0 引言
净生态系统生产力(net ecosystem productivity,NEP)是植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)与土壤呼吸作用的差值[1],可直接作为评估生态系统固碳能力的指标[2]。NEP>0表现为碳汇,反之则为碳源。目前估算NEP的方法已较为成熟,主要有样地清查法、微气象法和模型估算法3种。样地清查法[3-4]是通过实测植物体干重的变化来估算NEP,方法直接明确、技术简单,可以省去不必要的系统和人为误差,但所需成本较大,更适用于小尺度NEP的研究。微气象法是通过检测近地层湍流和气体浓度对二氧化碳(carbon dioxide,CO2)通量进行动态统计的方法,以涡度相关通量法[5-6]为代表,观测数据连续准确,但在大范围NEP研究方面同样受限。模型估算法的原理是通过模拟多种因素共同作用下生态系统的碳循环机制计算NPP,减去土壤异养呼吸得到NEP,相比于传统的实测手段,引入遥感技术的模型估算法在分析碳源/汇方面具有时效性强、覆盖范围广等优势[7],近年来被广泛应用于NEP研究领域[8-
内蒙古草原是我国北方地区重要的生态安全屏障和畜牧业生产基地[11],在水源涵养、生物多样性保育、防风固沙、气候调节等方面发挥着至关重要的生态服务功能。同时,其覆盖范围广,草原类型多样,也是陆地生态系统碳循环中的重要一环。与森林等生态系统相比,草原固碳更为稳定,成本更低,草地生产力的提高或生物量的积累是固定大气中CO2和增强草原固碳能力的重要方式[12]。然而有研究表明[13],温室效应引起的气候变化和人类活动对草原的过度利用,导致内蒙古草原“三化”(退化、沙化、盐碱化)问题严重,草地生态系统被破坏,碳储量也逐渐下降。纵观国内外对内蒙古草原NEP的研究,从研究对象看,多数都是针对草地群落[14]或单一草原类型[15]开展,缺少对整个草原生态系统的综合性研究。从研究尺度看,多集中于某个具体的草原[16-
本文基于NPP和气象数据,定量估算2001—2020年内蒙古草原生态系统NEP指数,使用趋势分析、变异系数和Hurst指数法分析NEP的时空变化特征,并运用通径分析法进一步探讨影响因素对NEP的直接和间接影响,以期为自治区制定草原生态系统低碳减排策略提供数据支撑,为草原的保护与管理、草地资源的可持续利用提供科学参考[22]。
1 研究区概况及数据源
1.1 研究区概况
图1
图1
研究区地形及稳定草原分布示意图
注: 该图基于审图号为蒙S(2023)027号的标准地图制作,底图无修改,下文同。
Fig.1
Topography and stable grassland distribution map of study area
1.2 数据源及其预处理
本文所用的数据均基于遥感与地理信息云服务平台(Pixel Information Expert Engine,PIE-Engine)获取(表1),包括NPP、气温、降水、土壤有机质(soil organic matter,SOM)、干燥指数(aridity index,AI)、国内生产总值(gross domestic product,GDP)、人口、CO2、土地利用和研究区矢量数据。其中NPP源于基础遥感数据产品MOD17A3H.006,其准确性已在全球不同地区的研究中得到了应用与验证[25-26]。气象数据提供每个月的降水量和平均、最高、最低气温,经过裁剪、按月累加得到年尺度的内蒙古草原生态系统降水量和平均、最高、最低气温图层。研究区矢量数据源于内蒙古标准地图。土地利用数据包含2000年、2010年和2020年3期数据,预处理为基于内蒙古行政边界进行裁剪,提取3组数据中均为草地的区域,绘制稳定的草地分布图[27]。空间分辨率为30 m和1 km的数据,均需重采样至500 m以匹配NPP的空间分辨率。
表1 数据来源
Tab.1
| 数据名称 | 缩写 | 单位 | 空间分辨率 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| 净初级生产力 | NPP | kgC·m-2·a-1 | 500 m | 通过Smoother算法对NASA MODIS数据进行平滑生成 |
| 研究区矢量 | — | — | — | 审图号: 蒙S(2023)027号 |
| 土地利用 | — | — | 30 m | 包含10个类别,筛选其中的“草原”一类 |
| 平均气温 | Tem | ℃ | 1 km | — 通过Delta空间降尺度方案在中国地区对CRU发布的全球0.5°气候数据以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据降尺度生成 — |
