西北植被凈初級生產力時空變化及其驅動因素

同琳靜, 劉洋洋, 王 倩, 楊 悅,2, 李建龍

(1.南京大學 生命科學院, 南京 210093; 2.環境保護部 南京環境科學研究所, 南京 210042)

陸地凈初級生產力(Net Primary Production，NPP)是指單位時間、單位面積上植被固定的有機干物質的總量[1]。在當前全球氣候變化的復雜形式下，NPP數據可用于研究土地利用變化、自然資源管理、生態系統碳循環和碳擾動，是評價地表生態系統健康和可持續發展的關鍵指標[2]。因此，開展不同時空尺度的NPP動態監測已成為目前研究中的重點問題，同時對于維護氣候穩定、緩解溫室效應和調節碳平衡都具有重要意義[3]。

早期的NPP研究主要通過站點數據的測量來進行估算，再通過小范圍擴大到整個區域，技術較為匱乏。近年來，隨著現代衛星遙感技術和地理信息系統的不斷發展，利用模型對植被第一生產力進行模擬的方法已經被廣泛利用。各國學者根據數據來源、研究尺度和研究基礎建立了不同植被的NPP估算模型，其中主要包括氣候生產力模型、光能利用率模型、生理生態過程模型以及生態遙感耦合模型[4]。本研究中采用的CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型屬于光能利用率模型，該模型綜合考慮了不同的自然因素對植被NPP的影響，現已被全球1 900多個實測站點校正，廣泛應用于全球陸地生態系統NPP的研究[5]。

近年來，眾多學者已利用遙感數據對不同區域和時空尺度的生態系統NPP進行了研究。Gang等[6]基于MODIS NPP數據對比研究了中國、北美洲和澳大利亞的草地生產力對氣候變化的響應。李登科等[2]對2000—2015年中國植被NPP進行研究，發現全國平均植被NPP呈現西北低東南高、北方低南方高的分布格局；劉剛等[7]結合全球陸表特征數據集(GLASS)估算了2001—2014年全國的植被NPP，并分析了NPP與氣溫、降水之間的關系。

我國西北地區氣候干旱，生態環境較為脆弱，植被對氣候變化響應較為敏感[8]。前人在西北各省的植被NPP時空變化都進行了一定研究[9-13]，但針對西北地區植被NPP的整體性及系統研究報道較少。鑒于此，本研究基于2000—2013年的遙感和氣象數據，探究西北植被NPP的動態變化特征，及其對氣候變化的響應，以期為未來西北地區生態保護和生態建設提供科學參考。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

本文研究區域選取的西北地區(73°41′—111°15′E，31°39′—49°33′N)屬于中國七大地區分區之一，主要包括甘肅省、陜西省、青海省、寧夏回族自治區、新疆維吾爾族自治區，該區域屬于溫帶大陸性氣候，冬季寒冷干燥，夏季高溫，降水較少，氣溫日較差和年較差大，蒸發較為強烈。該地區具有山盆相間的地貌特征，以及特殊的土壤環境，加上氣候干旱，水資源較為匱乏，眾多原因導致植被覆蓋率低，生態環境脆弱[14]。

1.2 數據來源及方法

1.2.1 數據及處理

(1) NDVI 數據采用美國國家航空航天局(NASA)提供的EOS/MODIS數據，下載網址為：http:∥edcimswww.cr.usgs.gov/pub/imswelcome/。本研究選用2000—2013年的MOD13A1產品，該數據集的空間分辨率為500 m，時間分辨率為16 d。使用MRT(MODIS Reprojection Tools)工具對下載的NDVI數據進行格式轉化和重投影，將HDF格式轉化成TIFF格式，并將投影轉換為WGS84/Albers Equal Area Conic投影，同時完成數據的拼接與重采樣。采用最大合成法(max Value Composite，MVC)對16 d的MODIS-NDVI 數據進行合成，得到月NDVI數據集，并利用西北地區邊界裁剪出西北地區2000—2013年逐月的NDVI柵格圖像[15]。

(2) 氣象數據采用中國氣象科學數據共享服務網(http:∥cdc.cma.gov.cn)提供的2000—2013年全國月平均氣溫、降水與太陽總輻射資料。結合氣象站點的經緯度，利用ArcGIS 10.3軟件的Geostatistical Analyst模塊進行氣象因子Kriging空間插值，利用西北地區邊界進行數據掩膜，得到西北地區的氣象數據柵格影像，該數據與NDVI數據的像元大小和投影都相同[16]。

