東北黑土區植被凈初級生產力時空格局及驅動因素分析
---以2000—2017年為例

周林鵬 劉家福 王躍 馬帥

(吉林師范大學旅游與地理科學學院，吉林 四平 136000)

植被是陸地生態系統的主體，在調節全球氣候、碳平衡等方面有著不可替代的作用，增加陸地植被碳匯已成為人類應對氣候變化的必要戰略選擇[1,2]。植被凈初級生產力是指綠色植物在單位時間和單位面積上由光合作用所產生的有機干物質總量中扣除自養呼吸后的剩余部分[3]。近年來，通過植被NPP的變化反映生態系統對氣候變化的響應成為全球變化研究的熱點問題之一。早期，學者們可以通過實地測量法(葉綠素測定法、生物量調查法等)獲取微小區域內的植被NPP值，但其無法實現對不同尺度植被NPP的調查，尤其是目前對于大尺度植被NPP時空變化分析[4-6]。基于此，新型植被NPP的模型逐漸興起，以遙感數據和機理模型結合的方式(CASA[7]，GLO-PEM[8])得到了較好發展和廣泛應用。其中CASA模型以其尺度大、計算易、精度高、數據獲取難度小等特點，已經成為國內外學術研究中常用的NPP估算方法[9]。并在不同尺度上開展了對時空演變、水熱響應、氣候作用、人為干擾等方面的植被NPP研究，并取得了豐碩成果[10-13]。

東北黑土區植被覆蓋度較高，不僅是我國十分重要的商品糧供應基地，還是我國特別重要的沼澤濕地、森林的主要分布區域。近年來，在大面積的開發墾殖、自然因素以及人為活動破壞的影響下，區域內氣候變化明顯，水土流失日益嚴重，生態環境日趨惡化，因此對于植被生產力長時間序列的檢測具有重要的意義[14]。學者們已對不同區域植被NPP進行了長時間序列監測研究，并取得一定成果。劉偵海等[15]研究了2000—2015年中蒙俄經濟走廊東段，發現多年凍土退化，導致了森林區植被的退化；劉杰等[16]通過對青藏高原地區植被NPP長時間序列檢測，發現植被NPP呈顯著增加趨勢，空間分布格局由東南向西北逐漸遞減與氣候格局基本一致。目前對于不同尺度上植被NPP的相關研究已較為成熟，但鮮見對東北黑土區長時間序列的動態檢測，及多種驅動因素的分析。

基于典型的CASA光能利用率模型，結合地面氣象數據、衛星遙感數據，分析東北黑土區2000—2017年間植被NPP空間格局在不同環境因素下的響應，以期為東北黑土區生態建設和規劃提供科學依據。

1 研究區概況

東北黑土區位于E41°01′～53°05′，N115°03′～135°05′，見圖1，是世界僅存的3大黑土區中面積最小區域，由于其緯度較高，導致其氣候條件在3大黑土區中也是最寒冷[17]。該區屬大陸性季風氣候，氣候干燥寒冷，寒暑變化明顯。東北黑土區除典型黑土外，還包括了白漿土、草甸土、黑鈣土、暗棕壤、棕壤等，主要分布于松嫩平原，其余黑土則分布于內蒙古的呼倫貝爾市和興安盟以及三江平原地區，該區東北部屬于丘陵區，地勢起伏較大，西南部是波狀起伏平原，主要植被類型為農業植被、森林和草原，還有少部分草甸、灌叢等植被。

圖1 黑土區植被類型及氣象站點分布圖

2 數據與方法

2.1 數據來源與預處理

土地覆蓋數據源于中國科學院環境數據中心；2000—2017年的MOD13A3數據與數字高程數據來源于地理空間數據云，其較一般遙感數據在空間分辨率方面有著較大的優勢，已被應用到多個領域；氣象數據來源于國家氣象科學數據共享服務平臺下的站點檢測數據，選取研究區內具有代表性的29個氣象站點。通過Kriging插值法對各個地區的2000—2017年的逐月平均氣溫、降水等氣候數據進行插值處理，為確保數據的一致性，坐標均采用WGS-84，獲取與NDVI數據屬性一致的氣候柵格數據，進而體現植被凈初級生產力與自然條件(氣溫、降水)之間的相關性。

