黄土台塬高标准农田建设适宜性评价及对农田生态系统增产增汇的影响

这是一篇关于黄土台塬,高标准农田建设,适宜性评价,植被净初级生产力,作物产量的论文, 主要内容为中国农田生态系统面积大,碳储量高,是全球生态系统碳循环的重要组成部分。厘清中国农田生态系统固碳潜力及影响因素对于解析全球碳循环和国家农业碳中和具有重要意义。近年来,国家高度重视农业生态环境保护和农业农村减排固碳,降低农业领域污染物的排放,减少农业温室气体排放,推动农业减污降碳协同增效,推进了高标准农田建设等,旨在增加农田有机质含量,提升农业生态系统固碳增汇能力。但在建设过程中存在资金投入与耕地资源禀赋不匹配,投资分散,综合效益难以发挥等问题,原因在于高标准农田建设项目在选址和规划设计上缺乏因地制宜的科学指导,致使投入与预期目标相差甚远。因此,如何系统地开展高标准农田建设空间适宜性与稳定性评价及其时空布局研究,开展高标准农田建设对农业生态系统增产增汇机制研究,为实施高标准农田建设项目的选址和规划方案的设计提供技术支撑,已成为目前农田碳中和研究领域的重要课题。黄土台塬主要分布于陕西中部,由黄土覆盖在河谷阶地台面上,沿河谷成长条状分布,形成河流冲积相堆积物,土壤肥沃,农业发展基础良好。近年来实施了系统的高标准农田建设,这为开展高标准农田建设空间适宜性与稳定性评价及高标准农田建设对农田生态系统增产增汇的研究奠定基础。本文根据黄土台塬的实际情况,选取了9个评价指标,以地理信息系统(GIS)技术、遥感(RS)技术为支持,采用层次分析法(AHP)系统开展了高标准农田建设适宜性评价。其次利用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型和土壤呼吸模型,利用Landsat-8数据、气象站点数据、植被类型数据估算了黄土台塬区植被净初级生产力(NPP)、植被净生态系统生产力(NEP)和农田作物产量。主要研究内容和结论如下:(1)结合合理指标与层次分析法能够较为精确评估黄土台塬区高标准农田建设的适宜性。高标准农田的建设受耕地的自然禀赋、田间基础设施、长期稳定条件等多个因子的制约,每个因子对于高标准农田的建设都需要设定一个合适的阈值,在所有这些阈值所限定的区域内,任何一点所构成的环境资源组合状态上,均符合高标准农田的建设标准。通过构建高标准农田建设适宜性评价体系,依据各层级权值划分适宜等级,明确了不同区域农田建设的适宜程度。研究结果表明,黄土台塬虽然地形地貌条件复杂,但耕地整体自然禀赋条件较好,适宜度较高,非常适宜(Ⅰ)和适宜(Ⅱ)建设高标准农田的区域面积为11312.57 km2,占全区总面积的88.38%。通过各指标的适宜度分析来看,坡度和耕地连片度是影响黄土台塬高标准农田建设的关键因素。其中,随着坡度的增大,非常适宜建设面积逐渐减少,不适宜建设区域面积增大。(2)遥感方法能够精确模拟黄土台塬区农田生态系统碳汇潜力和作物产量。基于CASA模型估算了黄土台塬高标准农田建设前(2015年)后(2021年)植被NPP,结果显示2015-2021年植被NPP整体呈增长趋势。NPP季节变化明显,夏季增长最高、冬季最低。采用土壤呼吸模型估算土壤呼吸(Rh)并结合NPP计算NEP,结果显示2015-2021年黄土台塬NEP整体呈增长趋势,且碳汇区面积占区域总面积的97.98%,年均值NEP大于零,表明黄土台塬整体是一个碳汇。(3)高标准农田建设有利于农田生态系统增产增汇。在各适宜性条件下,非常适宜区产量>适宜区产量>基本适宜区产量>基本不适宜区产量>不适宜区产量;产量增值越大,适宜性等级越高,表明高标准农田建设有利于农田作物增产;随着高标准农田建设适宜性等级的升高,NPP年均增值越大,其增长率也越大,表明黄土台塬区高标准农田建设能够改善植被生长环境;随着高标准农田建设适宜性等级的升高,NEP年均增值越大,其增长率也越大。