2000—2020年祁連山植被凈初級生產力時空變化及其驅動因素

王 川,王麗莎,張勇勇,趙文智,*,馮相艷

1 湖北文理學院資源環境與旅游學院,襄陽 441053

2 中國科學院西北生態環境資源研究院,中國生態系統研究網絡臨澤內陸河流域研究站/中國科學院內陸河流域生態水文重點實驗室,蘭州 730000

植被凈初級生產力(NPP)是指綠色植物在單位面積、單位時間內所累積的有機物的質量,是植物通過光合作用所固定的碳與植被自身呼吸作用所消耗的碳的差值[1]。NPP是識別碳源(匯)的關鍵指標,也是生態系統承載力、穩定性及可持續性評價中的一個重要參數,已廣泛應用于生態學和地理學相關研究[2—5]。研究NPP變化趨勢及驅動因素對于區域生態保護具有顯著意義,已成為全球變化研究的重要方向之一。

隨著遙感技術的發展,眾多學者采用遙感數據對植被變化及植被生物量進行監測與估算[6—8]。MODIS 17A3 NPP產品是結合BiomeBio Geochemical Cycles (Biome-BGC模型)與光能利用率模型建立的NPP估算模型。作為目前空間覆蓋廣、精度高、時間跨度長的陸地植被凈初級生產力遙感產品,在全球范圍內已經得到廣泛應用[9—11]。已有研究對祁連山地區NPP變化做了一定的探索,如王莉娜等[12]利用光能利用率模型(CASA模型)與相關分析對2000—2018年祁連山國家公園NPP時空演變及對氣溫和降水的響應進行了探究。蘭云飛等[13]探究了2000—2015年祁連山地區植被NPP時空格局及其對氣候變化的響應。劉鳳和曾永年[14]揭示了氣候變化對青海高原碳源/匯的影響?？傊?已有研究主要分析了祁連山地區植被NPP時空變化特征及其對氣溫和降水的響應,而對于NPP變化的驅動因素及其相互作用關系研究存在不足。

祁連山是我國西部重要的生態安全屏障,是河西內陸河流域及黃河上游重要水源地,也是我國生物多樣性保護優先區域[15—16]。受到高原季風、東亞季風和西風控制,在地形與海拔的綜合影響下,祁連山具有景觀分異明顯、生態系統多樣且脆弱等特點。同時,祁連山植被對氣候變化及人類活動較為敏感[17—19],定量分析祁連山地區NPP空間格局、變化趨勢及驅動因素,對于深化理解區域植被變化及科學保護與管理祁連山生態系統具有重要意義。鑒于此,本文擬探究祁連山近20年植被NPP時空演變規律及其對潛在驅動因子的響應,并預估NPP未來變化的持續性,以期為該區域生態系統保護與管理提供參考。

1 研究區與方法

1.1 研究區概況

祁連山自然保護區(35.5°—40°N,94°—104°E)地處歐亞大陸腹地,南靠青藏高原,北臨內蒙古高原、東接黃土高原,位于我國第一階梯和第二階梯過渡帶,總面積約193131 km2,跨越甘肅和青海二省,其中甘肅省內53400 km2(27.65%),青海省內139731 km2(72.35%)。區內地形地貌、氣候、土壤、植被、水文條件差異明顯,景觀多樣,形成了集冰川、凍土、森林、草原、濕地、荒漠等景觀于一體的多樣化生態系統。年均溫約-0.5℃,年降水從西至東介于80—700 mm。高山區冰川發育,冰雪融水和降雨形成地表徑流,是河西地區50余條河流的發源地,也是黃河上游和青海湖的重要供水區。祁連山分布有大量的珍稀野生動植物,是我國西北地區重要生態屏障及生物多樣性保護熱點地區[15]。獨特的地理位置和氣候條件使得祁連山自東向西形成了差異十分明顯的生態系統類型。區內植被類型主要包括針葉林、闊葉林、草原、草甸、荒漠、高山植被和栽培植被,其中草甸是區內分布最廣的生態系統類型,占比達到30.48%,其次是草原(26.25%)。栽培植被占1.22%,主要分布于祁連山北坡和東部地區。祁連山2000—2020年平均NPP介于1.7—761.3 g C/m2,并呈現由東南向西北逐漸降低的空間格局(圖1)。

