Spatiotemporal changes in vegetation net primary productivity in the arid region of Northwest China, 2001 to 2012

Zhen LI, Jinghu PAN

PDF(1631 KB)
PDF(1631 KB)
Front. Earth Sci. ›› 2018, Vol. 12 ›› Issue (1) : 108-124. DOI: 10.1007/s11707-017-0621-8
RESEARCH ARTICLE
RESEARCH ARTICLE

Spatiotemporal changes in vegetation net primary productivity in the arid region of Northwest China, 2001 to 2012

Author information +
History +

Abstract

Net primary productivity (NPP) is recognized as an important index of ecosystem conditions and a key variable of the terrestrial carbon cycle. It also represents the comprehensive effects of climate change and anthropogenic activity on terrestrial vegetation. In this study, the temporal-spatial pattern of NPP for the period 2001–2012 was analyzed using a remote sensing-based carbon model (i.e., the Carnegie-Ames-Stanford Approach, CASA) in addition to other methods, such as linear trend analysis, standard deviation, and the Hurst index. Temporally, NPP showed a significant increasing trend for the arid region of Northwest China (ARNC), with an annual increase of 2.327 g C. Maximum and minimum productivity values appeared in July and December, respectively. Spatially, the NPP was relatively stable in the temperate and warm-temperate desert regions of Northwest China, while temporally, it showed an increasing trend. However, some attention should be given to the northwestern warm-temperate desert region, where there is severe continuous degradation and only a slight improvement trend.

Keywords

NPP / CASA model / remote sensing / arid region of Northwest China (ARNC)

Cite this article

Download citation ▾
Zhen LI, Jinghu PAN. Spatiotemporal changes in vegetation net primary productivity in the arid region of Northwest China, 2001 to 2012. Front. Earth Sci., 2018, 12(1): 108‒124 https://doi.org/10.1007/s11707-017-0621-8

