粤北山地城市植被净初级生产...布特征分析——以韶关市为例_陈斌.pdf

粤北山地城市植被净初级生产力时空分布特征分析 以韶关市为例陈 斌1,2,徐尚昭1,2,周阳阳1,2,徐锋良1,2,王晨光1,2(1.核工业二九研究所广东省环境保护核辐射追踪研究重点实验室,广东韶关 512029;2.广东省放射性生态环境保护工程技术研究中心,广东韶关 512029)摘要 目的探究粤北山地城市植被固碳能力与地形因子之间的耦合关系。方法基于韶关市 30 m DEM 数据及 20002015 年MOD17A3H 长时间序列植被净初级生产力(NPP)数据,采用差值法、变化率分析法和 GIS 空间分析方法,对近 16 年来韶关市 NPP 时空变化特征进行分析。结果20002015 年韶关市 NPP 整体呈现出东北西南走向高、东南和西北偏低的空间分布态势,其中翁源县植被 NPP 年均值最高,为 658.71 g/(m2 a),新丰县和南雄市次之,而乳源瑶族自治县 NPP 年均值最低,仅为 507.47 g/(m2 a)。16 年间韶关市植被 NPP 年际均值在 539.15698.88 g/(m2 a),其中,NPP 在500600 g/(m2 a)占比最高,为 30.72%。20002015 年韶关市植被 NPP 整体呈现增加态势。韶关市植被 NPP 均值随海拔和坡度升高呈现先增加后减小的态势,在高山(1 500 m)、垂直坡(50)区域范围到达最小值,分别为 324.19、484.48 g/(m2 a)。韶关市植被 NPP 在不同高程、坡度区域呈现出较大差异性,这表明 NPP 受到不同高程和坡度条件下的气温和降水等地理要素影响较为显著。结论该研究成果可为揭示丹霞山地城市生态系统植被固碳能力、区域生态环境质量综合评价和生态可持续发展提供重要理论参考。关键词 MOD17A3H;植被;净初级生产力;时空分布特征;粤北山地中图分类号 Q948 文献标识码 A 文章编号 0517-6611(2023)03-0062-05doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2023.03.014 开放科学(资源服务)标识码(OSID):Spatial and Temporal Distribution Characteristics of Vegetation Net Primary Productivity in Mountainous Cities in Northern Guang-dongA Case Study of Shaoguan CityCHEN Bin1,2,XU Shang-zhao1,2,ZHOU Yang-yang1,2 et al(1.Research Institute No.290,CNNC,Guangdong Provincial Key Laborato-ry of Environmental Protection and Nuclear Radiation Tracking Research,Shaoguan,Guangdong 512029;2.Guangdong Provincial Engineering Technology Research Center of Radioactive Eco-environmental Protection,Shaoguan,Guangdong 512029)Abstract ObjectiveTo explore the relationship between the carbon sequestration capacity of mountainous cities in northern Guangdong and topographical factors.MethodBased on 30 m DEM data of Shaoguan City and MOD17A3H long time series vegetation net primary productivi-ty(NPP)data from 2000 to 2015,the temporal and spatial change characteristics of Shaoguan NPP in recent 16 years were analyzed by using difference method,change rate analysis method and GIS spatial analysis method.ResultFrom 2000 to 2015,the NPP in Shaoguan City