山東省植被NPP時(shí)空變化特征及氣候影響分析

摘要：基于山東省2010—2022年MOD17A3產(chǎn)品數(shù)據(jù)，采用一元回歸趨勢(shì)分析、變異系數(shù)法、偏相關(guān)分析、Hurst指數(shù)法探討山東省生態(tài)系統(tǒng)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP）時(shí)空分布特征及氣候因子的影響。結(jié)果顯示：2010—2022年山東省植被NPP呈波動(dòng)上升的趨勢(shì)，多年均值為（398.03±150.20） g/（m2·a），高于全國(guó)均值，與京津冀地區(qū)相近。NPP空間分布差異明顯，東部沿海丘陵區(qū)高于內(nèi)陸平原區(qū)域。年際變化上，山東省植被NPP整體較為穩(wěn)定（CV值為0.09）。未來(lái)植被NPP變化趨勢(shì)上，正向趨勢(shì)與負(fù)向趨勢(shì)的面積接近，結(jié)合趨勢(shì)分析，27.86%的區(qū)域呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，33.49%的區(qū)域呈降低趨勢(shì)，但由增轉(zhuǎn)降的區(qū)域多集中于植被NPP較高的林地區(qū)域，需進(jìn)一步研究。山東省植被NPP與氣候因素有正相關(guān)關(guān)系，氣溫升高和降水增加有利于植被NPP的增長(zhǎng)，但氣溫較降水對(duì)植被NPP有更廣的顯著性影響區(qū)域，且平原農(nóng)作區(qū)植被NPP與氣候因子相關(guān)性較差。

關(guān)鍵詞：植被NPP；時(shí)空變化；氣候因子；山東省

中圖分類(lèi)號(hào)：X87文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1002-4026（2024）05-0103-08

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)志碼（OSID）：

The spatiotemporal variation characteristics and climate impact analysis of

vegetation NPP in Shandong Province

LIU Jianjun1，SUN Kaizheng1，GONG Hualin1，ZHU Yuling2*

（1.Shandong Jinan Center for Ecological Environment Monitoring， Jinan 250101，China；

2.Jinan Center for Food and Drug Inspection and Testing，Jinan 250014，China）

Abstract∶Based on MOD17A3 product data for Shandong Province from 2010 to 2022， this study uses univariate regression trend analysis， the coefficient of variation method， partial correlation analysis， and the Hurst index method to investigate the spatiotemporal distribution of vegetation net primary productivity （NPP） for the ecosystem of Shandong Province and analyze the impact of climate factors. Results demonstrate the fluctuating upward trend of vegetation NPP for Shandong Province in recent years， with an annual average of （398.03±150.20） g/（m2·a）， higher than the national average and comparable with that of the Beijing-Tianjin-Hebei region. Vegetation NPP varies considerably across different areas. The vegetation NPP in the eastern coastal hilly area is higher than that in the inland plain area. With respect to interannual variation， the overall vegetation NPP in Shandong Province is relatively stable. With regard to the variation trend of vegetation NPP， the areas of positive and negative trends are equivalent. The trend analysis shows that 27.86% of the areas show an increasing trend， whereas 33.49% show a decreasing trend. However， the areas that have shifted from the increasing trend to the decreasing trend are mostly in woodland areas with high vegetation NPP levels， and further research is needed. In general， a positive correlation exists between vegetation NPP and climate factors. Temperature has a wider and more considerable impact on vegetation NPP than precipitation; moreover， the correlation between vegetation NPP and climate factors is poor in plain agricultural areas.

Key words∶net primary productivity of vegetation; spatiotemporal variation; climate factors; Shandong Province

植物是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主要組成部分，對(duì)于減緩氣候變暖以及調(diào)節(jié)碳平衡具有重要作用［1］。凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP）是生態(tài)系統(tǒng)固碳功能的直接指示因子，表征綠色植物在單位時(shí)間、單位面積內(nèi)所累積的有機(jī)干物質(zhì)總量［2］，其長(zhǎng)期變化趨勢(shì)能有效監(jiān)測(cè)生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境變化，反映陸地生態(tài)系統(tǒng)的質(zhì)量狀況，同時(shí)也是評(píng)價(jià)生態(tài)系統(tǒng)碳匯或碳源的重要指標(biāo)［3-4］。

