长江流域片2000-2015年植被NPP时空特征及影响因子探测

Q948; 植被净初级生产力对评价全球变化背景下植被生长状况、陆地生态系统质量、资源环境监测具有重要意义.基于2000-2015年的MODIS NPP产品MOD17A3数据,结合DEM数据、气象数据、土地利用数据,运用趋势分析、相关性分析、地理探测器等模型方法,探讨长江流域片植被NPP的时空特征,揭示了各驱动因子的贡献率.结果 表明:(1) 16 a间植被NPP均值在478.4～547.4 gC/(m2·a),平均值为516.5 gC/(m2·a),流域内NPP整体表现为缓慢上升趋势.(2)流域内NPP空间分布格局为自东南向西北减少,16a间大部分地区NPP值基本不变,云南省迪庆州、贵州省毕节...

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Published in水土保持研究 Vol. 29; no. 1; pp. 176 - 183
Main Authors 冯婉, 谢世友
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西南大学三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆400715 2022
西南大学地理科学学院,重庆400715%西南大学地理科学学院,重庆400715
Subjects
净初级生产力;长江流域片;驱动因子;地理探测器
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ISSN1005-3409

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Summary:Q948; 植被净初级生产力对评价全球变化背景下植被生长状况、陆地生态系统质量、资源环境监测具有重要意义.基于2000-2015年的MODIS NPP产品MOD17A3数据,结合DEM数据、气象数据、土地利用数据,运用趋势分析、相关性分析、地理探测器等模型方法,探讨长江流域片植被NPP的时空特征,揭示了各驱动因子的贡献率.结果 表明:(1) 16 a间植被NPP均值在478.4～547.4 gC/(m2·a),平均值为516.5 gC/(m2·a),流域内NPP整体表现为缓慢上升趋势.(2)流域内NPP空间分布格局为自东南向西北减少,16a间大部分地区NPP值基本不变,云南省迪庆州、贵州省毕节市西部增长最明显,下降区域多分布于贵州省东部.(3)研究区内植被NPP与气温、降水均呈正相关;NPP随海拔增加呈先增加后下降的趋势,2000～3500m海拔范围内植被NPP值最高,且集中于横断山区;坡度小于15°的区域对整个研究区NPP值贡献最大;林地面积最大且NPP均值最大,对研究区的植被NPP值贡献最大.(4)各因子对NPP的解释力排序为海拔＞气温＞降水＞土地利用类型＞坡度,单因子海拔对NPP的解释力最强,海拔与气温双因子交互作用对NPP的解释力最强.研究结果可为长江流域生态修复及可持续发展提供数据支持.
ISSN:1005-3409