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Vegetation NPP Distribution Based on MODIS Data and CASA Model——A Case Study of Northern Hebei Province 被引量:20
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作者 YUAN Jinguo NIU Zheng WANG Chenli 《Chinese Geographical Science》 SCIE CSCD 2006年第4期334-341,共8页
Net Primary Productivity (NPP) is one of the important biophysical variables of vegetation activity, and it plays an important role in studying global carbon cycle, carbon source and sink of ecosystem, and spatial a... Net Primary Productivity (NPP) is one of the important biophysical variables of vegetation activity, and it plays an important role in studying global carbon cycle, carbon source and sink of ecosystem, and spatial and temporal distribution of CO2. Remote sensing can provide broad view quickly, timely and multi-temporally, which makes it an attractive and powerful tool for studying ecosystem primary productivity, at scales ranging from local to global. This paper aims to use Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data to estimate and analyze spatial and temporal distribution of NPP of the northern Hebei Province in 2001 based on Carnegie-Ames-Stanford Approach (CASA) model. The spatial distribution of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (APAR) of vegetation and light use efficiency in three geographical subregions, that is, Bashang Plateau Region, Basin Region in the northwestern Hebei Province and Yanshan Mountainous Region in the Northern Hebei Province were analyzed, and total NPP spatial distribution of the study area in 2001 was discussed. Based on 16-day MODIS Fraction of Photosynthetically Active Radiation absorbed by vegetation (FPAR) product, 16-day composite NPP dynamics were calculated using CASA model; the seasonal dynamics of vegetation NPP in three subreglons were also analyzed. Result reveals that the total NPP of the study area in 2001 was 25.1877 × 10^6gC/(m^2.a), and NPP in 2001 ranged from 2 to 608gC/(m^2-a), with an average of 337.516gC/(m^2.a). NPP of the study area in 2001 accumulated mainly from May to September (DOY 129-272), high NIP values appeared from June to August (DOY 177-204), and the maximum NPP appeared from late July to mid-August (DOY 209-224). 展开更多
关键词 NPP distribution MODIS data casa model Northvrn Hebei Province
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Estimation and Characteristic Analysis of Biomass within the Haihe River Basin Based on CASA Model
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作者 Chen Xueyang Wang Lan 《Meteorological and Environmental Research》 CAS 2015年第1期37-41,共5页
