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江西省NPP估算及其与气候因子的关联分析-基于改进CASA模型
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作者 鲁铁定 章园 +2 位作者 曾思婷 陶蕊 腾月 《中国环境科学》 北大核心 2025年第1期369-378,共10页
通过改进太阳辐射参数和水分子胁迫系数计算方法提高了CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算净初级生产力(NPP)的精度,并在此基础上对NPP和气象因子进行相关性和趋势分析.结果表明,基于改进后模型,NPP与实地观测数据的相关性... 通过改进太阳辐射参数和水分子胁迫系数计算方法提高了CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算净初级生产力(NPP)的精度,并在此基础上对NPP和气象因子进行相关性和趋势分析.结果表明,基于改进后模型,NPP与实地观测数据的相关性达0.62;2001~2022年,江西省年均NPP整体呈上升趋势,年均值超过1000gC/(m^(2)⋅a);NPP月均值为秋季>夏季>冬季>春季,月均值最大值出现在7月;NPP年均值上最大值、最小值出现在2018年、2010年;趋势变化和相关性分析的结果表明,2001~2022年江西省太阳辐射量呈现下降趋势,但NPP的变化未受显著影响;最小二乘法回归模型结果表明,温度每增加一个单位,NPP平均随温度的增加而增加,随太阳辐射的减少而减少;NPP在近几年(2019~2022年)极端事件增加的情况下,NPP未出现显著下降. 展开更多
关键词 casa模型 净初级生产力 太阳辐射 气候变化 江西省
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三峡库区消落带植被NPP估算——基于机器学习优化CASA模型 被引量:6
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作者 靳专 胥焘 +5 位作者 黄应平 肖敏 张家璇 周爽爽 席颖 熊彪 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2464-2478,共15页
三峡库区蓄水后,其生态效应受到广泛关注。消落带植被固碳量作为衡量库区生态系统健康状态的重要指标,对库区碳循环与生态净化具有重要意义。针对消落带不同高程植被接受光照的时间有所差异,且受河流水位变化影响,传统的CASA模型在计算... 三峡库区蓄水后,其生态效应受到广泛关注。消落带植被固碳量作为衡量库区生态系统健康状态的重要指标,对库区碳循环与生态净化具有重要意义。针对消落带不同高程植被接受光照的时间有所差异,且受河流水位变化影响,传统的CASA模型在计算消落带植被固碳量时,存在对植物的光能利用率计算不够精确等问题。以三峡库区香溪河陡坡消落带为研究区域,提出了一种耦合RBFNN模型(Radial Basis Function Neural Network)与CASA模型(Carnegie-Ames-Stanford approach)的新方法(RBF-CASA)。基于RBFNN建立环境影响因子模型,借助高程数据及植被指数等特征计算适合消落带区域的环境影响因子。结合CASA模型中温度和水分胁迫因子,提高植被在像元尺度上的净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)的估算精度,并对反演结果进行验证。模型验证结果显示:RBF-CASA模型估算值与观测值的决定系数(Coefficient of determination,R^(2))为0.730(P<0.01,n=32)。对比原始CASA模型,平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)降低10.991,均方根误差(Root mean square error,RMSE)降低了23.861,相对均方根误差(Relative root mean square error,RRMSE)降低5.10%,平均绝对百分误差(Mean absolute percentage error,MAPE)降低1.12%。使用提出的RBF-CASA模型在库区水位落干期(7—8月份)进行固碳量估算,结果表明:NPP月均值在66.234—134.144g C/m^(2)之间,NPP随着高程的增加呈现起伏变化,其总量在150—155m之间达到峰值,均值在170m以上区域最高。在2021年9月植被NPP均值为35.883g C/m^(2),2022年9月植被NPP均值为25.964g C/m^(2),由于降雨量减少、长江水位下降,在2021—2022年间植被恢复情况较差。研究结果可为库区碳循环、生态净化及生态修复等决策提供科学依据。 展开更多
关键词 基于过程的遥感模型(casa) 机器学习 植被净初级生产力(NPP) 无人机 环境影响因子模型
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基于改进CASA模型的陕西省植被NPP遥感估算 被引量:8
