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第13卷第5期2008年9月气候与环境研究Climatic and Environmental Research Vol 113 No 15Sep 12008收稿日期 2007208217收到,2008208206收到修定稿资助项目 国家重点基础研究发展规划项目2005CB422006、中国科学院知识创新工程重要方向项目KZCX22YW 2219和中国科学院地理科学与资源研究所创新三期领域前沿项目066U0607SZ作者简介 黄玫,女,1968年出生,博士,副研究员。
从事气候变化与陆地生态系统碳循环模拟研究。
E 2mail :huangm @igsnrr 1ac 1cn青藏高原1981～2000年植被净初级生产力对气候变化的响应黄 玫1 季劲钧1,2 彭莉莉11 中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京 1001012 中国科学院大气物理研究所北京 100029摘 要 基于分辨率为011°×011°的植被、土壤和气象数据,利用大气-植被相互作用模型(AV IM2)模拟研究了青藏高原1981～2000年植被净初级生产力(N PP )对气候变化的响应。
结果表明:青藏高原近20年自然植被(森林、草地和灌木)受气温和降水量增加的影响,N PP 总量呈现上升趋势。
灌木和森林N PP 总量分别以每年1114%和0188%的速度增加,均达到统计上的显著性水平。
草地N PP 上升趋势不如灌木和森林显著。
降水量变化对森林和草地NPP 的影响高于气温变化对它们的影响,而降水量变化对灌木的影响则小于气温变化影响。
总的区域平均来看,尽管1981～2000年青藏高原年平均净辐射通量略有降低,但由于平均气温以01058℃・a -1的速率增加,且降水量略有增长,降水量与气温的共同作用使得青藏高原植被N PP 总量呈上升趋势。
关键词 青藏高原 AVIM2模型 净初级生产力 气候变化文章编号 100629585(2008)0520608209 Q148 文献标识码 AThe R esponse of V egetation N et Prim ary Productivity to C lim ate Ch ange during 1981-2000in the Tibetan PlateauHUAN G Mei 1,J I Jin 2J un 1,2,and PEN G Li 2Li 11 S y nthesis Research Center ,Chinese Ecosystem Research N etw ork ,I nstitute of Geog rap hic Sciences andN atural Resources Research ,Chinese A cadem y of Sciences ,B ei j ing 1001012 I nstitute of A tmos pheric Physics ,Chinese A cadem y of Sciences ,B ei j ing 100029Abstract Based on the 011°×011°resolution map of vegetation type ,soil texture and meteorological data ,the at 2mosphere -vegetation interaction model (AV IM2)was used to simulate the response of net primary productivity (NPP )to climate change in the Tibetan Plateau.The results show that the vegetation N PP increased during the past 20years in the Tibetan Plateau owe to the combination effects of the temperature and precipitation change.The changes of annual mean temperature and annual precipitation were positively correlated with the change of N PP dur 2ing the last 20years.The influence of precipitation change to forests and grassland N PP were higher than that of temperature ,whereas the effects of precipitation to shrubs were lower than that of temperature.The