初级生产力范文

初级生产力范文（精选5篇）

初级生产力 第1篇

入侵南海的黑潮在流经吕宋海峡时,由于海岸和海脊的作用造成海水涌升和中小尺度涡流,再加上大致与海岸线平行的冬季季风的埃克曼抽吸效应,这些因素共同作用加强了吕宋海峡及邻近海域水体的垂直混合,将富含营养盐的下层海水带至上层,由于营养盐得到补充,吕宋岛西北海域冬季会出现季节性藻华和叶绿素a高值区[15,16,17,18,19]。吕宋岛西北海域冬季藻华的情况早有报道[17,18,19,20],但这些早期的研究或基于个别年份的观测,或基于较少年份的遥感资料。ZHAO等[21]利用1997年~2007年10年间的遥感叶绿素数据,分析了吕宋岛西北海域冬季浮游植物分布、年间变化及其与环境因子的关系,推测风生上升流和涡动混合增加营养供应是该海域冬季藻华的主要原因。南海东北部外海因黑潮入侵而出现的冬季藻华对该海域初级生产力、渔业生产力,以及渔场、渔汛的形成都会有重要影响,是一个值得进一步研究的重要课题。

该研究利用1997年~2014年遥感初级生产力数据,分析南海东北部及邻近海域初级生产力受黑潮入侵影响的程度和范围;通过建立更长的时间序列,分析其季节和年际变化;在确定各年冬季黑潮入侵路径类型的基础上,对比分析不同区域初级生产力对黑潮入侵的响应。净初级生产力是为初级生产者本身的生长、繁殖提供能量,并为次级生产者提供食物来源的那部分初级生产力[22],与渔业生产力应有更直接的关系,因此,该研究直接采用Sea Wi FS和MODIS遥感的第4级产品———海洋净初级生产力进行分析。

1 材料与方法

1.1 研究区域

为考察黑潮入侵对初级生产力的影响,提取了1997年10月至2014年12月南海北部14°N~26°N,110°E~122°E的初级生产力数据,按月份绘制了近17年南海北部初级生产力平均值分布图,着重分析南海东北部和吕宋海峡附近海域(18°N~23°N,118°E~122°E;图1中的A区)每年冬季(12月~2月)初级生产力和表层海流(5 m层)的分布和变化情况,并建立该区域初级生产力变化的时间序列,分析其季节和年际变化。为进一步分析不同区域初级生产力对黑潮入侵的响应,选取B1、B2、B3 3个区域(图1)分别建立初级生产力时间序列进行对比分析,其中B1位于吕宋海峡东侧(19°N~21°10'N,121°50'E~123°E),是黑潮入侵南海的必经之处;B2位于吕宋海峡西侧的南海东北部(19°N~22°10'N,117°20'E~119°50'E),是黑潮入侵南海的主要影响区域;B3位于台湾岛以东(22°20'N~24°20'N,121°50'E~123°E),是黑潮从巴士海峡流出后经过的区域。

1.2 数据来源

该研究使用基于Sea Wi FS(Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor)与MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)海洋水色遥感的净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)数据,系由俄勒冈州立大学根据Sea Wi FS和MODIS标准海洋水色遥感产品反演而来,其反演算法为标准的VG-PM(Vertically Generalized Production Model)[23]。郝锵等[24]通过南海北部的实测初级生产力数据验证了该反演模型的适用性。净初级生产力(NPP)数据从俄勒冈州立大学海洋生产力网站(http:∥www.science.oregonstate.edu/ocean.productivity/)获取,采用时间分辨率为8 d,空间分辨率为10'×10'的数据。基于Sea Wi FS的NPP数据集的完整时段为1997年10月至2007年12月,而基于MODIS的数据集始于2002年7月。为建立NPP时间序列,1997年10月至2002年12月采用基于Sea W-i FS的数据,2003年1月至2014年12月采用基于MODIS的数据。

海流数据来自美国国家环境预报中心网站GO-DAS数据中心(National Center of Environmental Prediction,NCEP;Global Ocean Data Assimilation System;http:∥www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.godas.html),选用1997年10月至2014年12月表层(5 m层)月平均海流数据,其空间分辨率为纬度20'×经度1°。

1.3 数据分析

采用ENVI 5.2软件从上述数据集提取了南海北部以及A、B1、B2、B3等区域1997年10月至2014年12月的NPP数据,以及A区的表层海流数据;用Arc GIS 9.3绘制南海北部17年平均各月NPP分布图,以及A区1997年~2014年各年冬季NPP和表层海流分布图;分别建立A、B1、B2、B3等区域NPP时间序列,分析其季节和年际变化,以及对黑潮入侵的响应。为对比B1、B2、B3等3个区域NPP变化的关联性,用SPSS 21.0分别对这3个区域的NPP时间序列进行滞后相关分析。根据黑潮入侵的3种主要路径[13],当黑潮以南海分支路径入侵时,黑潮经过B1区后会几乎同时到达B2和B3区;当黑潮以流套路径入侵时,则入侵的黑潮会先到达B2区,然后经由巴士海峡流出南海后到达B3区,在此情况下B3区NPP的变化会明显滞后于B2区。结合这种滞后相关关系、NPP的变化幅度,以及表层海流的情况,判断黑潮入侵路径和不同区域NPP的响应特点。由于黑潮入侵路径在几周内就可能发生变化[13],该分析反映各年冬季的平均状况。

