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
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气候变化下中国草地NPP的研究
ＮＰ Ｐ研 究 的 发 展 方 向之 一 。
关键 词 ：全球 气候 变化 ； 地 ＮＰ 气候 因子 ； 草 Ｐ； 时空 变化
中图分类 号 ： １ ； ６ Ｓ８ ２ Ｘ １ 文献标 识码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ —５ ０ ２ １ ） ３０ ０ — ８ ０ ９５ ０ （ ０ ０ ０ —０ ７０
草地 作为 陆 地 生 态 系统 的主 要 类 型之 一 ， 面积 其 占全 球陆 地总 面积 的 ４ 以上 ， 全 球 生物 地 化 循环 ０ 在
降低 ； 地在 干旱气 候 、 草 荒漠 化 、 碱化 的作 用 下 ， 盐 草地 ＮＰ Ｐ下 降 。 ｊ
和能量 转化 过程 中发 挥着 巨 大作用 ］ 。
上 呈现 出从 东 向西递减 和 阶梯 式的 水平 、 直地 带 性 变化 ； 种 时 空上 的 变化 主要 与 气候 因子 （ 垂 这 温度 和
降水量 ） 和人 为 因子等 有 密切 的关 系。全球 气候 变化 下 中 国草 地 ＮＰ Ｐ的研 究主要 有 基 础 数据 不 足 、 模
型 参数繁 多和 建模 过程 存在 不确 定 性 ３个 方 面 的 问题 。所 以 ， 决 问题 并 将 其 有 机 结 合 ， 未来 草 地 解 是
称 ＮＰ ） Ｐ 指草 地 绿 色 植 物 在 单 位 时 间 、 位 面积 内所 单
积 累的有 机物 数量 ， 由光合 作 用 产 生 的 有 机 物 质 总 是
量减 去 自养呼 吸所 消耗掉 的 有机物 质后 剩余 的部 分 ，
收 稿 日期 ：２ ０ —２ ０ ；修 回 日期 ：２ １ 一 １２ ０ ９１ —１ ０ ０ Ｏ ４
全球 气 候 变 化 （ ｌｂ ｌｃ ｍａｅｃ ａ ｇ ） 自然 变 ｇｏ ａ ｌ ｔ ｈ ｎ ｅ 指 ｉ
关键 词 ：全球 气候 变化 ； 地 ＮＰ 气候 因子 ； 草 Ｐ； 时空 变化
中图分类 号 ： １ ； ６ Ｓ８ ２ Ｘ １ 文献标 识码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ —５ ０ ２ １ ） ３０ ０ — ８ ０ ９５ ０ （ ０ ０ ０ —０ ７０
草地 作为 陆 地 生 态 系统 的主 要 类 型之 一 ， 面积 其 占全 球陆 地总 面积 的 ４ 以上 ， 全 球 生物 地 化 循环 ０ 在
降低 ； 地在 干旱气 候 、 草 荒漠 化 、 碱化 的作 用 下 ， 盐 草地 ＮＰ Ｐ下 降 。 ｊ
和能量 转化 过程 中发 挥着 巨 大作用 ］ 。
上 呈现 出从 东 向西递减 和 阶梯 式的 水平 、 直地 带 性 变化 ； 种 时 空上 的 变化 主要 与 气候 因子 （ 垂 这 温度 和
降水量 ） 和人 为 因子等 有 密切 的关 系。全球 气候 变化 下 中 国草 地 ＮＰ Ｐ的研 究主要 有 基 础 数据 不 足 、 模
型 参数繁 多和 建模 过程 存在 不确 定 性 ３个 方 面 的 问题 。所 以 ， 决 问题 并 将 其 有 机 结 合 ， 未来 草 地 解 是
称 ＮＰ ） Ｐ 指草 地 绿 色 植 物 在 单 位 时 间 、 位 面积 内所 单
积 累的有 机物 数量 ， 由光合 作 用 产 生 的 有 机 物 质 总 是
量减 去 自养呼 吸所 消耗掉 的 有机物 质后 剩余 的部 分 ，
收 稿 日期 ：２ ０ —２ ０ ；修 回 日期 ：２ １ 一 １２ ０ ９１ —１ ０ ０ Ｏ ４
全球 气 候 变 化 （ ｌｂ ｌｃ ｍａｅｃ ａ ｇ ） 自然 变 ｇｏ ａ ｌ ｔ ｈ ｎ ｅ 指 ｉ
不同草地NPP估算模型对中国草地的模拟计算分析
Analysisofgrasslandsimulationusingdifferentestimationmodelsof grasslandnetprimaryproductivityinChina
