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自然资源遥感  2022, Vol. 34 Issue (3): 196-206    DOI: 10.6046/zrzyyg.2021283
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2000—2019年洞庭湖流域植被NPP时空特征及驱动因素分析
朱思佳(), 冯徽徽(), 邹滨, 叶书朝
中南大学地球科学与信息物理学院,长沙 410083
Spatial-temporal characteristics of 2000—2019 vegetation NPP of the Dongting Lake basin and their driving factors
ZHU Sijia(), FENG Huihui(), ZOU Bin, YE Shuchao
School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha 410083, China
全文: PDF(9370 KB)   HTML  
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摘要 

植被净初级生产力(net primary production,NPP)是流域生态系统的重要评价指标,该文基于2000—2019年MODIS长时序NPP数据产品,分析了洞庭湖流域20 a间植被NPP时空变化规律,进而采用时空分析与地理探测器等方法揭示了气象、地表等驱动因素对研究区植被NPP的影响特征及贡献程度。结果表明: ①洞庭湖流域植被NPP多年均值为0.65 kgC/(m2·a),高值区域主要分布在流域西部及南部,低值区域则主要位于洞庭湖附近; ②2000—2019年,洞庭湖流域植被NPP呈现平稳上升趋势(y=0.003x+0.622 7, R2=0.437,p<0.001),增长区域主要位于流域西北及中部偏南,而减少区域主要在流域东北及西南边界地区,植被NPP重心在平衡发展中呈微弱迁移趋势; ③洞庭湖流域植被NPP变化总体上受气象因素(尤其是气温)影响较显著,但NPP空间特征则主要受土地利用影响,降水与高程次之。此外,不同因子间交互作用显著,主要表现为双因子增强(高程与土地利用或降水)及非线性增强(气温与降水、土地利用或高程,降水与土地利用)2种类型。研究结果有助于正确认识与把握洞庭湖流域NPP时空变化特征及其内在影响机制,从而为流域生态系统管理与治理提供科学的辅助依据。

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朱思佳
冯徽徽
邹滨
叶书朝
关键词 洞庭湖流域植被NPP时空特征驱动因素    
Abstract

The net primary productivity (NPP) of vegetation is a vital indicator for assessing a basin ecosystem. Based on a long time series of NPP data of 2000—2019 from a moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS), this study analyzed the spatio-temporal variations in the vegetation NPP of the Dongting Lake basin in the past 20 years. Then, it revealed the influence characteristics and contribution of driving factors (e.g., meteorology and ground surface) on the vegetation NPP of the study area using methods including the GIS spatio-temporal analysis and GeoDetector. The results are as follows. ① The NPP values in the study area have an average of 0.65 kgC/(m2·a), with high values mainly distributed in the west and south of the basin and low values concentrated near the lake. ② During 2000—2019, the vegetation NPP of the Dongting Lake basin presented a slightly rising trend (y=0.003x+0.622 7, R2=0.437, p<0.001). It increased in the northwest and south-central parts and decreased in the northeast and southwest boundaries, and its center of gravity slightly shifted. ③ The changes in the vegetation NPP of the Dongting Lake basin was significantly affected by meteorological factors (especially temperature). By contrast, its spatial characteristics were mainly affected by land use, followed by precipitation and DEM. In addition, the results suggested significant interactions between different factors, which was mainly reflected by the bi-factor enhancement (DEM and land use, or DEM and precipitation) and nonlinear enhancement (temperature and precipitation, land use and DEM, and precipitation and land use). The conclusions of this study help to correctly understand and grasp the spatio-temporal characteristics of the vegetation NPP of the Dongting Lake basin and their internal influencing mechanisms, thus providing a scientific basis for the management and governance of the ecosystem in the basin.