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作者 赵雪瑞 韩玲 +1 位作者 刘明 宋敏琪 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期247-256,共10页
[目的]探究陕西省陆地生态系统植被群落生产状况,分析陕西省植被NPP时空格局变化及影响因素,为准确评估陕西省陆地生态系统碳源/汇,实现区域生态可持续发展,达成碳中和目标提供参考依据。[方法]基于温度—植被干旱指数(Temperature Vege... [目的]探究陕西省陆地生态系统植被群落生产状况,分析陕西省植被NPP时空格局变化及影响因素,为准确评估陕西省陆地生态系统碳源/汇,实现区域生态可持续发展,达成碳中和目标提供参考依据。[方法]基于温度—植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI)对CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型水分胁迫因子进行改进,从而估算陕西省2010—2020年植被NPP,并利用热点分析法、趋势分析法以及地理探测器对陕西省植被NPP进行空间分布格局、年际变化趋势和驱动因子研究。[结果](1)陕西省NPP空间分布呈现南高北低、冷热点区域差异明显的特征;(2)陕西省2010—2020年NPP平均值介于331.02~416.34 gC/(m^(2)·a),NPP均值在100~600 gC/(m^(2)·a)占比最大,最低值和最高值区间占比不足20%;(3)全省2010—2020年83.3%的面积植被NPP值无显著变化,4.2%的面积呈增加状态,12.5%的面积NPP值呈下降趋势;(4)降水是陕西省植被NPP变化的单因子主导驱动力,太阳辐射量及土地利用类型交互作用下对NPP变化解释力更强。[结论]基于TVDI改进的CASA模型能够有效量化区域植被NPP,且陕西省植被NPP南北分布差异明显,降水、土地利用类型及太阳辐射量是其主要影响因子。 展开更多
关键词 净初级生产力 casa模型 TVDI 陕西省
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基于PIE-Engine云计算平台和CASA模型的植被NPP时空动态遥感监测:以道孚县为例 被引量:2
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作者 曾见闻 戴晓爱 +2 位作者 徐纪鹏 李雯雨 刘东升 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2024年第5期115-128,共14页
【目的】为深入了解道孚县的植被固碳水平以及其长期变化趋势,【方法】以MODIS数据、站点气象和土地覆盖等资料为基础,通过PIE-Engine遥感云计算平台建立了CASA模型,估算了2001—2016年道孚县陆地植被净初级生产力(NPP)。同时,结合Theil... 【目的】为深入了解道孚县的植被固碳水平以及其长期变化趋势,【方法】以MODIS数据、站点气象和土地覆盖等资料为基础,通过PIE-Engine遥感云计算平台建立了CASA模型,估算了2001—2016年道孚县陆地植被净初级生产力(NPP)。同时,结合Theil-Sen Median趋势分析、稳定性分析、分区统计和冷热点分析等手段,探讨了其时空分布和演变特征。【结果】结果显示:(1)基于PIE-Engine云平台模型和CASA模型估算的道孚县2001—2016年的NPP,其精度较高并与MODIS NPP数据有良好的拟合效果。(2)道孚县NPP呈持续上升趋势,其中中部和东南部NPP较高,东北部和中南部NPP较低,同时NPP的低值区正在逐年减少,反映出该地区生态状况正在逐渐改善。(3)所有乡镇的NPP在2001—2016年间均有增长,NPP的空间变化整体稳定,大部分地区NPP波动较小。(4)道孚县的NPP在2001—2016年间总体显著增长,增长区域面积占全县的93%以上。(5)高NPP值区域在空间上形成聚类,“热点”现象明显,这为进一步研究和理解NPP的空间分布和变化规律提供了依据。【结论】研究成果为道孚县的生态环境改善和持续发展提供了科学依据,并提出了一种基于云平台的快速、高效的区域植被NPP评估方法,这对于全面评估可持续发展目标和推动生态文明建设具有积极意义。 展开更多
关键词 植被净初级生产力NPP casa模型 PIE-Engine 时空分布 遥感 道孚县
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安徽省植被净初级生产力估算--基于改进的CASA模型 被引量:17
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作者 方浩玲 程先富 秦丽 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1601-1612,共12页