圖1 研究區概況

1.2 數據來源與處理

數據信息如表1所示。2000—2020年逐年NPP基于谷歌地球引擎云平臺檢索、處理并下載。年均氣溫和降水數據采用ANUSPLINE 4.2軟件以海拔為協變量對祁連山及其周邊共39個氣象站的年均氣溫和年降水進行插值得到。所有空間數據在ArcGIS Pro軟件中統一為WGS_1984 Albers坐標系,分辨率為1000 m。

1.3 研究方法

1.3.1NPP時空變化

采用一元線性回歸計算NPP年際變化趨勢,線性回歸方程的斜率為NPP變化趨勢斜率。計算公式如下[21]:

(1)

式中,slope為NPP變化斜率;i為時間變量;n為研究期年數;NPPi為第i年NPP。變化斜率絕對值越大,表示NPP變化越快。采用t檢驗法對NPP年際變化進行顯著性檢驗。

1.3.2NPP空間集聚特征

采用全局Moran′sI指數探測祁連山地區2000—2020年平均NPP總體空間集聚特征。計算公式[22]:

(2)

式中,NPPi為像元i的NPP值;N為像元數量;Wi,j為標準化的空間權重矩陣,通過構建鄰接規則與距離規則得到;I值介于[-1,1],若I顯著為正,則表明相近的觀測值具有空間集聚特征;若I顯著為負,則表明相近的觀測值具有分散分布特征。

(3)

1.3.3NPP變化驅動因素

首先,基于像元尺度采用偏相關分析祁連山NPP對年均氣溫和降水的獨立響應[23]。計算控制降水(氣溫)的NPP與氣溫(降水)的偏相關系數,并采用t檢驗法檢驗偏相關系數的顯著性。

其次,使用地理探測器模型中的因子探測器和交互探測器來揭示NPP變化的驅動因素。因子探測器用于分析自變量對因變量的解釋強度,交互作用探測器是探索兩個自變量的聯合效應是否會增強/削弱對因變量的影響力,影響力的大小通過q值來反映,q值越大,影響力越強[24]。計算公式如下:

(4)

1.3.4NPP變化趨勢預測

重標極差分析法(R/S算法),是一種定量描述時間序列信息依賴性的分析方法[25]。利用基于R/S算法的Hurst指數預測祁連山NPP未來變化趨勢。Hurst指數有3種取值形式:① Hurst=0.5,表明NPP時間序列變化呈隨機型,不存在長期相關性;② 00.65)。

2 結果分析

2.1 NPP時空變化

2000—2020年祁連山NPP介于174.07—239.54 g C/m2,2001年最低,2018年最高,總體呈波動增加趨勢,年均增加2.38 g C/m2(P<0.05),平均值為207.72 g C/m2。2010年以前的年份NPP均低于或約等于平均值,而2010年以后基本高于平均值。從不同植被類型來看,2000—2020年祁連山不同植被類型NPP年際變化趨勢存在明顯差異。其中,增加較快的植被類型是栽培植被(slope=4.28 g C/m2)和闊葉林(slope=3.68 g C/m2),分別增加130.52 g C/m2和129.24 g C/m2,增幅分別為54.20%和34.86%。針葉林和草原居中,分別增加95.87 g C/m2、77.11 g C/m2和43.30 g C/m2,增幅分別為35.97%、30.73%和31.33%。而荒漠、草甸和高山植被變化相對穩定,變化幅度和斜率均在10 g C/m2和0.5 g C/m2以下。闊葉林的平均NPP最高為441.22 g C/m2,其次是栽培植被、針葉林和灌木林,均在290—310 g C/m2之間;再次是草原和草甸植被,平均NPP介于150—160 g C/m2,而荒漠和高山植被較低,年均NPP在45 g C/m2以下(圖2)。

圖2 祁連山2000—2020年NPP變化

基于像元尺度的NPP變化趨勢分析結果表明,三個階段NPP變化趨勢均以輕微增加為主(0 g C/m2

圖3 祁連山2000—2020年NPP變化趨勢

2.2 NPP空間集聚特征

NPP全局Moran′I指數為0.95(P<0.01),表明祁連山NPP空間分布具有較強的空間自相關特征。熱點分析表明祁連山NPP空間集聚類型以99%置信水平冷/熱點(99% CS/HS)型為主,分別占24.45%和21.57%。其中,99% HS區域主要位于東南部地區,包括甘肅省的天祝、肅南、山丹和青海省的互助、湟中、大通、樂都縣大部分區域及環青海湖地區;而99% CS區域主要位于西北部,包括青海省的天峻、祁連和德令哈及甘肅省的肅南、肅北縣(圖4)。95%置信水平冷/熱點(95% CS/HS)區域分別占2.67%和2.20%,主要位于99%置信水平冷/熱點的過渡地帶(天峻縣東南部、剛察縣東北部)。

