王金亮导师团队学术论文在SCI/SCIE一区TOP期刊CATENA上线发表

龙舞华年留胜绩，蛇行暖日绘宏图”，2025年01月02日，以陈岸（云南师范大学地理学部地图学与地理信息系统专业2023级硕士）为第一作者，王金亮教授为通讯作者所撰写的题为“Spatiotemporal patterns and driving forces of net primary productivity in South and Southeast Asia based on Google Earth Engine and MODIS data”的学术论文在SCI/SCIE一区TOP期刊《CATENA》上线发表(https://doi.org/10.1016/j.catena.2024.108689).

标题：Spatiotemporal patterns and driving forces of net primary productivity in South and Southeast Asia based on Google Earth Engine and MODIS data

期刊：《CATENA》(中科院1区Top, IF=5.4)

作者：An Chen, Xuzhen Zhong, Jinliang Wang*, Jie Li.

doi：https://doi.org/10.1016/j.catena.2024.108689

二）研究背景

植被是陆地生态系统的关键组成部分，是监测生态系统动态变化的重要指标，植被净初级生产力（Net primary productivity，NPP）是指植被在单位时间和单位面积上通过光合作用积累的有机物质量减去呼吸作用消耗的有机物质量的剩余有机物质量，它反映了植被吸收二氧化碳的能力。监测NPP的时空变化对于评估植被生长和监测区域碳循环具有重要作用。基于BIOME-BGC（Biome-BioGeochemical Cycles）模型估算的MOD17A3HGF 数据集，具有获取成本低、数据精度高等特点，被广泛用于全球或区域尺度的NPP研究中。南亚东南亚位于低纬度热带地区，是全球植被贡献最大、生物多样性最丰富的地区之一，然而由于气候变化和人类活动的影响，该地区的植被正在经历着复杂的变化，这可能会影响全球生态系统的平衡和发展。作为植被动态监测的关键指标，当前南亚东南亚NPP的定量探索有待补充，气候和人类活动对NPP的驱动作用有待揭示。因此，研究基于MOD17A3HGF数据，监测2001-2021年南亚东南亚NPP过去和未来的时空动态变化，并利用残差分析方法量化气候和人类活动对NPP的影响。研究结果可为南亚东南亚国家制定植被生态环境保护政策提供科学依据和数据支持。

（三）数据与方法

研究所用遥感数据包括NPP、气温和降水数据，均可通过Google Earth Engine平台进行获取和处理，其中NPP数据是由NASA提供的MOD17A3HGF V6.1数据集，气温和降水数据是由Google and the Copernicus Climate Data Stor提供的气候再分析数据集ERA5-Land。研究所用方法如下：（1）Sen 斜率和Mann-Kendall 显著性检验：分析NPP过去的空间变化趋势。（2）Hurst指数：探究NPP未来的空间变化格局。（3）偏相关性分析方法：确定气温和降水对NPP的影响。（4）Miami 模型、 Thornthwaite Memorial 模型 和 natural vegetation potential net primary productivity模型：基于上述模型分别计算气候潜在净初级生产力，并采用皮尔逊相关性系数衡量其与NPP之间的相关性。（5）残差趋势分析方法：衡量气候和人类活动对NPP的相对主导作用。

（四）研究结果

（1）NPP时空变化

2001-2021年，南亚东南亚年平均值为649.6gC·m⁻²·a⁻¹，总体增加24.46 gC·m⁻²·a⁻¹。国家层面上，巴基斯坦的NPP平均增长率最大为4.47%，文莱的NPP平均增长率最小为-0.35%。

空间分布上，东南亚国家的NPP值高于南亚国家，其中老挝的年均NPP值最高为1280.83 gC·m⁻²·a⁻¹，巴基斯坦的年均NPP值最低为81.19 gC·m⁻²·a⁻¹，造成上述空间差异的原因可能是与两地区所属气候特征不同有关。

（2）NPP过去和未来发展趋势

NPP改善的区域（61.36%）大于退化的区域（37.68%），其中轻微改善的区域占比最大为39.47%，这表明相关国家已经采取措施对植被进行保护，例如印度已经实施的植树造林计划。

NPP呈良性发展的区域（60.36%）大于恶性发展的区域（39.61%），其中呈持续性轻微改善的区域占比最大为36.59%。在未来，若能继续对植被进行有效的改善，南亚东南亚的NPP将继续向好的方向发展。

（3）气候和人类活动对NPP的驱动作用

NPP与降水呈40.55%的正相关，与气温呈66.53%的负相关，主要分布在南亚。NPP与降水呈59.45%的负相关，与气温呈33.47%的正相关，主要分布在东南亚。

人类活动对NPP的积极影响占比为50.74%，对NPP的负面影响占比为49.26%。总体上，人类活动是主导南亚东南亚NPP改善和退化的主要因素，南亚东南亚各国仍需重视和完善相关植被保护政策。

（五）研究结论

2001-2021年，南亚东南亚NPP总体增加了24.46gC·m⁻²·a⁻¹，空间分布上表现为东南亚的NPP值大于南亚，这与两地区所属气候特征不同有关。NPP改善区域大于退化区域，这说明一些国家已经采取相关的植被保护措施对植被进行改善。南亚东南亚容易受到气温和降水的影响，发生干旱和洪涝，但人类活动是主导NPP改善和退化的主要因素，因此南亚东南亚各国应当予以重视，制定和完善植被保护政策，减少刀耕火种、滥砍滥伐等不合理的人类活动，促进植被生态环境的恢复。上述研究结果可为南亚东南亚地区植被保护提供科学依据和数据支持，此外，未来还有必要获取更精细的空间分辨率数据来探究南亚东南亚各国植被政策的实施效果。

该论文得到了王金亮教授主持的云南省重大科技专项计划（云南省西南联合研究生院科技专项-基础研究和应用基础研究重大项目）：云南金沙江流域矿区植被多模态遥感动态监测及生态修复模式研究（项目编号：202302AO370003）；云南省科技计划人才与平台计划项目（外国人才引进专项-重点外国专家项目）(项目编号: 202305AO350003)的共同资助。

这是陈岸同学硕士期间以第一作者发表的第1篇SCIE学术论文，此篇论文也是王金亮教授导师团队2025年发表的第1篇 SCI/SCIE 论文，让我们恭喜陈岸同学！希望她再接再厉！也热烈祝贺王金亮教授导师团队取得好成绩！

附录 王金亮教授团队 2025 年发表论文清单

2025年王金亮教授导师团队发表的第1篇学术论文。信息如下：

[1]An Chen, Xuzhen Zhong, Jinliang Wang*, Jie Li, Spatiotemporal patterns and driving forces of net primary productivity in South and Southeast Asia based on Google Earth Engine and MODIS data, CATENA, 2025, 108689. https://doi.org/10.1016/j.catena.2024.108689. (Available online 2 January 2025).

（云南省高校资源与环境遥感重点实验室  供稿）