东北地区主要森林植被NPP时空动态研究
东北地区归一化植被指数与环境因子间的尺度依存关系
东北林业大学学报JOURNAL OF NORTHEAST FORESTRY UNIVERSITY Vol.44No.2 Feb.2021第49卷第2期2021年2月东北地区归一化植被指数与环境因子间的尺度依存关系1}李继红焦裕欣(东北林业大学,哈尔滨,110044)摘要以东北地区植被指数数据为基础，设置了西南一东北方向、南一北方向两条生态样带，使用小波进行时空时频分析，了解归一化植被指数变化的多尺度特征以及与地形、气候因素的空间多尺度关联性;应用冗余分析定量研究环境因子对归一化植被指数空间分布的影响。
结果表明：小波能量谱可以清晰识别归一化植被指数空间尺度结构，在西南一东北、南一北样带上，主要特征为50-70.70-160km,归一化植被指数在西南一东北方向上的变异性强于南一北方向；小波相干图谱能够直观显示归一化植被指数与环境因子随空间尺度、空间位置变化的依赖关系，在小尺度上地形对植被空间分布起着主导作用，大尺度上气候因子为主要因素。
对于西南一东北方向上归一化植被指数，降水量、海拔是其主控因子，其中降水是其空间分异的首要影响因子；在南一北方向上，气温、海拔、降水量是归一化植被指数的主控因子，其中气温是其空间分布的主导因子。
关键词区域生态；环境因子；归一化植被指数；东北地区分类号S716.4Dependence between ND VI and Environmental Factors in Northeast China//L i Jihoog,Jiao Yuxin(Northeast Forestry University,Hartin150040,P.R.Chino)//Jooinol of Northeas-Forestry University,1221,49(2)：70-70.With tha data of MODIS-NDVI in Northeast COino,two ecological transect belts were set up in tha direction of southwest to northeast and south to north.We used wavelet to perform spatiotemporal tinieNrequeacy analysis to understand the multi-scalo characteristics of NDVi chanoes and the spatial multi-scolo correlaOon with terrain and cOmate factors,and ap-pliea reaundant analysis to quantitatively study the irnpact of eqvironmeqtat factors cm the spatial disWiautWn of NDVi.The resplto shown W o-wavelet energy spectrum can clearty identiOy the spatial scale structure of NDVi,and the main characteristics scales southwest to northeast was50-70km,and70-160km to North-South Transect,with the variaPil--ty in the southwest to northeast was sWonoer than that in the north and sou W directWns.The wavelet coherent map can viscaOze the depeqdeqce of NDVi and eqviroumeqtai factors ou spatial scale and spatial Terrain plays a leaprole in veaetatiori spatial diswiautioh cm a smalt scale,and climate factors cm a larae scale.For NDVi in the sohthwest-northeast direcUoh,precipimtioh and altituue are the main cohWollino factors,of which precipimtioh is the primary inOueq-cind factor of spatial differeqtiatWh；in the north-sou W dmectWh,air temperature,altituue and precipitatWh are the main cohWollino factors of NDVi,of which temperature is the dominant factor in its spatial disWidutWh.Kepwrrdt Reaiohal eccloyy;Envirohmeqtai factors；NDVi;Northeast China自然体系是多维生态要素在不同时空尺度上耦合形成的非线性耗散系统，其不仅具有内生演替周期，还受外部生态梯度效应影响,进而产生复杂、多样的时序特征与空间格局［1］。
IBIS模型验证与东北东部森林NPP季节变化模拟研究
中 图 分 类 号 ：Ｓ ｌ ． ７８５ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０ — ０ Ｘ （０ ０ ４— ０ — ７ ０ １ ０ ５ ２ １ ）０ ０ １ ０
Ｓ ｍｕ ａ ｉ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ Ｐ Ｓ ａ ｏ ａ ａ ｇ ｓ ｏ ｓＳ Ｍ ｏ ｅ ｌ ａ ｉ ｌ ｔ ｓ ａ ｃ ｎ ＮＰ ｅ ｓ ｎ ｌＣｈ ｎ ｅ ｆ Ｅａ ｅ ｎ Ｆ ｒ ｓ ｎ ｔ ｅ Ｎｏ ｔ ｅ ｎ ＢＩ ｄ ｌ Ｖａ ｉ － ｏ ｓ ｄ
（ｎ ｗ ｉ ｌ ｉ ａｕｓｏ ｄｆ ｒ ｔ ｅｅａｏ ｐｓｗ ｒ ｌ ｓ ｈｎｔｅｔｏｅｒｐｉ ｄｉ ｕ ｌ ｉｒｔｒ．Ｎ Ｐ ｉ ｉ ｔ ｓｏ ）ｓ ａｏ ｓ］ｅ ｆ ｉｅｅ ｇｔ ｉ ｔ ｅ ｅｅ ｅ ａ ｓ ｏ ｅ ｐ ｂｉ ｌｅａｕｅ Ｐ ｄｃ ｅ ｍｕ ｔ ｎ ｆ ｎｖ ｔｎ ｙ ｓｔ ｈ ｈ ｅ ｔ ｎ ｃ ｔ ｎ ａｄ
（ 北 林 业 大 学 ，哈 尔 滨 东 １０４ ５０ ０）
摘
NPP增长驱动下的中国森林生态系统碳汇及潜力
NPP增长驱动下的中国森林⽣态系统碳汇及潜⼒NPP增长驱动下的中国森林⽣态系统的碳汇及效率摘要：森林⽣态系统能够有效地吸收⼤⽓中的CO2，从⽽在⼀定程度上缓解全球变暖的压⼒。
⽣态系统固碳能⼒取决于两个关键因素：净初级⽣产⼒（NPP）的增长强度与⽣态系统碳周转时间。
本⽂基于校正后的遥感监测到的中国森林⽣态系统NPP增长趋势，结合森林样地实测数据得到的碳分配系数与周转时间，建⽴了中国森林⽣态系统碳周转模型，并模拟了1982～1999年NPP增长驱动下的森林⽣态系统的碳汇量及其年际变化。
结果表明：在1982～1999年间，我国森林⽣态系统的平均碳汇量为0.052 PgC a-1，其中植物的碳汇量为0.034 PgC a-1，⼟壤的碳汇量为0.018 PgC a-1；在不同森林类型中，常绿针叶林和常绿阔叶林的碳汇贡献最⼤，⽽落叶针叶林和针阔叶混交林贡献最⼩；进⼀步分析表明森林的固碳效率（碳汇量/NPP增长总量）显著地受到森林碳周转时间的控制。
关键词：NPP 周转时间碳汇效率森林中国Capacity of forest carbon sequestration driven by NPP increasing in ChinaAbstract: Forest ecosystem could significantly sequestrate some atmospheric CO2 and, therefore, partly mitigate current pressure on global warming. The carbon sequestration capacity of forest ecosystem is determined by both the NPP increase trend and turnover time. In order to estimate the capability of forest C sequestration in China, a carbon turnover model, which bases on NPP increase trend monitored by remote sensing and carbon turnover time derived from forest observed data, was designed. Modeled results illustrated that China forest is an apparent carbon sink with a magnitude of 0.052 PgC a-1, in which about 0.034 PgC a-1 in plant tissues and the other of 0.018 PgC a-1 in soil. The further analysis on carbon sequestration efficiency (CSE) indicated that the CSE value is controlled by carbon turnover time.Keyword: NPP, turnover time, carbon sink, efficiency, forest, China1 引⾔⼯业⾰命以来，化⽯燃料的使⽤及⼟地利⽤⽅式的改变向⼤⽓中释放了⼤量的温室⽓体CO2，使得全球⽓温持续升⾼，并进⽽引起⼀系列的环境问题（Solomon et al., 2007）。
东北地区植被碳利用率时空变化及其影响因子分析
