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基于多种遥感产品青藏高原长时间序列总初级生产力对比分析

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生态学杂志 2024年

作者：廖玮杰焦悦李世禧胡中民白磊海南大学生态与环境学院海南省农林环境过程与生态调控重点实验室海南热带雨林国家生态质量综合监测站

青藏高原是陆地碳循环研究中的热点地区。在全球气候变化背景下，其总初级生产力(Gross primary production， GPP)在区域碳循环过程中发挥着重要作用。结合遥感数据使用模型模拟有助于了解青藏高原区域尺度上生态系统生产力的变化过程... 详细信息

青藏高原是陆地碳循环研究中的热点地区。在全球气候变化背景下，其总初级生产力(Gross primary production， GPP)在区域碳循环过程中发挥着重要作用。结合遥感数据使用模型模拟有助于了解青藏高原区域尺度上生态系统生产力的变化过程，以及预测其未来的变化趋势。本研究使用6种常见的遥感GPP产品(GLASS、MODIS MOD17A2、FLUXCOM、VODCA2、改进的EC-LUE数据及VPM数据)，结合涡度协方差通量观测数据(海北灌丛、海北湿地和当雄)进行验证后，对青藏高原2001—2015年生态系统GPP空间分布格局及时间变化趋势进行分析。结果表明：不同生态遥感产品得到的青藏高原年平均GPP、区域年均GPP时空分布格局与变化趋势存在较大差异，6套产品得到的2001—2015年变化趋势分别-0.77 g C·m-2·a-1(GLASS)、3.63 g C·m-2·a-1(MOD17A2)、-1.21 g C·m-2·a-1(FLUXCOM)、1.53 g C·m-2·a-1(VODCA2)、4.73 g C·m-2·a-1(VPM)和-0.81 g C·m-2·a-1(改进的EC-LUE)；在空间分布上多年平均GPP总体呈现“东南高、西北低”的特点，区域差异较大；在青藏高原生态系统中，GLASS产品区域平均年GPP最高(827.78 Tg C·a-1)，MOD17A2产品最低(484.04 Tg C·a-1)，2001—2015年青藏高原生态系统GPP变化程度分布区域基本相同，东南部最剧烈，而西部最为稳定；经过站点数据验证，MOD17A2在8天尺度上结果相对更好，而FLUXCOM数据集在月尺度上结果相对更好，结合在区域尺度上的表现，MOD17A2数据集更加适用于青藏高原地区。

关键词：光能利用率模型 VPM VODCA2 FLUXCOM MODIS

基于多种遥感产品的青藏高原长时间序列总初级生产力对比分析

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生态学杂志 2024年第6期43卷 1859-1869页

作者：廖玮杰焦悦李世禧胡中民白磊海南大学生态与环境学院海口570208 海南省农林环境过程与生态调控重点实验室海口570208 海南热带雨林国家生态质量综合监测站海南保亭572316

青藏高原是陆地碳循环研究中的热点地区。在全球气候变化背景下,其总初级生产力(gross primary production,GPP)在区域碳循环过程中发挥着重要作用。结合遥感数据使用模型模拟有助于了解青藏高原区域尺度上生态系统生产力的变化过程,以... 详细信息

青藏高原是陆地碳循环研究中的热点地区。在全球气候变化背景下,其总初级生产力(gross primary production,GPP)在区域碳循环过程中发挥着重要作用。结合遥感数据使用模型模拟有助于了解青藏高原区域尺度上生态系统生产力的变化过程,以及预测其未来的变化趋势。本研究使用6种常见的遥感GPP产品(GLASS、MODIS MOD17A2、FLUXCOM、VODCA2、改进的EC-LUE数据及VPM数据),结合涡度协方差通量观测数据(海北灌丛、海北湿地和当雄)进行验证后,对青藏高原2001—2015年生态系统GPP空间分布格局及时间变化趋势进行分析。结果表明:不同生态遥感产品得到的青藏高原年平均GPP、区域年均GPP时空分布格局与变化趋势存在较大差异,6套产品得到的2001—2015年变化趋势分别-0.77 g C·m^(-2)·a^(-1)(GLASS)、3.63 g C·m^(-2)·a^(-1)(MOD17A2)、-1.21 g C·m^(-2)·a^(-1)(FLUXCOM)、1.53 g C·m^(-2)·a^(-1)(VODCA2)、4.73 g C·m^(-2)·a^(-1)(VPM)和-0.81 g C·m^(-2)·a^(-1)(改进的EC-LUE);在空间分布上多年平均GPP总体呈现“东南高、西北低”的特点,区域差异较大;在青藏高原生态系统中,GLASS产品区域平均年GPP最高(827.78 Tg C·a^(-1)),MOD17A2产品最低(484.04 Tg C·a^(-1)),2001—2015年青藏高原生态系统GPP变化程度分布区域基本相同,东南部最剧烈,而西部最为稳定;经过站点数据验证,MOD17A2在8天尺度上结果相对更好,而FLUXCOM数据集在月尺度上结果相对更好,结合在区域尺度上的表现,MOD17A2数据集更加适用于青藏高原地区。