定量估算植被净初级生产力(NPP)对预测陆地碳循环趋势具有重要意义,目前广泛应用于NPP估算的CASA模型其精度仍有待提高。在已有CASA模型优化的基础上,考虑最大光能利用率(LUEmax)的动态变化来改进CASA模型,对改进前后的模拟结果进行比较... 定量估算植被净初级生产力(NPP)对预测陆地碳循环趋势具有重要意义,目前广泛应用于NPP估算的CASA模型其精度仍有待提高。在已有CASA模型优化的基础上,考虑最大光能利用率(LUEmax)的动态变化来改进CASA模型,对改进前后的模拟结果进行比较,并利用改进后的模型估算2001-2020年安徽省植被NPP。结论如下:(1)改进的CASA模型可应用于研究区的植被NPP估算,NPP模拟值与实测值之间的相关性达到显著水平(R^(2)=0.736,P<0.01)。(2)改进后模拟的安徽省植被NPP在空间表达上能够呈现更多细节,时间上较改进前在生长季NPP值更高,非生长季值更低,拉大了NPP的年内变化。(3)2001-2020年安徽省植被NPP整体呈波动上升趋势,多年平均值为547.61 gC m^(-2)a^(-1),年均增长量达2.18 gC m^(-2)a^(-1),2016-2020年间NPP增长最快。年内NPP具有明显的季节差异,表现为夏季>秋季>春季>冬季。(4)安徽省植被NPP具有较强的空间分异性,呈南北多、中间少的分布格局,高值区主要分布在皖南山区,皖西大别山区及部分淮北平原农作物区,低值区多分布在巢湖、长江沿线和淮河流域等植被覆盖密度较低区域。2001-2020年间安徽省植被NPP呈明显的上升趋势,上升面积占总面积的74.04%,大部分分布在地势平坦的淮北平原。 展开更多
关键词 净初级生产力 casa模型 最大光能利用率 安徽省
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依据CASA模型对石林县植被净生产力时空演变的评价 被引量:1
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作者 刘一飞 殷晓洁 +1 位作者 李子康 唐继敏 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期84-91,100,共9页
依据GEE平台和CASA模型,探讨了2000—2020年石林县石漠化及植被净初级生产力(NPP)的时空演变特征,分析石漠化类型面积变化导致的NPP的变化量。结果表明:(1)2000—2020年无石漠化面积增加8.39%,其他石漠化类型面积减少42.22%,空间上呈现... 依据GEE平台和CASA模型,探讨了2000—2020年石林县石漠化及植被净初级生产力(NPP)的时空演变特征,分析石漠化类型面积变化导致的NPP的变化量。结果表明:(1)2000—2020年无石漠化面积增加8.39%,其他石漠化类型面积减少42.22%,空间上呈现“南重北轻,西重东轻”的分布特征。(2)NPP均值为740.48~973.55 g/(m^(2)·a),呈波动上升趋势,NPP变化趋势在空间上呈“南高北低”。(3)无、潜在、轻度、中度石漠化的面积变化是对NPP变化量影响较大的石漠化类型,石漠化类型面积变化促使NPP增长量为263.48×10^(9)g。 展开更多
关键词 GEE casa模型 植被净初级生产力 石漠化
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北京市森林NPP时空变化及驱动力分析 被引量:2
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作者 蔡明泽 辛学兵 +3 位作者 裴顺祥 吴莎 吴迪 郭慧 《农业工程学报》 北大核心 2025年第8期282-290,共9页
为探究北京市森林净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空变化特征及驱动因素,该研究通过改进的CASA模型模拟北京市2004—2019年森林NPP,结合变异系数和Theil-Sen Median趋势分析与Mann-Kendall检验(Sen+MK分析)分析研究区森... 为探究北京市森林净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空变化特征及驱动因素,该研究通过改进的CASA模型模拟北京市2004—2019年森林NPP,结合变异系数和Theil-Sen Median趋势分析与Mann-Kendall检验(Sen+MK分析)分析研究区森林NPP的时空变化特征,结合地理探测器模型和相关分析对自然因素和人为因素的驱动作用进行分析。结果表明:1)2004—2019年北京市森林NPP年均值404.11 g/(m^(2)·a),其中山区森林NPP年均值在2004—2006年持续降低,2006—2019年持续增加,平原森林NPP呈波动上升趋势。2)北京市森林NPP呈西北高东南低的空间分布格局,73.70%的区域森林NPP明显增加,平均变化斜率为10.18 g/(m^(2)·a)。3)研究期内山区森林NPP的主导影响因素是植被类型、气温、高程和辐射,平原森林NPP的主导影响因素是植被类型、气温、降水、人口密度。主导因素中自然因素与森林NPP均呈正相关,人为因素中人口密度和GDP则呈负相关。植被类型×气温交互作用对北京森林NPP解释力最高。得益于北京多项生态工程的合理规划和实施,人为因素对森林NPP的负面影响逐渐降低,在未来的生态工程建设中,可根据区域特点优化植被空间布局及植被类型的选择,进一步提升生态工程效益。 展开更多
