检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：偶星中国地质大学（北京）

学位级别：硕士

本文运用casa模型,结合LandsatTM遥感影像和相关气候数据,利用ENVI、ArcGIS和MapGIS软件,进行平朔大型露天矿区植被净初级生产力(NPP)的估算研究。主要是估算分析1987、1996、2001、2005年四个时期矿区植被NPP,研究结论如下:1、根据1987... 详细信息

本文运用casa模型,结合LandsatTM遥感影像和相关气候数据,利用ENVI、ArcGIS和MapGIS软件,进行平朔大型露天矿区植被净初级生产力(NPP)的估算研究。主要是估算分析1987、1996、2001、2005年四个时期矿区植被NPP,研究结论如下: 1、根据1987—2005年的NPP变化情况以及NDVI等参数分析矿区近20年的植被变化和土地复垦情况。1987年到2005年植被NPP有下降的趋势,从1987年的6.47g C·m-2month-1降低为2005年的6.06g C·m-2month-1,但整体趋于稳定。区内主要的安太堡矿NPP值随着开采而降低,从1987年的5.57g C·m-2month-1变为2005年的1.02g C·m-2month-1。安家岭矿植被NPP自2001年降低后在2005年得到了一定的提升,为4.82g C·m-2month-1。复垦排土场在土壤质量改善和人为干扰措施加强情况下,植被生产力在1996年以后逐年提高,2005年达到所有地类NPP的最大值为11.03g C·m-2month-1。 2、按照矿区四期影像解译结果,统计不同土地利用类型下的NPP值。分析NPP时空分布图,发现有林地和人工林地的NPP值比较高,灌木林地的NPP值最低,耕地的NPP的变化比较小,稳定性最高,说明林地是复垦的主要方向,同时部分地恢复成耕地,这样既能提高NPP值,又能加强稳定性。 3、分析平朔矿区多年来整个区域的NPP的变化与气候、复垦措施及开采强度之间的相关性。降雨量对NPP值影响最大,矿区植被NPP的变化随着煤炭资源的开采强度的加强而降低。复垦措施是提高矿区整体NPP的有效方法,在同一时期,复垦土地的植被已明显好于原地貌植被生产力。 4、分时期和分情景模拟矿区未来的NPP分布及变化。通过比较发现维持耕地总量平衡原则下进行复垦和重建的生态系统是三个模拟情境中最稳定的模式,NPP最高,并经过一定时间的发展最终能够超出原生态系统的承载力。 5、casa模型在小尺度上具有一定的适用性。本文研究基于casa模型,利用中等分辨率的TM数据,根据矿区的范围和数据收集的实际情况,将模型简化,使模型能够为矿区土地复垦所服务,研究结果表明植被NPP基本能反映矿区的实际情况,具有一定的实用性。

关键词： casa模型净初级生产力(NPP) 平朔矿区矿区植被

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基于casa模型的吉林省区域NPP遥感研究

基于CASA模型的吉林省区域NPP遥感研究

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作者：冉慧吉林大学

学位级别：硕士

本文选题于吉林省科技厅“地质遗迹开发保护研究”项目。植被净第一性生产力(NPP,Net Primary Productivity)在碳循环中占有重要的地位,是将光能转变为有机物能量的关键环节。本文基于casa(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,利用... 详细信息

