森林植被净初级生产力的时空模拟及影响因子分析

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1981-2015年神农架林区森林生态系统净初级生产力估算

７５０
环境科学研究
第３２卷
ａｎｄａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ２) ｍｏｄｅｌꎬ ｗｅｓｉｍｕｌａｔｅｄｔｈｅＮＰＰｏｆｆｏｒｅｓｔｓｄｕｒｉｎｇ１９８１￣２０１５ꎬ ａｎｄｖｅｒｉｆｉｅｄｔｈｅｍｏｄｅｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｕｓｉｎｇｔｈｅｆｉｅｌｄｓｕｒｖｅｙ
ｐａｒｔａｎｄｈｉｇｈｅｒｉｎｔｈｅｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇａｎｄｅａｓｔａｒｅａ. (２) ＴｈｅｍｅａｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｒａｔｅｏｆＮＰＰｗａｓ２５８ｇ∕(ｍ２ａ) (Ｒ２＝０６５ꎬ Ｐ<０００１) ｄｕｒｉｎｇ
１９８１￣２０１５ꎬ ａｎｄｔｈｅｔｕｒｎｉｎｇｐｏｉｎｔｗａｓｆｏｕｎｄａｒｏｕｎｄ１９９８ｕｓｉｎｇＭａｎｎ￣Ｋｅｎｄａｌｌｍｅｔｈｏｄ. ＴｈｅＮＰＰｓｈｏｗｅｄａｎｕｐｗａｒｄｔｒｅｎｄｉｎｂｏｔｈｐｅｒｉｏｄｓꎬ
年被我国政府确立为国家自然保护区ꎬ２０１７年被确
ꎬ是研究气候变化对陆地生态
发的重点生态功能区. 目前关于神农架林区的研究
生产力) 为植被总光合作用减去自养呼吸的产量ꎬ反
映植被生产力状况
[１￣２]
系பைடு நூலகம்影响的一个重要指标
[３￣５]
. 森林作为陆地生态系
统最重要的碳库ꎬ在维持全球气候稳定及陆地生态系
统碳循环中具有举足轻重的作用
系统ＮＰＰ的主要影响因素.
关键词: 神农架林区ꎻ 森林生态系统ꎻ 净初级生产力( ＮＰＰ) ꎻ ＣＥＶＳＡ２模型ꎻ 气候因子
中图分类号: Ｘ８７文章编号: １００１￣６９２９(２０１９)０５￣０７４９￣０９
文献标志码: Ａ

植被生产力时空变化分析

9 植被生产力时空变化分析9.1数据来源植被净第一性生产力（net primary productivity，NPP）指的是绿色植物在单位时间和单位面积上所产生的有机干物质总量，作为表征植物活动的关键变量，可反映植被对大气中CO2固定能力，是陆地生态系统中物质与能量运转研究的重要环节。

植被净第一性生产力是植物自身生物学特性与外界环境因子相互作用的结果，它是评价生态系统结构与功能特征和生物圈的人承载力的重要指标。

NPP研究方法很多，有关学者从不同角度及学科对NPP的估算进行了深入细致的研究，取得了丰硕的成果。

近年来，随着遥感和计算机技术的发展，利用遥感信息和GIS技术进行NPP研究成为一种全新手段，它不仅免去了许多烦琐的实验工作，还实现了区域尺度NPP估算的可能。

具有全球观测能力的遥感技术是全球变化研究中重要的、无可替代的技术手段。

由于遥感具有周期短、时空分辨率高、覆盖面积大、获取数据便捷等特点，所以利用遥感资料对陆地植被进行动态监测，已成为当前国际植被变化研究中的前沿课题。

MODIS光谱分辨率较高，波幅窄，避免了几个大气吸收带，在计算植被指数时有更严格的去云算法和比较彻底的大气校正。

植被指数是表征地表植被特征的重要指标，MODIS植被指数可以更好地反映植被的时空变化特征，是当前植被及其变化动态宏观研究的主要遥感资料和热点问题。

本研究采用的NPP数据为美国国家航空航天局(NASA)的EOS/MODIS(TERRA卫星)提供的2001-2012年的遥感数据产品(MOD17A3)。

MOD17A3是通过BIOME-BGC模型计算出全球陆地植被净初级生产力(NPP)年际变化的资料，空间分辨率为1km。

MODIS-NPP的数据是全年365d每日光合作用产生的有机物质总量(Photosynthesis，简称PsnNet)的加和扣除全年自养呼吸后剩余的部分，称为全年植被净初级生产力(annual Net Primary Productivity，简称aNPP)。

