏｌｓ：ｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｃｈａｎｇｅｓｉｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｑｕａｌｉｔｙａｎｄｂｉｏｍａｓｓａｌｌｏｃａｔｉｏｎ．ＴｅｌｌｕｓＢ：ＣｈｅｍｉｃａｌａｎｄＰｈｙｓｉｃａｌＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，１９９７，４９（１）：１⁃１７．［２６］㊀ＰｏｔｔｅｒＣＳ，ＲａｎｄｅｒｓｏｎＪＴ，ＦｉｅｌｄＣＢ，ＭａｔｓｏｎＰＡ，ＶｉｔｏｕｓｅｋＰＭ，ＭｏｏｎｅｙＭＡ，ＫｌｏｏｓｔｅｒＳＡ．Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ：ａｐｒｏｃｅｓｓｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｇｌｏｂａｌｓａｔｅｌｌｉｔｅａｎｄｓｕｒｆａｃｅｄａｔａ．ＧｌｏｂａｌＢｉｏｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌＣｙｃｌｅｓ，１９９３，７（４）：８１１⁃８４１．［２７］㊀彭少麟，郭志华，王伯荪．利用ＧＩＳ和ＲＳ估算广东植被光利用率．生态学报．２０００，２０（６）：９０３⁃９０９．［２８］㊀朱文泉，潘耀忠，龙中华，陈云浩，李京，扈海波．基于ＧＩＳ和ＲＳ的区域陆地植被ＮＰＰ估算 以中国内蒙古为例．遥感学报，２００５，９（３）：３００⁃３０７．［２９］㊀张戈丽，欧阳华，张宪洲，周才平，徐兴良．基于生态地理分区的青藏高原植被覆被变化及其对气候变化的响应．地理研究，２０１０，２９（１１）：２００４⁃２０１６．。
《基于CENTURY模型的呼伦贝尔草原ANPP估算及其对气候变化的响应研究》范文
《基于CENTURY模型的呼伦贝尔草原ANPP估算及其对气候变化的响应研究》篇一一、引言呼伦贝尔草原作为我国北方重要的生态屏障，其生态系统的健康与稳定对维护区域生态平衡和气候变化具有深远影响。
近年来，随着全球气候变化的加剧，呼伦贝尔草原的生态系统也面临着严峻的挑战。
因此，准确估算其ANPP（净初级生产力）及其对气候变化的响应成为了研究的重点。
本研究利用CENTURY模型，对呼伦贝尔草原的ANPP进行估算，并分析其对气候变化的响应，为区域生态环境的保护与管理提供科学依据。
二、研究方法与数据来源1. 研究区域本研究以呼伦贝尔草原为研究对象，涵盖多个旗县，包括新巴尔虎左旗、陈巴尔虎右旗等。
2. CENTURY模型CENTURY模型是一种生态模拟模型，可用于估算区域的净初级生产力。
本研究所采用的CENTURY模型是基于生态系统的碳循环、水循环和养分循环等过程进行模拟的。
3. 数据来源研究所用的气象数据、土壤数据和植被数据等均来自相关研究机构和数据库。
三、基于CENTURY模型的呼伦贝尔草原ANPP估算1. 模型参数设置根据研究区域的实际情况，设置CENTURY模型的参数，包括气候、土壤、植被等。
2. ANPP估算结果利用CENTURY模型对呼伦贝尔草原的ANPP进行估算，得到的结果表明，研究区域的ANPP在不同年份和不同地区存在一定的差异。
四、呼伦贝尔草原对气候变化的响应分析1. 气候变化趋势分析研究区域的气候变化趋势，包括温度、降水等指标的变化情况。
2. ANPP与气候因子的关系分析ANPP与气候因子的关系，包括温度、降水、风速等对ANPP的影响。
结果表明，温度和降水是影响ANPP的主要气候因子。
3. 气候变化对ANPP的影响根据气候变化趋势和ANPP与气候因子的关系，分析气候变化对ANPP的影响。
结果表明，随着气候变暖，研究区域的ANPP呈现上升趋势；而降水量的变化则对ANPP产生了一定的影响，但影响程度相对较小。
滴灌下天山北坡棉田杂草生态位及其群落多样性分析的开题报告
滴灌下天山北坡棉田杂草生态位及其群落多样性分析的开
题报告
一、研究背景和意义
天山北坡是我国棉区的重要区域，由于该地区的水资源短缺，想要实现高产丰收必须通过滴灌技术来提高水分利用效率。
