为评估吉林省落叶松林的生产力现状并为我国森林生态系统生产力和植被监测研究提供基础数据,以吉林省落叶松林为研究对象,基于吉林省及其周边100 km范围内41个气象站点资料,采用LPJ-DGVM模型模拟了2000-2019年吉林省落叶松林近20年的净...为评估吉林省落叶松林的生产力现状并为我国森林生态系统生产力和植被监测研究提供基础数据,以吉林省落叶松林为研究对象,基于吉林省及其周边100 km范围内41个气象站点资料,采用LPJ-DGVM模型模拟了2000-2019年吉林省落叶松林近20年的净初级生产力,并采用线性回归趋势分析、变异系数、Hurst指数和相关性分析法对其时空变化、稳定性及其与气候因子的相关关系进行了分析。结果表明:(1)2000-2019年吉林省落叶松林年均净初级生产力(NPP)为592 g C m^(-2)a^(-1),年均增长率为2.81%,随时间推移呈现波动增长的趋势(β=14.55,R^(2)=0.784,P<0.01)。(2)NPP变异系数为0.07-2.33,均值为0.48,除幼龄林外,整体波动较小。Hurst指数介于0.441-0.849之间,均值为0.612,未来吉林省落叶松林NPP呈增加趋势。(3)吉林省落叶松林NPP存在明显的空间异质性,北部和南部区域NPP较高,是近20年NPP增长较快的区域。(4)2000-2019年吉林省落叶松林年均NPP与年总降水、生长季降水量之间均不显著(P>0.05),与年均温呈显著正相关(P<0.05),与生长季均温为极显著正相关(P<0.01),该阶段内温度比降水更能对吉林省落叶松林NPP的年际变化产生影响。LPJ模型模拟吉林省落叶松林2000-2019年NPP与样地实测值极显著相关(P<0.01),可以用于模拟吉林省落叶松林的NPP。展开更多
文摘为评估吉林省落叶松林的生产力现状并为我国森林生态系统生产力和植被监测研究提供基础数据,以吉林省落叶松林为研究对象,基于吉林省及其周边100 km范围内41个气象站点资料,采用LPJ-DGVM模型模拟了2000-2019年吉林省落叶松林近20年的净初级生产力,并采用线性回归趋势分析、变异系数、Hurst指数和相关性分析法对其时空变化、稳定性及其与气候因子的相关关系进行了分析。结果表明:(1)2000-2019年吉林省落叶松林年均净初级生产力(NPP)为592 g C m^(-2)a^(-1),年均增长率为2.81%,随时间推移呈现波动增长的趋势(β=14.55,R^(2)=0.784,P<0.01)。(2)NPP变异系数为0.07-2.33,均值为0.48,除幼龄林外,整体波动较小。Hurst指数介于0.441-0.849之间,均值为0.612,未来吉林省落叶松林NPP呈增加趋势。(3)吉林省落叶松林NPP存在明显的空间异质性,北部和南部区域NPP较高,是近20年NPP增长较快的区域。(4)2000-2019年吉林省落叶松林年均NPP与年总降水、生长季降水量之间均不显著(P>0.05),与年均温呈显著正相关(P<0.05),与生长季均温为极显著正相关(P<0.01),该阶段内温度比降水更能对吉林省落叶松林NPP的年际变化产生影响。LPJ模型模拟吉林省落叶松林2000-2019年NPP与样地实测值极显著相关(P<0.01),可以用于模拟吉林省落叶松林的NPP。
