氣候變化和人類活動(dòng)對內(nèi)蒙古植被凈初級生產(chǎn)力的影響

常屹冉, 張 弛, 魏嘉誠, 李顯巨, 嘎畢日

(1.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢), 湖北 武漢 430074; 2.內(nèi)蒙古自治區(qū)測繪地理信息中心, 內(nèi)蒙古 呼和浩特 010050)

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,在全球氣候變化中具有重要的作用[1]。氣候不僅可以影響地表植被的生長,影響群落的組成,反過來,植被也可以通過影響地表的反照率以及蒸騰來改變地表能量的分配進(jìn)而影響局地及區(qū)域的氣候[2]。因此在全球氣候變化的背景下,植被對氣候的響應(yīng)研究亟待探究。植被凈初級生產(chǎn)力(Net primary production,NPP)是光合作用生產(chǎn)的有機(jī)質(zhì)總量中扣除自養(yǎng)呼吸后的剩余部分,是地表碳循環(huán)的重要組成部分,也是描述植被生長狀況的重要指標(biāo)之一[3-4],近年來在植被生長[5-7]、陸地碳循環(huán)[8]等方面得到了廣泛的應(yīng)用。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,基于植被指數(shù)的大區(qū)域植被NPP變化成為研究熱點(diǎn)[9-11]。研究表明黃土高原地區(qū)植被NPP總體呈波動(dòng)上升趨勢,降水和氣溫的耦合作用是該地區(qū)NPP變化的主要因素。從植被類型來看,干旱對于河西走廊林地NPP影響最大,草地次之;從不同季節(jié)來看,干旱對夏季NPP影響最大[12]。施紅霞等[13]的研究表明,相較于1986—2005年,21世紀(jì)北半球中高緯度地區(qū)陸地NPP呈增加趨勢,且在高排放情境下(RCP8.5),增加更明顯。21世紀(jì)北半球中高緯度地區(qū)NPP受輻射和降水顯著影響的地區(qū)在增大,而受溫度顯著影響的地區(qū)在減少。

內(nèi)蒙古地區(qū)位于中國北部,是干旱半干旱典型區(qū)。植被對于氣候變化和人類活動(dòng)極為敏感。近年來,該地區(qū)呈顯著的增溫趨勢,其中內(nèi)蒙古中部升溫趨勢在0.44℃/10 a以上[14],顯著高于全球平均水平[15]。此外,人類活動(dòng)對于該地區(qū)的草地生態(tài)系統(tǒng)也具有不同程度的影響[16-17]。因此,該地區(qū)氣候變化和人類活動(dòng)對于植被NPP的影響研究就極為重要。研究表明干旱對于錫林郭勒草原植被NPP會(huì)造成不同程度的抑制作用[4]。而除了降水外,放牧是錫林郭勒草原植被NPP變化的主要驅(qū)動(dòng)因素[18]。高藝寧等[19]的結(jié)果也表明內(nèi)蒙古荒漠草原植被NPP與降水的相關(guān)系數(shù)更高。滑永春等[20]的結(jié)果表明,降水對于內(nèi)蒙古草原NPP的驅(qū)動(dòng)力更大,其結(jié)果也表明人類活動(dòng)對于草原的恢復(fù)有正向作用。然而氣候變化和人類活動(dòng)對于植被NPP的共同影響以及定量關(guān)系還有待研究。這對于內(nèi)蒙古地區(qū)生態(tài)建設(shè)和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

本文基于MODIS NPP數(shù)據(jù)分析2001—2020年內(nèi)蒙古地區(qū)植被NPP的時(shí)空變化特征,利用氣象數(shù)據(jù),通過主導(dǎo)因素分析、貢獻(xiàn)度分析、偏相關(guān)分析等方法,探究氣候要素和人類活動(dòng)對于研究區(qū)植被NPP的影響,量化氣候變化和人類活動(dòng)對于植被NPP的影響程度,為內(nèi)蒙古地區(qū)生態(tài)屏障的建設(shè)以及農(nóng)牧業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