Using CASA model, biomass within the Haihe River basin during 2002 -2007 was estimated based on remote sensing images, corresponding data of temperature, precipitation and solar radiation, and 1:400 000 0 maps of veg... Using CASA model, biomass within the Haihe River basin during 2002 -2007 was estimated based on remote sensing images, corresponding data of temperature, precipitation and solar radiation, and 1:400 000 0 maps of vegetation coverage in China. Variations in the biomass with vegetation type and vegetation coverage in 2007 were analyzed. Meanwhile, its temporal and spatial changes were discussed. The results validate the applicability of CASA model in the estimation of biomass within the Haihe River basin. During the past 6 years, annual average biomass within the basin was 405.5 Tg in total; annual average biomass in the basin was high in the southeast but low in the northwest, namely plains 〉 mountains 〉 plateaus. 展开更多
关键词 BIOMASS casa model The Haihe River basin NPP China
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江西省NPP估算及其与气候因子的关联分析-基于改进CASA模型
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作者 鲁铁定 章园 +2 位作者 曾思婷 陶蕊 腾月 《中国环境科学》 北大核心 2025年第1期369-378,共10页
通过改进太阳辐射参数和水分子胁迫系数计算方法提高了CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算净初级生产力(NPP)的精度,并在此基础上对NPP和气象因子进行相关性和趋势分析.结果表明,基于改进后模型,NPP与实地观测数据的相关性... 通过改进太阳辐射参数和水分子胁迫系数计算方法提高了CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算净初级生产力(NPP)的精度,并在此基础上对NPP和气象因子进行相关性和趋势分析.结果表明,基于改进后模型,NPP与实地观测数据的相关性达0.62;2001~2022年,江西省年均NPP整体呈上升趋势,年均值超过1000gC/(m^(2)⋅a);NPP月均值为秋季>夏季>冬季>春季,月均值最大值出现在7月;NPP年均值上最大值、最小值出现在2018年、2010年;趋势变化和相关性分析的结果表明,2001~2022年江西省太阳辐射量呈现下降趋势,但NPP的变化未受显著影响;最小二乘法回归模型结果表明,温度每增加一个单位,NPP平均随温度的增加而增加,随太阳辐射的减少而减少;NPP在近几年(2019~2022年)极端事件增加的情况下,NPP未出现显著下降. 展开更多
关键词 casa模型 净初级生产力 太阳辐射 气候变化 江西省
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基于改进的CASA模型的黄河流域植被净初级生产力时空变化及其地形效应
4
作者 张晗 张红娟 董冠鹏 《河南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期43-55,共13页
黄河流域作为我国重要的生态安全屏障,研究其植被净初级生产力(NPP)的时空变化对于生态保护和高质量发展具有重要意义.本研究采用改进的CASA模型,综合气象、植被和遥感等多源数据,对黄河流域2000-2022年植被净初级生产力进行评估,并探... 黄河流域作为我国重要的生态安全屏障,研究其植被净初级生产力(NPP)的时空变化对于生态保护和高质量发展具有重要意义.本研究采用改进的CASA模型,综合气象、植被和遥感等多源数据,对黄河流域2000-2022年植被净初级生产力进行评估,并探讨其时空变化.研究结果显示:(1)在时间维度上,黄河流域NPP在2000-2022年总体呈波动上升趋势,多年平均NPP值为416.63 gC·m^(-2);(2)在空间维度上,黄河流域的NPP表现出显著的空间差异,呈现出南高北低的分布特点;(3)在地形维度上,随着海拔的上升,NPP呈先降低再升高再降低的波动变化,海拔在629 m以下的区域NPP值最大,而NPP随坡度的增加而增加.研究结果揭示了黄河流域NPP的时空变化规律,为黄河流域生态系统固碳服务提供了科学证据,为黄河流域生态保护和高质量发展提供了科学支撑. 展开更多
关键词 casa模型 NPP 时空变化 地形效应 黄河流域