total N PP for shrub and forest increased 1114%and 0188%per year ,individually.There increasing trend reach the statistically significant level.The increasing trend for grassland NPP was gentler than that for forests and shrubs.On the whole5期No15黄 玫等:青藏高原1981～2000年植被净初级生产力对气候变化的响应HUAN G Mei,et al.The Response of Vegetation Net Primary Productivity to Climate Change during…study region,the average annual mean temperature increased01058℃per year,annual precipitation increased and the total vegetation N PP increased during1981—2000.K ey w ords Tibetan Plateau,AV IM2,net primary productivity,climate change1 引言青藏高原是世界上最高的独立地貌单元,平均高度在4000m以上,有“世界屋脊”和世界“第三极”之称,其独特的自然地理特征影响着欧亚大陆的大气环流和生态系统分布,其地表过程变化不仅会引起亚洲大气环流的重大变化,而且还会对北半球甚至全球大气环流产生重大影响[1]。
中国温带草地物候对气候变化的响应及其对总初级生产力的贡献袁沫汐;文佐时;何利杰;李鑫鑫;赵林【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2024(44)1【摘要】气候变暖引起的植物物候变化影响了陆地生态系统功能和碳循环。
目前研究着重关注温带和热带森林物候变化趋势、驱动因素,关于干旱半干旱地区草地物候变化及其对生态系统总初级生产力(gross primary productivity, GPP)影响仍知之甚少。
因此,开展草地植物物候与生产力之间的关系研究对预测草地生态系统响应未来气候变化和区域碳循环至关重要。
基于1982—2015年气象资料和GIMMS NDVI3g数据,分析了中国温带草原植被返青期(start of the growing season, SGS)和枯黄期(end of the growing season, EGS)变化及其对气候的响应,并借助一阶差分法量化物候对GPP动态变化的贡献。
结果表明:(1)季前1—2个月的夜间温度增温会显著提前SGS,而当月至季前2个月的白天温度对SGS有着微弱的促进作用;季前3个月的累积降水对SGS提前作用最为强烈,累积太阳辐射在各个时期对SGS影响相对较弱。
(2)不同季前时间尺度昼夜温度对草地EGS均表现出相反的作用,短期累积降水对EGS起到显著延迟的区域范围最大,太阳辐射随着季前时间的增加对草地枯黄期的延迟作用逐渐转变为提前作用。
(3)EGS对草地GPP年际变化趋势的相对贡献率强于返青期。
研究结果有助于深化陆地生态系统与气候变化、碳循环之间相互作用的认识,为草地适应未来气候变化和生态建设提供科学依据。
【总页数】23页(P354-376)【作者】袁沫汐;文佐时;何利杰;李鑫鑫;赵林【作者单位】湖南工商大学公共管理与人文地理学院;长沙人工智能社会实验室;中国地质大学(武汉)流域关键带演化湖北省重点实验室;武汉大学资源与环境科学学院;华中农业大学公共管理学院【正文语种】中文【中图分类】Q94【相关文献】1.草地净初级生产力对气候变化的响应2.新疆草地净初级生产力(NPP)空间分布格局及其对气候变化的响应3.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4.气候变化下中国不同植被区总初级生产力对干旱的响应5.中国植被总初级生产力对气候变化的响应因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
四川植被净第一性生产力(NPP)对全球气候变化的响应3胥 晓(西华师范大学生物多样性研究中心,南充637002)摘 要 根据全球气候变化的趋势,利用生态信息系统(EIS )技术,采用植被净第一性生产力模型,并结合海拔因素,模拟了四川植被净第一性生产力在未来气候5种水热条件下空间分布格局的变化趋势。
结果表明,当前四川植被的净第一性生产力(NPP )从总体上沿东南向西北呈逐渐递减趋势。
植被净第一性生产力与降水量呈明显正相关关系,二者曲线比较近似。
与可能蒸散率呈明显负相关关系,与海拔关系比较复杂。
在盆地内,NPP 值主要取决于降水量的多少。
在盆地向高原过渡地区和高山高原地区,植被净第一性生产力主要取决于可能蒸散率的大小。