內(nèi)蒙古地區(qū)位于我國北部邊疆,位置介于37°24′～53°23′ N,97°12′～126°04′ E之間。總體呈東北西南走向,東西跨越2 400多千米,南北跨越1 700多千米[14]。其北部與蒙古國、俄羅斯接壤,橫跨東北,華北和西北三大區(qū)。國內(nèi)與黑龍江省、吉林省、遼寧省等8個(gè)省區(qū)相接,面積為118.3×104km2,是中國第三大省區(qū)[21]。內(nèi)蒙古位于蒙古高原的南部、氣候?yàn)榇箨懶詺夂?由于較高的緯度和較少的降水,對于氣候變化極為敏感,是中國北方的重要生態(tài)屏障。植被類型主要有針葉落葉林、草甸草原、典型草原、荒漠草原等,植被類型較多樣[22]。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

1.2.1遙感數(shù)據(jù) NPP是反映植被生長狀況的重要指標(biāo),本文從NASA官網(wǎng)(https://search.earthdata.nasa.gov/)下載了MOD17A3產(chǎn)品。該產(chǎn)品為全球2000年以來的植被指數(shù)產(chǎn)品,具有1 km的空間分辨率,時(shí)間分辨率為年。下載了2001—2020年的數(shù)據(jù)。通過MRT軟件進(jìn)行影像的拼接和裁剪并提取其中的NPP數(shù)據(jù)集。通過ENVI軟件進(jìn)行影像的合成,最終得到逐年的NPP數(shù)據(jù)集。

1.2.2氣象數(shù)據(jù) 氣象數(shù)據(jù)下載自國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://data.cma.cn/data),本文下載了2001—2020年內(nèi)蒙古地區(qū)119個(gè)氣象站點(diǎn)氣溫和降水的月數(shù)據(jù)集(圖1)。以研究區(qū)的氣象站點(diǎn)的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用Anusplin軟件,考慮高程要素進(jìn)行了氣象要素空間化,進(jìn)而獲取氣象要素的柵格數(shù)據(jù),并將其空間分辨率與MOD17A3數(shù)據(jù)保持一致。同時(shí),計(jì)算得到研究區(qū)時(shí)間序列的年均降水與氣溫。

圖1 研究區(qū)概況圖Fig.1 Overview map of the study area

1.3 植被類型數(shù)據(jù)

植被類型數(shù)據(jù)同樣下載于NASA官網(wǎng)(https://search.earthdata.nasa.gov/),本文下載了MODIS產(chǎn)品MCD12C1,該產(chǎn)品為每年的全球植被類型數(shù)據(jù),空間分辨率為0.05°,包括地圈生物圈計(jì)劃(IGBP),馬里蘭大學(xué)分類法(UMD),植被指數(shù)法(LAI)等,本文選取了常用的IGBP分類數(shù)據(jù),下載了2020年的分類數(shù)據(jù),通過分類將植被分類為森林、草地、灌叢、城鎮(zhèn)、農(nóng)田和荒漠(圖1)。通過ENVI軟件裁剪得到研究區(qū)植被類型圖。由于除荒漠外,森林和草地面積占研究區(qū)的92.5%,因此植被分類分析部分聚焦于這兩種類型。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1Sen趨勢分析 Sen的趨勢分析是一種用于檢測趨勢的穩(wěn)健非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法,廣泛用于氣象、水文和植被數(shù)據(jù),這種斜率方法的一個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)是它不需要遵循特定的分布[23]。此外,應(yīng)用Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn),該檢驗(yàn)已被發(fā)現(xiàn)能夠?qū)λ臍庀笙盗械内厔葸M(jìn)行穩(wěn)健量化[24-25]。本研究中的Sen趨勢分析用于了解NPP等相關(guān)指標(biāo)的變化情況。

1.3.2偏相關(guān)分析 偏相關(guān)分析是在簡單相關(guān)系數(shù)的基礎(chǔ)上,排除其它影響因素的干擾,計(jì)算某兩個(gè)影響因素之間的相關(guān)性[26]。其計(jì)算公式如下:

(1)

