2000—2019年牡丹江市森林NPP時空變化特征及其驅動因素

孫玉成，劉濱輝，張峰源，蘇遠航，崔長健

(1. 黑龍江多布庫爾國家級自然保護區管理局，黑龍江 大興安嶺 165000；2.東北林業大學林學院，黑龍江 哈爾濱 150040；3.牡丹江師范學院，黑龍江 牡丹江 151700)

森林是重要的生物資源，同時具備重要的生態功能，凈初級生產力(NPP)是衡量生態系統固碳能力的重要指標，是指綠色植被在光合作用下單位時間、單位面積所積累的有機物的量[1]。森林植被NPP具有時間和空間的異質性，是解釋陸地植被生態系統生產力和生態環境動態演變的重要指標之一[2-4]。因此，植被NPP在植被固碳、區域碳平衡監測、生態環境適宜性調控等可持續發展研究中具有重要意義[5，6]。

目前，利用植被NPP探究氣候和人類活動對其造成的影響已取得了較多的研究成果[7]，NPP的響應還是存在比較大的空間異質性[8]，如有學者研究發現，由于河南地區溫度和降水的空間差異性導致該區植被NPP呈現出南部高北部低的特點，而城市化進度的加快也造成了植被NPP的下降[9]；趙苗苗等[10]通過對2001—2015年中國植被NPP的研究發現，全國絕大部分地區植被NPP與年平均氣溫呈負相關，與年降水量呈顯著正相關；張振宇等[11]研究發現，制約中國西北植被NPP增長的主要因素是干旱。雖然眾多學者研究了不同氣候因子對植被NPP的影響，但氣候因子的變化對植被NPP影響的研究大部分都是基于年尺度的氣候來分析的，忽略了年內月尺度氣候變化對區域植被NPP的響應關系。

牡丹江市作為我國東北地區重要的邊境城市，其經濟地位和生態地位非常關鍵。鑒于此，本文基于MODIS-MOD17A3數據，對2000—2019年牡丹江森林植被NPP時空動態變化及其影響因子進行了分析，揭示研究期間牡丹江森林植被NPP的時空演變特征及該地區植被生長狀況，并闡明該地區森林植被生長的氣候因素，在“雙碳”戰略背景下為該市林業經營管理提供科學數據及指導。

1 材料及方法

1.1 研究區概況

牡丹江市森林覆蓋率達62.3%，林地面積約244.3萬hm2[12]。牡丹江市屬于溫帶季風氣候，夏季溫潤多雨，冬季寒冷干燥。利用歐空局(ESA)氣候變化倡議(CCI) 2015年陸地覆蓋數據(http://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/download.php)獲得牡丹江市森林分布數據。

1.2 數據來源及處理

本文NPP數據來源于美國國家航空航天局網站(https://urs.earthdata.nasa.gov/)提供的2000—2019年的MOD17A3NPP數據，該數據原始格式為hdf，空間分辨率為500 m，時間分辨率為每年。該數據集是通過MODIS/TERRA衛星參數，經過BIOME-BGC生態模型模擬得到全球植被凈初級生產力數據集。該數據集已經被全球或者區域植被生產力研究廣泛應用。首先對該數據集進行預處理，使用MRT工具對hdf格式文件進行批量拼接、重采樣和重投影；然后，將數據集乘比例因子0.1，并且將少量異常值賦值為空值；最后，基于牡丹江森林區域的矢量邊界批量裁剪得到2000—2019年牡丹江研究區森林植被NPP時間序列。

1.3 氣象數據來源

氣象數據采用牡丹江氣象站點，來源于國家氣象科學數據中心網站(https://data.cma.cn/)。最后選取了2000—2019年月平均氣溫、月平均最高氣溫、月平均最低氣溫和月累計降水等數據。

1.4 研究方法

1.4.1NPP均值 利用均值法獲取2000—2019年牡丹江森林NPP均值。公式如下[13]：

式中：i為年份。

1.4.2 趨勢分析和檢驗 采用Theil-Sen Median趨勢分析結合Mann-Kendll檢驗判斷2000—2019年牡丹江森林植被NPP變化[14]。趨勢分析的計算公式為：

式中:Q表示NPP變化趨勢；Xj和Xi分別代表j時刻和i時刻的序列值。

Theil-Sen斜率計算結果通常結合Mann-Kendall(M-K)進行統計檢驗(置信度為90%、95%和99%)，Mann-Kendall(M-K)檢驗能夠去除部分異常值，是一種適用于檢驗非正態分布數據的常用方法之一[15]。本文利用M-K檢驗對小興安嶺森林植被物候變化趨勢進行檢驗，sen>0，P<0.05呈顯著推遲或延長；sen<0，P<0.05呈顯著提前或縮短；P>0.05呈不顯著變化。