showed a distribution trend of high northeast-southwest trend and low southeast and northwest.Among them,the annual average NPP of Wengyuan County was the highest,being 658.71 g/(m2 a),followed by Xinfeng County and Nanxiong City,while Ruyuan Yao Autonomous County had the lowest average annual NPP,only 507.47 g/(m2 a).During the 16 years,the interannual mean value of vegetation NPP in Shaoguan City was 539.15-698.88 g/(m2 a).Among them,the largest proportion of NPP interval values between 500-600 g/(m2a)was 30.72%.From 2000 to 2015,the overall NPP in Shaoguan City showed an increasing trend.The average NPP of the vegetation in Sha-oguan City increased first and then decreased with the elevation and slope.It reached the minimum value in the range of the vertical slope(50)in the high mountains(1 500 m),which were 324.19,484.48 g/(m2a).The vegetation NPP in Shaoguan City showed great differences in different elevations and slopes,which indicated that NPP was significantly affected by geographical factors such as temperature and precipitation under different elevations and slopes.ConclusionThe research results can provide important theoretical references for re-vealing the carbon sequestration capacity of urban ecosystems in Danxia Mountain,comprehensive assessment of regional ecological environ-ment quality and ecological sustainable development.Key words MOD17A3H;Vegetation;Net primary productivity(NPP);Spatial and temporal distribution characteristic;Northern Guangdong Mountains基金项目 广东省海洋遥感重点实验室(中国科学院南海海洋研究所)基金项目(2017B030301005-LORS2009);核工业二九研究所科研创新项目(202003)。作者简介 陈斌(1992),男,安徽桐城人,工程师,硕士,从事土地利用/覆被变化与景观生态学研究。通信作者,高级工程师,从事土地利用及国土空间规划研究。收稿日期 2022-04-06 植被净初级生产力(NPP)是指绿色植物在单位时间、单位面积上由光合作用所产生的有机物质总量中减去自养呼吸消耗之后剩下的部分1-3,它是植被固碳能力的最直观反映,是生态系统物质和能量的来源,也是生物地球化学碳循环过程的重要组成部分4-6。NPP 在不同时空尺度上存在一定差异,这种差异会影响区域乃至全球生态系统碳循环过程7-8,因此探讨区域植被 NPP 时空变化特征已成为区域生态环境质量综合评价中的重要研究内容。随着地理学遥感技术的快速发展,利用遥感卫星数据开展植被 NPP 估算及时空变化特征分析的研究并不少见。