式中:r12(3)為控制第三個(gè)變量,第一個(gè)變量和第二個(gè)變量的偏相關(guān)系數(shù);r12為第一個(gè)變量和第二個(gè)變量的簡單相關(guān)系數(shù);r13為第一個(gè)變量和第三個(gè)變量的簡單相關(guān)系數(shù);r23為第二個(gè)變量和第三個(gè)變量的簡單相關(guān)系數(shù),并利用T檢驗(yàn)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

1.3.3差值比較法 基于NPP的差值比較法能夠真實(shí)的反映植被的變化情況,該方法是探究植被變化因素的有效手段[27]。假設(shè)在未受人類活動(dòng),植被NPP僅受氣候驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)力為潛在凈初級生產(chǎn)力(Potential net primary productivity PNPP),PNPP與實(shí)際的NPP的差為人類活動(dòng)影響下的NPP (Human net primary productivity,HNPP),其計(jì)算方法如下:

HNPP=PNPP-NPP

(2)

當(dāng)HNPP為正值時(shí),表示人類活動(dòng)導(dǎo)致NPP下降,當(dāng)HNPP為負(fù)值時(shí)表示人類活動(dòng)導(dǎo)致NPP升高。此外,根據(jù)周妍妍等[28]的研究方法,將HNPP的正負(fù)變化與變化趨勢進(jìn)行疊加,從而得到人類活動(dòng)對NPP的影響。PNPP的估算方法主要利用Thornthwaite紀(jì)念模型,基于NPP數(shù)據(jù)與氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)的最小二乘法得出[29]。計(jì)算公式如下:

PNPP=3 000×[1-e-0.0009695×(v-20)]

(3)

(4)

L=3000+25t+0.05t3

(5)

其中,v為年實(shí)際蒸散發(fā)量(mm),r為年總降水量(mm),L為年蒸散發(fā)量(mm),t為年平均氣溫(℃)。

1.3.4相對貢獻(xiàn)度分析 為了區(qū)別氣候變化和人類活動(dòng)對于植被NPP的相對貢獻(xiàn)率,通過NPP及變化量ΔPNPP,ΔHNPP的計(jì)算得到[29],具體公式如下:

(6)

(7)

其中,Cclimate為氣候變化對于NPP的相對貢獻(xiàn),而Chuman為人類活動(dòng)對于NPP的相對貢獻(xiàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 內(nèi)蒙古植被NPP及PNPP時(shí)空變化

為驗(yàn)證PNPP模擬的準(zhǔn)確性,本文以氣候變化主導(dǎo)區(qū)域(圖6)的NPP來驗(yàn)證PNPP,共提取514個(gè)柵格的NPP值以及所對應(yīng)的PNPP值,結(jié)果如圖2所示。由圖可知,PNPP與氣候變化主導(dǎo)區(qū)NPP的相關(guān)系數(shù)(Correlation Coefficient,CC)、相對偏差(BIAS)和均方根誤差(Root mean square error,RMSE)分別為0.81,13.16%和32.30 gC·m-2,由此可見PNPP與氣候變化主導(dǎo)區(qū)NPP的一致程度較高且相對偏差小于15%。因此,Thornthwaite紀(jì)念模型能夠較好地模擬氣候變化主導(dǎo)區(qū)的NPP,在內(nèi)蒙古地區(qū)適用性良好。

圖2 基于氣候變化主導(dǎo)區(qū)NPP對HNPP模擬性能的檢驗(yàn)Fig.2 Verification of HNPP simulation performance based on regional NPP dominated by climate change

圖3為研究區(qū)2001—2020年植被NPP和PNPP年際變化。20年間,植被NPP總體在156～242 gC·m-2之間,平均為208.65 gC·m-2,最大值年份為2017年,最小值年份為2001年。從變化趨勢來看,植被NPP呈極顯著的增加趨勢(3.29 gC·m-2·a-1,P<0.01)。此外,在2014年之后,植被NPP具有一定的波動(dòng),上升趨勢不明顯。PNPP明顯高于NPP,平均為461.07 gC·m-2。PNPP上升趨勢較為顯著(4.19 gC·m-2·a-1,P<0.05)但波動(dòng)較大。