美國(guó)國(guó)家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）發(fā)布的MOD17A3年NPP數(shù)據(jù)產(chǎn)品，是利用Biome-BGC模型與光能利用模型建立的NPP估算模型模擬得到陸地生態(tài)系統(tǒng)的NPP，該數(shù)據(jù)已在全球不同區(qū)域應(yīng)用于植被生長(zhǎng)狀況、生物量的估算、環(huán)境監(jiān)測(cè)和全球變化等研究中［5］。李登科等［6］基于MOD17A3分析了中國(guó)植被NPP變化特征，認(rèn)為2000年以來(lái)全國(guó)植被NPP呈波動(dòng)增加趨勢(shì)，山東半島植被NPP增加速率較快。朱利欣等［7］、郭豪等［8］利用MODIS（moderate-resolution imaging spectroradiometer）數(shù)據(jù)分析了京津冀地區(qū)植被 NPP分布特征，認(rèn)為植被NPP受地形、氣象因素影響較大，隨著高度和坡度的增加，植被 NPP 呈減少的趨勢(shì)；隨著降水的增多，充分的水分條件適合植被生長(zhǎng)，進(jìn)而增加植被NPP累積速度。閆妍等［9］基于MODIS 數(shù)據(jù)研究了湖南省植被凈NPP動(dòng)態(tài)特征，認(rèn)為人類(lèi)活動(dòng)顯著影響植被NPP 動(dòng)態(tài)變化，城市周邊植被 NPP 顯著降低。劉亮等［10］基于2002—2018年MODIS數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)了伊犁河流域植被NPP的變化趨勢(shì)，認(rèn)為伊犁河流域大部分區(qū)域未來(lái)植被NPP以持續(xù)增加為主。盡管各學(xué)者針對(duì)不同地區(qū)開(kāi)展了大量研究，但生態(tài)系統(tǒng)與氣候變化間的關(guān)系因植被種類(lèi)等的不同會(huì)產(chǎn)生明顯的地域差異，陸地植被生態(tài)系統(tǒng)對(duì)氣候的響應(yīng)在不同地區(qū)也有所不同［11］。

山東省是工業(yè)、農(nóng)業(yè)、人口大省，同時(shí)也是二氧化碳排放大省，近年來(lái)鮮有對(duì)山東省生態(tài)系統(tǒng)碳匯變化以及氣候因子的影響研究。本文利用MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析了山東省 2010—2022年植被NPP時(shí)空變化特征， 探討了氣象因素的影響， 并預(yù)測(cè)未來(lái)山東省植被NPP變化趨勢(shì)，以期為山東省碳達(dá)峰、碳中和提供理論基礎(chǔ)。

1研究區(qū)概況

山東省位于中國(guó)東部沿海（N34°22.9′—N38°24.01′，E114°47.5′—N122°42.3′），屬暖溫帶季風(fēng)氣候，降水集中，雨熱同季，年平均氣溫11～14 ℃，年平均降水量為676.5 mm。

山東省東部是山東半島，西部及北部屬華北平原，中南部為山地丘陵，地形地貌以山地丘陵為骨架，其間平原與盆地交錯(cuò)分布。山東省陸域面積15.58×104 km2，第三次國(guó)土調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，耕地面積最大為6.46×104 km2，占41.5%；城鎮(zhèn)村及工礦用地次之，為2.81×104 km2，占比為18.0%；林地2.61×104 km2，園地1.26×104 km2，分別占比為16.8%和8.1%；其他交通、水域、濕地、未利用地等占比約為15.6%。

2數(shù)據(jù)來(lái)源與方法

2.1數(shù)據(jù)源

植被NPP數(shù)據(jù)：本研究使用NASA發(fā)布的MODIS衛(wèi)星年度植被凈生產(chǎn)力產(chǎn)品數(shù)據(jù)（MOD17A3），該產(chǎn)品空間分辨率為500 m，數(shù)據(jù)單位為kg/（m2·a），產(chǎn)品原始值按0.000 1因子縮放，并對(duì)其中無(wú)效值進(jìn)行了填充：32761為未分類(lèi)土地類(lèi)型，32762為城鎮(zhèn)建成區(qū)，32763為永久濕地或淹沒(méi)的沼澤地，32764為常年積雪或覆蓋冰的區(qū)域，32765為貧瘠稀疏的地區(qū)（如巖石、苔原和沙漠），32766為內(nèi)陸淡水等覆蓋區(qū)，32767為其他情況填充值［12］。