在NPP 估算研究方法上,多以生产力潜力模型、生态系统过程模型和光能利用率模型 3 种为主5,9-11,如孙成明等12-13利用归一化植被指数和气候数据,对我国草地 NPP 进行了综合估算;冯益明等14利用 CASA 生态系统过程模型对我国干旱区生态系统 NPP 进行了估算;史晓亮等15基于光能利用率模型对松嫩平原玉米单产进行了估算;周磊等16基于光能利用率模型对河南省冬小麦单产产量进行了估算。在研究尺度上,多集中以较大空间范围和较短时间序列 NPP 时空变化分析为主17-19,且对植被 NPP 时空变化分析也多集中在 2010 年前后,如李燕丽等20利用光能利用率模型对广西 20002011 年植被 NPP 进行估算,并对其时空变化特征进行了系统分析;潘竟虎等21利用光能利用率 CASA 模型对疏勒河流域 20012010 年陆地生态系统 NPP 时空变化特征与气候因子之间的关系进行了探讨。从研究对象上来看,现 安徽农业科学,J.Anhui Agric.Sci.2023,51(3):62-66,71有研究多集中在黄土高原、青藏高原和内蒙古等地区22-26,对珠三角地区尤其是粤北山地城市植被 NPP 开展长时间序列和系统性研究尚较缺乏。韶关市是我国典型的丹霞山地城市,位于粤湘赣交界处,也是粤北重要的生态文明建设试点区和保护区。韶关境内主要以山地丘陵为主,发育有世界规模第一的丹霞山,土壤主要以红色砂砾岩为主,由于境内春夏雨季时间长,水土流失较为严重,生态环境相对脆弱。基于上述分析,该研究基于MOD17A3H 产品数据和 DEM 地形数据,借助变化率分析方法及相关分析法对韶关市20002015 年植被NPP 时空变化特征及其与地形因子之间的关系进行深入探讨,以期能为粤北地区生态环境质量综合评价和资源可持续发展提供借鉴和参考。1 资料与方法1.1 研究区概况韶关市位于广东省北部(11250 11445E、23052531N),辖三区七县(图 1),外接湘赣,内联珠三角,是我国南方重要的交通要塞,素有广东省“北大门”之称。辖区总面积 1.84104 km2,地形以山地丘陵为主,位于南岭山脉南侧,全境在大地构造上处于华厦活化陆台的湘粤褶皱带。研究区属于中亚热带季风气候,雨热同期,年平均气温 19.5,无霜期达 290320 d,年降水量 1 800 mm左右,降雨多集中在 38 月。韶关境内河网纵横,分布有浈江、武江、南水、滃江等河流,韶关作为粤北重要的生态文明建设保护区,不仅是国家级园林城市和生态文明建设试点地区,也是粤北重要的生态文明建设保护区和生态发展区,更是全国交通枢纽城市之一。此外,由于韶关境内有着丰富的铀、铅、锌、铜等矿产资源,故韶关市也享有“有色金属之乡”的美誉。图 1 研究区高程Fig.1 Elevation of study area1.2 数据来源 研究区 20002015 年植被 NPP 时间序列数据来源于美国国家航天航空局(NASA)的陆地过程分布式数据档案中心,其中 NPP 数据为 MOD17A3H 产品数据集,空间分辨率为 500 m,时间分辨率为 1 年。该数据借助了新的生物调查表和全球模型融合气象数据对 NPP 进行模拟,相比于传统空间分辨率 1 km 的 MOD17A3H 产品分辨率更高。研究区 DEM 地形数据来源于地理空间数据云平台(https:/ 30 m,利用 GIS 空间分析工具从 DEM 中提取地形起伏度和坡度等地形因子,以便与研究区长时间序列 NPP 数据进行空间叠加分析。1.3 分析方法1.3.1NPP 时空变化分析。采用差值法比较研究区 NPP的年际间变化。差值法是将同一区域不同时段的栅格图像相减,用差值来表征 NPP 年际间变化特征,计算公式如下:Dij=NPPt2ij-NPPt1ij(1)式中,Dij表示第 i 行第 j 列像元亮度的差值;NPPt1ij和 NPPt2ij分别表示 t1、t2这 2 个时相的第 i 行 j 列像元的 NPP 值;t1、t2为前后 2 个时间点;i、j 为第 i 行 j 列像元的位置。采用最小二乘法分析研究区 NPP 变化率,它能反映研究区连续时间段内 NPP 变化速率,计算公式如下:v=nni=1(iNPPi)-ni=1ini=1NPPinni=1i2-(ni=1i)2(2)式中,n 为研究时段总年数;NPPi为第 i 年的 NPP 值(i=1,2,3,n);v 为 NPP 在时间序列上的变化斜率,当 v0,表明NPP 年变化速率呈增大趋势,数值越大,增加趋势越明显,当v0 时,表明 NPP 变化率呈下降趋势,数值越小,减少趋势越明显。韶关市近 16 年间 NPP 变化程度用百分比表示,计算公式如下:NPPchange=vNPPn100%(3)式中,NPPchange表示 NPP 变化百分比;v 为公式(2)计算得到的 NPP 变化斜率;NPP 为研究区 16 年间 NPP 均值;n 为 16。