基于MODIS遙感數據的鄱陽湖流域生態系統生產力變化研究

田振興，昝梅，汪進欣

1. 中國電子科技集團第二十八研究所，江蘇 南京 210007；2. 新疆師范大學地理科學與旅游學院，新疆 烏魯木齊 830054；3. 南京信息工程大學應用氣象學院，江蘇 南京 210044

生態系統生產力是定量描述生態系統固碳（生產）能力的指標，它的變化也是表征區域生態環境質量變化的重要指標。生態系統生產力主要分為總總初級生產力（GPP）和凈初級生產力（NPP）。GPP是指單位時間內綠色植物通過光合作用途徑所固定的有機碳量，決定著進入陸地生態系統的初始能量和物質量；NPP是指植被所固定的有機碳中除去其自身呼吸所消耗掉的部分（方精云等，2001；陳廣洲等，2017）。GPP和NPP是全球碳循環研究中的重要參數（李登科等，2018），研究GPP和NPP變化趨勢對氣候變化的響應機制是全球變化研究的熱點問題（吳曉全等，2016）。因此，掌握生態系統生產力時空變化規律，對評價陸地生態系統的環境質量，調節生態過程以及估算陸地碳循環具有重要的意義（侯英雨等，2007）。

生態系統生產力的模型研究先后經歷了簡單統計模型、基于遙感數據過程模型、動態全球植被模型等多個發展階段（袁文平等，2014）。其中，基于遙感數據的光能利用率模型逐漸成為估算生態系統生產力的主要方法，主要包括CASA模型（樸世龍等，2001）、MODIS-GPP模型（Wang et al.，2013；Ryu et al.，2011）、GLO-PEM 模型和 GEOLUE模型（高志強等，2008）等。MODIS-GPP產品屬于MODIS的陸表產品，是當前被應用得最為廣泛的生態系統生產力產品，可每隔8天提供1次全球500 m分辨率的生態系統生產力信息。MODIS數據在全球不同地區的氣候變化、環境評估、植被生長情況和生產力估算等不同研究中得到了驗證及廣泛應用（Zhao et al.，2005）。

近年來，受全球氣候變化的影響，中國極端氣候發生的頻率較以前明顯增加（蔡文香，2016）。預測到 21世紀末，全球降水格局會發生改變，全球氣溫也可能會升高1.4～5.8 ℃（IPCC，2001），然而這些變化很有可能使陸地生態系統碳循環發生變化。以往的文獻資料研究分析表明，增加降水量和升高氣溫會促進植被的生長發育，也會使陸地生態系統碳通量增加，減少降水量則會引起相反的效應（Andersonteixeira et al.，2011；Wu et al.，2011a；Wu et al.，2011b）。有關災害性天氣以及氣象因子的變化對生態系統生產力的影響，目前已有一些研究，如趙志平等（2015）以西南地區旱災為例，研究了植被凈初級生產力和蒸散量、降水量、濕潤指數之間的相關關系；柳藝博等（2016）以江西森林生態系統為例，基于MODIS數據研究了GPP、NPP和凈生態系統生產力（NEP）的時空變化特征及其對氣象干旱的響應；根據近幾十年中國生態系統生產力變化和降水、溫度的關系分析表明，中國大部分地區的生態系統生產力（GPP和NPP）與年均溫呈正相關關系，青藏高原和東北地區的NPP與年降水量呈負相關關系（陳福軍等，2011）。不同的覆被類型的植被生產力也是不同的，高艷妮等（2012）分析了中國陸地生態系統凈初級生產力的時間變化及對未來氣候變化的響應特征，估算了不同植被類型下的NPP總量，結果表明不同植被類型的NPP總量總體表現為農作物和草地位居前兩位。另外，不同時間尺度，生態系統生產力與氣象要素之間的關系也是不同的，例如龍慧玲等（2010）研究了在不同的時間尺度下NPP與溫度和降水的關系，結果表明，在季節尺度下，春秋季節的NPP與氣溫顯著相關，在年尺度下，NPP與降水量顯著相關。