References

[1]
Almorox J, Hontoria  C (2004). Global solar estimation using sunshine duration in Spain. Energy Convers Manage, 45(9–10): 1529–1535 
CrossRef Google scholar
[2]
Angström A (1924). Solar and terrestrial radiation. Report to the international commission for solar research on actinometric investigations of solar and atmospheric radiation. Quart J Roy Met Soc, 50(210): 121–126
CrossRef Google scholar
[3]
Calvão T, Palmeirim  J M (2004). Mapping mediterranean scrub with satellite imagery: biomass estimation and spectral behaviour. Int J Remote Sens, 25(16): 3113–3126
CrossRef Google scholar
[4]
Cao M, Prince  S D, Small  J, Goetz S J (2004). Remotely sensed interannual variations and trends in terrestrial net primary productivity 1981–2000. Ecosyst, 7(3): 233–242
CrossRef Google scholar
[5]
Chen F J, Shen  Y J, Li  Q, Guo Y,  Xu L M (2011). Spatio-temporal variation analysis of ecological systems NPP in China in past 30 years. Sci Geogr Sin, 31(11): 1409–1414 (in Chinese)
[6]
Esser R, Fineschi  S, Dobrzycka D,  Habbal S R,  Edgar R J,  Raymond J C,  Kohl J L,  Guhathakurta M (1999). Plasma properties in coronal holes derived from measurements of minor ion spectral lines and polarized white light intensity. Astrophys J, 510(1): 63–67
CrossRef Google scholar
[7]
Eswaran H, Lal  R, Reich P F (2001). Land degradation: an overview. In: Bridges E M, Hannam I D, Oldeman L R, Pening de Vries F W T, Scherr S J , Sompatpanit S, eds. Responses to Land Degradation. Proceedings of the 2nd International Conference on Land Degradation and Desertification, Khon Kaen, Thailand. New Delhi: Oxford Press, 20–35
[8]
Fang J Y, Piao  S L, Field  C B, Pan  Y D, Guo  Q H, Zhou  L M, Peng  C H, Tao  S (2003). Increasing net primary production in China from 1982 to 1999. Front Ecol Environ, 1(6): 293–297
CrossRef Google scholar
[9]
Field C B, Randerson  J T, Malmström  C M (1995). Global net primary production: combining ecology and remote sensing. Remote Sens Environ, 51(1): 74–88
CrossRef Google scholar
[10]
Guo Z X, Wang  Z M, Zhang  B, Liu D W,  Yang G, Song  K S, Li  F (2008). Analysis of temporal-spatial characteristics and factors influencing vegetation NPP in northeast China from 2000 to 2006. Resources Science, 30(8): 1226–1235 (in Chinese)
[11]
Haxeltine A, Prentice  I C (1996). BIOME3: an equilibrium terrestrial biosphere model based on ecophysiological constraints, resource availability and competition among plant functional types. Global Biogeochem Cycles, 10(4): 693–709
CrossRef Google scholar
[12]
He Y, Dong  W J, Guo  X Y, Cao  L J, Feng  D (2006). Terrestrial NPP variation in the region of the South-North Water Diversion Project (East Route). Adv Clim Change Res, 2(5): 246–249 (in Chinese)
[13]
Hicke J A, Asner  G P, Randerson J T,  Tucker C,  Los S, Birdsey  R, Jenkins J C,  Field C,  Holland E (2002b). Setellite-derived increases in net primary productivity across North America, 1982–1998. Geophys Res Lett, 29(10): 69-1–69-4
[14]
Hicke J A, Asner  G P, Randerson J T,  Tuker C,  Los S, Birdsey  R, Jenkins J C,  Field C (2002a). Trends in North American net primary productivity derived from satellite observations, 1982–1998. Glob Biogeochem Cy, 16(2): 2-1–2-14
[15]
Holben B N (1986). Characteristics of maximum-value composite images from temporal AVHRR data. Int J Remote Sens, 7(11): 1417–1434
CrossRef Google scholar
[16]
Hurst H E (1951). Long term storage capacity of reservoirs. Trans Am Soc Civ Eng, 116(12): 776–808
[17]
Jiang R Z, Li  X Q, Zhu  Y G, Zhang  G Z (2011). Spatial-temporal variation of NPP and NDVI correlation in wetland of Yellow River Delta based on MODIS data. Acta Ecol Sin, 31(22): 6708–6716 (in Chinese)
[18]
Knorr W, Heimann  M (1995). Impact of drought stress and other factors on seasonal land biosphere CO2 exchange studied through an atmospheric tracer transport model. Tellus B Chem Phys Meterol, 47(4): 471–489
CrossRef Google scholar
[19]
