已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Human activities significantly impact China’s net primary production variation from 2001 to 2020

初级生产 植树造林 环境科学 气候变化 草原 中国 降水 植被(病理学) 土地利用、土地利用的变化和林业 生态系统 自然地理学 土地利用 生态学 地理 农林复合经营 气象学 生物 病理 考古 医学
作者
Yiling Cai,Xiaoping Liu,Kangyao Liu,Li Zeng,Fengsong Pei,Haoming Zhuang,Youyue Wen,Changjiang Wu,Bingjie Li
出处
期刊:Progress in Physical Geography [SAGE Publishing]
卷期号:48 (2): 251-274 被引量:3
标识
DOI:10.1177/03091333231217930
摘要

Formulating ecological restoration strategies requires accurately quantifying how climate and anthropogenic factors influence net primary production (NPP). A Carnegie-Ames-Stanford approach (CASA) model was applied to estimate China’s terrestrial NPP from 2001 to 2020. We adopted a random forest (RF) method to identify the main driving forces for NPP change in China. Total NPP in China increased noticeably with a 24.91 Tg C/yr rate, as shown in our results. The significantly increased NPP was mainly attributed to human activities (64.29 ± 0.17%), chiefly due to human management and ecological projects (afforestation or other) fostered vegetation growth. The primary drivers of NPP variation varied in different geographic regions. Climate dominated the NPP dynamic in north China (52.38 ± 0.91%), where the main factor that restricted the increase of NPP was precipitation. Human activities strongly impacted the NPP variation in the remaining regions. Human management measures increased NPP in northwest and southwest China. In the northeast, east, and south-central China, the NPP change resulted from land use change, primarily grassland, cropland, and forest change. Collectively, our study expands the understanding of the driving forces of NPP change, informing different strategies for achieving ecological restoration and carbon neutrality.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
momo发布了新的文献求助30
3秒前
碳酸氢钠完成签到,获得积分10
12秒前
七个丸子应助zzn采纳,获得10
20秒前
胸神恶煞完成签到 ,获得积分10
21秒前
B_lue完成签到 ,获得积分10
22秒前
22秒前
24秒前
小鹿发布了新的文献求助10
26秒前
GGKing发布了新的文献求助10
27秒前
那行laxg完成签到,获得积分10
27秒前
光子完成签到 ,获得积分10
28秒前
LeoBigman完成签到 ,获得积分10
30秒前
zzn完成签到,获得积分10
36秒前
韩擎宇完成签到 ,获得积分10
40秒前
LMBE1K完成签到 ,获得积分10
41秒前
yan完成签到 ,获得积分10
46秒前
三叔完成签到,获得积分0
47秒前
爱笑的山晴完成签到,获得积分10
52秒前
Forest1sland完成签到,获得积分10
56秒前
w1x2123完成签到,获得积分0
1分钟前
知画春秋完成签到 ,获得积分10
1分钟前
大模型应助守拙采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
YifanWang应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
研友_ngX12Z完成签到 ,获得积分10
1分钟前
聪明萤完成签到 ,获得积分10
1分钟前
领导范儿应助能干的烧鹅采纳,获得10
1分钟前
凡雁完成签到,获得积分10
1分钟前
嘟嘟完成签到 ,获得积分10
1分钟前
金嘉懿完成签到 ,获得积分10
1分钟前
能干的烧鹅完成签到,获得积分10
1分钟前
Gary完成签到,获得积分10
1分钟前
林勇德完成签到,获得积分10
1分钟前
嗜蛋黄小怪布丁完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
小鹿完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Adverse weather effects on bus ridership 500
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6350447
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8165203
关于积分的说明 17181766
捐赠科研通 5406706
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2862640
邀请新用户注册赠送积分活动 1840257
关于科研通互助平台的介绍 1689448