而在滴灌下的天山北坡棉田中，杂草是一项重要的生态问题。
由于天山北坡土地贫瘠，缺乏有效的耕作管理，加上高温干旱的气候条件，导致田间杂草生长繁茂，严重影响棉花生长和产量。
因此，研究滴灌下天山北坡棉田杂草的生态位及其群落多样性，对于合理利用水资源，提高棉花产量，节约农药用量，实现可持续农业具有重要的指导意义。
二、研究内容和方法
1.研究内容
（1）探究滴灌下天山北坡棉田杂草生态位的特点和分布规律；
（2）分析不同滴灌水量条件下天山北坡棉田杂草的生长状态和类型组成；
（3）测定杂草的群落多样性，揭示杂草之间的相互关系。
2.研究方法
（1）野外调查法：在不同时间和滴灌水量条件下对研究区进行野外调查，记录各种杂草的发生情况。
（2）样方法：选取滴灌下天山北坡棉田不同生态位的样方，对杂草进行样方调查。
（3）生境分析法：对各生境条件下的气候、土壤等因素进行测定和分析，以确定杂草生态位。
（4）生物多样性分析法：利用Simpson指数、Shannon-Wiener指数、Pielou指数等多样性指数，分析不同条件下杂草的群落多样性。
三、研究预期结果
（1）揭示天山北坡棉田滴灌条件下的杂草生态位特征和分布规律；
（2）研究不同滴灌水量条件下杂草的生长状态和类型组成，为制定杂草防治措施提供依据；
（3）测定杂草的群落多样性，了解不同杂草之间的相互关系，为杂草防治提供理论基础。
天山北坡中段典型草原区地上生物量遥感监测模型的建立的开题报告
天山北坡中段典型草原区地上生物量遥感监测模型的建立的开题报告一、选题背景及研究意义草地是我国重要的生态系统类型，也是我国雄厚的畜牧业资源基地，因此开展草地资源评价和监测的研究具有重要的理论和应用价值。
其中，地上生物量是草地生态系统的基本特征之一，对于草地生态系统的动态变化、管理和利用具有重要的指导作用。
传统的野外调查方法需要耗费大量的时间和人力物力成本，而遥感技术具有“快、广、准”的优点，因此可以有效地实现草地地上生物量的监测和评价。
天山北坡中段地区是我国重要的草地生态区之一，其草地类型多样，且大幅面积被放牧利用。
因此，对于天山北坡中段典型草原区地上生物量遥感监测模型的建立研究，对于该区域的草地资源管理和利用具有重要的理论和实际意义。
二、研究目的本研究旨在构建天山北坡中段典型草原区地上生物量的遥感监测模型，探索基于遥感数据的草地地上生物量监测方法，为该区域的草地资源管理提供科学依据。
三、研究内容及思路1. 收集天山北坡中段典型草原区的遥感数据，包括Landsat数据等2. 收集地上生物量样方数据，并统计分析其空间分布规律3. 基于遥感数据和地上生物量样方数据，构建天山北坡中段典型草原区地上生物量遥感监测模型，利用多元线性回归模型等方法进行模型优化4. 通过模型验证和误差分析，评估该模型的可靠性和适用性5. 最后，结合实际调查和采样，进一步验证模型的准确性和适用性，为该区域草地资源管理和利用提供科学依据。
四、研究难点1. 针对草地地上生物量遥感监测所面临的光谱混淆和空间分布异质性等问题，探索可靠的遥感监测方法2. 面对野外地上生物量采样的局限性，如何获得具有代表性的样方3. 如何建立符合实际应用的地上生物量遥感监测模型，提高其适用性和预测精度。
五、预期结果1. 建立天山北坡中段典型草原区地上生物量遥感监测模型，提高草地资源管理的可靠性和效率2. 探索基于遥感数据的草地地上生物量监测方法，为全国其他草地资源的遥感监测提供参考3. 探索草地遥感监测方法中光谱混淆、空间分布异质性等问题的解决方案。
NPP数据的总结
NPP数据的总结1. 引言本文旨在对NPP（Net Primary Productivity，净第一性生产力）数据进行总结和分析。
NPP是指植物通过光合作用吸收的太阳能量转化为植物生物量的速率。
通过对NPP数据的分析，我们可以了解生态系统的生产力和能量流动情况，为环境保护和自然资源管理提供科学依据。
2. 数据来源NPP数据的来源包括遥感数据、气象数据、地面观测数据等。
本次总结所使用的数据主要来自全球生态系统动态监测网络（Global Ecosystem Dynamics Investigation，GEDI）和国家气象局的气象观测站。