第30卷第6期2023年12月水土保持研究R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .30,N o .6D e c .,2023收稿日期:2022-10-10 修回日期:2022-11-09资助项目:江西省教育厅科学技术研究项目(G J J 212701);广西自然科学基金(2020G X N S F B A 297160) 第一作者:胡佶熹(1981 ),男,江西萍乡人,博士研究生,研究方向为土地资源管理㊂E -m a i l :h j x 198118@163.c o m 通信作者:徐勇(1988 ),男,湖南益阳人,博士,副教授,主要从事气候变化和植被覆盖反演研究㊂E -m a i l :y o n gx u @g l u t .e d u .c n h t t p :ʊs t b c y j .p a p e r o n c e .o r gD O I :10.13869/j.c n k i .r s w c .2023.06.005.胡佶熹,周清华,徐勇.东北地区植被碳利用率时空变化及其影响因子分析[J ].水土保持研究,2023,30(6):274-283.H uJ i x i ,Z h o uQ i n g h u a ,X uY o n g .S p a t i o t e m p o r a lV a r i a t i o no fV e g e t a t i o nC a r b o nU s eE f f i c i e n c y a n d I t s I n f l u e n c i n g F a c t o r s i nN o r t h e a s tC h i n a [J ].R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2023,30(6):274-283.东北地区植被碳利用率时空变化及其影响因子分析胡佶熹1,周清华2,徐勇3(1.萍乡学院商学院,江西萍乡337055;2.玉林市福绵区自然资源技术信息中心,广西玉林537000;3.桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541006)摘 要:[目的]揭示东北地区植被碳利用率的时空分布特征,探明植被C U E 与影响因子间的关系,为监测区域生态环境质量和植被生态系统状况提供参考㊂[方法]基于MO D I SG P P 和N P P 数据,结合气象数据,采用一元线性回归分析㊁M a n n -K e n d a l l 显著性检验和偏相关分析等方法,探讨了2000 2020年东北地区植被C U E 的时空变化特征,分析了植被C U E 与气候因子的相关关系及时滞效应,揭示了影响植被C U E 变化的气候驱动机制的空间分布特征㊂[结果]2000 2020年东北地区多年平均植被C U E 为0.64,在空间上呈现东高西低的分布格局㊂近21年,东北地区植被C U E 呈缓慢上升趋势,变化斜率为0.002/a ㊂变化斜率大于0的区域占69.22%,植被C U E 呈极显著上升和极显著下降的占比分别为6.28%,1.11%,极显著下降区域主要位于黑龙江省的东北部地区㊂植被C U E 与气温㊁日照时数和相对湿度整体呈负相关,与降水整体呈正相关,且降水对植被C U E 的影响强于其他气候因子㊂东北地区植被C U E 主要响应于当月气温㊁降水㊁日照时数和相对湿度的变化,且植被C U E 主要受气温㊁降水㊁日照时数㊁相对湿度弱驱动㊂[结论]东北地区植被C U E 总体呈上升趋势,且主要受当月气候因子的影响㊂研究结果可为制定东北地区植被生态系统可持续发展方针提供参考依据㊂关键词:东北地区;植被碳利用率;气候驱动机制中图分类号:Q 948 文献标识码:A 文章编号:1005-3409(2023)06-0274-10S p a t i o t e m p o r a lV a r i a t i o no fV e g e t a t i o nC a r b o nU s eE f f i c i e n c y an d I t s I n f l u e n c i n g Fa c t o r s i nN o r t h e a s tC h i n a H u J i x i 1,Z h o uQ i n g h u a 2,X uY o n g3(1.S c h o o l o f B u s i n e s s ,P i n g x i a n g U n i v e r s i t y ,P i n g x i a n g ,J i a n gx i 337055,C h i n a ;2.T e c h n o l o g y I n f o r m a t i o nC e n t e r ,N a t u r a lR e s o u r c e sB u r e a uo f F u m i a nD i s t r i c t ,Y u l i n ,G u a n g x i 537000,C h i n a ;3.C o l l e g e o f G e o m a t i c s a n dG e o i n f o r m a t i o n ,G u i l i nU n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ,G u i l i n ,G u a n gx i 541006,C h i n a )A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ]T h e a i m s o f t h i s s t u d y a r e t o r e v e a l t h e t e m p o r a l a n d s pa t i a l d i s t r ib u t i o nc h a r a c t e r i s t i c s o f v e g e t a t i o n c a r b o nu s ee f f i c i e n c y i nn o r t h e a s tC h i n a ,a sw e l l a s t h er e l a t i o n s h i p b e t w e e nv e ge t a t i o nC U E a n d i nf l u e n c i ng f a c t o r s ,th e y c a n p r o vi d ea r e f e r e n c e f o rm o n i t o r i n g r e g i o n a l e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t q u a l i t ya n dv e g e t a t i o ne c o s ys t e ms t a t u s .[M e t h o d s ]B a s e do n MO D I SG P Pa n dN P Pd a t a ,c o m b i n e dw i t h m e t e o r o -l o g i c a l d a t a ,t h e l i n e a r r e g r e s s i o na n a l y s i s ,M a n n -K e n d a l l s i g n i f i c a n c e t e s t ,a n d p a r t i a l c o r r e l a t i o na n a l ys i s w e r eu s e d t o e x p l o r e t h e s p a t i o t e m p o r a l v a r i a t i o n o f v e g e t a t i o nC U E ,t o a n a l y z e t h e c o r r e l a t i o n a n d l a g e f f e c t o f v e g e t a t i o nC U Ew i t hc l i m a t e f a c t o r s ,a n d t or e v e a l t h e s p a t i a l d i s t r i b u t i o nc h a r a c t e r i s t i c so f t h e c l i m a t e -d r i v e nm e c h a n i s ma f f e c t i n g v e g e t a t i o nC U Ev a r i a t i o n i nn o r t h e a s tC h i n a f r o m2000t o2020.[R e s u l t s ]T h e a n n u a l a v e r a g e v e g e t a t i o nC U Ew a s 0.64i nn o r t h e a s tC h i n a f r o m2000t o 2020,d i s p l a y i n g a s pa t i a l d i s t r ib u -t i o n p a t t e r no f h i g h i n t h e e a s t a n d l o wi n t h ew e s t .I n t h e p a s t 21y e a r s ,t h e v e ge t a t i o nC U Es h o w e d a s l o w Copyright ©博看网. All Rights Reserved.u p w a r d t r e n di nn o r t h e a s tC h i n a w i t ha ni n c r e a s i n g m a g n i t u d eo f0.002/a.T h ea r e a s w i t ha ni n c r e a s i n g m a g n i t u d e g r e a t e r t h a n0a c c o u n t e d f o r69.22%o f t h e s t u d y a r e a,a n d t h ea r e a sw i t he x t r e m e l y s i g n i f i c a n t i n c r e a s e a n d e x t r e m e l y s i g n i f i c a n t d e c r e a s ea c c o u n t e d f o r6.28%a n d1.11%o f t h es t u d y a r e a,r e s p e c t i v e l y. T h e a r e a sw i t he x t r e m e l y s i g n i f i c a n td e c r e a s ew e r em a i n l y l o c a t e d i nt h en o r t h e a s t e r n p a r to fH e i l o n g j i a n g P r o v i n c e.V e g e t a t i o n C U E w a sn e g a t i v e l y c o r r e l a t e d w i t ht e m p e r a t u r e,s u n s h i n ed u r a t i o n,a n dr e l a t i v eh u m i d i t y,a n d p o s i t i v e l y c o r r e l a t e dw i t h p r e c i p i t a t i o na saw h o l e.I na d d i t i o n,p r e c i p i t a t i o nh a das t r o n g e ri m p a c t o nv e g e t a t i o nC U Et h a no t h e r c l i m a t i c f a c t o r s.T h e v e g e t a t i o nC U E m a i n l y r e s p o n d e d t o t h e c h a n g e s o f c u r r e n tm o n t ho f p r e c i p i t a t i o n,a i rt e m p e r a t u r e,s u n s h i n ed u r a t i o n,a n dr e l a t i v eh u m i d i t y i nn o r t h e a s t C h i n a,a n d t h e v e g e t a t i o nC U Ew a sm a i n l y d r i v e nb y w e a k c o m b i n a t i o n e f f e c t o f a i r t e m p e r a t u r e,p r e c i p i t a t i o n, s u n s h i n ed u r a t i o n,a n dr e l a t i v eh u m i d i t y.