鄱陽湖流域處于亞熱帶地區，森林覆蓋率高達60%以上，屬于全國森林覆蓋率最高的地區之一（黃麟等，2010）。建設江西省鄱陽湖流域生態經濟區已經成為國家戰略的區域性發展規劃（徐婷婷等，2010）。鄱陽湖在調節長江水位、涵養水源、改善當地氣候和維護周圍生態平衡等方面都起著重大的作用。因此，本研究以江西省鄱陽湖流域為研究區，利用MODIS遙感數據和氣象站點數據，分析2000—2014年鄱陽湖流域生態系統GPP和NPP的時空變化特征，評價氣象因子對生態系統生產力的影響，為氣候變化背景下中國典型生態系統生產力的影響和適應研究提供理論支撐，在保護環境的同時，為有序利用生態資源、促進人類社會發展提供科學基礎。

1 數據資料和方法

1.1 研究區概況

鄱陽湖作為中國第一大淡水湖，位于長江中下游南岸（24°07′～29°09′N，114°02′～117°97′E），總面積16.22×104km2，跨江西、湖南、安徽福建、浙江和廣東 6個省，其在江西省境內的流域面積為15.7×104km2，占全流域的 96.9%（金斌松等，2012）。因此，本研究以江西省鄱陽湖流域代表鄱陽湖流域作為研究區域（圖 1）。鄱陽湖流域年均降水量為1340～1930 mm，一般為南部地區多北部地區少，東部多西部少，山區較多盆地較少。年平均氣溫為16.4～19.8 ℃（聶昊等，2011）。該流域氣候溫暖，日照充裕，降水量充沛，無霜期較長，由于地處亞熱帶地區，植被種類繁多，植被類型主要有常綠闊葉林、常綠落葉林、針葉林、矮林和灌林等，森林覆蓋率達60%以上，居全國第二（黃麟等，2010）。

圖1 研究區位置圖Fig. 1 Location of the study area

1.2 數據資料及預處理

1.2.1 GPP 和NPP數據

本研究所使用的 GPP和 NPP數據為 2000—2014年全球的MODIS產品，由MODIS數據中心下載（ftp://ftp.ntsg.umt.edu/pub/MODIS/）。運用ArcGIS 10.2軟件對MODIS的GPP和NPP數據分別進行投影轉換（Albers）、裁剪、重采樣（463 m×463 m，與地表覆被數據空間分辨率保持一致）和剔除異常值等處理。

1.2.2 氣象要素數據（氣溫、降水和輻射）

對所獲取的鄱陽湖流域16個氣象站點2000—2014年的逐日氣溫、降水和輻射數據采用反距離權重法進行空間插值，生成463 m×463 m的溫度、降水和輻射場數據（Liu et al.，2015）。在此基礎上，運用ENVI IDL進行波段運算生成年平均溫度、降水量和輻射量，用于分析生態系統生產力 GPP和NPP的相關關系。在進行溫度數據插值時，假設海拔高度每上升1 km，氣溫下降6 ℃。

1.3 生態系統生產力（GPP和NPP）的估算方法

基于遙感數據的光能利用率模型是生態系統生產力的主要估算方法。光能利用率模型假設在相對適宜的環境狀態下（水分、溫度和養分等不變），葉片吸收太陽輻射的量決定了植物光合作用的強弱，而且植物以一個固定的比例將太陽能轉化為化學能。然而，在現實環境下，潛在光能利用率一般會受到水分、溫度和其他環境因子的限制。所以，生態系統初級總生產力GPP可用下式表示：

式中，PAR為入射的光合有效輻射；FPAR表示植被冠層所吸收的有效光合輻射的比例；εmax為潛在光能利用率；f為各種環境因素對光能利用率的脅迫作用；FPAR×PAR為植物冠層所吸收的有效光合輻射；εmax×f表示現實環境條件下的光能利用率。不同的研究模型所考慮的環境限制因子之間存在較大差異。