山西省植被净初级生产力时空变化特征及影响因素

山西农业科学2022，50（4）：551-558Journal of Shanxi Agricultural Sciences doi:10.3969/j.issn.1002-2481.2022.04.14doi山西省植被净初级生产力时空变化特征及影响因素苏尚军1，靳东升2，张婷3（1.山西森绿环境科技有限公司，山西太原030006；2.山西农业大学资源环境学院，山西太原030031；3.重庆工商大学环境与资源学院，重庆400067）摘要：通过模拟估算不同时期植被净初级生产力（NPP），可以有效评估区域生态环境质量和碳汇的变化状况。

研究利用2000—2019年时序的遥感数据，基于光能利用率模型（CASA），对山西省全域不同年份、不同土地利用类型植被NPP进行了估算和比对，分析了山西省全域植被NPP的时空变化特征以及影响NPP变化的主要因素。

结果表明，2000—2019年山西省全域植被NPP整体呈先快后慢的上升趋势，年均增长3.99g/（m2·a），多年平均值为273.67g/（m2·a）；植被NPP增加的区域占山西省全域面积的87.66%，主要分布于吕梁山脉以西、吕梁山脉和晋北一带；植被NPP降低的区域占山西省全域面积的12.34%，主要分布于太原盆地和长治盆地局部地区以及南部王屋山与中条山交界处。

2000—2019年山西省不同土地利用类型年均植被NPP差异较大，由高到低排列分别是林地（315.14g/（m2·a））>草地（281.94g/（m2·a））>耕地（264.52g/（m2·a））>水域用地（110.59g/（m2·a））>其他用地（101.88g/（m2·a））>建设用地（75.39g/（m2·a））。

不同土地利用类型植被NPP均呈增长趋势，其中草地NPP增长率最高，为5.11g/（m2·a）；建设用地NPP增长率最低，为0.57g/（m2·a）。

云南省植被净初级生产力时空特征及其与气候因子的关系

周雄，吕大伟，宋蕾，等.云南省植被净初级生产力时空特征及其与气候因子的关系［J ］.中南农业科技，2023，44（7）：99-104．植被净初级生产力（Net primary productivity ，NPP ）是指绿色植物通过光合作用在单位时间、单位面积内产生的有机物总量并减去自养呼吸碳损耗所剩余的部分，也称第一生产力［1］。

NPP 作为生态系统功能和碳循环的重要指标，可以反映植物群落的生产力和固碳能力［2-4］，也可表征陆地生态系统植被质量状况和评价陆地生态系统的可持续发展［5，6］。

因此，研究NPP 的时空变异特征及其驱动因素，对于了解陆地生态系统碳循环和区域生态环境演变具有重要意义。

植被NPP 早期估算主要基于试验站点观测数据［7］，易受到空间尺度的限制，不利于区域尺度上的植被NPP 动态监测［8］。

随着遥感技术的发展，很多学者利用模型模拟法对区域植被NPP 进行了研究，其中基于遥感-过程耦合模型的MODIS NPP 产品得到了广泛应用［3，6，9-12］。

洪辛茜等［13］对中国西南喀斯特地区，王娟等［9］、Jiang 等［12］对黄河流域的研究均表明，NPP 时空分布格局具有显著异质性。

崔林丽等［14］对中国东南部地区、贾俊鹤等［15］对中国西北地区的植被NPP 时空分布及驱动因子进行了分析，结果表明气温与降水的空间格局是影响区域植被NPP分布的重要控制因素，但不同区域表现出的相关程度不同。