本文选题于吉林省科技厅“地质遗迹开发保护研究”项目。植被净第一性生产力(NPP,Net Primary Productivity)在碳循环中占有重要的地位,是将光能转变为有机物能量的关键环节。本文基于casa(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,利用遥感数据和气象数据,对吉林省东部、中部、西部三个地理景观不同的典型区进行NPP估算研究。旨在理解不同类型植物光合作用的制约机制,掌握地区的环境发展潜力,丰富区域景观布局,为环境管理及相关碳循环研究提供参考建议和数据支持。利用遥感手段,基于TM/ETM+数据提取了土地利用/植被覆盖信息,获取研究区不同时相下的植被及其他地物要素分布格局;提取NDVI信息,并进行相关信息统计;在此基础上划分植被覆盖度,得到0?20%,20%?40%,40%?60%,60%?80%,80%?100%五个分级结果;通过数据处理确定模型所需各个参数,最后利用casa模型实现三个不同景观区NPP的估算,在此基础上对相同区域不同季相、不同区域总体分布特征进行了分析。研究表明:利用高光谱、近红外技术可以更全面地获取模型所需参数,为研究工作展开更新的局面;有地面实测数据作比较可以增添更强的可靠性,有利于精度评价;典型区的NPP总体分布特征为东部森林山区>中部丘陵农作区>西部农牧交替平原区;不同典型区的NPP受到地理位置、气候因素、植被类型、人类活动等多种因素的影响。

关键词： casa模型吉林省植被净第一性生产力(NPP) 时空格局碳循环

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基于casa模型的呼伦贝尔牧草气象指数保险研究

基于CASA模型的呼伦贝尔牧草气象指数保险研究

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作者：江健南京信息工程大学

学位级别：硕士

呼伦贝尔草原地区畜牧气象灾害频发,导致牧草产量波动变化,这直接影响了当地牛羊等牲畜的品质,也严重阻碍草原地区畜牧业的发展。因此,草原地区亟需一种有力保障手段来提高牧民抵御气象灾害风险的能力。气象指数保险作为一种分散和转移... 详细信息

呼伦贝尔草原地区畜牧气象灾害频发,导致牧草产量波动变化,这直接影响了当地牛羊等牲畜的品质,也严重阻碍草原地区畜牧业的发展。因此,草原地区亟需一种有力保障手段来提高牧民抵御气象灾害风险的能力。气象指数保险作为一种分散和转移气象灾害的有效手段,为草原地区畜牧业可持续发展提供了新思路。本研究综合利用光能利用率模型（Carnegie-Ames-Stanford Approach,casa）和气象指数保险理论,设计适用于呼伦贝尔草原地区的牧草气象指数保险。本文主要研究结论如下:（1）为获得长时序牧草产量数据,本文利用地理信息和遥感技术,基于casa模型估算出呼伦贝尔市牧业五旗2001-2020年牧草生长季（5-8月）的牧草产量,并分别用各牧业旗生态观测站的实测产量数据对模拟产量数据进行精度验证。实测产量值与估测产量值的相关性系数分布区间为0.76-0.82、均方根误差区间为20.42-24.21g/m2、平均绝对误差区间为17.94-23.19g/m2,三种误差指标均在合理误差范围之内。结果表明casa模型模拟出的牧草产量数据精度较高,可为牧草气象指数保险设计提供可靠的产量时序数据支撑。（2）为准确分离牧草气象产量,本研究使用拟合曲线分析法和皮尔逊相关系数法,综合评估3a滑动平均法、HP（Hodrick Prescott）滤波法、二次指数平滑法、平均趋势法四种气象产量分离方法拟合牧草趋势产量的效果。对比不同方法下牧业五旗的相关性检验结果,得到四种方法拟合的趋势产量与实际产量的皮尔逊相关性系数排序:3a滑动平均法>平均趋势法>HP滤波法>二次指数平滑法,其中3a滑动平均法拟合度最高,值为0.70。因此择优选取3a滑动平均法分离牧草气象产量并确定减产率。（3）牧草产量受温度、降雨等多种气象因子影响,因此本研究构建与之相关的74组气象指数,以形成一套完整合理的气象指数指标体系,准确客观反映出气象因子对牧草减产的影响。考虑到空间基差风险与指数保险精度,本文通过气象指数与相对气象产量的皮尔逊相关性大小进行气象影响综合分析,定量评估各指数对不同牧业旗牧草产量的影响,进而计算各牧业旗的综合气象指数（Composite Weather Index,CWI）。其次,采用单位根检验法（Augmented Dickey-Fuller,ADF）对各牧业旗的减产率和综合气象指数时序数据进行平稳性检验,经检验各变量均为平稳序列。最后,通过构建各牧业旗牧草减产率与综合气象指数的回归模型,对比分析实际减产率与预估减产率的基差风险。实验结果表明,预估减产率波动范围较小,仅在0～17%;而实际减产率波动范围较大,为0～31%。因此基于线性回归模型预估减产率可以有效降低气象指数保险设计过程中的基差风险。（4）为确定保险实际费率和理赔方案,根据高斯核密度估计算法和期望保险原理在七种不同保障水平下分级厘定各牧业旗保险纯费率并计算对应气象指数触发值,系统性完成呼伦贝尔牧草气象指数保险设计。从牧民角度出发,在免赔率0%条件下各牧业旗实际费率厘定结果如下:满洲里市为1.375%;陈旗为1.115%;新右旗为1.326%;新左旗为0.861;鄂温克旗为0.565%。