2.2 植被NPP評價方法

基于改進的CASA植被NPP估算模型，運用分辨率高、覆蓋范圍廣的NDVI長時間序列遙感數據集，實現對于東北黑土區植被NPP動態監測[17]。通過一元線性回歸方法模擬2000—2017年東北黑土區逐個像元的植被NPP變化趨勢。公式：

(1)

式中，Rslope為趨勢傾向值；n是研究時間序列的長度(n=18)；m為年變量；NPPm表示第m年的NPP平均值；當Rslope>0與時間n成正比，Rslope<0與時間n成反比。

通過逐像元相關分析，獲取植被NPP與同期氣候因子的相關性及顯著性。公式：

(2)

2.3 植被NPP結果與驗證

為了對CASA模型計算的模擬值進行精度檢驗，由于研究區域較大、空間異質性強，其余驗證方法(如實地調查)難以實現，因此將模擬值與MOD17A3遙感數據進行相關性分析檢驗，發現兩者有良好的相關性(R2=0.9104，P<0.01)，見圖2，表明CASA模型在該地區的適用性，獲取的植被NPP模擬值具有可靠性。

圖2 MOD17A3數據與模擬值對比

3 結果與分析

3.1 NPP年際變化特征

研究區內植被NPP年平均值結果如圖3所示，從年均NPP的總體趨勢來看，整體變化趨于波動增加，線性增長呈顯著上升趨勢(P<0.01)，NPP變化趨勢斜率為2.59，變化百分率為13.57%。在2000—2017年的18a內，植被NPP總體平均值為343.66gC·m-2·a-1，年均值介于297～384gC·m-2·a-1，最高值在2013年，為384gC·m-2·a-1，最低值在2010年，為297.74gC·m-2·a-1，兩者之間相差86.26gC·m-2·a-1。植被NPP年均值在2003—2005年、2010—2013年、2016—2017年呈上升趨勢，且2008—2009年變化最大，上升速率最快，呈直線上升趨勢，1a內增加82.39gC·m-2·a-1；植被NPP年均值在2001—2003年、2005—2008年、2013—2016年呈下降趨勢，在2009—2010年下降最快，降低了82.96gC·m-2·a-1；植被NPP值在2008—2010年內波動最大。

圖3 黑土區2000—2017年平均NPP變化

3.2 NPP空間分布特征

受經緯度地帶性、地形和氣候等因素的綜合影響，東北黑土區NPP在2000—2017年呈現出從西向東遞增趨勢，見圖4。從不同水平的植被NPP年均值所占比例來看，小于100gC·m-2·a-1的低水平區域比例最低，為7.3%，在100～500gC·m-2·a-1的中水平區域比例最高，占比為76.7%，而大于500gC·m-2·a-1的高水平區域比例僅為16.0%。

圖4 2000—2017年東北黑土區NPP年平均值空間分布

植被NPP年均值大多數區域介于200～400gC·m-2·a-1。其中，伊春市NPP總量較高，占東北黑土區NPP總量的7.3%，年平均NPP大部分在450～550gC·m-2·a-1；長春市NPP總量相對較低，占東北黑土區NPP總量的2.7%，年平均NPP基本上在350～530gC·m-2·a-1；呼倫貝爾市植被年平均NPP幾乎都在300～450gC·m-2·a-1。此外，植被類型為農業植被、森林植被和草原植被的地區年平均植被NPP值相對較高，農業植被介于250～400gC·m-2·a-1，草原植被介于350～450gC·m-2·a-1，森林植被介于400～550gC·m-2·a-1。

3.3 NPP變化趨勢的空間分布

從空間分布規律來看，東北黑土區NPP分布狀況總體上略有變化，但是變化并不明顯，見圖5。2000—2017年，部分地區(42.1%)年均植被NPP值不變，主要集中于齊齊哈爾市、長春市、黑河市；退化區域占比20.5%，其中17.7%為輕微退化區域，顯著退化區僅2.8%，主要集中在佳木斯市和哈爾濱市等地區；改善區域占比37%，其中輕微改善區為1.8%，顯著改善區域已達35.2%，主要集中在伊春市、興安盟市和呼倫貝爾市等地區。