2 结果

2.1 黑潮入侵的影响区域和季节

冬季黑潮入侵对南海北部外海NPP及其分布格局有非常显著的影响。5月~9月,南海北部NPP高值区只出现在近海,在水深>200 m的南海北部外海,NPP处在很低的水平(图2)。以南海东北部的B2区为例,其5月~9月NPP(碳,C)的平均值仅为262 mg·(m2·d)-1;10月的NPP已增加到319 mg·(m2·d)-1;从11月起,随着冬季黑潮入侵,吕宋岛以北NPP明显提高,且高值区向西扩展至118°E以西;至1月和2月,南海北部外海NPP的数值和高值区范围达到最大,其中,B2区1月和2月的NPP平均值达到610 mg·(m2·d)-1。从3月起南海北部外海NPP高值区开始明显缩小,至5月已基本恢复到夏季的低NPP状态。南海东北部B2区11月~3月的NPP平均值[539 mg·(m2·d)-1]极显著地高于上述5月~9月的平均值(t-检验,F=47.09,P<0.001)。因冬季黑潮入侵NPP明显提高的海域面积约占海南岛以东的南海北部外海(14°N以北,水深>200 m)面积的1/2,由此可见,冬季黑潮入侵对南海北部外海的NPP有非常明显的提升作用。

吕宋海峡东侧(B1区)、南海东北部(B2区)和台湾以东(B3区)3个区域NPP的季节变化密切关联,但又各有特点。根据17年的平均状况(图3-a),3个区域NPP均呈现从夏季到冬季逐渐升高的趋势;夏季3个区域NPP均处在200~300 mg·(m2·d)-1的较低水平,但是10月之后,随着东北季风盛行和冬季黑潮入侵,南海东北部(B2区)NPP明显升高,而台湾以东(B3区)和吕宋海峡东侧(B1区)NPP的提升则较为平缓;南海东北部(B2区)和台湾以东(B3区)NPP在1月达到最高值,在2月末开始出现下降趋势,而吕宋海峡东侧(B1区)则在12月中下旬达到最大值,并持续至2月中旬。

a.三区NPP的季节变化;b.南海东北部(B2区)与吕宋海峡东侧(B1区)NPP相关关系;c.台湾以东(B3区)与吕宋海峡东侧(B1区)NPP相关关系;d.台湾以东(B3区)与南海东北部(B2区)NPP相关关系a.seasonal variations of NPP;b.lag correlations of NPP between northeastern South China Sea(Area B2)and east Luzon Strait(Area B1);c.between east Taiwan waters(Area B3)and east Luzon Strait(Area B1);d.between east Taiwan waters(Area B3)and northeastern South China Sea(Area B2)

从17年的平均状况判断,3个区域冬季NPP的变化存在滞后关系(图3-b,c,d)。在10月初至3月末,南海东北部(B2区)NPP的变化滞后于吕宋海峡东侧(B1区)约8 d,而台湾以东(B3区)NPP的变化则分别滞后于吕宋海峡东侧(B1区)和南海东北部(B2区)约24 d和16 d。吕宋海峡东侧(B1区)高NPP出现在9月29日至次年3月13日,南海东北部(B2区)高NPP出现在10月7日至3月21日,而台湾岛以东(B3区)高NPP出现在10月23日至3月13日。上述3区NPP的季节变化反映出,冬季黑潮入侵不但影响南海东北部,也会影响台湾以东海域;黑潮入侵首先影响南海东北部,尔后影响台湾以东海域。

2.2 初级生产力的年际变化

图4-a为1997年10月至2014年12月南海东北部和吕宋海峡(A区,去除受粤东沿岸流影响的部分114°12'E~116°30'E,22°N~22°48'N)NPP的变化情况。17年来各年的冬季均出现NPP高值,并且最高值几乎都出现在1月~2月,而最低值均出现在夏季。这说明每年该区域都会出现冬季初级生产力爆发。图中变化曲线还显示,NPP的最低值[232 mg·(m2·d)-1]出现在1998年6月,最高值[696 mg·(m2·d)-1]出现在2004年12月;1999年、2000年、2003年、2004年、2005年春季均出现NPP的次高峰值;除2001年、2008年夏季NPP有明显上升,2009年夏季陡然下降之外,其余年份的夏季NPP波动较小。

a.南海东北部和吕宋海峡(A区,去除受粤东沿岸流影响的部分114°12'~116°30'E,22°~22°48'N);b.吕宋海峡东侧(B1区)、南海东北部(B2区)和台湾以东海域(B3区)a.northeastern South China Sea and Luzon Strait(Area A,excluding the northwestern area influenced by the East Guangdong Coastal Current 114°12'~116°30'E,22°~22°48'N);b.the east Luzon Strait(Area B1),northeastern South China Sea(Area B2),and east Taiwan waters(Area B3)

