崔林丽
, 杜华强
Cui Linli, Du Huaqiang
中图分类号: Q948.112
文献标识码: A
文章编号: 1000-0690（2016）05-0787-07
收稿日期: 2015-06-18
修回日期: 2015-11-4
网络出版日期: 2016-07-20
版权声明: 2016 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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作者简介:
作者简介：崔林丽(1975-),女,山西壶关人,副研究员,博士,主要从事卫星气象遥感研究。E-mail：cllcontact@163.com
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摘要
基于2001~2010年MOD17A3年均NPP数据和气象站点气温、降水资料,利用GIS空间分析技术和数理统计方法研究中国东南部植被NPP的时空格局、动态变化及与气候要素的关系。结果表明,中国东南部植被年均NPP总体上呈现从南到北、由东至西逐渐减少的分布,不同植被类型的NPP存在明显差异,以常绿阔叶林最高,落叶针叶林最低。2001~2010年间,植被NPP整体上略有减少。空间上植被NPP在南部地区明显减少,而在北部地区明显增加。植被NPP与降水和气温的相关性均表现出明显的地域差异。
关键词：
Abstract
The interaction between vegetation and atmosphere is a research focus and hotspot in the field of earth science under the background of global change. Net primary productivity (NPP) has become a key link of biogeochemical cycle process of terrestrial ecosystems in the global and regional scale, which embodies the complex interaction between vegetation, soil and climate, and is strongly influenced by human activities and global environmental change. Therefore, it has important significance to know the spatial and temporal pattern, variation characteristic and the relationship between terrestrial NPP and climate factors, especially temperature and precipitation, in the evaluation of environment quality, estimation of the terrestrial carbon source/sink potentials, and the management and use of natural resources. Based on the average annual NPP data of MOD17A3 data and temperature and rainfall data from meteorological stations during 2001-2010, the temporal and spatial pattern and dynamic change of vegetation NPP in southeastern China and their relationship with climate elements were analyzed using GIS spatial analysis technology and mathematical statistics method. The results indicate that average annual vegetation NPP in southeastern China gradually decreased from the southern to the northern parts and from the eastern to the western parts as a whole. Different vegetation types had different average annual NPP, with evergreen broad-leaved forest had the highest average annual NPP and deciduous coniferous forest had the lowest NPP. In addition to deciduous coniferous forest, the NPP of high forest was significantly higher than that of low vegetation such as field crops and herbaceous plants. The average annual vegetation NPP reduced slightly as a whole in southeastern China during 2001-2010, and it increased rapidly during 2001-2004, after then it reduced gradually. Spatially, vegetation NPP decreased significantly in the southern regions, but increased significantly in the northern regions. In Jiangsu, southern Anhui, Zhejiang, Jiangxi, western Fujian, central and southern Hunan and northern Guangdong, vegetation NPP decreased at a rate of over 150 g/m2 per year in carbon value, but in southwestern Shanxi, western and central Henan, northwestern Hubei and northwestern Anhui, vegetation NPP annual carbon value increased at a rate of over 150 g/m2 per year in carbon value. The correlation between vegetation NPP and rainfall and temperature showed significant regional differences, with closer relationship between vegetation NPP and rainfall in northern regions, where precipitation increased in most areas in the past 10 years, and in the southern regions, where plum rains were removed northerly, and temperature increased in most of areas.
