编号 lyqk011787

中文标题 青岛市植被NPP时空变化及驱动力分析

作者 肖俊泽  文江霞  杨金明  王宏达  王鹏  李凤仪 

作者单位 1. 青岛农业大学园林与林学院 山东青岛 266109;
2. 中国市政工程华北设计研究总院有限公司重庆分公司 重庆 401120;
3. 中国林业科学研究院林业科技信息研究所 北京 100091

期刊名称 中国城市林业 

年份 2024 

卷号 22

期号 6

栏目名称 研究论文 

中文摘要 植被净初级生产力是评估森林生态环境质量和固碳能力的有效指标。文章基于MODIS遥感数据,采用改良的CASA模型,结合MOD13Q1数据和气象观测资料,利用最小二乘法及地理探测器,揭示青岛市2000—2020年的植被NPP的时空变化规律及其主要影响因素,为青岛市植被减碳增汇、生态恢复和可持续发展等研究奠定基础。结果表明:时序上,2000—2020年青岛市植被NPP总体上呈现波动上升趋势,年均增长速率为5.089 gC·m^-2·a^-1;空间上,青岛市年均NPP表现为从西北到东南呈带状间隔分布,胶州湾地区最低的特点;单因子影响力上,土地利用类型为主导因子;双因子的交互作用影响力均大于单因子,人为因子间的交互作用在NPP解释中具有显著作用,自然因子和人为因子间的交互作用进一步增强。综上可知:青岛市的NPP随着生境质量的提高而增加,生态环境在不断改善;人类活动对NPP的影响起主导作用,但自然因子对NPP的影响也不可忽视。

关键词 植被净初级生产力  地理探测器  CASA模型  MOD13Q1数据 

基金项目 山东省住房城乡建设科技计划项目(2023-77)，青岛科技惠民计划项目(23-2-8-cspz-10-nsh)

英文标题 Spatiotemporal Variation and Driving Factors of Vegetation NPP in Qingdao

作者英文名 Xiao Junze, Wen Jiangxia, Yang Jinming, Wang Hongda, Wang Peng, Li Fengyi

单位英文名 1. Faculty of Landscape Architecture and Forestry, Qingdao University of Agriculture, Qingdao 266109, Shandong, China;
2. Chongqing Branch, North China Municipal Engineering Design and Research Institute Co., Ltd., Chongqing 401120, Sichuan, China;
3. Research Institute of Forestry Policy and Information, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China

英文摘要 Net primary productivity (NPP) is an effective index to assess the quality of ecological environment and carbon sequestration ability of forests. Based on MODIS remote sensing data, the paper uses the improved CASA model combined with MOD13Q1 and meteorological data, unitary linear regression analysis and geographic detector to reveal the spatial and temporal variations of vegetation NPPs in Qingdao from 2000 to 2020 and their influencing factors, which aims to lay the foundation for the research on vegetation carbon sequestration, emission reduction, ecological restoration and sustainable development in Qingdao. The results indicate that in the time sequence, the vegetation NPPs in Qingdao showed a fluctuating increase from 2000 to 2020, and the average annual growth rate was 5.089 gC·m^-2·a^-1; in spatial terms, the annual vegetation NPP in Qingdao presented the an interval belt distribution from northwest to southeast, and the lowest point fell in the Jiaozhou Bay region; In terms of single factor, land use type was the dominant factors. The interactive influence of two factors was greater than the influence of single factor, the interaction between human factors plays a significant role in NPP interpretation, and the interaction between natural factors and human factors is further enhanced. In general, the NPPs in Qingdao increase with the improvement of habitat quality, showing an increasing improvement of ecological environment, and human activities have a predominant impact on NPPs, while the impact of natural factors on NPPs cannot be ignored.

英文关键词 NPP;geographical detector;CASA model;MOD13Q1 data

起始页码 133

截止页码 139

投稿时间 2024/5/12

作者简介 肖俊泽(1998-),男,硕士生,主要研究方向为风景园林规划设计。E-mail:2454142069@qq.com

通讯作者介绍 李凤仪(1989-),女,博士,副教授,主要研究方向为风景园林规划设计与理论、风景遗产?；び牍芾?。E-mail:201701028@qau.edu.cn