Li E Z, Tan  K, Du P J,  Jiang D E (2013a). Net primary productivity of vegetation estimation and correlation analysis based on multi-temporal remote sensing data in Xuzhou. Remote Sensing Technology and Application, 28(4): 689–696 (in Chinese)
[20]
Li J, Cui  Y P, Liu  J Y, Shi  W J, Qin  Y C (2013b). Estimation and analysis of net primary productivity by integrating MODIS remote sensing data with a light use efficiency model. Ecol Modell, 252(1): 3–10
CrossRef Google scholar
[21]
Li J, You  S C, Huang  J F (2006). Spatial interpolation method and spatial distribution characteristics of monthly mean temperature in China during 1961–2000. Ecol Environ, 15(1): 109–114 (in Chinese)
[22]
Lin H L (2009). A new model of grassland net primary productivity (NPP) based on the integrated orderly classification system of grassland. The sixth international conference on fuzzy systems and knowledge discovery. Tianjin, China, 52–56
[23]
Liu C M, Chen  Y N, Xu  Z X (2010). Eco-hydrology and sustainable development in the arid regions of China. Hydrol Processes, 24(2): 127–128
[24]
Liu C Y, Dong  X F, Liu  Y Y (2015). Changes of NPP and their relationship to climate factors based on the transformation of different scales in Gansu, China. Catena, 125: 190–199
CrossRef Google scholar
[25]
Liu J Y, Liu  M L, Zhuang  D F, Zhang  Z X, Deng  X Z (2003). Study on spatial pattern of land-use change in China during 1995–2000. Sci China Ser D, 46(4): 373–384
[26]
Liu Y A, Huang  B, Yi C G,  Cheng T,  Yu J, Qu  L A (2013). Simulation by remote sensing and analysis of net primary productivity of vegetation based on topographical correction. Trans Chin Soc of Agric Eng, 29: 130–141 (in Chinese)
[27]
Malmström C M,  Thompson M V,  Juday G P,  Los S O,  Randerson J T,  Field C B (1997). Interannual variation in global-scale net primary production: testing model estimates. Global Biogeochem Cycles, 11(3): 367–392
CrossRef Google scholar
[28]
Mao D H, Luo  L, Wang Z M,  Zhang C H,  Ren C Y (2015). Variations in net primary productivity and its relationships with warming climate in the permafrost zone of the Tibetan Plateau. J Geogr Sci, 25(8): 967–977
CrossRef Google scholar
[29]
Matsushita B, Tamura  M (2002). Integrating remotely sensed data with an ecosystem model to estimate net primary productivity in East Asia. Remote Sens Environ, 81(1): 58–66
CrossRef Google scholar
[30]
Moleele N, Ringrose  S, Arnberg W,  Lunden B,  Vanderpost C (2001). Assessment of vegetation indexes useful for browse (forage) prediction in semi-arid rangelands. Int J Remote Sens, 22(5): 741–756
CrossRef Google scholar
[31]
Mu S J, Chen  Y Z, Li  J L, Ju  W M, Odeh  I O A, Zou  X L (2013a). Grassland dynamics in response to climate change and human activities in Inner Mongolia, China between 1985 and 2009. Rangeland J, 35(3): 315–329
CrossRef Google scholar
[32]
Mu S J, Li  J L, Zhou  W, Yang H F,  Zhang C B,  Ju W M (2013c). Spatial-temporal distribution of net primary productivity and its relationship with climate factors in Inner Mongolia from 2001 to 2010. Acta Ecol Sin, 33(12): 3752–3764 (in Chinese) 
CrossRef Google scholar
[33]
Mu S J, Zhou  S X, Chen  Y Z, Li  J L, Ju  W M, Odeh  I O A (2013b). Assessing the impact of restoration-induced land conversion and management alternatives on net primary productivity in Inner Mongolian grassland, China. Global Planet Change, 108(3): 29–41
CrossRef Google scholar
[34]
Nemani R R, Keeling  C D, Hashimoto  H, Jolly W M,  Piper S C,  Tucker C J,  Myneni R B,  Running S W (2003). Climate-driven increases in global terrestrial net primary production from 1982 to 1999. Science, 300(5625): 1560–1563
CrossRef Google scholar
[35]
Niklaus M, Eisfelder  C, Tum M,  Günther K P (2012). A remote sensing model based land degradation index for the arid and semi-arid regions of southern Africa. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2012. 22e27 July 2012, Munich, Germany
[36]
Parton W J, Scurlock  J M O, Ojıma  D S, Gilmanov  T G, Scholes  R J, Schimel  D S, Kirchner  T, Menaut J C,  Seastedt T,  Garcia Moya E,  Kamnalrut A,  Kinyamario J I (1993). Observations and modeling of biomass and soil organic matter dynamics for the grassland biome worldwide. Global Biogeochem Cycles, 7(4): 785–809