2.3 NPP變化驅動因素

在控制降水的條件下,祁連山NPP與年均氣溫偏相關系數為0.336(P<0.05),56.14%的區域表現為NPP與年均溫呈正相關,主要位于祁連山東部和中部高海拔地區(包括肅南、山丹、祁連、門源、剛察、海晏和共和縣等),這些區域由于海拔較高,常年氣溫較低,因此升溫有助于植被生長和干物質累積(圖5)。而呈負相關的占9.35%,主要分布在西北部的肅北以及德令哈南部地區,這些區域本身氣候干燥,升溫會增大水分對植被的脅迫。在控制氣溫的條件下,祁連山NPP與降水偏相關系數為0.205(P<0.01),其中有53.94%的區域NPP與降水呈正相關,主要位于西北部(肅北、德令哈)和東南部(樂都、民和、化隆縣等)。僅有11.56%的區域NPP與降水呈負相關,主要分布在天峻和剛察縣南部(圖5)?？傮w上,不同區域NPP與年均溫和年降水具有不同的響應關系。主要是由于NPP的影響因素較多且關系復雜,如:水熱組合狀況、植被類型地帶性差異、不同植被類型對水分的要求等,這些因素對植被NPP有著直接或者間接影響,導致NPP與氣候因子的相關性存在空間差異。

圖5 祁連山NPP與年均溫及年降水偏相關關系

不同植被類型的NPP與氣候因子間相關性具有明顯差異(表2)。其中,闊葉林、草原和荒漠和對降水有較強的響應(r>0.34,P<0.05),草原和荒漠植被主要是淺根系植被,因此對降水更加敏感。而灌叢、草甸和高山植被對氣溫有著更強的響應(r>0.25,P<0.05),這些植被類型主要生活中海拔較高的區域,因此對氣溫的響應更加敏感。栽培植被對氣溫和降水響應均不顯著(P>0.05),主要是由于栽培植物主要受人類活動干擾,氣候因素對其影響被削弱。

表2 不同類型植被NPP與年均溫及降水偏相關

地理探測器結果表明(圖6),選取的7個驅動因子對NPP變化均有顯著影響(P<0.05),不同因子對NPP變化存在明顯差異。各驅動因子對NPP變化的解釋力為降水量(P,q=0.44)>飽和水氣壓差(VPD,q=0.32)>蒸散發(ET,q=0.25)>土壤含水量(SM,q=0.21)>年均溫(T,q=0.19)=太陽輻射(SR,q=0.19)>人類活動強度(HA,q=0.04)。驅動因素之間的交互作用對NPP變化的影響超過任何單一因素的影響。近20年來,蒸散發與降水量和飽和水氣壓差間的耦合對NPP變化的影響最為顯著,其次是降水與飽和水氣壓差和年均溫。總體來看,降水量、蒸散發和飽和水氣壓差與其他因子間的交互作用也顯著影響了祁連山NPP變化。人類活動對NPP變化的單獨影響雖然較小,但當人類活動耦合其他因子時,其對NPP變化的影響強度明顯增強。

圖6 驅動因素對NPP變化的單個效應和組合效應

2.4 NPP未來變化趨勢

祁連山Hurst指數介于0.14—0.96之間,平均值為0.44。高值區域主要分布于東部邊緣區域(包括天祝、肅南、湟中、互助縣等),而低值區主要位于中部地區(包括海晏、剛察、祁連、門源縣等)。Hurst指數大于0.5的區域占19.58%,小于0.5的區域占80.42%,表明總體上祁連山NPP未來變化具有較強的反持續性。Hurst指數與趨勢分析結果疊加表明,祁連山未來NPP可能增加的區域占19.89%。其中,增加呈持續性及減小呈反持續性分別占19.04%和0.85%,主要位于東北和東南部(包括天祝、肅南、山丹、肅南、湟中、化隆和貴德縣等),此外,在西部的德令哈也有少量分布,表明這些區域未來植被可能改善。而NPP呈減小持續性和增加反持續性的區域分別占0.54%和79.57%,主要位于中部的高海拔地區(包括天峻、剛察、祁連、門源和共和縣等),這些區域在未來氣候變化和人類干預下,植被變化面臨較大不確定性,應重點關注(圖7)。