随着全球气候的变化,四川省的植被净第一性生产力将沿东南至西北方向发生面积和值的推移。
当温度升高215℃,降水量增加10%时,四川省的植被净第一性生产力将增加13176%,随着降水量增加到20%,其值将进一步升高,达到101922TDM ・hm -2・年-1。
当温度升高4℃,降水量增加10%时,四川省的植被净第一性生产力将增加18129%,随着降水量减少到P 210%时,其值将逐渐减少到91530TDM ・hm -2・年-1。
关键词 四川植被,净第一性生产力(NPP ),全球气候变化,响应中图分类号 Q948 文献标识码 A 文章编号 1000-4890(2004)06-0019-06R esponse of net prim ary productivity (NPP)of Sichu an vegetations to glob al clim ate changes.XU Xiao (Research Center of Biodiversity ,China West Norm al U niversity ,N anchong 637002,Chi 2na ).Chinese Journal of Ecology ,2004,23(6):19～24.According to the trend of global climate changes and in combination with the elevation factor ,the au 2thors simulated the changes of spatial distribution pattern for net primary productivity (NPP )of Sichuan vegetations under 5combinations of thermal and hydrological conditions using Ecologicol In 2formation System (EIS )and the vegetations net primary productivity model.The result indicated that the net primary productivity (NPP )2values of natural vegetation in Sichuan decreases gradually from southeast to northwest.The NPP 2values was positively related to precipitation ,while negatively related to the PER 2values.The relationship between the NPP 2values and the elevation is very compli 2cated.The NPP 2values were mainly decided by precipitation in the basin ,but by the potential evapo 2rating rate (PER )in the transitional region and the plateau.With changes of the global climate ,the values and distribution area of NPP will move from southeast to northwest of Sichuan Province.When the temperature and the precipitation increase by 2.5℃and 10%,respectively ,the NPP 2values will increase by 13.76%.When the precipitation increases to 20%,the NPP 2values will increase continu 2ally to 10.922TDM ・hm -2・yr -1.When the temperature increases by 4℃and precipitation increases by 10%,the NPP 2values will increase by 18.29%.With the decrease of precipitation to P 210%,NPP will decrease gradually to 9.530TDM ・hm -2・yr -1.K ey w ords Sichuan ,net primary productivity (NPP ),global climate changes ,response.3中国科学院植被数量生态学开放研究实验室资助项目、四川省教育厅自然科学重点项目(川教计[2000]25号2000-A45)、西华师范大学科研启动基金项目(2000)和四川省重点学科建设资助项目(SZD0420)。
