長江流域陸地植被總初級生產力時空變化特征及其氣候驅動因子

葉許春,楊曉霞,劉福紅,吳 娟,劉 佳

1 西南大學地理科學學院,重慶 400715 2 中國水利水電科學研究院/流域水循環模擬與調控國家重點實驗室,北京 100038

以溫室氣體CO2濃度增長為主要驅動的全球變暖現象,不僅對植物物候變化產生重要影響,而且可能導致陸地植被分布及生態質量發生明顯變化[1-2]。植被總初級生產力(Gross primary productivity,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總量,表征了進入陸地生態系統的初始物質和能量[3]。作為陸地生態系統吸收CO2的重要指標,GPP在全球碳循環研究中具有極其重要的作用[4- 6]。科學研究地表植被GPP時空變化規律及其對氣候變化的響應,對深入理解陸地生態系統與大氣之間的碳交換機理、評價陸地生態系統的環境質量以及預估未來氣候變化的生態效應等具有重大意義[7-8]。近年來,隨著對全球變化以及對碳循環方面的深入研究,以GPP和NPP(Net primary productivity)為代表的陸地植被生產力及其對氣候的響應以及與自然因素的關系逐漸成為研究重點。特別是在遙感技術的快速發展和支持下,越來越多的遙感數據被用于開展大尺度區域性植被生產力時空變化研究。MODIS平臺的GPP/NPP數據產品因其時空連續性好、數據精度高和獲取成本低等優點,在陸地生態系統碳循環研究中被廣泛應用[9- 16]。眾多研究結果表明,氣候變化通過改變植物生長發育進程中光熱和水分的匹配而影響生態系統生產力[17-18],氣候因子對植被生產力的影響存在顯著的時空差異[19-20],而不同植被類型生產力對氣候因子的響應作用也不一致[21]。

長江流域是我國重要的工農業生產區和生態安全屏障,橫貫東、中、西三大經濟區。作為一個獨特而完整的自然生態系統,長江流域具有強大的水土保持、生物育種、釋氧固碳、環境凈化等功能,對維護周邊地區乃至全國的生態平衡和安全具有重要作用。關于長江流域的植被及其生產力動態變化,不少學者已開展過相關研究。如柯金虎等[22]基于生態過程模型-CASA模型研究分析了長江流域植被NPP的動態變化。賈松偉[23]基于4次全國森林資源清查數據并結合生物量估算模型和植被含碳系數,研究了長江流域森林植被碳儲量、碳密度分布特征及動態變化。Qu等[24]研究了1982—2015年間以NDVI為表征的長江流域生長季植被覆蓋度變化,結果顯示受益于生態修復工程引起的土地利用變化,長江流域自1994年以來植被覆蓋度顯著上升。就氣候驅動因子來看,大多研究表明溫度是決定長江流域植被覆蓋度的一個控制因子,而降水的影響相對較低[24-26]。這些研究對于揭示長江流域陸地生態系統及其生產力時空格局特點、變化過程及驅動機制等具有重要意義。GPP研究能夠量化植被的生長狀況,是全球碳循環研究的重要組成部分,但目前對長江流域陸地生態系統GPP時空變異及控制因素的系統研究尚不多見。此外,長江流域地形地貌、氣候條件空間分異顯著,植被GPP變化與氣候因子、土地利用類型之間關系及其空間差異如何還不清楚。為此,本文擬利用MODIS系列產品,并結合土地利用和氣象觀測數據,研究近年來長江流域GPP空間分異特征和時間變化規律,探討不同土地利用類型GPP的變化差異,客觀評價主要氣候因子對陸地生態系統植被GPP的影響及其空間差異,以期為了解變化環境下區域植被生長狀況和生物固碳能力、掌握生態環境質量提供科學基礎和參考依據。

