长三角地区植被净初级生产力变化及驱动力定量解析

罗江宁; 杨红飞; 卢仙丽; 王岳晴; 胡梦婷; 于燕

doi:10.13870/j.cnki.stbcxb.2026.05.018

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长三角地区植被净初级生产力变化及驱动力定量解析

基础研究 | 更新时间：2026-10-21

- 长三角地区植被净初级生产力变化及驱动力定量解析
- Quantitative Analysis of Changes in Net Primary Productivity and Their Driving Forces in Yangtze River Delta
- 水土保持学报 2026年40卷第5期页码：335-350
- 作者机构：
  
  1.安徽师范大学生态与环境学院，安徽芜湖 241002
  2.安徽师范大学皖江流域退化生态系统的恢复与;重建省部共建协同创新中心，安徽芜湖 241002
- 作者简介：
  
  罗江宁（2002—），女，硕士研究生，主要从事陆地生态系统碳源汇及驱动效应研究。E-mail： LuoJiangningAHNU@163.com
  杨红飞（1981—），男，博士，副教授，主要从事全球变化与生态系统响应研究。E-mail： hongfeiy@ahnu.edu.cn
- 基金信息：
  
  安徽省自然科学基金项目(1908085MC60);安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2021164)
- DOI：10.13870/j.cnki.stbcxb.2026.05.018
  中图分类号： S718.556;S127
- CSTR：32310.14.stbcxb.2026.05.018
- 收稿：2026-03-09，
  
  修回：2026-04-10，
  
  录用：2026-04-17，
  
  网络首发：2026-09-02，
  
  纸质出版：2026-10-28
- 稿件说明：
移动端阅览
罗江宁，杨红飞，卢仙丽，等.长三角地区植被净初级生产力变化及驱动力定量解析［J］.水土保持学报，2026，40（5）：335-350.

Luo Jiangning， Yang Hongfei， Lu Xianli， et al. Quantitative analysis of changes in net primary productivity and their driving forces in Yangtze River Delta［J］.Journal of Soil and Water Conservation，2026，40（5）：335-350.
罗江宁，杨红飞，卢仙丽，等.长三角地区植被净初级生产力变化及驱动力定量解析［J］.水土保持学报，2026，40（5）：335-350. DOI： 10.13870/j.cnki.stbcxb.2026.05.018. CSTR： 32310.14.stbcxb.2026.05.018.

Luo Jiangning， Yang Hongfei， Lu Xianli， et al. Quantitative analysis of changes in net primary productivity and their driving forces in Yangtze River Delta［J］.Journal of Soil and Water Conservation，2026，40（5）：335-350. DOI： 10.13870/j.cnki.stbcxb.2026.05.018. CSTR： 32310.14.stbcxb.2026.05.018.

摘要

目的

中国长三角地区作为全球城市化最活跃且经济最具活力的区域之一，其生态系统健康与植被生产力的动态变化受到广泛关注。

方法

应用遥感-光能利用率CASA模型，利用GIS空间分析技术和数理统计方法，探究2001—2024年长三角地区植被净初级生产力（NPP）的时空格局和动态变化；采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和Hurst指数系统揭示NPP的时空变化特征与未来趋势预判，在此基础上结合Thornthwaite Memorial模型估算潜在NPP（PNPP），并结合趋势分析量化气候变化与人类活动的相对贡献；利用耦合协调度模型探究各地类与NPP的响应与耦合协调度，并结合机器学习与SHAP解释等方法评估多种驱动因子与NPP间的相互作用。

结果

1）长三角地区NPP整体呈波动上升趋势，但空间异质性显著。2）人类活动主导的NPP变化贡献率为41.96%，远高于气候变化主导的16.98%，在区域生态系统演变中占据主导地位，二者共同主导的影响占比为41.06%。3）耦合协调度模型分析表明，农田和草地与NPP耦合协调度最高。4）基于Hurst指数的NPP未来趋势预判揭示，长三角地区未来NPP变化将呈现明显区域分化，部分区域存在生态退化的风险。5）机器学习与SHAP解释指出归一化植被指数（NDVI）、地形（DEM）和夜间灯光指数（nighttime light index）是影响NPP的关键因素。

结论

研究结果不仅为长三角地区的生态修复与可持续发展提供科学依据，同时也为全球类似城市化区域的生态系统管理提供重要参考。

Abstract

Objective

The Yangtze River Delta in China is recognized as one of the world′s most dynamic regions， renowned for its rapid urbanization and economic vitality. The dynamics of ecosystem health and vegetation productivity have attracted widespread attention.

Methods

Using the remote sensing-based light use efficiency CASA model， together with GIS spatial analysis techniques and statistical methods， the spatiotemporal patterns and dynamic changes of vegetation net primary productivity （NPP） in the Yangtze River Delta from 2001 to 2024 were investigated. The Theil-Sen median trend analysis， Mann-Kendall significance test， and Hurst exponent were used to systematically characterize the spatiotemporal variations and predict future trends of NPP. The Thornthwaite Memorial model was adopted to estimate potential NPP （PNPP）， and was combined with trend analysis to quantify the relative contributions of climate change and human activities. The coupling coordination degree model was employed to explore the response relationship and coupling coordination between different land cover types and NPP. Additionally， machine learning algorithms combined with SHAP interpretation were used to assess the interactions among various driving factors and NPP.

Results

1） NPP showed an overall fluctuating but upward trend， with significant spatial heterogeneity in the Yangtze River Delta. 2） Human activities contributed 41.96% to NPP variations， substantially exceeding the 16.98% contribution of climate change， and played a dominant role in regional ecosystem evolution. Their co-dominated influence accounted for 41.06%. 3） According to the coupling coordination degree analysis， cropland and grassland were the land use types most closely coordinated with NPP. 4） Projections based on the Hurst exponent indicated that future NPP changes in the Yangtze River Delta will exhibit significant regional divergence， with certain areas facing potential risks of ecological degradation. 5） Machine learning and SHAP interpretation identified three key factors influencing NPP： the normalized difference vegetation index （NDVI）， digital elevation model （DEM）， and nighttime light index.

Conclusion

This study provides a scientific basis for sustainable development and ecological restoration in the Yangtze River Delta， and offers important implications for ecosystem management in similar urbanized regions worldwide.

关键词

Keywords

references

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