【摘 要】
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太阳诱导叶绿素荧光(Sun-induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)是光合作用的伴生产物,与基于反射率的植被指数相比,它能够提供更加直观反映与植被光合作用相关的信息,为光合固碳提供了一种更为直接的测量方式。通过近红外波段(Near-infrared Reflectance,NIRT)与归一化植被指数(Normalized Differential Vegetati
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太阳诱导叶绿素荧光(Sun-induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)是光合作用的伴生产物,与基于反射率的植被指数相比,它能够提供更加直观反映与植被光合作用相关的信息,为光合固碳提供了一种更为直接的测量方式。通过近红外波段(Near-infrared Reflectance,NIRT)与归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)能够得到植被近红外反射率(Near-infrared Reflectance of Vegetation,NIRv),通过其可以消除冠层结构的影响获得SIFTOTAL。基于该数据区分C3/C4植被建立SIFTOTAL与总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)之间的关系,以此来估算2001~2018年中国植被GPP,分析GPP的空间分布特征和时间变化特征,并定量分析了气温、降水和太阳辐射三种气候因子对GPP年际变化(Inter-annual Variability,IAV)的相对贡献,得出的主要结论如下:(1)通过将涡度通量站点的GPP观测数据与相应栅格上SIFTOTAL数据区分C3/C4两种植被分别进行线性拟合,得到C3植被GPPFLUX与SIFTOTAL的比例系数为127.06(R~2=0.70,P<0.01),C4植被GPPFLUX与SIFTOTAL的比例系数为277.16(R~2=0.65,P<0.01)。两种植被类型中的GPP观测数据与SIFTOTAL相关性均较高,且均通过了P<0.01的显著性检验,说明该比例系数可以用于中国植被GPP的估算。(2)2001~2018年间,中国月GPP空间分布差异较大,在1~7月期间,表现出由东南向西北逐渐增加;8~12月期间,则表现为从西北向东南逐渐减少。年GPP空间分布总体呈现由东南向西北递减的趋势。GPP年均值为790.25 g C·m-2·a-1,总量为7.19 Pg C·a-1。年内变化整体呈先增加后减少的单峰分布,7月份为GPP最高值,最低值在1月份。2001~2018年月GPP变化趋势均表现为波动上升趋势,其中5月份的GPP变化速率最快,2月份的GPP变化速率最慢。年GPP以4.77g C·m-2·a-1的速率呈现波动上升趋势。说明中国的植被状况表现为良好的发展态势。(3)2001~2018年中国32个省(自治区、直辖市)中海南省的GPP均值最高,新疆维吾尔自治区最低。就变化趋势来看,各省级行政区GPP均表现为波动上升趋势,山西省上升速度最快;西藏自治区上升速度最慢,说明中国各省级行政单位的植被生态状况均有很大的改善。(4)中国植被GPP与气温、降水、太阳辐射的相关系数均值分别为0.11、0.10、-0.06,GPP与气温的相关性最强,其次为降水、太阳辐射。植被GPP对气温的敏感性最强,其敏感系数均值为28.83;其次为降水、太阳辐射。(5)气温对GPP IAV的相对贡献均值为7.99%,降水对GPP IAV的相对贡献均值为10.09%,太阳辐射对GPP IAV的相对贡献均值为7.32%,降水对植被GPP IAV的贡献最大,其次为气温、太阳辐射。气温、降水与太阳辐射对GPP IAV相对贡献总和均值为25.42%,对GPP IAV表现为正贡献的区域占97.79%,负贡献的区域占2.21%。说明除气温、降水和太阳辐射之外的其他因子也不容忽视。
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