2000-2015年黃河流域植被凈初級生產力時空變化特征及其驅動因子

田智慧, 張丹丹, 赫曉慧, 郭恒亮, 魏海濤

(1.鄭州大學 智慧城市研究院, 鄭州 450001; 2.鄭州大學 水利與環境學院, 鄭州 450001)

植被凈初級生產力(Net Primary Productivity，NPP)指綠色植物在單位時間、單位面積內所累積的有機物量，是反映全球氣候變化與陸地生態系統響應的重要參數[1]。植被NPP作為陸地生態系統中物質循環、能量流動的重要部分[2]，不僅反映植被在自然環境下的生產能力，還是判定生態系統固碳能力和調節生態過程的關鍵因子，為生態環境問題研究提供重要依據[3-4]。國內外關于植被NPP的研究主要集中在基于模型對植被NPP的模擬及其與主要影響因子的響應關系等領域[5-9]。姚玉璧等[7]利用氣候生產潛力模型(Thornthwaite Memorial)模擬并分析了長江源區1859—2008年的植被NPP變化；崔林麗等[8]對中國東南部植被NPP與氣候要素的關系進行了研究；陳探等[9]對沈陽經濟區的土地利用和植被NPP的關系進行了研究。這些研究的結論并不具有廣泛性、普適性，原因是植被NPP受植被自身生理特征差異影響，在不同的區域尺度上，植被類型不同，對驅動因子的敏感性和響應特征呈時空異質性[10-11]，故很難基于大尺度確定區域尺度植被NPP時空變化的驅動機制。鑒此，基于區域尺度對植被NPP的研究成為國內外學者關注的熱點之一[12-14]。黃河流域地跨我國干旱、半干旱、半濕潤地區，地貌單元復雜、區域氣候差異明顯、土地利用/覆蓋類型多樣化，人類活動強度劇烈，氣候變化敏感，生態系統環境脆弱[15]。對此，亟需對黃河流域生態環境保護問題加強重視，評估其生產力狀況迫在眉睫，但目前針對黃河流域植被NPP的研究極少。

綜上，本文以黃河流域為研究區，采用偏差分析、趨勢分析、相關性分析及馬爾科夫轉移模型探究其植被NPP時空變化及驅動機制，進而反映黃河流域生態環境生產能力的整體狀況，為該區生態系統環境質量評價、保護及資源的合理開發、利用提供科學依據。

1 研究區概況

黃河流域發源于青海省巴顏喀拉山，位于96°—119°E，32°—42°N，東西橫跨1 900 km，南北寬1 100 km，流經青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、陜西、山西、河南和山東9省(圖1)，在山東墾利縣流入渤海，流域面積79.5萬km2。

圖1 黃河流域位置及氣象站點分布

黃河流域幅員遼闊，地勢西高東低，西部河源地區平均海拔在4 000 m以上，由一系列高山組成；中部地區海拔為1 000～2 000 m，為黃土地貌，水土流失嚴重；東部海拔不超過100 m，主要由沖積平原形成。黃河流域屬大陸性氣候，東南部屬半濕潤氣候，中部屬半干旱氣候，西北部屬干旱氣候。流域內地貌類型多樣，生境復雜，為各種植被類型的發育創造了有利條件；主要土地利用類型為草地、林地和農用地。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源及處理

植被NPP源自美國NASA(http:∥files.ntsg.umt.edu/data/NTSG_Products/MOD17/)提供的2000—2015年MOD17A3數據，空間分辨率重采樣為0.01°×0.01°。該產品包含一個數據質量控制文件(NPP_QC)，對其進行統計分析，舍棄可信度低、反演失敗的數據，進而得到可信度達98.56%的中、高等級質量NPP數據，在MRT軟件支持下，對MOD17A3數據進行格式轉換(HDF至Tiff)、重投影(SIN至WGS84/Albers Equal Area Conic)、裁剪、比例換算等，得到單位為g C/(m2·a)的年NPP數據。

氣象數據采用中國氣象科學數據共享服務網(http:∥data.cma.cn/site/index.html)提供的2000—2015年黃河流域80個標準氣象站點的月均溫和月降水量數據。對其進行Kriging空間插值和重采樣，獲得與NPP數據柵格大小一致、投影方式相同的氣象柵格數據。

