基于CASA与GSMSR模型的陕西省植被碳汇时空模拟及影响因素研究

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为量化估算陕西省植被碳汇,评估陕西省碳收支状况及对各自然、人文要素的响应。本研究基于CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)模型,估算了陕西省2003~2012年逐月植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP);基于适用区域尺度的GSMSR(Geostatistical Model of Soil Respiration)模型估算了陕西省同期逐月土壤呼吸(Soil Respiration,Rs);利用实测数据,构建了土壤呼吸与土壤异养呼吸(Heterotrophic Respiration,Rh)的关系模型,得到逐月植被净生态系统生产力(Net Ecosystem Productivity,NEP),以NEP为量化指标来评估陕西省的碳源/汇状况,并分析了气温、降水、太阳辐射等自然因子和GDP、人口等人文因子对碳汇的影响。主要结论如下:1、基于优化参数的陕西省气温、降水栅格化方法分析比较4大类11种不同的栅格化方法,使用“回归+残差IDW(Inverse Distance Weighting)”法准确度最高,MAE和RMSE最小,与真值的拟合优度达到0.9548,但过程较为复杂,耗时耗力;IDW法虽然精度较低,但操作简单,当数据量较大时比较适用。对于降水量数据,OK法准确最高(R2=0.9478),且操作简单。2、基于CASA模型的陕西省植被净初级生产力(NPP)时空分析(1)陕西省2003~2012年NPP呈现极显著的增长趋势,年均增量为3.9406gC/(m2?a);年总NPP从2003年的84.44TgC增加到2012年的91.98TgC,一定程度上反映了植被覆盖的提高,生态环境的改善。NPP的年内变化明显,夏季NPP占年总量的比例最高,达到52.43%;春季和秋季NPP占比较低,为23.93%、19.64%;冬季最低,仅占全年NPP的4.00%。(2)陕西省不同植被NPP的年际变化比较平稳,均值大小为:常绿阔叶林>落叶阔叶林>混交林>草地>耕地>灌丛>常绿针叶林>永久湿地>裸地与稀疏植被。除永久湿地外,其他植被类型的NPP呈增长趋势,耕地的NPP增长最快(P<0.01),年均增量为5.89gC/(m2?a);裸地与稀疏植被、混交林、灌丛、草地年均增量超过2gC/(m2?a)(P<0.05)。(3)陕西省NPP空间分布差异较大,呈现南高北低、高低相间的分布,具有一定的纬度地带性特征。全省78.53%的面积NPP呈增长趋势,24.47%的区域增长显著/极显著;21.47%的面积NPP呈降低趋势,显著/极显著仅占2.27%,主要分布在陕西中部及西安周边地区。结果表明陕西省植被的生长状况整体在改善,局部在恶化。3、基于GSMSR模型的陕西省植被碳汇(NEP)时空模拟(1)陕西省2003~2012年植被净生态系统生产力(NEP)呈显著增长趋势,年均增量为4.411gC/(m2?a),碳汇能力不断增强,尤以陕北地区增长最为显著。年NEP总量从2003年的18.24TgC增加到2012年的27.60TgC,表明生态系统固碳能力在不断增强。(2)陕西省不同植被类型NEP月变化较大,呈现明显的“峰谷”特征;但不同植被类型月平均NEP又具有明显的分层,常绿阔叶林、落叶阔叶林等NEP各月均处于高位,而湿地、裸地均处于低位。除裸地与稀疏植被全年呈碳源属性外,其他植被类型的碳源/汇属性具有明显的季节性,整体上表现为夏半年是碳汇而冬半年是碳源。(3)陕西省NEP空间分布差异较大,南高北低、具有一定的纬度地带性特征。2003~2012年有81.25%的面积NEP呈增长趋势,以延安为界,以北的黄土高原地区NEP偏低,大部分地区低于-25gC/(m2?a);以南地区NEP较高,大部分地区高于0gC/(m2?a)。NEP最高的地区分布在秦岭、子午岭和黄龙山等山区,NEP最低的地区主要分布在长城沿线、太白山及西安市区。4、陕西省植被碳汇影响因素分析(1)从单因子角度分析,气温、降水量、太阳辐射、NDVI对植被碳汇NEP均有较高程度的影响,与NEP具有中度以上的正相关(P<0.01)。与NEP的相关系数由大到小依次为“气温>NDVI>月总太阳辐射>月总降水量”,NEP与气温的回归方程的决定系数最高,R2=0.9362,可将其作为近似估算月NEP的统计模型。(2)气温、降水、太阳辐射、NDVI对NEP的影响呈现阈值效应,如当月平均气温在-5~9℃之间时,气温与NEP关系较稳定,呈微弱负相关;气温在9~22℃之间时,气温与NEP呈正相关,线性增长趋势明显;气温在22~26℃之间时,正相关趋势变缓,趋于稳定。经纬度、坡度、坡向、海拔、GDP、人口对NEP的影响微弱,不存在显著的关系。
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