关键词：光能利用率模型 VPM VODCA2 FLUXCOM MODIS

青藏高原草地植物多样性沿降水梯度的分布格局及影响因素

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生态学杂志 2024年第6期43卷 1674-1680页

作者：张小燕冯明刘倩光杨国姣胡中民海南大学生态与环境学院海口570228

青藏高原不同尺度的植物多样性具有不同的空间分布格局,而形成这种格局的影响因素尚不清楚。本研究对青藏高原不同地区的33个样点进行植被群落和土壤调查,从α多样性、β多样性和γ多样性3个尺度阐明了植物物种多样性沿降水梯度的分布格... 详细信息

青藏高原不同尺度的植物多样性具有不同的空间分布格局,而形成这种格局的影响因素尚不清楚。本研究对青藏高原不同地区的33个样点进行植被群落和土壤调查,从α多样性、β多样性和γ多样性3个尺度阐明了植物物种多样性沿降水梯度的分布格局,采用线性回归和结构方程模型(SEM)探讨影响植物多样性分布格局的直接或间接因素。结果表明:青藏高原植物α和γ多样性随着降水量增加而增加,植物β多样性随着降水量增加而减少;降水量增加通过改变土壤湿度直接增加了植物α多样性,通过增加土壤无机氮含量间接增加植物α多样性;并且,降水量增加会通过增加土壤氮磷比和降低土壤pH值间接增加植物γ多样性。综上所述,随着降水量的变化,土壤理化性质会发生相应的变化,进而影响不同空间尺度的植物多样性。

关键词：降水格局环境因子植物多样性土壤理化参数空间尺度青藏高原

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2000—2018年海南岛NPP时空变化及气候驱动力

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遥感信息 2024年第2期39卷 164-172页

作者：杨涵吴凯陈甲豪钟超慧胡中民海南大学生态与环境学院海口570228

海南岛作为国家生态文明实验区,针对其植被净初级生产力(NPP)变化趋势及气候驱动力尚未明确的问题,基于MODIS数据分析了海南岛2000—2018年NPP、植被呼吸(Re)和植被初级生产力(GPP)的时空变化趋势,并利用多元线性回归分析量化并识别海南... 详细信息

海南岛作为国家生态文明实验区,针对其植被净初级生产力(NPP)变化趋势及气候驱动力尚未明确的问题,基于MODIS数据分析了海南岛2000—2018年NPP、植被呼吸(Re)和植被初级生产力(GPP)的时空变化趋势,并利用多元线性回归分析量化并识别海南岛NPP的主要气候驱动力。结果表明,GPP、NPP和Re均呈现上升趋势,NPP的增长趋势最小(增速为0.016 kg C·m^(-2)·a^(-1))且仅在海南岛中部偏北地区呈不显著的下降趋势,而其余地区呈上升趋势。多元线性回归分析表明:太阳辐射主导着海南岛大部分地区NPP变化;海南岛中部偏北地区NPP变化由降水和温度共同驱动,中部偏南地区则由降水和太阳辐射共同驱动;温度驱动着海南岛西南部和南部地区的NPP变化。

关键词：海南岛植被净初级生产力趋势分析时空变化气候驱动力

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中国典型生态脆弱区碳水通量过程研究

植物生态学报 2022年第12期46卷 1433-1436页

作者：陈世苹胡中民中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室北京100093 中国科学院大学北京100049 海南大学生态与环境学院海口570228