用于估算生態系統 NPP的光能利用率模型為CASA模型：

式中，T1，T2和W表示兩個溫度和水分脅迫對光能利用率產生的限制作用。理想狀況下的εmax值為全球統一的 0.389 g·MJ-1（以 C 計）（Friedl et al.，2010）。

1.4 分析方法

1.4.1 GPP 和NPP以及氣象因素變化趨勢分析方法

通過線性擬合方法（y=ax+b）分析生態系統生產力（GPP、NPP）和氣象要素2000—2014年的變化趨勢，即：

式中，n代表年數，等于15；xi代表年份（1, 2,3, …, 15）；yi為第i年的GPP、NPP和氣象要素。當a＞0時，表示GPP、NPP和氣象要素呈上升趨勢，a＜0時，表示GPP、NPP和氣象要素呈下降趨勢（張繼平等，2015）。

1.4.2 GPP 和NPP與氣象要素相關性的分析

采用偏相關系數r（coefficient of correlation）分析GPP、NPP與氣象要素（降水、溫度、輻射）之間的相關關系。偏相關系數r的值在-1～1之間，當相關系數r＞0時，兩個變量呈正相關，r＜0時，兩個變量呈負相關。

式中，n為15年；xi代表第i年的GPP、NPP；yi表示第i年的氣象要素（降水、溫度、輻射）。根據顯著性檢驗表，當n=15，p=0.05時，相關系數顯著性的臨界值為 0.514，若＞0.514，就可以認為此相關系數在0.05水平上顯著相關。越趨近于1，說明GPP和NPP與氣象要素的偏相關性越強趨近于0時，表示兩者幾乎不存在線性相關關系。偏相關系數是在排除了其他變量的影響下計算變量間的相關系數的，如式（5）中的r12.3表示剔除第3個要素的影響后，要素1和2之間的相關性，式（6）中的r12.34表示剔除第3和第4個要素的影響后，要素1和2之間的相關性。

2 結果與分析

2.1 GPP和NPP的空間分布特征及變化

2000—2014 年鄱陽湖流域 GPP年均值空間分布如圖 2a所示，鄱陽湖流域GPP平均值約為1300 g·m-2·a-1（以 C 計），最高值為 2512 g·m-2·a-1。2000—2014 年鄱陽湖流域 NPP 年均值空間分布圖如圖 2b所示，NPP平均值約為 580 g·m-2·a-1，最高值為 1210 g·m-2·a-1。鄱陽湖流域的GPP、NPP的高值主要集中分布在南部地區，該地區地表覆被以常綠闊葉林為主；低值主要集中在鄱陽湖流域的北部地區，呈放射狀分布，GPP、NPP低值地區的主要地表覆被類型為水體、城鎮建設用地、農作物等。

圖3所示為2000—2014年鄱陽湖流域GPP和NPP的年際變化趨勢。2000—2014年間鄱陽湖流域GPP量與 NPP隨時間的變化特征大體相同。2000—2014年鄱陽湖流域GPP的年際波動幅度比較大，整體略呈上升趨勢，GPP平均值為1365.0 g·m-2·a-1，2000年GPP為15年中的最低值（1247.2 g·m-2·a-1），2004 年 GPP 達 1471.6 g·m-2·a-1，為 15 年中的最高值（圖3a）。NPP的年際變化幅度也較大，整體略呈下降趨勢，NPP 平均值為 601.7 g·m-2·a-1，2004年的 NPP值最高，達 692.4 g·m-2·a-1，2000年的NPP 值最低，為 545 g·m-2·a-1（圖 3b）。

圖2 2000—2014年鄱陽湖流域GPP（a）和NPP（b）均值空間分布Fig. 2 The spatial distribution of GPP (a) and NPP (b) in the Poyang Lake basin in the past 2000-2014 years

圖3 2000—2014年鄱陽湖流域GPP（a）和NPP年平均值（b）變化趨勢Fig. 3 Variation trend of GPP (a) and NPP (b) in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