1.3.2 NPP 与地形因子相关性分析。为进一步探讨韶关市植被 NPP 与地形(高程和坡度)因子之间的耦合关系,参照研究区高程和坡度的划分标准(表 1),计算各高程和坡度分级内植被 NPP 均值、总量和标准差。不同分级下的 NPP 平均值计算公式如下:ANPPi=nj=1ANPPijn(4)在此基础上,通过上式可进一步计算得到各分级内植被NPP 的标准差:Si=nj=1(ANPPij-ANPPi)2n-1(5)式中,i 为高程或坡度的第 i 个分级;n 为该分级的像元数目;ANPPij为第 i 个分级中第 j 个像元对应的多年平均 NPP 值。2 结果与分析2.1 韶关市植被 NPP 空间分布特征 借助 ArcGIS 空间分析工具对 20002015 年韶关市 MOD17A3H 数据进行均值分析,得到近 16 年间研究区植被 NPP 均值空间分布图(图 2)。从图 2 可以看出,近 16 年间研究区植被 NPP 均值在空间上3651 卷 3 期 陈 斌等 粤北山地城市植被净初级生产力时空分布特征分析呈现出较大的差异性,这一特征在沿江地区尤为明显,浈江为北江上游的主要支流,呈东北西南流向,沿江两岸年NPP 均值明显高于周边地区,且 NPP 均值整体呈现东北、东南高,中部和西部偏低的态势。其中 NPP 均值低值区多集中分布在韶关市中心城区,而高值区多集中分布在南雄市、乳源瑶族自治县等多山县(市、区)。这主要与研究区气候、地形、降水和人为活动密切相关,高山高海拔地区,由于人类活动影响较小,气候垂直地带性差异明显,降水较多,故 NPP均值高值区多分布于此;而平原低海拔地区,由于人类活动开发强度大,植被丰度低,故 NPP 低值分布于此。总之,NPP均值在空间上的差异性是气候、降水、地形以及人类活动综合影响下的产物。表 1 地形因子区间划分Table 1 Division of terrain factor intervals地形因子Topographical factor区间划分Interval division划定名称Designation 划定依据Delineation basis高程 Altitude5001 000 m低山地区1 0001 500 m中山地区1 500 m高山地区坡度 Slope515斜坡地区1525陡坡地区2535急坡地区3550急陡坡地区 50垂直坡地区图 2 20002015 年韶关市植被 NPP 均值空间分布Fig.2Spatial distribution of NPP mean value of vegetation in Shaoguan City from 2000 to 2015 由研究区行政边界矢量数据分区统计得到 20002015年韶关市各县(市、区)植被 NPP 均值(表2),由表2 可知,近16 年 间 韶 关 市 各 县(市、区)植 被 NPP 均 值 均 在500.00 g/(m2 a)以上,其中翁源县、新丰县和南雄市 NPP 均值较高,分别为 658.71、637.20 和 633.09 g/(m2 a),而乳源瑶族自治县 NPP 均值最低,仅为 507.47 g/(m2 a),其次为浈江区和武江区,NPP 均值分别为 558.84、569.81 g/(m2 a)。这是由于翁源县、南雄市等地山地较多,且呈集中连片分布,植被长势较为茂盛,故 NPP 均值偏高,而浈江区和武江区位于韶关市中心城区,土地开放强度较大,植被受人类活动影响显著,故年 NPP 均值低于其他片区。表 2 20002015 年韶关市各县(市、区)植被 NPP 年均值Table 2 Annual mean NPP of vegetation in counties(cities,districts)of Shaoguan City from 2000 to 2015单位:g/(m2 a)序号No.地点LocationNPP 均值NPP mean value1乐昌市592.512南雄市633.093曲江区579.514仁化县594.585乳源瑶族自治县507.476始兴县619.827翁源县658.718武江区569.819新丰县637.2010浈江区558.842.2 韶关市植被 NPP 年际变化特征为探究 20002015年韶关市植被 NPP 变化特征,借助 ArcGIS 空间分析统计工具计算得到韶关市 20002015 年不同区间内 NPP 面积占比和 NPP 均值变化趋势(图 3),同时运用差值法对韶关市20002015 年初始时段和结束时段 NPP 进行分析,得到研究区 NPP 差值变化图(图 4)。