ZHOU Ping,WU Wei,WANG Rui,LIU Tao,SUN Chengming
(Jiangsu KeyLaboratoryofCrop GeneticsandPhysiology/CoＧInnovationCenterfor ModernProduction TechnologyofGrainCrops,Yangzhou University,Yangzhou２２５００９,Jiangsu,China)
Abstract:Tocomparethebasicconstituentsoftheestimation modelsofseveralcommongrasslandareas’net primaryproductivity(NPP),thisstudyanalyzedthedifferencesinthemodelestimationresults．First,interms ofspatialdistribution,theresultsof８ modelswereconsistentoverall,andallexhibitedatendencyofgradual increasefrom northwesttosoutheast;however,thereweresubstantialdifferencesinspecificnumericalvalues． Thesimulationresultsof５kindsofclimateproductivitymodelswerehigherthanthatoftheother３models．In termsofthestatisticaldifferencesofsimulationresults,thesimulationmeansandstandarddeviationsindifferＧ entmodelsalsocontainedcertaindifferences．Amongthem,thestandarddeviationoftheMiamimodelandZhu Zhihuimodelwerethelargestandthatofthecomprehensiveestimatemodelwasthesmallest,butoverallthey weremostlyreasonable．Finally,regardingthetotalamountofNPPsimulation,theChikugo modelwasthe highestandthe waterthermalmodelwasthelowest．Theaverageestimation NPPvalueofallmodels was １．３１~１．４２PgC．TheaboveresultsprovideareferencefornationalgrasslandNPPestimation． Keywords:grassland;estimation model;simulatedresult;netprimaryproductivity;spatialdistribution;staＧ tisticaldifference Correspondingauthor:SunChengming EＧmail:cmsun＠yzu．edu．cn
ZHOU Ping,WU Wei,WANG Rui,LIU Tao,SUN Chengming
(Jiangsu KeyLaboratoryofCrop GeneticsandPhysiology/CoＧInnovationCenterfor ModernProduction TechnologyofGrainCrops,Yangzhou University,Yangzhou２２５００９,Jiangsu,China)
