基于5种气候生产力模型的天山北坡主要草地类型NPP计算分析

基于5种气候生产力模型的天山北坡主要草地类型NPP计算

分析

苏清荷;安沙舟;赵玲

【摘要】[目的]通过对天山北坡不同生态区域典型地带性草地的动态监测,为实现草地资源的信息化提供基础资料和参考.[方法]根据大西沟、小渠子、牧业试验站、乌鲁木齐、米泉和柴机湖等6个气象站2004～2009年的气候资料,分别采用Miami模型、Thornthwaite Memorial模型、Chikugo模型、朱志辉模型和周广胜模型对天山北坡8个草地类型自然植被净第一性生产力进行了计算,并进行了反演,分析了各模型估算不同类型天然草地NPP的误差.[结果](1)研究区的均温升高了近0.125 9℃,年降水量降低了2.265 9 mm;(2)5种模型计算的8个草地类型NPP 值,虽然在数值上有差异,但变化趋势表现出高度的一致性;(3)精度反演比较显示周广胜模型精度较高,但也有不足,实际应用时需要修正.[结论]在2004～2009年气候"干旱高温"的变化趋势下,各草地类型的生物量随气候变化明显,各模型在一定程度上能反应出NPP的变化趋势.

【期刊名称】《新疆农业科学》

【年(卷),期】2010(047)009

【总页数】6页(P1786-1791)

【关键词】NPP;模型;气候变化

【作者】苏清荷;安沙舟;赵玲

【作者单位】新疆农业大学草业与环境科学学院,新疆草地资源与生态重点实验室,乌鲁木齐,830052;新疆农业大学草业与环境科学学院,新疆草地资源与生态重点实验室,乌鲁木齐,830052;新疆农业大学草业与环境科学学院,新疆草地资源与生态重点实验室,乌鲁木齐,830052;中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所,乌鲁木

齐,830002

【正文语种】中文

【中图分类】S812.1

0 引言

【研究意义】植被净初级生产力(net primary productivity,简称NPP)是指绿色植物在单位面积、单位时间内所累积的有机物量,表现为光合作用固定有机碳中扣除本身呼吸消耗的部分,这一部分用于植被的生长和生殖,也称净第一性生产力。NPP 作为地表碳循环的重要组成部分,不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力,表征陆地生态系统的质量状况,而且是判定生态系统碳汇和调节生态过程的主要因子,在全球变化及碳平衡中扮演着重要的作用。因此,植被净第一性生产力的研究受到世界各国越来越多的关注[1～7]。【前人研究进展】估算自然植被净第一性生产力的气候模型有多种,但常用的有Miami模型、Thornthwaite Memorial 模型、Chikugo模型、朱志辉模型和周广胜模型[8～10]。【本研究切入点】对天山北坡不同生态区典型地带性草地的动态监测研究较少。【拟解决的关键问题】根据乌鲁木齐地区6个对各类草地气候和植被类型有代表性的气象站2004～2009年的气候资料,分别利用以上5种气候生产力模型对各类草地的NPP进行了计算,并对各模型计算结果的异同进行了对比分析。并根据实测资料进行了反演,分析了各模型的估算误差。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

涉及的主要草地类型位于天山北坡中段乌鲁木齐-昌吉山地区域,南起天山分水岭,北至山前冲积扇,具体区域东以乌鲁木齐河为界,西至昌吉市与呼图壁县的分界线,介于E86°50′～87°50′,N43°～43°8′,东西宽64km,南北长96 km,总面积约5 443 km2。此区域地貌的多样性,使不同海拔高度、坡面、坡位接受的水、热状况不同,山地垂

直气候带的完整性和复杂性存在很大差异。在纵向上,降水量随海拔升高而递增,以

中山带降水最充沛,到高山带时有所下降,气温随海拔升高而下降[11,12]。在横向上,不同坡向水热条件不同,北坡迎风背阳,小环境较湿润;南坡背风向阳,小环境较干旱,

使得山地基带草地类型从山地蒿类荒漠开始,随海拔升高,自下而上依次形成了山地

荒漠草地、山地草原化荒漠草地、山地荒漠草原草地、山地草原草地、山地草甸草原草地、山地草甸草地和高寒草甸草地,各草地类型以一定幅度占据的空间位置大

致与山地等高线平行,同时在相同海拔高度内,又形成不同草地类型复合结构。

1.2 气象资料收集及站点分布

利用各样地邻近气象站,获取气候资料。其中荒漠草地用乌鲁木齐市郊的临近东山

区的气象站;草原化荒漠草地用柴机湖气象站;山地荒漠草原草地用昌吉阿魏滩气象哨;山地草原草地用小渠子气象站;山地草甸草原草地用米泉气象站;中山高草草甸草地用牧业试验站;亚高山低草草甸草地用大西沟气象站和牧业试验站气象资料按插

入法计算;高寒草甸草地用大西沟气象站。避免混乱下文直接用草地类型代替站点

名称。

表1 气象站点分布Table 1 Weather station distribution编号站名经度(E)纬度(N)海拔(m)草地类型1乌鲁木齐市87°39′ 43°58′ 850 荒漠2柴机湖87°39′

43°47′ 935 草原化荒漠3阿魏滩88°19′ 43°21′ 1 554 荒漠草原4小渠子87°06′ 43°34′ 1 874 山地草原5米泉站87°11′ 43°27′ 1 815 草甸草原6牧业试验站

87°08′ 43°27′ 2 300 高草草甸7大西沟86°50′ 43°05′ 3 500 高寒草甸

1.3 NPP气候模型简介

1.3.1 Miami模型

Lieth和Box分别拟合了净初级生产力(NPP)与年平均气温及降水量之间的经验关系[3～5],得出如下模型:

式中:NPPt为根据年平均气温计算的自然植被净第一性生产力(DM,t/hm2·a);NPPr 为根据年降水量计算的自然植被净第一性生产力(DM,t/hm2·a);t为年平均气温(℃);r为年降水量(mm)。根据Liebig定律,最后选取二者中最小值作为计算点的NPP值。

1.3.2 Thornthwaite Memorial模型

Thornthwaite和Rosenzweig注意到蒸腾蒸发量(ET)与气温、降水和植被之间的关系,并据此建立了NPP与ET之间的统计关系,Lieth基于Thornthwaite发展的可能蒸散量模型及世界五大洲50个地点植被净生产力资料,于1974年提出了Thornthwaite Memorial模型:

其中

式中:NPP为自然植被净第一性生产力(DM,t/hm2·a);V为年实际蒸散量(mm);L为该地年平均蒸散量(mm);t为年平均气温(℃);r为年降水量(mm)。

1.3.3 Chikugo模型

目前比较成熟的Chikugo模型、朱志辉模型和周广胜模型都是半经验半理论模型,这类模型以植物生理-生态学模型为基础,在某些参数的选定上则采用经验方法。1985年日本岛内以Uchijima的研究结果为基础,利用叶菲莫娃和Cannel等IBP

期间取得的世界各地的生物量数据和气候要素进行相关分析,建立了根据净辐射和辐射干燥度计算NPP的Chikugo模型:

式中:NPP为自然植被净第一性生产力(DM,t/hm2·a);Rn为陆地表面所获得的净辐射量(kcal/cm2·a),RDI为辐射干燥度,RDI=Rn/L·r,L为蒸发潜热(0.596 kcal/g),r为年降水量(cm)。