关键词 森林 NPP casa模型 地理探测器 自然因素 人为因素
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基于局地气候区的城市碳汇时空变化及其影响因素分析——以北京市中心城区为例 被引量:1
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作者 孙佳慧 周凯 郑曦 《生态学报》 北大核心 2025年第15期7257-7276,共20页
在当前全球变暖、极端天气频发的背景下,提升城市气候适应性和实现碳中和已成为人类应对气候风险的必然选择,优化城市形态和碳汇能力能够实现对局地气候环境的调节,从而强化城市抵御不利气候条件的韧性。因此,应用局地气候区框架(Local ... 在当前全球变暖、极端天气频发的背景下,提升城市气候适应性和实现碳中和已成为人类应对气候风险的必然选择,优化城市形态和碳汇能力能够实现对局地气候环境的调节,从而强化城市抵御不利气候条件的韧性。因此,应用局地气候区框架(Local Climate Zone,LCZ)对城市区域微气候特征进行精细分类以精确量化城市生态系统净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP),以此更准确探究城市不同形态碳汇能力。将LCZ方案和CASA模型相结合,以北京市中心城区为对象,深度聚焦2022年NPP动态演变,运用混淆矩阵、异常检测等多元统计分析NPP与不同LCZ类型内在关联,并探讨了NPP的时空维度变化及其季节性周期规律。研究表明:(1)中心城区以紧密型建成区(G1)为主,占36.4%,开敞型建成区(G2)占32.51%,自然类(G3)主要分布在西北部,占31.1%。(2)NPP季节性变化显著,季度均值先增加后减少,峰谷差值为1608.77gC m^(-2)a^(-1)。(3)NPP与光照、温度、水分等自然因素以及绿地率等人为因素均存在相关关系。根据不同LCZ类型的NPP变化构建了四个城市类型分区(E1、E2、E3、E4),并提出了针对性碳汇优化策略。研究结果为制定精准的气候适应策略和促进城市可持续发展提供了关键依据,具有重要的理论和实践意义。 展开更多
关键词 城市局地气候区 净初级生产力 casa模型 城市绿化 可持续碳汇设计
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重庆岩溶区和非岩溶区植被净初级生产力时空演变特征及其驱动因素 被引量:1
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作者 李慧 魏兴萍 《生态学报》 北大核心 2025年第5期2479-2493,共15页
植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)反映了植被的生长状况和生态系统的稳定性,对陆地生态系统可持续发展和生态系统碳循环具有重要意义。研究基于CASA模型估算的2000—2021年岩溶区和非岩溶区植被NPP值,运用Sen趋势+MK检... 植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)反映了植被的生长状况和生态系统的稳定性,对陆地生态系统可持续发展和生态系统碳循环具有重要意义。研究基于CASA模型估算的2000—2021年岩溶区和非岩溶区植被NPP值,运用Sen趋势+MK检验法分析植被NPP的时空分布及动态演变,基于地理探测器探究岩溶区和非岩溶区植被NPP空间分异的主要驱动因素。结果表明:(1)岩溶区年际和季节植被NPP均值高于非岩溶区,两者夏季植被NPP值最高,冬季最低;岩溶区年际、春季和冬季植被NPP增加速率低于非岩溶区,夏季减少速率高于非岩溶区。(2)岩溶区和非岩溶区植被NPP年均值集中分布在500—700gC m^(-2)a^(-1)之间,呈缓慢增加趋势;岩溶区生态修复工程效果显著,植被NPP高值区面积占比高于非岩溶区;植被NPP低值区主要分布在主城区及长江沿岸城镇建设区,岩溶区面积占比低于非岩溶区。(3)植被NPP空间分异受自然和人为因素的共同作用。气温、降水量、人口密度和土地利用类型是岩溶区植被NPP变化的主要驱动因素,人口密度、土地利用类型、高程和降水量是非岩溶区植被NPP变化的主要驱动因素,驱动因素之间对植被NPP变化存在双因子增强或非线性增强的交互作用。研究结果能够为区域生态保护、生态修复和可持续发展研究提供科学依据。 展开更多
关键词 岩溶区和非岩溶区 casa模型 植被净初级生产力 时空演变特征 影响因素
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基于CASA模型的北京植被NPP时空格局及其因子解释 被引量:40
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作者 尹锴 田亦陈 +3 位作者 袁超 张飞飞 苑全治 花利忠 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2015年第1期133-139,共7页