Keywords：
全球变化背景下地表植被与大气之间的相互作用过程是地球科学领域的研究重点和热点[1]。植被净初级生产力（Net Primary Productivity,简称NPP）是绿色植物在单位时间和单位面积上所能生产的有机干物质总量,它是研究陆地各种生态过程的关键参数,具有明显的时间和空间变化特征[2],并且受人类活动和全球环境变化的强烈影响[3]。掌握陆地NPP的时间变化规律和空间分布格局,对评价陆地生态系统环境质量、估算陆地碳源/汇潜力以及区域生态过程调节和修复、自然资源的管理和利用都具有十分重要的意义[4]。
对区域植被NPP的动态以及气候因子对NPP影响已有一些研究,如崔林丽等[5]基于GLO-PEM模型模拟的中国陆地NPP数据和同期气温、降水以及土地利用数据,研究不同季节中国陆地植被NPP的变化;李登科等[4]分析了陕西省植被NPP的时空变化特征;Zhang等[6]利用CASA模型模拟了青藏高原高寒草地NPP的变化;张福平等[7]分析了黑河流域1999~2010年NPP的时空变化特征;刘琳等[3]探讨了2001~2010年重庆地区植被NPP的时空变化及其与气候因子的相关性;潘学平等[8]对1982~2010年呼伦贝尔林草交错区NPP的变化及其与气候因子的关系进行了分析。
上述研究不同程度地提高了对中国大范围和特定区域的植被NPP的理解与认识。然而,不同区域、不同季节气候的变化具有各自的特殊性,而且以往研究多是针对中国西部或北方地区以自然生态系统（林地、草地等）为主体的植被状况。中国东南部地处东亚季风气候区,气候和植被类型多样,并且人类活动对自然植被的影响远较中国西部和北方地区强烈。已有研究表明,2001~2010年间中国东南部地区植被覆盖以不显著的改善特征和退化特征为主[9],植被NDVI对气候波动的响应在中国东南部呈现出明显的南北地域差异[10~15]。但目前对人类活动频繁、生态系统复杂的中国东南部植被NPP动态变化,尤其是在不同区域、不同植被类型之间的差异、以及自然气候变化和区域人类活动对NPP变化的影响过程还有待研究。
鉴于上述原因,本文以2001~2010年MODIS MOD17A3年均NPP数据和中国东南部气象站点气温和降水数据为基础,利用GIS空间分析技术和数理统计方法,研究了中国东南部（不包括香港、台湾、澳门地区,全文同）植被NPP的时空变化特征以及与气候因子的相互关系,以期为区域生态环境和植被碳源/汇评价、经济社会的可持续发展规划提供科学依据和参考背景。
在本文研究中,中国东南部定义为中国大陆110°12′E以东、40°12′N以南的地区,主要包括山西、河北、天津、辽宁南部、山东、江苏、安徽、河南、湖北、湖南、江西、浙江、上海、福建和广东（图1）,由于缺乏台湾、香港、澳门的气候数据,所以本研究未将上述区域包含在内。研究所用的遥感资料有：来自于美国NASA EOS/MODIS的2001~2010年的MOD17A3数据,空间分辨率为1 000 m。该数据是利用BIOME-BGC模型与光能利用模型建立的NPP估算模型模拟得到陆地生态系统NPP。与传统的回归模型相比,该模型使用了更多的参数和更精密的估算方法,提高了NPP估算精度,广泛应用于全球和区域NPP以及碳循环研究中[3,4]。
图1 研究区及气象站点的空间分布（不包括香港、台湾、澳门地区）
Fig.1 Study area and the spatial distribution of meteorological stations
研究还利用了中国东南部205个气象站点同期月平均气温和月降水量数据以及1∶100万中国植被图集[16]。气候数据来自于中国气象局国家气象信息中心气候资料室,数据都经过初步的质量控制。为与遥感数据进行匹配,在ArcMap 9.2中,采用三角网插值方法将站点气候数据插值成空间分辨率为1 000 m×1 000 m地理投影的栅格数据。在中国东南部地区,主要植被类型有常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、落叶针叶林、混交林、竹林、灌丛和矮林、草原、农田以及湿地共10类。
