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艾比湖流域植被NPP时空演变特征及其驱动因素
被引量：
3
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作者
罗健梅
阿布都热
合
曼·哈力克
+4 位作者
段越帆
姚凯旋
姚磊
唐华
布威阿依谢姆·吐合提
《生态学报》
北大核心
2025年第1期182-196,共15页
植被净初级生产力(NPP)是监测植被生长状况的重要参数,也是评价生态系统健康状况的重要指标。艾比湖流域是新亚欧大陆桥的一道重要生态安全屏障,研究植被NPP时空变化特征及其驱动因素,对保障流域生态环境健康稳定具有重要意义。基于气...
植被净初级生产力(NPP)是监测植被生长状况的重要参数,也是评价生态系统健康状况的重要指标。艾比湖流域是新亚欧大陆桥的一道重要生态安全屏障,研究植被NPP时空变化特征及其驱动因素,对保障流域生态环境健康稳定具有重要意义。基于气象数据、NDVI数据、植被类型数据,采用CASA模型估算艾比湖流域2001—2020年的植被NPP,采用热点分析、变异系数、趋势分析等方法,揭示植被NPP时空分布格局及演变特征;采用偏相关分析结合参数最优地理探测器模型揭示植被NPP的影响因素。结果表明:(1)2001—2020年艾比湖流域植被NPP多年平均值为199.67 gC m^(-2)a^(-1),整体呈波动上升趋势,增长率为1.83 gC m^(-2)a^(-1)。(2)空间分布集聚特征明显,整体呈四周高中间低的分布格局,61.79%的区域植被NPP呈增加趋势,河流沿岸的绿洲植被NPP显著增加。(3)植被NPP与气象因子呈正相关关系,与降水相关性最强;NPP值随高程和坡度增加呈先增后减的趋势,随坡向变化差异不明显;不同植被类型和不同土壤类型的NPP值差异明显,土地利用变化对植被NPP具有双重影响。(4)土地利用类型和植被类型是影响植被NPP空间分异的主要因子,因子交互作用表现为双因子增强或非线性增强,基于风险探测确定出适宜植被生长的范围或类型。研究结果可为决策者制定艾比湖流域可持续发展方案提供理论依据。
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关键词
净初级生产力
CASA模型
参数最优地理探测器
驱动因素
艾比湖流域
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题名
艾比湖流域植被NPP时空演变特征及其驱动因素
被引量：
3
1
作者
罗健梅
阿布都热
合
曼·哈力克
段越帆
姚凯旋
姚磊
唐华
布威阿依谢姆·吐合提
机构
新疆大学地理与遥感科学学院
新疆大学绿洲生态重点实验室
新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室
出处
《生态学报》
北大核心
2025年第1期182-196,共15页
基金
国家自然科学基金项目(42161049,41761019,41061052)
西部地区人才培养特别项目(201408655089)。
文摘
植被净初级生产力(NPP)是监测植被生长状况的重要参数,也是评价生态系统健康状况的重要指标。艾比湖流域是新亚欧大陆桥的一道重要生态安全屏障,研究植被NPP时空变化特征及其驱动因素,对保障流域生态环境健康稳定具有重要意义。基于气象数据、NDVI数据、植被类型数据,采用CASA模型估算艾比湖流域2001—2020年的植被NPP,采用热点分析、变异系数、趋势分析等方法,揭示植被NPP时空分布格局及演变特征;采用偏相关分析结合参数最优地理探测器模型揭示植被NPP的影响因素。结果表明:(1)2001—2020年艾比湖流域植被NPP多年平均值为199.67 gC m^(-2)a^(-1),整体呈波动上升趋势,增长率为1.83 gC m^(-2)a^(-1)。(2)空间分布集聚特征明显,整体呈四周高中间低的分布格局,61.79%的区域植被NPP呈增加趋势,河流沿岸的绿洲植被NPP显著增加。(3)植被NPP与气象因子呈正相关关系,与降水相关性最强;NPP值随高程和坡度增加呈先增后减的趋势,随坡向变化差异不明显;不同植被类型和不同土壤类型的NPP值差异明显,土地利用变化对植被NPP具有双重影响。(4)土地利用类型和植被类型是影响植被NPP空间分异的主要因子,因子交互作用表现为双因子增强或非线性增强,基于风险探测确定出适宜植被生长的范围或类型。研究结果可为决策者制定艾比湖流域可持续发展方案提供理论依据。
关键词
净初级生产力
CASA模型
参数最优地理探测器
驱动因素
艾比湖流域
Keywords
net primary productivity
CASA model
optimal parameters⁃based geographical detector
driving factors
Ebinur Lake Basin
分类号
Q948 [生物学—植物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
艾比湖流域植被NPP时空演变特征及其驱动因素
罗健梅
阿布都热
合
曼·哈力克
段越帆
姚凯旋
姚磊
唐华
布威阿依谢姆·吐合提
《生态学报》
北大核心
2025
3
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职称材料
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