由图 3 不难看出,近 16 年韶关市植被 NPP 均值总体在500700 g/(m2 a),且整体呈现先上升后下降,最后达到平稳后开始上升的态势。其中 2003 和2015 年 NPP 均值出现峰值,分别为 667.35、698.88 g/(m2 a),而低值出现在 2008 年,NPP 均值为 539.15 g/(m2 a)。年际NPP 均值在面积占比上,400700 g/(m2a)面积占比最高,除去2015 年占比为45.99%,其他年份均在50.00%以上,其中各 年 NPP 在 500 600 g/(m2a)面 积 占 比 最高(30.72%),波动范围为 16.71%29.18%。年际 NPP 均值0200 g/(m2 a)面积占比最低,仅在 1.37%1.92%,其次是200 300 和300 400 g/(m2a),占比分别为 0.91%5.63%、3.28%10.18%。由图 4 可知,20002015 年韶关市出现负增长的栅格像元占比为 11.08%,主要分布在南雄市中部,乳源瑶族自治县、武江区和浈江区周边地区呈零星状分布。而韶关市呈现正增长的栅格单元数量为65 205 个,占整个区域栅格总数的 88.92%,面积约为 1.63104 km2,且主要分布在仁化县东部、南雄市、浈江区北部、新丰县东部,翁源县中部等地区,其中差值在100 200 g/(m2a)的占比最高,为31.57%,其次为 0100、200300 g/(m2 a),栅格单元占比分别为 25.77%、18.84%,而差值变化在 300 g/(m2 a)以上的占比相对较低,仅为 12.74%。基于上述分析可知,20002015年韶关市植被 NPP 总体呈现增加态势,这与韶关当地政府实行严格的林地保护政策密切相关。利用最小二乘法计算得到 20002015 年韶关市植被NPP 变化率(图 5),从图 5 可以看出,翁源县、新丰县变化率均在10%以上,分别为10.98%、10.39%;其次为始兴县、乐昌46 安徽农业科学 2023 年图 3 20002015 年韶关市植被 NPP 均值变化及面积占比Fig.3 Average change of vegetation NPP and proportion of area in Shaoguan from 2000 to 2015图 4 20002015 年韶关市植被 NPP 差值空间分布Fig.4Spatial distribution of NPP difference of vegetation in Shaoguan City from 2000 to 2015市和南雄市,NPP 变化率分别为 9.70%、5.41%和 5.15%,这表明 20002015 年翁源县、新丰县和始兴县等地植被覆盖状况及长势良好,而曲江区、浈江区及武江区3个中心城区NPP 变化率均小于 0,从侧面表明这些地区植被生长受到地形、气候和人类活动影响较大。图 5 20002015 年韶关市植被 NPP 变化率空间分布Fig.5 Spatial distribution of NPP change rate of vegetation in Shaoguan City from 2000 to 20152.3韶关市植被 NPP 变化的地形因子分析韶关市20002015 年不同等级高程和坡度等地形因子对研究区植被 NPP 变化的影响存在明显差异,借助 ArcGIS 对高程和坡度进行分级(图 6),然后对分级结果进行分区统计分析,得到研究区不同高程和坡度等级下 NPP 变化特征分布图(图68),同时统计各分级区间内 NPP 年均值、总和以及标准差(表 34)。韶关市高程和坡度分级结果在空间上等级分布具有较高的耦合性,高海拔地区主要集中在乐昌市北部、南雄市西部以及乳源瑶族自治区,其中乳源瑶族自治区平均海拔最高,达 609.49 m,其次为乐昌市和新丰县,平均海拔分别为 504.51、440.27 m;而南雄市中心东北西南走向、仁化县以及武江区、浈江区等中心城区海拔整体较低,其中浈江区平均海拔最低,仅为 132.28 m,其次为武江区和曲江区。研究图 6 韶关市高程(a)和坡度(b)分级分布Fig.6 Grading distribution of elevation(a)and slope(b)in Shaoguan City5651 卷 3 期 陈 斌等 粤北山地城市植被净初级生产力时空分布特征分析区各县(市、区)平均坡度总体在3.50左右,其中乳源瑶族自治区平均坡度最大,达 3.85,而浈江区平均坡度最小,仅为3.05。借助 ArcGIS 空间分析工具,分区统计得到韶关市近 16年间植被年均 NPP 在不同高程和坡度等级的分布特征和面积占比分布(图 7、8)。