[1] |
Nemani R R, Keeling D C, Hashimoto H, et al. Climate-Driven Increases in Global Terrestrial Net Primary Production from 1982 to 1999[J]. Science, 2003, 300(5625):1560-1563.
pmid: 12791990
|
[2] |
Shvidenko Z A, Schepashchenko G D, Vaganov A E, et al. Net primary production of forest ecosystems of Russia:A new estimate[J]. Doklady Earth Sciences, 2008, 421(6):822-825.
|
[3] |
高艳妮, 于贵瑞, 张黎, 等. 中国陆地生态系统净初级生产力变化特征—基于过程模型和遥感模型的评估结果[J]. 地理科学进展, 2012, 31(1):109-117.
doi: 10.11820/dlkxjz.2012.01.014
|
[4] |
王继燕, 李爱农, 靳华安. 湿地植被净初级生产力估算模型研究综述[J]. 湿地科学, 2015, 13(5):636-644.
|
[5] |
朱文泉, 陈云浩, 徐丹, 等. 陆地植被净初级生产力计算模型研究进展[J]. 生态学杂志, 2005, 25(3):296-300.
|
[6] |
Christopher S P, James T R, Christopher B F, et al. Terrestrial ecosystem production:A process model based on global satellite and surface data[J]. Global Biogeochemical Cycles, 1993, 7(4):811-841.
doi: 10.1029/93GB02725
|
[7] |
石志华, 刘梦云, 吴健利, 等. 基于CASA模型的陕西省植被净初级生产力时空分析[J]. 水土保持通报, 2016, 36(1):206-211,345.
|
[8] |
刘亮, 关靖云, 穆晨, 等. 2008—2018年伊犁河流域植被净初级生产力时空分异特征[J]. 生态学报, 2022, 42(12):4861-4871.
|
[9] |
张猛, 陈淑丹, 林辉, 等. 洞庭湖湿地净初级生产力估算研究[J]. 遥感学报, 2023, 27(6):1454-1466.
|
[10] |
孙舒, 王让会. 基于CASA模型的人工植被生物量的估算及特征分析[J]. 林业资源管理, 2012(6):61-66,100.
|
[11] |
何云玲, 张一平. 云南省自然植被净初级生产力的时空分布特征[J]. 山地学报, 2006, 24(2):193-201.
|
[12] |
孙治娟, 谢世友. 基于地理探测器的云南省净初级生产力时空演变及因子探测[J]. 生态学杂志, 2021, 40(12):3836-3848.
|
[13] |
谷雷, 岳彩荣, 张国飞, 等. 基于Google Earth Engine平台的大湄公河次区域2001—2019年植被NPP时空变化分析[J]. 西部林业科学, 2021, 50(2):132-139.
|
[14] |
周瑞伍. 云南植被主要类型分布区预测研究[D]. 昆明: 云南大学, 2015.
|
[15] |
Zhang Xiao, Liu Liangyun, Chen Xidong, et al. GLC_FCS30:Global land-cover product with fine classification system at 30 m using time-series Landsat imagery[J]. Earth System Science Data, 2020, 13(6):2753-2776.
doi: 10.5194/essd-13-2753-2021
|
[16] |
朴世龙, 方精云, 郭庆华. 利用CASA模型估算我国植被净第一性生产力[J]. 植物生态学报, 2001(5):603-608.
|
[17] |
朱文泉, 潘耀忠, 张锦水. 中国陆地植被净初级生产力遥感估算[J]. 植物生态学报, 2007, 31(3):413-424.
doi: 10.17521/cjpe.2007.0050
|
[18] |
Ruimy A, Saugier B, Dedieu G. Methodology for the estimation of terrestrial net primary production from remotely sensed data[J]. Journal of Geophysical Research:Atmospheres, 1994, 99(3):5263-5283.
doi: 10.1029/93JD03221
|
[19] |
朱文泉, 潘耀忠, 何浩, 等. 中国典型植被最大光利用率模拟[J]. 科学通报, 2006, 51(6):700-706.
|
[20] |
Ren H, Shang Y, Zhang S. Measuring the spatiotemporal variations of vegetation net primary productivity in Inner Mongolia using spatial autocorrelation[J]. Ecological Indicators, 2020, 112:106108.
doi: 10.1016/j.ecolind.2020.106108
|
[21] |
王川, 王丽莎, 张勇勇, 等. 2000—2020年祁连山NPP时空变化及驱动因素[J]. 生态学报, 2023, 43(23):1-11.
|
[22] |
万华伟, 李灏欣, 高吉喜, 等. 我国植被生态系统固碳能力提升潜力空间格局研究[J]. 生态学报, 2022, 42(21):8568-8580.
|
[23] |
王思云, 胡文英. 基于CASA模型的云南省植被净初级生产力遥感估算[J]. 云南地理环境研究, 2019, 31(5):71-78.
|
[24] |
Richardson D A, Keenan F T, Migliavacca M, et al. Climate change,phenology,and phenological control of vegetation feedbacks to the climate system[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2013, 169:156-173.
doi: 10.1016/j.agrformet.2012.09.012
|
[25] |
马思煜. 云南省农业干旱事件时空动态变化与驱动机制研究[D]. 西安: 西北大学, 2022.
|
[26] |
云南省林业厅造林绿化处. 云南林业造林绿化“十三五”开局良好[J]. 云南林业, 2017, 38(1):28-31.
|
[27] |
张良侠, 岳笑, 周德成, 等. 气候变化和人类活动对我国典型草原区植被恢复的影响[J]. 环境科学, 2023, 44(5):2694-2703.
|
[28] |
Huang Tianbao, Ou Guanglong, Wu Yong, et al. Estimating the Aboveground Biomass of Various Forest Types with High Heterogeneity at the Provincial Scale Based on Multi-Source Data[J]. Remote Sensing, 2023, 15(14):3550-3550.
doi: 10.3390/rs15143550
|
[29] |
李传华, 朱同斌, 周敏, 等. 河西走廊植被净初级生产力时空变化及其影响因子研究[J]. 生态学报, 2021, 41(5):1931-1943.
|
[30] |
王云霓, 代海燕, 海龙, 等. 华北落叶松人工林净初级生产力对气象因子的响应[J]. 林业资源管理, 2022(3):67-72.
|