圖3 2001—2020年研究區(qū)植被NPP年際變化Fig.3 Interannual variation of vegetation NPP and PNPP in Inner Mongolia from 2001 to 2020

研究區(qū)20年NPP和PNPP的時(shí)空變化如圖4所示。可以看到整個(gè)研究時(shí)段內(nèi),植被NPP總體呈東高西低的空間分布格局。植被NPP最高的地區(qū)主要分布在大興安嶺地區(qū),部分地區(qū)植被NPP高于500 gC·m-2。植被NPP最低的地區(qū)主要分布在二連浩特、包頭北部和鄂爾多斯西部等地區(qū),部分地區(qū)的植被NPP在100 g C·m-2以下。此外由于研究區(qū)西部為荒漠沙漠地區(qū),植被極少,因此西部地區(qū)植被NPP并未計(jì)算。研究區(qū)植被NPP總體呈上升的趨勢(圖4c),研究區(qū)均值為4.33 g C·m-2·a-1。上升明顯的地區(qū)主要分布在大興安嶺的東側(cè)地區(qū),部分地區(qū)上升趨勢可達(dá)6 g C·m-2·a-1以上。NPP呈減少趨勢的地區(qū)較小,不到研究區(qū)的1%,且分布比較零散。從變化的顯著性來看,研究區(qū)植被生長總體呈改善趨勢(圖4e),其中,呈不顯著改善的地區(qū)占18.4%,呈顯著改善的地區(qū)占24.3%,呈極顯著改善的地區(qū)占56.4%。極顯著改善的地區(qū)主要分布在研究區(qū)的東部如大興安嶺地區(qū)和興安盟地區(qū)。退化地區(qū)僅占研究區(qū)的0.9%,分布較為零散。

圖4 內(nèi)蒙古地區(qū)植被NPP,潛在NPP(PNPP)空間變化及顯著性Fig.4 Spatiotemporal variations of vegetation NPP and PNPP and their significance in Inner Mongolia

研究區(qū)PNPP同樣呈東南高西北低的空間分布(圖4b),PNPP值較高的地區(qū)主要分布在研究區(qū)東南部例如通遼、赤峰以及呼倫貝爾的東部,部分地區(qū)PNPP在600 g C·m-2以上。PNPP值較低的地區(qū)主要分布在研究區(qū)的西部阿拉善地區(qū),部分地區(qū)PNPP在200 g C·m-2以下。PNPP同樣呈明顯的上升趨勢(圖4 d),其中上升明顯的地區(qū)主要分布在通遼、赤峰、呼倫貝爾西部以及錫林郭勒南部,部分地區(qū)上升趨勢在6 g C·m-2·a-1以上,下降地區(qū)極小(<0.01%)。從顯著性來看,研究區(qū)PNPP主要呈上升趨勢,其中不顯著上升地區(qū)占79.60%,顯著上升地區(qū)占20.06%,其它類別占比較小。

2.2 氣溫、降水時(shí)空變化以及與NPP的偏相關(guān)

氣溫和降水的時(shí)空變化以及與植被NPP的空間偏相關(guān)性如圖5所示。氣溫總體呈東北低,東南和西部高的空間分布。其中大興安嶺北部平均溫度最低,西部阿拉善地區(qū),烏海,鄂爾多斯溫度最高。從變化趨勢來看,研究區(qū)總體呈明顯的升高趨勢(圖5c),其中西部阿拉善地區(qū)和大興安嶺地區(qū)上升趨勢較明顯,部分地區(qū)趨勢大于(0.3℃)·(10a)-1。在鄂爾多斯的西部也存在溫度降低的趨勢,但面積較小且降低趨勢不明顯。氣溫與植被NPP的偏相關(guān)性總體較低(圖5e),其中不顯著正相關(guān)的地區(qū)占研究區(qū)的55.9%,主要分布在研究區(qū)的大興安嶺西部、興安盟東部、以及研究區(qū)的南部。而不顯著負(fù)相關(guān)的地區(qū)占研究區(qū)的41.6%,主要分布在呼倫貝爾市的中東部,錫林郭勒盟的大部。顯著及極顯著正相關(guān)的面積較小。