1 研究區概況

長江是我國第一大河,世界第三長河,發源于青藏高原唐古拉山各拉丹冬雪山。長江干流自西向東流經青海、西藏、云南、四川、重慶、湖北、湖南、江西、安徽、江蘇等地,于上海市注入東海,干流全長近6400km。長江流域總面積約180×104km2,占全國總面積的18.75%(圖1)。流域地勢西高東低,由河源至河口,總落差約5400m,跨越中國地勢的三大階梯。流域大部分區域屬于亞熱帶季風氣候,在青藏高原的部分屬于高山高原氣候。流域多年平均氣溫呈東高西低、南高北低的分布趨勢。位于江源附近氣溫極低,年平均氣溫在-4℃上下,而中下游大部分地區年平均氣溫在16—18℃之間。流域多年平均降雨量約1100mm,年降水量的時空分布很不均勻,空間上呈由西北向東南遞增的趨勢。

長江流域支流水系眾多,不同水系子流域內地形地貌和氣象條件差異顯著。根據全國水資源管理區劃,長江流域劃分為12個二級水資源區:金沙江石鼓以上流域(JSJ- 1)、金沙江石鼓以下流域(JSJ- 2)、岷沱江流域(MTJ)、嘉陵江流域(JLJ)、烏江流域(WJ)、宜賓至宜昌段長江干流區間(UM)、洞庭湖流域(DL)、漢江流域(HJ)、鄱陽湖流域(PL)、宜昌至湖口段長江干流區間(MM)、湖口以下長江干流區間(LM)、太湖流域(TL)等(圖1)。本文后期將以此分區為依據,具體分析長江流域不同區域GPP變化的空間差異。

圖1 長江流域土地利用、二級水資源區劃分及氣象站空間分布圖Fig.1 Land use types and secondary water resources areas division of the Yangtze River Basin with distribution of meteorological stationsJSJ- 1: 金沙江石鼓以上流域;JSJ- 2: 金沙江石鼓以下流域;MTJ: 岷沱江流域;JLJ: 嘉陵江流域;WJ: 烏江流域;HJ: 漢江流域; DL: 洞庭湖流域;PL: 鄱陽湖流域;TL: 太湖流域TLUM: 宜賓至宜昌段長江干流區間;MM: 宜昌至湖口段長江干流區間;LM: 湖口以下長江干流區間

2 數據及方法

2.1 數據來源及處理

本文所用的GPP數據來自于美國蒙大拿大學密蘇拉分校地球動態數值模擬研究組(Numerical Terra dynamic Simulation Group-NTSG)發布的2000—2015年的MOD17A3全球GPP 數據產品(Version 55)(下載網址為:http://www.ntsg.umt.edu/project/modis/mod17.php),空間分辨率為30弧秒(0.0083°),數據格式為GeoTIFF,投影格式為WGS84投影,比例系數為0.1。該數據的GPP估算模型參考利用了BIOME-BGC模型與光能利用率模型,模型模擬得到陸地生態系統日GPP,再進一步推算出8 d GPP值與年GPP值[27-28]。與美國國家航空航天局(NASA)提供的8天和年GPP數據(V5)產品相比,該數據很好的消除了云對植被葉面積指數和光合有效輻射值的影響,提高了數值精度[27-29]。目前,該數據已與全球多個地區的通量站點數據進行了對比驗證,在全球和區域植被生物量估算、碳循環和全球變化等研究中得到廣泛應用。本研究通過對該數據進行格式轉換、影像裁剪等處理,得到長江流域2000—2015年GPP年值數據集。

土地利用數據來源于中國科學院西部生態環境數據中心提供的2010年全國土地利用1km柵格數據。按照二級分類體系,將長江流域土地利用類型分為水田、旱地、有林地、灌木林、疏林地、其他林地、高覆蓋度草地、中覆蓋度草地和低覆蓋度草地等9種,水域、裸地以及城鎮等其他類型均歸納為無植被覆蓋區類型(圖1)。