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基于CASA模型的长春市净生态系统生产力时空变化特征分析
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作者 祝恺 杜崇 陈成 《吉林水利》 2025年第8期1-6,共6页
基于CASA模型、土壤呼吸经验模型,结合MODIS数据和气象数据进行NEP的计算,深入分析长春市2010~2023年植被净生态系统生产力(NEP)的时空变化特征。结果表明:2010~2023年长春市NEP均值246.93gC/m^(2)·a^(-1),呈现碳汇,根据各地的固... 基于CASA模型、土壤呼吸经验模型,结合MODIS数据和气象数据进行NEP的计算,深入分析长春市2010~2023年植被净生态系统生产力(NEP)的时空变化特征。结果表明:2010~2023年长春市NEP均值246.93gC/m^(2)·a^(-1),呈现碳汇,根据各地的固碳能力,从大到小排布为林地>耕地>草地>城市用地>水域。变异系数均值为0.19,低波动区域占比60.7%,较低波动区占比为36.2%,数据稳定性良好。整体NEP增长斜率为1.22gC/m^(2)·a^(-1),增长速率从大到小排序为林地>城市用地>耕地>草地,水域地区的增长速率是负数,呈下降趋势。空间自相关分析得出,长春市处于“高-高”与“低-低”相互交织的状态,“高-高”聚类主要分布在九龙台东侧、榆树市西南部、德惠市中部以及双阳区南部,“低-低”聚类主要分布在农安县西南部、宽城区、南关区以及朝阳区。 展开更多
关键词 净生态系统生产力 casa模型 空间自相关 长春市
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基于CASA模型的黑龙江省植被净生态系统生产力时空分异及预测 被引量:1
6
作者 何正弘 《吉林水利》 2025年第2期63-69,共7页
探究黑龙江省净生态系统生产力(NEP)的时空分异特征,对区域生态系统保护与恢复、合理利用与可持续发展具有重要意义。本文基于改进的CASA模型和土壤呼吸模型,结合MODIS、气象、地形数据估算黑龙江省2010~2020年植被NEP指数,并进一步探究... 探究黑龙江省净生态系统生产力(NEP)的时空分异特征,对区域生态系统保护与恢复、合理利用与可持续发展具有重要意义。本文基于改进的CASA模型和土壤呼吸模型,结合MODIS、气象、地形数据估算黑龙江省2010~2020年植被NEP指数,并进一步探究NEP时空分异特征及变化趋势。结果表明:2010~2020年,黑龙江省NEP整体呈波动上升趋势,增长速率为4.74gC/m^(2)·a,多年NEP平均值为404gC/m^(2)·a;NEP空间变化趋势地域性差异显著,呈增加和减少趋势的区域占比分别为78.39%和17.53%,其中有6.55%的区域表现为极显著增加,主要分布在牡丹江市、松花江流域及大兴安岭东部地区;NEP未来变化整体趋向持续性,呈持续增加、潜在减少、潜在增加和持续减少的区域分别占58.44%、19.95%、5.65%和11.88%。 展开更多
关键词 净生态系统生产力 casa模型 时空分异 黑龙江省
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基于优化参数的CASA模型估算内蒙古草原净初级生产力
7
作者 叶森 韩雪娇 +2 位作者 刘羽 贺婷 乌云嘎 《内蒙古林业调查设计》 2025年第3期62-67,86,共7页
本研究基于CASA模型,通过优化提取归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SR)和最大光能利用率(εmax)参数,结合遥感数据和气象数据估算2023年内蒙古草原植被净初级生产力(NPP),并将估算结果与MOD17A3HGF-NPP数据进行线性拟合分析。结果表... 本研究基于CASA模型,通过优化提取归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SR)和最大光能利用率(εmax)参数,结合遥感数据和气象数据估算2023年内蒙古草原植被净初级生产力(NPP),并将估算结果与MOD17A3HGF-NPP数据进行线性拟合分析。结果表明:两个NPP估算结果拟合度较高(R2=0.854,RMSE=39.12),估算结果可靠。2023年内蒙古草原NPP值为218.29 gC/(m^(2)·a),空间分布呈东北向西南递减趋势,其中,内蒙古东部区域的温性草甸草原和温性典型草原NPP值较高,部分超过300 gC/(m^(2)·a),而西部区域荒漠和草原化荒漠NPP值仅为0~100 gC/(m^(2)·a)。4—10月是草原植被主要生长期,这一时期NPP之和占全年NPP的93.20%。月NPP值的变化主要受月降水量和月平均气温的影响,与二者均呈正相关关系,但通过偏相关分析发现,月降水量是影响月NPP值的主要因素。 展开更多
关键词 植被净初级生产力 casa模型 优化参数 内蒙古草原 时空特征
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基于CASA模型的阿勒泰地区近10年植被NPP时空分布特征
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作者 崔瑶 王耀锋 +3 位作者 程艳 付仁君 王悦 钱雪林 《新疆环境保护》 2025年第1期11-22,共12页