Abstract:Tocomparethebasicconstituentsoftheestimation modelsofseveralcommongrasslandareas’net primaryproductivity(NPP),thisstudyanalyzedthedifferencesinthemodelestimationresults．First,interms ofspatialdistribution,theresultsof８ modelswereconsistentoverall,andallexhibitedatendencyofgradual increasefrom northwesttosoutheast;however,thereweresubstantialdifferencesinspecificnumericalvalues． Thesimulationresultsof５kindsofclimateproductivitymodelswerehigherthanthatoftheother３models．In termsofthestatisticaldifferencesofsimulationresults,thesimulationmeansandstandarddeviationsindifferＧ entmodelsalsocontainedcertaindifferences．Amongthem,thestandarddeviationoftheMiamimodelandZhu Zhihuimodelwerethelargestandthatofthecomprehensiveestimatemodelwasthesmallest,butoverallthey weremostlyreasonable．Finally,regardingthetotalamountofNPPsimulation,theChikugo modelwasthe highestandthe waterthermalmodelwasthelowest．Theaverageestimation NPPvalueofallmodels was １．３１~１．４２PgC．TheaboveresultsprovideareferencefornationalgrasslandNPPestimation． Keywords:grassland;estimation model;simulatedresult;netprimaryproductivity;spatialdistribution;staＧ tisticaldifference Correspondingauthor:SunChengming EＧmail:cmsun＠yzu．edu．cn
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 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 NationalClimate Center,the applicable and high precision model was selected to estimate vegetation NPP in three -river headwaters region by comparing the five climate estimation models of NPP.And on this basis that the temporal and spatial variation characteristics of vegetation NPP and its response to climate change in the three-river source area from 1 961 to 201 4 were analyzed and predicted.The results showed that Zhou Guang-sheng’ s model to estimate vegetation NPP in the three-river source region had good applicability and the highest precision,so the model was used to estimate NPP from 1 961 to 201 4.The spatial distribution of NPP decreased gradually from southeast to northwest