圖7 祁連山NPP變化趨勢預測

3 討論

祁連山地處我國西北干旱區,總體上降水量較小[27]。此外,祁連山大部分區域海拔較高(超過3500 m的區域占58.43%),區內年平均溫度較低,生長季較短[28],因此總體NPP偏低?？臻g分布上,從東南向西北逐漸降低,祁連山西北地區海拔高、氣溫低而降水少,不利于植被生長,區內植被單一、蓋度較低,因此整體NPP較低,而東南部海拔較低,年均溫較高,降水相對較大,水熱條件明顯較西北部更好,因此NPP更高。相較于氣溫,降水量對祁連山植被變化的影響更大,這與楊安樂等[9]和張華等[29]的研究一致。降水增加促進了土壤含水量和大氣濕度增加(飽和水氣壓差降低),進而促進了NPP的上升[30]。

氣候因子通過調控植物的代謝過程(光合作用、呼吸作用等)而直接影響植物群落NPP[31]。此外氣候也能控制土壤以及局部水熱條件、調控生長季長度、群落生物量和年齡結構等,間接影響植物群落NPP[32]。2000—2020年平均NPP呈波動上升趨勢,年均增加量為2.38 g C/m2。2000年以來祁連山地區氣候總體呈現暖濕化,促進了祁連山地區植被生長[33]。雖然總體上增溫增濕促進了祁連山地區植被NPP增加,但具體來看,溫度和降水對祁連山NPP的存在雙面影響,在海拔較高的區域,氣溫升高有利于冰雪融化,增加土壤含水量,進而促進植被生長[34];在相對濕潤的區域,升溫有助于生長季的延長,促進植被生長。而在干旱的荒漠區,氣溫升高則會增強土壤蒸發耗水,進而抑制植被生長[35]。降水促進植被生長的區域主要位于西北地區(圖5),這些區域氣候干旱,水是限制植被生長的主要因子,因此降水增加有利于NPP增加,而在中部高寒地區,NPP與降水呈負相關,可能是由于這些區域本身相對濕潤,降水增加減弱了植被光合作用[36]。

區域NPP變化是一個多因素耦合驅動的過程[21,37],氣候水文因子間及人類活動與氣候水文因子間的交互作用明顯增強了對NPP變化的作用力。盡管當前人類活動對祁連山地區NPP變化影響較小,但人類活動疊加氣候變化可能會增強對NPP變化的影響。盡管已有研究表明MODIS產品在祁連山具有較好的準確度[11,37],但遙感數據本身的不確定性難以避免,且該產品存在空間分辨率較低(500 m)以及在植被覆蓋極低的區域無數據等問題。因此,未來要結合實地調查數據提高評估結果精度。此外,由于NPP變化的復雜性,Hurst指數表明未來NPP變化具有較大不確定性,而具體變化趨勢需要結合相關數據和方法進一步分析。

4 結論

基于MODIS NPP、氣象水文及人類活動數據,結合趨勢分析、空間分析、偏相關分析和地理探測器模型,探究了祁連山NPP時空變化及其驅動因素。結果表明:2000—2020年,祁連山NPP呈波動上升的趨勢,其中栽培植被、闊葉林和灌木林NPP增加明顯。75.37%的區域NPP增加,古浪、平安和化隆縣NPP增長較快,而德令哈、海西、剛察和祁連縣等增長較慢。祁連山NPP空間分布具有明顯的集聚性,高值集聚區主要位于東南部(天祝、互助、湟中和樂都縣等),低值集聚區主要出現在中西部地區(天峻、祁連、德令哈和肅北縣等)。氣溫和降水增加均對NPP有促進作用,但不同區域NPP變化對氣溫和降水的響應有明顯差異。大致表現為在中部高海拔地區(祁連、門源、剛察縣等)對氣溫響應更敏感,而在西北(肅北縣)和東南部(樂都、民和、化隆縣等)對降水更加敏感。氣候變化是NPP變化的主要驅動因素,其中濕度因子(降水量和飽和水氣壓差)對NPP變化影響較大,而人類活動影響總體較小,驅動因子間的交互作用增強了其對NPP變化的影響。未來祁連山大部分地區(79.57%)NPP變化呈增加反持續性,NPP變化面臨較大不確定性。