基于CASA模型估算2010—2020年阿勒泰地区植被净初级生产力(NPP)变化,并结合SCE-UA优化方法计算出该研究区各典型植被光能利用率;采用Sen斜率估计和M-K检验、Pearson相关性分析、Hurst指数等方法研究NPP时空变化趋势。结果显示:阿勒泰... 基于CASA模型估算2010—2020年阿勒泰地区植被净初级生产力(NPP)变化,并结合SCE-UA优化方法计算出该研究区各典型植被光能利用率;采用Sen斜率估计和M-K检验、Pearson相关性分析、Hurst指数等方法研究NPP时空变化趋势。结果显示:阿勒泰地区植被NPP月均值呈“单峰型”特点,介于0~52.492 8(gC/m^(2))/a之间波动;植被NPP多年均值呈“多峰型”特点,介于100~250(gC/m^(2))/a之间波动;空间变化上,该地区植被NPP多年均值呈东北高、西南低的特点;通过预测分析,该区域植被NPP随时间变化呈逐渐减少的趋势。为保障阿勒泰地区的生态系统稳定,应加强该区域的自然保护措施,以协调区域生态环境和人类社会经济的发展平衡。 展开更多
关键词 植被光能利用率 植被净初级生产力 casa模型 阿勒泰地区
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三峡库区消落带植被NPP估算——基于机器学习优化CASA模型 被引量:6
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作者 靳专 胥焘 +5 位作者 黄应平 肖敏 张家璇 周爽爽 席颖 熊彪 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2464-2478,共15页
三峡库区蓄水后,其生态效应受到广泛关注。消落带植被固碳量作为衡量库区生态系统健康状态的重要指标,对库区碳循环与生态净化具有重要意义。针对消落带不同高程植被接受光照的时间有所差异,且受河流水位变化影响,传统的CASA模型在计算... 三峡库区蓄水后,其生态效应受到广泛关注。消落带植被固碳量作为衡量库区生态系统健康状态的重要指标,对库区碳循环与生态净化具有重要意义。针对消落带不同高程植被接受光照的时间有所差异,且受河流水位变化影响,传统的CASA模型在计算消落带植被固碳量时,存在对植物的光能利用率计算不够精确等问题。以三峡库区香溪河陡坡消落带为研究区域,提出了一种耦合RBFNN模型(Radial Basis Function Neural Network)与CASA模型(Carnegie-Ames-Stanford approach)的新方法(RBF-CASA)。基于RBFNN建立环境影响因子模型,借助高程数据及植被指数等特征计算适合消落带区域的环境影响因子。结合CASA模型中温度和水分胁迫因子,提高植被在像元尺度上的净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)的估算精度,并对反演结果进行验证。模型验证结果显示:RBF-CASA模型估算值与观测值的决定系数(Coefficient of determination,R^(2))为0.730(P<0.01,n=32)。对比原始CASA模型,平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)降低10.991,均方根误差(Root mean square error,RMSE)降低了23.861,相对均方根误差(Relative root mean square error,RRMSE)降低5.10%,平均绝对百分误差(Mean absolute percentage error,MAPE)降低1.12%。使用提出的RBF-CASA模型在库区水位落干期(7—8月份)进行固碳量估算,结果表明:NPP月均值在66.234—134.144g C/m^(2)之间,NPP随着高程的增加呈现起伏变化,其总量在150—155m之间达到峰值,均值在170m以上区域最高。在2021年9月植被NPP均值为35.883g C/m^(2),2022年9月植被NPP均值为25.964g C/m^(2),由于降雨量减少、长江水位下降,在2021—2022年间植被恢复情况较差。研究结果可为库区碳循环、生态净化及生态修复等决策提供科学依据。 展开更多
关键词 基于过程的遥感模型(casa) 机器学习 植被净初级生产力(NPP) 无人机 环境影响因子模型
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基于改进CASA模型的陕西省植被NPP遥感估算 被引量:8
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作者 赵雪瑞 韩玲 +1 位作者 刘明 宋敏琪 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期247-256,共10页
[目的]探究陕西省陆地生态系统植被群落生产状况,分析陕西省植被NPP时空格局变化及影响因素,为准确评估陕西省陆地生态系统碳源/汇,实现区域生态可持续发展,达成碳中和目标提供参考依据。[方法]基于温度—植被干旱指数(Temperature Vege... [目的]探究陕西省陆地生态系统植被群落生产状况,分析陕西省植被NPP时空格局变化及影响因素,为准确评估陕西省陆地生态系统碳源/汇,实现区域生态可持续发展,达成碳中和目标提供参考依据。[方法]基于温度—植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI)对CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型水分胁迫因子进行改进,从而估算陕西省2010—2020年植被NPP,并利用热点分析法、趋势分析法以及地理探测器对陕西省植被NPP进行空间分布格局、年际变化趋势和驱动因子研究。[结果](1)陕西省NPP空间分布呈现南高北低、冷热点区域差异明显的特征;(2)陕西省2010—2020年NPP平均值介于331.02~416.34 gC/(m^(2)·a),NPP均值在100~600 gC/(m^(2)·a)占比最大,最低值和最高值区间占比不足20%;(3)全省2010—2020年83.3%的面积植被NPP值无显著变化,4.2%的面积呈增加状态,12.5%的面积NPP值呈下降趋势;(4)降水是陕西省植被NPP变化的单因子主导驱动力,太阳辐射量及土地利用类型交互作用下对NPP变化解释力更强。[结论]基于TVDI改进的CASA模型能够有效量化区域植被NPP,且陕西省植被NPP南北分布差异明显,降水、土地利用类型及太阳辐射量是其主要影响因子。 展开更多