(3) 土地覆被數據利用NASA MODIS網站(https:∥modis.gsfc.nasa.gov/)提供的2013年土地覆蓋數據MCD12Q1，該數據的空間分辨率為500 m。同樣利用MRT進行格式轉換、投影與重采樣。地表數據類型分類采用IGBP(International Geosphere-Biosphere Program)的方案數據，該方案共劃分為17種，3種為無植物生長，3種為土地鑲嵌和土地利用，11種為自然植被[2]。本文根據研究目的，對17種植被類型進行合并，重新劃分為森林、水域、草地、灌叢、城鎮、農田和裸地及荒漠7種，其中將重點研究灌叢、森林、農田和草地4種覆被類型的NPP時空變化特征。

1.2.2 研究方法

(1) 草地NPP的估算本研究使用的CASA模型主要涉及植物吸收的有效輻射(APAR)和光能利用率(ε)兩個變量，其公式如下：

圖1 西北土地利用及植被類型分布

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

(1)

式中：NPP(x，t)，APAR(x，t)和ε(x，t)分別表示t月份像元x內的植被NPP[g C/(m2·a)]、吸收的光合有效輻射(MJ/m2)及光能轉換率(g C/MJ)。

APAR(x,t)=SOL(x,t)×FPAR(x,t)×0.5

(2)

式中：SOL(x,t)為t月份像元x內的太陽總輻射量(MJ/m2)；常數0.5代表植被所利用有效輻射(0.4～0.76 μm)占太陽總輻射的比例；FPAR(x,t)為植被對入射光合有效輻射(PAR)的吸收比例。

ε(x,t)=Tε1(x,t)×Tε2(x,t)×Wε(x,t)×εmax

(3)

式中：Tε1(x,t)和Tε2(x,t)分別為低溫和高溫對光能利用率造成的影響；Wε(x,t)為水分條件對其的影響；εmax為理想狀態下光能轉化率。傳統的CASA模型中應用的εmax的值一般為0.389 g C/MJ，許多學者在實際應用中根據研究區內的具體植被狀況對其進行了修正。本研究中不同植被εmax取值分別為：常綠針葉林0.389 g C/MJ，落葉針葉林0.485 g C/MJ,常綠闊葉林0.985 g C/MJ，落葉闊葉林0.692 g C/MJ，常綠、落葉闊葉混交林0.768 g C/MJ，灌叢0.429 g C/MJ，針闊混交林0.475 g C/MJ，草地、農田及其他0.542 g C/MJ[15,17]。此外，FPAR(x,t)，Tε1(x,t)和Tε2(x,t)的計算可參照文獻[15]。

(2) 趨勢分析采用一元線性回歸分析2000—2013年西北植被NPP及氣象因子的變化趨勢，計算公式為：

(4)

式中：slope為變化斜率；n代表研究年限14 a(2000—2013年)；i為第幾年；vari為第i年的變化量。若slope>0，表示變量呈增加趨勢；slope<0，表示變量呈減少趨勢[18]；若slope=0，說明NPP沒有變化。

對植被NPP進行顯著性檢驗(F檢驗)，計算公式為：

(5)

(6)

(7)

(3) 植被NPP與氣象因子的相關性可以通過基于像元的空間分析法分析，NPP與氣溫、降水的相關性的計算公式如下：

(8)

式中：rxy為植被NPP與氣象因子的相關系數；n為研究年限14 a(2000—2013年)；xi為第i年的NPP；yi為第i年的平均氣溫或降水[19]。

對所得的相關性系數進行顯著性檢驗(t檢驗)，計算公式如下[20]：

(9)

式中:R表示相關系數；n為研究年數14 a。根據t檢驗結果將顯著性水平劃分為以下6類：極顯著正相關(R>0，p<0.01)、顯著正相關(R>0，0.01≤p<0.05)、不顯著正相關(R>0，p≥0.05)、不顯著負相關(R<0，p≥0.05)，顯著負相關(R<0，0.01≤p<0.05)和極顯著負相關(R<0，p<0.01)。當R=0時，說明兩變量間無相關性。

1.3 模型驗證

實測NPP的獲取較難，因此一般通過生物量換算的NPP替代實測數據來進行模型驗證。本研究于2009年7月、8月在研究區選取了50塊草地樣地進行取樣，樣地大小為10 m×10 m，樣方面積為1 m×1 m，每塊樣地內選取5個重復。對地上部分進行齊地刈割，在70℃內烘箱內烘干至恒重，然后根據根冠比換算地下生物量，取碳轉化效率0.475，計算得到實測NPP[16]。然后進行模型模擬的NPP與實測NPP的比較，經計算發現兩者的相關性較強(R=0.94，p<0.01)(圖2)，說明CASA模型模擬的NPP數據精度較高，可用于西北地區NPP的估算。