in the three-river source region,the average was 59.59 gC·m-2,and the spatial and interannual fluctuations of NPP in the Yellow River source area was higher than in the Yangtze River and Lancangjiang River source areas during 1 961 -2014.NPP had an increasing trend in the past 54 years on the whole,but the change rates in different regions were obviously different.The temperature was an important factor to affect the increase of vegetation NPP in the three-river source region.In the future 90 years,NPP in three-river headwaters region still would continue to increase.【期刊名称】《干旱气象》【年(卷),期】2016(034)006【总页数】9页(P958-965,988)【关键词】三江源;植被净初级生产力;气候变化;预估【作者】周秉荣;朱生翠;李红梅【作者单位】兰州大学资源环境学院，甘肃兰州730000; 青海省气象科学研究所，青海西宁 810001;青海省海北牧业气象试验站，青海海北 810200;青海省气候中心，青海西宁 810001【正文语种】中文【中图分类】Q14;P467周秉荣，朱生翠，李红梅．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［J］．干旱气象，2016，34（6）：958－965，［ZHOU Bingrong，ZHU Shengcui，LIHongmei．Temporal and SpatialCharacteristicsof Vegetation NetPrimary Productivity and Its Responses to Climate Change in Threeriver Headwaters Region［J］．Journal of Arid Meteorology，2016，34（6）：958－965］，DOI：10．11755／j．issn．1006－7639（2016）－06－0958三江源地区位于青藏高原东南部、青海省南部，是长江、黄河和澜沧江3条河流的发源地，孕育了具有悠久历史的华夏文明和中南半岛文明［1］，素有“中华水塔”之称，其生态环境十分敏感和脆弱［2］。
天山北坡山地草原类组草地植物群落特征及多样性动态分析
物皱。【 结果】 植物群落的高度 、 盖度、 地＿ ｝ 二 生物 在 ５ ～ ９ 月； ９ Ｊ 问均表现出存末夏初高 ， ８ 、 ９ 川低的动态变化
规律 ； 同草地类型ｔ要优势种重 要仉存在一定差异 ， ５～ ９月重要 值 逐渐降 低趋势 ， 尤其 是家 斋喜食 的牧
，
￣ Ｉ Ｉ ￣ － Ｉ ‘ 茅、 羊茅 的重要 值降低较 为 驯显 ， 杂类 重 要 值末 呈现 ｊ ｎ 一 定 的规 律性 ； 群落 Ｓ ｉ ｍ ｐ ｓ ｏ ｎ指数 Ｄ和
Ｓ ｈ ａ ｎ ｎ ｏ ｎ —Ｗｉ ｅ ｎ ｅ ｒ 指数 Ｈ、 均匀度 指数 Ｅ ｓ ｗ和丰富度指数 Ｒ均表 出升 高 一降低 一再升高 的趋势 ， Ｈ ． Ｓ ｉ ｍｐ ｓ ｏ ｎ
指数 Ｄ和 Ｓ ｈ ａ ｎ ｎ ｏ ｎ —Ｗｉ ｅ ｎ ｅ ｒ 指 数 Ｈ及 物 利Ｌ 高 度 Ｒ与 地 一 物 骷 并 正槲 笑 ， 酊 均 匀度 指数 １ ｊ 地＿ Ｉ ： 物
了分 析 ， 揭示 了不 同 草地 类 型 产 量 与 多样 性 的关
系； 范燕 敏 等 采 川 遥感 技 术 对 天 Ｉ ｌ Ｉ 北 坡 不 川 地 类型 进行 了光 谱 分 析 ； 张鲜花等－ ３ ］ 通 过 长 期 定
位观察 ， 分析了天 山北坡草原群落 １ ９ ８ ５～ ２ ０ ０ ５年
