近二十三年貴南縣草地凈第一性生產力與氣候變化的響應

索南加，周 雷

（1.青海省貴南縣草原工作站，貴南 813100；2.青海省共和縣沙珠玉鄉畜牧獸醫工作站）

植被凈第一性生產力（net primary productivity）是指綠色植物在單位面積、單位時間內所積累的有機物數量，是光合作用所產生的有機質總量減去呼吸消耗后的剩余部分［1］。植被生產力受到氣候、土壤、植物特性及其它自然和人為因素的影響，反映了植物群落在自然環境條件下的生產能力。近年來，NPP的研究倍受重視，建立了許多區域或全球尺度的植被凈第一性生產力估算模型。現有的NPP模型對不同調控因子的側重點有差別，模型在方法和復雜度上也不同。其中以生理生態學為基礎的周廣勝半經驗半理論模型［2-5］在不同區域得到不同程度的驗證且被廣泛應用，特別是在干旱、半干旱地區的應用效果較好［5］。本文以貴南縣為研究區的資料分析比較周廣勝模型在具體區域的應用情況。

1 研究區自然概況

貴南縣位于青藏高原東北部，地理坐標東經98°46′～101°22′，北緯 35°27′～36°56′，在自然地帶上屬于高原溫帶半干旱草原和干旱荒漠草原的過渡生物氣候帶，是我國重點牧區之一環青海湖牧區的一部分，也是青海省畜牧業生產的主要基地和半細毛羊改良培育的重點地區之一。境內大部分地區海拔在3 000～3 400 m之間，年平均氣溫2.0～3.3℃，年均降水量311.1～402.1 mm，年均蒸發量 1 558.2～1 841.2 mm，年濕潤度 0.41～0.52，年均風速2.1～2.7 m/s，年均大風日數 17.7～43.2 d，最多可達 75 d，草原植被類型以溫性草原類、溫性荒漠草原類為主。

2 數據及研究方法

2.1 數據資料 研究利用位于全國重點牧區環青海湖共和盆地草原區的貴南縣氣象站1985—2007年的溫度、降水及牧草生物量監測資料。研究區處于典型溫性草原、溫性荒漠草原區，因此本文將NPP的模擬結果進行研究分析。

2.2 研究方法 根據周廣勝與張時新（1995）建立的自然植被的凈第一性生產力模型可知，利用陸地表面所獲得的降水量及其所獲得的凈輻射資料，即可求取該區潛在的自然植被凈第一性生產力。模型表示如下：

式中NPP為自然植被的凈第一性生產力（DM，t/（hm2·a））；RDI為輻射干燥度；P 為年降水量（mm）。

張時新針對中國各植被地帶的可能蒸散率（PER）與年輻射干燥度（RDI）進行分析得到RDI與PER的回歸方程：

其相關系數達0.9。其中，PER為利用Holdridge生命地帶系統的氣候指標計算的可能蒸散率。計算公式為：

式中，PER為可能蒸散率；r為降水量（mm）；PET為可能蒸散（mm）；BT為生物溫度（℃），是指出現植物營養生長范圍內的平均溫度，在0～30℃之間，日均溫低于0℃和高于30℃的均排除在外。其計算公式為：

式中，BT為年（或月）平均生物溫度；t為＜30℃與＞0℃的日均溫；T為＜30℃與＞0℃的月均溫。

3 結果與分析

本文通過模型計算的凈第一性生產力，由于實測NPP資料時間序列不長，使得模擬NPP結果的準確性驗證難以進行，多以地上生物量的變化趨勢與模擬NPP結果的趨勢進行分析對比，兩者間的相關性越高就證明NPP模型的模擬結果去實行越好，與實際NPP僅存在一個系統誤差。因而本文也采用實測的地上生物量對模擬NPP結果的準確性進行驗證比較（圖1）。