中国西北地区植被物候变化及其对气候变化的响应中国西北地区是我国重要的生态环境区域之一，其植被物候变化对于气候变化的响应具有重要的意义。
植被物候是指植物在一年中生长发育的周期性事件，如萌芽、开花、结果等。
而植被物候的变化可以被视为对气候变化的响应。
中国西北地区位于暖温带与温带过渡地区，区域内自然环境复杂多样，植被种类繁多。
同时，该地区的气候干旱，喀斯特地貌众多，山区较多，更增加了植被物候变化对气候变化的敏感性。
首先，中国西北地区植被物候变化对气候变化的响应表现为物候期的提前或推迟。
研究发现，随着气候变暖，该区域的各类植物的物候期在整体上有所提前，即春季的萌芽、开花时间较以往年份更早。
例如，西北地区的桃树、柳树等早春植物的开花时间提前了大约10天。
而一些喜凉植物的物候期，例如高山植物的开花时间则因气温变化较小而推迟了。
其次，植被物候变化也体现在植被覆盖的面积和分布范围的变化上。
气候变化对降水、温度等环境要素的影响将引起植被的适应性变化，从而改变植被的覆盖面积和分布范围。
在中国西北地区，研究发现随着气候变暖，植被分布向高海拔、寒冷区域移动，森林植被向高山上移，而干旱草地则向下降幅度较大的平坦地带延伸。
此外，植被物候变化对气候变化的响应还表现为植物的生长和生态系统功能的改变。
研究表明，随着气候变暖，一些习惯于寒冷气候的植物在西北地区的分布区域逐渐缩小，而一些亚热带和暖温带植物的分布区域则逐渐扩大。
这些植被的变化将直接影响到生态系统的结构和功能，如生物多样性、碳循环等。
综上所述，中国西北地区的植被物候变化对气候变化的响应具有重要的意义。
植被物候的提前或推迟、覆盖面积和分布范围的变化、以及植物的生长和生态系统功能的改变等方面的变化，反映了西北地区植被对气候变化的适应能力。
因此，深入研究中国西北地区的植被物候变化及其对气候变化的响应，将有助于我们更好地了解气候变化对植被和生态环境的影响，为生态保护和可持续发展提供科学依据综上所述，气候变化对中国西北地区植被物候变化产生了显著影响。
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］。
末次冰盛期以来中国陆地植被净初级生产力的模拟何勇1丹利2 董文杰1 2 季劲均3 2秦大河1(1中国气象局国家气候中心，北京，100081; 2 中国科学院大气物理研究所东亚区域气候-环境重点实验室，北京，100029; 3 中国科学院地理科学与自然资源研究所，北京，100101) 摘要利用A VIM(植被与大气相互作用模式)模拟了末次冰盛期(21 ka BP)、全新世中期(6 ka BP)及现代中国陆地植被净初级生产力(NPP)的大小与分布特征，计算了3个时期陆地植被NPP的碳总量. 研究结果表明, 冰期-间冰期尺度下的东亚夏季风的变化是影响中国陆地植被NPP变化的主要原因，21 ka BP时期中国陆地植被NPP最小，平均值为208gC/m2·yr，NPP 碳总量为2.05 Pg/yr；6 ka BP时期NPP最大，平均值为409 gC/m2·yr, NPP碳总量为3.89 Pg/yr；现代陆地植被的NPP年平均值为355 gC/m2·yr, NPP碳总量为3.33 Pg/yr，温暖湿润时期中国陆地植被的NPP比寒冷干旱时期要高. 对3个不同气候时期温度和降水与陆地植被NPP的相关性分析表明，温度是影响21 ka BP中国陆地植被NPP的主要气候因子，而降水是影响6 ka BP以及现代植被NPP的主要因子.关键词末次冰盛期全新世中期NPP 东亚夏季风气候变化陆地植被净初级生产力(NPP)指的是绿色植物在单位时间和单位面积上所产生的有机干物质的总量, 其可反映植被对大气中CO2固定的能力，是生物地球化学碳循环的关键环节. CO2是大气温室气体中浓度最大、气候效应显著的一种气体，极地冰芯的研究表明数十万年以来其在大气中的浓度表现为规律性的变化[1]，但是工业革命至今，由于人类社会的排放，大气CO2浓度呈现出急剧增加的趋势，该变化趋势已经对陆地生态系统以及人类社会产生了非常显著的影响. 作为自然界中碳循环主要存贮库之一的陆地生态系统，其与大气之间碳的交换过程成为全球碳循环研究的重点领域. 已有的研究表明[2]目前全球生态系统每年吸收大气碳的总量约为100 Pg(1 Pg=1015g，下同)，其中陆地植被吸收了56.4 Pg，海洋生物吸收了48.3 Pg. 作为《京都议定书》签署国之一，对现在和将来气候条件下中国陆地生态系统碳循环作出准确的评估显得非常迫切.近年来对中国陆地生态系统净初级生产力的研究工作开展了不少[3～5]，但都局限于年际变化的报道，类似于冰期-间冰期万年时间尺度气候变化下中国陆地生态系统NPP的研究还未涉及. 