由于中国东南部范围较大,MOD17A3数据则以分幅的形式保存,因此,文中共选用h27v05、h27v06、h28v05、h28v06、h29v06这5幅数据。首先利用MRT对MOD17A3数据进行拼接和投影转换,然后利用ENVI4.3以东南部行政区划图为基础进行裁剪,提取出中国东南部的NPP数据。利用ArcGIS 9.2采用掩膜法扣除NPP数据中的水体及建设用地,并得到不同植被类型的NPP值。
由于NPP实测数据难以获得,本文没有直接对MOD17A3数据集的精度进行检验分析,但采用了2005年的TM数据的分类结果和2005年的MCD12Q1进行了检验,结果表明MCD12Q1数据总体精度在66.8%左右,MCD12Q1和MOD17A3这两类数据均具有一定的可靠性。刘琳等[3]与各家模式和部分实测结果对比也发现MOD17A3数据集估算精度约为73％。
文中采用差值对比法和线性回归法[3]分析植被NPP的变化方向以及变化速率,采用Pearson相关系数法[17],考虑P<0.10和P<0.05两种置信度水平,分析了植被NPP与气温和降水的相关性。
差值对比法是对相同地区不同时相的图像进行相减运算,利用图像之间的差值来衡量NPP年际间变化的趋势以及大小,进一步再利用每一个像元差值除以10 a间NPP的均值获得NPP的变化率,单位为%。线性回归法是对10 a间每一个像元的年均NPP值与年份进行线性回归,获得NPP在10 a间的趋势倾向率。若趋势倾向率大于0,表示10 a间NPP是增加的,反之表示NPP是减少的。
为了分析植被NPP空间分布与气候因子变化的关系,文中对205个气象站点逐年气温和降水数据进行线性趋势变化分析,并利用克里格（Kriging）插值法分别生成平均温度和降水量的变化趋势空间分布。
1） 年均植被NPP的空间分布特征。2001~2010年间植被平均NPP分布表明（图2）,中国东南部植被NPP具有明显的地区差异,总体上呈现从南到北、由东至西逐渐递减的分布,其中山西中南部、河北、山东西部和北部以及河南的北部地区NPP年均碳值分布在150~300 g/（m2•a）之间;河南的南部、湖北、安徽NPP年均碳值分布在300~450 g/（m2•a）之间;山东和江苏的沿海地区、上海、安徽南部和浙江西北部的交界区以及湖南和江西的大部分地区、广东西部、广西东部NPP年均碳值分布多在450~600 g/（m2•a）之间;东南部沿海和台湾地区植被NPP年均碳值较高,普遍超过600 g/（m2•a）,局部超过1 000 g/（m2•a）。植被年均NPP的分布与区域自然气候带的分布大体一致,北部温带地区低于中南部亚热带地区。
图2 中国东南部年均植被NPP空间分布（不包括香港、台湾、澳门地区）
Fig.2 Distribution of annual net primary productivity (NPP) in the southeastern China during 2001-2010
2） 不同类型植被NPP的分布特征。利用中国1∶100万植被图对2001~2010年间不同植被类型年均NPP统计,结果表明,中国东南部不同类型植被的NPP存在明显差异,除落叶针叶林外,乔木类明显高于农田和草本类低矮植被。在本文统计的10种植被类型中,常绿阔叶林年均NPP最高,10 a平均NPP碳值达736.75 g/（m2•a）,其次是竹林,年均NPP碳值达684.55 g/（m2•a）,然后是混交林为656.55 g/（m2•a）,常绿针叶林排在第4位,年均NPP碳值为646.92 g/（m2•a）,往后依次为草地、农田、落叶阔叶林、湿地、灌丛和落叶针叶林,年均NPP碳值分别为470.82、445.83、377.36、372.85、286.25和275.42 g/（m2•a）,落叶针叶林为10种植被类型中NPP最低的类型。植被年均NPP的分布与区域植被分布也较一致,中国东南部北部农田地区较多,南部则森林为主,因此北部年均NPP明显低于中南部森林地带。