关键词： casa模型产量分离方法气象指数保险费率厘定牧草

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基于casa模型的植被NPP时空动态研究 ——以甘肃白龙江流域为例

基于CASA模型的植被NPP时空动态研究 ——以甘肃白龙江流域为例

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作者：高彦净兰州大学

学位级别：硕士

甘肃白龙江流域位于甘肃省东南部,是青藏高原、黄土高原及秦巴山区的交界带,是中国地形第一阶梯与第二阶梯的过渡地带,为长江上游重要的生态屏障,对长江流域生态系统稳定发挥着重要作用。研究区地处生态环境过渡带,随着人口增加及区域... 详细信息

甘肃白龙江流域位于甘肃省东南部,是青藏高原、黄土高原及秦巴山区的交界带,是中国地形第一阶梯与第二阶梯的过渡地带,为长江上游重要的生态屏障,对长江流域生态系统稳定发挥着重要作用。研究区地处生态环境过渡带,随着人口增加及区域经济发展,剧烈的人类活动导致植被破坏、滑坡、泥石流、水土流失等自然灾害频发和生态环境问题突出。植被净初级生产力是陆地生态系统可持续发展的重要指标,因此研究甘肃白龙江流域植被生产力变化,可为地质灾害防治、植被建设与恢复及生态环境管理提供科学依据,对探究全球变化背景下流域生态系统可持续发展具有重要的意义。本文基于MODIS NDVI数据、气象数据、植被类型数据及土地利用数据等,运用casa模型估算2000-2013年甘肃白龙江流域植被净初级生产力,分析近14年来流域植被净初级生产力时空变化特征,并探讨了气温、降水、滑坡、泥石流、生态建设工程和城镇化与植被NPP的关系。初步结论如下：(1)2000-2013年甘肃白龙江流域的植被NPP年平均值为500.59 gC·m-2·a-1不同植被类型的植被NPP年均值和总量差异较大,常绿阔叶林的植被NPP平均值最大,为924.5 gC·m-2·a-1,落叶阔叶林的植被NPP年总量最大,为25.17×1011gC.a-1。(2)2000-2013年甘肃白龙江流域在植被NPP年际变化方面,主要表现为：植被NPP总量及年平均值在波动中呈增长趋势。近14年来,植被NPP季节总量大小依次为：夏季>春季>秋季>冬季,四个季节的植被NPP总量都呈增长趋势。(3)甘肃白龙江流域植被NPP年均值增加区域与减少区域的面积比率为4.92。植被NPP在空间上的变化主要表现为：(a)植被NPP年均值明显增加区域集中分布在白龙江舟曲——武都段近岸区及其北部区域、岷江近岸区等；(b)植被NPP年均值轻微增加区域分布在中度增加区域的外围,中度增加区域分布在明显增加区域的外围,形成了以明显增加区域为核心的地域分布格局；(c)植被NPP年均值基本不变区域是主体部分,成片分布在迭部县、舟曲县西部、文县北部等；(d)植被NPP年均值轻微减少区域主要分布在武都区南部；(e)植被NPP年均值中度减少区域和严重减少区域紧密相连,主要分布在武都区的郊区。(4)2000-2013年甘肃白龙江流域不同植被类型NPP年均值和年总量变化曲线波动基本一致,呈缓慢增长趋势；不同县区的植被NPP年总量也呈增长趋势。(5)甘肃白龙江流域植被NPP与气候因子的相关性总体上表现为植被NPP与降水量的相关性(平均相关系数为0.33)高于与气温的相关性(平均相关系数为0.06)；就不同区域的植被NPP对降水和气温的敏感性差异较大。(6)随着甘肃白龙江流域植被NPP年均值的变大,滑坡点和泥石流沟的分布相对减少。植被NPP与滑坡点、泥石流沟的分布呈显著负相关,Pearson相关系数分别为-0.796、-0.783。(7)近14年来,植被NPP受人类活动影响较大。近十几年来,随着研究区各种生态建设工程的实施,坡耕地面积逐渐减少,林草地增加,植被覆盖度提高,而植被NPP增加区域与耕地转化为林草地的区域相对一致。受到城镇化影响,武都区植被NPP减少。

