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

Zhen LI , Jinghu PAN

Front. Earth Sci. ›› 2018, Vol. 12 ›› Issue (1) : 108 -124.

PDF (1631KB)
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 +
PDF (1631KB)

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 DOI:10.1007/s11707-017-0621-8

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

References

[1]

Almorox JHontoria  C (2004). Global solar estimation using sunshine duration in Spain. Energy Convers Manage45(9–10): 1529–1535 

[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 Soc50(210): 121–126

[3]

Calvão TPalmeirim  J M (2004). Mapping mediterranean scrub with satellite imagery: biomass estimation and spectral behaviour. Int J Remote Sens25(16): 3113–3126

[4]

Cao MPrince  S DSmall  JGoetz S J (2004). Remotely sensed interannual variations and trends in terrestrial net primary productivity 1981–2000. Ecosyst7(3): 233–242

[5]

Chen F JShen  Y JLi  QGuo Y Xu L M (2011). Spatio-temporal variation analysis of ecological systems NPP in China in past 30 years. Sci Geogr Sin31(11): 1409–1414 (in Chinese)

[6]

Esser RFineschi  SDobrzycka 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 J510(1): 63–67

[7]

Eswaran HLal  RReich 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 YPiao  S LField  C BPan  Y DGuo  Q HZhou  L MPeng  C HTao  S (2003). Increasing net primary production in China from 1982 to 1999. Front Ecol Environ1(6): 293–297

[9]

Field C BRanderson  J TMalmström  C M (1995). Global net primary production: combining ecology and remote sensing. Remote Sens Environ51(1): 74–88

[10]

Guo Z XWang  Z MZhang  BLiu D W Yang GSong  K SLi  F (2008). Analysis of temporal-spatial characteristics and factors influencing vegetation NPP in northeast China from 2000 to 2006. Resources Science30(8): 1226–1235 (in Chinese)

[11]

Haxeltine APrentice  I C (1996). BIOME3: an equilibrium terrestrial biosphere model based on ecophysiological constraints, resource availability and competition among plant functional types. Global Biogeochem Cycles10(4): 693–709

[12]

He YDong  W JGuo  X YCao  L JFeng  D (2006). Terrestrial NPP variation in the region of the South-North Water Diversion Project (East Route). Adv Clim Change Res2(5): 246–249 (in Chinese)

[13]

Hicke J AAsner  G PRanderson J T Tucker C Los SBirdsey  RJenkins J C Field C Holland E (2002b). Setellite-derived increases in net primary productivity across North America, 1982–1998. Geophys Res Lett29(10): 69-1–69-4

[14]

Hicke J AAsner  G PRanderson J T Tuker C Los SBirdsey  RJenkins J C Field C (2002a). Trends in North American net primary productivity derived from satellite observations, 1982–1998. Glob Biogeochem Cy16(2): 2-1–2-14

[15]

Holben B N (1986). Characteristics of maximum-value composite images from temporal AVHRR data. Int J Remote Sens7(11): 1417–1434

[16]

Hurst H E (1951). Long term storage capacity of reservoirs. Trans Am Soc Civ Eng116(12): 776–808

[17]

Jiang R ZLi  X QZhu  Y GZhang  G Z (2011). Spatial-temporal variation of NPP and NDVI correlation in wetland of Yellow River Delta based on MODIS data. Acta Ecol Sin31(22): 6708–6716 (in Chinese)

[18]

Knorr WHeimann  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 Meterol47(4): 471–489

[19]

Li E ZTan  KDu 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 Application28(4): 689–696 (in Chinese)

[20]

Li JCui  Y PLiu  J YShi  W JQin  Y C (2013b). Estimation and analysis of net primary productivity by integrating MODIS remote sensing data with a light use efficiency model. Ecol Modell252(1): 3–10

[21]

Li JYou  S CHuang  J F (2006). Spatial interpolation method and spatial distribution characteristics of monthly mean temperature in China during 1961–2000. Ecol Environ15(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 MChen  Y NXu  Z X (2010). Eco-hydrology and sustainable development in the arid regions of China. Hydrol Processes24(2): 127–128

