山东省植被NPP时空变化特征及气候影响分析

doi:10.3976/j.issn.1002-4026.20240008

山东科学 ›› 2024, Vol. 37 ›› Issue (5): 103-110.doi: 10.3976/j.issn.1002-4026.20240008

山东省植被NPP时空变化特征及气候影响分析

刘建军¹(), 孙开争¹, 公华林¹, 朱玉玲²^,^*()

1.山东省济南生态环境监测中心,山东济南 250101
2.济南市食品药品检验检测中心,山东济南 250014

收稿日期:2024-01-10 出版日期:2024-10-20 发布日期:2024-09-29
通信作者: 朱玉玲 E-mail:272781784@qq.com;344613157@qq.com
作者简介:刘建军(1982—),男,高级工程师,研究方向为生态遥感监测与评估。E-mail:272781784@qq.com
基金资助:
济南市碳监测评估试点项目(SDGP370100000202202001740)

The spatiotemporal variation characteristics and climate impact analysis of vegetation NPP in Shandong Province

LIU Jianjun¹(), SUN Kaizheng¹, GONG Hualin¹, ZHU Yuling²^,^*()

1. Shandong Jinan Center for Ecological Environment Monitoring, Jinan 250101,China
2. Jinan Center for Food and Drug Inspection and Testing,Jinan 250014,China

Received:2024-01-10 Online:2024-10-20 Published:2024-09-29
Contact: ZHU Yuling E-mail:272781784@qq.com;344613157@qq.com

摘要/Abstract

摘要：

基于山东省2010—2022年MOD17A3产品数据,采用一元回归趋势分析、变异系数法、偏相关分析、Hurst指数法探讨山东省生态系统植被净初级生产力(NPP)时空分布特征及气候因子的影响。结果显示: 2010—2022年山东省植被NPP呈波动上升的趋势,多年均值为(398.03±150.20) g/(m²·a),高于全国均值,与京津冀地区相近。NPP空间分布差异明显,东部沿海丘陵区高于内陆平原区域。年际变化上,山东省植被NPP整体较为稳定(C_V值为0.09)。未来植被NPP变化趋势上,正向趋势与负向趋势的面积接近,结合趋势分析,27.86%的区域呈增长趋势,33.49%的区域呈降低趋势,但由增转降的区域多集中于植被NPP较高的林地区域,需进一步研究。山东省植被NPP与气候因素有正相关关系,气温升高和降水增加有利于植被NPP的增长,但气温较降水对植被NPP有更广的显著性影响区域,且平原农作区植被NPP与气候因子相关性较差。

关键词: 植被NPP, 时空变化, 气候因子, 山东省

Abstract:

Based on MOD17A3 product data for Shandong Province from 2010 to 2022, this study uses univariate regression trend analysis, the coefficient of variation method, partial correlation analysis, and the Hurst index method to investigate the spatiotemporal distribution of vegetation net primary productivity (NPP) for the ecosystem of Shandong Province and analyze the impact of climate factors. Results demonstrate the fluctuating upward trend of vegetation NPP for Shandong Province in recent years, with an annual average of (398.03±150.20) g/(m²·a), higher than the national average and comparable with that of the Beijing-Tianjin-Hebei region. Vegetation NPP varies considerably across different areas. The vegetation NPP in the eastern coastal hilly area is higher than that in the inland plain area. With respect to interannual variation, the overall vegetation NPP in Shandong Province is relatively stable. With regard to the variation trend of vegetation NPP, the areas of positive and negative trends are equivalent. The trend analysis shows that 27.86% of the areas show an increasing trend, whereas 33.49% show a decreasing trend. However, the areas that have shifted from the increasing trend to the decreasing trend are mostly in woodland areas with high vegetation NPP levels, and further research is needed. In general, a positive correlation exists between vegetation NPP and climate factors. Temperature has a wider and more considerable impact on vegetation NPP than precipitation; moreover, the correlation between vegetation NPP and climate factors is poor in plain agricultural areas.

Key words: net primary productivity of vegetation, spatiotemporal variation, climate factors, Shandong Province

中图分类号:

刘建军, 孙开争, 公华林, 朱玉玲. 山东省植被NPP时空变化特征及气候影响分析[J]. 山东科学, 2024, 37(5): 103-110.

LIU Jianjun, SUN Kaizheng, GONG Hualin, ZHU Yuling. The spatiotemporal variation characteristics and climate impact analysis of vegetation NPP in Shandong Province[J]. Shandong Science, 2024, 37(5): 103-110.