1997年和1998年受史上最强厄尔尼诺的影响,南海东北部外海和吕宋海峡(A区)NPP明显低于常年,除此之外,1999年以来NPP年平均值呈显著下降趋势(R2=0.22,n=16,P<0.05);冬季NPP平均值也呈下降趋势(R2=0.35,n=16,P<0.05);夏季亦是如此(R2=0.35,n=16,P<0.05);但相比之下,冬季下降趋势略为明显。NPP年平均值与冬季平均值呈基本平行变化趋势,这说明冬季黑潮入侵对南海东北部NPP变化起着决定性的作用。

图4-b为吕宋海峡东侧(B1区)、南海东北部(B2区)和台湾岛以东海域(B3区)NPP的变化情况。三区域呈现出一致的冬季NPP高而夏季NPP低的特点,变化幅度最大的为南海东北部(B2区),其次为台湾岛以东海域(B3区),吕宋海峡东侧(B1区)NPP最低且变化幅度最小。这说明吕宋海峡东侧(B1区)作为黑潮必经区域,常年受贫营养的黑潮水影响,一直维持在较低的NPP水平且变化幅度小;而作为黑潮入侵影响最大的南海东北部(B2区),NPP呈现出明显的季节和年际变化,说明冬季黑潮入侵对该区NPP的变化有决定性的作用;台湾岛以东海域(B3区)作为黑潮流套路径和黑潮跨越路径的必经区域,其NPP也会受黑潮入侵的影响。

2.3 冬季初级生产力分布的变化

图5为南海东北部和吕宋海峡1997年~2013年每年冬季NPP分布图。从1997年~2013年的17个冬季,该海域均出现大面积的NPP>350 mg·(m2·d)-1的区域,NPP高值区可到达118°E以西,甚至到达115°E,而NPP<350 mg·(m2·d)-1的区域大都出现在120°E以东海域,即吕宋海峡及以东海域NPP水平较低,而南海东北部较高。结合同时期海流数据和3种黑潮入侵路径来看,多数年份应该发生了黑潮流套入侵或黑潮南海分支入侵。

为推测各年冬季黑潮入侵路径,类似于图3-b,c,d 3个区域NPP季节变化滞后相关分析,按不同年份分别计算了吕宋海峡东侧(B1区)、南海东北部(B2区)和台湾以东海域(B3区)10月~3月NPP的滞后相关系数(表1)。当黑潮以流套路径入侵时,台湾以东海域(B3区)的NPP变化将会明显滞后于南海东北部(B2区);当黑潮以南海分支路径入侵时,南海东北部(B2区)NPP会明显提升,但台湾以东海域(B3区)NPP升高不会很明显,且基本与吕宋海峡东侧(B1区)NPP的变化同步;最后,当黑潮跨越吕宋海峡,即不入侵南海时,台湾以东海域(B3区)NPP的变化则会明显滞后于吕宋海峡东侧(B1区)。

结合3个区域10月~3月NPP变化的滞后相关性(表1),NPP变化幅度(图4-b),以及冬季NPP和表层海流分布(图5),可以大致判断各年冬季黑潮入侵的主要路径类型(表1最右栏)。冬季黑潮主要以流套路径入侵的年份为1999年、2000年、2004年和2011年。这4个冬季,台湾以东海域(B3区)NPP变化滞后于南海东北部(B2区)8~16 d,而且台湾岛以东海域(B3区)NPP也明显提升,南海东北部及吕宋海峡附近大部分海域NPP均在350 mg·(m2·d)-1以上,NPP>570 mg·(m2·d)-1的高值区大致从吕宋岛北部向南海东北部延伸。冬季黑潮主要以南海分支路径入侵的年份为1997年、1998年、2001年、2003年、2005年、2006年、2007年、2009年、2012年和2013年。这10个冬季,南海东北部(B2区)和台湾岛以东海域(B3区)NPP的变化基本同步,NPP>570 mg·(m2·d)-1的高值区多出现在120°E以西、22°N以南的南海外海,但台湾以东海域(B3区)NPP的增加幅度较小。冬季黑潮超跨越吕宋海峡而未入侵南海的年份为2002年、2008年和2010年。这3个冬季,台湾以东海域(B3区)NPP的变化滞后于吕宋海峡东侧(B1区)8~16 d,NPP高值区多出现在吕宋岛北部,并向西北方向延伸,但范围较小,而且南海东北部及吕宋海峡附近海域NPP>570 mg·(m2·d)-1的高值区范围明显小于以黑潮流套路径入侵的冬季。

