植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是反映陆地生态系统碳封存能力和环境变化的直接指标,受气候变化与人类活动的共同影响,且在不同地形上有分异性。然而,人类活动及地形对秦巴山区植被NPP变化的影响研究尚且不足。采用CAS...植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是反映陆地生态系统碳封存能力和环境变化的直接指标,受气候变化与人类活动的共同影响,且在不同地形上有分异性。然而,人类活动及地形对秦巴山区植被NPP变化的影响研究尚且不足。采用CASA模型,综合利用线性趋势分析、转移矩阵和残差分析等方法研究了秦巴山区2001—2022年长时序NPP时空动态和地形效应,并进一步探讨了气候变化和人类活动对NPP变化的相对贡献率,主要结论如下:①秦巴山区2001—2022年的NPP空间分布表现为中间高,四周低,均值为585.11g C/m^(2),并以4.30g C m^(-2)a^(-1)的速度增加。②林地有最高的年NPP均值,而退耕还林区域具有最高的NPP增长速率(8.17g C m^(-2)a^(-1)),表明退耕还林是秦巴山区NPP增长的有效措施;③NPP随海拔和坡度变化具有明显的分异性。在海拔3400m以下,植被NPP随着高程的增加而增加,而当高程超过3400m时,植被NPP显著减少,坡度在10°—40°范围内植被NPP的多年均值和变化趋势较高;④秦巴山区NPP变化是气候变化和人类活动共同作用的结果,二者对NPP变化的相对贡献率分别为37.81%和62.19%,其中人类活动导致陇南等生态脆弱区NPP显著提高。展开更多
文摘植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是反映陆地生态系统碳封存能力和环境变化的直接指标,受气候变化与人类活动的共同影响,且在不同地形上有分异性。然而,人类活动及地形对秦巴山区植被NPP变化的影响研究尚且不足。采用CASA模型,综合利用线性趋势分析、转移矩阵和残差分析等方法研究了秦巴山区2001—2022年长时序NPP时空动态和地形效应,并进一步探讨了气候变化和人类活动对NPP变化的相对贡献率,主要结论如下:①秦巴山区2001—2022年的NPP空间分布表现为中间高,四周低,均值为585.11g C/m^(2),并以4.30g C m^(-2)a^(-1)的速度增加。②林地有最高的年NPP均值,而退耕还林区域具有最高的NPP增长速率(8.17g C m^(-2)a^(-1)),表明退耕还林是秦巴山区NPP增长的有效措施;③NPP随海拔和坡度变化具有明显的分异性。在海拔3400m以下,植被NPP随着高程的增加而增加,而当高程超过3400m时,植被NPP显著减少,坡度在10°—40°范围内植被NPP的多年均值和变化趋势较高;④秦巴山区NPP变化是气候变化和人类活动共同作用的结果,二者对NPP变化的相对贡献率分别为37.81%和62.19%,其中人类活动导致陇南等生态脆弱区NPP显著提高。
