基于modis數(shù)據(jù)的黃土高原植被凈初級生產(chǎn)力時空變化及其驅(qū)動機制

基于modis數(shù)據(jù)的黃土高原植被凈初級生產(chǎn)力時空變化及其驅(qū)動機制

0區(qū)域尺度對植被npp的影響植被凈初級生產(chǎn)力（epp）是指植物在單位時間和單位面積內(nèi)的有機干物質(zhì)總量中扣除自養(yǎng)呼吸后的剩余部分，包括植物枝條、葉片和根系的產(chǎn)量和植物的衰落。NPP作為表征植被活力的關(guān)鍵變量,不僅是有機體能量和物質(zhì)循環(huán)的基礎(chǔ),也是生態(tài)系統(tǒng)能量和物質(zhì)流動的基礎(chǔ),關(guān)系到生態(tài)系統(tǒng)對碳固定能力的強弱。Roujean等得出,在假定生態(tài)系統(tǒng)呼吸作用恒定的條件下,植被NPP每增長2%就會凈吸收1Gt的碳。因此,研究NPP及其對全球變化的響應(yīng),在整個陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)研究中具有舉足輕重的作用。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,基于遙感觀測的植被NPP估算方法已較好的用于NPP年際波動或長期變化趨勢的監(jiān)測。不同NPP估算模型表明北半球中高緯度地區(qū)NPP在過去幾十年間顯著增加。陸地植被NPP變化的影響因素非常復(fù)雜,不僅受到自身生理特征的限制,還受到氣候、土壤以及人類活動等的影響,不同地區(qū)NPP的影響因素也不相同。因此,區(qū)域尺度的NPP及其影響因素研究對豐富全球碳循環(huán)研究有著十分重要的意義。黃土高原處于半濕潤、半干旱和干旱區(qū)的過渡帶,水土流失嚴(yán)重,生態(tài)環(huán)境脆弱,對環(huán)境變化敏感。研究表明,植被是改善區(qū)域水土流失的重要因素。目前,黃土高原正在開展大規(guī)模的退耕還林還草生態(tài)工程建設(shè),將水土流失、沙漠化、鹽堿化的耕地,因地制宜的造林種草,以期恢復(fù)較好的植被覆蓋,改善區(qū)域環(huán)境。自1999年以來,黃土高原植被覆蓋度增加明顯。如此大規(guī)模的生態(tài)環(huán)境工程,很可能會通過改變區(qū)域景觀格局,從而影響整個生態(tài)系統(tǒng)特征,而其直接體現(xiàn)在NPP變化上。因此研究黃土高原自退耕以來NPP的變化具有十分重要的生態(tài)學(xué)意義。已有學(xué)者對黃土高原植被NPP開展了一定研究并取得了較好的結(jié)果:Feng等研究指出,黃土高原2000-2008年NPP增加趨勢顯著。李登科等認(rèn)為陜西省2000-2006年大部分地區(qū)NPP呈增加趨勢。許紅梅等指出黃土丘陵溝壑區(qū)植被NPP對溫度升高比對降雨變化的響應(yīng)更為敏感。劉文超等指出陜北近20a農(nóng)田生產(chǎn)力呈下降趨勢,耕地減少是其下降主要原因。以上研究或局限于黃土高原某一較小范圍內(nèi),或單一的研究NPP、或其影響因素,而對整個黃土高原自退耕還林還草以來植被NPP變化及相關(guān)影響因素定量分析的研究少有涉及。因此,本文利用MODIS傳感器獲取的MOD17A3數(shù)據(jù)集2000-2010年的年均NPP數(shù)據(jù),分析探討自退耕還林還草工程實施以來黃土高原NPP時空變化特征及其影響的關(guān)鍵因素。1陰山山地栽培區(qū)黃土高原位于黃河中上游,總面積約64萬km2,地理坐標(biāo)為34°~45°5′N,101°~114°33′E。區(qū)域跨山西省、陜西省、甘肅省、青海省、河南省、寧夏回族自治區(qū)以及內(nèi)蒙古自治區(qū)等省區(qū)。該區(qū)地形西高東低,海拔高度200~3000m。區(qū)域氣候為暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候,從西北到東南依次為干旱、半干旱和半濕潤氣候。年均氣溫從西北區(qū)的3.6℃上升到東南區(qū)的14.3℃,降雨量300~800mm。植被依次為風(fēng)沙草原、草原和森林草原。土壤類型依次為風(fēng)沙土、灰鈣土、黃綿土、黑壚土和褐土。2數(shù)據(jù)來源和方法2.1數(shù)據(jù)來源2.1.1全球np年際變化數(shù)據(jù)集NPP數(shù)據(jù)來自美國NASAEOS/MODIS的2000-2010年MOD17A3數(shù)據(jù)集()。MOD17A3植被產(chǎn)品是基于MODIS傳感器獲得的,通過Biome-BGC(biogeochemicalcycles)模型計算出全球精確的陸地植被NPP年際變化數(shù)據(jù)產(chǎn)品。該數(shù)據(jù)集已在全球和區(qū)域NPP與碳循環(huán)研究中得到廣泛應(yīng)用[17,21,22,23,24,25]。本研究將覆蓋黃土高原的4景MOD17A3數(shù)據(jù)合并為單景數(shù)據(jù),并將其投影為Albers投影。