导读:本文包含了净生态系统生产力论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:生产力,生态系统,西南地区,格局,物候,模型,无人机。
净生态系统生产力论文文献综述
孙雷刚,王绍强,徐全洪,王苗苗[1]（2019）在《京津冀地区生态系统生产力估算及时空格局分析》一文中研究指出为准确评估京津冀地区生态系统生产力状况,该研究收集整理了近30年(1983-2012年)的气象观测和遥感数据,基于BEPS生态过程机理模型估算了该地区森林、农田、草地和灌丛等不同生态系统总初级生产力(GPP)和净初级生产力(NPP),并分析了其时空格局及变化趋势,探讨了其与气候变化的关系。结果表明:1)该地区生态系统整体表现为碳汇功能,GPP、NPP年均总量分别为234.6 Tg C、123.12 Tg C;2)近30年间生态系统生产力表现为波动增加的变化趋势,GPP、NPP年均总量分别增加0.704 Tg C、0.112 Tg C;3)不同生态系统生产力具有明显的差异,从净光合固碳能力上看,灌丛年均NPP最高(781.77 g C/m~2),其次为森林(652.65 g C/m~2)、农田(584.15 g C/m~2)、草地(278.41 g C/m~2)、湿地(103.29 g C/m~2);从变化趋势上看,森林生态系统生产力增加趋势较显着(P<0.01),GPP年均增加6.41 g C/m~2,NPP年均增加2.69 g C/m~2,其次为草地、灌丛;4)该地区生态系统生产力与降水呈极显着的正相关(P<0.001),而与气温、日照的相关性较弱;另外,降水对GPP的影响是气温的2.11倍,对NPP的影响是气温的3.95倍,表明降水是影响该地区生态系统生产力变化的主要气候因子,其次是气温。(本文来源于《地理与地理信息科学》期刊2019年05期）
杨屹涵,王军邦,刘鹏,芦光新,李英年[2]（2019）在《气候变化主导高寒脆弱生态系统净初级生产力年际变化趋势（英文）》一文中研究指出叁江源,即长江、黄河和澜沧江源头区,其高寒生态系统的脆弱性和敏感性使其成为我国生态安全的重要屏障,在我国生态环境保护和建设方面处于重要地位。了解气候变化的影响对于全球气候变化背景下生态环境保护和恢复措施的实施至关重要。由于生态系统过程的复杂性、研究数据的可靠性以及模型本身的不确定性等,使得对高原植被生产力变化的驱动因素存在多种归因解释。本研究利用遥感-过程耦合模型(GLOPEM-CEVSA)估算叁江源区2000–2012年植被净初级生产力,基于像元尺度的气温和降水为自变量的多元线性回归方法,分析在全球气候变化背景下,叁江源区植被净初级生产力的时空分布格局,探讨气候水热因素对NPP的影响。研究结果表明:(1)模型模拟NPP与野外采样的地上生物量(AGB)显着线性相关,能够解释AGB空间变异的45%,高于MODIS生产力产品(MOD17A3)的解释能力(21%);(2)1990–2012年间叁江源区的气候呈暖湿化趋势,较之1990–2000年,近10年气候呈暖湿化加速趋势;(3)在暖湿化气候变化背景下,叁江源全区NPP的年际变化呈增加趋势(每10年增加13.7 g m–2),统计置信度为86%(即显着性水平P=0.14);叁大流域对比表明,黄河源头NPP增速最快(17.44g m–2 (10 yr)–1,P=0.158),其次是长江源头,澜沧江增速最低(12.2 g m–2 (10 yr)–1),统计置信度仅为67%;(4)NPP年际变化的气候因素分析发现,气温和降水能够解释全区草地NPP年际变异的83%,可解释全区高、中、低覆盖度草地NPP年际变异的78%、84%和83%。本研究结果表明气候变化在青藏高原高寒生态系统的植被生产年际变化趋势中起主导作用。这对认识全球气候变化对脆弱生态区的影响机制,及因地制宜地实施生态保护与恢复措施具有重要科学和现实指导意义。(本文来源于《Journal of Resources and Ecology》期刊2019年04期）
