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青海湖流域NPP动态变化及驱动力 作者： 吴雪晴 1,2,3 张乐乐 1,2,3 高黎明 4 李炎坤 1,2,3 刘轩辰 1,2,3 作者单位： 1. 青海师范大学地理科学学院,青海省自然地理与环境过程重点实验室,青海西宁810008 2. 青海师范大学, 青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室,青海西宁810008 3. 高原科学与可持续发展研究院,青海 西宁810008 4. 甘肃政法大学网络空间安全学院,甘肃兰州730070 提交时间： 2023-12-16 22:58:01 摘要: 对青海湖流域植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）以及驱动因子进行分析可以为流域生态 管理与可持续发展提供一定的参考。本研究基于Carnegie-Ames-Stanford Approach（CASA）模型估算了青海湖流域 NPP值，通过趋势分析、Hurst指数、地理探测器等方法，定量评估了2000—2018年青海湖流域NPP的动态变化及驱 动因子。结果表明：从空间分布来看，青海湖流域多年平均植被NPP为218.88 g C·m-2，年平均NPP的高值分布在青 海湖北部和南部，最高达到375.85 g C·m-2，低值分布在青海湖东岸，最低为0.11 g C·m-2。从时间变化看，2000— 2018年流域年平均NPP表现为上升趋势，增幅为1.61 g C· m-2·a-1，2018年达最高值为247.30 g C·m-2。季节变化表 明7月NPP最高，1月NPP最低。在NPP未来变化趋势上，Hurst指数小于0.5的区域占比为75.6%，说明青海湖流域 植被NPP未来变化趋势可能与现在相反。地理探测器的结果显示单因子探测中土地利用是植被NPP变化的主要 驱动力，交互探测中最强主导交互因子是海拔和土地利用。土地利用类型受自然因素影响较大，我们应加强对流 域地形因素以及人为活动的关注。 植被净初级生产力 CASA模型 地理探测器 青海湖流域 期刊： 干旱区研究 分类： 地球科学 >> 地理学 引用： ChinaXiv:202312.00211 (或此版本 ChinaXiv:202312.00211V1 ) DOI:10.12074/202312.00211V1 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202312.00211.V1 推荐引用方式： 吴雪晴,张乐乐,高黎明,李炎坤,刘轩辰.(2023).青海湖流域NPP动态变化及驱动力.干旱区研究.[ChinaXiv:202312.00211] 版本历史 [V1] 2023-12-16 22:58:01 ChinaXiv:202312.00211V1 下载全文

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第三百五十五章 初到梅山 八面玲珑也认同阳光雪儿的说法，众所周知，在《天高凭鸟飞》里与疯狗走得最近的就是风流倜傥的狼和玉树临风的猪，现在两人同时出现在G大，并且现实还隐隐以那个叫陆小七的玩家为首，陆小七是疯狗的可能真的很大

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