論文所有氣象數據由中國氣象科學數據共享服務網(http://cdc.nmic.cn)提供,包括整個長江流域內共計175個氣象站點的蒸發皿蒸發量、氣溫、降水、相對濕度、日照時數和風速等月值數據,數據時段為2000—2015年。各站點氣候因子年平均數據由月數據匯總所得。長江流域及各二級水資源區各氣候因子年平均值均由各自區域內所有氣象站點實測值通過算術平均法求得。

2.2 研究方法

采用簡單的一元線性回歸模型(y=αt+β,α為回歸系數,β為常數,t為年份,y為待分析變量)來分析2000—2015年16年期間長江流域GPP整體變化趨勢及其空間異質性。該模型中的回歸系數α即為線性趨勢斜率,其中,α<0表示變量在計算時段內呈下降趨勢,反之α>0表示增加趨勢。對于線性變化趨勢的顯著性,采用Mann-Kendall(MK)統計檢驗法[30]進行檢驗。根據該方法,在0.1、0.05和0.01顯著性水平下,如果標準化統計量|Z|≥1.64、|Z|≥1.96和|Z|≥2.32,則不接受無趨勢的零假設。此外,研究中通過計算標準偏差來反映植被GPP的空間變異程度。

本研究通過計算偏相關系數來分析主要氣候因子與植被GPP年際變化之間的本質聯系。因為在多元相關分析中,變量之間的相互關系很復雜,它們可能受到不止一個變量的影響,簡單的線性相關系數不能真實的反映出兩變量之間的本質聯系。偏相關分析也稱凈相關分析,它是在控制其他變量的線性影響的條件下分析兩變量間的線性相關性,所采用的工具是偏相關系數(凈相關系數)。根據偏相關系數,從而可以判斷自變量對因變量的影響程度。

3 結果分析

3.1 GPP空間分布特征

圖2顯示了2000—2015年長江流域植被覆蓋區多年平均GPP的空間分布。由圖可知,GPP總體上東南高西北低,由東南向西北遞減。GPP較大的區域主要位于鄱陽湖流域的南部和東北部,此外金沙江石鼓以下沿長江一定范圍內的局部區域GPP也相對較大。空間上,GPP最大值為2765 gC m-2a-1,最小值為0.3 gC m-2a-1,流域整體均值約990.46 gC m-2a-1。統計結果顯示,累計約65%的區域GPP集中在800—1500 gC m-2a-1之間,25%的區域GPP均值小于800 gC m-2a-1,GPP均值大于1500 gC m-2a-1的區域不足10%(圖2)。

圖2 2000—2015年長江流域平均GPP空間分布與統計特征Fig.2 Spatial distribution and statistical characteristics of the average of annual GPP in the Yangtze River Basin during 2000—2015

圖3顯示了海拔每隔100m統計的長江流域GPP的變化規律。由圖可知,當海拔低于2300m的時候,植被GPP整體較高,在1000—1300 gC m-2a-1之間,GPP隨海拔升高呈現出先增大、后降低、然后再增大的過程。在海拔300m和2300m左右,出現GPP的兩個峰值。當海拔高于2300m的時候,GPP整體上隨海拔升高呈現急劇減小的趨勢。海拔5000m以上,有植被的地方GPP已經降到很小,不足80 gC m-2a-1。

圖3 長江流域多年平均GPP隨海拔分異規律Fig.3 GPP variation with altitudes in the Yangtze River Basin