1997年~2013年间的17个冬季,黑潮主要以流套路径、南海分支、跨越路径入侵南海的次数分别为4次、10次、3次,分别占23.5%、58.8%、17.7%。黑潮主要循流套路径入侵南海的4个冬季,南海东北部和吕宋海峡(A区)冬季(12月~3月)NPP的平均值为552 mg·(m2·d)-1;黑潮主要以南海分支入侵南海的10个冬季,其相应的NPP平均值为540 mg·(m2·d)-1;黑潮跨越吕宋海峡的3个冬季,其相应的NPP平均值为525 mg·(m2·d)-1。单因素方差分析表明,上述3个NPP平均值并不存在显著差异(P>0.05)。这说明虽然冬季黑潮入侵会明显提升南海东北部和吕宋海峡的NPP,但与黑潮入侵路径并无明显关系。值得注意的是,在黑潮跨越吕宋海峡而未进入南海的情况下,因黑潮跨越而产生的中小尺度反气旋涡流仍然会逸入南海内部[8,14],并明显提升南海东北部的NPP水平。

3 讨论

该研究利用1997年~2014年遥感数据,分析了黑潮入侵对南海东北部及邻近海域初级生产力的影响。结果表明,冬季黑潮入侵对南海北部外海的初级生产力有非常明显的提升作用,其影响范围约占海南岛以东南海北部外海面积的一半。因此可以推断,冬季黑潮入侵对南海北部外海的生物生产力有非常重要的促进作用。通过建立时间序列,分析了不同区域初级生产力的季节和年际变化。1997年以来南海东北部和吕宋海峡的初级生产力均呈现冬季高而夏季低的特点,并未出现异常年份。1997年和1998年受强厄尔尼诺影响,南海东北部外海初级生产力明显低于常年,除此之外,1999年以来该海域冬季和全年的初级生产力均呈显著下降趋势。对不同区域初级生产力变化的分析反映出冬季黑潮入侵不但影响南海东北部,也会影响台湾以东海域。

注:粗体数字表示最高的相关系数Note:Bold figures represent the highest coefficients.

结合吕宋海峡东侧、南海东北部和台湾以东3个区域冬季初级生产力变化的滞后相关性,初级生产力以及表层海流分布情况,该研究推断各年冬季黑潮入侵的主要路径类型。结果表明,1997年~2014年的17个冬季,黑潮流套路径、黑潮南海分支和跨越路径均曾出现,其次数分别为4次、10次、3次,即冬季黑潮入侵以南海分支路径为主,这与南峰[25]的研究结果及郭景松等[26]的浮标观测结果一致。虽然黑潮入侵对南海东北部及吕宋海峡冬季初级生产力有着决定性的影响,但统计检验表明,冬季初级生产力提升幅度与黑潮入侵路径并无明显关系,这可能是由于黑潮在流速比较低的情况下才会以流套路径和南海分支入侵南海,而在黑潮流速较高的情况下则跨越吕宋海峡[13]。在黑潮跨越吕宋海峡而未进入南海的情况下,因黑潮高速流动而产生的中小尺度涡流仍会进入南海内部[8,14],在这种情况下,由于黑潮的流速较高,产生的涡流也会更为强烈,同样会起到增加初级生产力的作用。

1997年和1998年冬季黑潮入侵类型被判定为流套路径,但这2个年份南海东北部和吕宋海峡冬季(12月~3月)初级生产力分别为425 mg·(m2·d)-1和508 mg·(m2·d)-1,为各年冬季的最低值,这应该与当时发生强厄尔尼诺事件有关。1997年~1998年强厄尔尼诺发生期间南海北部的气象特点是夏季季风增强,而有利于水体垂直混合的冬季季风减弱,热带气旋也明显减少[27]。该强厄尔尼诺事件使南海表层水温异常升高,不利于浮游植物的生长;另外,减弱的上升流难以把下层营养丰富的冷海水带到海表面,导致浮游植物大量减少[28]。该强厄尔尼诺事件结束后,南海东北部的初级生产力回升,但1999年以来该海域的初级生产力呈显著下降趋势。该下降趋势并非本海域所特有。在全球低纬度洋区都是如此,这是由气候暖化引起的[29]。气候变暖导致海表升温,加剧了表层和次表层海水的密度差,即海水层化加剧,海水层化加剧不利于水体的垂直交换,使下层海水的营养盐难于补充到上层,从而导致浮游植物数量和初级生产力下降[29]。

初级生产力 第2篇

利用我国若干代表性区域98组稻麦作物生产力的试验数据,对所建立的稻麦作物净初级生产力模型进行了检验.结果表明,该模型能根据常规的.气象和土壤资料、化肥施用量等数据资料较好地模拟我国主要区域稻麦作物的净初级生产力.模拟值(y)与观测值(x)的线性关系为:y=1.05x-16.8(r2=0.771,p<0.001,n=98).对南京地区的情景预测结果表明:大气CO2浓度升高促进稻麦作物的固碳能力;气温升高会降低水稻和小麦的碳固定,但对小麦的影响要小于水稻;在当前情景及未来情景(CO2浓度为540μmol・mol-1,温度增加1～4℃)下,氮肥施用对小麦碳固定的促进作用大于水稻,氮肥施用量高于150 kg・hm-2时对2种作物的碳固定没有显著的促进作用,甚至降低水稻的净初级生产力.