[C o n c l u s i o n]T h ev e g e t a t i o n C U Ei nn o r t h e a s tC h i n ah a d g e n e r a l l y i n c r e a s e d,a n dw a sm a i n l y a f f e c t e db y t h e c o n c u r r e n tm o n t ho f t h e c l i m a t e f a c t o r s.T h e r e s e a r c h r e s u l t s c a n p r o v i d e t h e r e f e r e n c e f o r f o r m u l a t i n g s u s t a i n a b l e d e v e l o p m e n t p o l i c i e s f o r v e g e t a t i o n e c o s y s t e m s i nn o r t h e a s t C h i n a.K e y w o r d s:n o r t h e a s tC h i n a;v e g e t a t i o n c a r b o nu s e e f f i c i e n c y;c l i m a t e-d r i v e nm e c h a n i s m植被作为地球表层生态系统的重要组成部分[1-2],因其对气候变化响应较为敏感,且作为陆地表面主要的碳库,具有较高的碳密度和较快的碳积累速度,在减缓大气C O2浓度升高和全球气候变暖方面发挥着关键的作用[3-5]㊂植被碳利用率(c a r b o nu s e e f f i c i e n c y,C U E),即植被净初级生产力(n e t p r i m a r y p r o d u c t i v i t y,N P P)与植被总初级生产力(g r o s s p r i-m a r yp r o d u c t i v i t y,G P P)的比值,可反映植被将初级生产力转化为植被生物质储存在生态系统中的效率,是碳循环研究的核心主题[6-9]㊂随着遥感技术的快速发展,学者在不同时空尺度上研究了植被碳利用率的时空变化特征及其影响因素,并取得了丰硕的成果㊂在全球尺度上,H e等[7]基于遥感影像和过程模型研究了全球植被C U E时空变化特征,结果表明,全球植被C U E呈现明显的纬度地带性,高纬度地区植被C U E较高㊂植被C U E 随气温的上升呈非线性下降趋势,但对降水的增加表现较为稳定㊂Mäk e lä等[10]研究发现在60ʎ 70ʎN,随着纬度的上升,由于碳通量和存量的下降,针叶林C U E和N E P均呈梯度下降趋势㊂在中国,C h u a i 等[11]研究表明2000 2015年中国植被C U E呈微弱上升趋势,寒冷干燥地区植被C U E通常较高,而温暖湿润地区植被C U E通常较低㊂G a n g等[12]研究发现中国北方同一时期草地的C U E比森林的C U E 高,并且森林C U E受近期干旱的影响比草地更大㊂兰垚等[13]研究表明青海湖流域中部地区在生长季初期和末期C U E值偏高,生长旺盛期较低,青海湖边界地区与中部地区相反㊂郑飞鸽等[14]研究表明降水量是影响植被C U E变化的主要因素,并且月均植被C U E与年均植被C U E存在较大的差异㊂此外,罗赵慧[15]㊁安相[16]和刘福红[17]等分别对粤港澳大湾区㊁东亚森林和草地㊁鄱阳湖流域的植被C U E进行了深入的研究,研究结果表明不同地区和不同植被类型的植被C U E存在较大差异㊂以上研究主要分析植被C U E时空变化特征,及其与降水和气温的相关关系,但植被C U E除受气温和降水影响外,还受其他气候因子的影响,且植被C U E对气候变化存在滞后效应,因此,在研究中应当充分考虑其他气候因子对植被C U E的影响㊁植被C U E对气候变化的滞后效应以及各气候因子对植被C U E变化的综合驱动作用㊂东北地区作为我国生态敏感区之一,研究其植被C U E的时空动态变化及其对气候变化的响应有着重大意义㊂因此,本文以东北地区作为研究区,探讨2000 2020年东北地区植被C U E的时空变化特征,分析植被C U E与气候因子的相关关系及时滞效应,揭示影响植被C U E变化的气候驱动机制的空间分布特征,以期为东北地区生态建设与保护提供理论参考和科学依据㊂1研究区概况东北地区包括吉林㊁黑龙江和辽宁3个省份,地理位置为118ʎ 135ʎE,48ʎ 55ʎN,北面与俄罗斯相邻,东面与朝鲜接壤,隔日本海和黄海与日本㊁韩国相望,南濒渤海与华北区相邻(图1)㊂东北地区总面积为7.89ˑ105k m2,约占全国总面积的8.3%,受纬度㊁海陆位置㊁地势等因素的影响,东北地区属大陆性季风型气候,自北而南由温带向暖温带过渡,年平均气温约为4ħ,年累积降水量约为1183mm,年平均湿度约为65%,蕴含着丰富的森林资源,总蓄积量约占全国的1/3,主要以栽培植被㊁阔叶林和针叶林为主㊂572第6期胡佶熹等:东北地区植被碳利用率时空变化及其影响因子分析Copyright©博看网. All Rights Reserved.注:基于标准地图服务系统下载的审图号G S(2016)600号的标准地图制作,底图未做修改,下图同㊂图1研究区气象站点空间分布F i g.1S p a t i a l d i s t r i b u t i o no f t h em e t e o r o l o g i c a ls t a t i o n s i n t h e s t u d y a r e a s2数据源及研究方法2.1数据源植被G P P和N P P数据来源于美国国家航空航天局发布MO D I S系列产品数据集,其中,G P P来自M O D17A2H G F产品数据集,N P P来自M O D17A3H G F 产品数据集,空间分辨率均为500m,为剔除缺失值㊁水㊁云㊁重气溶胶和云影对试验结果的影响,本文采用最大值合成法得到2000 2020年植被G P P时间序列,并对G P P和N P P数据进行投影变换㊁掩膜㊁裁剪和重采样等处理,得到覆盖研究区空间分辨率为1 k m的G P P和N P P时间序列,然后计算N P P和G P P的比值,得到研究区植被C U E栅格数据集㊂气象数据资料来源于中国气象数据网(h t t p:ʊd a t a.c m a.c n)提供的1999 2020年2416个气象站点的逐日气温㊁降水㊁日照时数和相对湿度数据,其中东北地区覆盖站点数为200个,在考虑高程㊁经度和纬度的基础上,经过A n u s p l i n模型插值后得到空间分辨率为1k m的东北地区的气温㊁降水㊁日照时数和相对湿度栅格数据集㊂2.2研究方法2.2.1一元线性回归分析一元线性回归分析可用来估算变量在长时间序列上的变化趋势,本文采用一元线性回归分析在区域和像元尺度上计算植被C U E 的变化斜率[18],以探究东北地区植被C U E的变化特征,计算公式如下:s l o p e=nˑðni=1(iˑC U E i)-ðn i=1iˑðn i=1C U E inˑðni=1i2-(ðn i=1i)2(1)式中:s l o p e为变化斜率;C U E i为第i年的植被C U E;n为研究年限,当s l o p e>0时,表示植被C U E 在该时段内处于上升趋势,反之,则为下降趋势㊂2.2.2 M a n n-K e n d a l l显著性检验M a n n-K e n d a l l 显著性检验[18-19]作为常用的非参数检验法,不需要样本遵循一定的分布规律㊂本文运用该方法对2000 2020年植被C U E时间序列的变化趋势进行显著性检验,计算公式如下:S k=ðk i=1ði j=1s g n(x i-x j)(2)E(S k)=k(k-1)4(3)v a r(S k)=k(k-1)(2k+5)72(4)U F k S k-E(S k)v a r(S k)(5) U B k=-U F k(k=n+1-k)(6)式中:x i和x j分别为第i个和j个样本的值;S k为第i 个样本的累积量;E(S k)为S k的均值;v a r(S k))为S k的方差;U F k为S k的标准差,U B k是对U F k进行倒置再取负㊂在给定显著性水平α下,在正态分布表中查临界值Z1-α2,当|Z|<Z1-α2时,趋势不显著;当|Z|>Z1-α2,则认为趋势显著㊂本文给定当|Z|>2.58时,为极显著变化;当|Z|>1.96时,为显著变化,否则,为轻微变化㊂2.2.3相关分析和偏相关分析法相关分析法可用于表征两个因子之间的相关程度㊂本文采用相关分析[20]探究植被C U E与影响因子间的相关关系㊂计算公式如下:r x y=ðn i=1(x i-x)(y i-y)ðn i=1(x i-x)2ðn i=1(y i-y)2(7)式中:n为研究年限;i为年序号;y为植被C U E对应像元21a平均C U E值;x为气候因子㊂当多个因子同时与植被C U E存在相关关系时,使用偏相关分析[21-22]可以在控制其他影响因素的条件下,衡量2个因子间的相关关系(表1)㊂本文采用偏相关分析法,计算植被C U E与气温㊁降水㊁日照时数和相对湿度的偏相关关系,计算公式如下:r x y.z1z2 z n=r x y.z1z2 z n-1-r x z n.z1z2 z n-1r y z n.z1z2 z n-1(1-r2x z n.z1z2 z n-1)(1-r2y z n.z1z2 z n-1)(8)672水土保持研究第30卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.