就長江流域12個二級水資源區來看(表1),鄱陽湖流域單位面積GPP最高(1361.83 gC m-2a-1),其次是洞庭湖流域(1255.99 gC m-2a-1)和宜賓-宜昌段長江干流區間(1178.41 gC/m2a-1),最低的是金沙江石鼓以上流域(231.63 gC m-2a-1)。值得注意的是,宜昌至湖口段長江干流區間、湖口以下長江干流區間和太湖流域單位面積GPP大體相當；金沙江石鼓以下流域因南部沿長江一定范圍內的局部區域GPP較高,使得整體單位面積GPP明顯高于金沙江石鼓以上流域和岷沱江流域；岷沱江、嘉陵江和漢江等長江干流以北流域單位面積GPP小于長江干流以南流域。從標準差來看,金沙江石鼓以下流域、岷沱江流域和鄱陽湖流域較大,分別514.86 gC m-2a-1、385.85 gC m-2a-1和376.50 gC m-2a-1。表明這三個流域植被GPP的離散程度大,空間變異劇烈。考慮到不同區域的面積大小,各區域GPP總量差異更為突出。計算結果表明,整個長江流域多年平均GPP總量為1.735 P gC,其中洞庭湖流域GPP總量為0.325 P gC,占比約18.76%。其次,金沙江石鼓以下流域和鄱陽湖流域,其GPP總量分別為0.265 P gC和0.216 P gC,占比約15.28%和12.42%。太湖流域因面積小,其GPP總量為0.029 P gC,僅占長江流域GPP總量的1.69%。

3.2 GPP年際變化特征

2000—2015年間長江流域植被覆蓋區單位面積GPP總體上呈波動增加趨勢(圖4)。其中,2000—2001年間GPP相對偏低,2002—2008年間GPP整體較高,2009—2012年間GPP出現一個低谷,之后的2013—2015年間GPP又恢復較高水平。趨勢分析可知2000—2015年間長江流域GPP年際變化線性趨勢率為2.39 gC m-2a-1,上升趨勢不顯著(P>0.1)。

空間分析結果表明(圖5),長江流域累計約68%的區域GPP線性變化趨勢率大于0,反映整個長江流域絕大部分地方GPP呈上升趨勢,其他約32%的區域GPP呈下降趨勢。具體來看,嘉陵江和漢江流域北部區域、金沙江流域南部區域GPP上升趨勢最為明顯,太湖流域、洞庭湖流域以及四川盆地大部區域GPP下降最為突出。

表1 長江流域及各二級水資源區GPP及變化特征

圖4 2000—2015年長江流域GPP年際變化過程及線性趨勢 Fig.4 Inter-annual variation and linear trend of GPP in the Yangtze River Basin during 2000—2015

圖5 2000—2015年長江流域GPP年際變化線性趨勢率空間分布圖Fig.5 Spatial distribution of linear change rate of GPP in the Yangtze River Basin during 2000—2015

各二級水資源區中,除了洞庭湖流域和太湖流域單位面積GPP呈下降趨勢外,其他各區GPP均呈上升趨勢(表1)。其中,太湖流域GPP年際變化顯著(P<0.05),線性趨勢率為-8.81 gC m-2a-1。在所有GPP上升的區域中,金沙江石鼓以下流域和漢江流域GPP年際變化顯著(P<0.05),線性趨勢率分別為5.49 gC m-2a-1和5.82 gC m-2a-1。另外,金沙江石鼓以上流域單位面積GPP也有相對顯著的上升趨勢(P<0.1)。

3.3 不同土地利用類型GPP變化比較

長江流域面積大,不同土地利用類型的GPP分布情況不同,本文依據二級分類體系,對研究區不同土地利用類型的地表植被進行了分類研究。圖6所示的統計結果表明,耕地中的水田和旱地植被多年平均GPP大體相當,分別為1075.80 gC m-2a-1和1064.10 gC m-2a-1。耕地GPP整體上略低于林地。林地各類型GPP介于1122.80—1276.90 gC m-2a-1之間,其中有林地最高,然后依次為疏林地、其他林地和灌木林。草地各類型GPP明顯低于耕地和林地,而且不同覆蓋度的草地GPP相差很大。高、中、低覆蓋度草地GPP分別為896.70 gC m-2a-1、671.80 gC m-2a-1和198.50 gC m-2a-1。標準差結果反映高覆蓋度草地和中覆蓋度草地GPP離散程度最大,空間變化程度最為突出。水田、旱地GPP標準差最小,說明這兩種人工植被土地利用類型GPP空間變異最小。