作 者：杨兆芳 于永强 黄耀 YANG Zhao-fang YU Yong-qiang HUANG Yao  作者单位：杨兆芳,YANG Zhao-fang(南京农业大学资源与环境科学学院,南京,21009)

于永强,YU Yong-qiang(中国科学院大气物理研究所,北京,100029)

初级生产力 第3篇

随着我国资源与环境问题的日益严重,对海洋初级生产力(Ocean Primary Production,OPP)的研究越来越受到重视,尤其是自1981年“西太平洋海洋生物学方法论研讨会”之后,我国海洋初级生产力研究迅速开展[1],逐渐积累大量的现场观测资料,对不同海域浮游植物的分布特征以及理化因子都有一定的认识,取得了许多研究成果。

海洋初级生产力一般是指在单位面积上水柱内海洋浮游植物光合作用的能力,一般以每天或者每年单位面积上产生的碳量即mg/(m2·d)或g/(m2·a)来表示,是描述海洋生态系统和环境特征的重要参数,对海洋生态系统、环境特征、海洋生物地球化学循环和全球气候变化等都具有非常重要的研究意义[2]。除此之外,海洋初级生产力研究也可以为海洋生态系统的结构与功能状况,渔业资源的生产潜力、合理开发与可持续利用,海洋健康状况的分析评价以及赤潮的监测与预报等提供有力的科学依据。净初级生产力(Net Primary Production,NPP)是由光合作用所产生的有机质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分。

船测海洋初级生产力具有时间短、不连续、范围小以及资金耗费大的特点,随着诸多海洋水色卫星的相继发射,出现多种监测海洋水色的水色辐射计,如美国宇航局于1997年发射的“海星”(SeaStar)上装载的8个波段的宽视场海洋观测传感器(SeaWiFS),1999年发射的“地球观测系统”(EOS-AM/TERRA)和2002年发射的“地球观测系统”(EOS-PM/AQUA)卫星上装载的36个波段的中等分辨率成像光谱仪(MODIS),利用卫星遥感监测海洋水色参数具有观测范围大、时效性强等优势,进而有利于利用这些参数根据初级生产力模式估算出海洋初级生产力。

国内不少学者已经对海洋初级生产力进行调查研究,如,李国胜等[2]发现1998年整个东海海域初级生产力的逐月变化具有明显的双峰特征,并且海洋初级生产力日平均值为560.03mgC/(m2·d);费尊乐等[3]发现渤海海域海洋初级生产力呈现春季最高、秋季次之、夏季较低、冬季最低的趋势,并且发现其值与海洋浮游植物数量、海水消光系数和透明度、海表面辐射照度、日射量等因子有关;官文江等[4]发现东海、黄海和渤海初级生产力季节变化明显,东海出现最大初级生产力为5月、最小为2月,黄海和渤海出现最大初级生产力为8月、最小为2月,而在大洋区初级生产力的季节变化相对较小;邹亚荣等[5]综述近年来海洋初级生产力研究进展,并且总结在各种尺度上海洋初级生产力的算法;宁修仁等[6]概括描述我国渤海、黄海、东海海域初级生产力的变化以及对渔业生产量的潜在评估;檀赛春等[7]从海洋光学特性入手,讨论大气校正过程,阐述一些现有的海洋初级生产力模式,研究中国近海(2003—2005年)海洋初级生产力分布,发现北黄海、南黄海和东海南部的初级生产力分别在春季和秋季出现两次峰值且春季高于秋季,南海分别在冬季和夏季出现两次峰值且冬季高于夏季,渤海和东海北部在6月呈现单峰分布;赵辉等[8]综述近十几年有关中国近海浮游植物叶绿素浓度、初级生产力时空变化和影响机制的研究进展。

国际方面,Eppley等[9]于1985年利用经验算法建立叶绿素浓度、温度及日照周期之间的经验关系式来估算海洋初级生产力,建立基于叶绿素浓度的Eppley-VGPM模式;Behrenfeld等[10]于1997年归一化叶绿素浓度、光照周期和光学深度后,发现实测初级生产力的垂直分布呈相同形式,因此建立VGPM(Vertically Generalized Production Model)估算海洋初级生产力;Dugdale等[11]利用遥感海表温度(SST)数据来推求表层的分布,进而估算新生产力;Morel等[12]建立估算海洋初级生产力的光-生物模型;Zhao等[13]利用实测数据和卫星遥感数据分析厄尔尼诺效应对越南东部外海海域夏季上升流叶绿素浓度高值分布的影响,并且结合1998年南海夏季风极弱的特点,总结该年该海域叶绿素浓度异常低值的主要原因;Chen等[14]分析南海北部海域基于氮的新生产力和初级生产力的调查,得出南海初级生产力的高值主要集中在冬季并广泛分布在大陆架海域和主要上升流区的结论。