本文以黄土台塬为研究区,选取耕地自然、田间基础设施、社会经济条件三方面指标对黄土台塬区进行高标准农田建设适宜性评价研究,并利用CASA模型和土壤微生物呼吸模型估算高标准农田建设前后陆地生态系统植被NPP和NEP,分析高标准农田建设对农田生态系统增产增汇的影响,研究结果将为黄土台塬区农田高质量发展提供指导,为全国高标准农田建设提供示范。

黄土台塬高标准农田建设适宜性评价及对农田生态系统增产增汇的影响

这是一篇关于黄土台塬,高标准农田建设,适宜性评价,植被净初级生产力,作物产量的论文, 主要内容为中国农田生态系统面积大,碳储量高,是全球生态系统碳循环的重要组成部分。厘清中国农田生态系统固碳潜力及影响因素对于解析全球碳循环和国家农业碳中和具有重要意义。近年来,国家高度重视农业生态环境保护和农业农村减排固碳,降低农业领域污染物的排放,减少农业温室气体排放,推动农业减污降碳协同增效,推进了高标准农田建设等,旨在增加农田有机质含量,提升农业生态系统固碳增汇能力。但在建设过程中存在资金投入与耕地资源禀赋不匹配,投资分散,综合效益难以发挥等问题,原因在于高标准农田建设项目在选址和规划设计上缺乏因地制宜的科学指导,致使投入与预期目标相差甚远。因此,如何系统地开展高标准农田建设空间适宜性与稳定性评价及其时空布局研究,开展高标准农田建设对农业生态系统增产增汇机制研究,为实施高标准农田建设项目的选址和规划方案的设计提供技术支撑,已成为目前农田碳中和研究领域的重要课题。黄土台塬主要分布于陕西中部,由黄土覆盖在河谷阶地台面上,沿河谷成长条状分布,形成河流冲积相堆积物,土壤肥沃,农业发展基础良好。近年来实施了系统的高标准农田建设,这为开展高标准农田建设空间适宜性与稳定性评价及高标准农田建设对农田生态系统增产增汇的研究奠定基础。本文根据黄土台塬的实际情况,选取了9个评价指标,以地理信息系统(GIS)技术、遥感(RS)技术为支持,采用层次分析法(AHP)系统开展了高标准农田建设适宜性评价。其次利用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型和土壤呼吸模型,利用Landsat-8数据、气象站点数据、植被类型数据估算了黄土台塬区植被净初级生产力(NPP)、植被净生态系统生产力(NEP)和农田作物产量。主要研究内容和结论如下:(1)结合合理指标与层次分析法能够较为精确评估黄土台塬区高标准农田建设的适宜性。高标准农田的建设受耕地的自然禀赋、田间基础设施、长期稳定条件等多个因子的制约,每个因子对于高标准农田的建设都需要设定一个合适的阈值,在所有这些阈值所限定的区域内,任何一点所构成的环境资源组合状态上,均符合高标准农田的建设标准。通过构建高标准农田建设适宜性评价体系,依据各层级权值划分适宜等级,明确了不同区域农田建设的适宜程度。研究结果表明,黄土台塬虽然地形地貌条件复杂,但耕地整体自然禀赋条件较好,适宜度较高,非常适宜(Ⅰ)和适宜(Ⅱ)建设高标准农田的区域面积为11312.57 km2,占全区总面积的88.38%。通过各指标的适宜度分析来看,坡度和耕地连片度是影响黄土台塬高标准农田建设的关键因素。其中,随着坡度的增大,非常适宜建设面积逐渐减少,不适宜建设区域面积增大。(2)遥感方法能够精确模拟黄土台塬区农田生态系统碳汇潜力和作物产量。基于CASA模型估算了黄土台塬高标准农田建设前(2015年)后(2021年)植被NPP,结果显示2015-2021年植被NPP整体呈增长趋势。NPP季节变化明显,夏季增长最高、冬季最低。