以北京为研究区,整合遥感数据、气象数据及其他多源辅助数据,基于改进的光能利用率(carnegie-amesstanford approach,CASA)模型分析了2010年北京植被生态系统净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空分布格局及其主要影响因... 以北京为研究区,整合遥感数据、气象数据及其他多源辅助数据,基于改进的光能利用率(carnegie-amesstanford approach,CASA)模型分析了2010年北京植被生态系统净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空分布格局及其主要影响因素。结果表明:12010年北京NPP总量为5.5 Tg C,其NPP的空间分布格局为北部和西部山区总量较高,平原区NPP总量较低;2北京植被NPP的季节变化明显,夏季NPP最大,占全年的62%,冬季最小,仅占3%,春季和秋季分别占全年NPP总量的18%和17%;3北京植被NPP受水分和热量条件限制,不同区域的主要限制因子不同,北部和西部山区自然植被受气温影响较大,平原区农作物生长更容易受降水影响,而在山区向平原过渡区域的植被受太阳辐射变化影响明显。 展开更多
关键词 净初级生产力(NPP) casa模型 遥感 北京
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基于多源遥感数据的汾河流域植被碳汇量估算及预测 被引量:1
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作者 宋双双 秦世姣 +1 位作者 孙彭成 付兴涛 《生态环境学报》 北大核心 2025年第3期345-357,共13页
净生态系统生产力(Net Ecosystem Productivity,NEP)是定量评估陆地生态系统碳汇功能的重要指标。为了探究汾河流域植被碳汇量的时空分布规律并预测未来30年汾河流域植被碳汇量。基于数字高程模型(DEM)数据、归一化植被指数(NDVI)数据... 净生态系统生产力(Net Ecosystem Productivity,NEP)是定量评估陆地生态系统碳汇功能的重要指标。为了探究汾河流域植被碳汇量的时空分布规律并预测未来30年汾河流域植被碳汇量。基于数字高程模型(DEM)数据、归一化植被指数(NDVI)数据、土地利用数据和气象数据,运用改进的CASA模型定量估算了汾河流域1999-2023年的植被碳汇量,用灰色GM(1,1)模型预测了2024-2053年汾河流域植被碳汇量。结果显示,1)植被年均NEP随时间呈明显上升趋势,年均增长率为8.05%,其中,秋季和夏季多年平均NEP较大,分别为C 45.33 g·m^(-2)·a^(-1)和44.23 g·m^(-2)·a^(-1),而春季和冬季较小,分别为C 21.41 g·m^(-2)·a^(-1)和19.70 g·m^(-2)·a^(-1)。2)植被NEP在空间上整体分布特点为“中部低,两翼高”。植被碳汇量发生显著时空迁移,2006年高碳汇区南移至汾河流域南部,较2005年平均增长近C 100 g·m^(-2)·a^(-1)。2019-2023年高碳汇区同样向南迁移,较2018年增加C 46.05 g·m^(-2)·a^(-1)。3)未来30年汾河流域植被碳汇量将持续增长,年均增长率为2.68%。预计到2032年将达到C 200 g·m^(-2)·a^(-1),2048年有望达到C 300 g·m^(-2)·a^(-1)。汾河流域目前及未来30年植被碳汇量总体呈上升趋势,研究结果为该区域生态环境保护、碳减排政策制定和可持续发展规划提供科学依据。 展开更多
关键词 净生态系统生产力(NEP) 生态系统碳汇 植被碳汇量 casa模型 灰色GM(1 1)模型 汾河流域
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基于CASA模型的陕西省植被净初级生产力时空分析 被引量:28
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作者 石志华 刘梦云 +3 位作者 吴健利 常庆瑞 谢宝妮 闻熠 《水土保持通报》 CSCD 2016年第1期206-211,345,共6页
[目的]探明陕西省近年来植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)的变化及评估植被的生长条件。[方法]基于CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)模型估算陕西省2003—2012年逐月NPP,并分析其年际、年内的时空变化特征及趋势。... [目的]探明陕西省近年来植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)的变化及评估植被的生长条件。[方法]基于CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)模型估算陕西省2003—2012年逐月NPP,并分析其年际、年内的时空变化特征及趋势。[结果](1)陕西省2003—2012年植被NPP总体呈增长趋势(p<0.01),年均增量为3.940 6g/(m^2·a)(以C含量计);年总NPP从2003年的84.44Tg(1Tg=1012g)增加到2012年的91.98Tg。(2)NPP年内变化明显,夏季NPP占年总量的比例最高,达到52.43%,7,8两月占比最高,分别为18.52%和18.41%。只有3和8月NPP增长趋势显著或极显著,其他月份NPP变化不显著。(3)不同植被NPP的年际变化比较平稳,除永久湿地外,其他植被类型的NPP呈增长趋势,耕地的NPP增长最快(p<0.01),年均增量为5.89g/(m2·a)。(4)NPP整体呈南高北低、高低相间的分布特征,全省78.53%的区域NPP呈增长趋势,24.47%的区域增长显著或极显著;NPP降低显著/极显著的面积仅占2.27%,主要分布在陕西中部和西安周边地区。[结论]陕西植被生长条件总体在改善,但局部在恶化。 展开更多