大量的地质资料以及古气候模拟研究显示，第四纪以来中国区域的气候和植被分布发生了显著的变化[6～12]，与气候变化密切相关的陆地生态系统的净初级生产力也必然发生变化. Shackleton[13]首先基于深海有孔虫无机碳同位素在冰期-间冰期旋回的变化指出储存于陆地生100态系统中的碳储量也应产生相应的变化，全球陆地生态系统碳循环的研究表明，从末次冰盛期(21 ka BP)至今全球陆地生态系统中的碳储量增加了约400～700 Pg[14～16]，而全新世中期(6 ka BP)比现在增加约30%左右[17～19]. 对陆地植被净初级生产力在以上气候旋回中变化的研究结果显示全球冰期-间冰期气候旋回中植被总NPP变化幅度高达28%[20]，全新世中期全球陆地植被NPP平均值比现代高4%[21]. 以上研究都显示了在长时间尺度气候变化情景下，全球陆地生态系统碳循环所产生的相应变化. 本文将基于AVIM(植被大气相互作用模式)，模拟末次冰盛期(21 ka BP)、全新世中期(6 ka BP)以及现代中国陆地植被净初级生产力的分布特征，并计算以上3个时期陆地植被总NPP，探讨末次冰盛期以来中国陆地生态系统碳循环的变化特征.1 模式介绍、数据及模式运行A VIM(Atmosphere-Vegetation Interaction Model)是一个大气植被相互作用模式，该模式首次完成了陆面物理过程与植被生理生态过程的双向耦合，实现了大气与包括植被根部在内的植被之间的动态相互作用. 其对中国森林、作物、草原以及中国东北、青藏高原及全球的生态系统做了相关模拟试验[22～25, ①]，并参与了国际生态模式资料比较计划(EMDI)，获得了良好的模拟结果[②]. A VIM主要包括物理交换子模块、植物生长子模块和物理参数转换子模块，其中与植被净初级生产力密切相关的植被光合作用受到温度、土壤水分、CO2浓度等环境因素的限制[22].本研究中，AVIM以30 min为时间积分步长，空间分辨率为0.50×0.50经纬度网格. 所需的现代气候资料来自英国East Anglia大学气候研究室(CRU)的全球0.50×0.50月平均资料，21 ka BP和6 ka BP气候资料来自国际古气候模拟比较计划(PMIP)公布的气候模拟结果(多年月平均资料)[③]，我们选取分辨率较高、在以上两个气候时期对中国区域模拟较好的模式模拟结果，21 ka BP选取了UKMO (UK Meteorological Office Unified Model, UK)和GFDL(Geophysical Fluid Dynamics, USA)模式、6 ka BP选取了ECHAM3(Max-Planck Institute for Meteorology, Germany)和UGAMP(UK Universities Global Atmospheric Modeling Program, UK)模式的模拟结果，插值成AVIM所需的0.50×0.50经纬度网格分辨率,再将以上月平均气候资料经过天气发生器 [26]转换成逐日资料；本文采用PMIP指定的21 ka BP、6 ka BP以及现代大气CO2浓度，分别为200ppm、280ppm和345ppm；植被类型采用了Dorman & Seller分类方法[27]，将全球①吕建华. 区域性和年际尺度大气植被相互作用的模拟研究. 中国科学院大气物理研究所博士论文，1999② /Structure/Intercomparison/EMDI/③ http://www-lsce.cea.fr/pmip/101陆地植被分为13类，现代植被引用了该分类的全球0.50×0.50经纬度网格数据库，21 ka BP 和6 ka BP植被分布分别采用安芷生[7]和施雅风[8]等研究成果，将以上两个时期的植被分布数字化后，再用Dorman &Seller的方法重新分类，获得了以上2个时期中国区域的0.50×0.50经纬度网格的植被类型图(图1)，具体植被类型见表1；土壤质地分类采用了美国国家航空航天局(NASA)的分类方法，按土壤中粘土、淤粘土和砂土占的比例分为6类，由于无法获得21 ka BP以及6 ka BP时期中国土壤质地特征，本研究假定21 ka BP、6 ka BP与现代土壤质地一致. 利用以上数据作为初始场驱动AVIM，模拟了21 ka BP、6 ka BP以及现代中国陆地植被NPP单个网格点的值；在本研究中我们以现代中国陆地区域为标准范围，未考虑由于海侵和海退所增加或减小的陆地面积(实际上21 ka BP中国陆地面积大于现代，6 ka BP陆地面积小于现代).图1 末次冰盛期[7](a)、全新世中期[8](b)以及现代(c)中国植被分布2 中国陆地植被21 ka BP、6 ka BP以及现代净第一生产力模拟在国际古气候模拟比较计划(PMIP)中，UKMO和GFDL模式对21 ka BP时期中国区域气候的模拟表明，中国大部分地区年均温度比现在降低了0～8℃，其中青藏高原地区下降了10℃以上，年降水总量普遍减少；UGAMP和ECHAM3模式模拟6 ka BP中国区域年均温度上升了2～4℃,其中在青藏高原区域上升了6℃以上，大部分地区年降水总量增加了100%以上. 