１期
张 丽等 ： 天 山北坡 山地 草原 类组 草地 植物 群 落特征 及 多样 性动 态分析
研究为预测顶报草地产量动态 、 分析草地群落物
Байду номын сангаас
收稿 Ｆ － Ｉ 期（ Ｒ ｅ ｃ ｅ ｉ ｖ ｅ ｄ ） ： ２ ０ １ ６一ｌ 】 一０ ８ 金项 目： 新弱草地资源 与生态重点实验室开放课题 “ 天Ｉ 北坡草原草地不同碰植被光谱研究 ” （ Ｘ Ｊ Ｄ Ｘ ０ ２ ０ ９—２ ０ １ ３～０ ３ ）， 国家 ［ １ 然科学
气候变化下中国草地NPP的研究
第 30 卷 向之一。 1. 3. 3
第3期
草 原 与 草 坪 2010 年
9
月太阳辐射丰富、 水热条件充分, 适合植被的生长 , 7、 8 生态遥感耦合模型是最
[ 23]
生态遥感耦合模型
月的 NP P 在整个生长季达到最大 ; 此后 , 随着温度的 降低、 平均太阳 辐射的减 少, 草地 NPP 迅速 下降, 到 10 月降到最低
[ 24]
。
长时间序列上, 中国草地 NP P 的变化 , 研究得最 多、 最深入的是中国东北样带。中国东北样带从 1982 年的 204. 1T g C 到 2000 年的 274. 1T g C, 在 1980 年和 1990 年分别为低增长率和高增长率, 年平均增长率为 14. 3% [ 29] 。高清竹等[ 30] 在研究气候变化对藏北地区 草地生产力的影响模拟过程中发现, 从 1981~ 2004 年 近 24 年, 藏北地区草地植被总 NPP 年际变化较大, 年 际变化率达到了 35. 2% , 总体上呈现上升的趋势。 不同草地类型的 NP P 在时间上的表现也不尽相 同。内蒙古地区的温性草甸草原类、 低地草甸类、 温性 山地草甸类草地 NPP 最 大值都 出现在 7 月 , 6 月是 NPP 增加最快的季节。 8 月之后 , N PP 都开始迅速的 下降。温性荒漠草原类、 温性草原化荒漠类草地生长 季 NPP 的最大值都出现在 8 月。但是 , 温性草原化荒 漠类草地 , 6 月 后 NP P 增 加的速率就开始降低, 并且 温性荒漠类草地的各月 NP P 总量要远大于温性草原 化荒漠类草地。温性草原类、 沼泽类草地生长季 NP P 的最大值都出现在 8 月 , 此后 , NPP 都迅速下降。然 而, 温性草原类草地的月 NP P 总量最大。温性荒漠类 草地生长季 NP P 最低 , 即使在 NP P 最大的月 , NP P 总 量也很小 [ 27] 。郑凌云[ 28] 在研究西藏那曲地区不同草 地类型的植被 NP P 的年内变化也得出相似的结论。 2. 1. 2 空间变化 草地 NP P 在时间上的变化主要由 自然变化引起 , 但是自然变化同样改变着草地 NPP 的 空间分布格局 , 在一些区域人类活动更加剧了分布格 局的改变。通过总结他人的研究成果 , 草地 NP P 在空 间上呈水平地带性、 垂直地带性分布。 对藏北地区高寒 草地生产力的 模型估算研究发 现, 草地植被 NPP 空间分布规律受藏北水热条件的制 约, 呈水平地带性分布。藏北地区从东南向西北气候 明显地表现出高寒湿润、 高寒半湿润、 高寒半干旱和高 寒干旱的水平地带性变化。因而草地植被大体上也呈 现出由东南向西北依次为亚高山、 高山灌丛草甸 ∀ 高 寒草甸 ∀ 高寒草原 ∀ 高寒半荒漠, 直至西北部可可西 里地区的高寒荒漠 , 其 NPP 也逐渐由每年 230 g C/ m 2 减少到接近 0 g C/ m
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
Ｓ ｉ —ｈ Ａ ｈ —ｚｏ Ｚ Ａ ｉ Ｕ Ｑｎ ｇ ｅ。 Ｎ Ｓａ ｈｕ。 Ｈ Ｏ Ｌ ｇ’ ｎ
（． ｏ ｅｅｏ ｒ ｓ ｎ ｎ ｎｉ ｎ ｅｔｌＳｉ ｃ －Ｘｎａ ｇ Ａ ｒｕ ｕａ Ｕ ｉ ｒｔ。ｆｚ Ｌ ｂｒｔ ｙ ｏ １ Ｃ ｌｇ ｆ Ｇａ ｌ ｄ ａ Ｅ ｖｏｍ ｎ ｃ ｎｅ ｉｉｎ ｇｉ ｌ ｒｌ ｎ ｅ ｉ ｌ ｓａ ｄ ｒ ａ ｅ ｊ ｃ ｔ ｖ ｓｙ ｅ ａｏａ ｒ ｏ ｆ
Ｃ Ａ Ｕｕ ｑ ，Ｕｕ ｑ ８００ ，Ｃ ｉ ） Ｍ ｒｍ ｉ ｒ ｉ ３０ ２ ｈ ｍ ａ ｎ