土地利用/覆蓋類型數據采用USGS(https:∥ladsweb.nascom.nasa.gov/data/)提供的2001—2013年行列號為H25V05/H26V04/H26V05/H27V05的MCD12Q1數據，對其進行拼接、重投影、裁剪及重采樣。

2.2 偏差分析

偏差反映某時間段內NPP偏離多年NPP均值的程度，其公式如下：

(1)

2.3 趨勢分析

一元線性回歸分析法可以消除特定年份極端氣候的影響[16]，故采用此法分析河南省植被年NPP的變化趨勢。其變化速率的計算如公式(2)所示。

(2)

式中：θslope為NPP的變化速率；n為總的樣本數；k為時間序列；Xk為第k年的NPP。θslope>0，NPP為增加趨勢；θslope<0，NPP為減少趨勢。

2.4 相關性分析

相關性分析主要用來反映要素之間的相關程度和相關方向，本研究采用基于像元的皮爾森相關系數法，考慮p<0.05和p<0.01兩種置信水平來探討植被年NPP對氣溫、降水的響應關系。其相關系數、偏相關系數、復相關系數的計算公式如下：

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

式中：n為樣本個數；m為自變量個數。

2.5 馬爾科夫轉移模型

采用馬爾科夫轉移模型來描述黃河流域土地類型的定量轉換關系，反映不同時間段內流域內各種土地類型減少面積去向或增加面積來源。轉移矩陣表達式為：

(8)

式中：Cij是流域第i種和第j種土地類型之間相互轉換量。

3 結果與分析

3.1 植被NPP的時間變化特征

通過對黃河流域植被年均NPP及各年NPP偏差值進行統計(圖2)可知，2000—2015年黃河流域植被NPP的變化范圍為179.6～258.1 g C/(m2·a)，平均值為228.2 g C/(m2·a)，最大值出現在2012年，達到258.1 g C/(m2·a)，超過平均值29.9 g C/(m2·a)，最小值則在2001年，為179.6 g C/(m2·a)，低于平均值48.6 g C/(m2·a)，2000—2015年黃河流域植被NPP整體上呈現微小的波動增加趨勢。植被NPP的偏差值呈現先減少后增加的趨勢，其中2000年和2001年的植被NPP偏差值較大，說明偏離平均水平程度較嚴重，從2008年開始，除2011年以外植被NPP的偏差值均高于平均水平。

通過對黃河流域上中下游植被年均NPP值統計(圖3)可知，黃河流域2000—2015年各河段植被NPP整體呈波動上升趨勢，但各河段多年植被NPP年均值差異顯著。2001年上、中、下游植被NPP均出現低峰值，這可能與當年黃河流域出現的大面積旱災[17]有關，導致植被枯死，生態環境惡劣；2011年上游、中游植被NPP出現低峰值，這可能與該年的暴雨[18]有關，導致水土流失、植被覆蓋率低。植被NPP上游變化浮動較小，中游、下游變化趨勢基本一致，浮動相對顯著。上中下游植被NPP值呈明顯的層次分布，即上游植被NPP均值[186.3 g C/(m2·a)]<中游植被NPP均值[275.7 g C/(m2·a)]<下游植被NPP均值[317.9 g C/(m2·a)]，這可能與中上游受降水稀少、蒸發強烈、風大沙多等氣候的影響有關，區域生態環境脆弱。

圖2 黃河流域2000-2015年NPP年際變化和偏離分析

圖3 黃河流域2000-2015年上中下游NPP年際變化

3.2 植被NPP的空間變化特征

黃河流域2000—2015年近16 a植被年均NPP具有較強的空間分異性規律(圖4)，整體由南向北呈帶狀遞減分布，其差異與水熱條件有關。流域上游：西北部的祁連山區、中北部的賀蘭山區由于林地種植導致植被NPP較高；東北部的毛烏素沙漠和北部的內蒙古地區自然條件惡劣，植被NPP相對較低，但河套平原由于氣候條件良好，農用地面積較廣，植被NPP也較高；西南部的青海高原與三江源地區受強大陸性氣候控制，降水稀少，植被稀疏，植被NPP較低；被譽為“黃河之腎”的瑪曲濕地水源充足，植被NPP也較高。流域中游：陜北高原和秦嶺山系水熱條件好，樹木種植廣泛，植被NPP較高；呂梁山西部植被NPP較低，這可能與呂梁山北北東走向有關，阻擋了來自東部的水汽，氣候干燥，不利于植被生長；黃土高原局部地區植被NPP較低，可能與該區含沙量大，易暴雨成災有關。流域下游：大部分地區處于平原地帶，水熱條件好，農田面積廣泛，植被NPP普遍較高。