采用土壤呼吸模型估算土壤呼吸(Rh)并结合NPP计算NEP,结果显示2015-2021年黄土台塬NEP整体呈增长趋势,且碳汇区面积占区域总面积的97.98%,年均值NEP大于零,表明黄土台塬整体是一个碳汇。(3)高标准农田建设有利于农田生态系统增产增汇。在各适宜性条件下,非常适宜区产量>适宜区产量>基本适宜区产量>基本不适宜区产量>不适宜区产量;产量增值越大,适宜性等级越高,表明高标准农田建设有利于农田作物增产;随着高标准农田建设适宜性等级的升高,NPP年均增值越大,其增长率也越大,表明黄土台塬区高标准农田建设能够改善植被生长环境;随着高标准农田建设适宜性等级的升高,NEP年均增值越大,其增长率也越大。本文以黄土台塬为研究区,选取耕地自然、田间基础设施、社会经济条件三方面指标对黄土台塬区进行高标准农田建设适宜性评价研究,并利用CASA模型和土壤微生物呼吸模型估算高标准农田建设前后陆地生态系统植被NPP和NEP,分析高标准农田建设对农田生态系统增产增汇的影响,研究结果将为黄土台塬区农田高质量发展提供指导,为全国高标准农田建设提供示范。

黄土高原植被净初级生产力对复合气象因子的响应研究

这是一篇关于植被净初级生产力,ESTARFM模型,CASA模型,响应关系,黄土高原的论文, 主要内容为随着化石燃料的大量使用,全球性气候变暖问题愈发严峻。气候改变了水资源再分配情况,使得极端天气和旱涝灾害频频发生。植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是陆面碳循环中重要的组成部分,其演变规律与气候变化之间有着密不可分的联系。黄土高原是中国生态环境最脆弱的地区,是全球气候变化敏感响应的地区。水资源短缺和水土流失是该区域面临的主要问题,这些问题加深了该区域对地表植被的依赖程度。揭示植被净初级生产力对气象因子的响应关系变得非常重要。本研究以黄土高原的复合气象因子作为研究对象,将温度植被干旱指数(TVDI)和标准化降水蒸散指数(SPEI)作为复合气象指标,基于ESTARFM模型和CASA模型所构建植被净初级生产力逐月遥感数据集,并基于该计算结果,分析了 1982-2018年黄土高原地区NPP和复合气象因子的时空格局;分析不同滞后时间下植被生产力对复合气象因子的响应;探讨单一气象因子与复合气象因子对植被净初级生产力的驱动力强弱。得出的主要结论如下:(1)通过MODIS数据对ESTARFM模型进行验证,结果表明,ESTARFMNDVI与MODIS NDVI拟合效果较好,说明该数据集可以充分反映近20年来黄土高原植被生长变化的规律。(2)在水平空间上,黄土高原NPP的多年平均值呈现出由北向南逐渐递增的趋势;对于不同土地类型,林地的NPP最大,荒地的NPP最小。在垂直空间上,随着海拔的不断升高,黄土高原NPP的多年平均值经历了先递减后递增的过程;海拔在1233～1630m之间的NPP多年平均值最小,2181～3013m之间的NPP多年平均值最大。在年际变化上,黄土高原NPP总体上呈现出逐步改善的趋势,以轻微改善和中度改善为主。在生长季内,表现出波动增长的趋势,8月份NPP最大,10月份NPP最小;9月份为改善状态占比最大的月份,8月份为NPP恶化状态占比最大的月份。(3)在年尺度上,TVDI呈现出先上升后下降、以下降趋势为主的变化特征;月尺度上,TVDI以平均0.0002/mon的速率波动下降。在生长季内,平均TVDI为0.60。TVDI表明,中旱是研究区内最容易发生的干旱类型,每年6月为干旱极容易出现的月份,每年11～2月干旱发生的概率最小。在TVDI空间特征研究中,黄土高原TVDI在空间上整体呈现出南高西低的态势,TVDI以逐渐改善的趋势为主,平均TVDIslope为-0.0006/a。