式中:r x y.z1z2 z n为控制自变量z1,z2, ,z n时,变量x和y的偏相关系数㊂采用t检验法对最大偏相关系数进行显著性检验,定义p<0.01为极显著相关;0.01ɤp<0.05为显著相关;pȡ0.05为不显著相关㊂表1植被C U E变化气候驱动类型判定T a b l e1D e t e r m i n a t i o no f c l i m a t e-d r i v e n t y p e o f v e g e t a t i o nC U Ec h a n g e气候驱动类型偏相关系数C U E_T e m C U E_P r e C U E_S d C U E_R h复相关系数C U E_T P S R气温驱动p<0.05pȡ0.05pȡ0.05pȡ0.05p<0.05降水驱动pȡ0.05p<0.05pȡ0.05pȡ0.05p<0.05日照时数驱动pȡ0.05pȡ0.05p<0.05pȡ0.05p<0.05相对湿度驱动pȡ0.05pȡ0.05pȡ0.05p<0.05p<0.05气温㊁降水驱动p<0.05p<0.05pȡ0.05pȡ0.05p<0.05气温㊁日照时数驱动p<0.05pȡ0.05p<0.05pȡ0.05p<0.05气温㊁相对湿度驱动p<0.05pȡ0.05pȡ0.05p<0.05p<0.05降水㊁日照时数驱动pȡ0.05p<0.05p<0.05pȡ0.05p<0.05降水㊁相对湿度驱动pȡ0.05p<0.05pȡ0.05p<0.05p<0.05日照时数㊁相对湿度驱动pȡ0.05pȡ0.05p<0.05p<0.05p<0.05气温㊁降水㊁日照时数驱动p<0.05p<0.05p<0.05pȡ0.05p<0.05气温㊁降水㊁相对湿度驱动p<0.05p<0.05pȡ0.05p<0.05p<0.05气温㊁日照时数㊁相对湿度驱动p<0.05pȡ0.05p<0.05p<0.05p<0.05降水㊁日照时数㊁相对湿度驱动pȡ0.05p<0.05p<0.05p<0.05p<0.05气温㊁降水㊁日照时数㊁相对湿度强驱动p<0.05p<0.05p<0.05p<0.05p<0.05气温㊁降水㊁日照时数㊁相对湿度弱驱动pȡ0.05pȡ0.05pȡ0.05pȡ0.05p<0.05非气候因子驱动pȡ0.05pȡ0.05pȡ0.05pȡ0.05pȡ0.05注:C U E_T e m表示植被C U E与气温;C U E_P r e表示植被C U E与降水;C U E_S d表示植被C U E与日照时数;C U E_R h表示植被C U E与相对湿度;C U E_T P S R表示植被C U E与气温㊁降水㊁日照时数和相对湿度㊂3结果与分析3.1植被C U E时间变化特征由图2可知,东北地区植被C U E总体呈现波动上升趋势,上升速率为0.0023/a㊂近21a来,研究区植被C U E平均值为0.64,其中,最高值出现在2003年㊁2009年㊁2014年,为0.68,最低值出现在2000年,为0.57㊂总体来看,2000 2020年东北地区植被C U E的变化大致经历了4个阶段:2000 2003年植被C U E呈上升趋势,上升幅度为0.11,并且在2003年达到最大值;2004 2007年植被C U E呈下降趋势,并且在2007年出现波谷,下降幅度为0.04~0.05; 2008 2009年呈上升趋势,上升幅度为0.07,并在2009年出现波峰;2010 2020年呈波动上升趋势,波动幅度为0.02~0.04,总体变化较为平稳㊂省级尺度上看,近21a辽宁省多年平均植被C U E最高,为0.72,黑龙江省最低,为0.61㊂黑龙江省植被C U E年际变化趋势与东北地区植被C U E变化趋势较为一致,辽宁省和吉林省植被C U E年际变化斜率与东北地区植被C U E变化斜率差异较大㊂辽宁省植被C U E上升斜率为0.0032/a,高于东北地区植被C U E变化斜率,而吉林省植被C U E上升斜率仅为0.0014/a,远低于东北地区植被C U E变化斜率㊂总体而言,东北地区及其3个省份的植被C U E 年际变化趋势均表现为上升趋势,其中,辽宁省植被C U E的上升速率最快,且多年平均植被C U E最高,吉林省植被C U E的上升速率最慢,而黑龙江省的多年平均植被C U E最低㊂图22000-2020年东北地区植被C U E时间变化F i g.2T e m p o r a l v a r i a t i o no f v e g e t a t i o nC U E i nN o r t h e a s t C h i n a f r o m2000t o2020772第6期胡佶熹等:东北地区植被碳利用率时空变化及其影响因子分析Copyright©博看网. All Rights Reserved.3.2植被C U E空间变化特征采用自然间断点法将东北地区植被C U E分成5类,以揭示2000 2020年东北地区多年平均植被C U E空间分布特征㊂由图3A可知,2000 2020年东北地区植被C U E空间分布差异显著㊂总体来说,植被C U E整体的空间分布呈 东高西低 的空间分布格局,均值在0.26~1.00,平均植被C U E为0.64,植被净收C O2的能力中等,总体的标准差为0.11,反映了东北地区局部碳利用率的水平差异较大㊂其中,植被C U E高值区域(0.71~1)占25.37%,主要分布在东北地区的东南部;植被C U E低值区域(0~0.53)占18.08%,主要分布在东北地区的西部和东北部区域㊂由图3B可知,东北地区植被C U E的变化斜率为-0.030~0.039/a,变化斜率呈东南低㊁西北高的空间分布格局㊂由图3C可知,东北地区植被C U E呈上升趋势的面积占69.39%,其中,呈显著和极显著上升趋势的面积占18.09%,主要位于黑龙江省中部和辽宁省西部㊂东北地区植被C U E呈下降趋势的面积占30.61%,其中,呈极显著下降趋势的面积占1.00%,主要分布在黑龙江省东北部㊂省级尺度上,黑龙江省㊁辽宁省和吉林省植被C U E呈上升趋势的面积分别占72.03%, 74.57%,59.12%,其中,黑龙江省和辽宁省植被C U E呈显著和极显著上升趋势的面积分别占20.07%,23.62%,而吉林省植被C U E呈显著和极显著上升趋势的面积仅占8.86%㊂此外,黑龙江省㊁辽宁省和吉林省植被C U E呈下降趋势的面积分别占27.97%,25.43%, 40.88%,其中,呈显著和极显著下降趋势的面积占比均较低,分别为3.70%,1.65%,1.79%整体而言,东北地区植被C U E呈 东高西低 的空间分异特征㊂在区域和省级尺度上,植被C U E呈上升趋势的面积均大于呈下降趋势的面积,其中,黑龙江省和辽宁省植被C U E呈上升趋势的面积占比大于吉林省㊂图32000-2020年东北地区植被C U E空间变化F i g.3S p a t i a l d i s t r i b u t i o no f t h e d y n a m i c v a r i a t i o no f v e g e t a t i o nC U E i nN o r t h e a s t C h i n a f r o m2000t o20203.3植被C U E与气候因子的相关关系如图4A D所示,整体上,东北地区植被C U E 与降水和气温呈正相关关系的面积大于呈负相关关系的面积,与日照时数和相对湿度呈负相关关系的面积大于呈正相关关系的面积㊂东北地区植被C U E 与降水的最大偏相关系数平均值为0.12,呈南北强㊁东西弱的响应特征,呈正相关关系的区域占总面积的63.93%,其中,呈极显著正相关关系的区域占6.45%,主要分布在黑龙江省中部和西北部㊂研究区内45.59%的植被C U E与气温呈负相关关系,主要零散分布在东北地区的东部和西部区域,植被C U E与气温的最大偏相关系数的平均值为0.03㊂对比植被C U E与降水和气温的偏相关关系可以发现,植被C U E与降水和气温的响应特征存在较大的空间差异,植被C U E与降水呈极显著正相关关系的区域,与气温却呈极显著负相关关系,这说明不同的气候因子对植被C U E的影响存在明显空间分异特征㊂植被C U E与日照时数最大偏相关系数的平均值为-0.14,植被C U E与日照时数呈不显著相关关系占比最大,为85.64%;仅有0.37%呈极显著正相关关系,主要分布在辽宁省的东部地区㊂东北地区植被C U E与相对湿度呈微弱的负相关关系,最大相关系872水土保持研究第30卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.数的平均值为-0.05,研究区内57.94%的植被C U E与相对湿度呈负相关关系,极显著负相关关系占1.61%,主要分布在黑龙江省与吉林省的交界处;极显著正相关关系和显著正相关关系占3.54%,主要分布在黑龙江省西部㊁吉林省西部和辽宁省中部㊂综上可知,东北地区植被C U E对各气候因子变化的最大响应呈明显地域差异㊂总体上,日照时数㊁降水㊁相对湿度和气温对东北地区植被C U E的响应强弱程度依次降低㊂植被C U E与降水和气温呈正相关的面积大于日照时数和相对湿度㊂图4东北地区植被C U E与气候因子偏相关关系空间分布F i g.4S p a t i a l d i s t r i b u t i o no f p a r t i a l c o r r e l a t i o nb e t w e e nv e g e t a t i o nC U Ea n d c l i m a t e f a c t o r s i nN o r t h e a s t C h i n a由图5A可知,东北地区的植被C U E复相关关系均为正相关,且极显著正相关面积占比最大,为38.73%,主要分布在黑龙江省中部㊂根据表1气候因素驱动机制分类准则,耦合植被C U E与各气候因子的偏相关和复相关结果可得图5B㊂由图5B可知,东北地区植被C U E变化受气候因素和非气候因素驱动的占比分别为69.41%,30.59%㊂单因子驱动中,东北地区植被C U E受降水㊁日照时数㊁气温和相对湿度单独驱动的面积占比依次下降,分别为9.76%,7.91%,6.55%,4.65%,其中,降水对植被C U E的影响最强,主要分布在黑龙江省的中部地区㊂在多因子联合驱动中,受气温㊁降水㊁日照时数㊁相对湿度弱驱动面积占比为27.36%,主要分布在黑龙江省的北部和吉林省的东部区域㊂东北地区植被C U E变化受非气候因子驱动占比为30.59%,主要分布在东北区域的东北部以及南部地区㊂综上可知,西南地区植被C U E变化受气候因素的驱动大于受非气候因素的驱动㊂单因子驱动中,东北地区植被C U E受降水的影响强于其他气候因子;多因子联合驱动中,东北地区植被C U E主要受气温㊁降水㊁日照时数和相对湿度弱驱动㊂图5东北地区植被C U E与气候因子的复相关关系和驱动因素分区F i g.5M u l t i p l e c o r r e l a t i o nb e t w e e nv e g e t a t i o nC U Ea n d c l i m a t e f a c t o r s a n d t h e d i v i s i o no f d r i v i n g f a c t o r s i nN o r t h e a s t C h i n a3.4植被C U E与气候因子的时滞效应计算植被C U E与气温㊁降水㊁日照时数和相对湿度0 3个月的相关系数,然后根据最大相关系数得到植被C U E对各气候因子最大响应的滞后期㊂972第6期胡佶熹等:东北地区植被碳利用率时空变化及其影响因子分析Copyright©博看网. All Rights Reserved.