1） 植被NPP的年际变化特征。2001~2010年期间,中国东南部植被NPP碳值波动范围集中在477.7~558.9 g/（m2•a）,平均值511.4 g/（m2•a）,其中最大值出现在2004年,为558.9 g/（m2•a）,最小值出现在2005年,为477.7 g/（m2•a）（图3）。从年均NPP波动曲线可见,除2005年外,整体上中国东南部植被NPP在2001~2010年的变化分为2个阶段：2004年以前为快速上升阶段,从2001年的483.82 g/（m2•a）增长到2004年的558.95 g/（m2•a）,但2004年之后整个中国东南部植被NPP呈微弱下降趋势。2005年夏季受台风和暴雨影响,中国东南部多省份包括安徽、江苏、浙江都出现了大暴雨和特大暴雨,福建闽江更是出现20 年一遇的大洪水;而在2005年冬季,北部山东等省份又遭受了百年一遇的罕见持续性暴风雪的袭击,因此研究区内整体植被的生长受到影响,NPP为10 a间的最低。
在中国东南部地区,植被NPP在2001~2010年期间整体上呈略有降低的特征,虽然在统计上变化趋势不显著（图3）,这与中国西部植被NPP的变化趋势并不一致。如李登科等[4]对2000~2006年MOD17A3数据集的年均NPP数据分析发现,陕西省NPP呈线性增加趋势。张福平等[7]对黑河流域1999~2010年的NPP进行估算,结果表明在1999~2010年,黑河流域的年NPP碳总量以3×1011 g/（m2•a）的趋势增加。
图3 2001~2010年期间中国东南部NPP年际变化
Fig.3 Annual variation of NPP in southeastern China during 2001-2010
2） 植被NPP的空间变化特征。2001~2010年期间,中国东南部植被NPP变化以南部明显减少、北部明显增加为主要特征（图4）。在北部地区,包括山西西南、河南西部和中部、湖北西北部以及安徽西北地区,植被NPP增幅较高,多数NPP碳值变化大于150 g/（m2•10 a）,平均变化率都在20%~40%之间,在河南和湖北部分地区甚至超过300 g/（m2•10 a）,变化率超过40%;而在山西北部和东部、河南西北部和中部、河北、山东和安徽、江苏北部地区植被NPP增幅较小,多数NPP碳值变化在50~100 g/（m2•10 a）左右,平均变化率在0~20%之间。在中南部地区,包括江苏、安徽南部、浙江、江西、福建西部、湖南中南部、广东北部等,植被NPP碳减少幅度超过150 g/（m2•10 a）,平均变化率在0~20%;在江西西部、湖南西部以及广东、江西和湖南三省交界地带的NPP碳减小幅度在200~300 g/（m2•10 a）,平均变化率在20%~40%之间。
图4 中国东南部植被NPP的空间变化（不含港、澳、台地区）
Fig.4 Spatial change of NPP in the southeastern China during 2001-2010
1） 植被NPP与气候因子的相关性。逐像元计算2001~2010年间NPP与年平均气温和总降水量之间的相关系数,结果表明,气温和降水与植被NPP的相关性具有一定的地域差异性。在占中国东南部总面积41.2%的地区,植被NPP和年降水呈正相关,主要分布在河北、山东、山西、湖北和湖南的中北部地区,其中有20％和10％的面积分别通过P<0.10和P<0.05检验,主要分布在太行山脉、泰山、庐山和黄山等山地林区,表明山区植被受人类干扰较小,对降水的响应更强。与年降水呈负相关的地区主要集中在江苏中南部、安徽中部和东部、浙江东部沿海、福建大部、江西大部、广东和广西东南部,占总面积的58.8%,其中69.7%和67.0%的像素分别通过了P<0.10和P<0.05检验。
同样,在占中国东南部总面积33.5%的地区,植被NPP和年均气温呈正相关,主要分布在辽宁南部、山东沿海地区、河南中东部、长江三角洲沿海地区、江西北部以及湖南与湖北交界地区,但只有4.7％和9.7％的面积分别通过P<0.05和P<0.10的检验。与温度呈负相关的地区占总面积的66.5%,其中57.6%和67.1%地区分别通过了P<0.05和P<0.10检验,但分布较为分散,主要为山西、河北、安徽西南部以及和浙江、江西三省交界处、福建西部、以及广东、广西一些地区。