生长季TVDI空间格局与多年平均TVDI空间格局相似。不同土地覆盖类型中,建设用地TVDI最大,林地TVDI最小,建设用地TVDIslope最大,林地TVDIslope最小。不同植被类型中,草丛TVDI最大,高山植被TVDI最小,高山植被TVDIslope最大,阔叶林TVDIslope最小。(4)在年尺度上,黄土高原SPEI的多年平均值呈现出波动上升的趋势。月尺度上,黄土高原SPEI以0.014/mon的速率微弱上升。在生长季内,平均SPEI为-0.004。SPEI表明,轻旱是研究区内最容易发生的干旱类型,每年8月份是干旱极容易出现的月份。在SPEI空间分布特征研究中,黄土高原SPEI整体呈现出由南至北逐渐递增的趋势,以轻微恶化的趋势为主,平均SPEI为-0.408,平均SPEIslope为-0.0019;在生长季内,SPEI呈现出南高北低的态势,生长季SPEI多年平均值为-0.54。不同土地利用类型中,荒地SPEI最大,耕地SPEI最小,荒地SPEIslope最大,建设用地SPEIslope最小。(5)在空间上,研究区内NPP和TVDI相关性呈现出西部高中部低的空间格局,NPP对TVDI的相关性主要以正相关为主。就土地类型而言,林地NPP对TVDI的相关性最为显著,荒地NPP对TVDI的响应最微弱。就植被类型而言,针叶林NPP与TVDI的正相关性最强,高山NPP与TVDI的负相关性最强。对于NPP对TVDI的响应特征而言,在空间上,NPP对TVDI的响应以滞后2月为主。在时间上,年尺度NPP对当月TVDI、滞后1月TVDI、滞后2月TVDI均表现出显著负相关。生长季内,NPP对TVDI的响应表现为滞后1月。在空间上,研究区内NPP和TVDI相关性呈现出北部高南部低的空间格局,NPP对SPEI的相关性主要以正相关为主。就土地类型而言,草地对SPEI的响应最为显著,建设用地对SPEI的响应最微弱。就植被类型而言,草原NPP与SPEI的相关性最强,高山NPP与SPEI的相关性最弱。对于NPP对SPEI的响应特征而言,在空间上,在空间上NPP对SPEI的响应以滞后2月为主。在时间上,随着SPEI在时间尺度上的累积,NPP对SPEI的相关性逐渐增强。生长季内,NPP对SPEI的响应以滞后2月为主。(6)对于单一气象因子与复合气象因子对植被净初级生产力驱动力研究来讲,针对风险探测而言,降水与NPP在空间分布上呈现正相关关系,SPEI则与NPP在空间分布上呈现负相关关系。TVDI和SPEI适宜区间内的植被有着比原先单一气象因子具有更高的NPP。针对因子探测而言,SPEI对NPP的影响力最强,气温因子对NPP的影响力最弱。针对交互探测而言,降水∩PET的相互叠加对NPP的影响力最强,SPEI∩ TVDI的影响力次之。相较于单因子,复合因子对NPP的驱动力明显更强,黄土高原NPP受到当地降水和潜在蒸散发的限制作用是最突出的。

黄土台塬高标准农田建设适宜性评价及对农田生态系统增产增汇的影响

这是一篇关于黄土台塬,高标准农田建设,适宜性评价,植被净初级生产力,作物产量的论文, 主要内容为中国农田生态系统面积大,碳储量高,是全球生态系统碳循环的重要组成部分。厘清中国农田生态系统固碳潜力及影响因素对于解析全球碳循环和国家农业碳中和具有重要意义。近年来,国家高度重视农业生态环境保护和农业农村减排固碳,降低农业领域污染物的排放,减少农业温室气体排放,推动农业减污降碳协同增效,推进了高标准农田建设等,旨在增加农田有机质含量,提升农业生态系统固碳增汇能力。但在建设过程中存在资金投入与耕地资源禀赋不匹配,投资分散,综合效益难以发挥等问题,原因在于高标准农田建设项目在选址和规划设计上缺乏因地制宜的科学指导,致使投入与预期目标相差甚远。