氣象數(shù)據(jù)：利用哥白尼氣候變化服務(wù)中心（copernicus climate change service）數(shù)據(jù)庫(kù)中的再分析大氣表層月均氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品。在ENVI5.3下計(jì)算年度氣溫均值和年降水總量，后在ArcGISs10.8中采用IDW方法進(jìn)行插值，生產(chǎn)空間分辨率為500 m的氣象柵格數(shù)據(jù)。

2.2分析方法

2.2.1變化趨勢(shì)分析

趨勢(shì)分析表征的是研究區(qū)植被生產(chǎn)力的變化趨勢(shì)，線性回歸分析能夠反映植被NPP在時(shí)間尺度上的變化趨勢(shì)和強(qiáng)度，本研究利用一元線性回歸分析山東省植被NPP變化趨勢(shì)，slope指數(shù)S>0表示該像元植被NPP為增長(zhǎng)趨勢(shì)，S<0表示該像元植被NPP為降低趨勢(shì)。

2.2.2穩(wěn)定性分析

變異系數(shù)（coefficient of variation，CV）是原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差與原始數(shù)據(jù)平均數(shù)的比，可反映區(qū)域植被生產(chǎn)力的時(shí)間尺度上的穩(wěn)定性，將CV按大小分為穩(wěn)定（CV≤0.1）、比較穩(wěn)定（0.1<CV≤0.2）、不穩(wěn)定（0.2<CV≤0.3）和很不穩(wěn)定（CV>0.3）4級(jí)。

2.2.3偏相關(guān)分析

當(dāng)多個(gè)變量?jī)蓛芍g都存在相關(guān)關(guān)系時(shí)，任兩個(gè)變量之間的高相關(guān)性有可能是由與第三個(gè)變量相關(guān)性所引起，因此簡(jiǎn)單相關(guān)往往不能真實(shí)反映變量間的真正關(guān)系［13］，因此本文研究利用一階偏相關(guān)分析［14］來(lái)分析植被NPP與氣候因子間的相關(guān)性。

2.2.4Hurst指數(shù)

利用采用重標(biāo)極差（R / S）分析法計(jì)算Hurst指數(shù)H，預(yù)測(cè)植被NPP隨時(shí)間序列變化的持續(xù)性［15］。H=0.5，表示與時(shí)間序列不相關(guān)；H＞0.5，表示隨時(shí)間序列變化具有正向持續(xù)性；H＜0.5，表示隨時(shí)間序列變化具有負(fù)向持續(xù)性。

以上分析過(guò)程均在Matlab編程實(shí)現(xiàn)，結(jié)果在Arcgis10.8中統(tǒng)計(jì)分析。

3結(jié)果分析

3.1植被NPP空間分布特征

從山東省整體區(qū)域來(lái)看，2010—2022年多年植被NPP均值范圍為0～1 043 g/（m2·a），約86.6%的區(qū)域多年植被NPP均值為200～600 g/（m2·a）。圖1顯示山東省多年植被NPP空間分布差異明顯，呈現(xiàn)東南高西北低的分布特征，高值區(qū)（>600 g/（m2·a））分布于東部沿海區(qū)域，此區(qū)域以丘陵山地為主，且海岸線防護(hù)林多有分布；極低值區(qū)（<200 g/（m2·a））出現(xiàn)在北部環(huán)渤海及黃河入海口的泥灘、鹽堿地分布的區(qū)域，受自然條件限制，植被生長(zhǎng)較為稀疏；中高值區(qū)域（400～600 g/（m2·a））廣泛分布于半島以及魯中、魯南地區(qū)，此區(qū)域多有山區(qū)林地分布，植被生長(zhǎng)較好；中低值區(qū)域（200～400 g/（m2·a））集中分布于魯西北平原農(nóng)田區(qū)域。從地形地貌上看，魯東、魯中及魯南山地丘陵區(qū)顯著高于魯西北黃泛平原區(qū)。山東省植被NPP均值為（398.03±150.20）g/（m2·a），與京津冀（400 g/（m2·a））［8］持平，高于我國(guó)陸地植被多年NPP平均值（273.5 g/（m2·a））［6］。

