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草地学报 ?? 2025, Vol. 33 ?? Issue (7): 2320-2332.DOI: 10.11733/j.issn.1007-0435.2025.07.026

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新疆草地地上生物量时空变化及对气候因子的响应

王生菊1,2,3, 刘文昊1,2,3, 靳瑰丽1,2,3, 崔国盈4, 张勇娟4, 魏秀红4, 李超1,2,3, 陈梦甜1,2,3, 李文雄1,2,3, 杜玟霖1,2,3   

  1. 1. 新疆农业大学草业学院, 新疆 乌鲁木齐 830052;
    2. 新疆草地资源与生态重点实验室, 新疆 乌鲁木齐 830052;
    3. 西部干旱荒漠区草地资源与生态教育部重点实验室, 新疆 乌鲁木齐 830052;
    4. 乌鲁木齐市园林绿化工程质量监督站(乌鲁木齐市林草种苗站), 新疆 乌鲁木齐 830092
  • 收稿日期:2025-08-05 修回日期:2025-08-05 发布日期:2025-08-05
  • 通讯作者: 靳瑰丽,Email:Jguili@126.com
  • 作者简介:王生菊(1997-),女,汉族,青海西宁人,硕士研究生,主要从事草业研究,E-mail:2432379415@qq.com

Temporal and Spatial Changes of Grassland Aboveground Biomass and Its Response to Climate Factors in Xinjiang

WANG Sheng-ju1,2,3, LIU Wen-hao1,2,3, JIN Gui-li1,2,3, CUI Guo-ying4, ZHANG Yong-juan4, WEI Xiu-hong4, LI Chao1,2,3, CHEN Meng-tian1,2,3, LI Wen-xiong1,2,3, DU Wen-lin1,2,3   

  1. 1. College of Grassland Science, Xinjiang Agricultural University, Urumqi, Xinjiang 830052, China;
    2. Xinjiang Key Laboratory of grassland resources and ecology, Urumqi, Xinjiang 830052, China;
    3. Key Laboratory of grassland resources and ecology in arid desert areas of Western China, Ministry of education, Urumqi, Xinjiang 830052, China;
    4. Urumqi landscape engineering quality supervision station(Urumqi forest and grass seedling station), Urumqi, Xinjiang 830092, China
  • Received:2025-08-05 Revised:2025-08-05 Published:2025-08-05

摘要: 及时准确的估算草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)对草地生产和生态评价具有重要意义。本研究以新疆草地为对象,利用1990—2022年Landsat-NDVI数据和野外实测数据,构建AGB反演模型,并分析了33年草地产量的时空变化特征。结果表明:(1)归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)和地面实测数据构建的反演模型y=743.9000x2-98.3630x+49.2360拟合效果最好,精度为63.70%;(2)1990-2022年间草地AGB呈增加趋势且呈现西北部山区高平原区低的空间分布格局;14个地州市中,伊犁哈萨克自治州直草地AGB多年均值最高,为231.70 g·m-2;11个草地类中,低地草甸类草地AGB年际变化相对其他草地类稳定,草甸类草地AGB多年均值高于草原类和荒漠类;(3)草地AGB与气温和降水整体表现为高度相关,其中,天山山脉、阿尔泰山、塔里木盆地边缘荒漠区以及昆仑山脉对气温和降水的响应强度最大。结果为掌握草地AGB多年变化规律,准确估算新疆草地产草量和碳储量提供参考。

关键词: 草地地上生物量, 归一化植被指数, 反演, Landsat

Abstract: Timely and accurate estimation of aboveground biomass (AGB) is of great significance for grassland production and ecological evaluation. In this study, we used Landsat-NDVI data from 1990 to 2022 and field measurements to construct an AGB inversion model to analyze the temporal and spatial variation characteristics of grassland yield over 33 years. The results showed that: (1) The inversion model, y=743.9000x2-98.3630x+49.2360, constructed by normalized difference vegetation index and ground measured data had the best fitting effect, with an accuracy of 63.70%; (2) From 1990 to 2022, the grassland AGB showed an increasing trend and a low value in the mountainous high plain area of the northwest mountainous area. Among the 14 prefectures and cities, the Ili Kazak Autonomous Prefecture had the highest average AGB over the years, reaching 231.70 g·m-2; Among the 11 grassland types, the AGB of lowland meadow grassland was relatively stable compared to other types, and the average AGB of meadow grassland was higher than that of steppe and desert grassland; (3) Grassland AGB was highly correlated with temperature and precipitation, and the most obvious places were the Tianshan Mountains, the Altai Mountains, the marginal desert areas of the Tarim Basin, and the Kunlun Mountains. The results provided a reference for grasping the multi-year variation of grassland AGB and accurately estimating grassland amount and carbon storage in Xinjiang.

Key words: Grassland aboveground biomass, Normalized vegetation index, Inversion, Landsat

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