圖6顯示的2000—2015年間不同土地利用類型的單位面積GPP趨勢變化中,除水田GPP呈微弱下降外,其他各土地利用類型的GPP均呈上升趨勢。其中,線性變化趨勢率以高、中覆蓋度草地為最,分別為4.63 gC m-2a-1和6.41gC m-2a-1,隨后為灌木林(3.35 gC m-2a-1)、旱地(3.19 gC m-2a-1)、疏林地(3.07 gC m-2a-1)、有林地(2.15 gC m-2a-1)、其他林地(1.62 gC m-2a-1)和低覆蓋度草地(1.47 gC m-2a-1)。顯著性檢驗表明,高覆蓋度草地和中覆蓋度草地GPP上升趨勢顯著(P<0.05),低覆蓋度草GPP上升趨勢也較大(P<0.1)。

圖6 長江流域不同土地利用類型GPP均值及趨勢特征Fig.6 Mean and trend of GPP for different land use types in the Yangtze River Basin*和**分別表示通過0.1和0.05顯著性檢驗

3.4 GPP時空變化與氣候因子的關系

氣候條件是影響陸地生態系統GPP變化的重要環境因素。本文選取蒸發皿蒸發量、降水、相對濕度、日照時數、風速和氣溫等6個變量作為長江流域GPP變化的潛在氣候驅動因子。表2統計了2000—2015年長江流域及各二級水資源區GPP年際變化與主要氣候因子的偏相關系數。總體上,蒸發對植被GPP變化起到一定的負作用(除太湖流域外),溫度和日照主要起正作用,降水、相對濕度和風速對GPP變化的影響有正有負。不同氣候因子對植被GPP年際變化的影響程度存在明顯的區域差異。長江上游源頭的金沙江石鼓以上流域和岷沱江流域GPP與溫度呈顯著的正偏相關關系,其他氣候因子與GPP的偏相關關系均不顯著。長江上游金沙江石鼓以上流域和嘉陵江流域的蒸發對GPP年際變化的負作用更為突出,其偏相關關系均較顯著。另外,嘉陵江流域降水與GPP之間的偏相關關系也達到顯著性水平,且其對GPP年際變化的正作用超過蒸發的負作用。烏江流域和長江上游干流區間,氣候因子對GPP年際變化的影響作用十分復雜。其中,烏江流域相對濕度對GPP年際變化起顯著負作用,其次是溫度和降水,盡管兩者與GPP之間的偏相關系數為正,但其影響程度均不及相對濕度,其他因素影響不顯著。長江上游干流區間蒸發、降水、風速和溫度與GPP之間的偏相關系數都較顯著,但是蒸發和風速對GPP年際變化起負作用,而降水和溫度起正作用,并且其影響程度要強于前者。長江中游洞庭湖流域,溫度和風速與GPP的偏相關關系均較為顯著,其中溫度影響的正作用要強于風速的負作用。漢江流域GPP年際變化主要受蒸發的負作用影響,兩者之間呈顯著的負偏相關關系,其他氣候因子的影響均不明顯。鄱陽湖流域各氣候因子與GPP之間偏相關系數均不顯著,但總體上溫度的影響強于其他因子。長江中游干流區間的降水、溫度與GPP之間呈顯著的偏相關關系,兩者對GPP年際變化起到較強的正作用。長江下游干流區間和太湖流域各氣候因子與GPP之間偏相關系數均不顯著。對長江流域整體而言,GPP年際變化主要受溫度影響,兩者之間呈顯著的正偏相關關系,其他氣候因子的作用均不明顯。