如图6A D所示,东北地区植被C U E最大响应于当月气温㊁降水㊁日照时数和相对湿度的变化的面积最大,分别占49.10%,48.51%,52.70%,48.98%㊂对降水响应滞后0个月主要分布在黑龙江省西北部和辽宁省的西南部㊁吉林省的东部地区;对日照时数响应滞后0个月主要分布在东北地区的东部;对气温响应滞后0个月主要分布黑龙江省和吉林省的东部地区;对相对湿度响应滞后0个月主要分布在黑龙江省,有少部分零散分布在辽宁省和吉林省㊂总体而言,植被C U E最大响应于当月气候因子的变化㊂不同影响因子的时滞效应有着相似之处,从图6A D可以看出,气温㊁降水㊁日照时数和相对湿度这4个气候因子对东北地区植被C U E响应滞后各气候因子1个月和2个月均分布在东北地区的西北部以及中部区域㊂图6东北地区植被C U E与气候因子最大响应滞后期空间分布F i g.6S p a t i a l d i s t r i b u t i o no f t h em a x i m u mt i m e-l a g e f f e c t s o f v e g e t a t i o nC U E i n r e s p o n s e t o c l i m a t e v a r i a t i o n i nN o r t h e a s t C h i n a4讨论4.1东北地区植被C U E时空变化特征研究结果表明,时间尺度上,2000 2020年东北地区植被C U E呈显著上升趋势,上升斜率为0.0023/a;空间尺度上,东北地区植被C U E呈上升趋势的面积大于呈下降趋势的面积,其中,呈显著和极显著上升趋势的面积占18.09%,主要分布在黑龙江省中部和辽宁省西部㊂一方面,黑龙江省中部主要为大小兴安岭地区,植被覆盖以林地为主,植被群落较为稳定㊂由图7可知,研究时段内该地区降水主要呈显著和极显著上升趋势,气温呈轻微上升趋势,而日照时数和相对湿度分布有轻微上升和轻微下降,且由图4可知,该地区植被C U E与降水主要呈极显著正相关关系,因此,东北地区降水的增加导致了区域植被C U E的上升,这与已有研究结果一致,已有研究结果表明,降水与植被C U E呈正相关关系,降水的增加能有效提高区域植被C U E[9,17,24-25]㊂辽宁省西部主要土地利用类型为农田,区域内气温㊁降水㊁日照时数和相对湿度主要以轻微变化为主,但是得益于近年来农业水利设施的修建,节约型农业的发展,人为灌溉㊁施肥和杀虫等科学田间管理的开展,削弱了气候变化对植被自养呼吸作用的影响,使得植被同化和固定大气C O2的能力增强,从而增加了植被了C U E[9]㊂另一方面,以上地区为天然林保护工程实施区,有效的森林资源的保护㊁培育和发展,使得环境得到改善,植被生长情况较好,提高了植被C U E[22-23,26]㊂4.2东北地区植被C U E与气候因子的相关性研究结果表明,植被C U E与降水整体呈正相关,而与气温㊁日照时数和相对湿度整体呈负相关,这与已有研究结果一致[17,21,24-25]㊂这与陈智[21]研究发现降水与东北森林植被C U E呈正相关关系,且降水是影响东北森林植被C U E变化的主要气候驱动因素这一结果高度一致㊂由图8可知,研究时段内东北地区气温㊁降水㊁日照时数和相对湿度呈上升趋势㊂降水的增加会减弱植被根系活力与根系呼吸作用,自养呼吸作用降低,从而导致植被C U E升高,而气温㊁日照时数和相对湿度的增加会显著影响植被光合作用的能力和呼吸作用的速率,而呼吸作用的速率对以上3个因子的敏感程度高于光合作用,导致植被N P P增加的速率会低于植被G P P的增加的速率,从而导致植被C U E 下降,因此,植被C U E降水整体呈正相关,与气温㊁日照时数和相对湿度整体呈负相关[15,27-28]㊂东北地区植被C U E对气温㊁降水㊁日照时数和相对湿度的变化存在一定的时滞效应,滞后月份均以0个月为主,滞后期为0个月的区域主要分布在东北地区西082水土保持研究第30卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.部,以上地区主要土地利用类型为农田㊂相较于其他植被生态系统,农田植被生态系统对气候变化的响应更为敏感[29-30],主要响应于当月气候变化㊂滞后1个月和2个月的分布情况较为相似,主要呈条带状从中部由南北方向贯穿整个东北地区以及东北地区西部㊂以上地区主要土地利用类型为林地,林地生态系统相较于其他植被生态系统更加稳定,对气候变化的响应存在一定滞后期,这与已有研究结果一致[29-30]㊂图72000-2020年东北地区气候因子变化趋势空间分布F i g.7S p a t i a l d i s t r i b u t i o no f c h a n g i n g t r e n do f c l i m a t e f a c t o r s i nN o r t h e a s t C h i n a f r o m2000t o2020图82000-2020年东北地区气候因子时间变化趋势F i g.8T e m p o r a l v a r i a t i o no f c l i m a t e f a c t o r s i nN o r t h e a s t C h i n a f r o m2000t o20205结论(1)时间上,2000 2020年东北地区植被C U E 呈显著上升趋势,上升斜率为0.0023/a(p<0.05),且辽宁省植被C U E上升斜率高于黑龙江省和吉林省㊂空间上,东北地区植被C U E变化斜率呈东南低㊁西北高的空间分布格局㊂植被C U E呈上升趋势的面积占69.39%,主要分布在黑龙江省中部和辽宁省西部㊂(2)整体上,东北地区植被C U E与降水呈正相关,与气温㊁日照时数和相对湿度呈负相关㊂但东北地区植被C U E与降水和气温呈正相关关系的面积大于呈负相关关系的面积,而植被C U E与日照时数和相对湿度呈正相关关系的面积小于呈负相关关系182第6期胡佶熹等:东北地区植被碳利用率时空变化及其影响因子分析Copyright©博看网. All Rights Reserved.的面积㊂东北地区植被C U E变化受非气候因子驱动占比最大,为30.59%,主要分布在东北区域的东北部以及南部地区㊂(3)东北地区植被C U E主要响应于当月气温㊁降水㊁日照时数和相对湿度的变化,分别占49.10%, 48.51%,52.70%,48.98%㊂东北地区植被C U E响应滞后各气候因子1个月和2个月均分布在东北地区的西北部以及中部区域㊂参考文献:[1] C h a p e l a-O l i v aC,W i n t e rS,O c h o a-H u e s oR.E d a p h o-c l i m a t i cd r i ve r s o ft h eef f e c to fe x t e n s i v e v eg e t a t i o nm a n a g e m e n to ne c o s y s t e m s e r v i c e sa n db i o d i v e r s i t y i nv i n e y a r d s[J].A g r i c u l t u r e,E c o s y s t e m s&E n v i r o n-m e n t,2022,339:108115.[2] G a r cía-P a r d oKA,M o r e n o-R a n g e l D,D o mín g u e z-A m a r i l l o S,e t a l.R e m o t es e n s i n gf o r t h ea s s e s s m e n to fe c o s y s t e ms e r v i c e s p r o v i d e db y u r b a nv e g e t a t i o n:A r e v i e w o ft h em e t h o d s a p p l i e d[J].U r b a nF o r e s t r y&U r b a n G r e e n i n g, 2022,74:127636.[3] Y uZ,C i a i sP,P i a oS,e ta l.F o r e s te x p a n s i o nd o m i-n a t e sC h i n a'sl a n dc a r b o ns i n ks i n c e1980[J].N a t u r eC o mm u n i c a t i o n s,2022,13(1):1-12.[4] P i a oS,W a n g X,P a r kT,e t a l.C h a r a c t e r i s t i c s,d r i v e r sa n df e e db ac k so f g l o b a l g r e e n i n g[J].N a t u r e R e v i e w sE a r t h&E n v i r o n m e n t,2020,1(1):14-27.[5]张春华,王莉媛,宋茜薇,等.1973 2013年黑龙江省森林碳储量及其动态变化[J].中国环境科学,2018,38(12):4678-4686.Z h a n g CH,W a n g LY,S o n g X W,e t a l.B i o m a s s c a r b o ns t o c k s a n dd y n a m i c s o f f o r e s t s i nH e i l o n g j i a n g P r o v i n c ef r o m1973t o2013[J].C h i n a E n v i r o n m e n t a lS c i e n c e,2018,38(12):4678-4686.[6]舒树淼,朱万泽,冉飞,等.贡嘎山峨眉冷杉成熟林碳利用效率季节动态及其影响因子[J].植物生态学报,2020,44(11):1127-1137.S h uS M,Z h u W Z,R a nF,e t a l.S e a s o nd y n a m i c so fc a r b o nu s ee f f i c i e n c y a n di t si n f l u e n c i n g f a c t o r si nt h eo l d-g r o w t h A b i e s f a b r i f o r e s ti n G o n g g a M o u n t a i n,w e s t e r nS i c h u a n,C h i n a[J].C h i n e s eJ o u r n a lo fP l a n tE c o l o g y,2020,44(11):1127-1137.[7] H eY,P i a oS,L i X,e t a l.G l o b a l p a t t e r n s o f v e g e t a t i o nc a r b o nu s ee f f i c i e n c y a n dt h e i rc l i m a t ed r i ve r sd e d u c e df r o m MO D I Ss a t e l l i t ed a t aa n d p r o c e s s-b a s e d m o d e l s[J].A g r i c u l t u r a la n dF o r e s t M e t e o r o l o g y,2018,256:150-158.[8] C h o u d h u r y BJ.C a r b o nu s e e f f i c i e n c y,a n dn e t p r i m a r yp r o d u c t i v i t y o ft e r r e s t r i a lv e g e t a t i o n[J].A d v a n c e si nS p a c eR e s e a r c h,2000,26(7):1105-1108.