研究地表植被GPP时空变化特征及其对气候变化的响应，对深入理解陆地碳循环、评价陆地生态系统的环境质量以及预估未来气候变化的生态效应等具有重大意义。目前青藏高原GPP时空变化研究大多时序较短且未深入分析其时空变化趋势及特征。因此，本研究采用线性趋势探测方法研究青藏高原地区GPP在2001～2019年间的变化特征，并分析该特征对地形和地物类型的响应，同时探索了GPP与气温、降水和积雪的关系。结果表明：青藏高原GPP年际趋势呈现西北低东南高的分布特征，最大值为0.23 g C·m-2·d-1，最小值为-0.125 g C·m-2·d-1。各月年际趋势中从10月到3月，绝大部分区域GPP年际变化趋势较小，7月GPP的年际变化趋势和空间异质性最大，从-0.384-0.303 g C·m-2·d-1,8～10月又逐渐减小。GPP年际趋势随高程的增加逐渐减小；30°N以南GPP年际趋势随纬度的增加迅速减小，30°N以北GPP年际趋势随纬度的增加缓慢增大；农田植被混合类型...

研究地表植被GPP时空变化特征及其对气候变化的响应，对深入理解陆地碳循环、评价陆地生态系统的环境质量以及预估未来气候变化的生态效应等具有重大意义。目前青藏高原GPP时空变化研究大多时序较短且未深入分析其时空变化趋势及特征。因此，本研究采用线性趋势探测方法研究青藏高原地区GPP在2001～2019年间的变化特征，并分析该特征对地形和地物类型的响应，同时探索了GPP与气温、降水和积雪的关系。结果表明：青藏高原GPP年际趋势呈现西北低东南高的分布特征，最大值为0.23 g C·m-2·d-1，最小值为-0.125 g C·m-2·d-1。各月年际趋势中从10月到3月，绝大部分区域GPP年际变化趋势较小，7月GPP的年际变化趋势和空间异质性最大，从-0.384-0.303 g C·m-2·d-1,8～10月又逐渐减小。GPP年际趋势随高程的增加逐渐减小；30°N以南GPP年际趋势随纬度的增加迅速减小，30°N以北GPP年际趋势随纬度的增加缓慢增大；农田植被混合类型...

研究地表植被GPP时空变化特征及其对气候变化的响应，对深入理解陆地碳循环、评价陆地生态系统的环境质量以及预估未来气候变化的生态效应等具有重大意义。目前青藏高原GPP时空变化研究大多时序较短且未深入分析其时空变化趋势及特征。因此，本研究采用线性趋势探测方法研究青藏高原地区GPP在2001～2019年间的变化特征，并分析该特征对地形和地物类型的响应，同时探索了GPP与气温、降水和积雪的关系。结果表明：青藏高原GPP年际趋势呈现西北低东南高的分布特征，最大值为0.23 g C·m-2·d-1，最小值为-0.125 g C·m-2·d-1。各月年际趋势中从10月到3月，绝大部分区域GPP年际变化趋势较小，7月GPP的年际变化趋势和空间异质性最大，从-0.384-0.303 g C·m-2·d-1,8～10月又逐渐减小。GPP年际趋势随高程的增加逐渐减小；30°N以南GPP年际趋势随纬度的增加迅速减小，30°N以北GPP年际趋势随纬度的增加缓慢增大；农田植被混合类型...

随着修订风蚀方程（RWEQ）的提出，采用增加了冻结因子的气候因子（WF）表达风蚀气候侵蚀力更具有科学性和必要性。基于中国北方风蚀区157个气象站1980—2016年的观测数据，逐月计算了各站点气候因子，并探讨了气候因子时空分布变化特征及影响因素。结果表明：(1)1980—1997年，年气候因子值表现为快速下降，从940.46kg/m下降到273.03 kg/m；而1998—2016年，年气候因子值表现相对稳定，在139.81～398.85 kg/m范围内波动。(2)春季气候因子值约占全年63%，其变化也显著高于其它季节，这也是土壤风蚀发生在春季的主要原因。(3)气候因子的高值区分布在新疆东部、青海西部、40°N以北的内蒙古中西部，这与气压中心和高大山体地形分布有关。