以上模式模拟结果与基于地质资料反演以及其他古气候模拟的中国区域在以上两个时段的古气候 102条件[7～10]具有较好的一致性，因此采用以上四个模式模拟的古气候状况作为初始场驱动AVIM 模式具有较好的可靠性.图2 末次冰盛期(GFDL(a)和UKMO(b))、全新世中期(ECHAM3(c)和UGAMP(d))以及现代(e)中国陆地植被NPP的分布图2为AVIM模拟的21 ka BP、6 ka BP以及现代中国陆地植被净初级生产力分布特征. AVIM 对以上3个时期中国陆地植被NPP模拟结果显示，21 ka BP，基于UKMO模式模拟中国陆地植被NPP分布范围为0～1059 gC/m2·yr,平均值为204 gC/m2·yr，基于GFDL模拟结果模拟的NPP分布范围在0～1182 gC/m2·yr，平均值为214 gC/m2·yr. 6 ka BP，基于ECHAM3模式模拟中国陆地植被NPP分布范围为0～1704 gC/m2·yr，平均值为400 gC/m2·yr；基于UGAMP 模式模拟中国陆地植被NPP分布范围为0～1904 gC/m2·yr，平均值为417 gC/m2·yr. 中国现代陆地植被的NPP分布范围为0～1389 gC/m2·yr，平均值为355 gC/m2·yr. 以上3个时期各类植被NPP模拟显示，热带雨林的NPP最高，苔原的NPP最低(表1). 将基于AVIM模拟的中国现代陆地植被NPP与其他模拟结果对比表明(表2，注：21 ka BP以及6 ka BP的NPP 平均值均为两个模式模拟结果的平均值，以下同)，该模式对中国陆地植被的NPP有较好的模拟能力.103表1 不同气候时期中国陆地植被NPP的特征(单位：gC/m2·yr)植被编号 植被类型 NPP平均值21ka BP 6 ka BP 现代1 热带雨林 931 9262 落叶阔叶林 536 543 5303 混交林 436 4344 常绿针叶林 484 4995 落叶针叶林 3546 有地被层的阔叶林 674 704 6687 草地 208 255 2759 有裸土的灌丛 15910 苔原 7511 裸土12 作物 54113 水体 0总平均 208 409 355 表2 A VIM几种主要植被类型模拟结果同其他估算结果及实测的比较(单位：gC/m2·yr)植被类型 AVIM CEVSA[5]孙睿[4]刘明亮[①]实测值[28]常绿针叶林 499 486 529 587 160～680落叶针叶林 354 345 420 585 150～500落叶阔叶林 530 624 460 928 250～700针阔叶混交林 434 423 403 870 250～1000 有林草地 668 648草地 275 348 271作物 541 606 752①刘明亮. 中国土地利用/土地覆被变化与陆地生态系统植被碳库和生产力研究. 中国科学院遥感所博士论文，2001. 104105分析以上3个时期中国陆地植被NPP 的变化特征，我们观察到6 ka BP 植被的NPP 变化范围、平均值以及最大值都是最大，现代次之，21 ka BP 时期的最小. 对比21 ka BP、6 ka BP 以及中国现代陆地植被NPP 的分布，陆地植被的NPP 在中国分布大致遵循从东南向西北逐渐降低的带状分布特征,中国的东部区域的NPP 普遍较大，一般大于500 gC/m 2·yr，向西，NPP 逐渐减小，介于300～500 gC/m 2·yr 之间，在青藏高原地区以及新疆等高寒干旱区域，NPP 大都小于100 gC/m 2·yr. 以上3个气候时期NPP 的最大值(>1000 gC/m 2·yr)都出现在云南南部的西双版纳热带亚热带区域，最小值(<100 gC/m 2·yr)主要出现在青藏高原和新疆的高寒和荒漠地区. 对3个时期中国陆地植被NPP 分布范围分析显示，陆地植被NPP<100 gC/ m 2·yr 的格点数占总数的比例21 ka BP 最大(39.14%)，6 ka BP 最小(22.16%)，现代居中(26%)；对于NPP>1000 gC/ m 2·yr 的格点数的比例，6 ka BP 最大(3.78%)，现代居中(2.15%)，21 ka BP 最小(0.30%).表3 21, 6 ka BP 以及现代中国陆地植被NPP 的分布特征利用各个格点的植被NPP 值乘以对应格点的面积，我们计算了21, 6 ka BP 以及现代中国陆地植被总NPP(表4)，其反映了陆地植被对大气CO2吸收的总通量. 21 ka BP 中国陆地植被总NPP 为2.05 Pg/yr,6 ka BP 为3.89 Pg/yr，现代为3.33 Pg/yr，21 ka BP 总NPP 只相当于现代的60%左右，而6 ka BP 的总NPP 比现代增加了16%. 