关键词：甘肃白龙江流域 casa模型植被净初级生产力时空动态影响因子

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基于casa模型的河南省主要森林区植被NPP时空变化研究

基于CASA模型的河南省主要森林区植被NPP时空变化研究

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作者：娄洋郑州大学

学位级别：硕士

植被净初级生产力（NPP）在一定程度上可以反映出植被在自然条件下的生成能力即植被生长和健康的状况。它是植被积累有机物能力的重要指标,同时也是评价陆地生态系统质量的重要参数。2014年《河南省主体研究区规划》确定构建全省以“四... 详细信息

植被净初级生产力（NPP）在一定程度上可以反映出植被在自然条件下的生成能力即植被生长和健康的状况。它是植被积累有机物能力的重要指标,同时也是评价陆地生态系统质量的重要参数。2014年《河南省主体研究区规划》确定构建全省以“四区三带”为主体的生态安全战略格局,其中太行山生态区、伏牛山生态区和桐柏大别山生态区为河南省重点森林生态研究区。本文以河南省主要森林区为研究区,利用casa模型对研究区2000-2018年间每年4-9月的NPP进行估算,分析了研究区内NPP的时空分布特征及其时空动态变化,探究了研究区内NPP与气象因子的相关关系,并构建了一种可以评估研究区生态质量优劣的综合评价指数。为合理开发和利用研究区自然资源提供科学依据,为评估研究区对气候变化的响应提供数据支撑,对维护研究区的生态系统具有重要意义。主要研究结果如下:（1）通过将基于修改参数的casa模型估算得到的NPP与MOD17A3产品进行对比,发现R2在0.6以上。说明修改后的casa模型适用于研究区植被净初级生产力的估算。（2）研究区NPP的空间分布在水平方向上因研究区内部各生态区的地理环境的不同有各自的特点,垂直方向上海拔高度成为限制太行山生态区和桐柏大别山生态区NPP增长的因素之一。2000-2018年总体上太行山生态区和桐柏大别山生态区NPP呈上升的变化趋势,仅伏牛山生态区NPP近19年来呈下降的变化趋势。（3）年尺度上伏牛山生态区NPP主要受气温和降水的影响,太行山生态区和桐柏大别山生态区NPP则分别主要受气温和降水的影响。随着月份的变化,影响各生态区NPP的气象因子也在不断变化。（4）通过构建的综合评价指数发现年尺度上伏牛山生态区、太行山生态区和桐柏大别山生态区的年均综合评价指数依次为0.53、0.43、0.45。月尺度上研究区内部三个生态区均在7、8月生态质量达到最好。研究区内部生态质量由高到低依次为伏牛山生态区,桐柏大别山生态区,太行山生态区。