3. 数据处理在对NPP数据进行总结之前，我们首先对原始数据进行了处理和清洗。
包括数据去噪、异常值处理、数据格式转换等。
然后，我们使用统计学方法对数据进行了分析和计算。
4. NPP数据总体情况根据我们的分析，全球NPP总体呈现出以下几个特点：- 年均NPP总量稳定增长：自20世纪50年代以来，全球NPP总量呈现出稳定增长的趋势。
这主要归因于气候变暖和植被覆盖的扩张。
- 区域差异显著：NPP在全球各地区分布不均匀，北半球的NPP总量较南半球高，而热带地区的NPP最高。
- 季节变化明显：NPP在不同季节呈现出明显的变化，春季和夏季是NPP最高的季节，而冬季的NPP较低。
- 气候因素的影响：气温、降水和光照是影响NPP的重要因素。
气温升高和降水充足有利于植物的生长和光合作用，从而提高NPP。
5. NPP数据应用NPP数据在许多领域具有重要的应用价值，包括：- 生态系统管理：NPP数据可以帮助我们评估生态系统的健康状况，制定合理的保护和管理措施。
- 气候变化研究：NPP是碳循环的重要组成部分，对于研究气候变化和碳平衡具有重要意义。
- 农业生产：NPP数据可以指导农业生产，优化作物种植结构和农业资源配置。
- 自然灾害预警：NPP数据可以用于监测自然灾害风险，提前预警和减轻自然灾害的影响。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于5种气候生产力模型的天山北坡主要草地类型NPP计算分析苏清荷;安沙舟;赵玲【摘要】[目的]通过对天山北坡不同生态区域典型地带性草地的动态监测,为实现草地资源的信息化提供基础资料和参考.[方法]根据大西沟、小渠子、牧业试验站、乌鲁木齐、米泉和柴机湖等6个气象站2004～2009年的气候资料,分别采用Miami模型、Thornthwaite Memorial模型、Chikugo模型、朱志辉模型和周广胜模型对天山北坡8个草地类型自然植被净第一性生产力进行了计算,并进行了反演,分析了各模型估算不同类型天然草地NPP的误差.[结果](1)研究区的均温升高了近0.125 9℃,年降水量降低了2.265 9 mm;(2)5种模型计算的8个草地类型NPP 值,虽然在数值上有差异,但变化趋势表现出高度的一致性;(3)精度反演比较显示周广胜模型精度较高,但也有不足,实际应用时需要修正.[结论]在2004～2009年气候"干旱高温"的变化趋势下,各草地类型的生物量随气候变化明显,各模型在一定程度上能反应出NPP的变化趋势.【期刊名称】《新疆农业科学》【年(卷),期】2010(047)009【总页数】6页(P1786-1791)【关键词】NPP;模型;气候变化【作者】苏清荷;安沙舟;赵玲【作者单位】新疆农业大学草业与环境科学学院,新疆草地资源与生态重点实验室,乌鲁木齐,830052;新疆农业大学草业与环境科学学院,新疆草地资源与生态重点实验室,乌鲁木齐,830052;新疆农业大学草业与环境科学学院,新疆草地资源与生态重点实验室,乌鲁木齐,830052;中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所,乌鲁木齐,830002【正文语种】中文【中图分类】S812.10 引言【研究意义】植被净初级生产力(net primary productivity,简称NPP)是指绿色植物在单位面积、单位时间内所累积的有机物量,表现为光合作用固定有机碳中扣除本身呼吸消耗的部分,这一部分用于植被的生长和生殖,也称净第一性生产力。
NPP 作为地表碳循环的重要组成部分,不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力,表征陆地生态系统的质量状况,而且是判定生态系统碳汇和调节生态过程的主要因子,在全球变化及碳平衡中扮演着重要的作用。
因此,植被净第一性生产力的研究受到世界各国越来越多的关注[1～7]。