因此,如何系统地开展高标准农田建设空间适宜性与稳定性评价及其时空布局研究,开展高标准农田建设对农业生态系统增产增汇机制研究,为实施高标准农田建设项目的选址和规划方案的设计提供技术支撑,已成为目前农田碳中和研究领域的重要课题。黄土台塬主要分布于陕西中部,由黄土覆盖在河谷阶地台面上,沿河谷成长条状分布,形成河流冲积相堆积物,土壤肥沃,农业发展基础良好。近年来实施了系统的高标准农田建设,这为开展高标准农田建设空间适宜性与稳定性评价及高标准农田建设对农田生态系统增产增汇的研究奠定基础。本文根据黄土台塬的实际情况,选取了9个评价指标,以地理信息系统(GIS)技术、遥感(RS)技术为支持,采用层次分析法(AHP)系统开展了高标准农田建设适宜性评价。其次利用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型和土壤呼吸模型,利用Landsat-8数据、气象站点数据、植被类型数据估算了黄土台塬区植被净初级生产力(NPP)、植被净生态系统生产力(NEP)和农田作物产量。主要研究内容和结论如下:(1)结合合理指标与层次分析法能够较为精确评估黄土台塬区高标准农田建设的适宜性。高标准农田的建设受耕地的自然禀赋、田间基础设施、长期稳定条件等多个因子的制约,每个因子对于高标准农田的建设都需要设定一个合适的阈值,在所有这些阈值所限定的区域内,任何一点所构成的环境资源组合状态上,均符合高标准农田的建设标准。通过构建高标准农田建设适宜性评价体系,依据各层级权值划分适宜等级,明确了不同区域农田建设的适宜程度。研究结果表明,黄土台塬虽然地形地貌条件复杂,但耕地整体自然禀赋条件较好,适宜度较高,非常适宜(Ⅰ)和适宜(Ⅱ)建设高标准农田的区域面积为11312.57 km2,占全区总面积的88.38%。通过各指标的适宜度分析来看,坡度和耕地连片度是影响黄土台塬高标准农田建设的关键因素。其中,随着坡度的增大,非常适宜建设面积逐渐减少,不适宜建设区域面积增大。(2)遥感方法能够精确模拟黄土台塬区农田生态系统碳汇潜力和作物产量。基于CASA模型估算了黄土台塬高标准农田建设前(2015年)后(2021年)植被NPP,结果显示2015-2021年植被NPP整体呈增长趋势。NPP季节变化明显,夏季增长最高、冬季最低。采用土壤呼吸模型估算土壤呼吸(Rh)并结合NPP计算NEP,结果显示2015-2021年黄土台塬NEP整体呈增长趋势,且碳汇区面积占区域总面积的97.98%,年均值NEP大于零,表明黄土台塬整体是一个碳汇。(3)高标准农田建设有利于农田生态系统增产增汇。在各适宜性条件下,非常适宜区产量>适宜区产量>基本适宜区产量>基本不适宜区产量>不适宜区产量;产量增值越大,适宜性等级越高,表明高标准农田建设有利于农田作物增产;随着高标准农田建设适宜性等级的升高,NPP年均增值越大,其增长率也越大,表明黄土台塬区高标准农田建设能够改善植被生长环境;随着高标准农田建设适宜性等级的升高,NEP年均增值越大,其增长率也越大。本文以黄土台塬为研究区,选取耕地自然、田间基础设施、社会经济条件三方面指标对黄土台塬区进行高标准农田建设适宜性评价研究,并利用CASA模型和土壤微生物呼吸模型估算高标准农田建设前后陆地生态系统植被NPP和NEP,分析高标准农田建设对农田生态系统增产增汇的影响,研究结果将为黄土台塬区农田高质量发展提供指导,为全国高标准农田建设提供示范。

基于环境遥感技术的气溶胶对草原植被生产力的影响研究