3.2植被NPP變化趨勢(shì)分析

通過(guò)計(jì)算獲得各年度植被NPP均值，由圖2年度變化明顯看出，2010—2022年山東省植被NPP呈現(xiàn)波動(dòng)上升的特征，波動(dòng)區(qū)間在331.8～416.1 g/（m2·a），2022年較2010年增長(zhǎng)77.1 g/（m2·a），年增速率為1.6%。近13年山東省植被NPP最大值出現(xiàn)在2020年，最低值在2010年。降幅和增幅最大值均出現(xiàn)在2019年度，較2018年度下降29.2%，2020年較2019年提升49.9%，分析原因?yàn)?019年山東全省年平均氣溫較常年偏高1.2 ℃，為1951年以來(lái)歷史最高值，同時(shí)全省平均年降水量較少，較常年偏少12.3%，異常的水熱條件導(dǎo)致了2019年度植被NPP的大幅降低。2013年較2012年同樣也有較大幅度的降低，結(jié)合山東省歷史氣象數(shù)據(jù)分析，7月份出現(xiàn)多次大范圍暴雨過(guò)程，全省平均降水量較常年同期偏多99.5%，8月持續(xù)高溫，平均氣溫較常年偏高2.6 ℃，7～8月正是植被生長(zhǎng)迅速時(shí)期，異常的天氣狀況導(dǎo)致了年度植被NPP的降低。

回歸分析能直觀表征過(guò)去10多年山東省植被NPP的變化趨勢(shì)，圖3為通過(guò)顯著性（P<0.05）檢驗(yàn)的植被NPP年際變化斜率空間分布圖，結(jié)果顯示山東省61.6%的區(qū)域多年植被NPP呈現(xiàn)顯著的一元回歸趨勢(shì)，年際變化值介于-515～376 g/（m2·a），均值為80 g/（m2·a）。山東省大部分區(qū)域均呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，S>0的區(qū)域占山東省總面積的60.9%，占有回歸趨勢(shì)面積的98.9%，主要分布于除魯西北之外的大部分區(qū)域；S＜0的區(qū)域占山東省面積的0.7%，主要集中于黃河入?？谝约俺鞘薪ǔ蓞^(qū)周邊。

3.3植被NPP穩(wěn)定性分析

山東省植被NPP變異系數(shù)變化范圍為0～1.77，整體均值為0.09。圖4空間分布顯示山東省植被NPP變異系數(shù)存在一定的空間差異性，西部平原主要為耕地，受作物種植類(lèi)型的影響，區(qū)域植被NPP穩(wěn)定性略低于其他區(qū)域。對(duì)逐像元分級(jí)統(tǒng)計(jì)后，各級(jí)別面積占比大小排序?yàn)椋悍€(wěn)定（52.1%）、比較穩(wěn)定（46.6%）、不穩(wěn)定（0.9%）、很不穩(wěn)定（0.3%），表明近10多年來(lái)山東省植被NPP整體較為穩(wěn)定。通過(guò)信息提取發(fā)現(xiàn)，不穩(wěn)定及很不穩(wěn)定區(qū)域主要集中在南四湖和黃河入海區(qū)的灘地，該區(qū)域易受水情影響，植被難以穩(wěn)定生長(zhǎng)。

3.4植被NPP趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析

為了更進(jìn)一步掌握山東省植被NPP的發(fā)展?fàn)顩r，利用Hurst指數(shù)預(yù)測(cè)未來(lái)植被NPP發(fā)展變化趨勢(shì)，結(jié)果如圖5所示。山東省植被NPP的Hurst指數(shù)變化范圍為0.15～0.99，其平均值為0.51，其中植被NPP隨時(shí)間變化有正向持續(xù)性（H＞0.5）的區(qū)域?yàn)?8.7%，主要集中于地形平坦的平原區(qū)域；而具有負(fù)向持續(xù)性的（H＜0.5）的區(qū)域?yàn)?1.3%，大部分集中于山地丘陵區(qū)域。Hurst指數(shù)結(jié)果說(shuō)明山東省植被NPP未來(lái)變化趨勢(shì)與過(guò)去一致和與過(guò)去相反的面積大致相當(dāng)。

Slope指數(shù)表征的是過(guò)去的變化趨勢(shì)，Hurst指數(shù)表征的是未來(lái)與過(guò)去變化趨勢(shì)的一致性，因此結(jié)合兩種指數(shù)可以分析出未來(lái)植被NPP的增加或降低的趨勢(shì)。通過(guò)Arcgis的空間疊加統(tǒng)計(jì)，表1顯示山東省27.86%的區(qū)域未來(lái)植被NPP呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，33.49%的區(qū)域未來(lái)植被NPP呈降低趨勢(shì)，而30.17%的區(qū)域未來(lái)植被NPP變化無(wú)法預(yù)測(cè)，表明未來(lái)山東省植被NPP整體可能會(huì)出現(xiàn)下降的趨勢(shì)，特別是33.02%的區(qū)域呈現(xiàn)由增加到降低的趨勢(shì)轉(zhuǎn)變，需加強(qiáng)研究分析。