对各种植被类型总NPP 的分析表明，在21 ka BP 时期，草地总NPP 占全部植被总NPP 的比例最大，达到了38%；苔原所占的比例最小(15%)，两种类型的阔叶林居中(20%左右)；6 ka BP 时期，落叶阔叶林的总NPP 占全部植被总NPP 的比例最大，为29%，最小的是常绿针叶林，只有0.7%；现代草地和有地被层的阔叶林的总NPP 占所有植被总NPP 最大，为25.5%，其次为作物，其总NPP 占所有植NPP /gC · m -2·yr -121 ka BP /%6 ka BP /%现代 /%〈100 39.14 22.16 26.00 100～300 37.83 7.74 13.21 300～500 11.52 34.89 28.39 500～700 7.22 19.52 24.60 700～1000 3.83 11.86 5.62 〉10000.30 3.78 2.15被总NPP的比例达到了22.8%，反映了人类活动对于陆气间碳交换的影响，最小的为落叶针叶林(0.6%).影响各种植被类型对陆地生态系统总NPP的贡献有两个因素，该植被类型的NPP以及对应植被面积的大小. 图1表明，与现代植被相比，21 ka BP中国陆地的植被主要以NPP较小的草原和苔原为主，森林的面积较少；6 ka BP中国陆地森林面积显著增加，尤其以热带雨林和落叶阔叶林的面积增加最多，而针叶林的面积萎缩；现代植被的一个显著特征就是农业作物面积的增加. 以上3个时期植被面积的变化特征在各种植被总NPP及其所占比例中明确地反映了出来.表4 不同气候时期中国陆地植被类型总NPP的变化特征(单位：Pg/yr)植被类型 21 ka BP 6 ka BP 现代热带雨林 0.62(17%) 0.08(2.4%)落叶阔叶林 0.45(22%) 1.14(29%) 0.22(6.9%)针阔叶混交林 0.1(2.3%) 0.21(6%)长绿针叶林 0.03(0.7%)0.19(5.8%)落叶针叶林 0.02(0.6%)有地被层的阔叶林 0.50(25%) 1.05(27%) 0.85(25.5%)草地 0.79(38%)0.95(24%) 0.85(25.5%)有裸土的灌丛 0.15(4.5%)苔原 0.30(15%)作物 0.76(22.8%)合计 2.05 3.89 3.33括号内为该类植被碳总量占总 NPP的百分比3 讨论对古气候时期陆地植被NPP的模拟有助于我们更好地评价陆地生物圈在全球碳循环中所担当的角色，并将人类活动的影响从气候变化所造成的影响定量地区分开来. François等人[20]利用CARAIB 模式的计算结果指出全球陆地植被冰期-间冰期气候旋回中植被总NPP变化幅度高达28%. Foley[21]首次利用DEMETER生态模式基于GENESIS大气环流模式的气候模拟结果106指出6 ka BP以来全球陆地植被NPP的变化范围在5%以内；而利用各个统计资料对全球不同地区植被NPP的估算也表明6 ka BP欧洲大陆植被NPP比现在增加了大约7%左右[29]，而在俄罗斯的西伯利亚地区，NPP的增加幅度为10%[30].本研究中，我们观察到从21 ka BP及6 ka BP分别至今，NPP平均值的变化分别为147 gC/ m2·yr和-54 gC/m2·yr，变化幅度分别为41%和-15%；对于植被总NPP，从21 ka BP及6 ka BP至今，总NPP的变化分别为1.28 Pg/yr和-0.56 Pg/yr. 以上变化与Peng等人[18]对中国21 ka BP至今陆地植被碳储量的变化特征以及变化幅度的估算都是比较一致的. 末次冰盛期以来中国陆地植被NPP与碳储量变化的相似性可能与以上时期影响中国区域主要气候系统的东亚季风对古气候以及植被系统的影响变化有关. 各种地质证据以及大气环流实验结果[6～10]都表明了与现代气候相比，21 ka BP以及6 ka BP中国大陆气候发生了显著的变化，东亚夏季风的减弱与增强造成了21 ka BP中国寒冷干旱以及6 ka BP异常温暖湿润的气候特点. 对21 ka BP以及6 ka BP中国陆地植被的重建图[7，8]显示，由于不同时期夏季风在以上2个时期的影响区域不同，中国植被分布产生了经向以及纬向的波动变化. 我们将中国以东经100°E分为东西两个区域(其中东部地区是受东亚季风影响的主要区域)，分别讨论两个地区在3个气候时期NPP的变化特征. 表5显示了21 ka BP、6 ka BP以及现代东部地区的NPP平均值基本上是西部地区的2～3倍；对于总NPP，不论在哪个气候时期，东部地区陆地植被的总NPP占对应时期全国植被总NPP的80%左右，而西部地区只占20%左右. 21 ka BP以及6 ka BP 东部地区植被总NPP与现代的差值分别为-1.1 Pg/yr和0.32 Pg/yr，要高于西部地区的-0.18 Pg/yr和0.24 Pg/yr. 这就表明了东亚夏季风的加强和减弱对于中国陆地植被NPP的变化有着重大的影响.表5 中国东西部地区NPP的变化特征时期 东部地区 西部地区NPP平均 gC/ m2·yr 总NPPPg/yrNPP平均gC/ m2·yr总NPPPg/yr21 ka BP 280 1.68(81%) 86 0.37(19%)6 ka BP 550 3.1(79%) 205 0.79(21%)现代 489 2.78(83.4%) 156 0.55(16.5%) 对影响陆地植被NPP的各种要素研究显示，其不仅受到植被自身生理特征的限制，还受到气候、土壤以及人类活动等的影响. 