吉林省长时间序列陆地生态系统NPP时空变化特征

严俊霞; 黄浩; 高彦华; 王甜甜; 张莹

doi:10.13870/j.cnki.stbcxb.2021.05.024

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

吉林省长时间序列陆地生态系统NPP时空变化特征

更新时间：2025-03-12

- 吉林省长时间序列陆地生态系统NPP时空变化特征
- Estimation and Spatial-Temporal Dynamics of Long-term Sequenced Vegetation Net Primary Productivity in Jilin Province
- 水土保持学报 2021年35卷第5期页码：172-180
- 作者机构：
  
  1. 山西大学黄土高原研究所,太原,030006
  2. 中国资源卫星应用中心,北京,100094
  3. 江苏省环境监测中心,南京,210019
  4. 中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室,北京,100101
- 作者简介：
  
  [ "严俊霞(1976-),女,副教授,硕士生导师,主要从事生态系统碳循环研究。E-mail:yjx422@sxu.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目（41571429）
- DOI：10.13870/j.cnki.stbcxb.2021.05.024
  中图分类号： S718.55
- 纸质出版：2021
- 稿件说明：
移动端阅览
严俊霞, 黄浩, 高彦华, 等. 吉林省长时间序列陆地生态系统NPP时空变化特征[J]. 水土保持学报, 2021,35(5):172-180.

YAN Junxia, HUANG Hao, GAO Yanhua, et al. Estimation and Spatial-Temporal Dynamics of Long-term Sequenced Vegetation Net Primary Productivity in Jilin Province[J]. 2021, 35(5): 172-180.
严俊霞, 黄浩, 高彦华, 等. 吉林省长时间序列陆地生态系统NPP时空变化特征[J]. 水土保持学报, 2021,35(5):172-180. DOI： 10.13870/j.cnki.stbcxb.2021.05.024.

YAN Junxia, HUANG Hao, GAO Yanhua, et al. Estimation and Spatial-Temporal Dynamics of Long-term Sequenced Vegetation Net Primary Productivity in Jilin Province[J]. 2021, 35(5): 172-180. DOI： 10.13870/j.cnki.stbcxb.2021.05.024.

摘要

植被净初级生产力（NPP）是陆地生态系统碳循环过程中的重要组成部分，也是评价碳源/汇的重要环节。基于2001—2019年MODIS地表反射率数据（MOD09A1）、气温和日照时间资料，利用光能利用率模型估算了吉林省陆地生态系统NPP，采用趋势分析、空间变异性分析等方法，分析了吉林省陆地生态系统NPP的时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明：（1）2001—2019年，吉林省植被NPP年均值与总量均成波动上升趋势，辖区内植被NPP总量表现为森林>农田>草地。（2）2001—2019年NPP分布表现出明显的空间差异性，大部分区域NPP呈现增加趋势，总体变异性稳定，但西北部区域NPP空间变异程度较大，与该地区施行退耕还林和治理草地退化、沙化、盐碱化有一定关联，植被恢复明显。（3）吉林省植被NPP与年均气温、年降水量的相关性存在一定的地域差异性，研究区大部分区域与气温呈正相关关系，小部分区域与降水量呈现出正相关。

Abstract

Net primary productivity (NPP) of vegetation is an important part of the ecosystem carbon cycle process

and also an important part of carbon source/sink. Based on MODIS reflectance data (MOD09A1)

temperature and sunshine hours data from 2001 to 2019

this study used the light energy utilization model to estimate the NPP of the terrestrial ecosystem in Jilin Province

and analyzed the spatial-temporal dynamics of NPP and their correlation with climate factors using trend analysis and spatial variability analysis. The results showed that:(1) From 2001 to 2019

the annual average and total amount of vegetation NPP in Jilin Province fluctuated and increased. The total amount of vegetation NPP within the jurisdiction showed the following:forest>farmland>grassland. (2) The distribution of NPP from 2001 to 2019 showed obvious spatial differences. NPP in most regions showed an increasing trend

and the overall variability was stable. However

the degree of spatial variability of NPP in the northwest region was relatively larger. Grassland degradation

desertification

and salinization were related to a certain extent

and vegetation restoration was obvious. (3) The correlations between vegetation NPP and annual average temperature and annual precipitation in Jilin Province had certain regional differences. Most areas of the study area had a positive correlation with temperature

and a small part of the study area had a positive correlation with precipitation.