此模型包含了植物生长的生理-生态学机理,具有一定的理论基础,是估算自然植被净第一性生产力的一种较为合理的方法。但是该模型在推导过程中是以土壤水分供给充分,植被生长很茂盛条件下的蒸散量计算NPP的。对于许多地区该条件并不能满足。同时,该模型建立时没有包括草原与荒漠的植被资料,因此,在估算干旱、半干旱地区自然植被NPP时可能误差较大。

1.3.4 朱志辉模型

朱志辉利用包括中国在内的751组各类植被数据建立了估算NPP的解析模型[8]:

式中:NPP为自然植被净第一性生产力(DM,t/hm2·a);RDI为辐射干燥度,Rn为陆地表面所获得的净辐射量(GJ/m2·a)。

1.3.5 周广胜模型

周广胜、张新时根据植物生理-生态学特点,基于能量平衡方程和水量平衡方程的区域蒸散模式,建立了联系植物生理生态学特点和水热平衡关系的自然植被净第一性生产力模型[6～10]:

式中:NPP为自然植被净第一性生产力(DM,t/hm2·a);r为年降水量(mm);RDI为辐射干燥度,RDI=(0.629+0.237 PER-0.003 13 PER2)2;PER为可能蒸散

率,PER=PET/r=58.931 BT/r;PET为可能蒸散量(mm);BT为年平均生物温度

(℃),BT=Σ t/12,t为＜30℃与＞0℃的月均温。

该模型理论基础较充分,并且利用此模型模拟的结果与叶菲莫娃实测的净第一性生产力数据进行验证,证明符合较好,尤其在干旱、半干旱地区应用时效果要明显优于Chikugo模型和其它模型,因此研究以该模型为标准,对其它4个气候生产力模型进行NPP的计算和对比分析。

2 结果与分析

2.1 不同草地类型区域气候和生物量变化趋势分析

在此间年均温、年降水量和生物量在各个区域呈现出明显的不同。年均温从山地荒漠到高寒草甸一直在不断地降低,其中在山地荒漠草原区域达到最高,平均为9.10℃;而在高寒草甸区域内降至-4.23℃,达到了极显著差异(P＜0.01)。年降水量除了山地草原化荒漠区域和亚高山低草草甸区域略有波动以外,其它草地类型区域(从山地荒漠到高寒草甸)均是在不断增加,其中在中山高草草甸区域达到最大值,为

589.00mm;而在山地草原化荒漠区域的仅为82.20mm,达到了极显著差异(P＜

0.01)。生物量在不同的区域差别很大,在中山高草草甸区域5年平均生物量达到了

1 302.1

2 g/m2,但是在高寒草甸仅为85.3

3 g/m2,达到了极显著差异(P＜0.01)。可以看出,在过去的6年里,乌鲁木齐地区的年平均气温已升高了近0.125 9℃,年降水量降低了2.265 9 mm,在近几年内气候呈较明显的“干旱高温”变化趋势。表2 表2 各类型对应站点主要气候要素变化趋势Table 2 Major climate factors change of different station注:R0.1=0.242 8,R0.05=0.287 5,R0.01=0.372 1,R0.001=0.46

4 8。项目 1 2 3 4

5

6

7

8 平均气温a/℃·a 0.073 0.163 -0.045 0.211 0.12

9 0.168 0.008 0.03 0.092 R 0.249 0.602 0.022 0.653 0.472 0.589 0.002 0.025 0.327降水a/mm·a -4.374 -1.229 1.363 7.06 14.373 19.291 16.769 19.634 9.111 R 0.032 0.008 0.001 0.02 0.079 0.103 0.132 0.419 0.099 草地类型的形成,除了受到海拔、地形等因素的影响外,最主要就是受到气候变化的

影响,在不同的气候区域会产生不同的草地类型[13～15]。但是在众多的气候因素中,以气温和降水量对植物的生产力具有决定性的影响。草地的净生产力在某个意

义上讲主要是受到所在区域的气温和降水的影响。可以看出,过高和过低的气温以

及降水量都没有产生较高的草地生产力,而在二者达到相对平衡时则能产生较高的

草地生产力。图1

图1 气候和草地生产力年际趋势变化Fig.1 Interannual change in trend for climate and grassland productivity

2.2 基于各种模型的NPP间的相关关系分析

在计算值的基础上计算出的各站2004～2009年的NPP序列进行线性分析,可见在过去的6 a里,各模型计算出的NPP呈现出不同的变化,但是除了个别草地呈下降趋势外,其它草地类型的NPP均呈增加趋势,并且绝大多数还达到了P=0.05以上的显著水平。表3

基于5种模型以年为序列的变化趋势可以看出,在Miami模型、Thornthwaite Memorial模型、Chikugo模型、朱志辉模型中,山地荒漠草原和山地草原化荒漠

的NPP呈下降趋势,这主要是因为在过去的6 a里这两个区域的年降水量呈下降趋势,而年均温呈增加趋势,所以此两区域的NPP呈下降趋势也符合气候的变化趋势。但在周广胜模型中是山地荒漠和山地荒漠草原呈下降趋势。

统计各模型算出的NPP序列两两间的相关关系可以看出,其相关系数均达到了

P=0.01以上的极显著水平。表4

表3 基于5种模型的不同草地类型的NPP变化趋势Table 3 The NPP change and trend of different rangeland types based on 5 models注:本表的统计参

数为NPP线性变化趋势和R值。模型 1 2 3 4 5 6 7 8 Mm -0.076 3 -0.022 8

0.001 7 0.098 8 0.196 6 0.245 3 0.230 7 0.277 6 0.033 5 0.008 3 0.000 7

0.152 0 0.071 8 0.098 1 0.126 7 0.430 2 Mt -0.006 3 -0.004 9 0.001 6 0.009

1 0.018 1 0.02

2 8 0.021 1 0.024 4 0.032 8 0.008

3 0.000 9 0.017 3 0.075 0 0.097 1 0.128 8 0.429 9 Mc -0.009 2 -0.002 7 0.002 0 0.011 9 0.023 6 0.029 5 0.027 7 0.033

4 0.033

5 0.008 3 0.000 7 0.015 2 0.071 8 0.098 1 0.12

6

7 0.430 2 M朱 -0.007

8 -0.002 3 0.001 8 0.010 5 0.020

9 0.026 1 0.024 4

0.028 9 0.033 2 0.008 3 0.000 8 0.016 1 0.073 2 0.097 7 0.127 6 0.427 1 M 周 -0.101 9 0.016 4 -0.026 8 0.050 3 0.108 0 0.069 4 0.071 1 0.075 5 0.043 2 0.002 2 0.004 1 0.016 7 0.198 3 0.099 1 0.174 2 0.257 6

表4 基于各种模型的NPP间的相关关系Table 4 Different models'NPP correlationshipM周 Mm Mt Mc M朱M周 1.000 0 0.892 3 0.848 7 0.859 2

0.853 6 Mm 1.000 0 0.735 8 0.912 3 0.912 7 Mt 1.000 0 0.936 2 0.968 9 Mc

1.000 0 0.999 7 M朱 1.000 0

综上分析说明,各个模型的计算结果在体现NPP对气候变化的响应方面均表现出很强的一致性。

2.3 基于5种模型的NPP估算精度比较验证

为了评价估产模型的精度,把实测值与动态模型预测的牧草产量反演值进行了比较,并计算其误差及估产精度。各个模型反演值和实测值之间在不同的模型和类型之间均有不同的变化。