[24]

Liu C YDong  X FLiu  Y Y (2015). Changes of NPP and their relationship to climate factors based on the transformation of different scales in Gansu, China. Catena125: 190–199

[25]

Liu J YLiu  M LZhuang  D FZhang  Z XDeng  X Z (2003). Study on spatial pattern of land-use change in China during 1995–2000. Sci China Ser D46(4): 373–384

[26]

Liu Y AHuang  BYi C G Cheng T Yu JQu  L A (2013). Simulation by remote sensing and analysis of net primary productivity of vegetation based on topographical correction. Trans Chin Soc of Agric Eng29: 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 Cycles11(3): 367–392

[28]

Mao D HLuo  LWang 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 Sci25(8): 967–977

[29]

Matsushita BTamura  M (2002). Integrating remotely sensed data with an ecosystem model to estimate net primary productivity in East Asia. Remote Sens Environ81(1): 58–66

[30]

Moleele NRingrose  SArnberg W Lunden B Vanderpost C (2001). Assessment of vegetation indexes useful for browse (forage) prediction in semi-arid rangelands. Int J Remote Sens22(5): 741–756

[31]

Mu S JChen  Y ZLi  J LJu  W MOdeh  I O AZou  X L (2013a). Grassland dynamics in response to climate change and human activities in Inner Mongolia, China between 1985 and 2009. Rangeland J35(3): 315–329

[32]

Mu S JLi  J LZhou  WYang 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 Sin33(12): 3752–3764 (in Chinese) 

[33]

Mu S JZhou  S XChen  Y ZLi  J LJu  W MOdeh  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 Change108(3): 29–41

[34]

Nemani R RKeeling  C DHashimoto  HJolly 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. Science300(5625): 1560–1563

[35]

Niklaus MEisfelder  CTum 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 JScurlock  J M OOjıma  D SGilmanov  T GScholes  R JSchimel  D SKirchner  TMenaut 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 Cycles7(4): 785–809

[37]

Pei F SLi  XLiu X P Lao C H (2013). Assessing the impacts of droughts on net primary productivity in China. J Environ Manage114(2): 362–371

[38]

Piao S LCiais  PHuang 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 KYu  Y QZhang  T YFang  J Y (2010). The impacts of climate change on water resources and agricultural in China. Nature467(7311): 43–51

[39]

Piao S LFang  J YCiais  PPeylin P Huang Y Sitch S Wang T (2009). The carbon balance of terrestrial ecosystems in China. Nature458(7241): 1009–1013 

[40]

Piao S LFang  J YHe  J S (2006). Variations in vegetation net primary production in the Qinghai-Xizang plateau, China, from 1982 to 1999. Clim Change74(1–3): 253–267

[41]

Piao S LFang  J YZhou  L MZhu  BTan K Tao S (2005). Changes in vegetation net primary productivity from 1982 to 1999 in China. Global Biogeochem Cycles19(2): 1605–1622

[42]

Potter CKlooster  SMyneni 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 Change39(3–4): 201–213

[43]

Potter CKlooster  SSteinbach 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 Biol10(5): 693–703

[44]

Potter C SRanderson  J TField  C BMatson  P AVitousek  P AMooney  H AKlooster  S A (1993). Terrestrial ecosystem production: a process model based on global satellite and surface data. Global Biogeochem Cycles7(4): 811–841

[45]

Prescott J A (1940). Evaporation from a water surface in relation to solar radiation. Trans R Soc S Aust64: 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

[47]

Prince S DGoward  S N (1995). Global primary production: a remote sensing approach. J Biogeogr22(4/5): 815–835

[48]

Rayner P JScholze  MKnorr W Kaminski T Giering R Widmann H (2005). Two decades of terrestrial carbon fluxes from a carbon cycle data assimilation system (CCDAS). Global Biogeochem Cycles19(2): 202–214

[49]

Reeves M CMoreno  A LBagne  K ERunning  S W (2014). Estimating climate change effects on net primary production of rangelands in the United States. Clim Change126(3–4): 429–442

[50]