3.5植被NPP與氣象因子相關(guān)性分析

氣候因素直接影響植被生長(zhǎng)，導(dǎo)致植被NPP變化，植被NPP與氣象因子的偏相關(guān)性分析結(jié)果表明，山東省植被NPP與氣溫的偏相關(guān)系數(shù)-0.98～0.97，平均值為0.46；與降水的偏相關(guān)系數(shù)-0.89～0.98，平均值為0.42。圖6為通過(guò)顯著性檢驗(yàn)（p<0.05）的偏相關(guān)系數(shù)分布，結(jié)果顯示山東省顯著相關(guān)的區(qū)域植被NPP與降水和氣溫均有高度的正相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)分別為0.71和0.68，影響區(qū)域上受氣溫影響的面積高于受降水影響的區(qū)域?？臻g分布上，NPP與氣溫、降水的相關(guān)性存在一定差異，山東省東部半島區(qū)域植被NPP與氣溫、降水均呈高度正相關(guān)關(guān)系（r>0.6）；而在西部平原區(qū)域，受農(nóng)作物種植影響，NPP與氣溫、降水呈不顯著相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，植被NPP與氣溫顯著相關(guān)的區(qū)域與植被NPP年際變化呈顯著趨勢(shì)的區(qū)域有更高的空間一致性。

4討論與結(jié)論

4.1討論

氣溫和降水是影響植被NPP的重要因子［16］，但通過(guò)研究山東省植被NPP與氣候因子的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)植被NPP變化顯著的區(qū)域與氣溫有顯著影響的區(qū)域呈現(xiàn)高度一致性，說(shuō)明氣溫是影響山東省植被NPP的主要因子，氣溫變化在一定程度上影響植被光合作用速率和水分利用效率，改變生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)循環(huán)，從而使得NPP產(chǎn)生變化［17］。山東省植被NPP變化受降水影響的區(qū)域僅占33.5%，結(jié)合山東省現(xiàn)狀分析，山東省農(nóng)業(yè)較發(fā)達(dá)，其中約48.2%的區(qū)域?yàn)楦?，區(qū)域內(nèi)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)設(shè)施健全，灌溉條件便利，因此植被生長(zhǎng)對(duì)水分的依賴(lài)已很大程度上不受大氣降水的影響。

盡管過(guò)去十多年山東省植被NPP呈上升趨勢(shì)，但通過(guò)更進(jìn)一步分析未來(lái)變化趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)，植被NPP由增加變降低的區(qū)域?yàn)樗蟹诸?lèi)中面積最大的一類(lèi)，且從其空間分布來(lái)看，其主要集中于半島以及魯中山地植被NPP較高的地區(qū)，該地區(qū)多分布為林地，森林樹(shù)木的碳匯能力隨樹(shù)齡會(huì)有明顯變化，在生長(zhǎng)周期末段，多數(shù)樹(shù)木碳匯能力會(huì)出現(xiàn)降低［18］，山東省近年來(lái)一直強(qiáng)化林地保護(hù)和修復(fù)，是否因?yàn)榱值乩淆g化引起植被NPP出現(xiàn)增長(zhǎng)拐點(diǎn)，要在今后的工作中進(jìn)一步研究。

4.2結(jié)論

本文基于2010—2022年MOD17A3系列數(shù)據(jù)集，結(jié)合山東省氣溫、降水等數(shù)據(jù)，分析了山東省植被NPP的時(shí)空變化特征與趨勢(shì)以及氣候因素的影響作用，結(jié)果表明：

（1）2010—2022年山東省植被NPP區(qū)間在331.8～416.1 g/（m2·a），呈現(xiàn)波動(dòng)上升的特征，多年均值為398 g/（m2·a），高于我國(guó)陸地植被多年NPP平均值。

（2）山東省61.6%的區(qū)域多年植被NPP呈現(xiàn)顯著的一元回歸趨勢(shì)，其中98.9%的區(qū)域均呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，降低趨勢(shì)的區(qū)域主要集中于黃河入?？谝约俺鞘薪ǔ蓞^(qū)周邊。

（3）研究時(shí)段內(nèi)山東省植被NPP穩(wěn)定性較高，比較穩(wěn)定以上等級(jí)的面積占比達(dá)到98.8%，空間變化趨勢(shì)上整體處于一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)。