| 最高气温 | Temmax | ℃ | 1 km | |
| 最低气温 | Temmin | ℃ | 1 km | |
| 降水量 | Pre | mm | 1 km | |
| 二氧化碳 | CO2 | — | 1 km | 全球化石燃料燃烧产生的二氧化碳排放数据 |
| 国内生产总值 | GDP | 万元/km2 | 1 km | 全球1 km网格化修订的实际国内生产总值 |
| 土壤有机质 | SOM | g/100 g | 1 km | 基于中国1∶100万比例尺土壤图和土壤剖面图得到的中国土壤有机质数据集 |
| 干燥度 | AI | — | 1 km | 干燥度=潜在蒸散发/降水量 |
| 人口 | POP | — | 1 km | WorldPop数据集 |
2 研究方法
2.1 NEP的估算
式中: T为年均气温,℃; P为年降水量,mm; RH为土壤异养呼吸量,gC·m-2·a-1。
2.2 趋势、波动性和可持续性分析
式中: NEPj和NEPi分别为第j年和第i年的NEP值,gC·m-2·a-1。Sen为正表明NEP增加,为负则意味着NEP减小。Mann-Kendall非参数检验简称MK检验,与其他参数检验方法相比,MK检验不要求数据呈正态或线性分布,受异常值影响小[11],通常与Sen趋势分析结合使用对NEP变化趋势的显著性进行检验。
变异系数(coefficient of variance,CV)又称差异系数,定义为NEP标准差与平均值的比[30],本文运用该统计量从像元尺度分析NEP在空间上的波动性。计算公式为:
式中: σ为2001—2020年NEP标准差,gC·m-2·a-1; μ为均值,gC·m-2·a-1。CV越大,表明NEP变化越剧烈,即波动性越大,反之则表明NEP变化稳定。
基于重标定极差法计算的Hurst指数是由英国水文学家Hurst提出,用于反映草原当前状态的未来持续程度或可能性,因其几乎不需要对研究目标进行假设,具有良好的鲁棒性[31],所以常被用于探究NEP的未来演变趋势。基本原理为给定时间序列NEPt,t=1,2,…,20,对于任意正整数n,定义以下内容:
式中: NEPt为第t年的NEP值。如果存在R(n)/S(n)∝nHurst则说明NEP时间序列存在Hurst现象,Hurst值可以根据log(R(n)/S(n))=a+Hurst×log(n)利用最小二乘法拟合得到,a为常数,若0.5<Hurst<1,表明NEP呈持续性,即未来与过去的变化趋势一致,且越接近1,持续性越强; 若Hurst=0.5,说明NEP时间序列在不同的维度上是独立的,表现为没有显著规律的随机状态; 若0<Hurst<0.5,则表明NEP具有反持续性,即未来的变化趋势与过去相反,且越接近0,反持续性越强[2]。
2.3 通径分析
通径分析为通过分解影响因素与NEP的表面相关性来探讨每个因素对NEP的直接和间接影响[32]。相比于皮尔逊、斯皮尔曼等传统的相关分析方法,通径分析在揭示多个因素与NEP相关程度的基础上,可以进一步从复杂的变量相关网中,得到某个因素通过其他因素对NEP产生作用的最佳路径,并将分析结果借助通径图更加直观精确地进行展示。通径分析首先要在构建多元回归方程的过程中剔除存在多重共线性和偏回归系数不显著的因素; 其次结合影响因素与NEP的相关性,计算间接通径系数; 最后通过评价模型和决定系数得到剩余因子,衡量各因素对NEP的解释程度。计算公式为:
式中: a为常数项; bi为每个影响因素Xi对应的偏回归系数;
3 结果与分析
3.1 内蒙古草原生态系统NEP时空变化特征
3.1.1 年际变化特征
内蒙古草原生态系统2001—2020年年均NEP为210.65 gC·m-2·a-1(图2),表现为碳汇。NEP均值从2001年的149.82 gC·m-2·a-1至2020年的237.47 gC·m-2·a-1,增加了0.59倍。2001—2020年20 a间自治区草原生态系统的NEP均值整体呈波动性增强态势,增速为3.81 gC·m-2·a-1,其中2007年和2017年NEP均值明显减小,2012年和2018年NEP显著增加。
图2
图2
内蒙古草原生态系统年均NEP变化
Fig.2
Inter annual variation of mean NEP in Inner Mongolian grassland ecosystem