关键词 净初级生产力 casa模型 TVDI 陕西省
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基于PIE-Engine云计算平台和CASA模型的植被NPP时空动态遥感监测:以道孚县为例 被引量:2
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作者 曾见闻 戴晓爱 +2 位作者 徐纪鹏 李雯雨 刘东升 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2024年第5期115-128,共14页
【目的】为深入了解道孚县的植被固碳水平以及其长期变化趋势,【方法】以MODIS数据、站点气象和土地覆盖等资料为基础,通过PIE-Engine遥感云计算平台建立了CASA模型,估算了2001—2016年道孚县陆地植被净初级生产力(NPP)。同时,结合Theil... 【目的】为深入了解道孚县的植被固碳水平以及其长期变化趋势,【方法】以MODIS数据、站点气象和土地覆盖等资料为基础,通过PIE-Engine遥感云计算平台建立了CASA模型,估算了2001—2016年道孚县陆地植被净初级生产力(NPP)。同时,结合Theil-Sen Median趋势分析、稳定性分析、分区统计和冷热点分析等手段,探讨了其时空分布和演变特征。【结果】结果显示:(1)基于PIE-Engine云平台模型和CASA模型估算的道孚县2001—2016年的NPP,其精度较高并与MODIS NPP数据有良好的拟合效果。(2)道孚县NPP呈持续上升趋势,其中中部和东南部NPP较高,东北部和中南部NPP较低,同时NPP的低值区正在逐年减少,反映出该地区生态状况正在逐渐改善。(3)所有乡镇的NPP在2001—2016年间均有增长,NPP的空间变化整体稳定,大部分地区NPP波动较小。(4)道孚县的NPP在2001—2016年间总体显著增长,增长区域面积占全县的93%以上。(5)高NPP值区域在空间上形成聚类,“热点”现象明显,这为进一步研究和理解NPP的空间分布和变化规律提供了依据。【结论】研究成果为道孚县的生态环境改善和持续发展提供了科学依据,并提出了一种基于云平台的快速、高效的区域植被NPP评估方法,这对于全面评估可持续发展目标和推动生态文明建设具有积极意义。 展开更多
关键词 植被净初级生产力NPP casa模型 PIE-Engine 时空分布 遥感 道孚县
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安徽省植被净初级生产力估算--基于改进的CASA模型 被引量:17
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作者 方浩玲 程先富 秦丽 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1601-1612,共12页
定量估算植被净初级生产力(NPP)对预测陆地碳循环趋势具有重要意义,目前广泛应用于NPP估算的CASA模型其精度仍有待提高。在已有CASA模型优化的基础上,考虑最大光能利用率(LUEmax)的动态变化来改进CASA模型,对改进前后的模拟结果进行比较... 定量估算植被净初级生产力(NPP)对预测陆地碳循环趋势具有重要意义,目前广泛应用于NPP估算的CASA模型其精度仍有待提高。在已有CASA模型优化的基础上,考虑最大光能利用率(LUEmax)的动态变化来改进CASA模型,对改进前后的模拟结果进行比较,并利用改进后的模型估算2001-2020年安徽省植被NPP。结论如下:(1)改进的CASA模型可应用于研究区的植被NPP估算,NPP模拟值与实测值之间的相关性达到显著水平(R^(2)=0.736,P<0.01)。(2)改进后模拟的安徽省植被NPP在空间表达上能够呈现更多细节,时间上较改进前在生长季NPP值更高,非生长季值更低,拉大了NPP的年内变化。(3)2001-2020年安徽省植被NPP整体呈波动上升趋势,多年平均值为547.61 gC m^(-2)a^(-1),年均增长量达2.18 gC m^(-2)a^(-1),2016-2020年间NPP增长最快。年内NPP具有明显的季节差异,表现为夏季>秋季>春季>冬季。(4)安徽省植被NPP具有较强的空间分异性,呈南北多、中间少的分布格局,高值区主要分布在皖南山区,皖西大别山区及部分淮北平原农作物区,低值区多分布在巢湖、长江沿线和淮河流域等植被覆盖密度较低区域。2001-2020年间安徽省植被NPP呈明显的上升趋势,上升面积占总面积的74.04%,大部分分布在地势平坦的淮北平原。 展开更多
关键词 净初级生产力 casa模型 最大光能利用率 安徽省
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依据CASA模型对石林县植被净生产力时空演变的评价 被引量:1
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作者 刘一飞 殷晓洁 +1 位作者 李子康 唐继敏 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期84-91,100,共9页