Miami模型、Thornthwaite Memorial模型、Chikugo模型和朱志辉模型反演精度结果表明,对高寒草甸的估算都明显偏大,其中Miami模型偏大最明显,偏大了实测值的3倍多,达到了309.39%;朱志辉模型估算也偏大了79.65%。因此,此4种模型对高寒草甸并不适用。Miami模型、Thornthwaite Memorial模型、Chikugo 模型对山地荒漠、山地草原化荒漠估算也偏大,这也符合了这3种模型不适用于干旱、半干旱地区的说明。Miami模型、Thornthwaite Memorial模型、Chikugo 模型和朱志辉模型对山地草原、山地草甸草原、亚高山低草草甸的估算精度也不太

高,最高的为朱志辉模型对亚高山低草草甸的估算精度,为73.70%;而最低的Thornthwaite Memorial模型仅为15.27%,相差明显,所以这4种模型对这3类草地的NPP能大致反映其变化的趋势,但是不太适用于实际估产。表5

表5 反演估产精度Table 5 Accuracy testing of estimate yield注:估产精度(%)=100%-(︱反演值-实测值︱/实测值×100%)1 2 3 4 5 6 7 8 Mm -61.40 -25.01 13.72 37.76 -30.64 56.25 -45.95 -309.39 Mt -9.01 -38.46 42.87 35.16 15.27 74.25 34.03 -144.06 Mc -70.72 -74.76 24.41 21.76 33.71 49.53 22.66 -167.28 M朱 -19.14 46.51 59.68 51.61 73.70 87.64 65.03 -79.65 M周 20.03 43.99 44.31 78.28 86.62 91.02 70.64 36.51

周广胜模型的反演结果显示具有较好的拟合效果,但是对于山地荒漠、山地草原化荒漠、山地荒漠草原和高寒草甸的估算精度并不高,分别为20.03%、43.99%、44.31%和36.51%,由此表明虽然周广胜模型较其它模型适用于干旱、半干旱区域,但是对于该地区的这4类水热分布明显不均的草地类型依然估算精度不高,只能大体反应这4类草地NPP的变化趋势,因此,实际应用时,必须进行修正。周广胜模型对山地草原、山地草甸草原、中山高草草甸、亚高山低草草甸的估算精度都达到了70%以上,其中对高草草甸的估算精度达到了91.02%,这表明周广胜模型计算此4类草地的NPP值基本能反应植被NPP值。

3 结论

3.1 在2004～2009年的气候变化趋势中,总体上在近6 a里,天山北坡中段的所有区域是处在“干旱高温”的变化趋势之下的,分析结果表明,平均气温升高了近

0.125 9℃,年降水量降低了2.265 9 mm。

3.2 在2004～2009年气候总体呈现“干旱高温”的变化趋势下,Miami模型、Thornthwaite Memorial模型、Chikugo模型、朱志辉模型、和周广胜模型计算出的8个区域的NPP值尽管在数值上有较大的差异,但是其对气候变化响应的趋势

方面却表现出较高的一致性。

3.3 5种模型中,反演后以周广胜模型能基本上反应出8类不同草地的NPP变化情况,但也存在不足,因此在实际生产中使用,需要修正。Miami模型、Thornthwaite Memorial模型、Chikugo模型和朱志辉模型除了对中山高草草甸估算精度较高外,对其它各类草地NPP值的估算几乎都不准确,因此,这4种模型只能用于大致反演植被NPP的年际变化趋势。

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2020年高考地理一轮检测：第13讲-自然地理要素变化与环境变迁 (含答案解析)

自然地理要素变化与环境变迁自然地理环境的整体性 一、选择题 (2019·深圳一模)植被净初级生产力(简称NPP)是指在单位面积、单位时间内绿色植物通过光合作用积累的有机物数量。图1示意研究区范围，图2示意研究区2001—2010年间年NPP的变化。据此回答1～3题。 1．观测结果显示，研究区不同植被类型的年NPP大小顺序为常绿阔叶林>混交林>草地>农田植被>落叶阔叶林>湿地。由此推测，年NPP最大的地区是( ) A．洞庭湖平原B．东南丘陵 C．山东丘陵D．华北平原 2．2001－2010年间，研究区年NPP呈显著波动状态。这种波动主要是因为( ) A．植被类型的变化B．土壤肥力的变化 C．雾霾天数的变化D．水热状况的变化 3．研究结果表明，2001－2010年间洞庭湖平原年NPP呈显著增加趋势，主要原因是( ) A．种植结构和技术变化B．城市化进程加快 C．退耕还湖D．围湖造田 解析：第1题，一般丘陵地形林地比重大，平原地形耕地比重大，依据不同植被类型的年NPP排序，可判断丘陵地形的年NPP大于平原地形；而东南丘陵位于亚热带，植被类型以常绿阔叶林为主；山东丘陵位于暖温带，植被类型以落叶阔叶林为主，故年NPP最大的地区应该是东南丘陵。第2题，水热状况影响植被生长状况，从而影响绿色植物的光合作用强弱，故水热状况变化会影响年NPP的波动。一般短期内植被类型、土壤肥力等因素不会有太大的变化；我国东部属于季风区，主要是夏季风带来降水，而季风气候具有非常大的不稳定性，故可能造成短期内的水热状况变化。第3题，洞庭湖平原年NPP显著增加，说明光合作用增强；结合不同植被类型的年NPP大小顺序可判断，可能是种植结构发生了变化所致。在2001至2010年间，不可能大规模地进行围湖造田活动。因不同植被类型年NPP排序中农田植被大于湿地，则退耕还湖会降低年NPP。 答案：1.B 2.D 3.A

中科院《全球生态学》期末考试复习整理

《全球生态学》复习整理 一、概念 1.对气候变化的敏感性、适应性与脆弱性 敏感性:指一个系统对气候变化的响应程度。 适应性:指系统在其运行、过程或结构中对预计或实际气候变化的可能调节程度。 脆弱性:指气候变化对一个系统的破坏程度。它既取决于一个系统对于特定气候变化的敏感性，又取决于此系统对于该变化的适应性(Houghton,2001)。 2.全球变化 “全球变化”（Global Change）一词首先出现于20世纪70年代，为人类科学家所使用。全球变化指由于自然和人为因素造成的全球性的环境变化，主要包括气候变化、大气组成变化，如CO2浓度及其它温室气体的变化，以及由于人口、经济、技术和社会的压力引起土地利用的变化。 3.土地利用与土地覆盖 土地利用(land use)：指人类依据土地的特点，根据一定的经济与社会目的，采取一系列的生物和技术手段对土地进行的长期性或周期性经营活动，把土地的自然生态系统变为人工生态系统的过程。 土地覆盖(land cover)：指自然营造物和人工建筑物所覆盖的地表诸要素的综合体，包括地表植被、土壤、冰川、湖泊、沼泽湿地及各种建筑物(如道路等)，具有特定的时间和空间属性，其形态和状态可在多种时空尺度上变化。 4.温室气体与温室效应 温室气体:是指在10微米附近（8 10 m）的红外光谱波长上吸收辐射、对地表有一种遮挡作用的气体，并导致地球大气的增温，如CO2,CH4,N2O,O3和H2O等。温室效应:是指地球大气中高浓度的CO2等温室气体象温室的玻璃罩一样只允许太阳辐射到达地面，却吸收从地面反射的红外辐射，而导致地球大气温度升高的效应。 5.大气环流模式 大气环流模式(GCMs: General Circulation Models) －大气环流模式是进行天气和气候预测的基础，是对用于天气预报和气候预报的大气数值模式的总称。 －是由流体力学方程组和热力学方程组组成的一组用于定量描述发生在大气、