【前人研究进展】估算自然植被净第一性生产力的气候模型有多种,但常用的有Miami模型、Thornthwaite Memorial 模型、Chikugo模型、朱志辉模型和周广胜模型[8～10]。
【本研究切入点】对天山北坡不同生态区典型地带性草地的动态监测研究较少。
【拟解决的关键问题】根据乌鲁木齐地区6个对各类草地气候和植被类型有代表性的气象站2004～2009年的气候资料,分别利用以上5种气候生产力模型对各类草地的NPP进行了计算,并对各模型计算结果的异同进行了对比分析。
并根据实测资料进行了反演,分析了各模型的估算误差。
1 材料与方法1.1 研究区概况涉及的主要草地类型位于天山北坡中段乌鲁木齐-昌吉山地区域,南起天山分水岭,北至山前冲积扇,具体区域东以乌鲁木齐河为界,西至昌吉市与呼图壁县的分界线,介于E86°50′～87°50′,N43°～43°8′,东西宽64km,南北长96 km,总面积约5 443 km2。
此区域地貌的多样性,使不同海拔高度、坡面、坡位接受的水、热状况不同,山地垂直气候带的完整性和复杂性存在很大差异。
在纵向上,降水量随海拔升高而递增,以中山带降水最充沛,到高山带时有所下降,气温随海拔升高而下降[11,12]。
在横向上,不同坡向水热条件不同,北坡迎风背阳,小环境较湿润;南坡背风向阳,小环境较干旱,使得山地基带草地类型从山地蒿类荒漠开始,随海拔升高,自下而上依次形成了山地荒漠草地、山地草原化荒漠草地、山地荒漠草原草地、山地草原草地、山地草甸草原草地、山地草甸草地和高寒草甸草地,各草地类型以一定幅度占据的空间位置大致与山地等高线平行,同时在相同海拔高度内,又形成不同草地类型复合结构。
1.2 气象资料收集及站点分布利用各样地邻近气象站,获取气候资料。
其中荒漠草地用乌鲁木齐市郊的临近东山区的气象站;草原化荒漠草地用柴机湖气象站;山地荒漠草原草地用昌吉阿魏滩气象哨;山地草原草地用小渠子气象站;山地草甸草原草地用米泉气象站;中山高草草甸草地用牧业试验站;亚高山低草草甸草地用大西沟气象站和牧业试验站气象资料按插入法计算;高寒草甸草地用大西沟气象站。
避免混乱下文直接用草地类型代替站点名称。
表1 气象站点分布Table 1 Weather station distribution编号站名经度(E)纬度(N)海拔(m)草地类型1乌鲁木齐市87°39′ 43°58′ 850 荒漠2柴机湖87°39′43°47′ 935 草原化荒漠3阿魏滩88°19′ 43°21′ 1 554 荒漠草原4小渠子87°06′ 43°34′ 1 874 山地草原5米泉站87°11′ 43°27′ 1 815 草甸草原6牧业试验站87°08′ 43°27′ 2 300 高草草甸7大西沟86°50′ 43°05′ 3 500 高寒草甸1.3 NPP气候模型简介1.3.1 Miami模型Lieth和Box分别拟合了净初级生产力(NPP)与年平均气温及降水量之间的经验关系[3～5],得出如下模型:式中:NPPt为根据年平均气温计算的自然植被净第一性生产力(DM,t/hm2·a);NPPr 为根据年降水量计算的自然植被净第一性生产力(DM,t/hm2·a);t为年平均气温(℃);r为年降水量(mm)。
根据Liebig定律,最后选取二者中最小值作为计算点的NPP值。
1.3.2 Thornthwaite Memorial模型Thornthwaite和Rosenzweig注意到蒸腾蒸发量(ET)与气温、降水和植被之间的关系,并据此建立了NPP与ET之间的统计关系,Lieth基于Thornthwaite发展的可能蒸散量模型及世界五大洲50个地点植被净生产力资料,于1974年提出了Thornthwaite Memorial模型:其中式中:NPP为自然植被净第一性生产力(DM,t/hm2·a);V为年实际蒸散量(mm);L为该地年平均蒸散量(mm);t为年平均气温(℃);r为年降水量(mm)。
1.3.3 Chikugo模型目前比较成熟的Chikugo模型、朱志辉模型和周广胜模型都是半经验半理论模型,这类模型以植物生理-生态学模型为基础,在某些参数的选定上则采用经验方法。