2 数据与方法

2.1 数据

MODIS是搭载在EOS上的最重要的星载仪器,TERRA和AQUA两颗卫星每天接收到最少两次白天、两次黑夜的监测数据。MODIS具有从可见光到热红外的36个波段的光学通道,可以同时获取地球陆地、大气、海洋、冰川等环境的信息,带宽范围为0.405~14.385μm,其中27个波段用于大气遥感、其余9个波段用于水色遥感[15]。MODIS的1~2波段的空间分辨率可达250m;3~7波段的空间分辨率为500 m;8~36波段的空间分辨率为1 000m,扫描刈幅达2 330km,每两天可以覆盖全球。随着近年来水色辐射计发展迅速,MODIS具有分辨率高、重复访问周期短和获取快速等优点,被广泛地应用于海洋环境监测中。

2.2 方法

本文采用的NPP数据产品模型为VGPM,其表达式如下:

式中:NPP为净初级生产力[mgC/(m2·d)],Par为海表面光合有效辐照度[Ein/(m2·d)],Chl为叶绿素-a浓度(mg/m3),pBopt为最大光合作用速率,Zeu为真光层深度(m),dl为光照时长(h)。

通常利用纬度和时间计算光照时长。Zeu采用Morel等[16]的参数化方案来计算,其中CTOT代表真光层叶绿素浓度,表达式如下:

pBopt是海表温度(sst)的7次方的高阶函数,其表达式如下:

因此,由式(1)可以看出NPP的不确定性取决于5个相关参数,即叶绿素浓度(Chl)、光合有效辐照度(par)、光照时长(dl)、真光层深度(Zeu)和最大光合作用速率(pBopt)。本文涉及的海洋净初级生产力(NPP)、叶绿素浓度(Chl)、海表温度(tss)、光合有效辐射照度(par)均来自美国俄勒冈州立大学的AQUA/MODIS传感器的三级月平均HDF数据产品,其空间分辨率均为9km×9km、时间分辨率均为逐月,且空间范围为3°N—45°N、105°E—131°E,时间范围为2003年1月至2014年12月。利用这些卫星数据对我国近海海域海洋净初级生产力(NPP)近十几年的变化趋势进行分析,从而进一步了解我国海域相关状况。

3 数据分析

研究区域为我国近海(3°N—45°N、105°E—131°E),利用MODIS的逐月卫星数据(2003-2014年)来分析研究我国近海海域净初级生产力的变化趋势,主要统计我国近海海域净初级生产力按照年、季、月变化的时空分布特征。

3.1 月际变化特征

我国近海各海域相对应的月平均净初级生产力的随月变化如图1所示。

从图1可以看出在2003—2014年间:渤海海洋净初级生产力的随月变化规律表现为3—6月迅速上升并在6月达到全年最大值,6—8月缓慢下降,8—9月略有下降,9月至翌年1月迅速下降并在1月达到最小值,1—2月基本保持不变,全年仅在6月出现1次峰值,表现出良好的单峰分布,该分布与檀赛春的结论一致[7]。

黄海海洋净初级生产力的随月变化规律表现为3—6月迅速上升并在6月达到最高值,6—8月呈现下降趋势,8—9月略有上升,9月至翌年1月迅速下降并在1月达到最小值,1—2月几乎不变,出现两次峰值分别在6月和9月,且6月峰值高于9月,具有明显的双峰特征,该特征与杨曦光的结论基本一致[17]。

东海海洋净初级生产力的随月变化规律表现为3—5月逐渐上升并在5月达到最大值,5—8月逐渐下降,8—10月逐渐上升,而10月至翌年1月又有下降,1—2月略有上升,也出现两次峰值,分别在5月和10月,且5月峰值高于10月,分布为冬季最低、春季迅速上升达到最大值、夏季略有下降、秋季又略有回升,该分布与李国胜的结论一致[2]。

南海海洋净初级生产力的随月变化规律表现为3—5月逐渐下降,5—10月变化较平稳,10月至翌年1月逐渐上升,1—2月略有下降,两次峰值分别出现在1月和7月且1月峰值高于7月,与檀赛春等的结论一致[7]。

3.2 季节变化特征

我国近海海域2003—2014年4个季节相对应的季平均净初级生产力水平分布和变化如图2所示。

从整体来看,我国近海海域的净初级生产力分布呈现出沿岸明显高于外海且由近岸向外海带状递减趋势。明显的高值区位于长江口外侧向外海伸出的三角形状(因该区受长江径流影响非常显著,而外海开阔海域由于低营养盐其生产力都比较低),并且渤海、黄海和东海明显高于南海,该变化特征与檀赛春等的结论一致[7]。

而从图2来看,我国近海不同海域的净初级生产力的季节分布状况分别为:冬季呈现东海最大、渤海最小,夏季呈现渤海最大、南海最小,春、秋两季都呈现黄海最大、南海最小。具体分析为在2003—2014年间。

