江苏省沿海地区净初级生产力时空分异格局及驱动因子研究

发布时间：2017-07-19 15:27

  本文关键词：江苏省沿海地区净初级生产力时空分异格局及驱动因子研究

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【摘要】：近几十年来,随着人类社会的高速发展,全球变化趋向剧烈,随之而来的一系列生态问题对人类的生存敲响了警钟。全球范围的自然要素及人为活动对陆地生态系统的影响在成为地学研究的热点问题的同时,也受到了各国政府的高度重视。陆地生态系统是维系生物圈乃至人类存在与发展的生命支持系统,陆地净初级生产力(NPP)又是该系统的重要指示性指标。陆地净初级生产力是绿色植物在单位面积、单位时间内所积累的有机物数量,即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。NPP是全球生态系统中组织与能量运转研究的基础,作为地表碳循环的重要组成部分,NPP的研究也与碳循环过程和全球气候变化密切相关。 江苏省沿海地区作为经济发展相对滞后、但发展前景广阔地区的代表,在全球化背景下该地区的陆地生态系统承受着自然因素与人为活动的双重影响。因此,本文以NPP为研究对象,选取江苏省沿海地区为典型研究区,探讨其在2002年--2010年间,NPP的时空分布规律及其驱动因子。本文的主要研究内容与成果如下： (1)研究区NPP模型与计算 针对沿海地区特征,选取CASA模型,以遥感数据为基础,计算得到江苏沿海地区2002年、2004年、2006年、2008年、2010年的NPP值。 (2)研究区NPP时空分异规律研究 以地理信息系统为技术手段,通过构建热点模型,得到沿海地区三市区县单位2002年、2004年、2006年、2008年、2010年NPP空间热点分布图。根据五期数据热点图,明显可得出,NPP数值较低的区域主要集中在近海地区,NPP的空间分布呈现从沿海向内陆递增的趋势。 以三大市区域重心为条带中心、15km为样方半径构建条带梯度模型,得到三个方向的横向和一个由北向南方向纵向的条带梯度模型。以研究区2000年—2010年NPP变化量的空间分布为基础,对样方提取均值作为该样方NPP值,建立以四个条带样方为横坐标,NPP变化量为纵坐标的折线图。根据折线图可明显得出,2002年、2004年、2006年、2008年、2010年连云港市从区域重心东西向NPP条带整体趋势有着明显的“倒U”型特征,区域重心地区NPP数值低,向东、向西逐步增大,呈现出了明显的由城市中心向两边递增的规律。纵向条带则表现出在靠近连云港区域重心、盐城区域重心时,NPP数值呈现明显的下降趋势,从区域重心向南、向北两向开始逐步增加,并趋于平稳的趋势。 (3)研究区NPP变化驱动因子分析 采用灰色系统模型和基于局部互相关的空间相关分析,分析自然驱动因子对NPP空间分布的影响规律,从气候条件与土壤条件两方面探索自然因素对NPP的影响,通过分析,自然因子部分中对研究区NPP空间分布产生较大作用的为降水量,该因素直接影响研究区植被分布与覆盖情况,土壤中的有机质含量在一定程度上也较大影响NPP。 采用灰色系统模型,分析土地利用变化对NPP变化的影响规律。通过计算综合关联度、绝对关联度、相对关联度,分析土地利用类型的年际净变化量对NPP变化的贡献率；选取各个时间段内与NPP变化量关联度最大的土地利用变化,通过综合关联度、绝对关联度、相对关联度的计算,分析土地利用类型的相互转化对NPP变化的贡献率。 本文通过CASA模型计算江苏省沿海地区陆地净第一生产力(NPP),利用热点模型、条带梯度模型分析其空间分异,通过灰色关联模型探索该地区NPP自然、人为的驱动因子,为其他地区的NPP研究做出参考,为江苏省沿海地区政府决策与管理提供支持和依据。
【关键词】：净初级生产力(NPP) 江苏省沿海地区 时空分异 驱动因子
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P237;P208
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 第一章 绪论13-24
• 1.1 选题背景与研究意义13-14
• 1.1.1 选题背景13-14
• 1.1.2 研究意义14
• 1.2 国内外研究进展14-20
• 1.2.1 净初级生产力(NPP)测算方法研究14-17
• 1.2.2 净初级生产力(NPP)时空分异格局研究17-19
• 1.2.3 净初级生产力(NPP)驱动因子研究19-20
• 1.2.4 研究现状总结20
• 1.3 研究内容20-21
• 1.4 技术路线21-23
• 1.5 论文组织23-24
• 第二章 研究区概况与NPP测算24-37
• 2.1 研究区概况24-27
• 2.1.1 研究区位置与范围24-25
• 2.1.2 自然环境概况25-26
• 2.1.3 社会经济概况26-27
• 2.2 NPP测算方法27-31
• 2.2.1 NPP影响因子分析与测算模型选取27-29
• 2.2.2 CASA模型计算方法29-31
• 2.3 数据来源及预处理31-36
• 2.3.1 遥感数据来源及预处理31-33
• 2.3.2 气象数据来源及预处理33-34
• 2.3.3 NPP测算及结果34-36
• 2.4 本章小结36-37
• 第三章 NPP时空分异格局37-53
• 3.1 研究区净初级生产力年际变化37-41
• 3.1.1 净初级生产力总体年际变化37-39
• 3.1.2 净初级生产力年际差值变化39-41
• 3.2 研究区净初级生产力空间分异格局41-51
• 3.2.1 沿海三市重力中心的确定41-42
• 3.2.2 研究区NPP空间分异热点分析42-47
• 3.2.3 研究区NPP条带梯度分析47-51
• 3.3 本章小结51-53
• 第四章 净初级生产力(NPP)驱动因子分析53-80
• 4.1 灰色系统模型53-56
• 4.2 研究区NPP自然驱动因子分析56-71
• 4.2.1 自然驱动因子体系构建56-57
• 4.2.2 自然驱动因子与NPP关联度分析57-64
• 4.2.3 基于局部互相关的自然驱动因子与NPP相关性分析64-71
• 4.3 研究区土地利用变化(LUCC)驱动71-78
• 4.3.1 研究区2002年—2010年土地利用变化概况72-73
• 4.3.2 土地利用类型净变化量与NPP变化量关联度分析73-76
• 4.3.3 土地利用类型的相互转换与NPP变化的关联分析76-78
• 4.4 本章小结78-80
• 第五章 结论与展望80-82
• 5.1 主要研究结论80
• 5.2 研究不足与展望80-82
• 参考文献82-88
• 致谢88

【参考文献】

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本文编号：563612