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1自然植被净第一性生产力估计模型显示文摘植被的净第一性生产力NPP(Net primary productivity)是指植物在单位时间单位面积上由光合作用所产生的有机物质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分,它是生态系统中物质与能量运转研究的基础。近年来,NPP的研究倍受重视,尤其在国际生物学计划(IBP)期间,进行了许多NPP测定,以测定资料为基础、并联系环境因子建立的模型可以对NPP的区域分布和全球分布进行评价,也可用于全球变化的影响研究,因而它是NPP研究的重要方面。Lieth等用53组实测资料提出Miami模型,他们把温度和降水分开处理。朱志辉 1993科学通报1993,38,15:115
2中国典型植被最大光利用率模拟显示文摘植被最大光利用率是净初级生产力(NPP)遥感估算的一个关键参数,对它的大小一直存在分歧.利用NOAA/AVHRR遥感数据、气象数据和中国NPP实测资料,根据NPP遥感估算的建模思路,采用改进的最小二乘法对中国典型植被的最大光利用率进行了系统的模拟,并针对不同植被分类精度可能带来的误差对最大光利用率进行了敏感性分析.结果表明:文中模拟得到的中国典型植被最大光利用率介于光能利用率模型(CASA模型)和生理生态过程模型(BIOME-BGC)的模拟结果之间,与前人研究结果比较一致:由植被分类精度所带来的最大相对误差仅为-5.5%-8.0%,说明了本文模拟结果具有一定的可靠性和稳定性.朱文泉 潘耀忠 何浩 于德永 扈海波 2006科学通报2006,51,6:167
3中国草地生态系统服务功能价值遥感估算研究显示文摘草地生态系统是我国陆地上面积最大的生态系统,不仅生产大量的产品,而且提供巨大的生态服务功能。利用遥感技术估算草地生态系统服务价值,具有廉价、动态、快速、范围广等优点,并可解决传统方法所不能解决的空间异质性问题。论文考虑有机物质生产、维持CO2和O2平衡、营养物质循环、对环境污染的净化作用、土壤侵蚀控制和涵养水源等主要服务功能,提出了一个基于净初级生产力(NPP)和植被覆盖率的草地生态系统服务价值估算方法,并介绍了从MODIS数据反演NPP和植被覆盖率的方法。对2003年我国草地生态系统服务价值的估算结果表明,我国草地生态系统总服务价值达17050.25×108元,平均48.44×104元/km2,是草地生产收益的19倍;不同类型的草地生态系统单位面积服务价值空间差异悬殊,从5.62×104元/km2变化到99.0×104元/km2以上。姜立鹏 覃志豪 谢雯 王瑞杰 徐斌 卢琦 2007自然资源学报2007,22,2:98
4中国陆地植被净初级生产力遥感估算显示文摘该文在综合分析已有光能利用率模型的基础上,构建了一个净初级生产力(NPP)遥感估算模型,该模型体现了3方面的特色:1)将植被覆盖分类引入模型,并考虑植被覆盖分类精度对NPP估算的影响,由它们共同决定不同植被覆盖类型的归一化植被指数(NDVI)最大值;2)根据误差最小的原则,利用中国的NPP实测数据,模拟出各植被类型的最大光能利用率,使之更符合中国的实际情况;3)根据区域蒸散模型来模拟水分胁迫因子,与土壤水分子模型相比,这在一定程度上对有关参数实行了简化,使其实际的可操作性得到加强。模拟结果表明,1989~1993年中国陆地植被NPP平均值为3.12PgC(1Pg=1015g),NPP模拟值与观测值比较接近,690个实测点的平均相对误差为4.5%;进一步与其它模型模拟结果以及前人研究结果的比较表明,该文所构建的NPP遥感估算模型具有一定的可靠性,说明在区域及全球尺度上,利用地理信息系统技术将遥感数据和各种观测数据集成在一起,并对NPP模型进行参数校正,基本上可以实现全球范围不同生态系统NPP的动态监测。朱文泉 潘耀忠 张锦水 2007植物生态学报2007,31,3:507
