|本期目录/Table of Contents|

[1]史晓亮,陈冲,尚雨,等.淮河流域植被净初级生产力与干旱的相关性分析[J].江苏农业科学,2020,48(03):255-261.
 Shi Xiaoliang,et al.Analysis of correlation between vegetation net primary productivity and drought in Huai River Basin[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2020,48(03):255-261.
点击复制

淮河流域植被净初级生产力与干旱的相关性分析(PDF)
分享到:

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第48卷
期数:
2020年第03期
页码:
255-261
栏目:
资源与环境
出版日期:
2020-03-15

文章信息/Info

Title:
Analysis of correlation between vegetation net primary productivity and drought in Huai River Basin
作者:
史晓亮 陈冲 尚雨 张娜
西安科技大学测绘科学与技术学院,陕西西安 710054
Author(s):
Shi Xiaolianget al
关键词:
净初级生产力(NPP)气象干旱MODIS NDVICASA模型淮河流域相关性
Keywords:
-
分类号:
TP79;S127
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford approach)模型估算2001—2016年淮河流域植被净初级生产力,分析其时空变化特征,并结合降水距平百分率,探讨干旱对植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)的影响。结果表明,2001—2016年淮河流域年均NPP值呈现递减趋势,递减速率为-2.22 g C/(m2·年);淮河流域年均NPP值空间分布差异明显,表现为河南南部和安徽南部地区植被NPP减少明显,而处于增长趋势的区域主要位于山东省和江苏省大部分地区;随着干旱影响范围的增加,淮河流域年均植被NPP呈降低趋势。干旱与植被NPP呈正相关的区域占整个流域总面积的93.1%,两者呈明显正相关的地区横穿山东省中部和安徽省东北部。综合研究结果可知,淮河流域干旱对植被净初级生产力影响明显。
Abstract:
-

参考文献/References:

[1]周夏飞,朱文泉,马国霞,等. 稀土矿开采导致的植被净初级生产力损失遥感评估——以江西省赣州市为例[J]. 遥感技术与应用,2016,31(2):307-315.
[2]《第二次气候变化国家评估报告》编写委员会. 第二次气候变化国家评估报告[M]. 北京:科学出版社,2011.
[3]田汉勤,徐小锋,宋霞. 干旱对陆地生态系统生产力的影响[J]. 植物生态学报,2007,31(2):231-241.
[4]赵志平,吴晓莆,李果,等. 2009—2011年我国西南地区干旱程度及其对植被净初级生产力的影响[J]. 生态学报,2015,35(2):350-360.
[5]Lei T J,Wu J J,Li X H,et al.A new framework for evaluating the impacts of drought on net primary productivity of grassland[J]. Science of the total environment,2015,536:161-172.
[6]赵林,徐春雪,刘学莹,等. 干旱对湖北省森林植被净初级生产力的影响[J]. 长江流域资源域环境,2014,23(11):1595-1602.
[7]杨思遥,孟丹,李小娟,等. 华北地区2001—2014年植被变化对SPEI气象干旱指数多尺度的响应[J]. 生态学报,2018,38(3):1028-1039.
[8]刘世梁,田韫钰,尹艺洁,等. 云南省植被NDVI时间变化特征及其对干旱的响应[J]. 生态学报,2016,36(15):4699-4707.
[9]张艳芳,吴春玲,张宏运,等. 黄河源区植被指数与干旱指数时空变化特征[J]. 山地学报,2017,35(2):142-150.
[10]杨传国,陈喜,张润润,等. 淮河流域近500年洪旱事件演变特征分析[J]. 水科学进展,2014,25(4):503-510.
[11]童成立,张文菊,汤阳,等. 逐日太阳辐射的模拟计算[J]. 中国农业气象,2005,26(3):165-169.
[12]朱文泉,潘耀忠,张锦水. 中国陆地植被净初级生产力遥感估算[J]. 植物生态学报,2007,31(3):413-424.
[13]朱文泉,潘耀忠,何浩,等. 中国典型植被最大光能利用率模拟[J]. 科学通报,2006,51(6):700-706.
[14]陈少勇,郭俊瑞,吴超. 基于降水量距平百分率的中国西南和华南地区的冬旱特征[J]. 自然灾害学报,2015,24(1):23-31.
[15]国家气候中心. 气象干旱等级:GB/T 20481—2017[S]. 北京:中国标准出版社,2017.
[16]张禹舜,贾文雄,赵一飞,等. 基于CASA模型研究祁连山地区植被净初级生产力的时空变化[J]. 西北植物学报,2014,34(10):2085-2091.
[17]穆少杰,李建龙,周伟,等. 2001—2010年内蒙古植被净初级生产力的时空格局及其与气候的关系[J]. 生态学报,2013,33(12):3752-3764.
[18]陶波,李克让,邵雪梅,等. 中国陆地净初级生产力时空特征模拟[J]. 地理学报,2003,58(3):372-380.
[19]Nemani R R,Keeling C D,Hashimoto H,et al.Climate-driven increases in global terrestrial net primary production from 1982 to 1999[J]. Science,2003,300(5625):1560-1563.
[20]严建武,陈报章,房世峰,等. 植被指数对旱灾的响应研究——以中国西南地区2009—2010年特大干旱为例[J]. 遥感学报,2012,16(4):720-737.

相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2018-11-20
基金项目:国家自然科学基金(编号:51409204)。
作者简介:史晓亮(1985—),男,陕西宝鸡人,博士,副教授,主要从事资源环境遥感研究。E-mail:s_xiaoliang@126.com。
通信作者:陈冲,硕士研究生,主要从事遥感与地理信息系统应用研究。E-mail:1224732710@qq.com。
更新日期/Last Update: 2020-02-05