生态脆弱区(ecological vulnerable area),又称生态交错区(ecotone),是指生态系统抗干扰能力弱、易于退化且难以恢复的区域,主要位于农牧、林草和林牧等不同生态系统交错带(王晓峰等,2019;Fengetal.,2022)。

关键词：生态脆弱区生态交错区王晓峰生态系统交错带

全球变化影响下的生态系统风险的相关理论及联系

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应用生态学报 2022年第3期33卷 629-637页

作者：侯国龙胡中民华南师范大学地理科学学院广州510631 海南大学生态与环境学院海口570228

全球变化深刻影响着全球生态系统,全球变化胁迫超过一定程度则会导致生态系统恢复力下降,极端事件频发,从而使生态系统服务功能退化甚至丧失。量化全球变化的风险,进而制定恰当的人为适应策略是目前应对全球变化的重要途径。全球变化可... 详细信息

全球变化深刻影响着全球生态系统,全球变化胁迫超过一定程度则会导致生态系统恢复力下降,极端事件频发,从而使生态系统服务功能退化甚至丧失。量化全球变化的风险,进而制定恰当的人为适应策略是目前应对全球变化的重要途径。全球变化可能降低生态系统的恢复力,从而导致生态系统脆弱性升高,引发生态系统退化风险。目前,相关研究多依托基于星球边界理论的安全运行空间评估方法来量化生态系统退化的风险。厘清生态系统恢复力、脆弱性、星球边界、安全运行空间等概念和它们之间的关系是应对全球变化风险的重要前提。本文通过总结生态系统脆弱性相关理论,将生态系统恢复力与脆弱性、全球变化风险、人为适应等相关概念结合起来,提出了基于生态系统脆弱性的全球变化影响与人为适应的概念框架。并基于该框架的逻辑关系,阐述了全球变化干扰对生态系统脆弱性的影响特征与机制,生态系统退化风险的评估理论与方法,如何采取人为适应措施缓解全球变化风险,以期为应对全球变化风险提供思路。

关键词：脆弱性恢复力全球变化星球边界安全运行空间人为适应

2000—2021年青藏高原生长季植被敏感性的时空变异

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生态学报 2023年第10期43卷 4054-4065页

作者：陈甲豪吴凯胡中民杨涵海南大学生态与环境学院海口570228

为揭示青藏高原陆地生态系统对气候变化敏感性的时空变异性,基于植被敏感性指数(Vegetation Sensitivity Index,VSI),使用2000—2021年青藏高原6—8月生长季MODIS EVI和ERA5再分析资料的温度、降水和太阳辐射数据,首先探究了22年里青藏... 详细信息

为揭示青藏高原陆地生态系统对气候变化敏感性的时空变异性,基于植被敏感性指数(Vegetation Sensitivity Index,VSI),使用2000—2021年青藏高原6—8月生长季MODIS EVI和ERA5再分析资料的温度、降水和太阳辐射数据,首先探究了22年里青藏高原陆地生态系统敏感性的空间变异性及其主要气候驱动因素,其次探究了青藏高原VSI在P_(1)(2000—2006年)、P_(2)(2007—2013年)和P_(3)(2014—2021年)时期内VSI的时间变异性,研究表明:(1)2000—2021年青藏高原生长季VSI的空间异质性较强,其中东南部灌木和森林的VSI较高,而西北部高山荒漠、高山草原和高山草甸的VSI较低;(2)22年里温度、降水和太阳辐射分别主导着青藏高原55.89%、19.24%和24.87%地区的VSI变化,其中温度主导着东南部灌木和森林的VSI,降水主导着东北大部分地区高山草甸的VSI,而太阳辐射主导着西南大部分地区高山草原的VSI。时间变异性结果表明:(3)P_(1)—P_(3)时期内青藏高原18.39%像元内的VSI持续增加而10.09%像元内的VSI持续减少。高山荒漠、高山草原和高山草甸的VSI在P_(1)—P_(2)时期基本不变而在P_(2)—P_(3)时期呈现上升态势,与之相比,灌木和森林的VSI呈先增长后下降的态势;(4)3个时期内主导青藏高原VSI变化的气候变量具有较强的时空异质性,其中温度为主导因子的像元数量在P_(1)—P_(2)时期基本一致而在P_(3)时期明显减少,其占比分别为P_(1)(58.15%),P_(2)(61.34%)和P_(3)(49.47%),降水为主导因子的像元数量在P_(1)(18.57%)和P_(2)(18.47%)时期内基本不变但在P_(3)(26.64%)时期内明显增加,与温度和降水相比,以辐射为主导因子的像元数在3个时期内基本不变。总体而言,青藏高原高山草原和高山草甸生态系统对气候变化的响应呈增加态势,在青藏高原气候多变的背景下,草地生态系统可能存在退化的风险。研究旨在为全球气候变化背景下青藏高原生态系统敏感性的动态评估提供参考。