E-mail 201701028@qau.edu.cn

DOI 10.12169/zgcsly.2024.05.12.0001

参考文献 [1] 崔霞,冯琦胜,梁天刚.基于遥感技术的植被净初级生产力研究进展[J]. 草业科学,2007,24(10):36-42.
[2] 孙庆龄,冯险峰,肖潇.武陵山区植被净第一性生产力的时空格局及其与地形因子的关系[J]. 地球信息科学学报,2014,16(6):915-924.
[3] YUAN X M,GUO B,LU M.The responses of vegetation NPP dynamics to the influences of climate-human factors on Qinghai-Tibet Plateau from 2000 to 2020[J]. Remote Sensing,2023,15(9):2419.
[4] 刘涛,刘晓龙,郭利彪,等.基于Markov-PLUS和InVEST模型的锡林郭勒草原碳储量变化预测[J]. 草原与草坪,2023,43(2):1-12.
[5] XI H Y,FENG Q,CHENG W J,et al.Spatiotemporal variations of Alxa national public welfare forest net primary productivity in Northwest China and the response to climate change[J]. Ecohydrology,2022,15(8):e2377.
[6] 原一荃,薛力铭,李秀珍.基于CASA模型的长江口崇明东滩湿地植被净初级生产力与固碳潜力[J]. 生态学杂志,2022,41(2):334-342.
[7] 石智宇,王雅婷,赵清,等.2001—2020年中国植被净初级生产力时空变化及其驱动机制分析[J]. 生态环境学报,2022,31(11):2111-2123.
[8] 职露,胡涛,邹滨,等.河南省植被NPP时空分异及其驱动因子[J]. 自然资源遥感,2023,35(4):169-177.
[9] 刘文瑞,李晓婷,李彤,等.基于MODIS和CASA模型的伊春市森林植被NPP变化特征及其影响因子分析[J]. 生态学杂志,2022,41(1):150-158.
[10] SUN Q Y,LIU W W,GAO Y N,et al.Spatiotemporal variation and climate influence factors of vegetation ecological quality in the Sanjiangyuan National Park[J]. Sustainability,2020,12(16):6634.
[11] YANG H F,HU D D,XU H,et al.Assessing the spatiotemporal variation of NPP and its response to driving factors in Anhui province,China[J]. Environmental Science and Pollution Research International,2020,27(13):14915-14932.
[12] 左丽媛,高江波.基于地理探测器的喀斯特植被NPP定量归因[J]. 生态环境学报,2020,29(4):686-694.
[13] 吴雪晴,张乐乐,高黎明,等.青海湖流域NPP动态变化及驱动力[J]. 干旱区研究,2023,40(11):1824-1832.
[14] 孙治娟,谢世友.基于地理探测器的云南省净初级生产力时空演变及因子探测[J]. 生态学杂志,2021,40(12):3836-3848.
[15] WANG Z Q,WANG H,WANG T F,et al.Effects of environmental factors on the changes in MODIS NPP along DEM in global terrestrial ecosystems over the last two decades[J]. Remote Sensing,2022,14(3):713.
[16] 朱文泉,潘耀忠,阳小琼,等.气候变化对中国陆地植被净初级生产力的影响分析[J]. 科学通报,2007,52(21):2535-2541.
[17] 宋午椰,许行,林毅雁,等.黄土高原植被净初级生产力时空变化特征及驱动因子分析[J]. 北京林业大学学报,2023,45(8):29-42.
[18] 姚遥,梁一萱.2002—2021年陕西省NPP变化趋势及空间分异特征研究[J]. 陕西林业科技,2022,50(4):20-28.
[19] CHANG S P,WANG J,ZHANG F F,et al.A study of the impacts of urban expansion on vegetation primary productivity levels in the Jing-Jin-Ji region,based on nighttime light data[J]. Journal of Cleaner Production,2020,263:121490.
[20] 师静,鲁雪媛,陈旭.昆明市城市化及城市热岛效应对植被净初级生产力的影响[J]. 草业科学,2022,39(12):2589-2603.
[21] 具琳静,欧阳勋志,潘萍,等.2000—2019年赣南森林净初级生产力时空变化及其与气候因子的关系[J]. 东北林业大学学报,2022,50(12):37-44.
[22] 黎慧,戴前坤,徐梓萌,等.南京都市圈植被NPP变化特征及驱动因素探究[J]. 阜阳师范大学学报(自然科学版),2023,40(1):97-106.
[23] 刘永哲,黄翠艳,姜雯,等.近52年青岛市气温变化特征分析[J]. 青岛农业大学学报(自然科学版),2014,31(3):199-204.
[24] 王欣,韩丽.海洋活力区,青岛未来之城[J]. 走向世界,2019(11):36-39.
[25] 李贵才.基于MODIS数据和光能利用率模型的中国陆地净初级生产力估算研究[D]. 北京:中国科学院研究生院(遥感应用研究所),2004.
[26] 朱文泉.中国陆地生态系统植被净初级生产力遥感估算及其与气候变化关系的研究[D]. 北京:北京师范大学,2005.
[27] 王劲峰,徐成东.地理探测器:原理与展望[J]. 地理学报,2017,72(1):116-134.
[28] 钞振华,张培栋,王旭峰,等.近10年来山东区域NPP时空变化分析[J]. 草业科学,2013,30(6):829-835.
[29] 马曦瑶.山东省植被净初级生产力时空分布特征及其影响因子研究[D]. 北京:北京林业大学,2019.
[30] 骆艳,张松林.山东省植被NPP时空分布特征及驱动因素分析[J]. 广西植物,2019,39(5):690-700.
[31] 栾海军,牛阳,何原荣,等.融合地物类别信息的NDVI尺度转换模型构建及MOD13 Q1产品真实性检验[J]. 测绘科学技术学报,2019,36(1):45-50.
[32] 张筠.基于CASA模型的山东省植被NPP时空格局变化及其驱动因素研究[D]. 烟台:鲁东大学,2021.
[33] 程东亚,李旭东.喀斯特地区植被覆盖度变化及地形与人口效应研究[J]. 地球信息科学学报,2019,21(8):1227-1239.
[34] TAELMAN S E,SCHAUBROECK T,DE MEESTER S,et al.Accounting for land use in life cycle assessment:the value of NPP as a proxy indicator to assess land use impacts on ecosystems[J]. Science of the Total Environment,2016,550:143-156.
[35] 张新悦,冯禹昊,曾辉,等.1982—2014年华北及周边地区生长季NDVI变化及其与气候的关系[J]. 北京大学学报(自然科学版),2021,57(1):153-161.
[36] 赵方圆,王琼芳,张华堂,等.基于InVEST模型的甘肃省祁连山林区乔木林碳储量时空变化研究[J]. 西北林学院学报,2023,38(4):233-240.
[37] 尹锴,田亦陈,袁超,等.基于CASA模型的北京植被NPP时空格局及其因子解释[J]. 国土资源遥感,2015,27(1):133-139.
[38] 王馨爽,吴梦月,马红利,等.渭河流域长时间序列NPP估算及时空变化特征分析[J]. 西北林学院学报,2020,35(6):205-211.

PDF全文 浏览全文