Ren Z YLiu  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 ADedieu  GSaugier B (1996). TURC: a diagnostic model of continental gross primary productivity and net primary productivity. Global Biogeochem Cycles10(2): 269–285 

[52]

Running S WNemani  R RHeinsch  F AZhao  M SReeves  MHashimoto H (2004). A continuous satellite-derived measure of global terrestrial primary production. Bioscience54(6): 547–560

[53]

Running S WThornton  P ENemani  RGlassy 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 JRandall  D ACollatz  G JBerry  J AField  C BDazlich  D AZhang  CCollelo G D Bounoua L (1996). A revised land surface parameterization (SiB2) for atmospheric GCMs. Part 1: model formulation. J Clim9(4): 676–705

[55]

Silvestri SMarani  MSettle J Benvenuto F Marani A (2002). Salt marsh vegetation radiometry: data analysis and scaling. Remote Sens Environ80(3): 473–482 

[56]

Stow D A V Petersen A Hope AEngstrom  RCoulter L L (2007). Greenness trends of Arctic tundra vegetation in the 1990s: Comparison of two NDVI datasets from NOAA AVHRR system. Int J Remote Sens28(21): 4807–4822

[57]

Sun Q LFeng  X FLiu  M XXiao  X (2015). Estimation and analysis of net primary productivity in Wuling mountainous area based on remote sensing. Journal of Natural Resources347: 83–95 (in Chinese)

[58]

Tang C JFu  X YJiang  DFu 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 J2014: 956963 

[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: 160;(accessed 17.03.10)

[60]

Verstraete M M (1986). Defining desertification: a review. Clim Change9(1–2): 5–18

[61]

Wang HLi  X BLong  H LGai  Y QWei  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 Manage258(12): 2654–2665

[62]

Wang P JXie  D HZhou  Y YE Y HZhu Q J (2014). Estimation of net primary productivity using a process-based model in Gansu Province, Northwest China. Environ Earth Sci71(2): 647–658

[63]

Wang X CWang  S DZhang  H B (2013). Spatiotemporal pattern of vegetation net primary productivity in Henan Province of China based on MOD17A3. Chinese J Ecol32(10): 2797–2805 (in Chinese)

[64]

Woodward F ISmith  T MEmanuel  W R (1995). A global land primary productivity and phytogeography model. Global Biogeochem Cycles9(4): 471–490

[65]

Xie B NQin  Z FWang  YChang 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 Engineering30(11): 244–253 (in Chinese)

[66]

Xu J H (2010). Geographic Modeling Method. Beijing: Science Press (in Chinese)

[67]

Yu D YShao  H BShi  P JZhu  W QPan  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 Meteorol149(11): 2054–2060

[68]

Yu D YShi  P JHan  G YZhu  W QDu  S QXun  B (2011). Forest ecosystem restoration due to a national conservation plan in China. Ecol Eng37(9): 1387–1397

[69]

Zhao G SWang  J BFan  W YYing  T Y (2011). Vegetation net primary productivity in Northeast China in 2000–2008: simulation and seasonal change. Chinese J Appl Ecol22(3): 621–630 (in Chinese)

[70]

Zhao S Q (1983). A new scheme for comprehensive physical regionalization in China. Acta Geogr Sin38(1): 1–10 (in Chinese)

[71]

Zheng S HZhao  M LShan  DPan L R Han G D (2005). Range condition and its evaluation. Grassland of China27(2): 72–76 (in Chinese)

[72]

Zhou WGang  C CZhou  LChen 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 Oecol55(2): 86–96

[73]

Zhu W QPan  Y ZLong  Z HChen  Y HLi  JHu H B (2005). Estimating net primary productivity of terrestrial vegetation based on GIS and RS: a case study in Inner Mongolia, China. J Remote Sens9(3): 300–307 (in Chinese)

RIGHTS & PERMISSIONS

Higher Education Press and Springer-Verlag Berlin Heidelberg

AI Summary AI Mindmap
PDF (1631KB)

1691

Accesses

0

Citation

Detail

Sections
Recommended

AI思维导图

/