2009—2011年,我国西南地区遭受了极端干旱气候影响。利用1980—2011年气象站点观测数据和基于光能利用率的植被净初级生产力估算模型Glo PEM,研究了2009—2011年西南地区干旱灾害过程和程度及其对植被净初级生产力的影响,结果显示:2009...2009—2011年,我国西南地区遭受了极端干旱气候影响。利用1980—2011年气象站点观测数据和基于光能利用率的植被净初级生产力估算模型Glo PEM,研究了2009—2011年西南地区干旱灾害过程和程度及其对植被净初级生产力的影响,结果显示:2009—2011年西南地区年均降水量和湿润指数明显低于1980—2008年均值。受干旱气候影响,研究区植被净初级生产力比2001—2011年均值低12.55 g C m-2a-1,总计低0.017 Pg C/a,造成的碳损失约占我国总碳汇的7.91%。2001—2011年西南地区植被净初级生产力与蒸散量变化显著相关(R2=0.44,P<0.05),而降水量和湿润指数变化过程与植被净初级生产力和蒸散量不同步,可能是由于该地区森林覆盖率较高,具有较强的涵养水源功能,导致土壤湿度变化滞后于降水量和湿润指数变化,从而使降水量变化过程与植被净初级生产力变化不同步。展开更多
植被降水利用效率(precipitation use efficiency,PUE)是反映生态系统水、碳循环相互关系的重要指标。该文利用GLOPEM-CEVSA模型模拟了青藏高原2000-2008年植被净初级生产力(net primary production,NPP),以97个野外草地样点实测地上净...植被降水利用效率(precipitation use efficiency,PUE)是反映生态系统水、碳循环相互关系的重要指标。该文利用GLOPEM-CEVSA模型模拟了青藏高原2000-2008年植被净初级生产力(net primary production,NPP),以97个野外草地样点实测地上净初级生产力(above-ground net primary productivity,ANPP)对模拟NPP进行验证,模拟NPP与ANPP线性显著相关(R2=0.49,p<0.001)。利用降水量空间插值数据,分析了近9年青藏高原植被PUE的空间分布、主要植被类型的PUE及其与降水量之间的变化关系。结果表明:2000-2008年青藏高原地区植被年平均PUE沿东南向西北递减,降水量和气温对植被PUE有着重要的影响;PUE在不同植被类型间差异较大,其中农田PUE最高,高寒草甸PUE高于高寒草原。在不同降水区域植被PUE与降水量的关系不同,降水量低于90mm的区域,植被PUE值最低((0.026±0.190)gC·m-2·mm-1,平均值±标准偏差)、波动最大(变异系数CV=721%),与降水量和气温不相关(p=0.38)。降水量为90-300mm的地区,植被PUE较低((0.029±0.074)gC·m-2·mm-1,平均值±标准偏差)、波动较大(CV=252%),与降水量和气温显著相关(p<0.001),降水量和气温能够解释PUE空间变化的43.4%,其中降水量的影响是气温的1.7倍。降水量为300-650mm的区域占整个研究区的45%,主要植被类型为高寒草原,植被PUE较高((0.123±0.191)gC·m-2·mm-1,平均值±标准偏差),CV为155%;植被PUE的空间变化与降水量和气温极显著相关(p<0.001),降水量和气温能够解释植被PUE空间变化的97.8%,但以气温影响为主导,其影响是降水量的1.5倍。降水量为650mm的区域,植被PUE达到最高(0.26gC·m-2·mm-1)。降水量为650-845mm的区域主要是西藏林芝地区,植被以常绿针叶林为主,PUE最高((0.210±0.246)gC·m-2·mm-1,平均值±标准偏差)、波动最小(CV=117%);降水量和气温可解释植被PUE空间变化的93.1%(p<0.001),降水量的影响是气温的3.5倍,但其影响为负。展开更多
文摘2009—2011年,我国西南地区遭受了极端干旱气候影响。利用1980—2011年气象站点观测数据和基于光能利用率的植被净初级生产力估算模型Glo PEM,研究了2009—2011年西南地区干旱灾害过程和程度及其对植被净初级生产力的影响,结果显示:2009—2011年西南地区年均降水量和湿润指数明显低于1980—2008年均值。受干旱气候影响,研究区植被净初级生产力比2001—2011年均值低12.55 g C m-2a-1,总计低0.017 Pg C/a,造成的碳损失约占我国总碳汇的7.91%。2001—2011年西南地区植被净初级生产力与蒸散量变化显著相关(R2=0.44,P<0.05),而降水量和湿润指数变化过程与植被净初级生产力和蒸散量不同步,可能是由于该地区森林覆盖率较高,具有较强的涵养水源功能,导致土壤湿度变化滞后于降水量和湿润指数变化,从而使降水量变化过程与植被净初级生产力变化不同步。
文摘植被降水利用效率(precipitation use efficiency,PUE)是反映生态系统水、碳循环相互关系的重要指标。该文利用GLOPEM-CEVSA模型模拟了青藏高原2000-2008年植被净初级生产力(net primary production,NPP),以97个野外草地样点实测地上净初级生产力(above-ground net primary productivity,ANPP)对模拟NPP进行验证,模拟NPP与ANPP线性显著相关(R2=0.49,p<0.001)。利用降水量空间插值数据,分析了近9年青藏高原植被PUE的空间分布、主要植被类型的PUE及其与降水量之间的变化关系。结果表明:2000-2008年青藏高原地区植被年平均PUE沿东南向西北递减,降水量和气温对植被PUE有着重要的影响;PUE在不同植被类型间差异较大,其中农田PUE最高,高寒草甸PUE高于高寒草原。在不同降水区域植被PUE与降水量的关系不同,降水量低于90mm的区域,植被PUE值最低((0.026±0.190)gC·m-2·mm-1,平均值±标准偏差)、波动最大(变异系数CV=721%),与降水量和气温不相关(p=0.38)。降水量为90-300mm的地区,植被PUE较低((0.029±0.074)gC·m-2·mm-1,平均值±标准偏差)、波动较大(CV=252%),与降水量和气温显著相关(p<0.001),降水量和气温能够解释PUE空间变化的43.4%,其中降水量的影响是气温的1.7倍。降水量为300-650mm的区域占整个研究区的45%,主要植被类型为高寒草原,植被PUE较高((0.123±0.191)gC·m-2·mm-1,平均值±标准偏差),CV为155%;植被PUE的空间变化与降水量和气温极显著相关(p<0.001),降水量和气温能够解释植被PUE空间变化的97.8%,但以气温影响为主导,其影响是降水量的1.5倍。降水量为650mm的区域,植被PUE达到最高(0.26gC·m-2·mm-1)。降水量为650-845mm的区域主要是西藏林芝地区,植被以常绿针叶林为主,PUE最高((0.210±0.246)gC·m-2·mm-1,平均值±标准偏差)、波动最小(CV=117%);降水量和气温可解释植被PUE空间变化的93.1%(p<0.001),降水量的影响是气温的3.5倍,但其影响为负。