圖5 內(nèi)蒙古地區(qū)氣溫、降水時(shí)空變化及與植被NPP的偏相關(guān)關(guān)系Fig.5 Spatiotemporal variations of temperature,precipitation and their partial correlation with vegetation NPP in Inner Mongolia

降水總體呈東高西低的空間分布,其中大興安嶺及其東部降水最高,部分地區(qū)超過500 mm。西部阿拉善地區(qū)降水最少,部分地區(qū)小于50 mm。從變化趨勢來看,研究區(qū)降水總體呈上升趨勢,其中東部降水增加較快,通遼赤峰和興安盟部分地區(qū)增加趨勢在(60 mm)·(10a)-1以上。西部降水增加較少。阿拉善大部分地區(qū)降水增加在(10 mm)·(10a)-1以內(nèi)。降水與植被NPP總體呈明顯的正相關(guān)關(guān)系(圖5f),其中呈不顯著正相關(guān)的地區(qū)占研究區(qū)的22.3%,主要分布在研究區(qū)的北部和西南部。呈顯著正相關(guān)的地區(qū)占研究區(qū)的30.0%,極顯著正相關(guān)的地區(qū)占研究區(qū)的46.1%。兩類地區(qū)主要分布在研究區(qū)興安盟的大部以及中部。不顯著負(fù)相關(guān)的地區(qū)主要分布在研究區(qū)的大興安嶺北部,占研究區(qū)的1.3%。

2.3 植被NPP變化的主導(dǎo)因素分析

利用相對貢獻(xiàn)分析,我們得到了研究區(qū)不同地區(qū)植被NPP變化的主導(dǎo)因素(圖6)?？梢钥吹?在植被改善的地區(qū),氣候變化主導(dǎo)植被NPP改善的面積最大,主要分布在研究區(qū)的中部,包括呼倫貝爾的西部、興安盟的中東部、通遼、赤峰、錫林郭勒盟、烏蘭察布、呼和浩特、包頭和巴彥淖爾市。而人類活動(dòng)主導(dǎo)的地區(qū)主要分布在大興安嶺地區(qū)以及鄂爾多斯的中部。共同主導(dǎo)的地區(qū)主要分布在大興安嶺的兩側(cè)以及研究區(qū)的南部,包括赤峰市南部、錫林郭勒盟南部、烏蘭察布市南部、呼和浩特市南部和鄂爾多斯市大部。

圖6 植被改善和退化區(qū)NPP的影響因素Fig.6 Influencing factors of NPP in vegetation improvement and degraded areas

植被退化地區(qū)面積較小且分布零散,可以看到,總體呈綠色,即人類活動(dòng)對于植被NPP的影響占主導(dǎo)。

為了定量分析研究區(qū)不同植被所受人類活動(dòng)和氣候變化的影響面積,本文選取了占研究區(qū)面積較大的森林和草地進(jìn)行分析。森林和草地地區(qū)植被NPP改善和退化影響因素和面積如表1所示?？梢园l(fā)現(xiàn),森林和草地受到的人類活動(dòng)和氣候變化影響并不相同。從植被改善地區(qū)來看,人類活動(dòng)是主導(dǎo)森林地區(qū)植被變化的主要因素(占65.09%),氣候變化占主導(dǎo)的占30.37%,共同主導(dǎo)地區(qū)面積較小。草地地區(qū)主要受人類活動(dòng)和氣候變化的共同作用(占70.02%),此外也有24.15%的地區(qū)主要受氣候變影響。從植被退化地區(qū)來看,雖然面積較小,但草地地區(qū)(占99.66%)和森林地區(qū)(占100%)均主要受人類活動(dòng)的影響。

表1 森林和草地地區(qū)植被NPP改善和退化影響因素和面積Table 1 Factors and areas influencing NPP improvement and degradation of vegetation in forest and grassland Areas