[9] Y eX,L i uF,Z h a n g Z,e t a l.S p a t i o-t e m p o r a l v a r i a t i o n so f v e g e t a t i o nc a r b o nu s e e f f i c i e n c y a n d p o t e n t i a l d r i v i n gm e t e o r o l o g i c a l f a c t o r si nt h e Y a n g t z e R i v e rB a s i n[J].J o u r n a l o fM o u n t a i nS c i e n c e,2020,17(8):1959-1973.[10] Mäk e läA,T i a nX,R e p oA,e t a l.D om y c o r r h i z a l s y m b i-o n t sd r i v el a t i t u d i n a lt r e n d si n p h o t o s y n t h e t i cc a r b o nu s ee f f i c i e n c y a n dc a r b o ns e q u e s t r a t i o ni n b o r e a lf o r e s t s[J].F o r e s t E c o l o g y a n dM a n a g e m e n t,2022,520:120355.[11] C h u a i X,G u oX,Z h a n g M,e t a l.V e g e t a t i o na n d c l i m a t ez o n e sb a s e d c a r b o n u s e e f f i c i e n c y v a r i a t i o n a n d t h em a i n d e t e r m i n a n t sa n a l y s i si n C h i n a[J].E c o l o g i c a lI n d i c a t o r s,2020,111:105967.[12] G a n g C,Z h a n g Y,G u oL,e t a l.D r o u g h t-i n d u c e d c a r b o na n dw a t e ru s ee f f i c i e n c y r e s p o n s e si nd r y l a n dv e g e t a-t i o no fn o r t h e r nC h i n a[J].F r o n t i e r s i nP l a n tS c i e n c e,2019,10:00224.[13]兰垚,曹生奎,曹广超,等.青海湖流域植被碳利用效率时空动态研究[J].生态科学,2020,39(4):156-166. 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长白山自然保护区植物区系基本特征的研究
长白山自然保护区植物区系基本特征的研究长白山自然保护区位于中国吉林省延边朝鲜族自治州境内，是中国最早成立的自然保护区之一。
长白山是中国东北地区的一座活火山，其独特的地质构造和气候条件孕育了丰富的植物资源。
自然保护区内拥有大面积的原始森林、高山草甸、湖泊和瀑布等自然景观，同时也是野生动物的天堂。
本文将对长白山自然保护区植物区系的基本特征进行研究，以期更好地了解和保护这一珍贵的自然资源。
一、植被类型和分布特点长白山自然保护区的植被类型多样，包括针叶林、阔叶林、针阔混交林、高山草甸等。
针叶林分布在海拔1000米以上的高山地带，主要由红松、落叶松、白桦等树种组成；阔叶林分布在低海拔山地，主要有榉树、山杨、水曲柳等；针阔混交林则分布在中海拔地带，由针叶树和阔叶树混生而成。
长白山自然保护区还有大片的高山草甸，分布在海拔2000米以上，植被以高山草本植物为主，植被丰富度和物种多样性都很高。
长白山自然保护区的植被分布具有明显的垂直带谱特征，随着海拔的升高，植被类型和物种组成呈现出不同的特点。
在垂直分布上，可以明显地划分为森林带、亚高山灌丛带和高山草甸带，每个带谱中都有其独特的植被景观和植物群落。
二、植物物种多样性长白山自然保护区拥有丰富的植物资源，据统计，有木本植物219科，1147种次，它们主要分布在森林带和亚高山带，其中有许多是珍稀濒危植物。
长白山自然保护区蕴藏着许多珍贵的植物资源，如黄连、细辛、西伯利亚衣冠松等，它们对研究植物资源的开发利用和生态环境的保护具有重要价值。
长白山自然保护区的植物群落结构也相当丰富，主要由中国北方特有的植物种类构成，同时也具有一些北温带植物种类。
在不同的植被类型和地形条件下，植物群落呈现出多样性和复杂性，其中一些植物群落对研究自然环境变化和生态系统功能具有重要意义。
三、植物群落的生态功能长白山自然保护区的植物群落对维持生态系统的平衡和稳定具有重要的生态功能。
植物群落能够稳定地保持土壤的结构和水分，减缓水土流失，保护生态环境。
长白山区域植物区系垂直分布格局探讨
长白山区域植物区系垂直分布格局探讨长白山是中国东北地区最大的山脉之一，其地形高差大、气候多变，使该地区拥有丰富多彩的植物区系。
该区域植物的垂直分布格局与海拔高度、气温、湿度等因素密切相关。
本文将探讨长白山区域植物区系的垂直分布格局。
一、长白山植物区系概况长白山属于典型的亚寒带森林带，由于纬度较高和海拔高度大，年平均温度较低，地区有四季，冬长夏短，春秋温差大，盛行西南季风。
植被包括针叶林、阔叶林、针阔混交林等，其中针叶林是该地区的主要植被类型。
植被垂直分布范围从平地到海拔2800米以上，依次为常绿阔叶林、落叶阔叶林、针叶林、亚高山灌丛、高山草甸和石滩。
二、植物垂直分布格局1、常绿阔叶林带常绿阔叶林带是长白山植物区系中的低海拔区，高度在500米以下，区域内平均年温度在6℃到8℃之间。
该区域以落叶阔叶林、针阔混交林为主，部分地区也有针叶林和针阔混交林。
主要植物有水杉、松、云杉、榆、椴、枫、柞等。
这些树木发育较好，属于常绿型或常绿落叶型树种。
3、针叶林带4、亚高山灌丛带亚高山灌丛带是长白山植物区系中的亚高山带，海拔高度在1600-2200米之间，平均年温度在-2℃-0℃之间。
该区域主要是草甸和高山灌丛，以高山草甸为主，由矮生草、杜鹃花、火绒草等组成。
灌木主要有金丝梅、小叶杨等。
此区域植物生长非常缓慢，滞留时间较长，厚重的积雪阻碍了阳光的照射。
5、高山草甸和石滩带三、结论长白山区域植物区系垂直分布格局是由地形、气候等因素影响下的结果。
通过对长白山植物区系垂直分布格局的探讨，可以更好地了解长白山植物的生态特点，进一步推动长白山的生态保护工作。
【国家自然科学基金】_净第一性生产力(npp)_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
2011年 科研热词 陇东 耕地 黄淮海地区 遥感数据 草地npp 草地 草原综合顺序分类 生态服务功能 生态服务价值 湿润度 时空分异 数学模型 净第一性生产力(npp) 净第一性生产力 净生态系统生产力 净初级生产力 npp modislai casa模型 biome-bgc模型 >0℃年积温 推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7
科研热词 酸沉降 遥感 营养元素生物循环 森林 土壤酸化 npp ecohat
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
科研热词 风沙过渡区 陕北黄土高原 遥感反演 西北地区 氮 气候变化 模型 榆阳区 植被覆盖 植被生态系统 植被指数(ndvi) 植被净第一性生产力 植物生长 森林生产力 森林气候生产力 林木产量 林地植被净第一性生产力 时空格局 库滨带 定量模型 官厅水库 地理信息系统 土壤反硝化 动态变化 净第一性生产力(npp) 净第一性生产力 净初级生产力 全球变化 rip_n模型 fapar casa模型
基于遥感和FORCCHN的中国森林生态系统NPP及生态服务功能评估
基于遥感和FORCCHN的中国森林生态系统NPP及生态服务功能评估赵俊芳;曹云;马建勇;姜月清【摘要】气候变化背景下定量评估中国森林生态系统净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)及生态服务功能,对于更好地理解全球变化背景下中国森林生态系统碳循环的演变规律以及正确评价森林在中国生态环境建设中的作用具有重要意义.以中国森林生态系统为研究对象,应用遥感数据和基于个体的中国森林生态系统碳收支模型FORCCHN,模拟了1981—2017年中国森林生态系统净初级生产力NPP,并对其固碳释氧生态服务功能进行了评估.结果表明,(1)1981—2017年期间,中国森林生态系统单位面积NPP量和NPP总量年际变化呈现较为明显的增长趋势.其中,NPP总量在2.02～2.53 Pg·a-1之间波动,平均为2.36 Pg·a-1,最大值出现在2004年,最小值出现在2010年.(2)NPP年代际增长十分明显,其中,21世纪00年代和21世纪10年代之间的增加幅度最大.(3)NPP空间分布的基本特点是南高北低,且近36年各地森林生态系统单位面积NPP增加量差异显著,其中,西南林区单位面积NPP量增幅最为明显,最大增幅超过666.7 g·m-2·a-1;东南林区单位面积NPP量增幅也很明显,最大增幅超过444.4 g·m-2·a-1.(4)近36年来,中国森林生态系统固碳价值和释放氧气价值均呈波动增加趋势,固碳释氧总价值140883.3×109 yuan,且释放氧气价值为固碳价值的2.82倍.【期刊名称】《生态环境学报》【年(卷),期】2018(027)009【总页数】8页(P1585-1592)【关键词】森林生态系统;FORCCHN模型;NPP;生态服务功能;固碳释氧【作者】赵俊芳;曹云;马建勇;姜月清【作者单位】中国气象科学研究院/灾害天气国家重点实验室,北京 100081;国家气象中心,北京 100081;华中农业大学植物科学技术学院,湖北武汉 430070;国家气象中心,北京 100081【正文语种】中文【中图分类】F062.2;X196碳循环、水循环及食物与纤维已成为当今全球变化研究的 3大热点（周广胜等，2002）。
中国植被总初级生产力、蒸散发及水分利用效率的估算及时空变化
中国植被总初级生产力、蒸散发及水分利用效率的估算及时空变化一、本文概述《中国植被总初级生产力、蒸散发及水分利用效率的估算及时空变化》一文集中探讨了我国不同区域植被生态系统在时间和空间维度上所展现出的总初级生产力（Gross Primary Productivity，GPP）、蒸散发（Evapotranspiration，ET）特征以及水分利用效率（Water Use Efficiency，WUE）的变化规律。
通过对长时间序列遥感数据、实地观测资料和相关模型的应用，文章系统地分析了我国植被生态系统的能量流动和水循环过程，并结合气候变化、土地利用变化等因素的影响，深入探究了这些关键生态指标动态变化的原因。
文中首先介绍了研究背景和意义，强调了植被生产力和蒸散发作为生态系统功能的核心组成部分，在维持全球碳循环、水循环以及生物多样性等方面的重要性。
研究采用先进的遥感技术与生态模型相结合的方法，构建了适合中国复杂地形和多样气候条件下的GPP、ET估算框架。
接着，文章详细展示了全国尺度及重点区域（如淮河流域）植被总初级生产力时空分布特征及其变化趋势，揭示了不同生态系统类型和地理区域之间的显著差异。
同时，对蒸散发量进行了全面评估，分析了其随季节、年际变化的规律以及与降水量、气温等气候因子的关系。