（4）預(yù)測(cè)分析顯示，山東省27.86%的區(qū)域植被NPP呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，33.49%的區(qū)域植被NPP呈降低趨勢(shì)，30.17%的區(qū)域植被NPP變化無(wú)法預(yù)測(cè)。但呈由增加變降低的區(qū)域主要集中于植被NPP較高的山地，需進(jìn)一步研究。

（5）整體上，山東省植被NPP與氣候因子呈正相關(guān)關(guān)系，與溫度呈顯著相關(guān)性的區(qū)域高于與降水呈顯著相關(guān)性的區(qū)域，農(nóng)作物集中種植區(qū)與氣候因子相關(guān)性較低。

參考文獻(xiàn)：

［1］樸世龍， 方精云. 1982—1999年青藏高原植被凈第一性生產(chǎn)力及其時(shí)空變化［J］. 自然資源學(xué)報(bào)， 2002， 17（3）： 373-380.

［2］潘竟虎， 黃克軍， 李真. 2001—2010年疏勒河流域植被凈初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空變化及其與氣候因子的關(guān)系［J］. 生態(tài)學(xué)報(bào)， 2017， 37（6）： 1888-1899.

［3］CHOUDHURY B J. Carbon use efficiency， and net primary productivity of terrestrial vegetation［J］. Advances in Space Research， 2000， 26（7）： 1105-1108.

［4］陳智. 2000—2015年中國(guó)東北森林生產(chǎn)力和碳素利用率的時(shí)空變異［J］. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)， 2019， 30（5）： 1625-1632.

［5］余弘泳， 余會(huì)康. 基于MODIS產(chǎn)品的福建省植被NPP變化分析［J］. 亞熱帶資源與環(huán)境學(xué)報(bào)， 2018， 13（3）： 82-87.

［6］李登科， 王釗. 基于MOD17A3的中國(guó)陸地植被NPP變化特征分析［J］. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào)， 2018， 27（3）： 397-405.

［7］朱利欣， 袁金國(guó). 京津冀地區(qū)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空分布及其與地形因子的關(guān)系［J］. 科技通報(bào)， 2019， 35（6）： 197-203.

［8］郭豪， 袁金國(guó)， 王景芝， 等. 基于MOD17A3的京津冀地區(qū)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空演變［J］. 長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào)， 2023， 40（7）： 66-72.

［9］閆妍， 覃金華， 房磊， 等. 湖南省植被凈初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空動(dòng)態(tài)及其與氣候因素的關(guān)系［J］. 生態(tài)學(xué)雜志， 2022， 41（8）： 1535-1544.

［10］劉亮， 關(guān)靖云， 穆晨， 等. 2008—2018年伊犁河流域植被凈初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空分異特征［J］. 生態(tài)學(xué)報(bào)， 2022， 42（12）： 4861-4871.

［11］呂佳佳， 吳建國(guó). 氣候變化對(duì)植物及植被分布的影響研究進(jìn)展［J］. 環(huán)境科學(xué)與技術(shù)， 2009， 32（6）： 85-95.

［12］劉建軍， 姜騰龍， 劉貴芬， 等. 濟(jì)南市2015—2021年植被凈初生產(chǎn)力時(shí)空特征分析［C］// 中國(guó)環(huán)境科學(xué)學(xué)會(huì)2022年科學(xué)技術(shù)年會(huì)論文集（一）. 南昌：中國(guó)環(huán)境學(xué)會(huì)， 2022： 31-35.

［13］陳敏瓊， 彭東海. 關(guān)于偏相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式的一點(diǎn)注記［J］. 滁州學(xué)院學(xué)報(bào)， 2014， 16（2）： 26-29.

［14］王青.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型及R語(yǔ)言的應(yīng)用［M］.北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2021.

［15］陳彥光.地理數(shù)學(xué)方法：基礎(chǔ)和應(yīng)用［M］.北京：科學(xué)出版社，2011.

［16］仲曉春， 陳雯， 劉濤， 等. 2001—2010年中國(guó)植被NPP的時(shí)空變化及其與氣候的關(guān)系［J］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2016， 37（9）： 16-22.

［17］郭睿妍， 田佳， 楊志玲， 等. 基于GEE平臺(tái)的黃河流域森林植被凈初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空變化特征［J］. 生態(tài)學(xué)報(bào)， 2022， 42（13）： 5437-5445.

［18］張冬陽(yáng). 基于樹(shù)盤(pán)圖像數(shù)字化北京松山主要樹(shù)種碳匯能力研究［D］. 北京： 北京林業(yè)大學(xué)， 2018.