关键词

Keywords

references

李媛.陆地植被净初级生产力估算及影响因素研究现状[J]. 宁夏大学学报(自然科学版), 2018, 39(4):362-366.

马良, 朱再春, 曾辉.NPP评估过程模型应用研究进展[J]. 中国沙漠, 2017, 37(6):1250-1260.

李秀娟, 周涛, 何学兆.NPP增长驱动下的中国森林生态系统碳汇[J]. 自然资源学报, 2009, 24(3):491-497.

徐雨晴, 肖风劲, 於琍.中国森林生态系统净初级生产力时空分布及其对气候变化的响应研究综述[J]. 生态学报, 2020, 40(14):4710-4723.

Madugundu R, Al-Gaadi K A, Tola E, et al. Estimation of gross primary production of irrigated maize using Landsat-8 imagery and Eddy Covariance data[J]. Saudi Journal of Biological Sciences, 2017, 24(2):410-420.

Liu X P, Pei F S, Wen Y Y, et al. Global urban expansion offsets climate-driven increases in terrestrial net primary productivity[J]. Nature Communications, 2019, 10:e5558.

孔春芳, 岳永财, 徐凯.2000-2015年江汉平原区域植被NPP时空特征及其对气候变化的响应[J]. 长江流域资源与环境, 2019, 28(6):1460-1469.

黄端, 闫慧敏, 池泓, 等.2000-2015年江汉平原农田生态系统NPP时空变化特征[J]. 自然资源学报, 2020, 35(4):845-856.

Wang C L, Jiang Q O, Engel B, et al. Analysis on net primary productivity change of forests and its multi-level driving mechanism:A case study in Changbai Mountains in Northeast China[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2020, 153:e119939.

冉渊, 李璐.吉林省生态环境问题与生态省建设浅析[J]. 中国环境管理丛书, 2008(2):1-5.

刘舒.吉林西部湿地分布及NPP时空动态变化研究[D].长春:吉林大学, 2018.

冉慧.基于CASA模型的吉林省区域NPP遥感研究[D].长春:吉林大学, 2010.

李相坤.吉林西部盐碱区草地NPP估算和时空特征研究[D].长春:吉林大学, 2017.

冯莉莉, 何贞铭, 刘学锋, 等.基于MODIS-NDVI数据的吉林省植被覆盖度及其时空动态变化[J]. 中国科学院大学学报, 2014, 31(4):492-499, 536.

Liu H, Gong P, Wang J, et al. Annual dynamics of global land cover and its long-term changes from 1982 to 2015[J]. Earth System Science Data, 2020, 12(2):1217-1243.

Chen J D, Gao M, Cheng S L, et al. County-level CO

emissions and sequestration in China during 1997-2017[J]. Scientific Data, 2020, 7(1):e391.

权文婷, 周辉, 李红梅, 等.基于S-G滤波的陕西关中地区冬小麦生育期遥感识别和长势监测[J]. 中国农业气象, 2015, 36(1):93-99.

马佳妮, 张超, 吕雅慧, 等.基于长时间序列遥感数据反演NPP的耕地质量评价[J]. 农业机械学报, 2019, 50(1):202-208.

Allen R G, Pereira L S, Raes D, et al. Crop evapotranspiration-guidelines for computing crop water requirements[M]. Rome:FAO Irrigation and Drainage, 1998.

Myneni R B, Williams D L. On the relationship between FAPAR and NDVI[J]. Remote Sensing of Environment, 1994, 49:200-211.

Goward S N, Dye D G. Evaluating north American net primary productivity with satellite observations[J]. Pergamon, 1987, 7(11):165-174.