Ａ ｓ ａｔ【 ｂｅｔ ｅＴ ｉｐｐｒｏｄｃ ｄａｄｎｍｃｍｎｔ ｎ ｆｈ ｐｃｌ ｏ ａ ｒ ｓｎ ｉｅ ｎ ｂｔ ｃ：Ｏ ｊｃｖ］ｈ ａｅ ｎｕｔ ｙａ ｉ ｏｉｒｇｏ ｔ ｔ ｉ ｍ ｉ ｇ ｓａｄｉ ｄｆｒ ｔ ｒ ｉ ｓ ｃ ｅ ｏ ｉ ｅ ｙ ａｄ ｎ ａ ｌ ｎ ｅ
２０ ０ ４— ２ ０ ０ ９， ｂ ｓｎ ａ ｄ ｌ Ｔｈ ｍ ｔｗａｔ ｅ ｒａ ｄ ｅ ， Ｃｈ ｋ ｇ ｄ ｅ ， Ｚｈ ｈ ｙ ｕ ｉｇ Ｍｉｍｉｍｏ ｅ ， ｏ ｈ ｉ Ｍ ｍｏ ｌ ｍｏ ｌ ｅ ｉ ｉｕ ｏ ｍｏ ｌ ｕ Ｚ ｉ— ｈ ｉｍｏ ｅ ａ ｄ ｕ ｄ ｌ ｎ
草 地 Ｎ Ｐ的误 差 。【 果 】１研 究 区 的 均 温升 高 了近 ０ １ ℃ ， 降水 量 降 低 了 ２２ ５９ｒ （ ） 模 型计 Ｐ 结 （） ．２ ９ 年 ５ ．６ ｍ；２ ５种 ａ 算 的 ８个 草 地 类 型 Ｎ Ｐ值 ， 然 在 数 值 上 有 差 异 ， 变 化 趋 势 表 现 出高 度 的 一致 性 ；３ 精 度 反 演 比较 显 示 周 Ｐ 虽 但 （）
Ｚ ｏ ｕｎ —ｓｅｇｍ ｄｌ ｈ ａ ｒ ｅｅ ｔ ｎ ｎｔ ｒ ａ ｒ ｕｔｉ （ Ｐ ）ｆｅ ｈ ｇ ｓｌ ｄ ｔ ｅ ｗ ｒ ｈｕＧ ａｇ ｈｎ ｏｅ。ｔ ｎｔ ａ ｖｇｔ ｉ ｅ ｐ ｍ ｒ ｐｏ ｃ ｖｙ Ｎ Ｐ ｏ ｉ ｔ ｒ ｓ ｎ ｙ ｓ ｅ ｅ ｕｌ ａｏ ｉ ｙ ｄ ｉｔ ｇ ａ ａ ｐ ｅ
（． ｏ ｅｅｏ ｒ ｓ ｎ ｎ ｎｉ ｎ ｅｔｌＳｉ ｃ －Ｘｎａ ｇ Ａ ｒｕ ｕａ Ｕ ｉ ｒｔ。ｆｚ Ｌ ｂｒｔ ｙ ｏ １ Ｃ ｌｇ ｆ Ｇａ ｌ ｄ ａ Ｅ ｖｏｍ ｎ ｃ ｎｅ ｉｉｎ ｇｉ ｌ ｒｌ ｎ ｅ ｉ ｌ ｓａ ｄ ｒ ａ ｅ ｊ ｃ ｔ ｖ ｓｙ ｅ ａｏａ ｒ ｏ ｆ
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草 地 Ｎ Ｐ的误 差 。【 果 】１研 究 区 的 均 温升 高 了近 ０ １ ℃ ， 降水 量 降 低 了 ２２ ５９ｒ （ ） 模 型计 Ｐ 结 （） ．２ ９ 年 ５ ．６ ｍ；２ ５种 ａ 算 的 ８个 草 地 类 型 Ｎ Ｐ值 ， 然 在 数 值 上 有 差 异 ， 变 化 趋 势 表 现 出高 度 的 一致 性 ；３ 精 度 反 演 比较 显 示 周 Ｐ 虽 但 （）
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基于5种气候生产力模型的乌鲁木齐地区NPP计算分析
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[2，10]：
NPP=30〔1-e-0.0000695（ 〕 V-20）
Chikugo 模型、朱志辉模型和周广胜模型。
2.2.1 Chikugo 模型
1985 年日本岛内以 Uchijima 的研究结果为基
础，利用叶菲莫娃和 Cannel 等人 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[1-9]：
值。由于该模型仅考虑了水热条件对植被生产力的
影响，而未考虑植物所处的土壤、地形等条件，同时，
模型还未包含表示植物生理生态学特性的参数，因
此，具有明显的局限性[5，8]。
2.1.2 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
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[5，10]。
2.2.2 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[3]：
≤ NPP=
6.93·R·e （-0.224 ·RDI1.8）2 n
自然植被净第一性生产力（net primary productivity 简称 NPP）是指植物群落在自然环境条件下，通过光 合作用，在单位时间、单位面积上所积累的有机干 物 质 的 数 量 , 它 是 研 究 生 态 系 统 物 质 、能 量 运 转 及 其变化的基础，同时也是估算地球支持能力和评估 陆地生态系统可持续发展的一个重要指标。因此， 近年来, 在全球气候变化和环境生态研究领域，植 被净第一性生产力的研究受到世界各国越来越多