52000年~2006年东北地区植被NPP的时空特征及影响因素分析显示文摘东北地区作为全球变化的敏感区域,分析其植被生产力变化特征及其对气候变化的响应具有重要意义。本文基于EOS/MODIS卫星遥感资料,对东北地区植被净初级生产力(NPP)变化的时空特征及主要影响因素进行分析。结果显示,2000年~2006年,我国东北地区植被年NPP主要集中在(200~400)gC/(m^2·年)区间,平均值为400.85gC/(m^2·年),高于同期全国植被年平均NPP(360.97gC/(m^2·年))11.02%。长白山地、大兴安岭和小兴安岭等森林分布区年平均NPP较高,辽河平原、松嫩平原和三江平原农业区及呼伦贝尔草原东部草原区次之,而呼伦贝尔草原西部草原区,松嫩平原西部的农牧交错区及内蒙古赤峰市农牧交错区年平均NPP最小。对东北地区主要植被类型的年均NPP分析,针阔叶混交林年均NPP最大,草地年均NPP最小。一元线性回归分析表明,东北地区2000年~2006年年均NPP变化特征以基本不变的趋势为主,年均NPP增加的面积略高于减少的面积,占东北地区总面积的30.51%,减少地区的面积占总面积的27.43%。土地覆被变化是影响植被NPP变化的重要影响因素之一。植被NPP与气候因子的相关性分析表明。降水是影响东北地区陆地植被净初级生产力的主要因素。国志兴 王宗明 张柏 刘殿伟 杨桄 宋开山 李方 2008资源科学2008,30,8:98
6中国陆地生态系统近30年NPP时空变化研究显示文摘通过陆地生态系统碳循环模型(CASA模型),利用AVHRR的NDVI长期监测数据,逐像元模拟1981~2008年中国陆地生态系统NPP的时空变化,分析其对气候因子的响应关系。结果表明,中国陆地生态系统NPP总量在3.38~4.35 Pg C/a之间变化,平均约为3.8 Pg C/a,且研究期间呈上升趋势。在青藏高原、新疆天山地区和东北大小兴安岭、长白山等冷湿区,NPP年总累积量和年均温呈显著正相关,和年降水量呈显著负相关;地处华北的太行山、燕山等山区和内蒙古中部草原区等干燥环境区,NPP与年降水呈正相关关系;青藏高原及新疆地区和华北平原、四川盆地等农业区,NPP与年均温呈正相关关系。陈福军 沈彦俊 李倩 郭英 徐丽梅 2011地理科学2011,31,11:91
7基于人口普查与多源夜间灯光数据的海岸带人口空间化分析显示文摘我国海岸带区域是台风、风暴潮、地震海啸和海岸侵蚀等海洋灾害的重灾区,精细空间分辨率的人口数据,能够有效服务海岸带灾害风险管理。本文基于我国第六次人口普查资料、OLS/DMSP和NPP/VIIRS DNB两种夜间灯光数据及Landsat卫星遥感影像,综合利用遥感与地理信息系统理论与技术,进行了我国海岸带人口空间化方法与应用研究。利用建筑物与裸地增强指数法(EBBI)基于Landsat卫星遥感影像提取了我国沿海区县建成区数据,作为人口分布的空间控制因素,以普查人口数与夜间灯光数据回归函数关系为依据,对人口进行空间化处理。反演得到了我国海岸带区县1km×1km和0.5km×0.5km两个空间尺度的人口格网数据。并利用福建省沿海乡镇人口数据对人口空间化结果进行了精度评价。研究结果表明NPP/VIIRS DNB夜间灯光数据适用于人口空间化研究,且其反演精度整体优于基于DMSP/OLS传统夜间灯光数据反演的人口格网模型。通过本文实践,可以发现NPP/VIIRS DNB夜间灯光数据具有实现人口和社会经济数据空间化的巨大潜力。高义 王辉 王培涛 孙晓宇 吕婷婷 2013资源科学2013,35,12:90