也有学者研究表明，不同植被类型NPP 对气候因子的敏感性也存在显著差异［11，16］。

因此，植被NPP 在区域尺度上的时空变化及驱动机制需要进一步研究。

云南省地处低纬高原山地环境，自然条件复杂、生物多样性丰富，也是中国西南地区的生态安全屏障［17］。

该区域的森林和草地生态系统在维持水源涵养和土地保持方面起重要作用［18］。

国内对云南省植被净初级生产力长时间序列变化的空间异质性及其影响因子研究较少。

蔚县矿区植被净初级生产力时空变化特征及影响因素

蔚县矿区植被净初级生产力时空变化特征及影响因素王雪;丁建伟;谭琨;李海东【摘要】The government has paid much attention to impacts of mining on the ecological environment of the mine, and a number of studies have been done on damages mining has brought about to vegetation in mining areas. Based on domestic high resolution remote sensing image data in combination with the observation data of the meteorological stations in the re⁃gion, estimation was performed of net primary productivity (NPP) of the vegetation in the mining area of Yuxian County from 2013 to 2015 with the carnegie ames stanford approach ( CASA) . Seasonal variation of NPP of the region and changes in land use in July of each of the past three years were analyzed, and correlations between NPP and various climate factors were also analyzed to explore formain factors affecting seasonal variation of the NPP relative to type of the vegetation. Main factors affecting NPP varied with the type of vegetation, and the type of mining activities as well. Analysis of dependence relativity between NPP and climate variables in July of 2013, 2014 and 2015 reveals that precipitation is the main factor affecting NPP in the center and south of the county, where is mining and residential quarters are concentrated, while solar radiation and temperature is the major one in the north of the county, where mountains dominate and are less disturbed by human activities.%以国产高分辨率影像数据作为数据源，结合气象站点观测数据，利用光能利用率模型对蔚县煤矿区2013—2015年各季节的植被净初级生产力（net primaryproductivity，NPP）进行估算。

森林净生态系统生产力及其生物影响因子研究进展

森林净生态系统生产力及其生物影响因子研究进展吴建平;刘占锋【摘要】在全球大气二氧化碳浓度上升的背景下，陆地生态系统碳循环及碳汇功能研究得到了广泛的关注，日益成为今后的政治和外交的重大议题之一。

净生态系统生产力（net ecosystem production, NEP）是生态系统光合固定的碳与生态系统呼吸损失的碳之间的差值；或者为生态系统净的碳积累速率。

NEP 的研究整合生态系统地上和地下部分，把生态系统碳循环的影响因子有机地联系了起来。

当NEP为正值时，说明生态系统为碳汇，NEP为负值则表明生态系统为碳源。

随着植物和土壤相互联系及其对生态系统过程研究的深入，NEP已经成为生态系统碳循环研究的核心概念之一。

以森林NEP为出发点，综述了国内外的最近的 NEP研究进展，分析了 NEP 研究的科学意义；探讨了植物群落组成/生物多样性、土壤微生物群落、大型/土壤动物和人为的管理或干扰等生物因子对NEP的影响。

根据综述研究提出未来研究应在：（1）土壤生物过程、土壤食物网及其与地上部分植物/动物相互作用对NEP的影响；（2）自然林生物多样性的竞争/共存机制与生态系统碳吸存稳定性；（3）人工林固碳潜力和不同植物功能群（灌草层）对生态系统碳动态影响等方面加强，以期为全面认识生物因子对森林生态系统系统固碳现状、机制和潜力提供理论基础。