2 結果與分析

2.1 西北植被NPP年際變化特征

在研究年限內對西北年植被NPP進行統計分析可得，其值在358.57～360.40 g C/(m2·a)范圍內波動，其中，在2001年出現最小值，2013年達到最大值，14 a的平均值為359.48 g C/(m2·a)。由2000—2013年西北植被NPP的動態變化可知(圖3)，14 a內年植被NPP整體呈現波動增加趨勢，變化百分率為0.46%，變化斜率為0.09 g C/(m2·a)，線性增加趨勢達到極顯著水平(p<0.01)。

圖2 西北植被NPP實測值和模擬值的比較

圖3 2000-2013年西北地區植被NPP年際變化

2.2 西北植被平均NPP空間分布

圖4為西北地區2000—2013年植被平均NPP的空間分布特征。受植被、地形因素、氣候和經度地帶性、緯度地帶性等綜合作用的影響，西北植被NPP表現出明顯的空間異質性，整體呈現由東向西遞減的趨勢，除新疆外，其余省份也表現為南高北低的基本格局。具體分析可得，NPP小于50 g C/(m2·a)的地區占總面積的58.10%，該類型在西北地區所占比例最大，主要集中在新疆大部分地區、青海西部與北部和甘肅中西部，該區域氣候干旱，屬于西北荒漠，幾乎無植被覆蓋。平均NPP為50～100 g C/(m2·a)的地區，主要包括青海、寧夏和新疆部分地區，占總面積的6.83%。新疆西北部、青海西南部、甘肅及寧夏中部和陜西最北部NPP集中在100～150 g C/(m2·a)，占總面積的6.05%，該區域的主要植被為草地和灌叢。新疆西北部、青海東部、甘肅中南部、寧夏北部與南部和陜西大部分地區NPP集中在150～500 g C/(m2·a)，所占面積達到總面積的20.44%。NPP大于500 g C/(m2·a)的地區占總面積的8.57%，主要集中在新疆西部、青海湖流域、甘肅最南部和陜西中南部，另在各省零星分布(表1)。

圖4 2000-2013年西北植被平均NPP空間分布表1 西北地區植被平均NPP分級

2.3 西北植被NPP時空動態特征

由圖5A可知，2000—2013年西北植被NPP變化率為-20.13～24.87 g C/(m2·a)。其中，植被NPP呈增加趨勢區域面積較大，主要分布在陜西大部分地區、寧夏南部和甘肅東部，同時，在新疆和青海也有零星分布。有減少趨勢的區域較少，主要出現在新疆，其余零星分布在另外4省。對西北植被NPP變化進行顯著性檢驗，并將其分為6類，對每類所占比例進行統計，具體可見圖5B和表2。極顯著減少和顯著減少區域分別占總面積的0.59%，0.90%，主要出現在新疆的西北部。極顯著和顯著增加的區域所占比例較大，分別為20.84%，18.34%，主要集中在陜西中北部、寧夏南部、甘肅東部，其余在青海東部與西部和新疆也有分布。未顯著減少與增加區域所占比例分別為12.55%，46.79%，其中未顯著減少的只分布在新疆西北部，而未顯著增加區域分布較廣，主要出現在陜西南部、寧夏中部、甘肅中部與南部、青海東部與南部，其余在新疆零星分布。結合植被類型分布分析，NPP增加區域的植被類型主要為草地和森林(圖1)。

2.4 不同植被類型NPP的動態變化

對西北不同植被類型的年平均NPP進行統計分析可得，14年間不同植被NPP的均值呈現明顯的差異，具體表現為：草地[262.16 g C/(m2·a)]>灌叢[66.51 g C/(m2·a)]>農田[45.90 g C/(m2·a)]>森林[14.36 g C/(m2·a)]，該結果表明，草地的年平均NPP最高，因該區域森林面積較少，其平均NPP也相對較低。圖6為2000—2013年不同植被類型NPP的年際變化，對其統計分析可得，不同植被類型NPP均出現波動，但整體呈現增加趨勢，草地、灌叢、農田的增加趨勢達到極顯著水平(p<0.01)，但森林的變化趨勢未通過顯著水平檢驗(p>0.05)。表3對不同植被類型顯著性變化的面積進行了統計，具體分析可得，草地中極顯著和顯著減少的區域分別占總面積的0.45%，0.72%，極顯著和顯著增加的比例分別為21.52%，20.50%，除此之外，西北地區56.80%草地的NPP變化并未達到顯著水平。灌叢中極顯著和顯著減少的面積占灌叢總面積的0.32%，0.53%，極顯著和顯著增加的比例分別為22.25%，19.11%，而總計57.80%的灌叢NPP變化不顯著。就農田而言，其極顯著減少、顯著減少、極顯著增加、顯著增加的面積占總面積的比例分別為1.36%，2.04%，26.73%，13.99%，未出現顯著變化的農田面積占總面積的55.88%。森林中，極顯著減少、顯著減少、極顯著增加、顯著增加的面積占總面積的比例分別是0.08%，0.46%，7.84%，11.04%，此外，80.58%的森林NPP變化未達到顯著水平。