從總體上看植被NPP呈上升趨勢，生態狀況正朝著良好的方向發展，但退化占比仍較高。其中退化植被類型主要為農業植被，說明我國東北地區農業植被類型仍需完善；相反草原植被類型已得到顯著完善。退化區域主要集中在研究區的西北地帶，仍需加強政策對其改善。

圖5 2000—2017年東北黑土區NPP變化趨勢的空間分布

3.4 NPP變化的驅動因素分析

3.4.1 氣候因子對NPP的影響

從圖6可以看出，大部分區域植被NPP值與平均氣溫呈正相關關系，主要分布于該區中、南部，區域面積占比為70.6%，該區域內溫度適當提高，會提高植物生產力、增加光合作用效率以及延長植物生長期，其中，41%區域相關系數介于0～0.6，呈不顯著正相關關系；29.6%區域相關系數大于0.6，呈顯著正相關關系。其余區域內(29.4%)植被NPP與平均氣溫呈負相關關系，主要分布于北部、東北部，該區隨著氣溫的升高，植物蒸騰及養分分解作用加速，導致植被缺水及抑制生長，其中13.3%區域相關系數小于-0.6，呈顯著負相關關系，以森林和草原植被類型為主；16.1%區域相關系數介于-0.6～0，呈不顯著負相關關系。

圖6 NPP與同期氣溫相關性

從圖7可以看出，大部分區域(59%)植被NPP與平均降水量呈正相關關系，主要分布于該區北部、西北部，主要是該區域內降水和灌溉水較少，植被對降水變化敏感。其中19.3%區域與降水量的相關系數大于0.6，呈顯著正相關關系，分布區域以呼倫貝爾市為主；39.7%區域相關系數介于0～0.6，呈不顯著正相關關系，在該區內分散分布。其余區域內(41%)植被NPP與平均降水量均呈負相關關系，主要分布于東部、南部，主要是該區域內氣溫不足或受人為因素干擾，導致該區內植被對降水需求減少；其中11.5%區域與降水量的相關系數小于-0.6，呈顯著負相關關系；29.5%區域相關系數介于-0.6～0，呈不顯著負相關關系。顯著相關區域空間集聚特征顯著，不顯著區域空間分布較分散。

3.4.2 不同土地利用類型的NPP差異

不同利用類型的土地上植被NPP值差異明顯，從表1中植被NPP平均值可以看出，土地上的各種類型植被NPP值均有呈增加，其中林地和草地增加趨勢顯著；不同土地利用類型對NPP的空間分布影響顯著，研究區內林地植被的NPP平均值最大(367)，農業耕地次之(311)，草地(301)和園地(265)最低；園地變化速率最大，為5.5，其次是草地(5.1)、林地(4.5)和耕地(3.9)。

除水熱等氣候因素影響外，土地的利用類型還受到人為因素影響，致使部分黑土地上的林地變為耕地和草地，迫使原處的NPP大大降低；植樹造林、退耕還林等政府措施又促使林地整體NPP也呈顯著增加趨勢；吉林西部近些年土地退化明顯，土壤鹽堿化日趨嚴重，部分區域的土地變成沙地或荒地，大大降低了植被NPP；但近些年農業植被面積不斷增加，大規模的土地開墾，使得荒地、裸地、草地等大面積的轉化成耕地，增加了區域內整體的NPP。

圖7 NPP與同期降水量相關性

表1 不同土地利用類型的NPP變化

3.4.3 地形因素對NPP的影響

地形因素通過控制其他環境變量，從而影響植被NPP的分布格局[18]。東北黑土區的植被NPP伴隨著海拔變化有明顯差異，其海拔一般在0～2050m，總體分為4段：第1段在海拔0～500m，主要植被類型為農業植被(40%)和林地(37%)，植被NPP值在280gC·m-2·a-1左右，主要分布在佳木斯市、白城市和大慶市；第2段在海拔500～1000m，主要以草原植被(67%)為主，植被NPP值在310gC·m-2·a-1左右，主要分布在興安盟市和呼倫貝爾市；第3段在海拔1000～1500m，主要以草原植被(31%)為主，NPP值在300gC·m-2·a-1左右波動，大多分布于呼倫貝爾市和赤峰市；第4段海拔>1500m，主要植被類型為農業植被(35%)和森林(31%)，植被NPP值在345gC·m-2·a-1左右，主要分布于吉林市和黑河市。