依据GEE平台和CASA模型,探讨了2000—2020年石林县石漠化及植被净初级生产力(NPP)的时空演变特征,分析石漠化类型面积变化导致的NPP的变化量。结果表明:(1)2000—2020年无石漠化面积增加8.39%,其他石漠化类型面积减少42.22%,空间上呈现... 依据GEE平台和CASA模型,探讨了2000—2020年石林县石漠化及植被净初级生产力(NPP)的时空演变特征,分析石漠化类型面积变化导致的NPP的变化量。结果表明:(1)2000—2020年无石漠化面积增加8.39%,其他石漠化类型面积减少42.22%,空间上呈现“南重北轻,西重东轻”的分布特征。(2)NPP均值为740.48~973.55 g/(m^(2)·a),呈波动上升趋势,NPP变化趋势在空间上呈“南高北低”。(3)无、潜在、轻度、中度石漠化的面积变化是对NPP变化量影响较大的石漠化类型,石漠化类型面积变化促使NPP增长量为263.48×10^(9)g。 展开更多
关键词 GEE casa模型 植被净初级生产力 石漠化
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基于CASA模型的常州市森林植被净初级生产力及碳汇估算 被引量:2
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作者 周崴 耿若楠 《科技和产业》 2024年第11期202-210,共9页
森林植被在碳循环过程中发挥着关键作用,其碳汇分析对于城市生态系统管理有重要意义。基于多种卫星遥感数据、林地分布以及气象资料,结合CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,对2022年常州市森林碳汇进行模拟估算,综合分析其时... 森林植被在碳循环过程中发挥着关键作用,其碳汇分析对于城市生态系统管理有重要意义。基于多种卫星遥感数据、林地分布以及气象资料,结合CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,对2022年常州市森林碳汇进行模拟估算,综合分析其时空变化特征及驱动机制。结果表明:2022年常州市森林年度碳汇量总体达29.94万t,4—8月碳汇量较高;不同类型林地碳汇能力不同,乔木林碳汇能力较强,7月碳汇量最高可达80 gC/m2;气象因素对于森林碳汇具有相关影响,其中温度的影响要高于降水量。 展开更多
关键词 casa(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型 森林植被 净初级生产力 碳汇
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基于改进CASA模型的福建省NPP时空演变特征及影响因子解析
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作者 李玉洁 蒋世豪 《测绘与空间地理信息》 2024年第10期108-111,共4页
植被净初级生产力(NPP)作为衡量陆地生态系统健康的重要指标,可直接反映区域环境发展状况和改善情况。本研究基于MODIS影像和气象数据,使用改进的光能利用率(CASA)模型实现了福建省2001—2015年NPP的准确估算,并采用趋势分析和地理探测... 植被净初级生产力(NPP)作为衡量陆地生态系统健康的重要指标,可直接反映区域环境发展状况和改善情况。本研究基于MODIS影像和气象数据,使用改进的光能利用率(CASA)模型实现了福建省2001—2015年NPP的准确估算,并采用趋势分析和地理探测器方法探究福建省NPP时空演变特征和变化影响机制。该研究结果为掌握福建省NPP时空变化特征和内在影响机制提供参考,也为把握福建省生态环境治理状况及改善情况提供科学依据。 展开更多
关键词 改进的casa模型 影响因子 时空变化 地理探测器 福建省
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北京市森林NPP时空变化及驱动力分析 被引量:2
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作者 蔡明泽 辛学兵 +3 位作者 裴顺祥 吴莎 吴迪 郭慧 《农业工程学报》 北大核心 2025年第8期282-290,共9页
为探究北京市森林净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空变化特征及驱动因素,该研究通过改进的CASA模型模拟北京市2004—2019年森林NPP,结合变异系数和Theil-Sen Median趋势分析与Mann-Kendall检验(Sen+MK分析)分析研究区森... 为探究北京市森林净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空变化特征及驱动因素,该研究通过改进的CASA模型模拟北京市2004—2019年森林NPP,结合变异系数和Theil-Sen Median趋势分析与Mann-Kendall检验(Sen+MK分析)分析研究区森林NPP的时空变化特征,结合地理探测器模型和相关分析对自然因素和人为因素的驱动作用进行分析。结果表明:1)2004—2019年北京市森林NPP年均值404.11 g/(m^(2)·a),其中山区森林NPP年均值在2004—2006年持续降低,2006—2019年持续增加,平原森林NPP呈波动上升趋势。2)北京市森林NPP呈西北高东南低的空间分布格局,73.70%的区域森林NPP明显增加,平均变化斜率为10.18 g/(m^(2)·a)。3)研究期内山区森林NPP的主导影响因素是植被类型、气温、高程和辐射,平原森林NPP的主导影响因素是植被类型、气温、降水、人口密度。主导因素中自然因素与森林NPP均呈正相关,人为因素中人口密度和GDP则呈负相关。植被类型×气温交互作用对北京森林NPP解释力最高。得益于北京多项生态工程的合理规划和实施,人为因素对森林NPP的负面影响逐渐降低,在未来的生态工程建设中,可根据区域特点优化植被空间布局及植被类型的选择,进一步提升生态工程效益。 展开更多