图/表 7

图1

图2

图3

图4

图5

表1

图6

参考文献 18

[1]	朴世龙, 方精云. 1982—1999年青藏高原植被净第一性生产力及其时空变化[J]. 自然资源学报, 2002, 17(3): 373-380.
[2]	潘竟虎, 黄克军, 李真. 2001—2010年疏勒河流域植被净初级生产力时空变化及其与气候因子的关系[J]. 生态学报, 2017, 37(6): 1888-1899.
[3]	CHOUDHURY B J. Carbon use efficiency, and net primary productivity of terrestrial vegetation[J]. Advances in Space Research, 2000, 26(7): 1105-1108.
[4]	陈智. 2000—2015年中国东北森林生产力和碳素利用率的时空变异[J]. 应用生态学报, 2019, 30(5): 1625-1632. doi: 10.13287/j.1001-9332.201905.033
[5]	余弘泳, 余会康. 基于MODIS产品的福建省植被NPP变化分析[J]. 亚热带资源与环境学报, 2018, 13(3): 82-87.
[6]	李登科, 王钊. 基于MOD17A3的中国陆地植被NPP变化特征分析[J]. 生态环境学报, 2018, 27(3): 397-405. doi: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2018.03.001
[7]	朱利欣, 袁金国. 京津冀地区植被净初级生产力时空分布及其与地形因子的关系[J]. 科技通报, 2019, 35(6): 197-203.
[8]	郭豪, 袁金国, 王景芝, 等. 基于MOD17A3的京津冀地区植被净初级生产力时空演变[J]. 长江科学院院报, 2023, 40(7): 66-72. doi: 10.11988/ckyyb.20220164
[9]	闫妍, 覃金华, 房磊, 等. 湖南省植被净初级生产力时空动态及其与气候因素的关系[J]. 生态学杂志, 2022, 41(8): 1535-1544.
[10]	刘亮, 关靖云, 穆晨, 等. 2008—2018年伊犁河流域植被净初级生产力时空分异特征[J]. 生态学报, 2022, 42(12): 4861-4871.
[11]	吕佳佳, 吴建国. 气候变化对植物及植被分布的影响研究进展[J]. 环境科学与技术, 2009, 32(6): 85-95.
[12]	刘建军, 姜腾龙, 刘贵芬, 等. 济南市2015—2021年植被净初生产力时空特征分析[C]// 中国环境科学学会2022年科学技术年会论文集(一). 南昌: 中国环境学会, 2022: 31-35.
[13]	陈敏琼, 彭东海. 关于偏相关系数的计算公式的一点注记[J]. 滁州学院学报, 2014, 16(2): 26-29.
[14]	王青. 计量经济学模型及R语言的应用[M]. 北京: 经济科学出版社, 2021.
[15]	陈彦光. 地理数学方法:基础和应用[M]. 北京: 科学出版社, 2011.
[16]	仲晓春, 陈雯, 刘涛, 等. 2001—2010年中国植被NPP的时空变化及其与气候的关系[J]. 中国农业资源与区划, 2016, 37(9): 16-22.
[17]	郭睿妍, 田佳, 杨志玲, 等. 基于GEE平台的黄河流域森林植被净初级生产力时空变化特征[J]. 生态学报, 2022, 42(13): 5437-5445.
[18]	张冬阳. 基于树盘图像数字化北京松山主要树种碳汇能力研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2018.

Hurst指数	Slope指数	面积/km²	占全省比例/%	变化趋势
0<H<0.5	S<0	204.37	0.13%	由降低变增加
0.5<H<1	S>0	43 539.43	27.73%	持续增加
0<H<0.5	S>0	51 847.76	33.02%	由增加变降低
0.5<H<1	S<0	739.99	0.47%	持续降低
H=0.5	S>0	6.96	0	无法预测
0<H<1	未通过一元回归显著性检验	47 370.74	30.17%	无法预测

山东省植被NPP时空变化特征及气候影响分析

The spatiotemporal variation characteristics and climate impact analysis of vegetation NPP in Shandong Province

RichHTML

PDF (PC)

赞

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 7

参考文献 18

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 0

[1]	王琛, 赵燕清, 张铭君. 面向山东省数字经济政策文本的量化评价研究[J]. 山东科学, 2024, 37(5): 111-121.
[2]	冷振宁, 刘丹, 邴梦瑶, 侯元免, 侯元同. 六种山东省新记录植物[J]. 山东科学, 2024, 37(5): 89-94.
[3]	李万英, 段婉莹, 李瑞, 冉志芳, 周洁, 方磊. 山东省济南市市中区中药资源现状调查[J]. 山东科学, 2023, 36(6): 22-27.
[4]	邹瑾, 李君, 高理. 气候变暖下山东省月尺度极端降水的时空变化特征[J]. 山东科学, 2023, 36(4): 104-113.
[5]	石亮,解玲,曲畅游,孙莹,颜士慧,王聪聪,辛晓伟. 山东野生植物新记录3种[J]. 山东科学, 2022, 35(1): 14-17.
[6]	赵奉熙, 任昭杰. 山东植物一新记录种——白花碎米荠[J]. 山东科学, 2021, 34(3): 33-35.
[7]	王仁政, 单正垛, 王建新, 孟赫, 宫响. 基于Angstrom-Prescott模型和空间插值的山东省月太阳辐射再估算 [J]. 山东科学, 2020, 33(3): 93-99.
[8]	辛晓伟, 王聪聪, 高德民, 步瑞兰, 曲畅游. 山东野生植物新记录八种[J]. 山东科学, 2019, 32(3): 113-117.
[9]	李明, 任昭杰, 周淑诺, 杨晓燕, 吴晓明, 姜明媛, 冯磊, 高燕. 山东苔藓植物一新记录目——烟杆藓目Buxbaumiales[J]. 山东科学, 2019, 32(1): 124-126.
[10]	冯英梅，李新泰. 山东省综合交通可达性与星级酒店水平测度及空间格局研究[J]. 山东科学, 2018, 31(5): 64-73.
[11]	季小妹,石峰,周艾文,范琳 . 基于物质流分析的山东省资源利用压力动态评价[J]. 山东科学, 2018, 31(1): 96-.
[12]	陈长英，杨秀红，姜树明. 山东省智能交通投资绩效综合评估方法[J]. 山东科学, 2015, 28(6): 93-100.
[13]	辛晓伟，步瑞兰，高德民. 山东省野生及归化植物新记录[J]. 山东科学, 2015, 28(4): 79-82.
[14]	宋杰鲲，栾龙，陆悠悠，张冬. 山东省能源-经济-环境系统模糊机会约束目标规划模型[J]. J4, 2013, 26(6): 92-100.
[15]	季小妹, 石峰, 贾永飞. 基于熵权法的山东省各地市政府环境作为评价[J]. J4, 2013, 26(5): 111-116.