关键词 NPP casa模型 时空分析 陕西省
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基于CASA模型的甘南地区草地净初级生产力时空动态遥感模拟 被引量:35
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作者 王莺 夏文韬 梁天刚 《草业学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期316-324,共9页
植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)及其对气候变化的响应研究是全球变化的核心内容之一。基于地理信息系统和卫星遥感应用技术,利用CASA模型估算了2001-2008年甘南草地NPP,在模型验证的基础上,分析了甘南草地NPP空间分... 植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)及其对气候变化的响应研究是全球变化的核心内容之一。基于地理信息系统和卫星遥感应用技术,利用CASA模型估算了2001-2008年甘南草地NPP,在模型验证的基础上,分析了甘南草地NPP空间分布格局和时间分布特征。结果表明,1)2001-2008年甘南草地多年平均NPP为483.41 g C/(m2.a),大体呈现由西南向东北逐渐减少的趋势,单位面积多年平均NPP在海拔3 000~3 500 m最高,达到497.07 g C/(m2.a);2)甘南草地植被生长季节变化明显,主要生长期集中在第177~240天;3)甘南草地NPP呈现增加趋势,增长趋势最明显的草地类型是低平地草甸类,而沼泽的变幅最小,通过与8年间温度和降水的分析可以看出,影响甘南草地NPP变化的主要驱动力是降水量。 展开更多
关键词 casa模型 草地净初级生产力 甘南
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利用CASA模型模拟西南喀斯特植被净第一性生产力 被引量:109
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作者 董丹 倪健 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1855-1866,共12页
基于SPOT NDVI遥感数据并结合数字高程模型、气象数据和植被参数,利用实测植被生产力计算和修正最大光能利用率,通过改进CASA过程模型,估算了中国西南喀斯特地区1999—2003年的植被净第一性生产力(NPP)。结果表明:(1)改进后的CASA模型... 基于SPOT NDVI遥感数据并结合数字高程模型、气象数据和植被参数,利用实测植被生产力计算和修正最大光能利用率,通过改进CASA过程模型,估算了中国西南喀斯特地区1999—2003年的植被净第一性生产力(NPP)。结果表明:(1)改进后的CASA模型模拟的植被NPP与实测值相关性显著,可较好用于西南喀斯特植被的NPP估算;(2)西南8省市区1999—2000年喀斯特和非喀斯特植被的NPP有轻度增加,但空间变化不显著,2001年低值区范围增加,2002年NPP高值区的范围明显扩大,随后在2003年又降低,但仍高于2001年;(3)5a间西南喀斯特地区年NPP的变化范围是381.7—439.9 gC m-2 a-1,平均值为402.34 gC m-2 a-1,逐年NPP波动中呈现总体增长趋势,平均增加值为9.93 gC m-2 a-1,5a总增加量为11TgC,但非喀斯特地区的年NPP平均值和增加值都大于喀斯特地区;(4)5a间喀斯特地区的热带森林、亚热带森林、灌丛和草地的逐年NPP均小于非喀斯特地区,温带森林和农业植被则相反;这6种典型植被年NPP均呈增加趋势,热带森林的增加值最大,草地最小,非喀斯特地区植被NPP的增长趋势相似,但每种植被的年NPP增加值均大于喀斯特地区。西南喀斯特地区植被NPP的时空变化与气温、降水和太阳辐射的变化有关,而喀斯特植被NPP低于非喀斯特地区,则主要由喀斯特地区水分匮缺、土壤贫瘠等恶劣条件而抑制植物生长造成的。 展开更多
关键词 casa模型 气候因子 喀斯特 最大光能利用率 归一化植被指数(NDVI) 净第一性生产力(NPP)
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基于CASA模型的植被净初级生产力时空演变格局及其影响因素——以湖北省为例 被引量:30
