资源描述：
《青藏高原植被降水利用效率的空间格局及其对降水和气温的响应》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、Seediscussions,stats,andauthorprofilesforthispublicationat:https://www.researchgate.net/publication/261180373SpatialpatternofvegetationprecipitationuseefficiencyanditsresponsetoprecipitationandtemperatureontheQinghai-XizangPlateauofChinaArticle·January2012DOI:10.3724/SP.J.1258
2、.2012.01237CITATIONSREADS461624authors,including:JunbangWangMeiHuangChineseAcademyofSciencesChineseAcademyofSciences50PUBLICATIONS631CITATIONS37PUBLICATIONS612CITATIONSSEEPROFILESEEPROFILESomeoftheauthorsofthispublicationarealsoworkingontheserelatedprojects:EcosystemServiceAs
3、sessmentsViewprojectMeteoGrid:MeteorologicalGridInterpolationViewprojectAllcontentfollowingthispagewasuploadedbyJunbangWangon30March2014.Theuserhasrequestedenhancementofthedownloadedfile.植物生态学报2012,36(12):1237–1247doi:10.3724/SP.J.1258.2012.01237ChineseJournalofPlantEcologyht
4、tp://www.plant-ecology.com青藏高原植被降水利用效率的空间格局及其对降水和气温的响应1,22*21叶辉王军邦黄玫齐述华12江西师范大学地理与环境学院,南昌330022;中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京100101摘要植被降水利用效率(precipitationuseefficiency,PUE)是反映生态系统水、碳循环相互关系的重要指标。该文利用GLOPEM-CEVSA模型模拟了青藏高原2000–2008年植被净初级生产力(netprimaryproduction,NPP),以97个野外
5、草地样点实2测地上净初级生产力(above-groundnetprimaryproductivity,ANPP)对模拟NPP进行验证,模拟NPP与ANPP线性显著相关(R=0.49,p<0.001)。利用降水量空间插值数据,分析了近9年青藏高原植被PUE的空间分布、主要植被类型的PUE及其与降水量之间的变化关系。结果表明:2000–2008年青藏高原地区植被年平均PUE沿东南向西北递减,降水量和气温对植被PUE有着重要的影响;PUE在不同植被类型间差异较大,其中农田PUE最高,高寒草甸PUE高于高寒草原。在不同降水区域植被PUE与降–2–1水量的
6、关系不同,降水量低于90mm的区域,植被PUE值最低((0.026±0.190)gC·m·mm,平均值±标准偏差)、波动最大(变异系数CV=721%),与降水量和气温不相关(p=0.38)。降水量为90–300mm的地区,植被PUE较低((0.029±0.074)g–2–1C·m·mm,平均值±标准偏差)、波动较大(CV=252%),与降水量和气温显著相关(p<0.001),降水量和气温能够解释PUE空间变化的43.4%,其中降水量的影响是气温的1.7倍。降水量为300–650mm的区域占整个研究区的45%,主要植被类型为高寒–2–1草原,植被P
7、UE较高((0.123±0.191)gC·m·mm,平均值±标准偏差),CV为155%;植被PUE的空间变化与降水量和气温极显著相关(p<0.001),降水量和气温能够解释植被PUE空间变化的97.8%,但以气温影响为主导,其影响是降水量的1.5倍。降水–2–1量为650mm的区域,植被PUE达到最高(0.26gC·m·mm)。降水量为650–845mm的区域主要是西藏林芝地区,植被以常绿–2–1针叶林为主,PUE最高((0.210±0.246)gC·m·mm,平均值±标准偏差)、波动最小(CV=117%);降水量和气温可解释植被PUE空间变化的
8、93.1%(p<0.001),降水量的影响是气温的3.5倍,但其影响为负。关键词GLOPEM-CEVSA模型,降水利用效率(PUE),青