4 討論

MOD17A3遙感數據憑借其精度高、數據獲取難度小等特點，在植被NPP評估中有廣泛的應用，但與實地數據獲取相比其有一定的誤差，在文中通過精度檢驗，其與模擬值有良好的線性關系。因此，將其用于東北黑土區植被NPP評估較為合適。評估結果反映了該區植被覆蓋在提高，大面積植被的恢復，降低了生態壓力；但是植被NPP有明顯的地域差異，如草地主要分布于吉林省西部城市、內蒙古的呼倫貝爾市和赤峰市等地區，這些地區由于氣候干旱，降水稀少，加之長期過度開墾，導致荒漠化、鹽堿化現象嚴重，因此植被NPP指數相對較低；除此之外的東北黑土區主要植被類型為耕地，水熱條件充分，植被NPP值相對較高。

本文基于線性回歸模型方法，分析了東北黑土區植被NPP的時空動態以及不同土地利用類型和地形因素對植被NPP的影響。多種因素的共同影響導致植被NPP變化程度不同，其中水、熱條件是最基本的影響因素，其與植被NPP主要呈正相關關系，但不同區域內的相關性存在差異。部分區域的氣溫上升使植被生長期延長，增加了植被NPP積累時間，主要是赤峰市；另一部分區域由于干旱缺水，對水分變化及其敏感，主要是呼倫貝爾市；此外其余各種因素對植被NPP也有顯著的影響，如土地利用類型、植被類型以及地形起伏度等。目前，人類活動已成為植被NPP變化的重要影響因素，各項政策(退耕還林、退耕還草、合理放牧等)實施，使得該區整體植被NPP呈上升趨勢，生態結構趨于穩定。同時，本文中植被NPP的變化趨勢研究結果與張筠[19]等研究結果大體上相同，表明結果的有效可靠，豐富了NPP的研究成果。

本文有待改善和深化，受數據獲取限制，僅研究了2000—2017年18a的數據，對數據進行驗證的時候涵蓋的年份較少，不能完全證明CASA模型和MOD17A3遙感數據的普適性，未來仍需深入研究更長時間序列東北黑土區植被NPP的時空演變格局；此外對于多種植被NPP影響因素探究，文中僅研究了水、熱、地形、植被類型等，為深入探討地表散射、地面輻射等因子，在后續的研究中要全面考慮到各種影響因素的作用，為東北黑土區建設生態適應性城市提供科學依據。

5 結論

在2000—2017年的18a內，從年均NPP的總體趨勢來看，整體變化趨于波動增加。總體植被NPP平均值為343.66·gC·m-2·a-1，年均值介于297～384·gC·m-2·a-1，其變化率達到13.57%，變化斜率為2.59，2008—2010年波動幅度最大。

在2000—2017年的18a內，植被NPP以不變區為主(42.1%)，其次為改善區(37%)，退化區最少(20.5%)，主要類型為草原和農業植被，但呈現出從西向東遞增趨勢。其中，伊春市植被NPP平均值最高，呼倫貝爾市平均值最低。從總體上看NPP的變化趨勢正朝著良好的方向發展，但農業植被退化占比仍較高。

NPP的空間分布受氣候、地形、植被類型等因素的綜合影響，該區域內植被NPP與平均氣溫(70.6%)和降水量(59%)主要呈正相關趨勢；各類型植被NPP平均值則是林地最大，耕地和草地次之，園地最小，變化速率則是園地>草地>林地>耕地；不同海拔高度的植被NPP也不同，海拔>1500m時NPP值最高，在345gC·m-2·a-1左右。