崔耀平, 刘纪远, 胡云锋, 等.中国植被生长的最适温度估算与分析[J]. 自然资源学报, 2012, 27(2):281-292.

康婷婷, 居为民, 张春华.2001-2011年中国农田最大光能利用率参数时空变化特征[J]. 遥感技术与应用, 2016, 31(4):663-671.

高彦华.基于MODIS中国陆地生态系统碳格局研究[D].北京:中国科学院地理科学与资源研究所, 2010.

伍卫星, 王绍强, 肖向明, 等.利用MODIS影像和气候数据模拟中国内蒙古温带草原生态系统总初级生产力[J]. 中国科学(D辑:地球科学), 2008, 38(8):993-1004.

陈小平, 刘廷玺, 王冠丽, 等.温度和水分对科尔沁草甸湿地净生态系统碳交换量的影响[J]. 应用生态学报, 2018, 29(5):1523-1534.

刘旻霞, 焦骄, 潘竟虎, 等.青海省植被净初级生产力(NPP)时空格局变化及其驱动因素[J]. 生态学报, 2020, 40(15):5306-5317.

段丽杰, 庄雨适, 孙大光.长白山生物多样性保护优先区(吉林区域)现状、问题与对策[J]. 环境保护, 2019, 47:57-60.

才源, 曹扬, 李子勇, 等.吉林省西部盐碱地状况的调查与分析[J]. 农业与技术, 2019, 39(19):48-52.

张力军. 我省多措并举确保粮食丰收[N].吉林日报, 2021-01-12(1).

范春楠, 韩士杰, 郭忠玲, 等.吉林省森林植被固碳现状与速率[J]. 植物生态学报, 2016, 40(4):341-353.

韩冰, 王效科, 逯非, 等.中国农田土壤生态系统固碳现状和潜力[J]. 生态学报, 2008, 28(2):612-619.

张渊媛, 徐旭初, 薛达元, 等. 吉林西部退化草地多种修复技术的固碳效应分析[C]//中国环境科学学会. 中国环境科学学会年会论文集.北京:中国环境科学学会, 2013:5846-5852.

赵日强, 魏静. 吉林省退耕还林工程二十年综述[EB/OL]. [2020-05-06]. http://www.forestry.gov.cn/main/102/20200506/005252832845336.html.

王斌, 姜琦刚, 孟翔冲, 等.东北三省城市扩展及植被覆盖状况[J]. 世界地质, 2012, 31(1):218-223.

史涵, 李蒙, 王向东.1980-2017年吉林省土地利用变化及驱动力分析[J]. 国土与自然资源研究, 2019(4):14-16.

张雪蕾, 肖伟华, 王义成. 基于改进的CASA模型的三峡库区NPP时空特征及气候驱动机制研究[J]. 生态学报, 2021, 41(9):3488-3498.

庞静, 杜自强, 张霄羽.新疆地区植被对水热条件的时滞响应[J]. 中国农业资源与区划, 2015, 36(7):82-88.

韦振锋, 任志远, 张翀, 等.西北地区植被覆盖变化及其与降水和气温的相关性[J]. 水土保持通报, 2014, 34(3):283-289.

王俊臣, 李劲松.气候变化和人类活动对吉林西部生态环境的影响及防治措施[J]. 水利与建筑工程学报, 2013, 11(4):85-90.

刘家福, 马帅, 李帅, 等.1982-2016年东北黑土区植被NDVI动态及其对气候变化的响应[J]. 生态学报, 2018, 38(21):7647-7657.

刘丽杰, 尹航, 金慧, 等.长白山森林植被资源对气候变化的响应分析[J]. 南方农业, 2019, 13(9):161-162.

浏览量

771

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于EEMD我国粮食主产区农业旱情对气候变化的响应

硫酸铝改良剂对苏打盐碱土磷素形态的影响

吉林省西部苏打碱土区地下水的地球化学特征

不同植被类型沙地表层土壤水分变化特征