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作者 陈晓杰 张长城 +1 位作者 张金亭 王静 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2022年第3期253-261,共9页
为了揭示湖北省植被NPP的时空演变规律及驱动机制,基于CASA模型计算2000—2018年湖北省植被NPP,结合气象数据和土地利用数据,利用重心模型、相关性分析和贡献指数等方法分析植被NPP的时空变化及其影响因素。结果表明:(1)2000—2018年湖... 为了揭示湖北省植被NPP的时空演变规律及驱动机制,基于CASA模型计算2000—2018年湖北省植被NPP,结合气象数据和土地利用数据,利用重心模型、相关性分析和贡献指数等方法分析植被NPP的时空变化及其影响因素。结果表明:(1)2000—2018年湖北省植被NPP年均值介于532.19~656.49 g C/(m^(2)·a),整体呈波动上升趋势;(2)湖北省植被NPP在空间分布上表现为由西北向东南递减的趋势,植被NPP重心迁移轨迹呈M型,西北地区的增量和增速较大高于东南地区。(3)湖北省植被NPP与年均气温呈正相关的区域面积占全省总面积的54.49%,主要分布在荆门、荆州地区以及宜昌东南部地区;年均NPP与年降水量呈正相关的面积高达87.65%,主要分布在随州、襄阳和孝感北部地区。(4)2000—2018年研究区域内NPP总量增加19.86×10^(-2)Tg C,在土地利用变化引起的NPP损益中,主要由其他土地类型向林地、耕地和草地转换引起;不同时期土地覆盖变化对NPP总量的贡献率有所差异,2000—2010年建设用地贡献率最高为53.81%,2010—2018年耕地贡献率最高为61.53%。 展开更多
关键词 净初级生产力 casa模型 气候变化 重心模型 湖北省
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基于CASA模型的陕西省NPP遥感估算 被引量:15
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作者 王连喜 李萌萌 +1 位作者 李琪 许小路 《西部林业科学》 CAS 2015年第2期74-79,共6页
以陕西省为研究对象,运用遥感和GIS手段,结合MODIS/NDVI数据、气象数据以及植被类型数据,应用CASA模型估算得到陕西省2013年的NPP数据。结果表明,2013年陕西省NPP总量为8.87×107g C/a,平均值为469.58 g C/(m2·a),NPP最高值为7... 以陕西省为研究对象,运用遥感和GIS手段,结合MODIS/NDVI数据、气象数据以及植被类型数据,应用CASA模型估算得到陕西省2013年的NPP数据。结果表明,2013年陕西省NPP总量为8.87×107g C/a,平均值为469.58 g C/(m2·a),NPP最高值为723.06 g C/(m2·a),其空间分布特点表现为显著的纬度分布,南高北低,陕南>关中>陕北;NPP时间分布表现为明显的季节变化,呈单峰型曲线;植被类型NPP表现为阔叶林>针叶林>耕地>草地,并且各植被类型最大值出现月份不一致。 展开更多
关键词 NPP 陕西省 casa模型 NDVI 遥感
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基于CASA模型的四川植被净初级生产力及其时空格局分析 被引量:15
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作者 刘思瑶 卢涛 +2 位作者 唐斌 吴彦 吴宁 《四川农业大学学报》 CSCD 北大核心 2013年第3期269-276,282,共9页
【目的】估算四川植被的净初级生产力并分析其时空格局及影响因素,为深入认识该区域的植被生产力状况提供数据支持。【方法】在原cAsA模型基础上,以MODIS卫星数据为依托,对光合有效辐射值提取、最佳区域气温反演、水分胁迫系数演算这... 【目的】估算四川植被的净初级生产力并分析其时空格局及影响因素,为深入认识该区域的植被生产力状况提供数据支持。【方法】在原cAsA模型基础上,以MODIS卫星数据为依托,对光合有效辐射值提取、最佳区域气温反演、水分胁迫系数演算这3种方法进行了改进,进而估算了四川地区2000—2011年期间的植被净初级生产力(NPP)。【结果】①四川植被NPP的多年平均值为303.27gC/(m2·a),变化范围在285~340gC/(m2·a)之间。②四川植被NPP的季节变化明显,其中夏季是NPP主要积累期;同时由于区域气候变暖导致的物候期延长,秋季NPP的累积量呈逐年上升趋势。③四川植被NPP空间分异明显,总体表现出由东南向西北逐渐减少的趋势,且呈垂直地带性特征明显。④降雨量是驱动NPP的主要因子;温度及光合有效辐射也对NPP影响显著(P〈O.001)。【结论】近10年来四川植被NPP变化主要由生长旺季本身变化所致;其时空分布格局总体表现出随温度、水分、光合有效辐射以及海拔增加而增大的趋势;改进后的CASA模型可以有效地模拟四川植被NPP的时空格局特征。 展开更多
关键词 casa模型 植被NPP MODIS数据 时空格局
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利用改进的CASA模型分析三江源区净植被生产力 被引量:15