NPP数据的总结

目前，npp计算模型分为三大类 1 气候生产力模型；只需对气候因子如温度、降水、蒸散量等与植物干物质生产建立相关性，就可以估算植物的npp。该类模型较多，其中以Miami模型、Thornthwaite纪念模型、Chikugo 模型为代表 2 生理生态过程模型；基于植物生长发育和个体水平动态的生理生态学模型和基于生态系统内部功能过程的方针模型。所需参数包括地表温度、降水、辐射强度、日照时间等气象资料，以及土壤和植被中的碳、氮、水等状态参数。这类模型有Century、BLOME-BGC等模型为主。但此过程模型比较复杂，研究涉及领域广泛、所需参数太多，而且难以获得。 3 光能利用率模型（遥感数据驱动模型）；认为，任何对植物生长其限制性的资源如水、氮、光照等均可用于NPP的估算。它们之间可以通过一个转换因子联系起来，这一转换因子既可以是一个复杂的调节模型，也可以是一个简单的比例常数。NPP和限制性资源的关系可以用公式表示如下： NPP=F c?R u, 式中，F c为转换因子，R u为吸收的限制性资源。著名的Montiet方程就是建立在光合作用的有效辐射上 NPP=APAR?ε，式中ε为植物光能利用率，它受水、温度、营养物质等的影响。APAR为植物吸收的光合有效辐射。 随着遥感技术的发展，植物吸收的光合有效辐射已经可以通过遥感信息进行估算。 因此基于APAR模型已经展示了诱人的前景，它们将资源平衡的观点转换成了区域或全球NPP模型，这方面的模型有CASA、GLO-PEM等。 目前，在全球及区域尺度的NPP估算模型中，以CASA模型为代表的光能利用率模型得到广泛的应用。但CASA模型在参数确定和求算过程上有些不足，因此，朱文泉改进和完善了CASA模型，经过模型验证发现，在样方数量较多时，相对误差较小，说明其模型具有一定的可靠性。 改进的CASA模型将植被覆盖分类引入模型，并考虑植被覆盖精度对NPP估算的影响。由它们共同决定不同植被覆盖类型的NPP最大值，从而获得各植被覆盖类型的比值植被指数的最大值，最后是实现FPAR的估算。 原理是，通过结果发现，由NDVI所估算的FPAR比实测值高，而由SR(比值植被指数)所估算的FPAR则低于实测值，但其误差小于直接由NDVI所估算的结果，考虑到这种情况,LOS （1998）将这两种方法结合起来，取其平均值作为FPAR的估算值，此时，估算的FPAR与实测值之间的误差达到最小。 所以FPAR（x,t）=αFPAR NDVI+（1—α）FPAR SR α为两种方法间的调整系数，在本研究中取为0.5.FPAR为APAR/PAR。是一个比例系数。 另外，考虑到全球植被最大光能利用率的取值对NPP的估算结果影响很大，朱文泉根据误差最小的原则，利用中国NPP实测数据，模拟出各类植被类型的最大光能利用率，提高了模型的精度和准确性。 朱文泉确定月最大光能利用率是分为三步，首先计算所有像元的APAR、温度与水胁迫因子，然后挑选研究区相同时间段的NPP实测数据；最后根据误差最小原则模拟出各植被类型的εMAX。

2021届高考地理(人教版)一轮复习练习：第十八讲自然地理环境的整体性Word版含解析

1．(2021·东营一模)自然界中某种因素的变化会引起其他一系列因素的变化，如青藏高原积雪面积减小，会引起该地域自然环境的连锁变化。这种变化包括() ①地表温度年变化增大②风化加速导致岩崩现象加剧 ③羊八井地热温度升高④山地针叶林带海拔降低 A．①④B．②③ C．③④D．①② 解析：选D。青藏高原积雪面积减小，使得裸露的陆地面积增大，比热容变大，气温的年变化随着增大，也就加速了风化。随着温度的升高，山地针叶林带海拔将升高。 (高考全国卷Ⅱ)以下图示意科隆群岛(加拉帕戈斯群岛)的地理位置。读图，完成2～3题。 2．科隆群岛特有动物种属比例较大。形成这一现象的地理条件是该群岛() A．地处赤道附近B．远离大陆 C．构造运动强烈D．地形复杂 3．科隆群岛是耐寒的企鹅和喜暖的鬣蜥的共同家园，主要因为该群岛() A．气温日较差大 B．处在动物迁徙路线上 C．地处热带但受寒流影响 D．气候垂直差异显著 解析：第2题，动物种属的形成主要与该岛远离大陆，地理环境相对孤立有关，故B项正确。第3题，耐寒的企鹅是南极洲的特有动物，赤道地区本应分布喜热的动物，企鹅在此处生存主要与该岛受秘鲁寒流的影响有关，故C项正确。 答案： (2021·盐城一模)2021年8月太平洋赤道中、东部海区进入到拉尼娜状态(海温持续异常偏低的现象)，拉尼娜现象又称为反厄尔尼诺现象。据此完成4～5题。 4．以下图中能正确表示拉尼娜发生时太平洋赤道地区大气环流的是()

5．拉尼娜对全球气候的影响反映了地理环境的() A．区域性B．整体性 C．综合性D．开放性 解析：第4题，拉尼娜现象出现在太平洋赤道中、东部，该海域形成的是上升流，排除C、D，再根据水温低气流下沉排除B。第5题，拉尼娜现象与赤道中、东太平洋海水温度变冷和信风的增强密切关联，是热带海洋和大气共同作用的产物，并且其会对全球局部地区的气温和降水产生影响。因此拉尼娜对全球气候的影响反映了地理环境的整体性。应选B。 答案： 6．(2021·临沂模拟)以下图为世界某区域略图，读图答复以下问题。 图中丙湖地区年平均降雨量不到120 mm，而年蒸发量达2 500 mm，湖泊经常干涸。 甲河的主要特点是河流源于降水丰富的东部高地，流经降水稀少、蒸发旺盛的广阔平原地带，以致中下游流量较小，为使中下游开展农牧业，当地修建了引水工程。但在引水灌溉过程中也引发了一些生态问题，以下图为灌溉增加引起的生态问题示意图。 从自然环境整体性角度说明甲河流中下游引水灌溉面积增加对其他自然要素的影响。 解析：自然地理环境的整体性是指各要素之间相互影响、相互制约的关系。各要素是指地形、气候、水文、植被和土壤等。该题是引河水灌溉，即地表水的变化对其他要素的影响，结合图示不难作答。 答案：①径流：地表径流减少；地下水位上升；河流水质变差；②土壤：土地盐碱化；③生物：湿地减少；生物多样性遭破坏。

