Response difference of fractional vegetation cover and net primary productivity to SPEI drought index in karst areas of Guangxi

doi:10.11755/j.issn.1006-7639（2022）-06-1042

Abstract

Abstract:

Drought is one of the most important meteorological disasters affecting vegetation in karst areas of Guangxi, and a reasonable remote sensing vegetation parameter can address the impact of drought on vegetation more objectively. To quantify the response of vegetation to drought, fractional vegetation cover (FVC) and net primary productivity (NPP) were selected to analyze the responses to standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) under different topography conditions and forest species. The results are as follows: (1) The responses of FVC and NPP to SPEI were significantly different in karst areas of Guangxi. The response of FVC and NPP to SPEI showed the highest consistency in spring, followed by summer and then autumn. (2) The difference of the response of different forest species to SPEI was small on an annual scale, but was large on a seasonal scale. At annual time scale, the response sensitivity for FVC to SPEI from large to small was economic forest, eucalyptus forest, pine forest, broad-leaved forest, Chinese fir forest, shrub forest, bamboo forest, and for NPP was economic forest, pine forest, eucalyptus forest, broad-leaved forest, Chinese fir forest, shrub forest, bamboo forest. The economic forest was most sensitive to SPEI and the bamboo forest was least. At the seasonal time scale, the sensitivity of FVC and NPP of eucalyptus forest in summer and broad-leaved forest in autumn to SPEI was lowest, and that of eucalyptus forest was highest in winter. (3) The response of vegetation under different terrain conditions to SPEI was also different, but it was smaller than that of different forest species. At annual time scale, the sensitivity of FVC to SPEI from large to small was plain, mountain region, alpine, and for NPP was plain, alpine, mountain region. The response sensitivity to SPEI was highest in the plain area for both FVC and NPP. At seasonal time scale, the response sensitivity of FVC and NPP to SPEI in different terrain conditions was only different in summer and winter. For FVC, its response to SPEI in summer was greater in plain than in mountain region and in winter was greater in plain than in alpine, and for NPP was opposite.

Key words: karst area, standardized precipitation evapotranspiration index （SPEI）, fractional vegetation cover, net primary productivity, drought

摘要：

干旱是影响广西喀斯特地区植被的最主要气象灾害，选择合理的遥感植被参数能更客观地反映干旱对植被的影响。本研究选择植被覆盖度（fractional vegetation cover， FVC）和净初级生产力（net primary productivity， NPP）分析喀斯特地区不同地形条件下和不同林种FVC和NPP对标准化降水蒸散指数（standardized precipitation evaportranspiration index， SPEI）的响应差异，为喀斯特地区植被干旱影响定量化评估提供科学依据。结果表明：（1）喀斯特地区FVC和NPP对SPEI响应具有明显季节性差异， FVC和NPP对SPEI的响应一致性在春季最高，夏季次之，秋季差异最大。（2）不同林种FVC和NPP在年尺度上对SPEI响应差异小，但季节尺度响应差异大。年尺度上，FVC和NPP对SPEI响应敏感性大小分别为经济林>桉树类>松树类>阔叶林>杉木类>灌木林>竹林、经济林>松树类>桉树类>阔叶林>杉木类>灌木林>竹林， FVC和NPP对SPEI响应均以经济林最敏感，竹林最不敏感。季节尺度上，仅少部分林种具有相似性，夏季桉树类、秋季阔叶林的FVC和NPP对SPEI响应敏感性均最低，冬季桉树类的FVC和NPP对SPEI响应敏感性均最高。（3）不同地形条件下植被对SPEI响应也具有差异，但较不同林种小。年尺度上，FVC和NPP对SPEI响应敏感性分别为平原>山地>高山、平原>高山>山地，两者对SPEI响应的敏感性在平原地区均最高。季节尺度上，不同地形条件下FVC和NPP仅在夏季和冬季对SPEI响应敏感性大小有差异，夏季FVC对SPEI响应为平原>山地，冬季FVC对SPEI响应为平原>高山，NPP则相反。

关键词: 喀斯特地区, 标准化降水蒸散指数, 植被覆盖度, 植被净初级生产力, 干旱响应

CLC Number:

P4617

CHEN Yanli, TANG Meirong, ZHANG Hui, MO Jianfei, QIAN Shuan. Response difference of fractional vegetation cover and net primary productivity to SPEI drought index in karst areas of Guangxi[J]. Journal of Arid Meteorology, 2022, 40(6): 1042-1050.

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Figures/Tables 8

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季节	FVC/%	NPP/（gC·m^-2）
春季	48.69	204.02
夏季	61.39	297.51
秋季	67.21	249.65
冬季	41.35	95.31

季节	FVC/%	NPP/（gC·m^-2）
春季	48.69	204.02
夏季	61.39	297.51
秋季	67.21	249.65
冬季	41.35	95.31

林种	平原	山地	高山	合计
灌木林	7.37	53.25	2.78	63.40
阔叶林	0.59	13.79	2.81	17.19
桉树类	2.04	4.93	0.02	6.99
松树类	0.82	4.15	0.06	5.03
经济林	0.66	2.92	0.23	3.81
杉木类	0.12	2.34	0.24	2.70
竹林	0.11	0.74	0.03	0.88
合计	11.71	82.12	6.17	100.00

林种	平原	山地	高山	合计
灌木林	7.37	53.25	2.78	63.40
阔叶林	0.59	13.79	2.81	17.19
桉树类	2.04	4.93	0.02	6.99
松树类	0.82	4.15	0.06	5.03
经济林	0.66	2.92	0.23	3.81
杉木类	0.12	2.34	0.24	2.70
竹林	0.11	0.74	0.03	0.88
合计	11.71	82.12	6.17	100.00

参数	林种	全年	春季	夏季	秋季	冬季
	杉木类	0.129	-0.105	-0.043	0.427***	0.089
	松树类	0.173	-0.114	-0.002	0.427***	0.113
	桉树类	0.175	-0.030	0.001	0.403***	0.156
FVC	阔叶林	0.130	0.093	-0.019	0.373***	0.103
	竹林	0.121	0.018	-0.005	0.377***	0.130
	经济林	0.218*	-0.106	0.011	0.415***	0.116
	灌木林	0.125	0.017	-0.006	0.389***	0.124
	杉木类	0.110	-0.054	-0.069	0.246**	0.124
	松树类	0.162	-0.063	0.028	0.256**	0.123
	桉树类	0.145	-0.012	0.004	0.265**	0.183
NPP	阔叶林	0.113	0.143	-0.014	0.216*	0.157
	竹林	0.105	0.050	-0.022	0.268**	0.161
	经济林	0.227*	-0.035	0.098	0.238**	0.120
	灌木林	0.107	0.062	-0.020	0.248**	0.161