圖4所示為鄱陽湖流域生態系統GPP和NPP在 2000—2014年的空間變化趨勢圖。流域內接近65%的地區的GPP在15年里表現出增長趨勢，大約10%地區GPP的增長速度超過了10 g·m-2·a-1，主要分布在北部地區，零星地區的增長速度接近20 g·m-2·a-1；GPP減少的區域主要分布在東北部地區，下降速度超過 10 g·m-2·a-1，占研究區總面積的10%，個別地區的下降速度超過30 g·m-2·a-1。接近40%的地區NPP在2000—2014年呈上升趨勢，增長速度超過5 g·m-2·a-1的地區僅占5%，零星地區的增長速度超過了 10 g·m-2·a-1；下降速度超過 5 g·m-2·a-1的地區占20%，部分地區的下降速度超過15 g·m-2·a-1，主要分布在北部地區。

2.2 氣象因子的空間分布特征及變化

鄱陽湖流域 2000—2014年的平均年降水量空間分布特征表現為自東向西逐漸降低（圖5），鄱陽湖流域年平均降水量為1656 mm，最小值為1446 mm，最大值為1926 mm。2000—2014年年降水量整體上呈上升趨勢，以4.2 mm·a-1的速率增加。年降水量增加地區主要集中于北部地區，東北部小部分地區的降水量增長速度超過20 mm·a-1。

鄱陽湖流域 2000—2014年均氣溫為 18 ℃左右，均溫大于20 ℃的地區主要集中在南部（圖6a）。研究期內，鄱陽湖流域年均溫整體呈上升趨勢，平均氣溫增加速率約為 0.014 ℃·a-1。2000—2014年鄱陽湖流域有近60%的地區年均溫呈上升趨勢，主要集中在中部地區，年均溫升高的最大速率達0.045 ℃·a-1（圖 6b）。

圖4 2000—2014年鄱陽湖流域GPP（a）和NPP（b）變化趨勢空間分布Fig. 4 Spatial Distribution of GPP and NPP in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

圖5 2000—2014年鄱陽湖流域平均年降水量空間分布（a）和年變化率空間分布（b）Fig. 5 Spatial distribution of average annual precipitation (a) and spatial distribution of annual change rate (b) in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

如圖7a所示，鄱陽湖流域2000—2014年的年均輻射量為 10.4～12.7 MJ·m-2·a-1，輻射高值集中分布在南部地區，低值分布在中東部。鄱陽湖流域年均輻射量整體呈上升趨勢，年均輻射量增加速率約為 0.0039 MJ·m-2·a-1（圖 7b），增加速率較快的區域主要集中在南部地區，較慢的區域主要集中在東北部地區。

2000—2014 年鄱陽湖流域年均降水量、年均溫、年均輻射量均呈上升趨勢（圖8），其中，年均輻射的上升趨勢較弱。

圖6 2000—2014年鄱陽湖流域平均氣溫空間分布（a）和年變化率空間分布（b）Fig. 6 Spatial distribution of mean temperature (a) and annual change rate (b) in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

圖7 2000—2014年鄱陽湖流域平均輻射空間分布（a）和年變化率空間分布（b）Fig. 7 Spatial distribution of mean radiation (a) and annual change rate (b) in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

2.3 GPP 和NPP與氣象因子的偏相關性

偏相關性分析結果顯示，鄱陽湖流域生態系統GPP和NPP與年降水量呈正相關關系（圖9），與平均氣溫也呈正相關關系（圖10），且GPP與平均氣溫的相關性強于NPP與平均氣溫的相關性。

GPP與年均輻射量間不存在顯著相關性，而NPP與輻射呈正相關（圖 11）。綜上所述，NPP與年降水量的相關性最強，與氣溫的相關性次之，與輻射的相關性較弱，這與谷曉平等（2007）的研究結果相符。

圖8 2000—2014年鄱陽湖流域年降水量（a）、年均溫（b）和年均輻射（c）變化趨勢Fig. 8 The variation trend of annual precipitation (a), average annual temperature (b) and annual radiation (c) in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