NPP数据的总结

NPP数据的总结 引言概述： 净初级生产力（NPP）是指植物通过光合作用将太阳能转化为有机物质的速率。NPP数据是生态学研究中非常重要的指标，可以匡助我们了解生态系统的生产力和能量流动。本文将对NPP数据进行总结，包括其定义、计算方法、应用领域、影响因素和未来发展方向。 一、NPP数据的定义 1.1 NPP的概念：NPP是生态系统单位面积或者单位体积在一定时间内固定的生物量，通常用单位面积的生物量（如克/平方米/年）来表示。 1.2 NPP的分类：NPP可以分为总初级生产力（GPP）和净初级生产力（NPP），其中NPP是GPP减去植物呼吸后的净生产力。 1.3 NPP的重要性：NPP是生态系统的基础生产力，直接影响着生态系统的结构和功能，对于生态环境的保护和管理具有重要意义。 二、NPP数据的计算方法 2.1 生态学方法：通过生态学调查和实验测定NPP，包括地上生物量的测定、土壤有机质的分析等。 2.2 遥感方法：利用遥感技术获取植被的光谱、温度、湿度等数据，结合模型计算NPP。 2.3 生态模型方法：基于生态系统的动态过程建立生态模型，通过摹拟计算NPP。 三、NPP数据的应用领域

3.1 生态系统管理：NPP数据可以匡助评估生态系统的健康状况和生产力水平，指导生态系统的保护和恢复。 3.2 气候变化研究：NPP数据可以用来分析气候变化对生态系统的影响，预测未来生态系统的响应。 3.3 农业生产：NPP数据可以指导农业种植和养殖业的发展，提高农作物和畜禽的产量和质量。 四、NPP数据的影响因素 4.1 气候因素：气温、降水等气候因素对植被生长和NPP产生重要影响。 4.2 土壤因素：土壤养分、质地等土壤因素也会影响植被的生长和NPP。 4.3 人为因素：人类活动如森林砍伐、土地利用变化等也会对NPP产生影响。 五、NPP数据的未来发展方向 5.1 多尺度研究：未来NPP数据研究将更加注重多尺度的研究，包括微观尺度的植被调查和宏观尺度的遥感监测。 5.2 模型集成：将生态模型、遥感技术和实地调查相结合，建立更加准确的NPP模型。 5.3 气候变化适应：未来NPP数据研究将更加注重气候变化对NPP的影响，寻觅生态系统的适应策略。 总结： NPP数据是生态学研究中的重要指标，通过对NPP数据的总结和分析，可以更好地了解生态系统的生产力和能量流动，指导生态系统管理温和候变化研究。未来，随着技术的不断发展和研究的深入，NPP数据的研究将更加准确和全面，为生态环境的保护和可持续发展提供更多的支持。

NPP数据的总结

NPP数据的总结 概述： 本文旨在对NPP（净初级生产力）数据进行总结和分析。NPP是指植物在光合作用过程中通过光能转化为有机物质的速率，是生态系统中能量流动的重要指标。通过对NPP数据的分析，可以深入了解生态系统的能量转化和生产力水平，为环境保护和生态管理提供科学依据。 一、NPP数据来源和收集方法 1. 数据来源：NPP数据的来源可以包括遥感数据、实地观测数据、模型模拟数据等多种途径。 2. 数据收集方法：遥感数据可以通过卫星遥感技术获取，实地观测数据可以通过设置观测点、采样和测量等方式获得，模型模拟数据则是通过建立生态系统模型进行模拟计算得出。 二、NPP数据的分析指标 1. 年度总NPP：对某一特定地区或生态系统在一年内的总NPP进行统计和分析，反映了该地区或生态系统的整体生产力水平。 2. 季节变化：对NPP数据按季节进行分析，了解不同季节生态系统的生产力变化情况，发现季节性差异和规律性变化。 3. 空间分布：通过对NPP数据进行空间分析，了解不同地区或不同生态系统的生产力差异，找出高产区和低产区，为生态管理和资源配置提供参考。 4. 影响因素：分析NPP数据与环境因素（如气候、土壤、植被类型等）的关系，探讨影响NPP变化的主要因素，为生态系统的保护和恢复提供科学依据。 三、NPP数据分析案例

以某地区的NPP数据为例进行分析： 1. 年度总NPP分析：根据数据统计，该地区的年度总NPP为XXXX单位。与 历史数据对比发现，年度总NPP呈逐年增加趋势，可能与气候变暖和植被恢复有关。 2. 季节变化分析：将NPP数据按季节进行划分，发现春季和夏季的NPP较高，秋季和冬季的NPP较低。这可能与气温、降水量和光照等因素的变化有关。 3. 空间分布分析：通过空间分析，发现该地区东部和南部的NPP较高，而西 部和北部的NPP较低。这可能与土壤质地、植被类型和人类活动等因素有关。 4. 影响因素分析：通过回归分析，发现气温和降水量是影响NPP变化的主要 因素，温度升高和降水增加会促进NPP的增长。 四、NPP数据的应用价值 1. 生态管理：NPP数据可以帮助评估生态系统的健康状况和生产力水平，为生 态管理提供科学依据，指导生态保护和恢复工作。 2. 气候变化研究：NPP数据可以用于研究气候变化对生态系统的影响，预测未 来的生态变化趋势，为应对气候变化制定对策提供参考。 3. 农业生产：NPP数据可以用于评估农田的生产力水平和植物生长状况，指导 农业生产管理，提高农作物产量和质量。 4. 生态经济：NPP数据可以作为生态经济评估的重要指标，评估生态系统的经 济价值和生态效益，为可持续发展提供支持。 结论： 通过对NPP数据的总结和分析，可以深入了解生态系统的能量转化和生产力 水平，为环境保护和生态管理提供科学依据。NPP数据的分析不仅可以揭示生态

气候变化和人类活动对陕西省植被NPP影响的定量分析

气候变化和人类活动对陕西省植被NPP影响的定量分析李登科;王钊 【期刊名称】《生态环境学报》 【年(卷),期】2022(31)6 【摘要】定量评估气候变化和人类活动对陆地生态系统碳循环的影响,对于深入理解植被变化驱动机制和生态建设与保护具有重要意义。基于2000—2019年生态过程模型BIOME-BGC计算的实际净初级生产力和气候模型计算的潜在净初级生产力,定量分析气候变化和人类活动对陕西植被生态系统的影响。结果表明,2000—2019年间,陕西省植被NPP的变化主要由气候驱动的区域占总面积的11.96%;叠加上人类活动影响,且后者作用更强的区域占比为86.93%。陕西省的植被NPP增加的区域占总面积的98.06%,其中有11.93%的区域是由气候因素驱动,主要分布在关中地区和汉中盆地的农作区;86.13%是由人类活动驱动,主要分布在陕北、陕南地区,说明了这两个地区退耕还林、天然林保护等生态建设工程取得了显著成效。减少的区域占总面积的0.83%,其中有0.03%的区域是由气候因素驱动,零星分布在全省各地;而0.8%的区域是由人类活动,尤其是城镇建设所致,分布在城镇周边区域。还有1.11%的面积NPP没有发生变化。陕西省植被NPP的变化受到气候和人类活动两种驱动力的作用,而主要驱动力是人类活动。 【总页数】9页(P1071-1079) 【作者】李登科;王钊 【作者单位】陕西农业遥感与经济作物气象服务中心 【正文语种】中文