圖5 2000-2013年西北地區NPP的變化速率及其顯著性

表2 NPP變化所占面積百分比統計

2.5 植被NPP與氣象因子的關系

從空間上進行分析，研究年限內西北大部分地區氣溫呈現增加趨勢，氣溫減少區域所占面積較少，主要集中在甘肅中部與東部和青海的東部地區(圖7A)。由圖7C可知，2000—2013年西北地區氣溫呈現波動降低趨勢，減少速率為0.02℃/a，但變化趨勢未達到顯著水平(p<0.05)。14年間氣溫的平均值為4.89℃，在2007年達到最大值5.35℃，2012年出現最小值4.16℃。從空間上對降水變化進行研究發現，西北地區降水明顯減少的區域集中在青海和新疆南部，降水明顯增加的區域主要包括陜西南部、甘肅南部和新疆西北部(圖7B)。對2000—2013年西北地區降水的變化趨勢分析可得，降水整體呈現波動增加趨勢，增加速率為0.79 mm/a，但增加趨勢不明顯。對2000—2013年西北地區年降水量統計可得，14 a降水的平均值為210.00 mm，年降水量為180.10～247.00 mm，其中2001年出現最小值，2003年出現最大值(圖7C)。

圖6 2000-2013年不同植被類型NPP年際變化

植被NPP不僅受植被本身理化性質的影響，同時也易受氣候變化的影響。本研究對2000—2013年的植被NPP像元與降水氣溫像元進行相關性分析并對相關系數空間化顯示，進一步分析氣候因素對植被NPP的影響。由圖8A可知，植被NPP與氣溫呈極顯著和顯著負相關的區域主要集中在陜西中南部、甘肅南部和青海東部，兩種類型面積分別占西北植被總面積的2.92%，6.74%。負相關關系不顯著的區域主要分布在青海的東南部，其余包括陜西中南部、甘肅南部、青海東部與西部和新疆的小部分地區，該類型面積占西北植被總面積的7.91%。植被NPP與氣溫呈極顯著和顯著正相關的區域主要分布在青海的東南部，在新疆北部也有零星分布，兩種類型所占比例分別為3.92%，2.09%。正相關關系不顯著面積占西北植被總面積的76.42%，該類型所占比例最大，在西北每個省份都有分布。由圖8B可知，植被NPP與降水呈負相關關系所占的比例較少，其面積占西北植被總面積的1.40%。與降水呈正相關關系的地區在西北地區分布較廣，其中植被NPP與降水呈極顯著和顯著正相關的比例分別為7.27%，6.60%，主要分布在陜西北部、寧夏大部分地區、甘肅中部、青海的東北部和新疆西部。植被NPP與降水正相關關系不顯著的區域在每個省份所占比例較大，其面積占西北植被總面積的66.00%。綜上分析，因氣溫與降水和植被NPP呈正相關的比例均大于呈負相關的比例，所以總體上植被NPP與氣溫、降水呈正相關。植被NPP與氣溫呈顯著和極顯著相關的面積比例少于NPP與年降水量顯著和極顯著相關的比例，表明西北地區植被NPP對降水變化響應較為敏感。