关键词：青藏高原生长季植被敏感性时空变异性

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海南省西北部植被净初级生产力的长时序精尺度遥感监测

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遥感技术与应用 2023年第6期38卷 1413-1422页

作者：张顺雪沈瑶胡中民海南大学生态与环境学院海南海口570228

植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是反映生态系统碳循环状态和变化的有效指标,在“双碳”目标背景下,长时序精尺度数据对植被净初级生产力动态监测具有重要意义。海南省作为国家生态文明试验区,其NPP动态监测对于强化陆... 详细信息

植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是反映生态系统碳循环状态和变化的有效指标,在“双碳”目标背景下,长时序精尺度数据对植被净初级生产力动态监测具有重要意义。海南省作为国家生态文明试验区,其NPP动态监测对于强化陆地生态系统碳汇建设具有典型作用。以海南省西北部为研究区,基于Landsat系列遥感影像数据,采用VPM光能利用率模型,估算得到海南省西北部长时序(2000~2020)精尺度(30 m空间分辨率)的NPP数据,并对其进行时空变化分析。研究结果表明:海南省西北部日平均NPP在年际尺度上呈现明显的波动上升趋势,与其他植被类型相比落叶阔叶林的NPP最高且增长趋势最快,灌丛的NPP最低且增长趋势最慢。海南省西北部NPP在空间上呈现南高北低分布,研究区南部阔叶林及稀树草原地区NPP较高,北部灌丛地区NPP较低。研究区域NPP的整体增长趋势主要是由南部植被所控制。

关键词：遥感 NPP Landsat VPM模型时空变化

1982~2015年海南岛NDVI时空变化及气候驱动力分析

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遥感技术与应用 2023年第5期38卷 1071-1080页

作者：陈甲豪胡中民吴凯海南大学生态与环境学院海南海口570228

为了揭示海南岛植被覆盖长期变化趋势以及进一步确定影响海南岛植被变化的主要气候驱动因子,为海南岛植被应对气候变化以及植被的良性发展提供科学指导。基于GIMMS NDVI数据,采用趋势分析法,探究1982~2015年海南岛植被的时空变化趋势;... 详细信息

为了揭示海南岛植被覆盖长期变化趋势以及进一步确定影响海南岛植被变化的主要气候驱动因子,为海南岛植被应对气候变化以及植被的良性发展提供科学指导。基于GIMMS NDVI数据,采用趋势分析法,探究1982~2015年海南岛植被的时空变化趋势;利用偏相关分析和主成分回归分析研究34 a里温度、降水和太阳辐射对海南岛植被变化的影响。研究表明:(1)空间上海南岛植被在北部和沿海地区呈明显增加趋势,而三亚及周边地区存在多处植被退化区域;(2)时间上海南岛植被整体以缓慢增长为主,增速为0.019/10 a,年际变化明显;(3)温度和太阳辐射显著主导海南岛88%地区的植被生长,其驱动因子存在如下关系:太阳辐射作用>温度作用>降水的驱动作用;(4)温度主导海南岛北部及西部地区植被的生长,太阳辐射主导驱动岛屿南部的植被生长,而降水是岛屿中部植被的主导气候驱动因子。综上所述,海南岛植被总体呈现良性发展的趋势,温度和太阳辐射是促进植被生长的主要气候因子。

关键词：海南岛归一化植被指数时空变化气候驱动力