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青海湖流域植被净初级生产力时空变化及预估

青海湖流域植被净初级生产力时空变化及预估

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作者：吴雪晴青海师范大学

学位级别：硕士

植被是全球碳循环中的重要一环,对气候变化极为敏感,在气候变化的背景下估算植被净初级生产力（npp）对可持续发展规划具有重要意义。青海湖流域是全球气候变化的敏感区,本文首先基于Carnegie-Ames-Stanford Approach（CASA）模型模拟... 详细信息

植被是全球碳循环中的重要一环,对气候变化极为敏感,在气候变化的背景下估算植被净初级生产力（npp）对可持续发展规划具有重要意义。青海湖流域是全球气候变化的敏感区,本文首先基于Carnegie-Ames-Stanford Approach（CASA）模型模拟了青海湖流域2000-2018年npp,利用MOD17A3和青藏高原高寒草地地上生物量（BIO）数据对模拟出的结果进行精度验证;利用slope趋势分析、Man-Kendall趋势检验分析以及Hurst指数分析青海湖流域2000-2018年npp变化趋势与持续性,并利用地理探测器定量分析了植被npp的驱动因子。其次构建e Xtreme Gradient Boosting（XGBoost）回归模型对青海湖流域未来NDVI进行了预测,并结合CMIP6气象数据模拟得到了青海湖流域2019-2040年npp预估结果。得到的主要结论如下:（1）青海湖流域2000-2018年npp均值在192.91～247.3 g C/m2之间,呈波动上升趋势,变化率为1.61 g C/（m2·a）,2000年npp值最低,2018年npp值最高。月尺度上,青海湖流域7月份npp达到最大值;从变化率来看,除4月外其他月份npp均呈上升趋势。流域植被npp空间分布呈高值分布在青海湖北部和南部,低值环流域边缘分布,最低值出现在青海湖东岸。（2）在植被npp影响因素的研究中:气象因素中,降水与npp呈现正相关关系的面积占比最大（69.89%）,分布在流域中部和上部地区,其中呈现显著正相关的面积占18.54%;地形因素中,海拔和坡度与npp之间均呈现波动变化特征,植被npp随海拔、坡度的增加均呈现先增加后减少的变化趋势,海拔大于4000米的区域以及坡度大于15℃区域是植被改善的主要区域;坡向变化上,东北坡npp值最高,平面npp值最低,平面npp最低是因为在青海湖流域平面面积占比小,除平面区域外,西北坡的npp最低;不同土地利用类型npp损益矩阵结果显示湿地向草地转化产生的npp最多,草地向砾石转化损失的npp最多。（3）地理探测器结果显示,单因子q值排序为归一化植被指数（NDVI）>土地利用>气象因素>地形因素>社会经济因素。交互作用中土地利用和NDVI、降水和NDVI的解释力最高,交互探测对npp的解释力均有所提高。生态探测结果显示绝大多数因素之间两两作用的结果与植被npp的空间分布呈现出显著的差异。（4）Hurst指数表明流域npp未来虽然以上升趋势面积为主（84.88%）,但未来变化趋势显示流域未来呈现与过去相反的反持续性变化为主（75.57%）,即流域未来npp发展趋势呈下降趋势。对三种排放情景下未来npp进行模拟得到结果表明青海湖流域未来npp值较以往降低,除SSP2-4.5情景npp呈上升趋势外,其余两个排放情景均呈现下降趋势,呈下降趋势的面积占比分别为81.75%和85.27%。低排放情景下2019-2040年npp年均值为179.91 g C/m2,中排放情景下年均值为170.02 g C/m2,高排放情景下npp均值为173.97 g C/m2。低排放情景下npp值最高,高情景下npp减少最多,说明对碳排放进行严格管理有利于npp的产生与累积。

关键词：青海湖流域植被净初级生产力 CASA模型地理探测器 CMIP6 npp预测

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基于CASA模型和CMIP6模式的长江流域植被npp时空分异及预测

基于CASA模型和CMIP6模式的长江流域植被NPP时空分异及预测

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作者：冯婉西南大学

学位级别：硕士

植被是陆地生态系统的重要组成部分,在全球气候变化背景下,植被净初级生产力作为衡量气候变化对生态系统影响的重要指标,对区域碳平衡、生态环境健康发展尤为重要。本文以我国的“绿色生态屏障”长江流域作为研究区域,收集了气象数据、... 详细信息