天山北坡典型草地净初级生产力对氮沉降及气候变化的响应阈值研究
冬牧场．ＬＭＤＧ 气候干旱，夏季炎热、冬季温和，土壤
为棕栗钙土和淡栗钙土，植被以中旱生植物为主，主
要作春秋牧场． ＰＤＧ 夏季炎热、冬季寒冷，土壤为砂
质原始灰 棕 色 荒 漠 土 和 残 余 荒 漠 盐 土， 主 要 作 冬
牧场．
表 １ 天山北坡主要草地生态系统基本特征
Ｔａｂｌｅ １ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｇｒａｓｓｌａｎｄ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｏｎ ｔｈｅ ｎｏｒｔｈｅｒｎ ｓｌｏｐｅｓ ｏｆ Ｔｉａｎｓｈａｎ Ｍｏｕｎｔａｉｎ
ＡＭ 区地势高峻、气候寒冷、无霜期短，土壤多属
域的研究方法．
高寒草甸土和高寒草甸沼泽土，有机质含量丰富．因
１ 材料与方法
地温低、湿度大，有机质不易分解，含有效成份不高．
１ １ 研究区概况
场．ＭＭＦＭ 气候湿润温和、冬暖夏凉，土壤为亚高寒
牧草生长低，植被以喜温耐寒植物为主，可作夏季牧
新疆天山地处欧亚大陆腹地，属于典型的温带
作者简介
韩其飞（ 通信作者） ，女，博士，副教授，主
要从 事 全 球 气 候 变 化 研 究． ｈａｎｑｉｆｅｉ ＠ ｎｕｉｓｔ．
ｅｄｕ．ｃｎ
１ 南京信息工程大学 地理科学学院，南京，
２１００４４
２ 南京信息工程大学 气象灾害预报预警与
评估协同创新中心，南京，２１００４４
３ 中国科学院新疆生态与地理研究所，乌鲁
草甸土和山地森林草甸土，有机质含量丰富．在向阳
大陆干旱性气候，光热资源充足，降水量稀少． 天山
的沟谷中，牧草生长茂盛，植被种类丰富，以中生、中
北坡的降雨和温度的垂直梯度变化明显，发育了典
旱生植物为主，其上部草场作夏季牧场，下部草场作
型高山草甸（ Ａｌｐｉｎｅ Ｍｅａｄｏｗ，ＡＭ，２ ７００ ～ ３ ５００ ｍ） 、
中天山北坡草地生物量估产模型研究
研 究论文
第 ２卷 第 ６期
２０ ０ ８年 １ ２月
沙 漠 与 绿 洲 气 象
。
Ｄ。。。ｔａ。’。。。。。。。。’。。。ｙ 。。。。 ’ 。。。。。Ｍ。。。。。。 — 。。。ｒ。 。。。。。。。。。。 ’ 。。。。’。。。。。。。。。。。。。。 。。。。 ｎ 。。。。ｓ。。。。。’。— ｅ ｅ 。 ’ Ｏａ ｉ 。ｅ ｅ ｒ ｌ ｇ ｓ。 ｄ ’ ｓ。 ｔ ｏｏ ｏ
中天山北坡草地生物量估产模型研究
武鹏飞 李 良序 ， ， 朱进忠
（． １ 乌鲁木 齐气象卫星地 面站 ， 新疆 乌鲁木 齐 ８０ １ ；． ３０１２ 陕西省气象局 ， 陕西 西安 ７０ １ ； １０ ５
３新 疆农 业 大学 草业 与 环境 科 学 学院 ， 疆 ． 新 乌鲁木齐 ８０５ ） ３０ ２
摘
要 ：分 别对草 甸、草原 和荒 漠 ３种 草地 类 型进行 了生物量 的 实测 工作 。根 据 同步 的
ＭＯ Ｉ Ａ ＨＲ ＤＳ与 Ｖ Ｒ资料类型上 的植被 指数 ： Ｎ Ｉ
Ｎ Ｖ和Ｒ Ｉ Ｄ Ｉ Ｖ 。经过 统计 分 析得 到 两种 传感 器在 ３种草 地 类型上 的 生物量模 型 ，从 而建 立起 ＭＯ Ｉ Ｄ Ｓ植被 指数与草 地生物 量的相 关关 系，并对 ＭＯ Ｉ Ａ ＨＲ Ｄ Ｓ和 Ｖ Ｒ植被指 数估 产模 型进 行 了
Ｂ ｒａ ， ｉ ｎ７ ０ １ ， ｈｎ ； ．ｏｌ ｅｏ ｒｔｃ ｈ ｒｌ ｎ ｎ ｉ ｎ ｅ ｔ ｃ ｎ ｅ， ｉｊ ｎ ｕｅｕ Ｘ １０ ５ Ｃ ｉａ ３ ｌ ｇ ｆ ａ ｕ ｕａ ａｄＥ ｖ ｏ ｍ ｎａ Ｓｉ ｃ Ｘ ｎｉ ｇ ａ Ｃ ｅ Ｐ ａ ｒ ｌ ｅ ａ Ａ ｒ ｕｔｒｌ ｎｖｒｉ ， ｒｍ ｉ ３ ０ ２ Ｃ ｉａ ｇ ｃｌ ａ Ｕ ｉｅｓｙ Ｕ ｕ ｑ ８ ０ ５ ， ｈｎ ） ｉ ｕ ｔ
第 ２卷 第 ６期
２０ ０ ８年 １ ２月
沙 漠 与 绿 洲 气 象
。
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中天山北坡草地生物量估产模型研究
武鹏飞 李 良序 ， ， 朱进忠