【中图分类】Q948;X16;X173 【相关文献】 1.疏勒河流域气候变化和人类活动对植被NPP的相对影响评价 2.气候变化和人类活动对新疆草地生态系统NPP影响的定量分析 3.气候变化和人类活动对新疆草地生态系统NPP影响的定量分析 4.解耦气候变化和人类活动干扰对陕西省植被覆盖变化的影响 5.定量评估京津冀气候变化和人类活动对植被NPP变化的相对作用 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买

NPP估算--CASE模型

NPP估算--CASE模型 长江上游初级生产力评估 植被既是重要的自然资源，又是自然条件（如地质、地貌、气候、土壤等）和人类开发利用资源状况的综合反映。随着全球变化的加剧及其对全球变化研究的不断深入，植被作为陆地生物圈的主体，在生态系统中的作用也日益受到重视，尤其是在全球物质循环、能量流动、调节全球碳平衡、减缓大气中CO2等温室气体浓度上升趋势以及维护全球气候稳定等方面具有不容忽视的意义。植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）是指绿色植物在单位面积、单位时间内所累积的有机物数量，表现为光合作用固定的有机碳中扣除植物本身呼吸消耗的部分，这一部分用于植被的生长和生殖，也称净第一性生产力。NPP作为地表碳循环的重要组成部分，不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力，表征陆地生态系统的质量状况，而且是判定生态系统中碳源/碳汇和调节生态过程的主要因子，在全球变化及碳平衡中扮演着重要的作用。自20世纪60年代以来，各国学者对NPP的研究倍受重视，国际生物学计划（International Biological Programme，IBP，1965～1974）期间，曾进行了大量的植物NPP的测定，并以测定资料为基础联系气候环境因子建立模型对植被NPP的区域分布进行评估如Miami模型、Thornthwaite 纪念模型、Chikugo模型等。建立于1987年的国际地圈――生物圈计划（International Geo-Biosphere Programme，IGBP）、全球变化与陆地生态系统（GCTE）和最近出台的京都协定（Kyoto Protocol）均把植被的NPP

植被NPP估算的模型方法与机理

植被NPP估算的模型方法与机理 Abstract：The vegetation NPP study is one of the important research topics about global carbon cycle and storage. Based on reviewing the types of vegetation NPP models，this paper amplified the methods and mechanisms of climate productivity models，biogeochemical models，light energy use efficiency models and ecological remote sensing models，and the importance of remote sensing estimation models was emphasized.The above results showed that the model estimation of NPP in grassland ecosystem was one important and widely accepted research method，and was the important developing direction of grassland NPP estimation in the future. Key words：Vegetation；NPP（net primary productivity）；Estimation；Model；Remote sensing monitoring 研究植被生产力对全球变化的响应是理解陆地生态系统与气候变化相互作用的重要基础。植被作为陆地生态系统的重要组成部分，在陆地生态系统碳循环过程中起着重要作用。研究植被碳循环机制，估算植被碳贮量对系统分析植被在全球气候变化中的贡献和生态价值，以及全球碳收支平衡具有重要意义。由于人们无法在地区和全球尺度上直接和全面地测量生态系统的生产力，因此，利用计算机模型估算陆地植被的生产力已成为一种重要而广泛接受的研究方法。目前国内外关于研究植被净第一性生产力（NPP）的模型很多，国内外生态学家对模型有着不同的分类，但其具体的方法与机理以及在草地生态系统应用方面仍需探讨[2-3]。本文将可用于植被NPP估算的模型进行了较为全面的分析，综述如下。 1 植被NPP估算模型的类型 1.1 气候生产力模型气候生产力模型包括统计模型和半经验半

适用2023_2024学年高中地理第5章自然环境的整体性与差异性质量达标检测新人教版选择性必修1

第五章质量达标检测 一、单项选择题(共15小题，每小题3分，共45分) 某干旱地区通过引水灌溉扩大耕地面积。下图示意农田灌溉初期该地区环境要素的关联。据此完成1～3题。 1．图中甲乙丙丁，表示蒸发增大和云量增多的依次为( A ) A．甲丙B．甲丁 C．乙丙D．乙丁 2．长期来看，图示地区空气湿度变化表现为( D ) A．一直减小B．一直增大 C．先减小后增大D．先增大后减小 3．下列举措，有利于促进退耕还草的是( D ) A．实现河流梯级开发 B．实现土地生态环境恢复 C．提高水资源利用效率 D．提高耕地资源利用效率 [解析]第1题，由日照强度减弱可知其与云量增多有关，由此可推断空气中水汽增多，蒸发增大。第2题，干旱地区通过引水灌溉扩大耕地面积种植作物，在早期能一定程度增加植物蒸腾和地面蒸发，能增加空气湿度，但后期会因引水造成地表水减少，因土地盐碱化和沙漠化，植被减少，下垫面趋于干燥，空气的湿度下降。第3题，通过提高耕地资源利用效率，可提高粮食单产，进而可减少对耕地面积的依赖，有利于促进退耕还草。 下图为亚欧大陆从沿海向内陆以及山地由山麓向山顶自然带的地域分异示意图(大致位于45°N)。读图并结合所学知识，据此完成4～5题。 4．阔叶林带在大陆西岸的分布纬度与大陆东岸的分布纬度比较及其主要影响因素分别是( B ) A．高地形B．高洋流

C．低地形D．低洋流 5．甲处深居内陆，没有形成荒漠景观，却形成了草原景观的主要原因是( C ) A．夏季风的迎风坡，降水较多 B．夏季多对流雨 C．夏季高山冰雪融水 D．冬季风的迎风坡，降水较多 [解析]第4题，由亚欧大陆自然带的地域分异规律可知，阔叶林带主要分布在中纬度地区，大陆西岸由于受到北大西洋暖流的影响，最北界线分布的纬度较高；大陆东岸由于受到千岛寒流的影响，最北界线分布的纬度相对较低。第5题，甲地地处山区，夏季降水大多属于地形雨，但降水量少；该地区水源的补给主要是高山冰雪融水，从而形成草原景观。 植被净初级生产力(简称NPP)是指在单位面积、单位时间内绿色植物通过光合作用积累的有机物数量。图1示意研究区范围，图2示意研究区2001—2010年年NPP的变化。读图，完成6～7题。 图1 图2 6．观测结果显示，研究地区不同植被类型的年NPP大小顺序为：常绿阔叶林>混交林>草地>农田植被>落叶阔叶林>湿地。由此推测，年NPP最大的地区是( B ) A．洞庭湖平原B．东南丘陵 C．山东丘陵D．华北平原 7．2001—2010年，研究地区年NPP呈显著波动状态。这种波动主要是因为( D ) A．植被类型的变化 B．土壤肥力的变化 C．雾霾天数的变化

