不同草地类型净初级生产力(NPP)模拟及其敏感性分析

分类： 地球科学 >> 地理学 提交时间： 2021-04-13 合作期刊: 《干旱区地理》

张美玲

摘要： 气候变化问题作为人类社会可持续发展面临的重大挑战，受到国际社会越来越强烈的关 注。全球气候变化深刻影响着草地生态系统，定量评估区域和不同类型草地生态系统的生产力， 研究其对气候变化的敏感性可以为草地生态系统适应未来气候变化提供基础数据和理论依据。 草原综合顺序分类系统（CSCS）将天然草原分为 42 类（其中中国包含 41 类），并将其聚合为 10 个类组。 研究利用改进 Carnegie-Ames-Stanford Approach（CASA）模型模拟分析中国天然草地 2004—2008 年 的净初级生产力（NPP）并进行系统聚类，分析了草地 NPP 与影响因子的相关性和敏感程度。结果 表明：2004—2008 年中国 10 个草地类组年均 NPP 均呈现增长趋势，其中亚热带森林草地增长最 快，增长率达 38.2%。温带湿润草地增长最慢，增长率为 14.3%。通过聚类分析将中国 41 类草原的 年均 NPP 分为 3 类：第 1 类 NPP 值较小，其湿润度级较低，而热量级较高；第 2 类 NPP 值较大，其热量 级和湿润度级均较高，水热比适宜植被的生长；其余为第 3 类，其 NPP 值介于上述两者之间。可见， 不同草地类型 NPP 分布规律与 CSCS 划分草地类型的湿润度级和热量级密切相关。草地年均 NPP 与>0 ℃年积温（Σθ）、降水量、湿润度（K）和 NDVI 的相关性强，与太阳辐射的相关性弱。草地类组 NPP 平均值对 NDVI 最敏感，其次为Σθ、K 和降水量，敏感性最弱的为太阳辐射。草地 NPP 对 CSCS 量化分类的标准Σθ和 K 较为敏感，改进 CASA 模型在一定程度上实现了 CSCS 与草地生产力的耦合。

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