关键词 森林 NPP casa模型 地理探测器 自然因素 人为因素
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Spatial distribution changes and habitat conservation of medicinal plant diversity in the Yinshan Mountains(China)under climate change
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作者 ZHAO Zeyuan BI Yaqiong +6 位作者 WEI Xinxin CHEN Yuan ZHANG Ru GUO Jingxia ZHANG Mingxu ZHANG Xiaobo LI Minhui 《Journal of Geographical Sciences》 2025年第7期1479-1496,共18页
Medicinal plant diversity(MPD)is an indispensable part of global plant diversity,serving as the foundation for human survival by offering remedies and preventive measures against diseases.However,factors such as overe... Medicinal plant diversity(MPD)is an indispensable part of global plant diversity,serving as the foundation for human survival by offering remedies and preventive measures against diseases.However,factors such as overexploitation,competition from invasive alien species,and climate change,threaten the habitats of medicinal plants,necessitating a comprehensive understanding of their spatial distribution and suitable habitats.We leveraged a decade of field survey data on medicinal plant distribution in the Yinshan Mountains,combined with spatial analysis,species distribution modeling,and the Carnegie Ames Stanford Approach(CASA)to explore the MPD spatial distribution and suitable habitats.Spatial analysis revealed that the central and eastern parts of Yinshan Mountains were the primary MPD hotspots,with no cold spots evident at various spatial scales.As the spatial scale decreased,previous non-significant regions transformed into hotspots,with instances where large-scale hotspots became insignificant.These findings offer valuable guidance for safeguarding and nurturing MPD across diverse spatial scales.In future climate change scenarios within the shared socioeconomic pathways(SSP),the habitat suitability for MPD in the Yinshan Mountains predominantly remains concentrated in the central and eastern regions.Notably,areas with high net primary productivity(NPP)values and abundant vegetation coverage align closely with MPD habitat suitability areas,potentially contributing to the region's rich MPD. 展开更多
关键词 medicinal plants diversity species distribution model climate change spatial analysis net primary productivity casa model
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基于InVEST模型的小兴安岭生态系统服务功能权衡/协同效应 被引量:4
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作者 张能能 刘兆刚 《环境科学》 北大核心 2025年第7期4628-4640,共13页