表2 長江流域及各二級水資源區GPP年際變化與氣候因子的偏相關系數

對于不同土地利用類型,植被GPP年際變化與主要氣候因子的偏相關系數見表3。由表可知,不同土地利用類型GPP年際變化同樣主要受溫度和蒸發影響,其中溫度對植被GPP變化起正作用,蒸發起到一定的負作用(除低覆蓋度草地外)。林地各主要類型以及高、中覆蓋度草地的GPP與溫度之間的偏相關關系達到顯著性水平,而耕地(水田與旱地)與低覆蓋度草地的GPP與溫度之間的偏相關關系不顯著。蒸發的負作用對高覆蓋度草地GPP的影響十分顯著,而對其他土地利用類型的影響并不突出。對所有土地利用類型而言,降水、相對濕地、日照和風速對GPP變化的影響均不顯著。

4 討論

水分和溫度及其相互配合構成的水熱條件是影響植被生長和分布的主要因素[31]。總體上,長江流域陸地植被GPP的空間分布特征與流域水熱條件的分布情況高度一致。然而,值得注意的是,長江流域植被單位面積GPP隨高程變化,在海拔300m和2300m左右存在兩個峰值。對于這一現象,主要是受以下因素影響:(1)長江流域海拔300m左右的高程區,主要分布于長江中下游和四川盆地的低山丘陵,地表植被以亞熱帶常綠闊葉林為主。長江中下游和四川盆地海拔300m以下地區大多的以水田和旱地為主,而耕地GPP整體低于林地。300m以上區域,氣溫受垂直地帶性影響隨海拔升高逐漸降低,從而不利于植被生長；(2)海拔2300m左右的高程區,主要分布在我國地勢一、二級階梯的交界處,集中分布在四川盆地和云貴高原向青藏高原過度的橫斷山區外圍地帶。這里山高谷深,地表植被主要分布于河谷兩岸的山坡地帶,以高山闊葉林為主。由于河谷地帶大多氣候干熱,局地“焚風”氣候效應形成了獨特的垂直植被帶倒置現象:河谷低海拔地帶因氣候干熱植被稀少,而海拔較高的山坡地帶隨降水增多,植被生長逐漸轉好。從植被GPP隨高程的變化結果來看,西部干熱河谷區海拔2300m處整體水熱條件最好。張文江等[32]對岷江上游干熱河谷植被分布的研究也表明,岷江上游以2000—3000m高程帶水熱組合條件最好,分布了川滇高山櫟等闊葉林；3000m 以上逐漸受熱量制約,植被依次為針葉林、灌木、草甸和高山植被；2000m 以下受干熱河谷效應及人類活動影響,植被以灌木類為主。

表3 長江流域不同土地利用類型GPP年際變化與氣候因子的偏相關系數

以往的研究中,大多注重氣溫和降水對植被生產力的影響[10,11,13-14, 16]。本研究除氣溫和降水外,還系統探討了蒸發、濕度、日照和風速等氣候因子的協同作用。對長江流域整體而言,GPP年際變化主要受溫度影響,這與眾多相關研究的結論一致,因為溫度對植被光合作用和生產力的促進作用最為突出[33]。此外,由于長江流域地處亞熱帶濕潤氣候,流域水分條件好,能夠充分滿足植被生長的需要,使得降水和相對濕度的變化對GPP的影響作用較弱,而日照、風速等因素可以通過影響蒸發過程從而對植被GPP產生作用[34]。總體上,陸地生態系統的組成、結構和功能受氣候干濕狀況的影響較為突出,特別是干旱對植被生長極為不利。杜文麗等[35]的研究表明,在時間尺度上,1980—2013年中國陸地生態系統GPP與SPEI年際變化格局基本吻合,干旱年份的GPP顯著降低；在空間尺度上,北方大部分地區的GPP與SPEI呈正相關,南方大部分地區呈負相關。Zhao和Running[29]的研究也表明,2000—2009年間全球陸地植被NPP的減少是干旱引起的。需要指出的是,受長江流域內部地形地貌及氣象條件分異顯著的影響,不同氣候因子對GPP年際變化的影響存在明顯的空間差異。本文的研究結果表明,在不同子流域內,蒸發、降水、相對濕度、風速和溫度等都有可能成為GPP年際變化的主要氣候因子(表2)。對不同土地利用類型而言,GPP年際變化主要受溫度和蒸發的影響,降水等其他因素的影響較小(表3)。因此,有關氣候變化對植被生產力的影響研究中,不應簡單的分析氣溫和降水的影響,而應考慮流域所處氣候條件,分析其他氣候因子或流域干濕狀況的綜合作用。