田义超,黄远林,陶进,张强,吴彬[3]（2019）在《基于无人机影像的北部湾典型岛群红树林生态系统净初级生产力估算》一文中研究指出提出以无人机季节航拍影像为数据源,采用ENVI5.3软件中的CART方法对广西北部湾的典型岛群红树林景观类型进行解译,借助于Python语言实现CASA模型并将其引人到对岛群红树林生态系统的研究中,得出了不同海岛和红树林生态系统净初级生产力(NPP)的空间分布特征。结果表明:1)可见光波段差异性植被指数(VDVI)可以很好地区分海岛及红树林植被等典型地物,可应用在岛群红树林生态系统NPP的估算上;2)研究区NPP的总量为127.09 t·C/a,NPP的年均碳密度值介于0～1 437.12 g·C/m~2,年均碳密度为399.85 g·C/m~2。红树林生态系统的NPP值较高,而海岛生态系统的NPP值较低;3)季节尺度上NPP碳密度的大小与年内太阳辐射有直接的关系,夏季的NPP碳密度最大,冬季最小;4)白骨壤的单位面积NPP最大,为1 123.09 g·C/m~2,而桐花树最小,为649.65 g·C/m~2。红树林生态系统NPP平均碳密度低于实测样地和深圳福田红树林计算结果,这与不同红树林群落的植被光谱特征有关。(本文来源于《热带地理》期刊2019年04期）
郭群[4]（2019）在《草原生态系统生产力对降水格局响应的研究进展》一文中研究指出全球变化背景下降水格局发生了显着改变,主要表现在年降水量、降水季节分配以及降水事件特征(单次降水事件雨量大小、两次降水之间的间隔时长和一年中降水事件的次数等)等几个方面,降水格局的改变将显着影响陆地生态系统功能,尤其是对生产力的影响.草原生态系统是对降水格局改变最敏感的生态系统之一,因此有必要了解草原生态系统生产力对降水格局响应的研究现状及存在的问题.本文首先综述了草原生态系统生产力对降水格局各个特征响应的国内外研究进展,进而从长期观测、控制试验、模型模拟3方面综述了目前降水格局对生产力影响的研究方法,最后从理论研究、研究方法两个方面提出了目前研究存在的问题以及未来的研究方向.本文将为预测草原生态系统如何响应未来气候变化以及在气候变化情景下进行草原生态系统管理提供重要科学依据.(本文来源于《应用生态学报》期刊2019年07期）
刘甲毅[5]（2019）在《秦岭山地森林生态系统净初级生产力模拟与预估》一文中研究指出净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是指植物光合作用固定的碳与自养呼吸消耗的碳的差值,是衡量气候变化对生态系统影响的重要指标之一。NPP不仅可以反映生态系统中植被的生长情况,同时也是陆地碳循环的重要组成部分之一。NPP估算的主要方法有实测法和模型模拟法两种,目前较为常用的模型模拟的方法能够高效准确地对区域或全球尺度的NPP进行估算,是研究区域或全球尺度NPP最为重要的手段。秦岭是我国重要的自然地理标识,不仅是我国的南北分界线,而且蕴含着丰富的动植物资源,探究秦岭山地NPP的变化趋势对研究气候变化影响以及区域生态系统管理有着至关重要的作用。本研究根据IPCC第五次评估报告中给出的排放情景(RCP4.5和RCP8.5),利用秦岭山地的气象数据、NDVI数据、全球气候模式数据、NCEP再分析数据,首先利用C-FIX模型模拟了2000-2015年秦岭山地的NPP并研究其与气候条件的关系,并构建NPP与气候条件的辅助模型;再利用ASD统计降尺度模型预估了2016-2100年秦岭山地的气候变化情况;最后将2016-2100年的气候情景数据带入辅助模型从而模拟出2016-2100年秦岭山地NPP的变化情况,进而分叁个时期(2016-2040,2041-2070,2071-2100)对NPP的变化情况进行区域分析。