通過對黃河流域各河段植被NPP總量值統計(圖5)可知，由于中上游面積遠遠大于下游面積，致使中游NPP總量(95.10 Tg C)>上游NPP總量(79.92 Tg C)>下游NPP總量(7.31 Tg C)，其中中上游植被NPP總量約占整個黃河流域植被NPP總量的96%，可見中上游對整個流域植被NPP的貢獻最大，對整個流域生態環境的影響舉足輕重，故加強流域中上游區域生態環境建設與保護至關重要。

圖4 2000-2015年黃河流域平均NPP空間分布

圖5 黃河流域上中下游NPP均值及總量變化

3.3 植被NPP的變化趨勢分析

基于像元尺度對黃河流域2000—2015年植被NPP的年際變化進行一元線性回歸分析，得到研究區每個柵格的NPP變化趨勢，并對其結果進行標準差重分類(圖6)。植被年NPP的變化趨勢呈明顯的地域性空間差異特征。植被NPP呈明顯增加區域(變化斜率>8)主要分布在隴中高原，這里林地種植面積較多。植被NPP呈嚴重退化區域(變化斜率<-8)主要分布在呂梁山周邊，這里水熱資源分布不協調，水土流失嚴重，農作物產量很低。

通過對植被NPP不同變化程度所占面積比進行統計(表1)可知，黃河流域2000—2015年植被NPP改善區域[ >1 g C/(m2·a)]占流域總面積的69.31%，退化區域[ <-1 g C/(m2·a)]占5.58%，整體上大部分地區植被NPP呈輕微增加(占36.63%)。上游植被NPP主要呈輕微增加(占45.92%)；中游植被NPP主要呈中度增加(占42.66%)；下游植被NPP主要呈輕微增加(占53.61%)。由此說明黃河流域植被NPP以增加為主要趨勢。

圖6 2000-2015年黃河流域NPP變化趨勢空間分布

NPP變化斜率/(g C·m-2·a-1)變化程度占面積百分率/%全流域上游中游下游<-8嚴重減少1.080.581.711.01-8～-3中度減少2.671.743.842.68-3～-1輕微減少1.832.031.562.31-1～1基本不變25.1138.658.5614.251～3輕微增加36.6345.9223.9753.613～8中度增加24.249.6142.6624.82>8明顯增加8.441.4717.701.32

注:下劃線值表示所占比例最為顯著，下表同。

3.4 氣象因子對植被NPP的影響

3.4.1 氣象因子的變化分析 黃河流域2000—2015年均降雨量為379.98～561.33 mm，多年均值為443.01 mm，其中2003年均降雨量最大，最小則在2000年，這16 a降雨量呈增加趨勢，變化率為2.758 mm/a。降雨量從南向北呈遞減趨勢，流域內四川、陜西東南部、河南及山東降雨較多，甘肅和寧夏北部、內蒙古西北部降雨較少。黃河流域平均氣溫為7.1～8.2℃，多年均值為7.7℃，平均氣溫最高值在2006年，最小在2012年，年均溫變化浮動不大，變化率為0.012 6℃/a。氣溫值東西差異明顯，流域中部、東部溫度較高，尤其是陜西西南部、山西與河南交界處溫度最高，西部的青海、四川溫度較低。