在時間上,長江流域陸地植被GPP呈波動增加趨勢,流域累計約68%的區域GPP線性變化趨勢率大于0。就不同土地利用類型來看,除水田GPP呈微弱下降外,其他均呈上升趨勢,尤其是草地GPP上升趨勢較為顯著。這些結果表明長江流域整體的固碳能力在逐步增強,生態系統環境質量有逐漸改善的趨勢,這與近年來長江流域植被覆蓋度顯著上升有較好的對應[24]。從流域氣候變化的角度來看,近幾十年來長江流域氣溫上升明顯,局部地區降水也呈現出一定的增加趨勢[36],這對提高流域植被GPP,促進生態系統質量改善具有積極作用,但應注意氣候過程的極端化對生態系統可持續發展的潛在風險。此外,流域內人類活動對植被GPP的影響也不容忽視。特別是近年來,隨著城市化的快速擴張,部分區域地表覆被狀況發生了顯著改變,從而影響地表植被生產力和生態系統服務功能的時空變化[37-38]。另一方面,在國家生態文明建設的倡導下,長江流域積極開展生態修復工程,導致植被覆蓋度顯著上升,流域生態系統質量得到顯著改善[24]。為客觀認識變化環境下陸地生態系統固碳能力和生態服務功能的變化,積極開展氣候和土地利用變化對植被生產力和生態系統狀況的影響研究具有重要的現實意義。

5 結論

本文以MODIS GPP數據為基礎,系統研究了長江流域2000—2015年植被GPP的時空變化特征,并探討了植被GPP年際變化與主要氣候因子的關系,獲得結論如下:

(1)長江流域植被覆蓋區GPP在0.3—2765 gC m-2a-1之間,均值約990.46 gC m-2a-1。植被GPP在海拔300m和2300m左右存在兩個峰值,分別為1269.30 gC m-2a-1和1251.80 gC m-2a-1。當海拔高于2300m的時候,GPP隨海拔升高急劇減小。不同水資源區內,單位面積GPP以鄱陽湖流域最高,金沙江石鼓以上流域最低。長江流域多年平均GPP總量為1.735 P gC,其中洞庭湖流域總量最高,約占整個長江流域總量的18.76%,太湖流域最小,占比僅1.69%。

(2)長江流域GPP在2000—2015年間呈緩慢的波動上升趨勢,趨勢率為2.39 gC m-2a-1。空間上,GPP上升區和下降區分別占總流域面積的68%和32%。對于各二級水資源區,除洞庭湖流域和太湖流域GPP呈下降趨勢外,其他各區均呈上升趨勢,尤其是金沙江流域和漢江流域的上升趨勢較為著性。

(3)長江流域不同土地利用類型GPP平均值在198.50—1276.90 gC m-2a-1之間。其中,草地各類型空間變化程度最為突出,水田和旱地空間變異程度最小。各土地利用類型中除水田GPP呈微弱下降外,其他均呈上升趨勢,尤其是高、中、低覆蓋度草地GPP上升趨勢顯著。

(4)總體上,主要氣候因子中蒸發對植被GPP變化起到一定的負作用(除太湖流域外),溫度和日照主要起正作用,降水、相對濕度和風速對GPP變化的影響有正有負。不同氣候因子對植被GPP變化的影響程度在不同區域、不同土地利用類型間均存在一定差異,但就長江流域整體而言,GPP年際變化受溫度影響顯著,其次是蒸發,而降水等其他氣候因子的影響不大。