1985年日本岛内以Uchijima的研究结果为基础,利用叶菲莫娃和Cannel等IBP期间取得的世界各地的生物量数据和气候要素进行相关分析,建立了根据净辐射和辐射干燥度计算NPP的Chikugo模型:式中:NPP为自然植被净第一性生产力(DM,t/hm2·a);Rn为陆地表面所获得的净辐射量(kcal/cm2·a),RDI为辐射干燥度,RDI=Rn/L·r,L为蒸发潜热(0.596 kcal/g),r为年降水量(cm)。
此模型包含了植物生长的生理-生态学机理,具有一定的理论基础,是估算自然植被净第一性生产力的一种较为合理的方法。
但是该模型在推导过程中是以土壤水分供给充分,植被生长很茂盛条件下的蒸散量计算NPP的。
对于许多地区该条件并不能满足。
同时,该模型建立时没有包括草原与荒漠的植被资料,因此,在估算干旱、半干旱地区自然植被NPP时可能误差较大。
1.3.4 朱志辉模型朱志辉利用包括中国在内的751组各类植被数据建立了估算NPP的解析模型[8]:式中:NPP为自然植被净第一性生产力(DM,t/hm2·a);RDI为辐射干燥度,Rn为陆地表面所获得的净辐射量(GJ/m2·a)。
1.3.5 周广胜模型周广胜、张新时根据植物生理-生态学特点,基于能量平衡方程和水量平衡方程的区域蒸散模式,建立了联系植物生理生态学特点和水热平衡关系的自然植被净第一性生产力模型[6～10]:式中:NPP为自然植被净第一性生产力(DM,t/hm2·a);r为年降水量(mm);RDI为辐射干燥度,RDI=(0.629+0.237 PER-0.003 13 PER2)2;PER为可能蒸散率,PER=PET/r=58.931 BT/r;PET为可能蒸散量(mm);BT为年平均生物温度(℃),BT=Σ t/12,t为＜30℃与＞0℃的月均温。
该模型理论基础较充分,并且利用此模型模拟的结果与叶菲莫娃实测的净第一性生产力数据进行验证,证明符合较好,尤其在干旱、半干旱地区应用时效果要明显优于Chikugo模型和其它模型,因此研究以该模型为标准,对其它4个气候生产力模型进行NPP的计算和对比分析。
2 结果与分析2.1 不同草地类型区域气候和生物量变化趋势分析在此间年均温、年降水量和生物量在各个区域呈现出明显的不同。
年均温从山地荒漠到高寒草甸一直在不断地降低,其中在山地荒漠草原区域达到最高,平均为9.10℃;而在高寒草甸区域内降至-4.23℃,达到了极显著差异(P＜0.01)。
年降水量除了山地草原化荒漠区域和亚高山低草草甸区域略有波动以外,其它草地类型区域(从山地荒漠到高寒草甸)均是在不断增加,其中在中山高草草甸区域达到最大值,为589.00mm;而在山地草原化荒漠区域的仅为82.20mm,达到了极显著差异(P＜0.01)。
生物量在不同的区域差别很大,在中山高草草甸区域5年平均生物量达到了1 302.12 g/m2,但是在高寒草甸仅为85.33 g/m2,达到了极显著差异(P＜0.01)。
可以看出,在过去的6年里,乌鲁木齐地区的年平均气温已升高了近0.125 9℃,年降水量降低了2.265 9 mm,在近几年内气候呈较明显的“干旱高温”变化趋势。
表2 表2 各类型对应站点主要气候要素变化趋势Table 2 Major climate factors change of different station注:R0.1=0.242 8,R0.05=0.287 5,R0.01=0.372 1,R0.001=0.464 8。
项目 1 2 3 45678 平均气温a/℃·a 0.073 0.163 -0.045 0.211 0.129 0.168 0.008 0.03 0.092 R 0.249 0.602 0.022 0.653 0.472 0.589 0.002 0.025 0.327降水a/mm·a -4.374 -1.229 1.363 7.06 14.373 19.291 16.769 19.634 9.111 R 0.032 0.008 0.001 0.02 0.079 0.103 0.132 0.419 0.099 草地类型的形成,除了受到海拔、地形等因素的影响外,最主要就是受到气候变化的影响,在不同的气候区域会产生不同的草地类型[13～15]。