8气候变化对中国陆地植被净第一性生产力影响的初步研究显示文摘在假定气温平均升高 1.5℃ ,降水平均增加 5 % ,地表植被分布未发生变化的情况下 ,利用改进的光能利用率模型和 1992年 12个月的 1kmAVHRR NDV1资料及地面气候资料对气候变化对中国陆地植被净第一性生产力 (NPP)的影响进行了初步分析。结果表明 ,除了华南沿海NPP略有下降外 ,中国大部分地区NPP将有所增加 ,平均增加 6 .2 %。其中从相对增加量来说 ,青藏高原NPP的增加幅度最大 ;而从绝对增加量来说 ,森林植被的增加量最大 ,荒漠地区NPP的增加量最小。孙睿 朱启疆 2001遥感学报2001,5,1:87
9中国植被净第一性生产力遥感动态监测显示文摘植被净第一性生产力 (NPP)研究方法很多 ,运用NOAAAVHRR的可见光、近红外和热红外波段来提取和反演地面参数 ,进而准确估算陆地植被净第一性生产力 ,是一种全新的研究手段。利用遥感数据进行生物量和净第一性生产力的估算 ,主要是采用光能利用率模型 ,即通过NPP与植物吸收的光合有效辐射 (A PAR)和植被将所吸收的光合有效辐射转化为有机物的转化率 (ε)的关系来实现的。用数学公式可表达为 :NPP =(FPAR×PAR)× [ε ×σT×σE×σS× (1-Ym)× (1-Yg) ]在遥感和地理信息系统技术的支持下 ,以 1990年每旬的 8km分辨率的NOAAAVHRR 1— 5通道的影像为数据源 ,对中国每旬的陆地植被净第一性生产力进行估算 ,然后累加得出全年的NPP值。估算结果 :1990年我国陆地植被NPP总量为 6 13× 10 9t/a ,NPP最高值为 1812 9gC/m2 。就计算结果 ,对中国大陆植被NPP的分布规律进行了分析。遥感模型能够以面代点 ,比较真实地反映陆地植被NPP的时空分布状况 ,与我国植被分布的地理规律性相符 。陈利军 刘高焕 励惠国 2002遥感学报2002,6,2:130
10横断山区2004-2014年植被NPP时空变化及其驱动因子显示文摘横断山区是我国长江上游重要的生态屏障区,对周边区域乃至我国中西部地区气候和生态环境有着深刻的影响。NPP作为碳收支和气候变化研究的核心内容,是判定生态系统健康状况和可持续发展水平的重要指标。基于MODIS C6的NPP数据、1∶100万植被类型图、气象数据和地形数据,采用趋势线分析法和相关分析法对横断地区2004—2014年植被NPP时空格局、变化规律以及驱动因子进行了研究。结果表明:(1)2004—2014年横断山区植被年NPP总量的介于183.768—223.239 Tg C之间,多年平均为208.498 Tg C,单位面积下的植被年NPP均值为463 g C m^(-2)a^(-1)。整体上,植被NPP呈增加趋势,但局部差异明显。(2)植被NPP平均值的年际变化率在-53—97 g C m^(-2)a^(-1)之间,NPP呈增加趋势的区域分布在北部与中部的东侧以及南部的东、西两侧地区,而减少趋势的区域主要集中在西北部、中部的汶川—映秀一带以及南部攀枝花地区。(3)横断山区植被NPP变化受气候因子驱动影响的区域占比8.42%,主要集中在中部的大雪山-沙鲁里山地区,而非气候因子占比91.58%,分布在北部的阿坝地区以及南部的低海拔广大地区。该研究将对横断山区生态环境建设和可持续发展起到指导作用。王强 张廷斌 易桂花 陈田田 别小娟 何奕萱 2017生态学报2017,37,9:101
11火干扰与生态系统的碳循环显示文摘火干扰是陆地生态系统碳循环的重要影响因子。它改变着整个系统的碳循环过程与碳分布格局。正确评估火干扰在碳循环过程中的作用,对推进全球碳循环研究有着重要的意义。从4个方面系统的回顾了火干扰对碳循环的影响过程及其研究方法:(1)火烧过程中含碳痕量气体排放的估算;(2)火烧迹地恢复过程中净第一性生产力(NPP)与土壤呼吸的变化;(3)火干扰对生态系统碳源/汇的影响;(4)模型方法在火干扰与生态系统碳循环研究中的应用。目前火灾碳排量的估算方法业已成熟,但进行更精确的估算必须基于对受干扰生态系统的性质以及火势的时空变异性质的准确理解;相比之下,对于间接的、更为重要的影响,即对火烧迹地恢复过程中碳循环变化的研究则显不足。由于数据缺乏,现有研究大多限于对碳循环某一方面的观测与定量描述,缺乏全面的机理性分析。对此,实地观测、模型模拟与遥感观测的跨尺度集成将成为未来火干扰研究的一个主要方向。吕爱锋 田汉勤 刘永强 2005生态学报2005,25,10:64