由图 7 可知,随研究区高程增加,NPP均值呈现先上升后下降的趋势,其中丘陵地区 NPP 均值最高,达 669.29 g/(m2a),而高山地区 NPP 均值最低,仅为324.18 g/(m2 a)。在面积占比上,随海拔升高,研究区 NPP也呈现出先上升后下降的态势,这是由于低海拔区域受到外界人类活动扰动较大,随着高程增加植被 NPP 也随之增加,当海拔增加到一定阈值范围后,土壤以及水分等自然地带性规律制约,导致植被 NPP 也随之下降。其中丘陵地区 NPP面积占比最高,达 38.68%,而高山地区 NPP 面积占比最低,仅为 0.07%。由图 8 可知,近 16 年间 NPP 均值在不同坡度等级上也呈现出较大的差异性,整体呈现出先增加后减小的分布态势,其中在斜坡达到最大值,为 704.42 g/(m2 a),在垂直坡地区降到最小值,为 484.47 g/(m2 a)。图 7 韶关市各级高程地区植被 NPP 均值及面积占比Fig.7 Average NPP of vegetation and its area proportion in dif-ferent elevation areas of Shaoguan City图 8 韶关市各级坡度地区植被 NPP 均值及面积占比Fig.8 Average NPP of vegetation and its area proportion in dif-ferent slope areas of Shaoguan City 对韶关市各级高程和坡度区域 NPP 均值、总量和标准差进行分区统计(表 3、4)可知,从总量上可以看出在高程200 m 以 下 和 200 500 m 时 NPP 总 量 较 高,分 别 为13 514.88、17 009.93 kg/(m2 a),而在海拔 1 000 m 以上的中、高山地区,NPP 总量相对较低,均在 1 000 kg/(m2 a)以下,这是由于高山区域植被 NPP 均值和面积总体偏低。而平原地区(5 15)达 到 最 大 值,为16 042.88 kg/(m2 a),其 次 为 陡 坡(15 25)和 急 坡(2535)区域,分别为 12 361.82、6 421.99 kg/(m2 a),而达到急坡之后,NPP 总量呈现逐渐下降趋势,在垂直坡地区(50)达到最小值,为 57.65 kg/(m2 a)。这主要是由于平原地区植被受人类活动影响显著,而随着坡度上升达到一定范围,尤其是急坡之后,水土流失加剧,故植被 NPP 总量低于其他坡度等级范围。表 3 20002015 年韶关市各级高程地区植被 NPP 及标准差统计量Table 3 Statistics of NPP and standard deviation of vegetation in dif-ferent elevation areas of Shaoguan City from 2000 to 2015高程ElevationmNPP 均值Mean NPPg/(m2 a)NPP 总量Total NPPkg/(m2 a)标准差SDg/(m2 a)5001 000538.1512 533.66110.421 0001 500399.72837.0293.421 500324.1917.51112.53表 4 20002015 年韶关市各级坡度地区植被 NPP 及标准差统计量Table 4 Statistics of NPP and standard deviation of vegetation in dif-ferent slope areas of Shaoguan City from 2000 to 2015坡度SlopeNPP 均值Mean NPPg/(m2 a)NPP 总量Total NPPkg/(m2 a)标准差SDg/(m2 a)515704.4216 042.88180.301525677.5912 361.82140.152535562.646 421.99127.413550538.231 935.49126.6450484.4857.65139.093 结论与讨论(1)韶关市植被 NPP 整体呈现出东北西南走向高、东南和西北向低的分布态势,其中翁源县植被 NPP 年均值最高,达 658.71 g/(m2a),新丰县和南雄市次之,分别为637.20、633.09 g/(m2 a),而乳源瑶族自治县 NPP 年均值最低,仅为 507.47 g/(m2 a)。