研究结果如下:(1)2000-2015年陕西境内秦岭山地森林生态系统NPP范围是0-1253.73 gC·m~(-2)·a~(-1),平均值为1019.46gC·m~(-2)·a~(-1);分布状况主要表现在:南坡明显高于北坡,西部要高于东部,高海拔林地低于中低海拔林地,人口聚集区低于天然林地。年际变化方面,2000-2015年NPP值年际波动较大,但增长趋势十分明显,从NPP的变化趋势来看,大致可以将其分为两个阶段:2000-2010年间NPP年际波动较大,上升趋势不明显;2010-2015年除去2014年外,NPP呈现急速上升趋势。(2)2000-2015年秦岭山地NPP变化与气温变化有很强的一致性:随着气温的升高,NPP值不断升高。气温与当月NPP存在极显着相关性。降水变化与NPP变化也有一定的一致性,但一致性不高,降水变化对NPP有一定的影响能力,但不是最主要的影响因素。气温与降水对NPP的影响均没有滞后效应。(3)21世纪未来时期NPP变化从年尺度上来说,在RCP4.5情景下,秦岭山地NPP在未来叁个时期较基准期的增加量分别为53.36gC·m~(-2),75.35 gC·m~(-2),79.93gC·m~(-2),说明秦岭山地NPP在21世纪前期的增长量最大,中期增长开始变缓,到了后期NPP的变化微乎其微;在RCP8.5情景下,秦岭山地在未来叁个时期较基准期的NPP增加量分别为55.06 gC·m~(-2),94.54 gC·m~(-2),132.61 gC·m~(-2),说明秦岭山地的NPP逐步增加,且有增长率越来越高的趋势。(4)21世纪未来时期NPP变化区域尺度上来说,在RCP4.5情景下,21世纪初期NPP较基准期增长率分布方式为:负增长率分布在海拔较高区域,中部增长率较低,西北部增长率最高;中期分布方式为:西北部区域增长率较高,南部区域以及高海拔区域增长率较低;后期分布方式为:中部中高海拔区域以及北部区域增长率较高,高海拔区域增长率较低。在RCP8.5情景下,21世纪初期秦岭山地NPP增长率主要分布方式为:西北以及东北部部分区域的增长率最高,中部区域的增长率相对较低;中期分布方式为:增长率较低(<10%)的区域主要分布在南部以及西部区域,中部区域的增长率相对较高,西北部区域的增长率最高;21世纪后期的分布方式为:整体的分布方式呈现明显的阶梯状分布:由南向北,由东向西增长率逐步升高。(本文来源于《西北大学》期刊2019-06-01）
李敏[6]（2019）在《基于RS和GIS的森林生态系统总初级生产力估算》一文中研究指出森林生态系统是陆地生态系统的主体,量化森林生态系统总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)并分析其时空变化动态,有助于理解陆地碳动态发展及其对气候变化的响应机制,推动中国林业可持续发展。现阶段,作为重要的数据获取与时空分析技术,遥感(RS)和地理信息科学(GIS)在森林生态系统GPP研究中的应用潜力有待于进一步挖掘。本论文基于RS和GIS估算并分析不同尺度的森林生态系统GPP,主要研究内容和成果如下:(1)基于MODIS遥感数据,采用定量遥感技术反演研究区增强型植被指数和陆表水分指数,通过空间插值算法获取温度和光合有效辐射的栅格数据,以此作为模型的空间驱动数据,利用GIS技术分析环境因子的时空动态特征。(2)采用非线性最小二乘拟合函数,优化植被光合模型(Vegetation Photosynthesis Mode;VPM)中最大光能利用率参数,结果表明,模型模拟GPP与站点实测值相关性高达0.76(P<0.05),VPM模型模拟结果准确性显着提高。(3)基于Matlab平台运行优化后VPM模型,模拟并分析2000～2015年分辨率为1 km的全国森林GPP时空变化及其与环境因子的相关性。