121982~2010年中国东北地区植被NPP时空格局及驱动因子分析显示文摘应用逐像元线性回归模型方法,整合应用MODIS和AVHRR NDVI数据集,构建1982-2010年覆盖东北地区的8 km空间分辨率的NDVI数据集,进而应用CASA模型估算得到东北地区29 a NPP数据集,模拟精度在75%以上。29 a平均的东北地区植被NPP总量为6.5×10^8tC/a。植被NPP的分布受植被类型、气候、地形因素的综合影响。NPP地域差异明显,山地区植被〉平原区植被〉高原区植被,变化最大的植被类型为草地植被。过去29 a间,植被NPP呈显著上升趋势(P〈0.01)。气候变化和土地利用变化均是影响植被时空格局的重要因素。毛德华 王宗明 韩佶兴 任春颖 2012地理科学2012,32,9:78
13基于MOD17A3的河南省NPP时空格局显示文摘利用2000—2010年MOD17A3数据集的年NPP数据和GIS技术,定量分析了河南省植被NPP的时空变化特征。结果表明:河南省年NPP变化范围为308~430 g C·m^(-2)·a^(-1),平均值为384 g C·m^(-2)·a^(-1);年均NPP分布全省呈现北低南高趋势,NPP高值区(>500 g C·m^(-2)·a^(-1))主要分布在豫西和豫东南的林区,太行山和丹江流域的林区NPP大部在200~300 g C·m^(-2)·a^(-1),农田覆盖区年平均NPP在300~500 g C·m^(-2)·a^(-1),黄河生态涵养带年平均NPP多小于200 g C·m^(-2)·a^(-1),城市及其周边地区NPP多小于100 g C·m^(-2)·a^(-1);与2000年相比,2010年河南省年NPP大部分地区是增加的,年NPP增加的面积占总土地面积的93.8%;河南省年NPP线性变化趋势以增加为主,年NPP变化百分率增加10%以上的面积所占河南省国土面积的比例为83.7%;年NPP的变化百分率<-10%的植被主要分布在河南省西南部的丹江流域、焦作市和济源市北部以及各城市周边地区,下降的原因主要是森林的破坏及城市的扩张;植被类型分布、年均气温和年均降雨量差异导致河南省NPP南高北低的分布;不同的NPP估算模型或基于不同数据源对同一区域NPP估算存在较大差异。王新闯 王世东 张合兵 2013生态学杂志2013,32,10:62
14遥感在植被净第一性生产力研究中的应用显示文摘As a powerful approach,the advantage of usig remote sensing to estimate and supervise net primary productivity of terrestrial vegetation lies not only in that it is free from a lot of trivially detailed field works,but also in that it realizes the estimation of NPP in a large region.So it largely pushes forward global change research.According to this kind of approach,this paper mainly discusses on the role of vegetation index,PAR and light energy efficiency on the estimation of NPP,and puts forward a few suggestions on improving the NPP models.陈利军 刘高焕 冯险峰 2002生态学杂志2002,21,2:70