随着修订风蚀方程（RWEQ）的提出，采用增加了冻结因子的气候因子（WF）表达风蚀气候侵蚀力更具有科学性和必要性。基于中国北方风蚀区157个气象站1980—2016年的观测数据，逐月计算了各站点气候因子，并探讨了气候因子时空分布变化特征及影响因素。结果表明：(1)1980—1997年，年气候因子值表现为快速下降，从940.46kg/m下降到273.03 kg/m；而1998—2016年，年气候因子值表现相对稳定，在139.81～398.85 kg/m范围内波动。(2)春季气候因子值约占全年63%，其变化也显著高于其它季节，这也是土壤风蚀发生在春季的主要原因。(3)气候因子的高值区分布在新疆东部、青海西部、40°N以北的内蒙古中西部，这与气压中心和高大山体地形分布有关。

随着修订风蚀方程（RWEQ）的提出，采用增加了冻结因子的气候因子（WF）表达风蚀气候侵蚀力更具有科学性和必要性。基于中国北方风蚀区157个气象站1980—2016年的观测数据，逐月计算了各站点气候因子，并探讨了气候因子时空分布变化特征及影响因素。结果表明：(1)1980—1997年，年气候因子值表现为快速下降，从940.46kg/m下降到273.03 kg/m；而1998—2016年，年气候因子值表现相对稳定，在139.81～398.85 kg/m范围内波动。(2)春季气候因子值约占全年63%，其变化也显著高于其它季节，这也是土壤风蚀发生在春季的主要原因。(3)气候因子的高值区分布在新疆东部、青海西部、40°N以北的内蒙古中西部，这与气压中心和高大山体地形分布有关。

利用1980-2017年北京地区沙尘天气、风速、气温和降水资料以及1998-2017年沙源地卫星遥感植被和积雪覆盖资料，研究了北京地区沙尘天气的变化特征及其可能成因。结果表明：北京地区沙尘天气以扬沙和浮尘为主、沙尘暴较少。沙源地植被覆盖状况是北京地区沙尘天气的重要影响因子，沙源地植被指数增加则沙尘天气减少；沙源地冬季积雪覆盖面积增加对北京地区沙尘天气减少具有一定影响。风速和气温是影响北京地区沙尘天气的重要气候因子，起风沙日数减少、气温上升则沙尘天气减少；降水量增加对北京地区沙尘天气减少具有较显著影响。

利用1980-2017年北京地区沙尘天气、风速、气温和降水资料以及1998-2017年沙源地卫星遥感植被和积雪覆盖资料，研究了北京地区沙尘天气的变化特征及其可能成因。结果表明：北京地区沙尘天气以扬沙和浮尘为主、沙尘暴较少。沙源地植被覆盖状况是北京地区沙尘天气的重要影响因子，沙源地植被指数增加则沙尘天气减少；沙源地冬季积雪覆盖面积增加对北京地区沙尘天气减少具有一定影响。风速和气温是影响北京地区沙尘天气的重要气候因子，起风沙日数减少、气温上升则沙尘天气减少；降水量增加对北京地区沙尘天气减少具有较显著影响。

利用1980-2017年北京地区沙尘天气、风速、气温和降水资料以及1998-2017年沙源地卫星遥感植被和积雪覆盖资料，研究了北京地区沙尘天气的变化特征及其可能成因。结果表明：北京地区沙尘天气以扬沙和浮尘为主、沙尘暴较少。沙源地植被覆盖状况是北京地区沙尘天气的重要影响因子，沙源地植被指数增加则沙尘天气减少；沙源地冬季积雪覆盖面积增加对北京地区沙尘天气减少具有一定影响。风速和气温是影响北京地区沙尘天气的重要气候因子，起风沙日数减少、气温上升则沙尘天气减少；降水量增加对北京地区沙尘天气减少具有较显著影响。

积雪是地表特征的重要参数，其对辐射收支、能量平衡及天气和气候变化有重要影响。基于1979-2018年积雪深度卫星数据及同期的格点型降水和气温观测资料，分析了澜沧江上游乌弄龙流域积雪的时空变化特征及其与气候因子的关系。采用回归分析法分析积雪及气候因子随时间的变化趋势和幅度。利用相关分析法研究降水、气温对积雪的影响及其空间规律。结果表明：流域内降水量、气温和雪深空间分布不均，西北部和东南部积雪深度较大；年降水量和年均气温呈逐年上升趋势，流域各部分上升速度存在明显差异，年均雪深表现为整体下降趋势且主要集中在流域西北部和中部区域；积雪深度与降水量多为正相关，与气温多为负相关，在研究区上游和下游表现的相关性较强。