查阅资料发现,2000年以来,国家和自治区加大了草原生态治理力度,投入大量资金开展退牧还草、草畜平衡和围栏禁牧[14]等管护工程,极大改善了内蒙古草原的生态质量,草原总面积从2001年的8 666.7万hm2增加至2020年的8 800万hm2,其固碳作用也随之增强。另外,2007年和2017年草原NEP的减小可能与自治区发生极端高温及降水少导致的严重干旱事件有关,高温会通过降低光合作用的酶活性来抑制植被生长[33],从而导致土壤异养呼吸增强,碳汇功能变差; 2012年和2018年NEP明显增加,究其原因是因为这2 a自治区的年降水量均高于360 mm,处于较高水平,有研究表明[34],内蒙古90%的草地NEP与降水呈正相关,降水的增加潜在地促进了草地碳汇作用的增强。
3.1.2 空间变化特征
2001—2020年内蒙古草原生态系统NEP均值范围为17.2~672.54 gC·m-2·a-1,表现为“由西北向东南逐步增加,由大兴安岭向东西两麓逐渐减小”的空间分异格局(图3),这与Dai等[23]的研究结果一致。高值区主要集中于大兴安岭西麓的呼伦贝尔草原、锡林郭勒草原和东麓的兴安盟,低值区则广泛分布在锡林郭勒盟西部、毛乌素沙地以及阴山山脉以北的荒漠草原区。上述空间格局形成的原因主要是呼伦贝尔为内蒙古的粮食主产区,地势平坦,气候适宜,雨水充沛,还分布着海拉尔河、额尔古纳河、呼伦湖等众多河流和湖泊,草地长势好且覆盖面积广,碳汇作用强; 内蒙古高原东部为半湿润半干旱区,西拉木伦河、老哈河、新开河、西辽河交错纵横,为草地生长提供了充足的水分,草类种属多,草质好,是我国著名的优良牧场,碳汇功能强大; 内蒙古高原西部则属于半干旱地区,植被稀疏低矮,尤其是阴山山脉周边沙漠戈壁分布广泛,处于牧区-非季风区,气候干燥,碳汇作用差; 大兴安岭的森林覆盖率达60%以上,土壤有机质和微量元素含量高,有研究指出[35],林地资源丰富,导致植被覆盖度增大,水土流失问题得到缓解,生态环境改善,有利于草地进行光合作用,在一定程度上促进了草地的碳汇功能。
图3
图3
研究区草原生态系统NEP均值空间分布
Fig.3
Spatial distribution of annual average NEP in grassland ecosystem of study area
内蒙古草原生态系统NEP变化趋势空间分布见图4,内蒙古草原生态系统NEP均值拟合斜率存在明显的空间差异特征,Sen范围为-12.48~15.44,呈增加趋势的面积占比约99.33%,几乎覆盖整个草原区。其中,极显著增加的面积占50.168%,主要分布于阴山山脉以北的部分荒漠草原区、鄂尔多斯高原中东部、大兴安岭北麓西侧以及南麓两侧的草甸草原区,主要是这些区域草地覆盖度高,气候适宜,降水充沛,日照时间充足,且处于京津风沙源治理工程四大片治理区中,沙地治理和草地保护工程取得了明显成效; 呈显著增加的区域面积占比37.264%,在锡林郭勒盟、阴山山脉周边、呼伦湖南北两侧的典型草原区呈片状分布。NEP减小的区域仅占草原总面积的0.67%,零星分布于锡林郭勒草原北部与蒙古国接壤处、呼伦贝尔草原东北部与俄罗斯接壤处以及赤峰市内不同草原类型交界处。
图4
图4
研究区草原生态系统NEP变化趋势空间分布
Fig.4
Spatial distribution of NEP variation trend in grassland ecosystem of study area
3.2 内蒙古草原生态系统NEP波动性及可持续性分析
2001—2020年内蒙古草原生态系统NEP变异系数介于0.003~0.74,均值为0.196,碳汇变化较稳定(图5)。采用“自然断裂法”将CV值划分为3级,统计各级栅格单元的面积占比发现,NEP变化最稳定(0.003~0.16)的草原主要集中于大兴安岭东西两麓,结合NEP均值空间分布(图3)可知2001—2020年20 a间这些草原区的NEP较高,碳汇功能处于良性循环状态; 其次NEP变化较平稳(0.16~0.23)的区域广泛分布于锡林郭勒草原、鄂尔多斯高原和浑善达克沙地的荒漠草原区; 锡林郭勒草原北部呈东西向长条形分布的典型草原区、鄂尔多斯西部的荒漠草原区、呼伦湖以西的典型草原区、阴山山脉中段以北荒漠草原和典型草原的交界处NEP变化最大(0.23~0.74),是因为这些区域近年来大规模进行造林种草、退化林修复等生态保护建设工程[36],不断完善风沙阻隔林草带,从而导致NEP波动较大。同时,旅游开发区建设、过度放牧等人类活动[37]也是这些草原区碳汇功能波动较大的干扰因素。
图5
图5
研究区草原生态系统NEP波动性空间分布
Fig.5