圖9 2000—2014年鄱陽湖流域GPP（a）和NPP（b）與年降水量的偏相關性空間分布特征Fig. 9 Spatial distribution characteristics of partial correlation between GPP and annual precipitation (a), and between NPP and annual precipitation (b)in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

3 討論

圖10 2000—2014年鄱陽湖流域GPP（a）和NPP（b）與平均氣溫的偏相關性空間分布特征Fig. 10 Spatial distribution characteristics of partial correlation between GPP and mean temperature (a) and between NPP and mean temperature (b)in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

MOD17是第一套全球尺度長時間序列的中分辨率植被生產力產品，具有較高應用意義（林尚榮等，2018）。MODIS GPP/NPP算法的基礎為光能利用率（LUE）模型，利用LUE和環境因素包括溫度、水汽壓、光照三者之間的關系模擬生態系統生產力（Running et al.，2004）。自公布以來，已有很多學者在全球不同區域對 MODIS GPP/NPP產品進行了評估（Jung et al.，2007；He et al.，2013；Liu et al.，2014），研究表明，該產品在不同區域的可靠性存在差異。如 Jiang et al.（2016）利用FLUXNET2015數據集中超過 140個通量站，共12種地表覆蓋類型的通量數據，發現雖然GPP產品在 8 d時間尺度的 R2達 0.68以上；Liu et al.（2014）和He et al.（2013）分別利用通量站數據進行驗證，表明MODIS GPP產品在中國和東亞都有不同程度的低估現象。

圖11 2000—2014年鄱陽湖流域GPP（a）和NPP（b）與輻射量的偏相關性空間分布特征Fig. 11 Spatial distribution characteristics of partial correlation between GPP and radiation (a), and between NPP and radiation (b) in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

偏相關性分析表明，GPP和 NPP與氣象要素（降水量、氣溫、輻射量）均呈正相關關系。2000—2014年鄱陽湖流域GPP整體略有上升，而NPP略呈下降，主要原因可能是 2000—2014年間鄱陽湖流域大部分地區呈現降水減少、溫度升高（柳藝博，2016），而鄱陽湖流域地理環境特殊，水分資源相對充足，溫度升高在一定程度上會增加呼吸消耗，使得NPP下降。

由于各種條件限制，本研究還存在一些不足之處。首先，直接對氣象站點數據利用插值生成的數據存在誤差。其次，雖然經過相關性分析，GPP和NPP與氣象要素（降水量、氣溫、輻射量）都呈正相關關系，但是研究期內GPP和NPP整體變化趨勢并不明顯。由于資料所限，本研究未開展MODISGPP/NPP產品在鄱陽湖流域的評價工作。最后，本文未綜合各種氣象因子對GPP、NPP的共同影響作用，也未考慮氣象災害可能對 GPP和 NPP造成的影響，這些不足將在以后的研究工作中予以改進。

4 結論

利用 MODIS遙感數據和地面觀測氣象數據等對鄱陽湖流域 2000—2014年生態系統 GPP、NPP空間分布、變化趨勢及其與對該地區的降水量、溫度、輻射以及地表覆被等變化的關系，得出結論如下：

（1）2000—2014年鄱陽湖流域 GPP的年總量為 202.3～238.7 Tg·a-1，平均年總量為 221.4 Tg·a-1；NPP的年總量為88.4～112.2 Tg·a-1，平均年總量為97.6 Tg·a-1。2000—2014年GPP的年總量變化略呈上升趨勢，NPP年總量略呈下降趨勢，但變化趨勢不明顯。

（2）鄱陽湖流域 2000—2014年間年降水量、年均溫、年均輻射整體上均呈上升趨勢，年降水量增長速率為 4.2 mm·a-1，年均溫平均增加速率為0.014 ℃·a-1，年均輻射的平均增加速率為 0.0038 MJ·m-2·a-1。

（3）鄱陽湖流域2000—2014年GPP、NPP與年降水量、年均溫和輻射均呈正相關關系，其中，年降水量、平均氣溫與GPP和NPP的相關性較強，輻射與GPP和NPP的相關性較弱。