CrossRef Google scholar
[37]
Pei F S, Li  X, Liu X P,  Lao C H (2013). Assessing the impacts of droughts on net primary productivity in China. J Environ Manage, 114(2): 362–371
CrossRef Google scholar
[38]
Piao S L, Ciais  P, Huang Y,  Shen Z H,  Peng S S,  Li J S,  Zhou L P,  Liu H Y,  Ma Y C,  Ding Y H,  Friedlingstein P,  Liu C Z,  Tan K, Yu  Y Q, Zhang  T Y, Fang  J Y (2010). The impacts of climate change on water resources and agricultural in China. Nature, 467(7311): 43–51
CrossRef Google scholar
[39]
Piao S L, Fang  J Y, Ciais  P, Peylin P,  Huang Y,  Sitch S,  Wang T (2009). The carbon balance of terrestrial ecosystems in China. Nature, 458(7241): 1009–1013 
CrossRef Google scholar
[40]
Piao S L, Fang  J Y, He  J S (2006). Variations in vegetation net primary production in the Qinghai-Xizang plateau, China, from 1982 to 1999. Clim Change, 74(1–3): 253–267
CrossRef Google scholar
[41]
Piao S L, Fang  J Y, Zhou  L M, Zhu  B, Tan K,  Tao S (2005). Changes in vegetation net primary productivity from 1982 to 1999 in China. Global Biogeochem Cycles, 19(2): 1605–1622
CrossRef Google scholar
[42]
Potter C, Klooster  S, Myneni R,  Genovese V,  Tan P N,  Kumar V (2003). Continental-scale comparisons of terrestrial carbon sinks estimated from satellitedata and ecosystem modeling 1982–1998. Global Planet Change, 39(3–4): 201–213
CrossRef Google scholar
[43]
Potter C, Klooster  S, Steinbach M,  Tan P N,  Kumar V,  Shekhar S,  Carvalho C R D (2004). Understanding global teleconnections of climate to regional model estimates of Amazon ecosystem carbon fluxes. Glob Change Biol, 10(5): 693–703
CrossRef Google scholar
[44]
Potter C S, Randerson  J T, Field  C B, Matson  P A, Vitousek  P A, Mooney  H A, Klooster  S A (1993). Terrestrial ecosystem production: a process model based on global satellite and surface data. Global Biogeochem Cycles, 7(4): 811–841
CrossRef Google scholar
[45]
Prescott J A (1940). Evaporation from a water surface in relation to solar radiation. Trans R Soc S Aust, 64: 114–125
[46]
Prince S D (1991). A model of regional primary production for use with coarse  resolution  satellite  data.  Int  J  Remote  Sens,  12(6):  1313–1330
CrossRef Google scholar
[47]
Prince S D, Goward  S N (1995). Global primary production: a remote sensing approach. J Biogeogr, 22(4/5): 815–835
CrossRef Google scholar
[48]
Rayner P J, Scholze  M, Knorr W,  Kaminski T,  Giering R,  Widmann H (2005). Two decades of terrestrial carbon fluxes from a carbon cycle data assimilation system (CCDAS). Global Biogeochem Cycles, 19(2): 202–214
CrossRef Google scholar
[49]
Reeves M C, Moreno  A L, Bagne  K E, Running  S W (2014). Estimating climate change effects on net primary production of rangelands in the United States. Clim Change, 126(3–4): 429–442
CrossRef Google scholar
[50]
Ren Z Y, Liu  Y X (2013). Contrast in vegetation net primary productivity estimation models and ecological effect value evaluation in  Northwest  China.  Chin.  J  Eco-Agric,  21(4):  494–502  (in Chinese)
[51]
Ruimy A, Dedieu  G, Saugier B (1996). TURC: a diagnostic model of continental gross primary productivity and net primary productivity. Global Biogeochem Cycles, 10(2): 269–285 
CrossRef Google scholar
[52]
Running S W, Nemani  R R, Heinsch  F A, Zhao  M S, Reeves  M, Hashimoto H (2004). A continuous satellite-derived measure of global terrestrial primary production. Bioscience, 54(6): 547–560
CrossRef Google scholar
[53]
Running S W, Thornton  P E, Nemani  R, Glassy J M (2000). Global terrestrial gross and net primary productivity from the earth observing system. In: Sala O E, Jackson R B, Mooney H A, Howarth R W, eds. Methods in Ecosystem Science. New York: Springer, 44–57
[54]
Sellers P J, Randall  D A, Collatz  G J, Berry  J A, Field  C B, Dazlich  D A, Zhang  C, Collelo G D,  Bounoua L (1996). A revised land surface parameterization (SiB2) for atmospheric GCMs. Part 1: model formulation. J Clim, 9(4): 676–705
CrossRef Google scholar