文章还深入研究了我国植被水分利用效率的时空格局演变，探讨了自然因素与人类活动如何共同作用于水分利用效率的变化，并讨论了这些变化对于生态系统服务功能维护和未来管理策略制定的意义。
《中国植被总初级生产力、蒸散发及水分利用效率的估算及时空变化》一文通过对大量数据的整合分析，不仅提供了关于我国植被生态系统关键过程的最新科学认识，而且为今后生态环境保护、资源管理及应对气候变化政策的制定提供了坚实的科学依据和决策支持。
二、方法论为了估算中国植被的总初级生产力（Gross Primary Productivity, GPP）、蒸散发（Evapotranspiration, ET）及水分利用效率（Water Use Efficiency, WUE），本研究采用了多种数据源和模型方法。
气候变化对NPP的影响
气候变化对中国东北地区NPP的影响1 NPP概述植被净初级生产力(Net Primary Productivity,简称NPP)是指植物在单位时间单位面积上由光合作用产生的有机物质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分，它是生态系统中物质与能量运转研究的基础,直接反映植物群落在自然环境条件下的生产能力。
NPP是评价生态系统结构与功能协调性，以及生物圈人口承载力的重要指标。
随着全球变化研究的不断深入，植被净初级生产力在研究全球变化对生态系统的影响、响应和对策中，成为一项不可缺少的指标及核心内容开展区域尺度的生态系统NPP研究有着十分重要的意义，因为它与目前受到广泛关注的其他重大问题如碳循环与碳扰动、土地利用变化、气候变化和自然资源管理等的研究有着密切联系，可以说是这些研究工作中的重要环节之一。
东北地区资源丰富，有广阔的农田、森林和草原，是中国重要的商品粮基地和最大的林区,其人均耕地、森林面积和蓄积量均居全国之首。
东北地区地处我国中高纬度地区，气候变化剧烈且影响明显，加之长期以来人类活动对资源的不合理利用和过度开发，土地覆盖变化明显,，生态环境正逐年恶化。
以气候变暖为主要特征的全球气候变化已经成为国际公认的事实，在全球变化与陆地生态系统的研究中，对气候-植被关系的确定具有十分重要的意义。
NPP 不仅仅是能量流和物质循环的基础，而且在全球碳循环中扮演着重要角色，巨大地影响着全球碳循环和全球气候变化，关于气候变化对NPP影响的相关研究是全球科学界关注的核心问题之一。
在20世纪，地球表面的平均气温升高0.06℃，在1979-1998的20年间，地球表面的平均气温升高了0.19℃。
Mingkui Cao等人利用CEVSA模式模拟研究了中国近20年生态系统碳循环对气候变化的响应,研究表明中国东北区域近20年温度升高了0.4℃,降水减少了4mm,由此导致了本区域的生态系统生产力(NEP)变化了0.01GtC。
中国陆地面积广大，气候和生态系统复杂多样,在过去20年,中国各个地区的气候和土地利用发生了很大的变化。
吉林省东部林区植被ＮＰＰ_时空变化特征分析
４ 结果分析
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※林业科学 农业与技术 ２０２３ꎬ Ｖｏｌ ４３ꎬ Ｎｏ １６ ８ ５
元的行列号ꎻ Ｄ 为不同栅格图像的差值 [７] ꎮ
３ ２ 趋势分析法
一元线性 回 归 模 型 可 以 模 拟 空 间上每个像元的
ＮＰＰ 变化趋势ꎬ 公式斜率使用最小二乘法计算ꎬ 公式:
ｓｌｏｐｅ ＝
ｎ ×
∑ ( ｉ × ＮＰＰ ) － ∑ ｉ × ∑ ＮＰＰ
ｎ
ｎ
ｉ＝１
ｎ×
∑ｉ
ｎ
ｉ＝１
ｎ
ｉ＝１
２
－
图 ２ ２０００—２０２２ 年吉林省东部林区 ＮＰＰ 变化趋势
对 ２００６—２０１６ 年塔里木河流域草地净初级生产力时
空特征进行研究ꎮ 本文基于光能利用率模型计算出的植
被 ＮＰＰ 数据集ꎬ 对吉林省东部林区进行了 ＮＰＰ 时空变化
特征和气象相关性分析ꎬ 旨在分析此地区的植被生态环
境变化ꎬ 为吉林省东部林区和长白山自然保护区的利用
和保护提供一定的科学依据ꎬ 助力生态持续发展ꎮ
部森林植被区、 西部草地植被区和中部农田等 ３ 类ꎬ
林业区以阔叶林、 针阔混交林为主 [７] ꎻ 全省由东部白
山到西部松原可以划分为长白山原始森林自然生态
区、 中东部农田主产区、 西部草地生态区ꎬ 吉林省生
态环境表现出多样化的特点ꎮ 本文主要研究区域为吉
林省东部林区ꎬ 有 ４ 个行政市州ꎬ 密布着大片森林ꎬ
ＮＰＰꎻ ｙ ｉ 为第 ｉ 年的气象要素ꎮ Ｒ ｘｙ > ０ꎬ 表示正相关ꎻ
Ｒ ｘｙ <０ꎬ 表示负相关ꎻ ｘ 和 ｙ 分别为 ２ 个要素样本值的
NPP数据的总结
NPP数据的总结1. 引言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。
NPP数据的总结旨在对特定地区或特定时间段的NPP进行分析和总结，以便更好地了解生态系统的功能和环境变化对生物生产力的影响。
2. 数据来源和收集方法NPP数据可以通过多种途径获得，包括遥感技术、实地观测和模型模拟等。
遥感技术可以利用卫星数据获取广泛的地表覆盖信息，实地观测则通过采样和测量来获得具体的植被生产力数据，模型模拟则是利用数学模型对NPP进行估算。
3. 数据处理和分析NPP数据的处理和分析是为了提取出有用的信息和趋势。
首先，对原始数据进行清洗和筛选，排除异常值和缺失数据。
然后，可以利用统计方法计算出平均NPP值、最大值、最小值和标准差等统计指标。
此外，还可以进行时空分析，比较不同地区或不同时间段的NPP变化趋势。
4. 结果和讨论根据对NPP数据的分析，可以得出一些结论和讨论。
例如，可以比较不同地区的NPP水平，了解不同生态系统的生产力差异。
也可以探讨环境变化对NPP的影响，如气候变化、土地利用变化等。
此外，还可以研究NPP与其他生态指标之间的关系，如物种多样性、生态系统稳定性等。
5. 应用和意义NPP数据的总结对于生态学研究和环境管理具有重要意义。
首先，它可以为生态系统的保护和恢复提供科学依据。
其次，它可以为农业生产和森林经营等领域提供决策支持。
此外，NPP数据还可以用于评估生态系统健康状况和生态系统服务的价值。
6. 结论通过对NPP数据的总结和分析，我们可以更好地了解生态系统的生产力和环境变化对生物生产力的影响。
这对于生态学研究、环境管理和可持续发展具有重要意义。
通过进一步的研究和数据积累，我们可以更准确地预测未来的NPP变化，并采取相应的措施来保护和提高生物生产力。
7. 参考文献（仅供参考，可根据实际情况添加）- Running, S. W., & Coughlan, J. C. (1988). A general model of forest ecosystem processes for regional applications I. Hydrologic balance, canopy gas exchange and primary production processes. Ecological Modelling, 42(2-3), 125-154.- Potter, C. S., Randerson, J. T., Field, C. B., Matson, P. A., Vitousek, P. M., Mooney, H. A., & Klooster, S. A. (1993). Terrestrial ecosystem production: A process model based on global satellite and surface data. Global Biogeochemical Cycles, 7(4), 811-841.- Zhao, M., Heinsch, F. A., Nemani, R. R., & Running, S. W. (2005). Improvements of the MODIS terrestrial gross and net primary production global data set. Remote Sensing of Environment, 95(2), 164-176.以上是对NPP数据的总结，通过对数据的收集、处理和分析，我们可以深入了解生态系统的生产力和环境变化对生物生产力的影响，为生态学研究和环境管理提供科学依据。
NPP数据的总结
NPP数据的总结一、引言NPP（Net Primary Productivity）是指植物光合作用中，植物通过光能转化为化学能的速率，是生态系统中植物生物量净增加的量。
本文将对NPP数据进行总结和分析，以便更好地了解生态系统的生产力和能量流动。
二、数据来源本次NPP数据的总结主要基于多个研究机构和卫星数据提供的观测结果。
其中包括但不限于美国地质调查局（USGS）、欧洲空间局（ESA）和国家航空航天局（NASA）等。
三、数据分析根据采集到的NPP数据，我们可以得出以下几个结论：1. 全球NPP分布格局根据卫星数据的监测结果，全球NPP呈现出明显的地理分布特征。
热带地区的NPP最高，主要集中在南美洲亚马逊雨林、非洲刚果盆地和东南亚地区。
而寒带和高山地区的NPP较低，主要受温度和光照等因素的限制。
2. 季节性变化NPP数据显示，不同地区的NPP在不同季节会有明显的变化。
例如，北半球的温带地区，在夏季NPP较高，而冬季NPP较低。
这是由于温度和光照条件的变化导致植物光合作用的强度不同。
3. 气候变化对NPP的影响长期的NPP数据观测结果表明，气候变化对生态系统的NPP产生了一定的影响。
全球气候变暖导致了一些地区的NPP增加，特别是在高纬度地区。
然而，一些地区由于干旱等气候变化因素的影响，NPP可能会下降。
4. 地区差异不同地区的NPP存在较大的差异。
这主要受到土壤质量、降水量、温度和植被类型等因素的影响。
例如，沙漠地区的NPP很低，而湿地和森林地区的NPP相对较高。
四、数据应用NPP数据的总结对于生态环境保护、农业生产温和候变化研究具有重要意义。
以下是一些数据应用的例子：1. 生态环境保护通过对NPP数据的分析，可以评估和监测生态系统的健康状况。
例如，如果某个地区的NPP下降，可能意味着该地区生态系统受到了破坏或者退化。
这可以提醒相关部门采取措施，保护该地区的生态环境。
2. 农业生产NPP数据可以用于评估农作物的生产潜力和土地利用规划。
云贵高原植被净初级生产力(NPP)时空格局动态变化
云贵高原植被净初级生产力(NPP)时空格局动态变化许玉凤;张永雷;潘网生【摘要】云贵高原是长江上中游和珠江上游等河流的生态保护源区,是重要的生态屏障区.基于MOD17A3年均NPP数据,利用GIS空间分析技术和数理统计方法研究了云贵高原植被NPP的时空格局动态变化.结果表明,云贵高原植被年均NPP总体上呈现出其西南部最高、东北部较少、中部最少的分布特点,尤其是贵州部分区域年均植被NPP较低.不同土地利用类型地区植被NPP存在明显差异,由高到低依次为林地、草地、农作物与自然植被镶嵌体、永久湿地、农作物及灌丛等.近15年间植被NPP略有减少,云贵高原年均植被NPP为767g/m2·a;NPP绝大部分集中在716～833g/m2·a之间,所占比例约为70％～85％;植被NPP在西南部和南部地区明显减少,在北部和中部明显增加.云贵高原大部分地区年NPP呈现增长趋势,但呈退化趋势的区域NPP减小值较大.【期刊名称】《环境与可持续发展》【年(卷),期】2018(043)001【总页数】4页(P96-99)【关键词】云贵高原;植被;NPP;时空格局;动态变化【作者】许玉凤;张永雷;潘网生【作者单位】黔南民族师范学院旅游与资源环境学院,贵州都匀 558000;黔南民族师范学院旅游与资源环境学院,贵州都匀 558000;黔南民族师范学院旅游与资源环境学院,贵州都匀 558000【正文语种】中文【中图分类】Q948植被净初级生产力(Net Primary Productivity，简称NPP)是生态系统过程的关键调控因子[1-2]，是研究全球变化的影响、生态系统的响应以及制定决策不可或缺的指标和核心内容[3]。