温度和降水对陆地植被NPP在不同方面影响的程度不107同［5，29］，已有研究表明［3～5］，中国现代陆地植被NPP主要受到降水的影响，本文将重点讨论温度和降水这两个主要的气候因子在不同气候时期与中国陆地植被NPP的关系. 我们对21ka BP、6 ka BP以及现代中国陆地植被的NPP与气候因子(年平均温度和年总降水)作了相关性分析(结果都通过了９５％的信度检验)，分析结果显示，21 ka BP时期，GFDL以及UKMO模式模拟的年均温度与NPP的相关系数分别为0.5375和0.4943，高于年降水总量与NPP的相关系数(0.3895和0.2752)；6 ka BP时期，ECHAM3模式以及UGAMP模式降水与NPP的相关系数分别为0.6401和0.5378，大于NPP与模拟温度的相关系数(ECHAM3为0.3475，UGAMP为0.2106)；对中国现代温度和降水与NPP的相关性分析表明，降水与NPP的相关系数(0.5432)大于温度与NPP的相关系数(0.2098). 上述简单的分析表明不同气候时期影响中国陆地植被NPP变化的主要气候要素各不相同，寒冷干旱时期(21 ka BP)温度是影响陆地植被NPP的主要因子，而温暖湿润时期(6 ka BP以及现代)降水是影响中国陆地植被NPP的主要因子.4 小结本研究利用AVIM模式模拟了21 ka BP、6 ka BP以及现代中国陆地植被净初级生产力的分布，计算了以上3个时期中国陆地植被对大气碳的吸收通量，讨论了陆地各类植被对整个生态系统碳总量的贡献. 研究结果显示，东亚夏季风在21 ka BP、6 kaBP以及现代的变化是影响以上3个时期中国陆地植被净初级生产力变化的主要气候原因，夏季风减弱时期陆地植被NPP较小，对大气CO2固定的能力较低；夏季风增强时中国陆地植被的NPP增大，对大气碳的吸收能力也增强；温度和降水等气候要素对不同气候时期中国陆地植被净初级生产力的影响也不相同，21 ka BP温度是影响中国陆地植被NPP的主要气候因素，降水则是影响6 ka BP以及现代中国陆地植被NPP的主要气候要素. 影响陆地植被NPP的要素很多，在本研究中我们重点讨论了气候变化尤其是东亚夏季风的变化对中国陆地植被NPP的影响，而大气CO2浓度的变化也是一个非常重要的原因，相关的研究和实验将在今后的工作中继续开展.致谢 本研究得到国家自然科学基金委员会重点项目“植被大气双向耦合的区域集成环境模式系统的研制和应用”(批准号：40231006)以及国家重点基础研究发展规划项目(编号：G1999043408)的支持.108参 考 文 献1 Petit J R, Jouzel J D, Raynaud, N I, et al. 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植被净初级生产力的取值范围1. 什么是植被净初级生产力？植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）是指植物在光合作用过程中通过光能转化为植物生物量的速率。
它是生态系统中植物通过光合作用固定的能量量，是生态系统中能量流动的基础。
植被净初级生产力的取值范围是指不同地区、不同生态系统中植被净初级生产力的变化范围。
它受到许多因素的影响，如气候条件、土壤质量、水分和养分的供应等。
2. 植被净初级生产力的影响因素2.1 气候条件气候条件是影响植被净初级生产力的重要因素之一。
光合作用需要光能和二氧化碳，因此光照和气温是影响植被净初级生产力的关键因素。
较高的光照和适宜的气温有利于光合作用进行，从而提高植被净初级生产力。
2.2 土壤质量土壤质量对植被净初级生产力也有重要影响。
土壤中的养分含量和有机质含量对植物的生长和光合作用有直接影响。
较高的养分含量和有机质含量有利于植物的生长和光合作用，从而提高植被净初级生产力。
2.3 水分供应水分供应是影响植被净初级生产力的关键因素之一。
适宜的水分供应有利于植物的生长和光合作用进行。
干旱地区由于水分供应不足，植被净初级生产力较低；而湿润地区由于水分供应充足，植被净初级生产力较高。
3. 植被净初级生产力的取值范围植被净初级生产力的取值范围较大，不同地区、不同生态系统的植被净初级生产力存在显著差异。
下面将介绍一些典型生态系统中植被净初级生产力的取值范围。
3.1 热带雨林热带雨林是全球植被净初级生产力最高的生态系统之一。
根据研究，热带雨林的植被净初级生产力通常在2000-3000克碳/平方米/年左右。
3.2 温带森林温带森林是植被净初级生产力较高的生态系统之一。
根据研究，温带森林的植被净初级生产力通常在1000-2000克碳/平方米/年左右。
3.3 草原草原是植被净初级生产力适中的生态系统之一。
根据研究，草原的植被净初级生产力通常在500-1000克碳/平方米/年左右。