Spatial distribution of NEP volatility in grassland ecosystem of study area
对内蒙古草原生态系统NEP的可持续性进行分析(图6)发现,Hurst指数介于0.1~0.87,均值为0.46。30.78%的草原NEP具有持续性,其中呈弱持续性(0.5<Hurst≤0.75)的区域面积占比为30.77%,主要集中于锡林郭勒草原北部、浑善达克沙地东部、大兴安岭南麓东侧以及大青山周边,结合NEP变化趋势可知在未来一段时间内这些地区的NEP仍保持增加趋势,究其原因主要是政府在大青山、呼伦贝尔市辉河、锡林郭勒草原、科尔沁等处建立了自然保护区,设定生态保护红线,禁止人类活动,保证了草地生态系统的修复,潜在地促进了草原碳汇功能的持续增强,研究结果表明设立自然保护区来治理生态环境具有长效性。69.17%的草原NEP具有反持续性,其中呈弱反持续性(0.25≤Hurst<0.5)的区域面积占比为69.08%,分布范围广,且多呈片状分布,意味着NEP未来变化趋势与2001—2020年间相反,其中鄂尔多斯高原、乌兰察布草原、锡林郭勒盟中部的地势较高,生态环境脆弱,呼伦湖周边温度偏低,植被覆盖度波动性大[24],草原生态系统容易被破坏,从而导致NEP在未来一段时间内呈弱反持续性,结合NEP演化趋势可知其碳汇功能在未来可能会减弱,因此应当参考造林种草、围栏禁牧等措施和保护区试点经验,加大草原修复治理力度。
图6
图6
研究区草原生态系统NEP未来演化趋势预测
Fig.6
Future evolution trend prediction of NEP in grassland ecosystem of study area
3.3 NEP影响因素分析
以NEP为因变量,各影响因素(Tem,Temmax,Temmin,Pre,DEM,SOM,AI,CO2,GDP,POP)为自变量进行通径分析,首先在多元回归的过程中剔除了Tem,CO2和GDP因素,说明它们对内蒙古草原生态系统NEP的影响可以忽略[32]。其次在进行多重共线性检验时剔除了Temmax,其余各因素的偏回归系数显著性均小于0.05,表明与NEP存在显著差异,有统计学意义[38]。最后得到通径分析结果如表2和图7所示,直接通径系数绝对值排序为Pre>Temmin>SOM>AI>DEM>POP,表明降水量和最低气温对NEP的直接影响最大; 间接通径系数之和的绝对值排序为AI>DEM>SOM>Temmin>Pre>POP,其中AI通过Pre产生的负效应远大于通过SOM和DEM产生的正效应,综合补偿导致AI对NEP的间接影响最大[23]; Pre和Temmin对NEP的直接影响均强于间接影响,且作用方向相同,相互叠加导致其与NEP的相关性较强; DEM,POP和SOM主要通过Temmin和Pre路径对NEP产生负效应,间接作用强于直接作用且方向相反,导致与NEP呈负相关且相关性较差。
表2 内蒙古草原生态系统NEP影响因素通径分析结果
Tab.2
| 因素 | 相关系数 | 直接通 径系数 | 间接通径系数 | 间接通径 系数之和 | 决定系数 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Temmin | Pre | DEM | POP | SOM | AI | |||||
| Temmin | -0.627 | -0.581 | — | -0.031 | 0.003 0 | 0.000 7 | -0.008 | -0.011 | -0.046 | 0.729 0 |
| Pre | 0.692 | 0.654 | 0.027 | — | -0.006 0 | 0.000 4 | -0.016 | 0.033 | 0.038 | 0.905 0 |
| DEM | -0.318 | 0.018 | -0.105 | -0.228 | — | -0.000 1 | 0.009 | -0.011 | -0.336 | 0.011 0 |
| POP | -0.008 | 0.008 | -0.051 | 0.036 | -0.000 2 | — | -0.001 | 0.001 | -0.016 | 0.000 1 |
| SOM | -0.023 | 0.067 | 0.070 | -0.154 | 0.002 0 | -0.000 2 | — | -0.009 | -0.091 | 0.003 0 |
| AI | -0.751 | -0.038 | -0.174 | -0.560 | 0.005 0 | -0.000 2 | 0.016 | — | -0.713 | 0.057 0 |