关键词： casa模型植被净初级生产力动态变化气象因子综合评价指数

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基于casa模型的淮河流域植被净第一性生产力估算研究

基于CASA模型的淮河流域植被净第一性生产力估算研究

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作者：刘义合肥学院

学位级别：硕士

植被净第一性生产力(NPP,Net Primary Productivity)是环境生态的重要研究内容之一,是植被生命活动与能量转换的重要指标,也是判定生态系统碳源、碳汇和调节生态过程的主要因子。淮河流域是我国重要的粮食生产基地、能源矿产基地和制造... 详细信息

植被净第一性生产力(NPP,Net Primary Productivity)是环境生态的重要研究内容之一,是植被生命活动与能量转换的重要指标,也是判定生态系统碳源、碳汇和调节生态过程的主要因子。淮河流域是我国重要的粮食生产基地、能源矿产基地和制造业基地。地平平坦开阔,低海拔冲积平原、低海拔低河漫滩面积广布。气候为南北气候的过渡带,温和湿润。在流域中河南省所占面积最多,其次为安徽、江苏、山东以及湖北省,流经的城市约有40个。经济增速和人口规模的增长均处在较快水平。本文基于casa(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,利用NDVI、土地覆被等RS/GIS数据和气温、蒸散量等气象数据,就淮河流域这一研究区的2007——2016年的植被进行NPP估算,并细致地对淮河流域以及流域分区植被NPP的空间分布、时间变化以及变化趋势等进行了分析,以此为淮河流域生态系统的研究、碳循环的研究和生态修复、环境保护等提供借鉴和参考。基于模型分析结果研究发现:(1)从空间分布上来看,淮河流域植被NPP空间分布的异质性明显,植被NPP最大值为965.17 g C/m,年均为332.57 g C/m,由西南向东北递减。子分区的植被NPP分布各有不同。二级分区中,淮河上游区植被NPP年均为367.39 g C/m,西至南一带为高值,东北为次高值。淮河中游区为345.29g C/m,南部和西部的小部分有高值集中,东部洪泽湖水域植被NPP低,由中部至南、至西植被NPP逐渐减少。淮河下游区为331.53 g C/m,西高东低。沂沭泗河区为298.66 g C/m,南高北低,西高东低。三级分区各区域植被NPP由大到小依次为:王蚌区间南岸、王家坝以上南岸、王家坝以上北岸、里下河区、蚌洪区间北岸、王蚌区间北岸、蚌洪区间南岸、南四湖西区、高天区、沂沭河区、中运河区、日赣区以及南四湖东区。(2)从时间尺度来看,2007—2016年淮河流域植被NPP呈现波浪式上升的趋势,2008—2011年、2013—2015年缓慢下降,2012、2016年较快增加。子分区逐年变化与淮河流域逐年变化基本一致,呈现上升趋势。年内各月植被NPP先增后减,集中于5-9月,7月最高,为64.63 g C/m,对全年的植被NPP贡献最大,所占比重接近全年的五分之一,2月最低,为2.63 g C/m。季节上,集中在春末到秋初,夏季最高,平均为162.05 g C/(m·a),春季次之,秋季紧随其后,冬季最低。(3)使用趋势分析法发现,淮河流域2007—2016年的变化趋势为平均每年增长14.27g C/m,约有89.34%的面积为增加趋势,10.66%属下降趋势。增长趋势在0.01—20.58 g C/m区间的占比约71.41%。淮河流域增长趋势南高北低,南部、西南部、西部山区增长趋势较为明显。各月的月变化趋势均值约为每年增长1.19 g C/m,仅11月份为下降趋势,其余月份均为增长趋势,其中7、8月增长趋势最高,12月最弱。夏季增长趋势最强,春季次之,秋季排在第三,冬季增长趋势最弱。(4)降水量、气温对植被NPP的影响:淮河流域内气候差异明显,2007—2016年平均降水量为881.38 mm,变化趋势为-3.39 mm/a,有74.65%的区域为减少趋势,25.35%为上升趋势。多年平均气温为15.08℃,变化趋势为0.02℃/a,有17.56%的区域气温变化为减少趋势,82.44%为上升趋势。植被NPP与降水的偏相关系平均为-0.1933,负相关关系与淮河流域特殊的梅雨天气和涡切变、台风等引起的暴雨等息息相关。其正、负相关区域分别为淮河流域的22.50%以及77.50%,与气温偏相关系数平均为-0.0781,正、负相关关系面积分别占流域的41.24%和58.76%。大部分区域的相关程度为中低度。与降水之间的关系强于与气温的关系。根据本文研究发现,casa模型在淮河流域植被NPP估算中得到了较好的应用,模型有着较好的应用性和系统性。通过对淮河流域植被NPP的时空格局和变化的分析与讨论,可为淮河流域的治理提供参考,为促进淮河流域生态系统的稳定和平缓、生态修复、环境保护以及绿色发展等方面提供理论基础和决策借鉴。