3.4.2 植被NPP與氣象因子的關系 逐像元計算2000—2015年黃河流域植被NPP與年降水、氣溫之間的偏相關系數，可知植被NPP對氣候因子的響應呈顯著的空間差異性。植被NPP與年降水的偏相關系數為-0.88～0.94，植被NPP與降水呈正相關的面積占總面積的67.9%，主要分布在流域內的青海及甘肅北部、寧夏南部、內蒙古東部等地區；呈負相關的面積占總面積的32.1%，主要分布在流域內的四川地區。植被NPP與年均溫的偏相關系數為-0.84～0.94，正負相關區域分別占流域總面積的53.6%，46.4%，呈正相關的區域主要集中分布在流域內的青海、四川及河南東部地區，而負相關區域主要分布在流域中部，尤其是內蒙古西南部及陜西中部地區。

分別對降水、氣溫與植被NPP的偏相關系數進行顯著性T檢驗(圖7)可知，降水的偏相關系數有28.23%的區域通過p<0.05水平的檢驗，有11.59%區域通過p<0.01水平的檢驗，極顯著相關區域主要分布在流域內的祁連山、騰格里沙漠、六盤山、毛烏素沙地、鄂爾多斯高原、川西高原及華北平原局部地區，主要原因有沙漠地區氣候干燥，水資源缺乏；高原區海拔較高，植被受人類干擾小，對降水響應較強；平原地區多為農作物，降水對其植被影響較大。氣溫的偏相關系數有13.53%區域通過p<0.05水平的檢驗，有4.93%區域通過p<0.01水平的檢驗，極顯著相關區域主要分布在流域內川西高原及華北平原等局部地區，主要原因有高原氣溫較低，抑制植被生長，溫度上升有利于植被NPP增加；降水充沛時，溫度越高，越有利于農作物進行光合作用。整體上，流域受氣候因素中降雨影響較大。

圖7 植被NPP與降水、氣溫的偏相關系數的T顯著性檢驗結果空間分布

由植被NPP與氣溫、降雨的復相關系數空間分布(圖8A)可知，植被與氣候因子的復相關系數為0～0.94，經F顯著性檢驗(圖8B)，植被NPP與氣候因子復相關性顯著(p<0.05)的區域占總面積的23.91%，相關性極顯著(p<0.01)區域占7.63%，主要集中在川西高原、鄂爾多斯高原及華北平原等地區；黃河流域植被NPP與氣候因子間復相關性存在地區差異，可能與植被類型以及地形有關。

圖8 2000-2015年黃河流域植被NPP與氣溫-降水的復相關系數及其F顯著性檢驗結果空間分布

3.5 土地利用/覆蓋變化對植被NPP的影響

3.5.1 土地利用/覆蓋的動態變化 由表2可知，2001—2007年黃河流域土地利用/覆蓋轉移總面積約為21.36萬km2，占流域總面積的27.4%。草地轉出面積(8.37萬km2)最多，轉向農用地、建設用地、林地的面積分別占36.6%，25.2%，15.9%，表明農業開墾、放牧較為普遍。農用地轉出面積(4.85萬km2)次之，其中有65.9%的面積轉向建設用地，說明城市化建設占用了大量農用地作為其對外擴展用地。水域轉出面積(1.22萬km2)相對較少，其83.2%轉向農用地，表明人們利用河灘、湖水邊開墾農田比較普遍，河道中種植糧食作物，擠占了較多的水域面積。

由表3可知，2007—2013年黃河流域土地利用/覆蓋轉移總面積約為23.11萬km2，占流域總面積的29.6%。農用地轉出面積(10.04萬km2)最多，轉向建設用地、草地、林地的面積分別占38%，29.5%，20.6%，可見城市化進程加速，農用地被占面積繼續增加，同時退耕還林還草政策已見成效。草地轉移面積(6.72萬km2)次之，主要轉移為農用地、建設用地和灌叢，分別占草地轉出面積的39.5%，34.7%，15.6%，反映了部分區域草地繼續被開墾，退化相當嚴重。荒漠轉出面積(0.82萬km2)相對較少，其53.5%轉向草地，說明黃河流域沙地治理初有成效，通過在沙地種植耐干旱、抗風沙的植物，使得部分沙漠化土地重新變為綠洲。

黃河流域土地轉移類型主要發生在草地與農用地、建設用地、林地、荒漠之間，農用地與建設用地、林地、水域之間，主要是以建設用地、農用地、林地轉入和草地、水域、荒漠轉出為主要特點。

