基于多源数据的黄河流域植被NPP时空变化及其影响因子分析

基于多源数据的黄河流域植被NPP时空变化及其影响因子分析

论文摘要

近年来,随着科技进步和现代化工业的飞速发展,人类对自然的改造作用愈发突出,特别是在环境脆弱地区,其影响尤为显著。黄河流域在气候变化和人类活动的影响下,水土流失加剧,植被生态系统呈退化状态。而植被生态系统的净初级生产力既是评估碳平衡的关键因子,也是衡量植被质量及评价生态系统结构和功能的重要指标。因此,对黄河流域植被NPP的时空变化及其影响因子的研究具有重要实际意义。本文利用2000-2015年MOD17A3数据集分析了黄河流域植被NPP的时空特征及变化趋势,同时研究了MOD17A3 NPP与气候因子(气温、降水)、土地利用/覆盖类型、区域环境因子(高度、坡度、坡向、土壤类型)的响应关系,并通过探究2000年MOD17A3 NPP与GLOPEM NPP数据的像元特征及R2,将两种数据融合得到黄河流域1986-2015年近30年植被NPP的时空变化分布情况,实现黄河流域植被NPP的长时间序列遥感监测。得出的主要结论有:(1)2000-2015年黄河流域植被年NPP均值为228.2gC·m-2·a-1,变化范围为179.6-258.1gC·m-2·a-1,整体上呈现微小的波动增加趋势,植被NPP偏差值呈现先减少后增加的趋势;黄河流域植被NPP具有较强的空间分异性,整体呈由南向北带状递减分布;黄河流域植被年NPP的变化趋势地域性空间差异显著,通过NPP的变化速率所占比例来看,流域大部分地区植被NPP以增加为主要趋势。中上游对整个流域植被NPP的贡献最大,对整个流域生态环境的影响举足轻重,故加强流域中上游区域生态环境建设与保护至关重要。(2)黄河流域植被NPP主要受降水影响的区域有祁连山、腾格里沙漠、六盘山、毛乌素沙地、鄂尔多斯高原、川西高原及华北平原局部地区,主要受气温影响的区域有川西高原及华北平原等局部地区;植被NPP变化主要受气候因子驱动的区域占黄河流域的23.91%,主要受非气候因子驱动的区域占76.09%,说明随着城市化进程加速,人类活动正逐渐成为影响植被NPP变化的主要驱动力。黄河流域植被NPP对气温的敏感性从西部到东部呈先减弱再增强变化,对降水量的敏感性则从北部向南部依次减弱。黄河流域从西北部到东南部所有气象因子对NPP的贡献之和逐渐减小,这与黄河流域多年NPP的相对变化在空间分布上一致。(3)黄河流域土地利用/覆盖类型以建设用地、农用地、林地转入和草地、水域、荒漠转出为主要特点;农用地转建设用地及草地转荒漠是黄河流域植被NPP损失的主要方式,可见城市加速扩张以及过度开垦、放牧等人类活动是植被NPP损失的主要驱动力,近几年林地、草地面积有所增加,植被NPP整体上损失程度有所减小,可见在意识到生态恶化、环境脆弱等严重问题后,实施退耕还林还草政策已见成效。在区域环境因子中,不同等级的海拔高度、坡度、坡向引起NPP变化的幅度不同,方向不同;不同类型的土壤对植被NPP年际变化趋势的影响不同,大多数土壤的植被NPP呈增加趋势,仅冲积土呈减少趋势,说明冲积土尚未完全脱离河水泛滥的影响。(4)MOD17A3 NPP和GLOPEM NPP数据的共同点是均能体现黄河流域植被NPP由南向北的递减趋势,且东部较西部高;不同点是GLOPEM NPP的值较MOD17A3 NPP普遍高,GLOPEM NPP平均值是MOD17A3 NPP的3.1倍。以可行性较高且反演效果偏离真实值相对较小的一次线性回归方程y=1.3287x+345.72作为MOD17A3 NPP和GLOPEM NPP的融合公式。融合结果为黄河流域1986-2015年近30年随着时间变化植被NPP最大值呈降低趋势,年均值在保持稳定的基础上呈小幅度上升趋势,在空间上植被年均NPP整体上呈由南向北递减分布。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  •   1.1 研究背景与意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 国外植被NPP研究进展
  •     1.2.2 国内植被NPP研究概况
  •     1.2.3 NPP研究存在的问题
  •   1.3 研究内容与技术路线
  •     1.3.1 研究内容
  •     1.3.2 技术路线
  •   1.4 文章结构安排
  • 2 研究区数据及方法
  •   2.1 研究区概况
  •     2.1.1 气候条件
  •     2.1.2 地形地貌
  •     2.1.3 土壤类型
  •     2.1.4 植被类型
  •   2.2 研究数据及预处理
  •     2.2.1 MODIS数据
  •     2.2.2 NOAA AVHRR数据
  •     2.2.3 气象数据
  •     2.2.4 SRTM地形数据
  •     2.2.5 土壤数据
  •   2.3 研究方法
  •     2.3.1 时空变化分析法
  •     2.3.2 马尔科夫转移模型
  •     2.3.3 因子影响评估法
  • 3 2000-2015年黄河流域植被NPP分析
  •   3.1 2000-2015年黄河流域植被NPP时间变化特征
  •   3.2 2000-2015年黄河流域植被NPP空间分布特征
  •   3.3 2000-2015年黄河流域植被NPP的变化趋势分析
  •   3.4 本章小结
  • 4 植被NPP与影响因子的响应关系分析
  •   4.1 气象因子对植被NPP的影响
  •     4.1.1 气象因子的变化趋势
  •     4.1.2 植被NPP与气象因子的关系
  •     4.1.3 植被NPP变化的驱动分区
  •     4.1.4 气象因子对植被NPP的敏感度及影响程度分析
  •   4.2 土地利用/覆盖变化对植被NPP的影响
  •     4.2.1 土地利用/覆盖的动态变化
  •     4.2.2 不同土地利用/覆盖类型转换下的植被NPP变化分析
  •   4.3 区域环境因子对植被NPP的影响
  •     4.3.1 海拔高度对植被NPP的影响
  •     4.3.2 坡度对植被NPP的影响
  •     4.3.3 坡向对植被NPP的影响
  •     4.3.4 地形因子与植被NPP的相关性
  •     4.3.5 土壤对植被NPP的影响
  •   4.4 本章小结
  • 5 黄河流域植被NPP长时间序列遥感监测分析
  •   5.1 MOD17A3 NPP与GLOPEM NPP相关性分析
  •     5.1.1 两种数据特征比较
  •     5.1.2 两种数据融合分析
  •   5.2 1986-2015年黄河流域植被NPP时空变化特征
  •   5.3 本章小结
  • 6 结论与展望
  •   6.1 结论
  •   6.2 展望
  • 参考文献
  • 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果
  •   个人简历
  •   参与的科研项目
  •   发表的学术论文
  • 致谢
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 张丹丹

    导师: 田智慧

    关键词: 多源数据,黄河流域,植被,时空变化,影响因子,相关性

    来源: 郑州大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 生物学

    单位: 郑州大学

    分类号: Q948

    总页数: 68

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