理解和捕捉小兴安岭地区生态系统服务的变化动态,揭示不同生态系统服务背后的驱动因素,可为制定有效的区域管理政策提供科学依据.以小兴安岭地区为主要研究对象,基于CASA模型和InVEST模型量化水源涵养、土壤保持、生境质量、碳储存和娱... 理解和捕捉小兴安岭地区生态系统服务的变化动态,揭示不同生态系统服务背后的驱动因素,可为制定有效的区域管理政策提供科学依据.以小兴安岭地区为主要研究对象,基于CASA模型和InVEST模型量化水源涵养、土壤保持、生境质量、碳储存和娱乐旅游这5种主要的生态系统服务功能,利用空间叠置法等分析研究区生态系统服务间权衡/协同关系的时空异质性,基于最优参数的地理探测器模型,探究影响生态系统服务的驱动因素.结果表明:①时间上,1990~2020年研究区水源涵养服务呈增加的趋势,提高了42%;土壤保持量下降了4×10^(6)t;娱乐旅游服务呈下降趋势;平均NPP(以C计)为754.03 g·(m^(2)·a)^(−1),呈现先上升后下降的趋势;生境质量服务基本不变,整体较好.②整体上,研究区东南部生态系统服务关系以高协同为主,研究区中部及西北部地区生态系统服务关系以弱权衡为主导;两两生态系统服务间以协同为主,各生态系统服务相互促进.③自然因素是影响研究区生态系统服务及其作用关系的主导因素.水源涵养服务中,降水量是主导因素;土壤保持服务中,地形起伏是主导因素;生境质量服务中,人口密度是主导因素;碳储存服务中,高程是主导因素;娱乐旅游服务中,降水量、到路的距离与年平均气温的交互作用对其影响较高.掌握小兴安岭地区主要生态系统服务的类型,了解生态系统服务分布的时空异质性及驱动因素,未来应结合不同区域生态系统服务功能特点制定差异化功能优化策略. 展开更多
关键词 casa模型 InVEST模型 生态系统服务 权衡/协同 驱动因素分析 小兴安岭地区
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基于局地气候区的城市碳汇时空变化及其影响因素分析——以北京市中心城区为例 被引量:1
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作者 孙佳慧 周凯 郑曦 《生态学报》 北大核心 2025年第15期7257-7276,共20页
在当前全球变暖、极端天气频发的背景下,提升城市气候适应性和实现碳中和已成为人类应对气候风险的必然选择,优化城市形态和碳汇能力能够实现对局地气候环境的调节,从而强化城市抵御不利气候条件的韧性。因此,应用局地气候区框架(Local ... 在当前全球变暖、极端天气频发的背景下,提升城市气候适应性和实现碳中和已成为人类应对气候风险的必然选择,优化城市形态和碳汇能力能够实现对局地气候环境的调节,从而强化城市抵御不利气候条件的韧性。因此,应用局地气候区框架(Local Climate Zone,LCZ)对城市区域微气候特征进行精细分类以精确量化城市生态系统净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP),以此更准确探究城市不同形态碳汇能力。将LCZ方案和CASA模型相结合,以北京市中心城区为对象,深度聚焦2022年NPP动态演变,运用混淆矩阵、异常检测等多元统计分析NPP与不同LCZ类型内在关联,并探讨了NPP的时空维度变化及其季节性周期规律。研究表明:(1)中心城区以紧密型建成区(G1)为主,占36.4%,开敞型建成区(G2)占32.51%,自然类(G3)主要分布在西北部,占31.1%。(2)NPP季节性变化显著,季度均值先增加后减少,峰谷差值为1608.77gC m^(-2)a^(-1)。(3)NPP与光照、温度、水分等自然因素以及绿地率等人为因素均存在相关关系。根据不同LCZ类型的NPP变化构建了四个城市类型分区(E1、E2、E3、E4),并提出了针对性碳汇优化策略。研究结果为制定精准的气候适应策略和促进城市可持续发展提供了关键依据,具有重要的理论和实践意义。 展开更多
关键词 城市局地气候区 净初级生产力 casa模型 城市绿化 可持续碳汇设计
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基于CASA模型的藏北地区草地植被净第一性生产力及其时空格局 被引量:62
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作者 高清竹 万运帆 +5 位作者 李玉娥 林而达 杨凯 江村旺扎 王宝山 李文福 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第11期2526-2532,共7页
基于1981-2004年遥感监测和气象数据,采用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型模拟分析藏北地区草地植被净第一性生产力(NPP)及其时空变化特征.结果表明:受水热条件的制约,藏北地区草地植被NPP空间分布规律呈水平地带性... 基于1981-2004年遥感监测和气象数据,采用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型模拟分析藏北地区草地植被净第一性生产力(NPP)及其时空变化特征.结果表明:受水热条件的制约,藏北地区草地植被NPP空间分布规律呈水平地带性分布,由东南向西北逐渐由230gC·m^-2·a^-1减少到接近0.藏北地区草地植被NPP整体水平较低,年均草地植被总NPP为21.5×10^12g C·a^-1,多年平均值仅为48.1g C·m^-2·a^-1,明显低于青藏高原和其它草原区.藏北地区坡度小于1°平地和平滩地,以及南坡的草地植被年平均NPP相对较低.藏北主要高寒草地7-9月NPP占全年NPP的64.0%~70.0%.1981-2004年间,藏北地区草地植被总NPP的年际变化较大,并有进一步下降趋势. 展开更多
关键词 藏北地区 高寒草地 NPP 时空格局 casa模型
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