%Under the background of global change, carbon cycling and carbon sequestration in terrestrial ecosystems have attracted considerable attention, which has become one of the important politic and diplomatic agendas. Net ecosystem production (NEP) is defined as the difference between ecosystem-level photosynthetic gain of carbon (gross primary production, GPP) and ecosystem loss of carbon (ecosystem respiration);or the net rate of carbon accumulation in ecosystems. NEPlinks above-and below-ground components which allow us to understand the carbon cycling in a complex ecosystem. Because the biotic linkages between plant and soil have been considered as the important driver for ecosystem properties and processes, NEP is considered as a central concept in ecosystem carbon cycling. When the NEP value is positive, it indicates the ecosystem is carbon sink;while the NEP value is negative, it indicates the ecosystem is carbon source. The paper reviewed the major findings of NEP in recent years. We highlighted the scientific importance of NEP research firstly, and then discussed the effects of plant community composition/plant diversity; soil microbial communities; macro/soil fauna activities and human activities/disturbance on NEP. The future challenges in the NEP studies also were discussed and the important topics that should be paid more attention aspects including were listed as following:(1) Effects of soil biological processes, soil food web and their interactions with plant communities on NEP; (2) Mechanisms ofcompetitive/coexistence for plant communities in natural forests and their effects on ecosystem carbon sequestration;(3) Potential carbon sequestration of plantations and the contributions of different functional groups to ecosystem carbon dynamics. This review provides a theoretical foundation for a comprehensive understanding of the effects of biological factors on the status, mechanisms and potential of net ecosystem production in forests.【期刊名称】《生态环境学报》【年(卷),期】2013(000)003【总页数】6页(P535-540)【关键词】净生态系统生产力;生物多样性;土壤微生物;土壤食物网;管理措施;人类活动【作者】吴建平;刘占锋【作者单位】南昌工程学院生态与环境科学研究所，江西南昌 330099;中国科学院华南植物园，中国科学院退化生态系统植物恢复与管理重点实验室，广东广州510650【正文语种】中文【中图分类】Q948人类活动已经逐渐地导致大气二氧化碳浓度由工业时代前的280×10-6到现在的380×10-6，并且到21世纪末可能达到700×10-6 [1]。

秦岭山地森林生态系统净初级生产力模拟与预估

秦岭山地森林生态系统净初级生产力模拟与预估净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）是指植物光合作用固定的碳与自养呼吸消耗的碳的差值,是衡量气候变化对生态系统影响的重要指标之一。

NPP不仅可以反映生态系统中植被的生长情况,同时也是陆地碳循环的重要组成部分之一。

NPP估算的主要方法有实测法和模型模拟法两种,目前较为常用的模型模拟的方法能够高效准确地对区域或全球尺度的NPP进行估算,是研究区域或全球尺度NPP最为重要的手段。

秦岭是我国重要的自然地理标识,不仅是我国的南北分界线,而且蕴含着丰富的动植物资源,探究秦岭山地NPP的变化趋势对研究气候变化影响以及区域生态系统管理有着至关重要的作用。

本研究根据IPCC第五次评估报告中给出的排放情景（RCP4.5和RCP8.5）,利用秦岭山地的气象数据、NDVI数据、全球气候模式数据、NCEP再分析数据,首先利用C-FIX模型模拟了2000-2015年秦岭山地的NPP并研究其与气候条件的关系,并构建NPP与气候条件的辅助模型;再利用ASD统计降尺度模型预估了2016-2100年秦岭山地的气候变化情况;最后将2016-2100年的气候情景数据带入辅助模型从而模拟出2016-2100年秦岭山地NPP的变化情况,进而分三个时期（2016-2040,2041-2070,2071-2100）对NPP的变化情况进行区域分析。

研究结果如下:（1）2000-2015年陕西境内秦岭山地森林生态系统NPP范围是0-1253.73 gC·m-2·a-1,平均值为1019.46gC·m-2·a-1;分布状况主要表现在:南坡明显高于北坡,西部要高于东部,高海拔林地低于中低海拔林地,人口聚集区低于天然林地。

森林生态系统净初级生产力模拟研究.