3.5.2 不同土地利用/覆蓋類型轉換下的植被NPP變化分析 不同的土地利用/覆蓋類型間相互轉換，直接影響到該區域的生態系統結構，進而影響植被NPP。表4—5為不同土地利用/覆蓋類型轉換下植被NPP的損益情況。2001—2007年，草地轉向農用地、林地使植被NPP增加量(2 664 717.9 t/a)最大，轉向建設用地、水域使植被NPP損失(53 363.5 t/a)最大；林地轉向其他土地類型時植被NPP均減少，其轉向草地造成植被NPP損失(242 680.9 t/a)最大；濕地轉草地使植被NPP減少(80 660.2 t/a)顯著；農用地轉向建設用地使植被NPP損失(137 436.1 t/a)最大；建設用地轉向農用地使植被NPP增加量(352 292.0 t/a)最大；荒漠轉為其他土地類型時植被NPP均有增加，其轉向草地、灌叢使植被NPP增加量(102 001.2 t/a)最大。2007—2013年植被NPP損失最大的轉移方式是林地轉草地以及農用地轉建設用地，共538 198.6 t/a，；植被NPP收益最大的轉移方式是草地、濕地轉農用地以及灌叢、農用地轉林地，共2 023 610.6 t/a。

表2 黃河流域2001-2007年土地利用/覆蓋轉移矩陣 104 km2

表3 黃河流域2007-2013年土地利用/覆蓋轉移矩陣 104 km2

總之，農用地轉建設用地及草地轉荒漠是黃河流域植被NPP損失的主要方式，可見城市加速擴張以及過度開墾、放牧等人類活動是植被NPP損失的主要驅動力。

相比2001—2007年，2007—2013年林地、草地面積有所增加，植被NPP整體上損失程度有所減小，可見在意識生態惡化、環境脆弱等嚴重問題后，實施退耕還林還草政策已見成效。

表4 2001-2007年不同土地利用/覆蓋類型轉換下的NPP損益矩陣 t/a

表5 2007-2013年不同土地利用/覆蓋類型轉換下的NPP損益矩陣 t/a

4 結 論

(1) 2000—2015年黃河流域植被年NPP均值為228.2 g C/(m2·a)，變化范圍為179.6～258.1 g C/(m2·a)，整體上呈現微小的波動增加趨勢，植被NPP偏差值呈現先減少后增加的趨勢；上中下游植被NPP年均值均呈波動上升趨勢，呈明顯的梯度分布，即上游<中游<下游，說明中上游區域生態環境相對脆弱。

(2) 黃河流域植被NPP具有較強的空間分異性，呈由南向北帶狀遞減分布，其差異與水熱條件有關；上中下游植被NPP總量差異顯著，即中游>上游>下游，其中中上游植被NPP總量約占整個黃河流域植被NPP總量的96%，可見中上游對整個流域植被NPP的貢獻最大，對整個流域生態環境的影響舉足輕重，故加強流域中上游區域生態環境建設與保護至關重要。

(3) 植被年NPP的變化趨勢呈顯著地域性空間差異特征，流域大部分地區植被NPP以增加為主要趨勢。

(4) 黃河流域植被NPP主要受降水影響的區域有祁連山、騰格里沙漠、六盤山、毛烏素沙地、鄂爾多斯高原、川西高原及華北平原局部地區，主要受氣溫影響的區域有川西高原及華北平原等局部地區，整體上，流域植被NPP受氣候因素中降雨影響較大，以氣溫—降水強驅動的區域主要集中在川西高原、鄂爾多斯高原及華北平原等地區。這種差異性地區分布，可能與植被類型以及地形有關。

(5) 黃河流域土地利用/覆蓋類型以建設用地、農用地、林地轉入和草地、水域、荒漠轉出為主要特點；農用地轉建設用地及草地轉荒漠是黃河流域植被NPP損失的主要方式，可見城市加速擴張以及過度開墾、放牧等人類活動是植被NPP損失的主要驅動力，近幾年林地、草地面積有所增加，植被NPP整體上損失程度有所減小，可見在意識到生態惡化、環境脆弱等嚴重問題后，實施退耕還林還草政策已見成效。