15内蒙古草地生态系统碳源/汇时空格局及其与气候因子的关系显示文摘草地净生态系统生产力(NEP)能够表征草地生态系统的固碳能力,直接定性定量地描述草地生态系统的碳源/汇性质和大小。因此,研究区域尺度草地生态系统NEP具有重要的实践意义。基于卫星遥感资料、地面气象观测资料及实地采样数据,结合光能利用率模型估算了2001-2012年内蒙古草地生态系统净初级生产力(NPP)。同时,应用土壤呼吸模型估算了逐月平均土壤呼吸量(Rs),进而估算内蒙古草地净生态系统生产力(NEP)。研究揭示了2001-2012年内蒙古草地生态系统NPP、NEP年际变化规律、气候因子的年际变化规律,以及草地NPP、NEP与主要气候因子的关系。结果表明:2001年以来,内蒙古草地生态系统整体发挥碳汇效应,净碳汇总量达到0.55 Pg C,年均固碳率约为0.046 Pg C/a;研究区大部分草地NPP、NEP与降水均呈正相关关系,与温度相关性不显著,内蒙古草地生态系统仍有巨大的固碳潜力。戴尔阜 黄宇 吴卓 赵东升 2016地理学报2016,71,1:66
162000—2015年安徽省植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因素显示文摘安徽省是我国的农业大省,其生态系统的动态变化直接关系粮食安全。植被NPP的变化可以有效反映生态系统的变化。基于MOD17A3 NPP数据、气象数据和土地利用类型数据,采用偏差分析法、变异系数、趋势分析法和相关分析法对安徽省2000—2015年植被NPP的时空格局、变化趋势及驱动因子进行研究。结果表明:(1)2000—2015年安徽省植被NPP平均值为476.6gC/m^2;波动范围为396.6—531.8gC/m^2;植被NPP具有较强的空间分异性,整体上呈现南高北低趋势;(2)不同土地覆盖类型的年均NPP差异明显,其中林地最高,为535.5gC/m^2,而且不同地类的NPP年际变化幅度不同,主要表现在林地和草地的变化幅度相对较大;(3)植被NPP受气候、环境变化以及人类活动等多种因素共同影响,其中受气候因素中降雨影响较大,但是随着人类活动日益频繁,城市化逐渐成为NPP变化的主要驱动力。王芳 汪左 张运 2018生态学报2018,38,8:62
17基于MOD17A3的中国陆地植被NPP变化特征分析显示文摘净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)作为生态系统物质与能量循环的基础,是区域和全球尺度碳循环和碳收支研究的重要组成部分。基于MOD17A3的NPP数据、地表覆盖类型MCD12Q1数据,采用趋势线分析法对中国2000—2015年陆地植被NPP时空格局、变化规律进行研究。结果表明,(1)2000—2015年,全国陆地植被平均NPP为273.5 g·m^(-2)·a^(-1),变化速率为1.415 g·m^(-2)·a^(-1),变化百分率为8.8%,全国植被NPP线性增长趋势达到显著水平(P<0.05)。中国陆地植被NPP年总量在2.406~2.811 Pg·a^(-1)之间波动,平均值为2.635 Pg·a^(-1)。(2)中国平均植被NPP分布呈现西北低东南高、北方低南方高的基本格局。全国大部分区域,植被NPP水平较低,61.0%的区域植被NPP低于300 g·m^(-2)·a^(-1)。森林、草原、农田平均植被NPP分别为575.5、204.2和388.40 g·m^(-2)·a^(-1)。(3)中国大部分地区年NPP变化趋势不明显,占79.9%的陆地区域植被NPP变化趋势不明显,18.4%的陆地区域植被NPP呈显著增加趋势,仅1.7%的陆地区域植被NPP呈显著减少趋势。