森林生态系统净初级生产力模拟研究0引言人类社会发展、科技进步的历史同时也是一部干预和破坏环境、改变全球气候的历史。

自工业革命以来，随着现代工业的迅猛发展和矿物燃料的广泛利用，以及陆地植被破坏等人类活动引起的地球大气中的“温室气体”以前所未有的速度增加，特别是CO2浓度的急剧增加等带来了全球变暖等严重问题[1]，已经引起了全球的广泛关注，而森林作为陆地生态系统的主体，与其他陆地生态系统类型相比，森林植被具有最广泛的分布面积、最高的生产力和最大的生物量累积，其在全球碳平衡中的巨大的贡献也日益被人们重视。

森林生态系统的主体地位主要体现在地圈、生物圈的生物地球化学过程中起着重要的“缓冲器”和“阀”的功能，在陆地碳循环中发挥着重要的作用。

自20世纪80年代以来，随着对森林生态系统结构、功能和生态过程认识的不断深入以及遥感、地理信息系统（GIS）和计算机技术的发展，森林生态系统碳循环模型研究渐渐成为森林碳循环研究中的主流方向之一，并已在区域或全球尺度上对森林生态系统当前及未来的碳存储模式做出了一些预测。

其森林碳循环模型按空间尺度可分为斑块尺度的森林碳循环模型和区域尺度的陆地碳循环模型[2]。

本文在对此两大类的模型对比分析的基础上，利用英国爱丁堡大学Williams等[2]提出的斑块尺度SPA（Soil-Plant-Atmosphere）森林碳循环模型，以栅格数据为主，其他数据资料为辅等多源数据将该模型从空间尺度上进行了扩展，并利用机群图像并行技术来解决扩展后模型计算量大、计算时间过长的缺点，基于上述条件建立了新的森林生态系统碳循环RSPA模型（RegionSoil-Plant-Atmosphere），通过该模型对2004年三明市的森林生态系统多种森林植被的生产力做出了评估、预测与模型结果验证。

1 SPA模型简介SPA模型是植被冠层尺度生理生态学的过程模型[3-6]，它是以光合作用-气孔导度-蒸腾作用耦合模型为基础，涉及生理、生化和物理等机理，结合了生态学、植物生理学、气象学和水文学等多种自然科学方法来模拟森林的呼吸、光合、水量平衡、碳的分配之间的关系。

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森林植被净初级生产力的时空模拟及影响因子分析森林生态系统是全球碳循环过程中最重要的组成部分之一,其中植被净第一生产力（Net Primary Productivity）能够将植物群落在自然环境条件中的生产能力表现出来,是诠释地表碳循环过程中最为重要的组成部分。

通过NPP可以判断植被固碳能力的强弱,衡量生态系统调节能力,在评价陆地生态系统可持续发展和估算地球支持能力等研究中具有重要意义。

本文在地理信息系统和遥感技术的支持下,以大兴安岭图强林业局为研究对象,结合Landsat TM遥感影像、CRU气象数据和图强林业局植被分类图,采用CASA 模型,模拟估算出1987年到2011年图强林业局森林资源在7月份的NPP产量,参考相关研究结论并进行详细分析,得到的主要结论如下:（1）由于1987年的森林大火,森林遭到大面积烧毁,NPP产值受到了严重影响。

自此以后,南北的NPP 产值有着明显的区别,北部出现大面积NPP产值较低的区域,直到2005年南北差异不再明显。

从1988年开始NPP产值逐步回升,到2010年达到峰值5.748×
1011gC。

综合模拟数据进行分析,估测出图强林业局7月份的NPP
总产值可以达到5.6×1011gC以上。

（2）针对不同树种的NPP统计分析,表明图强林业局7月NPP产量的主要来源为白桦树,约占总产值的50.1%,落叶松和樟子松约则分别约占34.6%和9.9%。

从单位NPP产值上分析,表明为白桦>落叶松>樟子松。

（3）进行控制实验对比实际估算值得知,植被要素和降雨要素对产量都存在影响。

降水过少的导致产量减少,但植被对水分的吸收是有最适值,降雨量超过最适值的时候产值便几乎无变化。

植被要素对生态系统净初级生产力的影响更大,若由于天灾或人为因素使得森林植被迅速减少,会影响该地区的生态平衡。

（4）1988年进行了人工森林种植,之后的五年里恢复较为缓慢;从1993年开始恢复较好,过火区域的NPP产值与未过火区域间的差距逐渐缩小;到2009年几乎没有差异,表明过火区域的森林植被已经完全恢复;从过火后的森林经过21年达到平均产值标准来看,判断NPP产值恢复较为缓慢。