植被是陆地生态系统的重要组成部分,在全球气候变化背景下,植被净初级生产力作为衡量气候变化对生态系统影响的重要指标,对区域碳平衡、生态环境健康发展尤为重要。本文以我国的“绿色生态屏障”长江流域作为研究区域,收集了气象数据、归一化植被指数(NDVI)、植被类型等数据,并借助CASA模型估算了近21年间研究区逐月、逐年的植被净初级生产力(npp),揭示时空演变格局。选取自然、人为因子,利用地理探测器定量研究了各单因子、交互因子对研究区植被净初级生产力时空分异的解释力。根据CMIP6气候模式数据对未来气候情景下2021～2050年研究区的气温、降水、植被净初级生产力进行预测,为未来气候政策制定、植被监测以及生态建设提供理论依据。得到的结论主要如下:(1)长江流域上游植被npp均值在454.85～543.66g C·m·a之间,中游在529.72～660.42g C·m·a之间,下游在538.84～620.62g C·m·a之间,各子流域与总流域植被npp均值在21年间都呈波动上升趋势。月、季尺度来看,上游植被npp均值、总量月变化呈现单峰型,峰值出现在7月;中游、下游植被npp均值、总量的月变化呈双峰型,最高峰均出现在9月,次高峰出现在5月;季节npp均值为夏季(219.44g C·m)>春季(163.58g C·m)>秋季(143.33g C·m)>冬季(54.64g C·m),且春季npp增速最大。长江流域植被长势趋好,npp总体上呈良性态势发展。(2)npp分布状况主要表现为:npp均值为中游(597.59g C·m·a)>下游(586.36g C·m·a)>上游(506.12g C·m·a),npp总量为上游(585.54Tg C)>中游(346.12Tg C)>下游(181.62Tg C),面积最大的上游流域npp总量占全流域的53%;空间上npp由东南向西北减少,高值集中于金沙江南部;子流域中npp均值最大的为乌江流域(736.81g C·m·a),最小的为金沙江石鼓以上(187.84g C·m·a),洞庭湖水系对整个研究区npp总量贡献最大(190.26Tg C)。研究区内74.65%的区域npp呈增加趋势,而下游npp减少区域面积最大,上游流域植被npp增加区域(34.4%)大于下游(22.7%)、中游(21.5%),其中四川盆地、西南部乌蒙山附近是极显著增加区域。npp总体较稳定,不稳定地区零星分布于四川盆地、汉江附近、长江流域下游入海口附近,集中于川中城市地区。(3)气候因子与npp的关系来看,21年间长江流域气候趋于暖湿化发展,气温、降水均呈增加趋势,太阳辐射呈微下降趋势,与气温、降水、太阳辐射呈正相关的区域分别占84.02%、63.32%、53.80%,与气温的正相关更明显。从地形因子与npp的关系来看,植被npp随海拔、坡度均呈先增加后下降趋势,海拔2200～2500m内植被npp均值最高,200m以下的平原地区植被npp总量最高,2～15°坡度范围内npp增加幅度最大,5～15°区域是植被改善的最主要区域,npp总量最高。就人类活动对npp的影响而言,土地利用类型转化带来的npp净增加量为50.15Tg C,各土地利用类型向林地、草地转化带来的npp总量增加占总增长的42.2%、23.7%,表明长江流域植树造林等生态措施成效显著。(4)从上游至下游,主导因子逐渐由自然因子向人为因子过渡。上游流域npp空间分异的主导单因子为海拔、气温、降水,解释力分别为0.728、0.723、0.515,交互因子中海拔、气候因子的协同作用主导了上游流域npp空间格局演变,其中解释力位居前三的是海拔∩气温(0.788)、气温∩太阳辐射(0.786)、海拔∩太阳辐射(0.786);中游主导单因子土地利用(0.184)、坡度(0.183)、海拔(0.180),主导交互因子为海拔∩降水(0.336)、海拔∩太阳辐射(0.306)、土地利用∩太阳辐射(0.299),且土地利用因子对中游npp的影响开始逐渐显现;下游主导单因子为土地利用(0.278)、坡度(0.230)、降水(0.219),主导交互因子为土地利用∩降水(0.376)、土地利用∩太阳辐射(0.366)、土地利用∩坡度(0.353),中、下游各因子间的作用更为复杂化、多样化。(5)气候、npp未来预测:时间上来看,长江流域2021～2050年气候呈现暖湿化趋势,在SSP1-2.6低排放情景下,未来气温将增加0.26°C/10a,降水增长趋势为14.9mm/10a,未来npp均值较基准期的增加量为118.03g C·m·a;在SSP2-4.5中等排放情景下将升温0.32°C/10a,降水增长5.3mm/10a,npp均值较基准期的增加量为148.88g C·m·a;在SSP5

关键词：植被净初级生产力 CASA 地理探测器未来气候情景 npp预测

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基于CASA模型的渭河流域植被净初级生产力时空模拟及分析

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作者：张茗爽长安大学

学位级别：硕士

植被净初级生产力是生态系统碳循环的重要环节,是调节生态过程的主要因子,直接反映了植被在自然环境条件下的生产能力和陆地生态系统的质量状况,在全球气候变化和碳平衡中扮演着重要的角色。因此,研究渭河流域植被净初级生产力时空变化... 详细信息