(2)从韶关市全区范围上看,20002015 年植被 NPP 年均值在 539.15698.88 g/(m2 a),年际 NPP 均值在面积占比上,400700 g/(m2 a)面积占比最高,除去 2015 年占比为 45.99%,其他年份均在 50.00%以上,其中各年 NPP 在500600 g/(m2 a)面积占比最高(30.72%),NPP 波动范围为 16.71%29.18%,近16 年间韶关市植被 NPP 整体呈现增加态势。(3)韶关市植被 NPP 均值受地形起伏变化影响较大,其(下转第 71 页)66 安徽农业科学 2023 年图 3 2019 年陕西省各市区耕地生态补偿量空间分布Fig.3 Spatial distribution of cultivated land ecological compen-sation in each urban area of Shaanxi Province in 2019进一步优化和创新。参考文献1 刘祥鑫,蒲春玲,刘志有,等.区域耕地生态价值补偿量化研究:以新疆为例J.中国农业资源与区划,2018,39(5):84-90.2 李菲.陕西省农地非农化过程中损失农地的生态价值研究D.西安:西安工业大学,2012.3 任方红.农用地转用中土地生态补偿价值评估研究:以杨凌区为例D.杨凌:西北农林科技大学,2008.4 崔宁波,生世玉.基于公平视角的耕地生态补偿标准量化研究J.水土保持通报,2021,41(1):138-143.5 李玉恒,胡智超,刘彦随.中国东部沿海地区农地非农化配置效益研究J.地域研究与开发,2014,33(2):130-134.6 贺晓英,李菲,郭蓓.农地非农化过程中损失农地的生态价值研究:以陕西省为例J.安徽农业科学,2012,40(26):13134-13137.7 唐建,沈田华,彭珏.基于双边界二分式 CVM 法的耕地生态价值评价:以重庆市为例J.资源科学,2013,35(1):207-215.8 CLARK ARCHER J,LONSDALE R E.Geographical aspects of US farm-land values and changes during the 1978-1992 periodJ.Journal of rural 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均值随海拔和坡度增加而呈现出减小态势。参考文献1 王修信,孙涛,朱启疆,等.利用 BEPS 模型估算城区植被净初级生产力的时空变化J.干旱区资源与环境,2014,28(11):1-5.2 蒋蕊竹,李秀启,朱永安,等.基于 MODIS 黄河三角洲湿地 NPP 与 ND-VI 相关性的时空变化特征J.生态学报,2011,31(22):6708-6716.3 陈广洲,李鑫海,焦利锋,等.20002012 年淮南煤矿区植被净初级生产力的时空变化特征J.生态环境学报,2017,26(2):196-203.4 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):372-380.5 王继燕,李爱农,靳华安.湿地植被净初级生产力估算模型研究综述J.湿地科学,2015,13(5):636-644.6 罗上华,毛齐正,马克明,等.城市土壤碳循环与碳固持研究综述J.生态学报,2012,32(22):7177-7189.7 刘昱,陈敏鹏,陈吉宁.农田生态系统碳循环模型研究进展和展望J.农业工程学报,2015,31(3):1-9.8 胡海清,魏书精,孙龙,等.气候变化、火干扰与生态系统碳循环J.干旱区地理,2013,36(1):57-75.9 孙庆龄,李宝林,李飞,等.三江源植被净初级生产力估算研究进展J.地理学报,2016,71(9):1596-1612.10 简太敏.重庆市植被净初级生产力的遥感估算及分析J.安徽农业科学,2016,44(4):80-82.11 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):413-424.12 孙成明,孙政国,刘涛,等.基于 MODIS 的中国草地 NPP 综合估算模型J.生态学报,2015,35(4):1079-1085.13 孙成明,刘涛,田婷,等.基于 MODIS 的南方草地 NPP 遥感估算与应用J.草业学报,2013,22(5):11-17.14 冯益明,姚爱冬,姜丽娜.CASA 模型的改进及在干旱区生态系统 NPP估算中的应用J.干旱区资源与环境,2014,28(8):39-43.15 史晓亮,杨志勇,王馨爽,等.基于光能利用率模型的松嫩平原玉米单产估算J.水土保持研究,2017,24(5):385-390.16 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