图7
图7
内蒙古草原生态系统NEP变化通径分析图
Fig.7
Path analysis of NEP changes in Inner Mongolian grassland ecosystem
Pre和Temmin的决定系数远远大于其他因素,说明Pre和Temmin对NEP变化的综合影响较大,是NEP变化的主导因素。决定系数R2为0.837,即所选因素可以综合解释内蒙古草原生态系统83.7%的NEP变化,计算得剩余因子ε为0.547,这意味着还有一些因素没有考虑到,如放牧强度、土壤质地,对NEP影响因素的全面分析有待进一步研究[32]。
4 讨论与结论
4.1 讨论
内蒙古草原生态系统NEP的动态变化非常复杂[37],受诸多因素如气候、植被类型、土地利用等的共同影响,表现出较大的分异性[39]。以往针对NEP影响因素的研究多聚焦于气候变化[15,23],本文综合考虑自然和社会经济因素,发现Pre和Temmin是影响内蒙古草原生态系统NEP变化的主导因素。在构建多元回归模型的过程中剔除了社会经济因素CO2和GDP,可能是由于本文使用的CO2数据为化石燃料燃烧产生的CO2,多集中于重工业工厂,而GDP数据则主要分布于高产值地区,虽然CO2和GDP数据均为1 km空间分辨率的栅格影像,但内蒙古草原覆盖范围广,导致CO2和GDP空间分布差异性大,在通径分析时容易因“相关性过小”被排除。另外,关于放牧强度、草原治理重点工程取得的成果数据目前还在统计阶段,因此在结合草地治理措施对NEP变化进行分析时缺少相关的数据佐证。
4.2 结论
本研究基于长时序的MODIS NPP和气象数据,估算了2001—2020年内蒙古草原生态系统NEP指数,对其时空变化特征进行分析,并进一步采用通径分析探究了NEP与自然因素和社会经济因素之间的关系。结果表明:
1)内蒙古草原生态系统NEP均值整体呈“由西北向东南逐步增加,由大兴安岭向东西两麓逐渐减小”的空间分布格局,2001—2020年的平均NEP为210.65 gC·m-2·a-1,年均增加3.81 gC·m-2·a-1,碳汇作用波动增强。NEP变化以增加为主,占总面积的99.33%,其中极显著增加面积占50.168%,减少区域仅占0.67%,退牧还草、草畜平衡等生态修复措施对内蒙古草原NEP的改善效果明显。
2)2001—2020年内蒙古草原NEP变化较稳定,变异系数均值为0.196,在空间上表现为“以大兴安岭为中心向东西两麓波动性不断增大”的分布格局。NEP呈弱持续性的区域多位于自然保护区附近,占草原总面积的30.77%; 69.08%的草原NEP呈弱反持续性,碳汇功能可能会减弱,今后应加大生态环境治理力度,增强草原的碳汇功能。
3)所选影响因素可以综合解释内蒙古草原生态系统83.7%的NEP变化,其中Pre和Temmin是NEP变化的主导因素,对NEP主要表现为直接影响。其他影响因素中AI通过Pre产生的负效应远大于通过SOM和DEM产生的正效应,综合补偿导致AI对NEP的间接影响最大。DEM,POP和SOM对NEP的间接作用强于直接作用且方向相反,且主要通过Temmin和Pre路径实现。
参考文献
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净生态系统初级生产力（Net Ecosystem Productivity，NEP）及影响因素的定量评估研究，有助于深入理解区域碳循环及其驱动机制。作为气候变化敏感区域，黄河流域净生态系统生产力的时空变化特征及其气候驱动因子的研究，对阐明中国北方陆地碳汇格局特征具有重要意义。因此，该研究基于NEP的估算模型，采用趋势分析、相关分析、聚类分析等分析方法，对2000-2020年黄河流域NEP时空演变特征及其驱动机制进行分析。结果表明，（1）黄河流域年均NEP为92.7 g·m<sup>-2</sup>，总体上表现为碳汇。在空间分布上，NEP呈现从西向东逐步递增的分布特征，并存在明显的空间聚集效应，高值和低值聚集区域分别占流域面积的32.6%、41.7%。（2）2000年以来黄河流域NEP总体呈增加趋势，平均每年增加4.7 g·m<sup>-2</sup>，其中有62.4%的地区NEP增加趋势达到显著水平，植被固碳能力提升明显。在不同分区中，黄河中游地区NEP增加速率最大，平均每年增加7.8 g·m<sup>-2</sup>；在不同植被类型中，常绿林NEP提升最为显著，具有显著增加趋势的面积占比最高，达到82.8%。（3）从未来变化特征看，黄河流域NEP的Hurst指数平均为0.74，未来变化趋势具有强可持续性特征。其中NEP呈显著增加趋势，且未来保持强持续性的区域面积占比达到56.2%，说明未来黄河流域大部地区固碳能力仍将保持提升趋势。（4）从气候相关分析看，流域NEP多与降水呈正相关性，与日照时数呈负相关性，而气温影响不显著。在关键气候因子的影响范围方面，降水影响面积最大，占比达到70%；日照时数次之（19.3%）；气温影响范围最小（10.7%）。因此，降水是影响黄河流域NEP空间分布的最主要气候因子。