(4)占中国陆地总面积59.1%的区域植被NPP增减速率在2 g·m^(-2)·a^(-1)以内,33.4%的区域植被NPP增加速率在2 g·m^(-2)·a^(-1)以上,仅7.4%的区域植被NPP下降速率超过2 g·m^(-2)·a^(-1)。(5)中国大部分地区陆地植被NPP的增长百分率在5%以上,占陆地总面积48.1%,变化不大(变化百分率率在-5%~5%之间)的区域占41.0%,陆地植被NPP的降低率在5%以上的面积占10.8%。该研究对中国各区域生态资源管理,以及生态系统的建设具有一定的指导和借鉴意义。李登科 王钊 2018生态环境学报2018,27,3:63
18青藏高原主要生态系统净初级生产力的估算显示文摘利用青藏高原贡嘎山、海北、五道梁、拉萨等4个野外台站2000~2002年的观测数据、陆地生态系统模型与2001年MODIS遥感数据相结合的方法来估算青藏高原区域的净初级生产力.结果表明:青藏高原区域的净初级生产力空间分布趋势表现出由东南向西北逐渐递减的梯度,该趋势也与水热梯度表现基本一致;整个青藏高原的净初级生产力为302.44×1012gC yr1,其中森林的净初级生产力最高,120.11×1012 gC yr1,占整个高原净初级生产力的39.7%;全年中夏季(6~8月)的净初级生产力最高,246.7×1012gC yr1,约占全年总净初级生产力的80%.用实测数据验证模拟结果表明,二者非常相符.周才平 欧阳华 王勤学 渡边正孝 孙青强 2004地理学报2004,59,1:80
1920世纪80年代以来西南喀斯特地区植被变化对气候变化的响应显示文摘气候变化与植被变化的关系已经在全球和区域尺度上得到了研究证明。在前人研究的基础上,基于AVHRR GIMMS NDVI和AVHRR GloPEM NPP数据集,通过对逐个像元信息的提取和分析,研究了20世纪80年代以来,我国西南喀斯特地区植被变化对气候变化的响应。研究结果显示:(1)20世纪80年代以来,西南喀斯特地区植被覆盖度和净初级生产量总体均呈增加的趋势,但不显著。植被指数的年际变化存在着明显的区域差异;(2)植被指数年际变化与气候因子年际变化的相关系数区域分异比较明显;(3)不同的植被类型对气候变化有着不同的响应特征;在该研究区气温变化对植被变化的影响要高于降水量变化对其影响;(4)植被指数年际变化与气候因子年际变化的相关系数在不同气候条件下分布的规律性比较明显。本研究将会增进对影响喀斯特生态系统稳定性的自然过程的认识,同时也会为喀斯特生态系统的管理提供科学依据。蒙吉军 王钧 2007地理研究2007,26,5:57
20基于CASA模型的藏北地区草地植被净第一性生产力及其时空格局显示文摘基于1981-2004年遥感监测和气象数据,采用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型模拟分析藏北地区草地植被净第一性生产力(NPP)及其时空变化特征.结果表明:受水热条件的制约,藏北地区草地植被NPP空间分布规律呈水平地带性分布,由东南向西北逐渐由230gC·m^-2·a^-1减少到接近0.藏北地区草地植被NPP整体水平较低,年均草地植被总NPP为21.5×10^12g C·a^-1,多年平均值仅为48.1g C·m^-2·a^-1,明显低于青藏高原和其它草原区.藏北地区坡度小于1°平地和平滩地,以及南坡的草地植被年平均NPP相对较低.藏北主要高寒草地7-9月NPP占全年NPP的64.0%~70.0%.1981-2004年间,藏北地区草地植被总NPP的年际变化较大,并有进一步下降趋势.高清竹 万运帆 李玉娥 林而达 杨凯 江村旺扎 王宝山 李文福 2007应用生态学报2007,18,11:59
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