圖1 貴南縣歷年地上生物量和以模型計算的NPP的變化

從圖（1）和相關性表中可以看到（表1），貴南縣NPP的模擬結果都在3.0～4.5 t/hm2之間，與實測的地上生物量存在較大差異。但具有相同的變化趨勢，而相關性相對比較顯著，相關系數為貴南0.763，通過0.01水平上的顯著性檢驗，因此周廣勝模型用來模擬貴南縣牧草地上生物產量是可行的。通過模擬結果一致性來看，模型利用氣候資料對NPP預測與植被類型的劃分相符合，但與實測的地上生物量存在較大差異，特別是實測的地上生物量存在逐年減少的趨勢，這可能與植被受到當地的放牧情況、土壤、沙漠化狀況等人為和自然因素影響程度有關。如果利用模型去預測該區牧草產量，導致估算結果較粗，誤差較大。可見，用模型去預測同氣候區的凈第一性生產力需具體考慮整個區域內受到的人為影響和本身自然環境差異等因素的不同。

表1 貴南縣地上生物量實測值與第一性生產力模型預測值的相關性分析

圖2 貴南縣歷年年降水量、年均溫與NPP的變化

從降水量和年均溫分布看（圖2），降水量的趨勢與NPP曲線的變化趨勢基本一致［6］，相關系數0.897 3；溫度變化對NPP的影響不是很明顯，相關系數為0.568 9；可見降水較溫度更決定著一個區域牧草的產量。

4 討論

4.1 利用溫度和降水建立的NPP模型在共和盆地模擬效果很好，用來模擬該區域的牧草產量是可行的，但在處于同一植被類型區的貴南縣的NPP模擬值和地上生物量實測值相關性系數只有0.763，這可能與當地的放牧情況、土壤差異、沙漠化程度等因素有關。因此，利用模型去預測一個區域的牧草產量應結合實際情況對模型進行修證，提高模型的預報精度。

4.2 當地的氣候生產力取決于溫度和降水的結合情況，雨熱同期的配置最有利于牧草的生長。影響牧草生長的主要氣候限制因子是降水，溫度的變化對NPP值的影響不是很大。

4.3 本文所采用的NPP模型的特點是決定NPP的環境因子形式簡單，且在不同區域得到了不同程度的驗證，被廣泛應用。由于忽略了許多影響NPP的植物生態生理反應、復雜生態系統過程和植物對環境的反饋作用等方面，估算結果也只是一種潛在的NPP。同時，目前驗證NPP模型的準確性大都采用地上生物量，沒有考慮復雜的地下系統，使得模型準確性的驗證受到限制［6-8］。開展生態系統定位研究，建立NPP模型中參數數據庫，為研究生態生理過程模型提供基礎數據，也為NPP估算結果的驗證提供了直接的地面數據。

［1］周光勝，張時新.全球氣候變化的中國自然植被的凈第一性生產力研究［J］.植物生態學報，1996，20（1）：11-19.

［2］柳小妮，任正超，李純斌，等.氣候變化下中國草地NPP的研究［J］.草原與草坪，2010（3）：12-16.

［3］張旭萍，郭連云，田輝春.環青海湖盆地氣候變化對草地生態環境的影響［J］.草原與草坪，2008（2）：36-38.

［4］王艷，楊劍虹，潘潔.川西北高寒草原退化沙化成因分析——以紅原縣為例［J］.草原與草坪，2009（1）：23-25.

［5］柯金虎，樸世龍，方精云.長江流域植被凈第一性生產力及其時空格局研究［J］.植物生態學報，2003，27（6）：764-777.

［6］崔林麗，史軍.中國陸地凈初級生產力的季節變化研究［J］.地理科學進展，2005，24（3）：8-17.

［7］李志剛，段煥娥.西北高寒民族地區生態環境問題及農牧業發展——以甘南藏族自治州為例［J］.地理科學，2005，25（5）：551-555.

［8］鐘誠，何宗宜，劉淑珍.西藏生態環境穩定性評價研究［J］.地理科學，2005，25（5）：573-579.