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内蒙古典型草原不同群落净生态系统生产力的动态变化
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To mitigate impacts of sandstorms on northern China, the Chinese government launched the Beijing–Tianjin Sand Source Control Program (BTSSCP) in 2000. The associated practices (i.e., cultivation, enclosure, and aerial seeding) were expected to greatly enhance grassland carbon sequestration. However, the BTSSCP-induced soil organic carbon (SOC) dynamics remain elusive at a regional level. Using the Xilingol League in Inner Mongolia for a case study, we examined the impacts from 2000 to 2006 of the BTSSCP on SOC stocks using the IPCC carbon budget inventory method. Results indicated that over all practices SOC storage increased by 1.7%, but there were large differences between practices. SOC increased most rapidly at the rate of 0.3 Mg C·ha−1·yr−1 under cultivation, but decreased significantly under aerial seeding with moderate or heavy grazing (0.3 vs.0.6 Mg C·ha−1·yr−1). SOC increases varied slightly for grassland types, ranging from 0.10 Mg C·ha−1·yr−1 for temperate desert steppe to 0.16 Mg C·ha−1·yr−1 for temperate meadow steppe and lowland meadow. The overall economic benefits of the SOC sink were estimated to be 4.0 million CNY. Aerial seeding with no grazing was found to be the most cost-effective practice. Finally, we indicated that at least 55.5 years (shortest for cultivation) were needed for the grasslands to reach their potential carbon stocks. Our findings highlight the importance and effectiveness of BTSSCP in promoting terrestrial carbon sequestration which may help mitigate climate change, and further stress the need for more attention to the effectiveness of specific practices.