掌握长时间序列NPP的时空变化规律，对评价陆地生态系统的环境质量、调节生态过程等具有重要的理论和实际意义[4-5]。
利用MODl7A3数据计算全球NPP已经得到验证，并在植被生长状况、生物量的估算、环境监测和全球变化等研究中广泛应用[6-10]。
中国北方地区森林覆盖及反照率年际变化
中国北方地区森林覆盖及反照率年际变化赵久佳;张晓丽【摘要】中国北方地区(35°N以北的区域)地域辽阔,生态环境脆弱,这里的森林覆盖及反照率变化情况影响着地区乃至全球生态安全的大局.为了评估该地区近年来的生态建设成果,收集了2003-2012年该地区的中分辨率成像光谱仪(MODIS)土地覆盖类型和反照率产品数据,并区分森林覆盖类型、分气候区对该地区典型夏季时相的森林覆盖和反照率的空间和统计变化情况及其相互间的关系进行了研究分析.结果表明:①10 a间,该地区的森林覆盖率由8.51％增长到10.27％,净增长1.57％,森林退化比例为1.447％,森林新增比例为3.017％.增长比例最快的森林类型是常绿针叶林,增长量最大的森林类型是混交林.各气候区2012年的森林覆盖率均明显高于2003年,变化区域主要集中在大兴安岭、小兴安岭和长白山一带,其次是北京及周边省份,另外还有陕甘宁和新疆西部等地区.②温带季风气候区反照率整体水平保持不变,约为0.150 0.温带大陆性气候区和高原山地气候区的反照率呈现逐年下降趋势,反照率约为0.190 0～0.200 0,且高原山地气候区的反照率下降明显.③森林增加和退化主要在发生在不同植被覆盖(森林、草地和农田)之间,不变林、新增林和退化林的夏季同期反照率差异较小,分别为0.007 0,-0.003 9和-0.008 9.对于裸土地表,新增林具有明显的降低反照率效应.不同地类转化为常绿针叶林和灌丛的反照率降低效应明显,表明常绿针叶林和灌丛对于反照率降低效应明显,从能量平衡角度来讲具有更佳的生态功能.【期刊名称】《浙江农林大学学报》【年(卷),期】2015(032)005【总页数】8页(P683-690)【关键词】森林生态学;森林覆盖率;分类;土地覆盖;反照率;中国北方【作者】赵久佳;张晓丽【作者单位】北京林业大学林学院,北京100083;北京林业大学林学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】S718.5随着人类社会的发展，人口的增加和工业化的进程，人类活动直接或间接地对全球土地覆盖、地表能量平衡和相应的生态环境功能产生了深远影响，其结果往往将导致地区甚至全球的气候变化［1～4］。
基于IBIS模型的东北森林净第一性生产力模拟
基于IBIS模型的东北森林净第一性生产力模拟王萍【摘要】集成生物圈模型(the integrated biosphere simulator, IBIS)作为目前最复杂的基于动态植被模型的陆面生物模型之一,已经成为模拟大尺度(全球区域)的植被地理分布、净第一性生产力和碳平衡以及预测气候变化对陆地生态系统潜在影响的有效工具.应用IBIS模型对2004～2005年大小兴安岭的植被净第一性生产力(net primary productivity, NPP)进行了定量估算,模拟与研究了大小兴安岭森林生态系统植被NPP的空间分布格局以及不同植被类型的NPP季节变化特征,结果表明:大小兴安岭森林植被年均NPP值为494.7 gCm-2 · a-1,年吸收0.06Pg的大气碳.研究区年均NPP的空间分布主要受热量条件的影响,大兴安岭地区基本上呈现出由北向南增加的趋势,小兴安岭地区除单位面积年均NPP大于1.1kgCm-2 · a-1在小兴安岭北部孙吴和逊克地区分布外,基本上呈现出均匀分布的趋势.加强基础数据研究的同时如何根据中国的实际合理确定模型参数,使模型在我国典型生态系统中应用是值得进一步研究的.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2009(029)006【总页数】8页(P3213-3220)【关键词】大小兴安岭森林;集成生物圈模型;净第一性生产力;空间分布;季节变化【作者】王萍【作者单位】东北林业大学林学院,哈尔滨,150040【正文语种】中文【中图分类】Q145;Q948;S718.5森林生态系统作为陆地生物圈的主体，不仅在维护区域生态环境上起着重要作用，而且在全球碳平衡中也起着巨大的贡献。
森林碳储量和生产力既是评价森林生态系统的结构和功能以及森林质量的重要指标，也是评估森林生态系统碳平衡的基础[1]。
植被净第一性生产力(net primary productivity, 简称NPP)是指植物在单位时间单位面积上由光合作用产生的有机物质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分,它是生态系统中物质与能量运转研究的基础,直接反映植物群落在自然环境条件下的生产能力[2]。
东北地区植被物候时序变化
东北地区植被物候时序变化俎佳星;杨健【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2016(036)007【摘要】植被与气候的关系非常密切,植被物候可作为气候变化的指示器.东北地区位于我国最北部,是气候变化的敏感区域,研究该区植被物候对气候变化的响应对阐明陆地生态体统碳循环具有重要意义.利用GIMMS AVHRR遥感数据集得到了东北地区阔叶林、针叶林、草原和草甸4种植被25a(1982-2006年)的物候时序变化,得出4种植被春季物候都表现出先提前后推迟的现象,秋季物候的变化则比较复杂,阔叶林和针叶林整体上呈现出秋季物候推迟的趋势,草原和草甸则表现为提前-推迟-提前的趋势.应用偏最小二乘(Partial Least Squares)回归分析了该区域植被物候与气候因子之间的关系,结果表明:春季温度与阔叶林、针叶林和草甸春季物候负相关,前一年冬季温度与草原春季物候正相关,降水与植被春季物候的关系有点复杂;4种植被秋季物候与夏季温度均呈正相关,除草原外,其余3种植被秋季物候均与夏季降水负相关.植被春季物候可能主要受温度影响,而秋季物候很可能主要受降水控制.【总页数】9页(P2015-2023)【作者】俎佳星;杨健【作者单位】中国科学院沈阳应用生态研究所森林与土壤生态国家重点实验室,沈阳110016;中国科学院大学,北京100049;中国科学院沈阳应用生态研究所森林与土壤生态国家重点实验室,沈阳110016【正文语种】中文【相关文献】1.基于MODIS时序植被指数的植被物候空间格局 [J], 杨永民;冯兆东;龙爱华;邹松兵2.基于MODIS时序的陕西省植被物候时空变化特征分析 [J], 韩红珠;白建军;张波;马高3.基于MODIS时序数据北回归线(云南段)地区植被物候时空变化及其对气候响应分析 [J], 张艳可;王金亮;农兰萍;程峰;张云峰4.中国东北地区植被NPP时空变化及其对物候的响应研究 [J], 邱玥;范德芹;赵学胜;孙文彬5.基于时序指数西北植被物候时空变化特征 [J], 杨光;宋戈;韦振锋;刘晗因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
长白山自然保护区植物区系基本特征的研究
长白山自然保护区植物区系基本特征的研究长白山自然保护区位于中国吉林省和朝鲜民主主义人民共和国的交界处，是我国东北地区最大的国家级自然保护区之一。
该地区地理环境复杂多样，植被种类繁多，是研究植物区系基本特征的理想场所。
长白山自然保护区植物区系以森林为主，植被类型主要有针叶林、落叶阔叶林、高山草甸和沼泽等。
针叶林区域广阔，主要分布在海拔1500-2200米的地区，主要植被有云杉、红松、落叶松等针叶树种。
落叶阔叶林分布在低山地带，主要植被有榆树、白桦、水曲柳等树种。
高山草甸分布在海拔2000-2600米的地区，主要植被有高山针茅、箭竹等。
沼泽区主要分布在低洼湿地，主要植被有苔藓植物、莎草等。
物种丰富度高。
据统计，在长白山自然保护区内已发现的植物物种超过2000种，其中包括约60种特有植物。
这些物种包括树木、草本植物、蕨类植物、苔藓植物等，形成了一个多样性的植物群落。
垂直分布明显。
由于长白山地势高低起伏较大，海拔差异明显，植物群落表现出明显的垂直分布特征。
从低海拔到高海拔，植被类型逐渐变化。
低海拔地区主要分布落叶阔叶林，中海拔地区是针叶林，高海拔地区则是高山草甸和沼泽。
植物群落结构复杂。
长白山自然保护区内的植物群落结构复杂多样，不同海拔和土壤条件下的植被类型差异较大。
在高海拔地区，由于寒冷条件和土壤瘠薄，植被矮小，以草本植物和藓类植物为主导。
而在低海拔地区，由于气候条件适宜，土壤肥沃，植被生长茂盛，以高大乔木为主导。
生态功能显著。
长白山自然保护区的植物区系具有重要的生态功能。
植物群落能够固定土壤，减少水土流失，保持水源地的稳定性。
植物群落能够调节气温和湿度，保持地区的水、热平衡。
植物群落还提供了大量的食物和栖息地，维护了丰富的生物多样性。
长白山自然保护区的植物区系具有丰富的物种、明显的垂直分布特征、复杂的群落结构和重要的生态功能。
这些特征为长白山的生态环境提供了基础，也为保护长白山自然景观和生物多样性提供了理论和实践依据。
NPP数据的总结
NPP数据的总结一、引言NPP（净初级生产力）是指植物在光合作用过程中固定的能量总量，是生态系统中能量流动的重要指标。
本文将对NPP数据进行总结和分析，以便更好地了解生态系统的能量流动和植物生产力的变化情况。
二、数据来源本次NPP数据的总结基于多个来源的数据，包括遥感数据、气象数据、土壤数据等。
遥感数据通过卫星观测植被覆盖度和叶面积指数，气象数据包括温度、降水量、光照等因素，土壤数据包括土壤湿度、养分含量等。
这些数据经过专业处理和分析，得到了准确的NPP数据。
三、NPP数据的变化趋势根据对NPP数据的分析，我们可以得出以下几个主要的变化趋势：1. 季节性变化：NPP在不同季节之间存在明显的变化。
在春季和夏季，随着温度的升高和降水的增加，植物的生长活动增强，NPP呈现出上升的趋势。
而在秋季和冬季，温度下降和降水减少导致植物生长活动减弱，NPP呈现下降的趋势。
2. 地理分布差异：NPP在不同地理区域之间存在明显的差异。
通常来说，热带地区的NPP较高，主要是由于温暖的气候和充足的降水条件有利于植物的生长。
而极地地区和沙漠地区的NPP较低，主要是由于极端的气候条件和有限的水资源限制了植物的生长。
3. 植被类型影响：不同类型的植被对NPP的影响也不同。
例如，森林植被通常具有较高的NPP，因为森林植被拥有丰富的生物多样性和较长的生长季节。
而草原和沙漠等植被类型的NPP较低，主要是由于土壤贫瘠和水分限制等因素。
四、NPP数据的应用价值NPP数据对于生态环境研究和资源管理具有重要的应用价值，具体体现在以下几个方面：1. 生态系统健康评估：NPP数据可以用于评估生态系统的健康状况。
通过监测和分析NPP的变化，可以及时发现生态系统中的问题，为保护和恢复生态环境提供科学依据。
2. 气候变化研究：NPP数据可以用于研究气候变化对生态系统的影响。
通过比较不同时间段的NPP数据，可以了解气候变化对植物生产力的影响程度，为预测和适应气候变化提供参考。