同时研究也发现,在中国东南部地区,无论是气温还是降水,NPP与气候因子的相关系数均表现出负相关关系大于正相关关系,从置信度水平P<0.10和P<0.05检验分析也可以看出,NPP与气温、降水的负相关显著性也相对较高。在北部地区,包括山西、河北、河南、山东以及安徽西部和黄山区、湖北、湖南等地,植被NPP与气温呈负相关。同样地,在南部和沿海地区,包括安徽东部、江苏、上海、浙江、江西、福建和广东等地,植被NPP随着降水量增大与降水的相关性呈减弱分布。
2） 植被NPP变化与气候因子变化的关系。2001~2010年期间,中国东南部年均气温的变化趋势基本上介于±0.5℃/10 a之间,个别站点的变化幅度超过±1.0℃/10 a。年降水量的变化幅度在多数地区介于±150 mm/10 a,同时区域内绝大部分地区年降水量呈增加趋势,在东南部一些省份部分地区降水量增幅超过300 mm/10 a。在研究区北部地区,包括山西、河北、山东、河南、湖北西部和安徽北部,由于植被生长的主要限制因子是土壤水分,干旱对植被生长以及NPP值的影响突出。2001~2010年间,这些区域年降水量多数都增加0~150 mm,降水增加对植被生长有利,故NPP呈现出较明显的增加。在南部NPP明显减小区域,包括湖南、江西、浙江、福建西部和广东北部,2001~2010年年平均温度多数增加了0~0.5℃,降水变化的差异性则较大,在湖南、广东北部和江西西南部地区多数减少了0~300 mm,在其他多数地区则增加了0~300 mm。这些地区植被生长受气温和降水制约较小,而且气温升高有时会超过植物生长的适宜温度,尤其是夏季更易出现高温,对植被生长和NPP反而有抑制作用,不利于植被NPP增加。
NPP的变化直接反映了生态系统对环境气候条件的响应,因此可以作为生态系统功能对气候变化响应的指标[8,18]。由于降水和气温是影响地表植被覆盖特征变化的两个主要自然因素,本文研究植被与气候因子的关系,结果表明,无论是降水还是气温与植被NPP的关系均表现出明显的地域差异,在北部地区植被NPP与降水关系密切,而在南部地区由于气温较高而且降水充沛植被NPP随温度和降水的变化没有北方明显。植被NPP在研究区南北部的不同变化也与2001~2010年中国汛期（6~9月）主雨带位于淮河流域有关。20世纪90年代末中国梅雨雨带呈明显北移的趋势,1999年以后雨带北移到了长江以北的淮河流域[19]。由于雨带偏北,给北部地区带来较多降水,同时在南部由于降水少、夏季高温干旱的限制,因而植被NPP呈南部减少、北部增加的空间趋势。
本文利用2001~2010年MOD17A3数据集的年均NPP数据和中国东南部205个气象站点资料,通过GIS空间分析法和数理统计方法分析了中国东南部地区植被NPP的时空变化特征及与气候因子的相关性,结果表明：
1） 中国东南部地区植被年均NPP在2001~2010年间总体上呈现从南到北、由东至西递减的分布,不同植被类型的NPP也存在明显差异,除落叶针叶林外,乔木类明显高于农田和草本类低矮植被。不同植被类型的NPP大小顺序为：常绿阔叶林>竹林草地>混交林>常绿针叶林>草地>农田植被>落叶阔叶林>湿地>落叶针叶林。
2） 2001~2010年间,中国东南部植被NPP以南部明显减少、北部明显增加为主要特征。在北部地区包括山西西南、河南西部和中部、湖北西北部、以及安徽西北部,植被NPP碳值增幅超过150 g/（m2•10 a）,均变化率在20%~40%之间;在中南部地区包括江苏、安徽南部、浙江、江西、福建西部、湖南中南部、广东北部等,植被NPP碳值减少幅度超过150 g/（m2•10 a）,平均变化率在0~20%。
3） 2001~2010年间,无论是降水还是气温与植被NPP的关系均表现出明显的地域差异,在北部地区,植被NPP与降水关系密切,过去10 a间降水量在多数地区都增加,故NPP也明显增加;而在南部地区,由于降水较多、温度较高,植被NPP与降水和气温的关系较北部地区弱,而且过去10 a间梅雨带北移,气温在多数地区增加,均对植被生长不利,故NPP减少。
The authors have declared that no competing interests exist.
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