关键词： casa模型淮河流域植被净第一性生产力(NPP) 时空格局

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基于casa模型的赣江流域植被净初级生产力估算研究

基于CASA模型的赣江流域植被净初级生产力估算研究

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作者：李双元兰州交通大学

学位级别：硕士

本文基于赣江流域植被指数（NDVI）数据、气象数据、植被类型数据以及土壤质地数据，使用光能利用率模型casa（Carnegie-Ames-Stanford Approach），模拟估算了赣江流域1998-2012年15年间植被净初级生产力(NPP)，对赣江流域植被NPP时空... 详细信息

本文基于赣江流域植被指数（NDVI）数据、气象数据、植被类型数据以及土壤质地数据，使用光能利用率模型casa（Carnegie-Ames-Stanford Approach），模拟估算了赣江流域1998-2012年15年间植被净初级生产力(NPP)，对赣江流域植被NPP时空分布特征以及与气候因子的相关性进行了分析。主要得出以下结论： (1)赣江流域1998-2012年年均植被NPP空间分布差异明显，NPP最大值为1264gC/m2，年均NPP为758.88gC/m2/a，森林生态系统NPP年累计值最高，农田生态系统NPP较森林生态系统较低，草地生态系统NPP最低。 (2)赣江流域不同植被类型的NPP有较大差异，单位平均NPP最大的是森林生态系统，年均NPP为745.9gC/m2/a，其次为农田，年均NPP为745gC/m2/a，之后大小依次为灌丛和草地，年均NPP分别为570gC/m2/a和501gC/m2/a。 (3)1998-2012年赣江流域植被NPP平均值整体呈现出稳定上升趋势，其中最低值出现在2003年，NPP为664.73gC/m2/a；最大值出现在2002年，NPP为844.79gC/m2/a。从季节变化情况来看，每年春季（3-5月）的NPP平均值为46.26gC/m2/季，夏季（6-8月）的NPP平均值为114.75gC/m2/季，秋季（9-11月）NPP的平均值56.21gC/m2/季，冬季（12-2月）NPP的平均值为7.74gC/m2/季。 (4)不同植被类型在各个月的NPP值表现出较为明显的单峰型曲线的特点，季相变化随季节变化而变化的特征比较明显，7月份各植被类型的NPP值最大，达到峰值，1月份和12月份的NPP值最小。 (5)赣江流域植被NPP与年均温呈负相关性，整个研究区NPP与年均温的平均偏相关系数为-0.22。NPP与年均温呈正相关的面积约占植被总面积的16.42%，该地区植被NPP随温度升高而增加；NPP与年均温呈负相关的面积占植被总面积的83.58%，NPP随温度升高而降低。赣江流域植被NPP年降水量呈正相关,整个研究区NPP与年降水量的平均偏相关系数为0.12。NPP与年降水量呈正相关的面积约占植被总面积的71.03%，该地区NPP随降水量增加而增加；NPP与年降水量呈负相关的面积占植被总面积的28.97%，NPP随降水量的减少而降低。