总的来看,渤、黄海海域季节变化规律一致,变化趋势由大到小依次为夏季、秋季、春季、冬季,即从冬季到夏季整个海域内季平均净初级生产力值逐渐上升并达到最大值,从夏季到秋季开始逐渐下降,该变化与官文江等的结论一致[4]。

东海海域季节变化趋势由大到小依次为春季、夏季、秋季、冬季,即整个海域内净初级生产力季平均值的最大值出现在春季,并且从春季到冬季逐渐降低且在冬季达到最小值。

南海海域净初级生产力季平均值的最大值出现在冬季,并且从冬季到夏季逐渐降低,从夏季到秋季开始缓慢回升。南海与其他三大海域有明显的季节差异,其原因可能是受东北季风和营养盐浓度等方面影响,从而使浮游植物在冬季大量繁殖。

除南海海域外,其他海域的净初级生产力在春季、夏季和秋季都比较高而冬季最低,其原因可能与光照、海温、海水透明度、营养盐、季风、长江冲淡水、上升流以及水团特性有很大关系,不同海域控制海洋净初级生产力变化的主要因素也有所不同[8]。

3.3 年际变化趋势

我国近海4个海域2003—2014年间年平均净初级生产力随年变化分布如图3所示。

初级生产力 第4篇

中国农业植被净初级生产力模拟(Ⅰ)-模型的建立与灵敏度分析

以业已建成的`稻麦作物净初级生产力模型为基本框架,建立了一个具有普适性的中国农业植被净初级生产力模型(Crop-C).Crop-C的模拟对象为占我国农作物总播种面积2/3的水稻、小麦、玉米、棉花、油菜和大豆.该模型包括2个主要功能模块:光合作用和呼吸作用;土壤-作物系统氮素运移.前者综合考虑了环境因子和氮素的影响,后者包括了作物氮素吸收、土壤氮矿化和化肥氮释放.灵敏度分析表明,在输入参数变化±10%时,Crop-C对6个主要输入参数响应的敏感性依次为温度＞光合有效辐射＞大气CO2浓度＞土壤全氮含量＞施氮量＞降水.模型分析表明,气候变暖将降低作物净初级生产力.

作 者：黄耀 王 张稳 于永强 王平HUANG Yao WANG Yu ZHANG Wen YU Yong-qiang WANG Ping  作者单位：黄耀,张稳,于永强,HUANG Yao,ZHANG Wen,YU Yong-qiang(中国科学院,大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京,100029)

王,王平,WANG Yu,WANG Ping(南京农业大学,资源与环境科学学院,南京,210095)

刊 名：自然资源学报  ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF NATURAL RESOURCES 年，卷(期)：2006 21(5) 分类号：X171.1 关键词：农业植被   净初级生产力   模拟模型   灵敏度分析   碳循环   气候变化  

初级生产力 第5篇

在宁夏六盘山山地以北, 黄河灌区以南, 自东北向西南分布着一条降水量为300 mm左右 (年均降水量200～400 mm) 的干旱区, 称为中部干旱带。土地面积246万hm2, 占宁夏回族自治区土地总面积的51%;草地面积181万hm2, 占全区草地总面积的74%。该地区自然灾害频繁、水资源极度缺乏、土地荒漠化极其严重、经济社会发展十分落后, 也是国家环保总局、中科院确定的我国沙尘暴源区之一。其地带性植被规律是北部为荒漠草原, 南部为干草原;土壤以灰钙土、淡灰褐土和风沙土为主。

试验对宁夏中部干旱带主要草地类型植被特征进行研究, 研究草地初级生产力对降水量波动的响应, 为该地区草地可持续利用和畜牧管理部门决策提供科学依据。

1 试验地自然状况

试验地分别设在红寺堡开发区和宁夏同心县张家塬乡。

红寺堡开发区在宁夏中部的大罗山脚下, 处于北纬 37°10′-37°39′, 东经 105°45′～106°30′。多年平均降水量为251 mm, 由东南向西北递减, 且集中在79月份;蒸发量为降水量的9倍。平均气温8.7 ℃, 无霜期165～183 d;日照时数2 900～3 550 h。土地资源利用现状主要以天然草地为主, 植被以荒漠草原、草原化荒漠和干草原为主。

宁夏同心县张家塬乡, 处于北纬36°14′, 东经105°17′, 多年平均降水量300 mm, 降水多集中在79月份;蒸发量2 325 mm。年平均温度6.7 ℃, 无霜期140～170 d;日照时数3 036.4 h, ≥10 ℃有效积温3 190 ℃。土壤为黑垆土, 有机质含量1.3%;草原类型属干草原类低丛生禾草组长芒草 (Stipa bungeana) -牛枝子 (Lespedeza potanii) +冷蒿 (Artemisia frigida) 型。