森林GPP年均值为1294.62 g C/m2/year,以6.57g C/m2/year2(P<0.05)的速率显着上升。通过SPSS数理统计软件分析,森林GPP与光合有效辐射和温度呈显着正相关,与降水量呈负相关;在空间尺度上,利用GIS统计技术得出光照和温度是森林GPP的主要影响因子。(4)利用植物—土壤—大气碳交换模型(CEVSA2)模拟1981～2015年分辨率为250米的神农架林区森林GPP,其GPP年均值为1256.54g C/m2/year,以5.15 g C/m2/year2的速率显着上升。基于ArcGIS分析林区GPP与环境因子的关系,森林GPP与降水量呈负相关,与温度和总辐射呈正相关,林区约67.83%区域的森林GPP由温度控制。(本文来源于《西安科技大学》期刊2019-06-01）
曳水瑛[7]（2019）在《物候变化对北半球不同植被类型生态系统生产力的影响》一文中研究指出本文在对国际通量观测网络(FLUXNET)中北半球112个站点、797个站点年的数据进行处理的基础上,提取了净碳吸收期起始日期(the beginning of the carbon uptake period,CUP BDOY)、净碳吸收期结束日期(the ending of the carbon uptake period,CUP EDOY)、净碳吸收期长度(net carbon uptake period,CUP)、净生态系统生产力全年日最大值发生时间(the day of the maximum daily net ecosystem productivity,NEP_(max)ax DOY)和净生态系统生产力全年日最大值(the maximum daily net ecosystem productivity,NEP_(max))五个物候因子,运用一元线性回归分析、单因素方差分析和多重比较分析了北半球范围内常绿针叶林(evergreen needleleaf forest,ENF)、常绿阔叶林(evergreen broadleaf forest,EBF)、落叶阔叶林(deciduous broadleaf forest,DBF)、混交林(mixed forest,MF)、稀疏灌丛(open shrubland,OSH)和草地(grassland,GRA)的物候变化及其对全年净生态系统生产力(net ecosystem productivity,NEP)影响的时间和空间格局。旨在了解北半球各植被类型物候因子和NEP的变化趋势,量化物候变化对不同植被类型全年NEP的影响,揭示全球变化背景下由物候因子变化对不同植被类型固碳造成的影响。主要研究结果如下:(1)北半球6种植被类型中,除MF外,其余植被类型的CUP均呈现不同程度的逐年延长趋势。ENF和MF的NEP_(max)ax DOY呈现逐年推迟趋势,EBF、DBF和GRA的NEP_(max)ax DOY呈现逐年提前趋势。ENF、DBF、MF和GRA的NEP_(max)呈现逐年增大趋势,OSH的NEP_(max)呈现逐年减小趋势。除EBF外,其余植被类型的全年NEP均呈现逐年增加趋势。(2)同一站点的不同年份中,CUP BDOY、CUP EDOY和CUP变化相同的天数,DBF的全年NEP比ENF变化更多,MF介于ENF和DBF之间。GRA和OSH的全年NEP对CUP BDOY、CUP EDOY和CUP的变化的敏感程度低于森林。森林的全年NEP变化对NEP_(max)变化的敏感程度大于GRA和OSH。各植被类型的CUP和NEP_(max)变化共同影响全年NEP变化。(3)在物候对NEP影响的空间格局的研究中,相比非森林,森林的CUP BDOY、CUP EDOY、CUP和NEP_(max)在不同站点之间的变化对全年NEP有更显着的影响。在森林中,同种类型森林(ENF、EBF和DBF)的CUP和NEP_(max)在不同站点之间的变化对全年NEP的影响大于MF,常绿林的NEP_(max)在不同站点之间的变化对全年NEP的影响大于落叶林。