Key wordsDongting Lake basin    vegetation NPP    spatio-temporal characteristics    driving factor
收稿日期: 2021-09-03      出版日期: 2022-09-21
ZTFLH:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金面上项目“土地利用/覆盖变化(LUCC);湖南省自然科学基金优秀青年项目“土地利用/覆盖变化(LUCC)的生态环境响应”(2020JJ3045)
通讯作者: 冯徽徽
作者简介: 朱思佳(1996-),女,硕士研究生,主要从事自然资源方面研究。Email: 0107150123@csu.edu.cn
引用本文:   
朱思佳, 冯徽徽, 邹滨, 叶书朝. 2000—2019年洞庭湖流域植被NPP时空特征及驱动因素分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(3): 196-206.
ZHU Sijia, FENG Huihui, ZOU Bin, YE Shuchao. Spatial-temporal characteristics of 2000—2019 vegetation NPP of the Dongting Lake basin and their driving factors. Remote Sensing for Natural Resources, 2022, 34(3): 196-206.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2021283      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2022/V34/I3/196
Fig.1  洞庭湖流域地理位置
判据 交互作用
q ( X 1 ? X 2 ) < m i n ( q ( X 1 ) , q ( X 2 ) ) 非线性减弱
m i n ( q ( X 1 ) , q ( X 2 ) ) < q ( X 1 ? X 2 ) < m a x ( q ( X 1 ) , q ( X 2 ) ) 单因子非线性减弱
q ( X 1 ? X 2 ) > m a x ( q ( X 1 ) , q ( X 2 ) ) 双因子增强
q ( X 1 ? X 2 ) = q ( X 1 ) + q ( X 2 ) 独立
q ( X 1 ? X 2 ) > q ( X 1 ) + q ( X 2 ) 非线性增强
Tab.1  地理探测器交互作用
年份 林地 草地 耕地
常绿针
叶林
常绿阔
叶林
落叶阔
叶林
混交林 木本稀
树草原
稀树草原 草地 耕地 耕地/自
然植被
2001年 2 379 6 943 3 168 27 361 115 558 66 318 1 899 11 698 22 760
2002年 ↗2 419 ↗7 050 ↗3 374 ↗27 788 ↘114 570 ↘65 384 ↘1 878 ↗12 014 ↗23 630
2003年 ↘2 280 ↘6 622 ↗3 622 ↘27 182 ↗115 066 ↘63 631 ↘1 870 ↗12 591 ↗25 240
2004年 ↘2 160 ↘6 511 ↗3 786 ↘26 661 ↗115 165 ↘62 661 ↘1 838 ↗12 795 ↗26 552
2005年 ↘2 081 ↘6 154 ↗4 006 ↘25 751 ↗115 436 ↗62 706 ↗1 881 ↗13 057 ↗27 081
2006年 ↘2 002 ↘5 901 ↗4 188 ↘25 092 ↗115 542 ↗63 358 ↘1 745 ↘13 039 ↗27 275
2007年 ↘1 944 ↘5 506 ↗4 430 ↘24 608 ↘115 129 ↗65 317 ↗1 774 ↗13 066 ↘26 356
2008年 ↘1 849 ↘4 805 ↗4 542 ↘24 061 ↗115 692 ↗66 073 ↗1 855 ↗13 126 ↘26 079
2009年 ↗1 857 ↘4 701 ↗4 612 ↘23 723 ↗115 884 ↗66 815 ↘1 668 ↘12 567 ↗26 170
2010年 ↗1 900 ↗4 811 ↗4 821 ↗23 729 ↘115 366 ↗67 792 ↘1 594 ↘12 244 ↘25 666
2011年 ↗1 930 ↗5 089 ↗5 082 ↘23 612 ↘114 674 ↗67 812 ↗1 603 ↘12 013 ↗26 051
2012年 ↗1 962 ↗5 472 ↗5 147 ↗23 751 ↘114 385 ↘66 595 ↗1 618 ↘11 774 ↗27049
2013年 ↗1 996 ↗6 223 ↗4 928 ↗24 049 ↘113 266 ↘66 318 ↘1 584 ↘11 578 ↗27 700
2014年 ↗2 093 ↗7 225 ↘4 789 ↗25 179 ↘111 579 ↘65 933 ↗1 679 ↘11 447 ↘27 597
2015年 ↗2 110 ↗8 182 ↗4 888 ↗26 992 ↘109 240 ↘65 109 ↗1 737 ↗11 516 ↗27 619
2016年 ↗2 137 ↗8 571 ↗4 950 ↗28 011 ↘107 972 ↘63 996 ↘1 732 ↗11 521 ↗28 384
2017年 ↘2 125 ↗9 351 ↗5 184 ↗29 176 ↘105 259 ↗64 488 ↘1 705 ↗11 926 ↘27 919
2018年 ↗2 285 ↗10 886 ↗5 737 ↗31 015 ↘102 356 ↘63 081 ↘1 608 ↗11 934 ↗28 173
2019年 ↗2 299 10 248↘ ↘5 704 ↗31 817 ↗103 293 ↗63 566 ↘1 451 ↘11 465 ↘27 164
总变化 -80 3 305 2 536 4 456 -12 265 -2 752 -448 -233 4 404
Tab.2  2001—2019年洞庭湖流域土地利用二级类面积变化
Fig.2  洞庭湖流域2000—2019年多年平均NPP空间分布
Fig.3  洞庭湖流域2000—2019年NPP年均值时序变化趋势
Fig.4  2000—2019年洞庭湖流域NPP时空变化特征
Fig.5  不同阶段洞庭湖流域NPP变化特征
Fig.6  洞庭湖流域2000—2019年NPP重心迁移规律
Fig.7  洞庭湖流域2000—2019年不同地类NPP年均值时序变化趋势
Fig.8  降水、气温与植被NPP相关性及其空间异质性
Fig.9  洞庭湖流域高程与NPP不同尺度采样散点图
Fig.10  不同因子的典型交互作用统计
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