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DOI:10.1007/s11442-016-1269-0
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Global climate change has become a major concern worldwide. The spatio-temporal characteristics of net ecosystem productivity (NEP), which represents carbon sequestration capacity and directly describes the qualitative and quantitative characteristics of carbon sources/sinks (C sources/sinks), are crucial for increasing C sinks and reducing C sources. In this study, field sampling data, remote sensing data, and ground meteorological observation data were used to estimate the net primary productivity (NPP) in the Inner Mongolia grassland ecosystem (IMGE) from 2001 to 2012 using a light use efficiency model. The spatio-temporal distribution of the NEP in the IMGE was then determined by estimating the NPP and soil respiration from 2001 to 2012. This research also investigated the response of the NPP and NEP to the main climatic variables at the spatial and temporal scales from 2001 to 2012. The results showed that most of the grassland area in Inner Mongolia has functioned as a C sink since 2001 and that the annual carbon sequestration rate amounts to 0.046 Pg C/a. The total net C sink of the IMGE over the 12-year research period reached 0.557 Pg C. The carbon sink area accounted for 60.28% of the total grassland area and the sequestered 0.692 Pg C, whereas the C source area accounted for 39.72% of the total grassland area and released 0.135 Pg C. The NPP and NEP of the IMGE were more significantly correlated with precipitation than with temperature, showing great potential for C sequestration.
内蒙古草原区植被覆盖度时空演变及其驱动力
[J].
DOI:10.13287/j.1001-9332.202310.005
[本文引用: 3]
内蒙古草原具有丰富的自然植被和矿产资源。本研究基于Landsat5/7/8 NDVI数据,采用像元二分模型反演植被覆盖度,通过Sen+MK和Hurst指数对内蒙古草原区植被覆盖度的稳定性、空间分布和未来演变趋势进行研究,并使用最优参数地理探测器分析植被覆盖度空间分异的驱动因素。结果表明:从植被覆盖特征来看,2006—2020年内蒙古草原区植被覆盖度呈增长趋势,整体呈现东高西低的空间格局,以高波动为主,植被具有轻微或明显改善特征的区域(64.8%)远多于轻微或严重退化特征的区域(23.2%)。与过去15年相比,未来植被退化区域的面积占比预计将增加至36.6%,中部草原区的锡林郭勒盟和乌兰察布中部、东部草原区呼伦贝尔的西部和鄂尔多斯市的西部以及西部草原区乌海都有退化风险,应重点关注。从驱动因素来看,降水是内蒙古草原区空间分异性的主导因素,其与土壤类型、土地利用和气温3个因子的协同作用最显著。
Spatial-temporal variations of vegetation coverage and its driving force in Inner Mongolia grassland,China
[J].
Quantitative analysis of the contributions of climatic and anthropogenic factors to the variation in net primary productivity,China
[J].
Assessment of drought characteristics and its impacts on net primary productivity (NPP) in southeastern Tunisia
[J].
海南岛森林植被NEP季节性时空变化规律及气候驱动因素分析
[J].
Analysis of seasonal spatial and temporal variation patterns of forest vegetation NEP and climate drivers in Hainan Island
[J].
Climate change decreased net ecosystem productivity in the arid region of central Asia
[J].
Spatial-temporal changes and dri-ving factors of eco-environmental quality in the Three-North Region of China
[J].
基于LRC的城市发展水平时空演变特征及驱动因素分析——以湖北省为例
[J].
Analysis on temporal and spatial evolution characteristics and driving factors of urban development level based on LRC:A case of Hubei
[J].
Deformation monitoring and trend analysis of reservoir bank landslides by combining time-series InSAR and Hurst index
[J].
1982—2020年安徽省净生态系统生产力时空格局变化及其成因
[J].
Spatio-temporal pattern changes and attribution analysis of net ecosystem productivity in Anhui Province from 1982 to 2020
[J].
NDVI-indicated long-term vegetation dynamics in Mongolia and their response to climate change at biome scale
[J].
Dynamics of grassland carbon sequestration and its coupling relation with hydrothermal factor of Inner Mongolia
[J].
内蒙古土地利用多情景模拟与碳储量预测分析
[J].
Multi scenario simulation and prediction of carbon storage for land use types in Inner Mongolia
[J].
Grassland conservation programs,vegetation rehabilitation and spatial dependency in Inner Mongolia,China
[J].
基于GEE遥感云平台的三江源植被碳源/汇时空变化研究
[J].
A GEE-based study on the temporal and spatial variations in the carbon source/sink function of vegetation in the Three-River Headwaters Region
[J].
使用SPSS线性回归实现通径分析的方法
[J].
Method of path analysis with SPSS linear regression
[J].
Roles of climate,vegetation and soil in regulating the spatial variations in ecosystem carbon dioxide fluxes in the Northern Hemisphere
[J].