(4)不同站点间的物候变化对全年NEP的影响比同一站点中物候的年际变化对全年NEP影响的R~2更大、斜率更高。由此说明,由物候的空间变化导致物候变化对全年NEP的影响大于由时间变化导致的物候变化对全年NEP变化的影响。由此得出以下结论:(1)在全球变化背景下,大多数植被类型的全年固碳时间逐年延长,NEP_(max)逐年增大,全年固碳量逐年增加。(2)CUP和NEP_(max)的年际变化对北半球不同植被类型固碳的影响不同。(3)CUP和NEP_(max)的空间变化对北半球不同植被类型固碳的影响不同。(4)物候的时间变化与空间变化对全年NEP变化的影响强度不同。(本文来源于《山西大学》期刊2019-06-01）
陈鹏飞[8]（2019）在《北纬18°以北中国陆地生态系统逐月净初级生产力1公里栅格数据集(1985-2015)》一文中研究指出生态系统的净初级生产力是衡量生态系统活力的重要指标,也是全球气候变化研究的基本参数。构建长时间序列净初级生产力数据集对生态系统及全球气候变化研究具有重要意义。为此,作者在汇集1985–2015年间中国区域逐月气象数据、土壤质地数据和基于MODIS、AVHRR遥感影像的土地覆被和植被指数数据产品的基础上,将这些数据经过格式转换、投影转换、空间尺度匹配等统一在同一尺度等一系列数据处理过程,再将其输入到Carnegie-Ames-Stanford Approach(CASA)模型中,经由CASA模型模拟计算获得北纬18°以北中国陆地生态系统逐月净初级生产力1公里栅格数据集(1985–2015)。本数据集包括:1985–2015年间北纬18°以北中国陆地生态系统历年逐月净初级生产力1公里栅格数据。数据存储为.tif格式,文件大小为28.2 GB。(本文来源于《全球变化数据学报(中英文)》期刊2019年01期）
张异凡,王奎,王振波[9]（2019）在《海洋生态系统净生产力研究进展》一文中研究指出海洋生态系统净生产力(net ecosystem production,NEP)表示总初级生产力(gross primary production,GPP)和呼吸作用(respiration,R)过程之间的差异,它对碳收支平衡、海洋生态系统营养状态乃至气候变化等研究具有十分重要的指示意义。影响海洋NEP的因素有细菌、浮游生物、温度、太阳辐射、海冰融化、水团迁移、富营养有机质排放以及海水酸化等。目前计算NEP的方法可分为实验培养测定及数据模型计算两种。溶解氧培养法及同位素标记法等是经典的培养测定方法,但存在误差较大且重现性较差等问题。数据模型计算即借助养分质量平衡、响应面模型、O2/Ar示踪等方法,通过将现场实测数据和生物地球化学模型结合,进行高时间分辨率的连续性观测,这也是目前测算NEP的主流应用手段。然而,相较于发达国家,我国在NEP的研究设备、技术、测定方法等方面仍存在一定差距。今后的研究重点将是建立NEP指标与表征海洋环境、气候变化之间的耦合关系以及NEP测定方法的改进,这将有助于深入理解和探索全球变化背景下海洋生态系统响应机制及变化趋势。(本文来源于《海洋通报》期刊2019年01期）
何敏,王鹤松,孙建新[10]（2019）在《基于植被生产力的西南地区生态系统脆弱性特征》一文中研究指出中国西南地区是全球生物多样性保护的重要地区之一.在全球气候变化背景下,该地区生态系统呈现出脆弱性增加的趋势.本研究基于生态系统总初级生产力(GPP),根据IPCC有关脆弱性的概念,计算西南地区生态系统的脆弱性,并分析了该区脆弱等级的空间分布格局,以及生态系统脆弱性与降水、温度、海拔、坡度和植被类型等因子间的相关性.结果表明:西南地区生态系统脆弱性呈现由东南向西北逐渐增强的趋势,区域内多数地区为轻度、中度脆弱区(二者共占69%).脆弱等级随着区域内年平均降水量、多年平均温度的增加而减少,随着区域内海拔、坡度的增加而增加.西南喀斯特山区和西北山地农牧交错区呈现较高的脆弱性,更容易受气候变化或其他外界扰动的影响.针叶林、灌丛和草地的脆弱性相对较高,未来可能更容易受到气候变化的影响.(本文来源于《应用生态学报》期刊2019年02期）