气候变化对NPP的影响

气候变化对中国东北地区NPP的影响 1 NPP概述 植被净初级生产力(Net Primary Productivity,简称NPP)是指植物在单位时间单位面积上由光合作用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,直接反映植物群落在自然环境条件下的生产能力。NPP是评价生态系统结构与功能协调性，以及生物圈人口承载力的重要指标。随着全球变化研究的不断深入，植被净初级生产力在研究全球变化对生态系统的影响、响应和对策中，成为一项不可缺少的指标及核心内容开展区域尺度的生态系统NPP研究有着十分重要的意义，因为它与目前受到广泛关注的其他重大问题如碳循环与碳扰动、土地利用变化、气候变化和自然资源管理等的研究有着密切联系，可以说是这些研究工作中的重要环节之一。 东北地区资源丰富，有广阔的农田、森林和草原，是中国重要的商品粮基地和最大的林区,其人均耕地、森林面积和蓄积量均居全国之首。东北地区地处我国中高纬度地区，气候变化剧烈且影响明显，加之长期以来人类活动对资源的不合理利用和过度开发，土地覆盖变化明显,，生态环境正逐年恶化。 以气候变暖为主要特征的全球气候变化已经成为国际公认的事实，在全球变化与陆地生态系统的研究中，对气候-植被关系的确定具有十分重要的意义。NPP 不仅仅是能量流和物质循环的基础，而且在全球碳循环中扮演着重要角色，巨大地影响着全球碳循环和全球气候变化，关于气候变化对NPP影响的相关研究是全球科学界关注的核心问题之一。 在20世纪，地球表面的平均气温升高0.06℃，在1979-1998的20年间，地球表面的平均气温升高了0.19℃。Mingkui Cao等人利用CEVSA模式模拟研究了中国近20年生态系统碳循环对气候变化的响应,研究表明中国东北区域近20年温度升高了0.4℃,降水减少了4mm,由此导致了本区域的生态系统生产力(NEP)变化了0.01GtC。中国陆地面积广大，气候和生态系统复杂多样,在过去20年,中国各个地区的气候和土地利用发生了很大的变化。气候总体变暖，但区域差异较大。自从80年代到90年代,在北半球高纬地区增温幅度为0.26℃，低纬地区为0.22℃。但是在中国北方的干旱地区增温幅度为0.40℃，在中国南部湿润地区为

三江源区植被净初级生产力时空特征及对气候变化的响应

三江源区植被净初级生产力时空特征及对气候变化的响应 周秉荣;朱生翠;李红梅 【摘要】三江源区是我国乃至亚洲重要的水源地，是高寒生态系统的脆弱区和敏 感区。植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）是评价生态环境状况的重要指标。利用1961—2014年三江源区18个气象站的气象观测资料、11 个监测点的草地生物量观测资料以及中国地区气候变化预估数据集的全球气候模式加权平均集合数据，通过5种估算植被NPP气候模型的对比验证，筛选出适用性好、精度高的模型构建该区植被NPP估算模型，并进行植被NPP的时空变化特 征及对气候变化的响应分析。结果表明：周广胜模型对三江源区的植被NPP模拟结果有效且精度最高，故选用该模型模拟三江源区植被NPP。1961—2014年， 三江源区植被NPP呈从东南向西北逐渐降低的空间分布特征，平均值为59．59 gC·m－2，其中黄河源区植被NPP的年际及空间波动高于长江源区和澜沧江源区；近54 a植被NPP整体呈显著增加趋势，但不同区域变化幅度有所差异。气温是 影响三江源区植被NPP增加的主要气象因素；未来90 a三江源区植被NPP仍呈现持续增加态势。%The three-river headwaters region is an important water source in China,even in the Asia,which is a vulnerable and sensi-tive area of high-cold https://www.wendangku.net/doc/0519505146.html, primary productivity (NPP)is one of the important indicators of ecological environment evalua-tion.For exploring the vegetation biomass to adapt climate change in the three-river headwaters region,based on the meterological ob-servation data at 1 8 weather stations during 1 961 -201 4,biomass observation data of grassland at 1 1 monitoring sites during 2003 -201 3 and prediction data set of climate change in China during 201 1 -21 00 from the National

陆地植被净初级生产力估算及影响因素研究现状

陆地植被净初级生产力估算及影响因素研究现状 李媛 【摘要】植被净初级生产力(NPP)是植被在自然条件下的生产能力,是表征生态系统质量与功能、研究生态系统碳循环的重要指标.在总结NPP估算方法的基础上,分析了实测法、气象模型、光能利用模型、过程模型的特点;探讨了自然及人为因素对NPP的影响,以期为今后的研究工作起到一定借鉴作用. 【期刊名称】《宁夏大学学报（自然科学版）》 【年(卷),期】2018(039)004 【总页数】5页(P362-366) 【关键词】净初级生产力;模型;植被 【作者】李媛 【作者单位】宁夏大学资源环境学院,宁夏银川 750021 【正文语种】中文 【中图分类】Q148;Q948;S812 陆地生态系统是人类赖以生存的物质基础,而植被是陆地生态系统的重要组成部分,它不仅在物质流动和能量循环中起着显著作用,同时在减少温室气体、维持气候稳定方面贡献突出．植被净初级生产力(net primary productivity, NPP)是指绿色植物在单位时间、单位面积内所累积的有机物数量,是光合作用所产生的有机质总和减去自养呼吸后剩余的部分[1],反映了植被在自然条件下的生产能力,是表征生态系

统质量和功能的重要指标,同时也是研究生态系统碳循环的重要因子．对NPP的估算方法及影响因素进行梳理和总结,对于监测植被生长状态、制定合理的生态保护 措施具有积极意义． 1 NPP的估算方法 1.1 基于生物量实测的NPP估算 早期的NPP估算主要采用样地实测法．该方法首先需要确定野外样地,然后选择适当方法估测样地生物量,获得平均生物量密度,最后将平均生物量密度与研究区面积 相乘得到总生物量．实测法的关键在于以下2个方面：①样地的选择.在自然界中，不同地块间在植物种类和长势上都会存在一定差异,因此，要想使在样地上测得的 数据适用整个区域,选择什么样的样地尤为重要．②用何种方法估测生物量．对于 生长周期短的植物群落，如草地、作物、灌木等，常采用皆伐法,即在样地上设置 一定数量的样方,将样方中的植物全部取下称其鲜重或干重．对于乔木,由于自身体 量较大,生长周期较长,为了节约时间和人力,减少对生态环境的破坏,常采标准木法、相对生长法等估测生物量．总体而言,实测法在小面积生物量的测算中能保证较高 的精度,但是费时费力,对植被具有一定破坏性,实测资料较少,因此难以实现大尺度植被生物量的估算． 1.2 气候模型 在自然条件下,除生物特性、土壤养分外,植被的生产力主要受气候因子的影响,因此,可以通过分析气温、降雨、日照等气象因子与植物干物质生产的相关性来估算净初级生产力.气候模型便在这种思想的推动下产生了．最早的气候模型是1975年Lieth利用53组实测资料建立的Miami模型[2],该模型认为NPP是年均气温和年降水量的函数.由于气温和降水是气象站必测的常规项目,且在全球范围内积累了长 期的连续观测资料,该模型在使用的便利性方面优势明显． 除气温、降水外，实际上,NPP还受到其他气象因子的影响.为了提高估算精度,更