2 方法

2.1 植被特征调查方法

(1) 查阅1982年宁夏草地调查1∶100 000底图, 在调查范围内有干草原、荒漠草原和草原化荒漠等3个类以及冷蒿-长芒草、黑沙蒿 (A. ordosica) -甘草 (Glycyrrhiza aralensis) 、冷蒿-短花针茅 (Stipa breviflors) +杂类草、猫头刺 (Oxytropis aciphylla) -短花针茅+杂类草、红砂 (Reaumuria soongorica) -隐子草 (Cleistogenes gracilis) 和白刺 (Nitraria tangutorum) -芨芨草 (Achnatherum splendens) 等6个型, 并确定了相应的调查地点及草地类型 (见表1) 。

(2) 调查的草地分类方法与1982年宁夏草地调查相同, 均采用植物生境分类法 (即全国草地调查南北草办分类方法) 。

(3) 植被调查的指标为“四度一量”, 即高度、盖度、密度、频度和产量。

2.2 草地初级生产力的测定

19822001年, 连续20年在同心县张家塬乡试验区随机取样分别测定植物生长旺季 (7月中旬) 地上生物量和后期 (9月下旬) 的再生草产量。样方面积为1 m2, 6次重复, 留茬高度4 cm, 烘干称重, 平均折合成每公顷草产量;产量数据、降水量数据来自同心县草原站和气象局。用DPS统计软件对降水量 (mm) 和产草量 (kg/hm2) 进行相关分析和线性回归分析[1]。

3 结果与分析

3.1 草地植被特征及生产性能

3.1.1 草地植被特征

见表2。

注:建群种及优势种多度是在草地4 m2样方数值。

1982年, 草地总盖度为40%～50%, 平均为43.3%, 而2001年仅为12%～30%, 平均为26%, 降低了40%。群落内植物种数、种饱和度及建群种和优势种多度等指标均明显减少。以马庄子为例, 1982年马庄子草地为干草原类、旱生蒿类小半灌木组、冷蒿+长芒草型, 建群种冷蒿和优势种长芒草的多度分别是950个/样方 (每个样方4 m2) 和102个 (每个样方4 m2) , 种饱和度为16个/m2, 群落内植物种数23种, 植被总盖度达50%;而2001年该草地已演替为荒漠草原类、低丛生禾草组、隐子草-冷蒿型, 其建群种 (隐子草) 和优势种 (冷蒿) 多度为4和9, 群落内植物种数和植被总盖度分别比1982年降低22%和70%。植被类型从1982年的干草原类冷蒿+长芒草型逆向演替为目前的荒漠草原类隐子草-冷蒿型。

3.1.2 草地生产性能

见表3。

1982年, 草地干草平均产量为940.9 kg/hm2, 至2001年下降到637.1 kg/hm2, 降低了32.3%。牧草平均可利用产量从1982年的440.3 kg/hm2下降到2001年的200.3 kg/hm2, 降低了54.5%。载畜量 (绵羊单位/hm2草地) 从1982年的0.45～1.20 (平均0.94) 下降到2001年0.24～0.72 (平均为0.44) , 降低了0.5个绵羊单位, 下降了53.5%, 与牧草平均可利用产量下降基本一致。草地等级平均从1982年的

Ⅲ5.5 (即三等5.5级, 中等牧草重量占60%以上, 良等及低等占40%;草产量750 kg/hm2以上) 退化为2001年的Ⅳ8级 (四等8级, 低等牧草重量占60%以上, 中等及劣等占40%;产量187.5 kg/hm2以下) 。这说明该地区草地生产力明显下降。同时, 通过调查还发现, 植物群落中有毒有害植物增多。

3.1.3 该地区草地退化的主要原因

草原退化是在外因和内因共同作用下的结果。通过调查发现, 该地区草原退化主要是由人为因素引起的, 如超载过牧、滥挖甘草、打烧开荒等。

3.2 降水量对草地初级生产力的影响

3.2.1 降水量与当年产草量的相关与回归分析

19822001年的降水量与同心县干草原产草量见表4。

对表4中19822001年年均降水量 (x) 与同心县张家塬乡低丛生禾草组长芒草-牛枝子+冷蒿型干草原当年产草量 (y) 间进行相关及回归分析。结果表明, 产草量与年均降水量间呈极显著正相关, 相关系数r=0.94 (P<0.01) , 线性回归方程为y=1.965 1 x-108.97 (R2=0.88, F=130.18**) , 见图1。

3.2.2 降水量与次年产草量间的相关关系

对表4中19822001年年均降水量 (x) 与同心县张家塬乡低丛生禾草组长芒草-牛枝子+冷蒿型干草原次年产草量 (y) 间通过Excel作散点图, 进行分析。结果发现, 年均降水量与次年产草量间无规律可循, 相关系数为-0.046 (P>0.05) , 见图1。

4 小结

(1) 宁夏中部干旱带草地覆盖度、地上生物量和载畜量较1982年分别下降40.0%、32.3%和53.5%, 草地等级、群落内植物种数以及种饱和度均明显减少, 草地进行逆向演替。

(2) 该地区草原退化主要由超载过牧、滥挖甘草以及开荒等因素引起的。