2.4 氣候變化和人類活動(dòng)對于植被NPP的相對影響

通過相對貢獻(xiàn)度分析,得到了氣候變化和人類活動(dòng)對于森林和草地植被NPP的相對貢獻(xiàn)率(表2)。在森林植被改善的地區(qū),氣候變化的貢獻(xiàn)率為16.5%,而人類活動(dòng)貢獻(xiàn)率高達(dá)83.5%,是森林地區(qū)植被改善的主要原因。而在退化地區(qū),也是人類活動(dòng)占主要作用。草地改善地區(qū)主要收到氣候變化的影響(79.33%),而人類活動(dòng)的貢獻(xiàn)率相對較小(20.67%)。在退化地區(qū),主要是受人類活動(dòng)的影響。

表2 氣候變化和人類活動(dòng)對于不同植被NPP的相對貢獻(xiàn)率Table 2 Relative contribution rate of climate change and human activities to different vegetation NPP

2.5 人類活動(dòng)對于植被NPP的影響

99.7%的地區(qū)HNPP呈正值(圖7a),其中高值區(qū)主要分布在通遼、赤峰和鄂爾多斯,部分地區(qū)在500 g C·m-2以上。這表明上述地區(qū)人類活動(dòng)導(dǎo)致NPP明顯降低。而負(fù)值較高的地區(qū)主要分布在河套平原,部分地區(qū)在-100 g C·m-2以上。這表明在該地區(qū),人類活動(dòng)導(dǎo)致NPP的升高。從變化趨勢來看(圖7b),HNPP總體呈增加趨勢,其中增加明顯的地區(qū)主要分布在通遼、赤峰和錫林郭勒,部分地區(qū)上升趨勢在3 g C·m-2·a-1以上。而減小明顯的地區(qū)主要分布在烏蘭察布、呼和浩特以及鄂爾多斯的南部,部分地區(qū)減小趨勢大于3 g C·m-2·a-1。

圖7 內(nèi)蒙古地區(qū)HNPP時(shí)空變化以及對于NPP的影響Fig.7 Spatiotemporal variation of HNPP and its impact on NPP in Inner Mongolia注:(c)中圖例為HNPP均值與HNPP趨勢的正負(fù)疊加,其中正正表示HNPP均值為正且HNPP變化趨勢為正Note:The legend in (Panel c) shows the positive and negative values of mean and trend of HNPP overlaid,where both positive values indicates a positive HNPP and a positive HNPP trend

疊加HNPP的正負(fù)與變化趨勢可以發(fā)現(xiàn)(圖7c),研究區(qū)HNPP為正值且呈上升趨勢的地區(qū)占研究區(qū)的79.9%,這些地區(qū)隨著人類活動(dòng)的不斷加劇,人類對NPP影響增大。而橙色地區(qū)HNPP為正值,但呈降低趨勢,這表明人類活動(dòng)強(qiáng)度在降低,有利于植被的恢復(fù),這些地區(qū)主要分布在大興安嶺東部和北部,以及研究區(qū)的西南部,占研究區(qū)面積的19.7%。在河套平原的西部,該地區(qū)HNPP為負(fù),變化趨勢為正,這表明人類活動(dòng)對于該地區(qū)的植被NPP有正向作用且正向作用在增大。

3 討論

從年均NPP來看,內(nèi)蒙古草地地區(qū)NPP多集中在200～400 g C·m-2,這與穆少杰等[30]的2001—2010年草地平均NPP 281.3 g C·m-2較為接近。圖3中四子王旗荒漠草原NPP主要分布在100～200 g C·m-2之間,這與高藝寧等[19]的四子王旗荒漠草原NPP(144.52 g C·m-2)值也較為接近。這表明MODIS NPP數(shù)據(jù)具有較好的精度,能夠滿足研究的需要。而從時(shí)間變化來看,整個(gè)研究區(qū)99%以上的地區(qū)植被NPP呈上升趨勢,這與其他人的結(jié)果較為一致[19-20,30]。