表3 不同植被類型NPP變化顯著性統計

圖7 2000-2013年西北地區氣溫、降水變化速率和

年際變化趨勢

圖8 植被NPP與氣溫、降水的相關性

3 討 論

植被NPP是估算地球承載能力、評價生態系統可持續性、探究生態系統碳循環的重要指標，監測其動態特征對研究生態環境和自然資源變化具有重要意義[6]。時間上，西北地區植被NPP呈現逐年增加趨勢，該結果與前人所得結果相一致[21]。空間上，2000—2013年西北地區植被NPP呈現增加趨勢的區域所占比例較大，其面積占該區總面積的85.97%(表2)，主要集中陜西北部、寧夏南部、甘肅東部、青海的東部和南部、新疆西部部分地區(圖4)。該結果說明西北地區近年來植被覆蓋度增加、生態環境得到明顯改善，該變化可能與我國近年來實行的退耕還林、退耕還草和一系列生態環境保護措施的實施有關[22]。同時，本研究表明草地NPP要遠大于灌叢、農田、森林3種植被類型(圖6)，一方面可能由于面積差異導致，草地總面積占西北地區總面積的27.56%，比灌叢(6.72%)、農田(5.89%)、森林(2.84%)所占比例要大(圖1)。此外，森林和灌叢等樹干中存在較大的水體阻力，草地與之不同，因此光合效率較高；不同植被類型的生長季也有差異，以及其自身不同的生物學及生態學特性均會影響植被的固碳能力及效率，進而使得NPP在不同植被類型間產生差異[23]。

不同的水熱組合條件將導致植被NPP在空間分布和動態變化上存在分異性。時間變化上，2001年植被NPP出現最小值，可能由該年氣溫的急劇下降造成，而2013年NPP達到最大值，可歸因于降水量的增加。總體上，2000—2013年我國西北地區植被NPP的波動與氣溫、降水的波動相吻合，研究年限內氣溫降低及降水減少會造成植被NPP降低(圖3，圖7C)。空間變化上，西北地區植被NPP與氣溫、降水主要呈現正相關關系(圖8)，且對降水響應比較敏感。部分學者也得到一致結論，王耀斌等[24]基于MOD17A3數據研究秦巴山區植被NPP及其驅動因素，認為總體上植被NPP與氣溫、降水具有正相關關系；仲曉春等[25]在全國植被NPP研究中也得到相同結論。Guo等[26]對中國北方植被ANPP與降水的時空關系進行研究，表明降水是影響草地生長及NPP變化的主要因素，且在干旱地區這一特征會更加明顯，充足的降水可為植物生長帶來良好的水分條件，從而增強植被光合效率，增加其有機干物質的積累。氣溫對植被NPP的作用受到降水的調節，并在不同區域及不同植被類型間出現差異，研究區內對溫度響應比較敏感的地區植被類型多為草地，主要在于草地生態系統結構較為簡單，易受氣候因素影響(圖1，圖8)[18]。焦偉等[21]對西北干旱區的植被凈初級生產力時空格局的影響因素研究發現，研究區內大部分地區植被NPP與降水具有顯著的正相關關系，植被NPP與氣溫在海拔較高、降水較多地區呈現弱相關性，但在低海拔的大部分地區，氣溫與植被NPP呈負相關關系。該研究與我們的研究結論有所差異，主要歸因于其探討了海拔因素對植被NPP的影響，并且數據來源、研究年限和研究方法存在差異，而我們的研究則重點揭示西北地區植被NPP對氣候變化的響應特征。

綜上所述，植被NPP的影響因素眾多。同時，研究發現不同植被的需水要求、植被的地帶性差異、水熱狀況、海拔高度和人類活動等都會對植被NPP造成影響[9]。本研究僅僅探討了西北地區植被NPP對氣候變化的響應特征，其他因素的影響還需進行進一步探究，但本研究結論對于西北地區氣候變化預測和生態保護政策的制定具有一定的指導性意義。

4 結 論

(1) 西北地區植被NPP在研究年限內呈現波動增加趨勢，具體表現為平均變化率為0.09 g C/(m2·a)，線性增加趨勢達到極顯著水平。在2001年出現最小值358.57 g C/(m2·a)，2013年達到最大值360.40 g C/(m2·a)，14 a的平均值為359.48 g C/(m2·a)。

(2) 植被NPP分布具有明顯的空間異質性，整體呈現由東到西遞減的趨勢，除新疆外，其余省份也表現為南高北低的基本格局。其中，植被NPP小于50 g C/(m2·a)的區域所占比例最大(58.10%)，植被NPP呈現增加趨勢的面積占總面積的85.97%，主要集中陜西北部、寧夏南部、甘肅東部、青海的東部和南部、新疆西部部分地區。呈現減少趨勢的面積占總面積的14.03%，主要集中在新疆的西部地區，其余在各省零星分布。另外，不同植被NPP的均值呈現明顯的差異，具體表現為：草地[262.16 g C/(m2·a)]>灌叢[66.51 g C/(m2·a)]>農田[45.90 g C/(m2·a)]>森林[14.36 g C/(m2·a)]，草地、農田及灌叢的NPP均呈現極顯著增加趨勢，而森林的增加趨勢不顯著。

(3) 總體上，西北地區植被NPP與氣溫、降水均呈正相關關系，然而植被NPP對降水響應較為敏感，降水是西北地區植被NPP增加的主導因素。