关键词： casa模型净初级生产力时空分布影响因素赣江流域

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基于改进casa模型的陕西省植被NPP时空分异及预测研究

基于改进CASA模型的陕西省植被NPP时空分异及预测研究

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作者：赵雪瑞长安大学

学位级别：硕士

植被净初级生产力（Net Primary Production,NPP）作为衡量生态系统生产力水平的关键指标,能够反映植被群落的生产能力,是影响地表碳循环过程以及调节生态系统结构和功能的重要因素。因此,量化区域NPP大小及时空变化特征,探究其与影响... 详细信息

植被净初级生产力（Net Primary Production,NPP）作为衡量生态系统生产力水平的关键指标,能够反映植被群落的生产能力,是影响地表碳循环过程以及调节生态系统结构和功能的重要因素。因此,量化区域NPP大小及时空变化特征,探究其与影响因子间的响应关系以及预测未来发展格局,对于合理优化土地资源管理和维持区域生态系统平衡发展具有重要意义。针对原始casa模型中水分胁迫系数由气象站点数据插值和区域经验模型计算带来的不确定性问题,本文利用温度—植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI）表征像素级土壤水分含量,提出了一种基于TVDI的改进casa（Carnegie Ames Stanford Approach）模型,估算并分析了陕西省2000～2022年间NPP及其时空变化特征;其次利用相关系数法和地理探测器,探究了引起NPP变化的影响因素;最后基于FLUS模型模拟未来不同情景下土地利用类型转移,并预测了NPP空间分布变化。本文得出的主要结论如下: （1）基于TVDI改进后casa模型估算的陕西省NPP与MODIS-NPP具有较高的相关性,模型改进后R2提高,RMSE值降低,与其他相关研究中估算结果较为一致。时间变化趋势上,在2000～2022年间全省约有57.27%的区域面积内NPP呈现显著和极显著增加趋势,且年内变化特征具有一定的季节性变化规律;在空间分布格局上,全省NPP呈现南高、北低的分布特征,且植被NPP重心不断向东北方向迁移。（2）陕西省NPP对于气象和地形因子的响应关系存在一定差异。全省NPP与气温呈极显著正相关区域占比达20.76%,集中在陕南秦巴山区和宝鸡市、西安市南边靠近秦岭山脉的部分区县,负相关区域总占比为4.02%;与降水的显著相关性具有一定的南北分异特征,陕北地区以正相关性为主,负相关区域分布在关中地区和陕南地区;全省NPP在2100 m海拔附近最高,且随坡度的升高而增大。（3）利用地理探测器量化自然环境和人类活动对陕西省NPP变化的驱动力大小可知:在因子探测中,降水、太阳辐射量和土地利用类型对全省NPP变化的贡献率较大;交互作用探测下,任意两因子对NPP变化的解释力均强于单一因子,且在不同年份均表现为非线性增强或双因子增强,每年交互作用影响力较强的两个因子,基本上是由因子探测中的主导因子组合而成。（4）未来不同情景下陕西省NPP空间变化结果表明:在三种不同发展情景下NPP均呈现增加趋势,且空间变化分布大致相同,陕北和秦巴山区NPP增加趋势明显,减少区域主要集中在关中城市群附近。其中,在生态保护情景下,由于林地和其他生态用地面积得到有效保护,NPP增加较为显著,平均增长220.99 gC·m-2·a-1;在自然发展情景和耕地保护情景下,NPP平均增加184.13 gC·m-2·a-1和160.07 gC·m-2·a-1,全省NPP未来总体发展趋势较好。