（． １ 乌鲁木 齐气象卫星地 面站 ， 新疆 乌鲁木 齐 ８０ １ ；． ３０１２ 陕西省气象局 ， 陕西 西安 ７０ １ ； １０ ５
３新 疆农 业 大学 草业 与 环境 科 学 学院 ， 疆 ． 新 乌鲁木齐 ８０５ ） ３０ ２
摘
要 ：分 别对草 甸、草原 和荒 漠 ３种 草地 类 型进行 了生物量 的 实测 工作 。根 据 同步 的
ＭＯ Ｉ Ａ ＨＲ ＤＳ与 Ｖ Ｒ资料类型上 的植被 指数 ： Ｎ Ｉ
Ｎ Ｖ和Ｒ Ｉ Ｄ Ｉ Ｖ 。经过 统计 分 析得 到 两种 传感 器在 ３种草 地 类型上 的 生物量模 型 ，从 而建 立起 ＭＯ Ｉ Ｄ Ｓ植被 指数与草 地生物 量的相 关关 系，并对 ＭＯ Ｉ Ａ ＨＲ Ｄ Ｓ和 Ｖ Ｒ植被指 数估 产模 型进 行 了
Ｂ ｒａ ， ｉ ｎ７ ０ １ ， ｈｎ ； ．ｏｌ ｅｏ ｒｔｃ ｈ ｒｌ ｎ ｎ ｉ ｎ ｅ ｔ ｃ ｎ ｅ， ｉｊ ｎ ｕｅｕ Ｘ １０ ５ Ｃ ｉａ ３ ｌ ｇ ｆ ａ ｕ ｕａ ａｄＥ ｖ ｏ ｍ ｎａ Ｓｉ ｃ Ｘ ｎｉ ｇ ａ Ｃ ｅ Ｐ ａ ｒ ｌ ｅ ａ Ａ ｒ ｕｔｒｌ ｎｖｒｉ ， ｒｍ ｉ ３ ０ ２ Ｃ ｉａ ｇ ｃｌ ａ Ｕ ｉｅｓｙ Ｕ ｕ ｑ ８ ０ ５ ， ｈｎ ） ｉ ｕ ｔ
新疆地区草地NPP和物候对气候变化的响应研究
新疆地区草地NPP和物候对气候变化的响应研究新疆地区草地NPP和物候对气候变化的响应研究摘要：随着全球气候的变化，草地生态系统面临着许多挑战。
新疆地区作为中国最大的草地生态系统之一，草地NPP（净初级生产力）和物候对气候变化的响应具有重要意义。
本文通过分析新疆地区近年来气温和降水变化的过程和趋势，并结合草地的NPP和物候数据，探讨了草地生态系统对气候变化的响应。
研究结果表明，新疆地区的气候变化对草地的NPP和物候具有显著影响，但不同区域和不同类型的草地对气候变化的响应存在差异。
1. 引言草地生态系统是地球上最重要的生态系统之一，对全球碳循环和气候调节具有重要影响。
然而，随着全球气候的变化，草地生态系统面临着许多挑战，如温度升高、降水变化等。
因此，研究草地生态系统对气候变化的响应，对于理解全球草地生态系统的演变和适应能力具有重要意义。
2. 数据与方法本研究使用了新疆地区近几十年来的气温和降水数据, NPP和物候数据等。
通过统计分析和数学模型等方法，研究草地生态系统对气候变化的响应。
3. 新疆地区气候变化特征新疆地区近年来气温总体呈上升趋势。
尤其是冬季和夜间的气温上升最为明显。
而降水方面，新疆地区由于地形和地理位置的影响，气候变化呈现明显的差异性。
其中南疆地区降水量较多，而北疆地区则较少。
整体来说，新疆地区的降水量呈下降趋势。
4. 草地NPP对气候变化的响应草地NPP是衡量草地生产力的重要指标。
研究发现，新疆地区的草地NPP随气温升高而增加，但当气温超过一定范围时，草地NPP会降低并出现下降趋势。
此外，降水对草地NPP的影响也很显著。
北疆地区由于降水量较少，草地NPP较低，而南疆地区的草地NPP相对较高。
5. 草地物候对气候变化的响应物候是指植物生长发育的阶段性变化，包括萌芽、开花、结果等。
研究发现，新疆地区的草地物候对气候变化相对较为敏感。
随着气温升高，草地物候呈现提前和延迟两种趋势。
其中，北疆地区的物候更容易受到气温的影响，而南疆地区的物候主要受到降水的影响。
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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】S812.10 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1 302.12 g/m2,但是在高寒草甸仅为85.33 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=0.464 8。
项目 1 2 3 45678 平均气温a/℃·a 0.073 0.163 -0.045 0.211 0.129 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]。