[55]
Silvestri S, Marani  M, Settle J,  Benvenuto F,  Marani A (2002). Salt marsh vegetation radiometry: data analysis and scaling. Remote Sens Environ, 80(3): 473–482 
CrossRef Google scholar
[56]
Stow D A V,  Petersen A,  Hope A, Engstrom  R, Coulter L L (2007). Greenness trends of Arctic tundra vegetation in the 1990s: Comparison of two NDVI datasets from NOAA AVHRR system. Int J Remote Sens, 28(21): 4807–4822
CrossRef Google scholar
[57]
Sun Q L, Feng  X F, Liu  M X, Xiao  X (2015). Estimation and analysis of net primary productivity in Wuling mountainous area based on remote sensing. Journal of Natural Resources, 347: 83–95 (in Chinese)
[58]
Tang C J, Fu  X Y, Jiang  D, Fu J Y,  Zhang X Y,  Zhou S (2014). Simulating spatiotemporal dynamics of Sichuan grassland net primary productivity using the CASA model and in situ observations. Sci World J, 2014: 956963 
CrossRef Google scholar
[59]
UN (1994). Elaboration of an International Convention to Combat Desertification in Countries Experiencing Serious Drought and/or Desertification, Particularly in Africa. UN General Assembly. A/AC.241/27. Available online at: http://www.unccd.int/convention/text/pdf/conv-eng.pdf (accessed 17.03.10)
[60]
Verstraete M M (1986). Defining desertification: a review. Clim Change, 9(1–2): 5–18
CrossRef Google scholar
[61]
Wang H, Li  X B, Long  H L, Gai  Y Q, Wei  D D (2009). Monitoring the effects of land use and cover changes on net primary production: a case study in China’s Yongding River basin. For Ecol Manage, 258(12): 2654–2665
CrossRef Google scholar
[62]
Wang P J, Xie  D H, Zhou  Y Y, E Y H, Zhu Q J (2014). Estimation of net primary productivity using a process-based model in Gansu Province, Northwest China. Environ Earth Sci, 71(2): 647–658
CrossRef Google scholar
[63]
Wang X C, Wang  S D, Zhang  H B (2013). Spatiotemporal pattern of vegetation net primary productivity in Henan Province of China based on MOD17A3. Chinese J Ecol, 32(10): 2797–2805 (in Chinese)
[64]
Woodward F I, Smith  T M, Emanuel  W R (1995). A global land primary productivity and phytogeography model. Global Biogeochem Cycles, 9(4): 471–490
CrossRef Google scholar
[65]
Xie B N, Qin  Z F, Wang  Y, Chang Q R (2014). Spatial and temporal variation in terrestrial net primary productivity on Chinese Loess Plateau and its influential factors. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 30(11): 244–253 (in Chinese)
[66]
Xu J H (2010). Geographic Modeling Method. Beijing: Science Press (in Chinese)
[67]
Yu D Y, Shao  H B, Shi  P J, Zhu  W Q, Pan  Y Z (2009). How does the conversion of land cover to urban use affect net primary productivity? A case study in Shenzhen city, China. Agric Meteorol, 149(11): 2054–2060
CrossRef Google scholar
[68]
Yu D Y, Shi  P J, Han  G Y, Zhu  W Q, Du  S Q, Xun  B (2011). Forest ecosystem restoration due to a national conservation plan in China. Ecol Eng, 37(9): 1387–1397
CrossRef Google scholar
[69]
Zhao G S, Wang  J B, Fan  W Y, Ying  T Y (2011). Vegetation net primary productivity in Northeast China in 2000–2008: simulation and seasonal change. Chinese J Appl Ecol, 22(3): 621–630 (in Chinese)
[70]
Zhao S Q (1983). A new scheme for comprehensive physical regionalization in China. Acta Geogr Sin, 38(1): 1–10 (in Chinese)
[71]
Zheng S H, Zhao  M L, Shan  D, Pan L R,  Han G D (2005). Range condition and its evaluation. Grassland of China, 27(2): 72–76 (in Chinese)
[72]
Zhou W, Gang  C C, Zhou  L, Chen Y Z,  Li J L,  Ju W M,  Odeh I (2014). Dynamic of grassland vegetation degradation and its quantitative assessment in the northwest China. Acta Oecol, 55(2): 86–96
CrossRef Google scholar
[73]
Zhu W Q, Pan  Y Z, Long  Z H, Chen  Y H, Li  J, Hu H B (2005). Estimating net primary productivity of terrestrial vegetation based on GIS and RS: a case study in Inner Mongolia, China. J Remote Sens, 9(3): 300–307 (in Chinese)

RIGHTS & PERMISSIONS

2017 Higher Education Press and Springer-Verlag Berlin Heidelberg
AI Summary AI Mindmap
PDF(1631 KB)

Accesses

Citations

Detail

Sections
Recommended

/