植被净初级生产力是生态系统碳循环的重要环节,是调节生态过程的主要因子,直接反映了植被在自然环境条件下的生产能力和陆地生态系统的质量状况,在全球气候变化和碳平衡中扮演着重要的角色。因此,研究渭河流域植被净初级生产力时空变化特征、探究其对环境因子的响应情况及未来发展趋势,具有重要的理论与现实意义。本文基于遥感影像数据、气象观测数据、数字高程模型数据和土地利用类型数据等,以Arc GIS10.2、ENVI5.3、IDRISI SELVA等软件为技术手段,以CASA模型和均值法为研究方法,模拟了渭河流域2000、2006、2012和2018年植被净初级生产力,并分析其时空变化特征;以相关分析为研究方法,分析了渭河流域植被净初级生产力对各环境因子的响应情况;以CA＿Markov模型为研究方法预测了2024和2030年渭河流域植被净初级生产力空间分布格局。得出以下主要结论:(1)时间上,渭河流域植被净初级生产力的变化趋势具有明显的规律。月际变化为1至7月逐渐增大,达到最大值115.29g C/ma,7至12月逐渐减小,至次年1月达到最小值10.75g C/ma。年内变化具有鲜明的季节性和周期性特征。春季npp呈增加趋势,于夏季增至最大值382.08g C/ma,秋季npp呈递减趋势,于冬季降至最小值42.97g C/ma。渭河流域年际植被净初级生产力呈逐年增加趋势,说明植被发展态势良好,陆地生态系统状况不断改善。就子流域而言,渭河宝鸡峡至咸阳流域的月均、季均和年均植被净初级生产力最大,分别为74.83g C/ma、203.65g C/ma、901.06g C/ma,泾河张家山以上流域的月均、季均和年均值最小,分别为51.40g C/ma、147.76g C/ma、616.63g C/ma。(2)空间上,渭河流域植被净初级生产力的分布格局具有显著的特征。整体来看,研究区东部与南部的植被净初级生产力水平高于西部与北部。具体到子流域来看,渭河干流流域植被净初级生产力最大,北洛河流域次之,泾河流域最小,且各子流域内部呈现上游植被净初级生产力高于下游的分布特征。(3)基于生态环境因子评价结果,结合生态功能分区原则,将渭河流域划分为8个生态功能区,根据各区的生态环境特征将其分别命名为防旱抗旱区、平原种植区、高原农业区、牧业发展区、水源涵养区、防风固沙区、植被保护区、水土保持区。其中,水源涵养区的植被净初级生产力最大,防旱抗旱区的植被净初级生产力最小。说明优良的生态环境和植被生长发育之间具有一定的相互促进作用,生态环境良好的区域其植被净初级生产力往往更高,植被的固碳能力更强,从而促进自由碳的良性循环,维持生态系统碳平衡,对生态环境产生积极影响。(4)渭河流域气温、降水和辐射具有显著的时空分布特征。在时间尺度上,三者的年内变化具有明显的季节性特征。春夏气温高,降水量大,太阳辐射强,秋冬气温低,降水量小,太阳辐射弱。气温年较差为27.54℃,降水量年较差为109.06mm,辐射量年内变化幅度为3.85MJ/m。年际变化表现为气候总体呈逐年温暖湿润趋势,辐射量则基本保持稳定。在空间尺度上,东部和南部较西部和北部的气温更高、降水量更大,各子流域间的气温和降水量差异较小,流域北部辐射量显著高于南部。(5)渭河流域植被净初级生产力对环境因子的响应存在一定的差异。在时间上对气温和降水量的响应主要表现为显著正相关,且对气温的响应强于降水量,说明气温变化更易对植被的生长发育造成影响。在空间上对气温和降水量的响应主要表现为轻度正相关,对气温的响应表现为南部强于北部,对降水量的响应表现为西部强于东部。对辐射的响应主要主要表现为正相关关系,空间上呈现东、南部强于西、北部的特征。对地形因子的响应表现为随海拔不断升高,呈双峰型变化曲线;随坡度增加呈现不断增大的趋势,但增加速率不断减小;随坡向变化的差异表现在北坡、西坡植被净初级生产力较高,南坡、东坡植被净初级生产力较低。(6)渭河流域的陆地生态系统未来发展态势良好。渭河流域2024年和2030年植被净初级生产力空间分布格局预测结果表明,植被净初级生产力总体发展状况良好,且呈不断改善趋势。植被净初级生产力低值区和较低值区面积不断减小,中值区和较高值区面积呈显著增加趋势,高值区面积基本保持稳定。低值区和较低值区分布于泾河流域北部,向西、北方向不断收缩,中值区和较高值区分布于流域西部、中部及关中平原,不断向西北扩张,高值区空间分布范围基本不变,为秦岭、子午岭和六盘山等山地。

关键词：植被净初级生产力(npp) npp对环境因子的响应 npp预测生态功能分区渭河流域

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