这是一篇关于大气气溶胶光学厚度,植被净初级生产力,MODIS遥感反演,CASA模型的论文, 主要内容为大气气溶胶作为影响我国环境空气质量的主要污染物,由于其成分复杂且分布范围广,影响太阳辐射和成云降雨等气象条件,而气候及环境条件的改变将关系到地面植被生长与产量,但少见气溶胶对植被生长的影响研究。本文以中国北方重要的草原区域-锡林郭勒盟为研究对象,研究该地区的气溶胶与草原植被生产力的变化趋势及分布规律,进而分析大气气溶胶对草原地区的影响,以有效地、及时地掌握该地区大气环境污染的程度及其生态效应,为草原的生态建设提供参考。本文以遥感MODIS L1B影像数据为基础,采用6S模型和暗像元法,反演研究区2008-2016年间的气溶胶光学厚度(AOD)。利用MOD04L2产品、地面监测站及实测的颗粒物浓度值对反演结果进行对比验证,确保反演结果的精度。利用相关法,分析气象因子对气溶胶厚度的影响,进而分析AOD旬、月、年、9年合成的时空分布特征。此外,通过CASA模型估算研究区的植被净初级生产力(NPP),并利用地面实测生物量与MOD17A3产品数据对估算NPP值进行精度验证,分析研究区植被NPP月、季、年的分布特征。最后,通过计算空间上两影像间的相关系数及研究区逐像元的相关系数来确定AOD与NPP的相互关系。主要研究内容及结果如下:(1)遥感反演AOD的精度验证。结果表明,反演得到的区域AOD与MOD04L2(气溶胶二级产品)呈正相关(0.509**,P<0.01),说明暗像元法适用于研究区AOD的反演;地面监测站及野外实测颗粒物浓度与反演AOD值存在显著正相关性。(2)2008-2016年AOD的时空分布特征。AOD时间分布特征为:2008-2016年,1月、4月、7月各旬AOD无统一变化趋势,10月各旬AOD变化趋势明显,表现为逐旬上升。2008-2016年际间1月的AOD均值有下降趋势,其他月份没有明显变化。利用1月、4月、7月和10月AOD的月值合成年AOD,结果表明:2013年最高,2015年最低。AOD空间分布特征为:2008-2016年,年合成的区域AOD空间分布一致,表现为低值分布在西部,高值分布在东部。总的来说,本研究区AOD值较低,空气较为清洁。(3)区域AOD与气象因子间的空间相关系数分析。结果表明:1、4、7和10月的AOD值与平均气温、日照时数、太阳辐射存在负相关性;AOD值与相对湿度正相关,7月两者间相关系数最高;7月AOD与降水量存在显著的正相关,而1月、4月、10月的降水对气溶胶粒子有沉降作用,但相关系数较低;平均风速与AOD间为负相关性;本站气压对AOD的影响较小。相比较而言,这七种气象因子对AOD的影响分析中,7月、10月的影响更为明显。(4)区域NPP的估算、精度验证与分布。模型估算的NPP值与地面实测植物生物量间的相关性为0.477,与MOD17A3产品相关性R达到0.843,说明可以利用CASA模型来模拟研究区的植被生产力。2008-2016年植被NPP在7月或8月达到最大;季节NPP分布为夏季>秋季>春季;2008-2016年,区域NPP年均值有缓慢的上升趋势。植被NPP的月、季、年空间分布特征表现一致,由西向东逐渐增加。(5)AOD和NPP的区域相关性分析。在锡林郭勒盟地区,月、年际间AOD与NPP的空间相关系数主要为正值,而两者间的相关系数分布区域差异较大,表现为正相关系数占研究区的52.35%86%。4月、10月研究区AOD与NPP间的正相关系数较低,仅7月AOD与植被NPP的作用较为明显。在区域降水、湿度、辐射等气象因子的影响下,年AOD与植被NPP表现出相似的空间分布特征,两者的相关系数多为正值。总的来说,AOD与NPP间的关系受气象环境因子的影响较大,而且,研究区的AOD值较小,空气较为清洁,因此,AOD不是影响NPP分布的主导因子。