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作者 蔡雨恋 郑有飞 +1 位作者 王云龙 吴荣军 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2013年第1期34-42,共9页
利用改进CASA模型计算了三江源地区植被净初级生产力(NPP).NPP值在区域上呈现由东南向西北递减的趋势,黄河源区东南部地区的植被NPP值较高,而长江源西北部的植被生长稀疏;2004—2008年三江源区NPP值呈略下降趋势,2006年该区植被的NPP年... 利用改进CASA模型计算了三江源地区植被净初级生产力(NPP).NPP值在区域上呈现由东南向西北递减的趋势,黄河源区东南部地区的植被NPP值较高,而长江源西北部的植被生长稀疏;2004—2008年三江源区NPP值呈略下降趋势,2006年该区植被的NPP年总量最大为62.93Tg·a-1,2005年NPP总量最小为60.9Tg·a-1;从季节分布来看,NPP值从5月开始增加,到7月达到最大,随后又逐渐降低.三江源地区草甸植被NPP值最大为188.95g·m-2·a-1;高寒草原为129.41g·m-2·a-1.其中,草原植被受气候年际变化影响相对较大,高寒草原年际变化表现为2004—2006持续上升.NPP的波动主要是由于该地区的温度、年降水量以及年太阳总辐射量等因素的变化造成的.在海拔较高的地区,温度与NPP的呈极显著相关,相关系数为0.8,而降水量与NPP的相关系数为0.7. 展开更多
关键词 改进casa模型 净初级生产力 三江源
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基于草地综合顺序分类法的CASA模型改进 被引量:15
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作者 张美玲 陈全功 +1 位作者 蒋文兰 柳小妮 《中国草地学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期5-11,共7页
将任继周等提出的草原综合顺序分类法的草原分类气候指标>0℃年积温(Σθ)和湿润度指标(K)引入CASA模型,对水分胁迫因子的计算进行改进,避免了复杂的土壤参数,仅用>0℃年积温和K值就可计算水分胁迫因子,极大地简化了模型。同时调... 将任继周等提出的草原综合顺序分类法的草原分类气候指标>0℃年积温(Σθ)和湿润度指标(K)引入CASA模型,对水分胁迫因子的计算进行改进,避免了复杂的土壤参数,仅用>0℃年积温和K值就可计算水分胁迫因子,极大地简化了模型。同时调整了CASA模型最大光能利用率的固定取值,使之成为适合中国草地净第一性生产力(NPP)估算的模型。改进的CASA模型实现了草地NPP模拟与草地综合顺序分类系统的耦合,能更好地反映草地类型与草地NPP的关系,为研究草地NPP的区域分布和全球分布提供了理论依据。 展开更多
关键词 casa模型 草地NPP 草原综合顺序分类 湿润度 >0℃年积温
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亚热带森林碳储量与固碳量的构成及影响因素——以武宁县为例
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作者 朱锦奇 熊媛巧 +6 位作者 易扬 王玉杰 刘敏 张桂莲 徐淑蕾 张娜 郑博福 《水土保持学报》 北大核心 2025年第3期256-267,277,共13页
[目的]准确评估区域森林碳储量和固碳量的数值、分布特点、构成和影响因素,是科学制定森林管理及相应调控政策的重要依据。[方法]选择隶属于亚热带典型森林区域的生态型县域作为研究对象,选取97个不同树种及不同龄组的样地开展地上、地... [目的]准确评估区域森林碳储量和固碳量的数值、分布特点、构成和影响因素,是科学制定森林管理及相应调控政策的重要依据。[方法]选择隶属于亚热带典型森林区域的生态型县域作为研究对象,选取97个不同树种及不同龄组的样地开展地上、地下碳储量和固碳量的实测,分析碳储量的构成及其与立地因子的相互关系,并将实测固碳量值与CASA模型计算值比较,以期为亚热带森林碳储量和固碳量评估提供参考。[结果]1)2020年研究区森林平均碳密度、总碳储量、植被层总固碳量分别为158.05 t/hm^(2)、4.07×10^(7)t、28.41×10^(5)t/a。其中碳密度最大的为桦树,碳储量和植被固碳量最高的均为硬阔类栲属及其他常绿阔叶林,碳储量最高的龄组为幼龄林。碳密度总体分布规律为土壤层(56.19%)>植被层(42.94%)>枯落物层(0.87%)。2)立地因子中土层厚度与土壤碳密度呈显著正相关,与枯落物密度呈显著负相关。3)除灌木林外,CASA模型估算固碳量值与样地实测测算出的固碳值差异大,样地实测值高出96.49%以上。[结论]在典型亚热带森林中,桦树在植被碳密度上具有显著优势,土壤层的碳储量是森林碳储量占比最大的部分,土层厚度是影响土壤碳密度和枯落物碳密度最主要的驱动因素。同时,除灌木林外,模型计算值低估研究区的森林固碳量。 展开更多
关键词 亚热带森林 碳储量 固碳量 casa
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