【摘要】：植被凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)是評價(jià)陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要參數(shù),植被NPP的反演為全球碳循環(huán)的研究提供了重要的參考依據(jù)。本文基于2000-2014年的MODIS及氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù),引入逐步線性回歸、主成分回歸、偏最小二乘回歸以及嶺回歸分析,構(gòu)建了多元逐步回歸模型、主成分回歸模型、偏最小二乘回歸模型和嶺回歸模型,并對這4種模型進(jìn)行了評估。結(jié)果表明:①多元逐步回歸模型被認(rèn)為是一種可以簡單、高效、準(zhǔn)確地反演西北干旱區(qū)植被NPP的模型,且模擬結(jié)果與MOD17A3產(chǎn)品及實(shí)測值具有很強(qiáng)的相關(guān)性;②西北干旱區(qū)多年平均植被NPP的分布具有明顯的區(qū)域差異,山區(qū)增加,平原區(qū)減少,呈現(xiàn)出北部及西北部高,而南部及東南部低的特征;③西北干旱區(qū)NPP在年際變化上呈波動增加趨勢,線性增長率為0.40g C/(m·a)。自2000年以來,58.66%區(qū)域的NPP呈現(xiàn)增長趨勢,13.64%的地區(qū)保持不變,27.7%的地區(qū)表現(xiàn)為退化趨勢。
[Abstract]:Net Primary Productivity NPP (NPP) is an important parameter in evaluating terrestrial ecosystem. The inversion of vegetation NPP provides an important reference for the study of global carbon cycle. Based on the data of MODIS and meteorological stations from 2000 to 2014, this paper introduces stepwise linear regression, principal component regression, partial least square regression and ridge regression analysis to construct a multivariate stepwise regression model and a principal component regression model. The partial least square regression model and the ridge regression model are evaluated. The results show that the multivariate stepwise regression model is considered to be a simple, efficient and accurate model for retrieving vegetation NPP in arid areas of northwest China, and the simulation results are strongly correlated with MOD17A3 products and measured values. (2) the distribution of annual average vegetation NPP in arid region of northwest China has obvious regional difference, the mountain area increases and the plain area decreases, showing the characteristics of high in the north and northwest, and low in the south and southeast; (3) the annual variation of NPP in the arid region of Northwest China shows a fluctuating trend, with a linear growth rate of 0.40g / (m a). Since 2000, the NPP of 58.66% regions showed an increasing trend. 13.64% of the regions remained unchanged and 27.7% showed a trend of degradation.
【作者單位】： 中國科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所荒漠與綠洲生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：新疆維吾爾自治區(qū)自然科學(xué)基金(2015211A048)
【分類號】：Q948;TP79

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本文編號：2128824