净生态系统生产力论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
叁江源,即长江、黄河和澜沧江源头区,其高寒生态系统的脆弱性和敏感性使其成为我国生态安全的重要屏障,在我国生态环境保护和建设方面处于重要地位。了解气候变化的影响对于全球气候变化背景下生态环境保护和恢复措施的实施至关重要。由于生态系统过程的复杂性、研究数据的可靠性以及模型本身的不确定性等,使得对高原植被生产力变化的驱动因素存在多种归因解释。本研究利用遥感-过程耦合模型(GLOPEM-CEVSA)估算叁江源区2000–2012年植被净初级生产力,基于像元尺度的气温和降水为自变量的多元线性回归方法,分析在全球气候变化背景下,叁江源区植被净初级生产力的时空分布格局,探讨气候水热因素对NPP的影响。研究结果表明:(1)模型模拟NPP与野外采样的地上生物量(AGB)显着线性相关,能够解释AGB空间变异的45%,高于MODIS生产力产品(MOD17A3)的解释能力(21%);(2)1990–2012年间叁江源区的气候呈暖湿化趋势,较之1990–2000年,近10年气候呈暖湿化加速趋势;(3)在暖湿化气候变化背景下,叁江源全区NPP的年际变化呈增加趋势(每10年增加13.7 g m–2),统计置信度为86%(即显着性水平P=0.14);叁大流域对比表明,黄河源头NPP增速最快(17.44g m–2 (10 yr)–1,P=0.158),其次是长江源头,澜沧江增速最低(12.2 g m–2 (10 yr)–1),统计置信度仅为67%;(4)NPP年际变化的气候因素分析发现,气温和降水能够解释全区草地NPP年际变异的83%,可解释全区高、中、低覆盖度草地NPP年际变异的78%、84%和83%。本研究结果表明气候变化在青藏高原高寒生态系统的植被生产年际变化趋势中起主导作用。这对认识全球气候变化对脆弱生态区的影响机制,及因地制宜地实施生态保护与恢复措施具有重要科学和现实指导意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
净生态系统生产力论文参考文献
[1].孙雷刚,王绍强,徐全洪,王苗苗.京津冀地区生态系统生产力估算及时空格局分析[J].地理与地理信息科学.2019
[2].杨屹涵,王军邦,刘鹏,芦光新,李英年.气候变化主导高寒脆弱生态系统净初级生产力年际变化趋势（英文）[J].JournalofResourcesandEcology.2019
[3].田义超,黄远林,陶进,张强,吴彬.基于无人机影像的北部湾典型岛群红树林生态系统净初级生产力估算[J].热带地理.2019
[4].郭群.草原生态系统生产力对降水格局响应的研究进展[J].应用生态学报.2019
[5].刘甲毅.秦岭山地森林生态系统净初级生产力模拟与预估[D].西北大学.2019
[6].李敏.基于RS和GIS的森林生态系统总初级生产力估算[D].西安科技大学.2019
[7].曳水瑛.物候变化对北半球不同植被类型生态系统生产力的影响[D].山西大学.2019
[8].陈鹏飞.北纬18°以北中国陆地生态系统逐月净初级生产力1公里栅格数据集(1985-2015)[J].全球变化数据学报(中英文).2019
[9].张异凡,王奎,王振波.海洋生态系统净生产力研究进展[J].海洋通报.2019
[10].何敏,王鹤松,孙建新.基于植被生产力的西南地区生态系统脆弱性特征[J].应用生态学报.2019
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