第七届青年地学论坛

黄河流域是我国重要的生态屏障，研究黄河流域森林植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）的时空变化特征及驱动机制，对解释黄河流域森林碳汇/源变化具有重要意义。本文基于Google Earth Engine（GEE）云平台，利用MOD17A3H V6 NPP数据、MCD12Q1 V6土地覆盖类型数据、ECMWF/ERA5气象数据和USGS/SRTMGL1_003高程数据，采用岭回归分析、Hurst指数和冗余分析（Redundancy Analysis, RDA）对黄河流域2001—2019年森林NPP的时空变化规律及影响因子进行定量分析。结果表明：（1）2001—2019年，黄河流域森林NPP年总量呈线性增加趋势，其均值为8.99TgC，年均增速为0.36TgC/a，19a增长率为173.60%；不同森林类型的NPP年总量均值分别为：4.79TgC（阔叶林）、6.04×10^-5TgC（针叶林）和0.64TgC（混交林），年均增速排序为：阔叶林（0.16TgC/a）>混交林（0.02TgC/a）>针叶林（3.60×10^-4TgC/a）。（2）2001—2019年，黄河流域森林年均NPP呈线性增加趋势，其均值为241.58gC/m²/a，年均增速为7.18gC/m²/a，19a增长率为108.63%；不同森林类型的年均NPP均值分别为：178.48gC/m²/a（阔叶林）、0.60gC/m²/a（针叶林）和62.49gC/m²/a（混交林），年均增速排序为：阔叶林（4.75gC/m²/a）>混交林（2.39gC/m²/a）>针叶林（0.04gC/m²/a）。（3）黄河流域森林NPP呈增加趋势的面积占94.50%，其中显著增加的面积占73.29%；呈减少趋势的面积占5.50%，其中显著减少的面积占1.57%。阔叶林NPP显著增加的面积最高（76.78%），其次为混交林（60.84%），针叶林最少（56.76%）。（4）黄河流域森林NPP的Hurst指数（H）介于0.38—1.00之间，平均值为0.87，其中H≥0.5的像元数约占99.34%，黄河流域森林NPP在未来一段时间内仍保持持续增加趋势。（5）归因分析表明环境因子对黄河流域森林NPP时空变化的总解释率为55.80%，显著影响的环境因子为经度（35.5%）、降水（8.00%）、气温（6.50%）和纬度（5.40%）。我国在黄河流域积极实施林业生态工程效果明显，森林NPP持续增加；GEE云平台结合冗余分析可及时、高效获取黄河流域森林NPP的时空变化并对其进行归因分析。
 

森林NPP；时空变化；冗余分析（RDA）；Google Earth Engine（GEE）；黄河流域