1.4.3 一元線性回歸 利用一元線性回歸方程獲取2000—2019年牡丹江森林NPP變化趨勢。公式如下[16]：

式中：Slope為斜率，Pi為i年份NPP，n是年數。

1.4.4 相關分析 本文基于SAS軟件，分別計算牡丹江森林植被NPP對氣候變化的響應。計算公式如下[17]：

2 結果與分析

2.1 牡丹江植被NPP時間變化特征

由圖1可以看出，2000—2019年，牡丹江植被年均NPP總體呈現顯著增加趨勢，線性增長達到顯著水平，NPP變化趨勢線斜率為3.65 gm-2，牡丹江植被年均NPP在490.351 5～704.907 5 gm-2。牡丹江植被年均NPP在2017年達到最大,在2000年最小。2000—2001年植被NPP呈明顯上升趨勢，植被得到顯著恢復，2001年后牡丹江植被NPP逐步趨于穩定。

圖1 NPP變化趨勢

2.2 牡丹江植被NPP空間變化特征

2.2.1 2000—2019年年均NPP空間分布特征 受多重因素的綜合影響，牡丹江2000-2019年平均森林植被NPP總體呈現南部高、北部低的分布特征。如圖2所示，牡丹江南部邊緣地區森林植被年均NPP高于800 gm-2；北部邊緣地區森林植被年均NPP低于500 gm-2；而中部地區森林植被NPP年均值處于500～800 gm-2范圍。

圖2 2000—2019年NPP均值

從牡丹江森林植被NPP空間分布(表1)來看，NPP介于>600～700 gm-2的像元數占總像元數的3.36%，其次NPP介于800～900 gm-2的像元數占總像元數的6.04%，NPP≤500 gm-2的像元數占總像元數的6.84%，NPP介于>700～800 gm-2的像元數占總像元數的29.93%，NPP介于>500～600 gm-2的像元數最多，為53.83%。

表1 NPP值分布統計

2.2.2 森林植被NPP空間趨勢特征 牡丹江2000—2019年森林植被NPP總體呈增長態勢(圖4)，根據Sen趨勢分析和Mann-Kendll檢驗結果，將研究區分成顯著減少區(P<0.05)、不顯著減少區、不顯著增加區和顯著增加區(P<0.05)。由表2 可以看出，森林植被NPP顯著增加區占研究區面積的91.91%，分布在牡丹江森林區域絕大部分地區；森林植被NPP不顯著增加區占研究區面積的5.71%，零星分布于研究區內；不顯著減少區占研究區面積的0.31%；顯著減少區占研究區面積的2.07%，分布在研究區的東南部。

圖3 植被NPP空間變化趨勢

圖4 NPP與月尺度氣候因子相關系數。

表2 NPP趨勢值分布統計 單位：g·m-2·a-1

2.3 牡丹江森林NPP與氣候因子的關系

研究區森林植被NPP與2000-2019年的年均氣溫、最高溫、最低溫和累計降水量的相關系數分別為0.32(P=0.17)、0.37(P=0.11)、0.28(P=0.24)和0.08(P=0.74)。

研究區森林植被NPP與月尺度氣候因子相關分析如圖4所示，研究表明：牡丹江地區森林植被NPP與當年6月平均溫度呈顯著負相關關系(P<0.05)，與當年8月平均溫度呈極顯著負相關關系(P<0.01)；與當年3月、6月和8月平均最高溫呈顯著正相關關系(P<0.05)；與6月平均最低溫呈顯著負相關關系(P<0.05)，與8月平均最低溫呈極顯著負相關關系(P<0.01)；該地區森林植被NPP與月尺度降水大部分呈不顯著關系，僅與當年12月降水呈顯著負相關關系(P<0.05)。研究表明：牡丹江地區森林植被NPP對溫度因子響應最為明顯，尤其是6月和8月的溫度(夏季)。

3 結論

牡丹江森林植被NPP總體呈現增加趨勢，南部區域NPP普遍高于北部區域，這得益于“天然林保護”工程的實施，有助于我國“碳達峰”戰略的實現。另外，牡丹江森林植被NPP主要受當年6月和8月的平均溫、平均最高溫和平均最低溫的影響，降水量對其影響不大，年尺度氣候因子對其影響不顯著(P>0.05)。