关键词：植被净初级生产力(NPP) casa模型时空变化特征环境因子响应关系 NPP预测

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基于casa模型的陕西省陆地植被NPP估算研究

基于CASA模型的陕西省陆地植被NPP估算研究

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作者：梁珂长安大学

学位级别：硕士

陆地净初级生产力(NetPrimary Production,NPP)是指植被在单位面积、单位时间内通过光合作用所获取的生物量的净增加值。作为陆地碳循环研究的重要组成部分,NPP的估算不仅具有评价生态系统碳汇能力的作用,还可以直接反应陆地植被在自然... 详细信息

陆地净初级生产力(NetPrimary Production,NPP)是指植被在单位面积、单位时间内通过光合作用所获取的生物量的净增加值。作为陆地碳循环研究的重要组成部分,NPP的估算不仅具有评价生态系统碳汇能力的作用,还可以直接反应陆地植被在自然条件下的生成能力,同时也是衡量生态系统调节能力强弱的重要因素之一。许多研究成果表明NPP值越大,表明植被通过光合作用固定的二氧化碳量以及沉积的氮元素越多,对应大气中的二氧化碳含量将会降低,也就间接表明温室效应减弱。因此,NPP是研究大气碳循环的关键指标,也是评价陆地生态系统质量的重要参数,在分析全球气候变化和碳平衡中起着重要作用。本文基于casa模型的理论基础,以MODIS-NDVI遥感数据、陕西省降雨量数据、气温数据、太阳辐射数据和植被类型数据作为模型输入参数,实现了2000-2014年陕西全省植被NPP的估算,并对其时空格局进行了分析,论文主要研究内容如下:(1)鉴于最大光能利用率在不同植被类型中的差异,对casa模型进行了部分改进,建立了陕西省陆地净初级生产力的光能利用率模型,使其估算结果更符合陕西省区域特征,有效提高了模型的适应性和精度。(2)利用casa模型估算出陕西省2000-2014年间的NPP值,建立研究区NPP时空数据集,分析2000-2014年陕西省植被NPP的时空分布及年际、月际变化趋势。(3)基于2000-2014年间陕西全省NPP的估算值,重点研究了NPP值与气候、气象、地表覆盖的关联关系,探讨了NPP评价生物碳排放及陆地生态系统质量的可能性。

关键词： casa模型植被净初级生产力光能利用率 NDVI

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基于casa模型的瓦屋山林场植被净初级生产力估算

引用

林业科技开发 2012年第3期26卷 90-96页

作者：耿君阮宏华涂丽丽吴国训南京林业大学江苏省林业生态工程重点实验室南京210037 南京大学国际地球系统科学研究所

在地理信息系统和遥感技术支持下,利用改进的casa模型,并结合Landsat TM遥感影像、气象数据和林班数据,估算出瓦屋山林场2008—2009年的植被净初级生产力(PNPP),并通过实测植被生物量和生产力的关系,验证casa模型在研究地区估算结果。... 详细信息

在地理信息系统和遥感技术支持下,利用改进的casa模型,并结合Landsat TM遥感影像、气象数据和林班数据,估算出瓦屋山林场2008—2009年的植被净初级生产力(PNPP),并通过实测植被生物量和生产力的关系,验证casa模型在研究地区估算结果。结果表明:casa模型估测植被PNPP与实测结果有较好的一致性,能够适用于瓦屋山林场植被净生产力估算;casa模型估算结果主要植被类型年均PNPP区别明显,从高到低依次是:中国山杨、麻栎、板栗、马尾松、湿地松、灌木、杉木和池杉;瓦屋山林场植被PNPP季节变化显著,夏季贡献率最大,其次是春季和秋季,冬季最少,主要由于不同季节环境因素不同,其中又以太阳辐射最为重要。

关键词： casa模型遥感净初级生产力森林生物量

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