秦岭山地NPP遥感估算及其时空变化特征研究

秦岭山地NPP遥感估算及其时空变化特征研究 张善红;丁小松 【摘要】Based on the MODIS-NDVI data and meteorological data from 2000 to 2013, the net primary productivity (NPP) of vegetation in the Qinling mountainous region was estimated by using CASA model.The results showed that the average annual NPP of vegetation in the Qinling mountainous region during 2000~2013 was 833.87 g C/(m2·a).The NPP of various types of vegetation revealed the following sequence: cultural vegetation< grass cluster< meadow< coniferous forest< bushwood< broad-leaved forest.The NPP of vegetation in different seasons had the order of summer> spring> autumn> winter.The average monthly NPP of vegetation in the Qinling mountainous region had a significantly positive correlation with the average air temperature in the current month, before one month, before two months, and before three months, but it was influenced most greatly by the average air temperature in the current month.%基于2000~2013年的MODIS-NDVI数据和气象数据,利用CASA模型对秦岭山地植被净第一生产力(NPP)进行了模拟估算.结果表明:2000~2013年秦岭山地植被年均NPP为833.87 g C/(m2·a);不同类型植被的NPP表现为栽培植被<草丛<草甸<针叶林<灌丛<阔叶林;各季植被的NPP表现为夏季>春季>秋季>冬季;秦岭山地植被NPP与当月气温及前1个月、2个月、3个月气温均呈显著正相关,但受当月气温的影响最大. 【期刊名称】《江西农业学报》

对比分析类与建议措施类综合题训练-高考地理二轮备考

对比分析类与建议措施类 1．阅读图文材料，完成下列要求。 圣劳伦斯河是北美洲东部的大河，是五大湖的出水道，注入圣劳伦斯湾．海湾东侧的纽芬兰岛沿岸是世界上观看冰山的最佳地点之一，每年常有来自高纬度的冰山漂浮到该岛附近海域，吸引了来自世界各地的游客。图左为圣劳伦斯湾海域图，图右为纽芬兰岛东南部小镇巨型冰山搁浅图。据此完成下列问题。 (1)判断图中河流主要参与的水循环类型以及所属的水循环环节。 (2)比较图中①处和②处表层海水盐度大小，并说明原因。 (3)纽芬兰岛东部沿岸分布着世界四大渔场之——纽芬兰渔场，试描述其形成原因。 (4)每年春季纽芬兰岛附近会出现大量冰山，推测其对附近表层海水性质可能带来的影响。2．读材料及图表，回答下列问题。 地形云是山地上升气流抬升、水汽凝结而成的碎积云、积云和浓积云，好似山峰连成一片。天山山区每年夏季常出现地形云。下图为中天山北坡降水随高度的年、季（暖季为4—9月，冷季为10—3月）分布示意图。 中天山山区盛夏晴天大气积分水汽、云量统计表：

(1)比较中天山北坡冷、暖季降水的异同，并说出其影响的主要因素。 (2)说出中天山山区盛夏晴天大气平均积分水汽量和平均云量的日变化特点并分析原因。 (3)你认为观测地形云和大气的水汽含量对当地有哪些实践意义？ 3．阅读图文资料，完成下列要求。 尼日利亚的农业生产方式粗放，北方地区有旱作农业、放牧业和捕鱼业，中南部地区主要种植水稻和木薯。1971年在东北部哈代贾河修建了蒂加大坝用于上游的灌溉、城市用水和水力发电。随着哈代贾河和贾马里河全流域农业生产过度开发，两河交汇处的洪积平原洪水期泛滥面积不断扩大。2022年12月中国援尼农业技术示范中心成立，帮助尼日利亚提升农业现代化水平。图示意尼日利亚地理位置。 (1)比较尼日利亚南部和东北部地区气候特征的主要差异及并分析其原因。 (2)蒂加大坝建成后洪积平原洪水期泛滥面积不断扩大，分析其主要原因。 (3)当地计划在哈代贾河流域大力发展现代淡水养殖业，是否可行，请从农业技术角度说明理由。 4．阅读图文材料，完成下列要求． 传统民居可以反映乡村聚落与地理环境的关系，同时也受当地地域文化的影响．下图为我国部分地区房屋类型景观图，从左至右分别拍摄于我国山东胶东地区某渔村、新疆吐鲁番地区某村庄、海口骑楼老街民居．

中国天然草地净初级生产力时空分布

中国天然草地净初级生产力时空分布 张美玲;陈全功;闫培洁 【摘要】利用基于草原综合顺序分类系统(CSCS)的改进CASA模型,估算2004-2008年中国草地净初级生产力并分析其时空分布特征.结果表明:2004-2008年中国草地NPP年平均为489.4 g C·m-2·a-1,5年里草地NPP总体呈现增加趋势.草地NPP的积累期主要发生在水、热搭配较好的4-10月,占了全年总量的89.1％.春(3月-5月)、夏(6月-8月)、秋(9月-11月)、冬(12月-2月)四季的草地NPP各自占全年总量的18.6％,59.6％,17.4％和4.5％.由年际、月份—空间和季节—空间的NPP变化可知,适宜的水热搭配是草地NPP积累的关键.中国草地NPP随经度的递增而逐渐增大,随纬度的增大而逐渐减小,但存在一定的波动性,其变化规律与水、热状况的地带性规律相一致. 【期刊名称】《草地学报》 【年(卷),期】2018(026)005 【总页数】8页(P1124-1131) 【关键词】草原综合顺序分类系统;改进CASA模型;草地净初级生产力;时空分布【作者】张美玲;陈全功;闫培洁 【作者单位】甘肃农业大学理学院/数量生物学研究中心 ,甘肃兰州 730070;兰州大学草地农业科技学院 ,甘肃兰州 730020;甘肃农业大学资源与环境学院 ,甘肃兰州 730070 【正文语种】中文

【中图分类】S812 草原气候-土地-植物综合顺序分类系统(Comprehensive and Sequential Classification System，CSCS)是任继周和胡自治等[1,2]参照世界各国草原分类方法，在草原的发生与发展理论指导下创立的草原分类方法。自CSCS提出以来，在理论及实践方面已取得了不少研究成果，并促进了草地类型学及相关学科的发展，为草地资源的动态监测、评价和管理提供了科学基础[3-6]。CSCS中的草地类是热量级和湿润度级所规定的草地气候、土壤和植被类型的综合表现，其用>0℃年积温(Σθ)作为划分草原类型第一级—类的热量指标，用全年降水量P和Σθ之比作为划分草原类型的湿润度指标K[2,7]。根据7个热量级和6个湿润度级，CSCS将地带性草原从理论上分为42个天然草地类，其中中国包含41类。CSCS系统中的草地为一个广义概念，涵盖了荒漠、半荒漠、草原、森林、草甸、冻原等所有陆地景观中的植被分类系统[7]。所以CSCS具有较强的实用性，能为众多数据收集不足的地区估算草地NPP提供可能。至今为止，CSCS已经应用于陆地生态系统分类[3,5]、植被NPP估算[8-10]和全球变化[6,11]等研究中。 净初级生产力(NPP)是指在单位时间和单位面积上绿色植物所累积的有机物量，表示植物固定和转化光合产物的效率[12]。草地生态系统在全球碳循环和气候调节中越来越受到重视[13]。草地NPP的研究对于合理利用草地资源，充分发挥草地气候生产潜力和提高草地产量具有重要的指导意义[14]。对草地NPP的动态监测能为草地生态的改善和恢复提供理论和技术支持。CASA模型是基于Monteith提出的计算植物生产力的方法发展而来的，由遥感数据、气象数据、植被类型、土壤类型等共同驱动的光能利用率模型[15]。由于其充分考虑环境条件和植被本身特征，被广泛地应用于国内外草地NPP估算[16]。将CSCS的分类指标引入CASA模型是一种研究方法的创新，也更能体现CSCS中不同草地类与草地NPP之间的关系