近年來,隨著氣候變化和人類活動(dòng)的加劇,內(nèi)蒙古地區(qū)的生態(tài)發(fā)生了明顯的變化。從本文結(jié)果來看,人類活動(dòng)和氣候變化對于該地區(qū)的植被NPP具有重要的影響,而且在不同地區(qū),兩者的影響大小不同。從本文的結(jié)果來看,大興安嶺地區(qū)以及鄂爾多斯地區(qū)受近年來退耕還林,草地保護(hù)等政策,植被恢復(fù)明顯[31-32],因此人類活動(dòng)的影響較氣候影響大。而在草原地區(qū)(包括呼倫貝爾草原、錫林郭勒草原等)植被NPP受人類活動(dòng)和氣候變化的共同影響。從上世紀(jì)以來,隨著內(nèi)蒙古地區(qū)人口增加,人地關(guān)系緊張,草原生態(tài)受到嚴(yán)重影響。但近年來由輪牧改為定牧以及退耕還草等政策使得草地得到了恢復(fù),生態(tài)得到了改善。在氣象要素中,降水是影響草地NPP的主要影響因素,這與他人的結(jié)果一致[19-20,33]。另外,在森林和草地退化的地區(qū),人類活動(dòng)是占主導(dǎo)地位的(表1,表2),這也表明了人類活動(dòng)對于生態(tài)系統(tǒng)負(fù)面作用。

該研究采用Thornthwaite紀(jì)念模型來模擬PNPP,與NPP的差值來量化人類活動(dòng)對NPP的影響,結(jié)果表明99.7%的區(qū)域人類活動(dòng)對NPP增加起到抑制作用,即內(nèi)蒙古地區(qū)人類活動(dòng)影響降低區(qū)域NPP。但Thornthwaite紀(jì)念模型引用的是經(jīng)驗(yàn)參數(shù),未來可以嘗試通過遙感影像來獲取Thornthwaite紀(jì)念模型的實(shí)際蒸散量以更好地模擬內(nèi)蒙古地區(qū)的HNPP提高大尺度監(jiān)測模擬的準(zhǔn)確性。此外,人類活動(dòng)對內(nèi)蒙古地區(qū)NPP影響程度受多種因素的限制,量化氣候變化和人類活動(dòng)對內(nèi)蒙古地區(qū)NPP變化的影響仍是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

4 結(jié)論

本研究利用MODIS NPP產(chǎn)品、氣象數(shù)據(jù)和土地覆被類型數(shù)據(jù),通過主導(dǎo)因素分析、相對貢獻(xiàn)度分析、偏相關(guān)分析等,計(jì)算了內(nèi)蒙古NPP的時(shí)空變化規(guī)律以及氣候變化和人類活動(dòng)對于NPP的影響,結(jié)果表明:近20年來內(nèi)蒙古NPP的平均值為208.65 gC·m-2,NPP總體呈東高西低的空間分布格局,高值區(qū)主要分布在大興安嶺地區(qū),與水熱分布的趨勢基本吻合。大興安嶺地區(qū)溫度適宜、降水充沛,水熱條件較好,多年平均值普遍高于500 gC·m-2,低值區(qū)主要分布在二連浩特、包頭北部和鄂爾多斯西部等地區(qū),這些地區(qū)降水稀少,多數(shù)地區(qū)NPP在100 gC·m-2以下。受氣候變化和人類活動(dòng)的影響,在植被改善的地區(qū)中,大興安嶺、鄂爾多斯主要是由人為主導(dǎo),通遼赤峰和錫林郭勒等地區(qū)主要由氣候主導(dǎo),其他地區(qū)由兩者共同作用。在土地退化的地區(qū),多為人為主導(dǎo)。此外,內(nèi)蒙古99.7%區(qū)域HNPP為正值,即人類活動(dòng)抑制植被的生長,高值區(qū)主要分布在研究區(qū)的南部,這些地區(qū)人為活動(dòng)對植被的生長抑制更為嚴(yán)重。河套平原的西部以及阿拉善的西北部,人類活動(dòng)導(dǎo)致NPP的升高,但是趨勢在降低,表明近年來人類活動(dòng)對于該地區(qū)植被的恢復(fù)能力逐漸下降。