2.1.2數(shù)據(jù)和預(yù)處理氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(/),時間為2000年1月到2010年12月,包括月平均溫度、月降雨量和月總太陽輻射。使用反距離加權(quán)插值法將3個氣象要素插值為分辨率和投影與NPP數(shù)據(jù)一致的柵格數(shù)據(jù)。帕爾默干旱指數(shù)(palmerdroughtseverityindex,PDSI)數(shù)據(jù)來自Dai等。本文從中提取覆蓋黃土高原的PDSI柵格點,將其重采樣到1km大小。黃土高原2000年和2010年土地利用/覆被數(shù)據(jù)由LandsatTM遙感影像數(shù)據(jù)通過人機交互解譯得到。遙感影像數(shù)據(jù)來自美國地質(zhì)調(diào)查局(UnitedStatesgeologicalsurvey,USGS)發(fā)布的全球陸地調(diào)查(globallandsurvey,GLS)衛(wèi)星影像(/GLS)。所有影像均經(jīng)過幾何和地形糾正,本文參照劉紀(jì)遠(yuǎn)提出的土地利用分類標(biāo)準(zhǔn),劃分為森林、灌木、草地、農(nóng)田、濕地、水域、建設(shè)用地和裸露地8種土地利用類型。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和退耕還林?jǐn)?shù)據(jù)來源于黃土高原各省、市(縣)統(tǒng)計年鑒資料,下載自中國知網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫(/kns/brief/)。2.2土地利用/覆被對gpp的影響本文采用一元線性回歸方法分析黃土高原2000-2010年11a每個柵格植被NPP的變化趨勢,計算公式為:式中:Slope為趨勢線的斜率,即NPP的趨勢,g/(m2·a(以C計,下同);Yi為柵格第i年的NPP值,g/(m2·a);i為年變量,從1到n;n為監(jiān)測時段的年數(shù)(n=11)。當(dāng)Slope>0時,NPP增加,反之則減少。使用t檢驗進(jìn)行趨勢顯著性檢驗,當(dāng)P<0.05時,認(rèn)為趨勢顯著。使用皮爾遜方法對年均NPP與溫度、降雨量、太陽總輻射和PDSI進(jìn)行相關(guān)分析。當(dāng)P<0.05時,認(rèn)為顯著相關(guān)。使用黃土高原2000年和2010年2期土地利用數(shù)據(jù)計算土地利用轉(zhuǎn)移矩陣,進(jìn)而分析11a黃土高原土地利用/覆被變化對NPP的影響。對NPP影響因素進(jìn)行定量分析時,采用多元回歸方法分析NPP與自然和人類活動各因子的關(guān)系。共選取9個影響因子,包括年均溫、年降雨量、年太陽輻射、年均PDSI、人口數(shù)量、耕地面積、糧食產(chǎn)量、造林累計面積以及退耕還林還草累計面積。以黃土高原285個縣的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為分析樣本,分別對黃土高原及各市NPP的影響因子進(jìn)行定量化分析。在多元回歸之前,采用Z-score方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,該方法基于原始數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。標(biāo)準(zhǔn)化后的回歸系數(shù)反映了各個自變量對因變量的影響大小,然后利用回歸系數(shù)加權(quán)求得每個變量的相對貢獻(xiàn)率。Z-score公式如下:式中:X*為標(biāo)準(zhǔn)化后的變量;X為原始變量;μ為所有樣本數(shù)據(jù)的均值;σ為所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。3結(jié)果與分析3.1不同模型驗證結(jié)果對比對數(shù)據(jù)精度進(jìn)行了驗證以分析將其應(yīng)用到黃土高原地區(qū)的可行性。區(qū)域NPP模型模擬精度評價一般有2種方法:一種是與實測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,另一種是與其他模型估算結(jié)果對比。由于黃土高原NPP實測數(shù)據(jù)較少,本文將MOD17A3模擬的黃土高原各植被類型NPP與不同模型模擬結(jié)果及部分實測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。由表1可以看出,MOD17A3的NPP模擬值基本在實測值的范圍內(nèi),且與其他模型反映出的趨勢較為一致,基本為落葉闊葉林或針闊混交林值最大,稀疏草地值最小,說明MOD17A3數(shù)據(jù)應(yīng)用到黃土高原NPP研究中是可靠的。但不同模型估算的NPP結(jié)果之間存在差異,這與模型本身的特點及參與建模的數(shù)據(jù)分辨率和質(zhì)量等有關(guān),這也是目前區(qū)域NPP模擬研究的難點之一。3.2新退耕還林還草對土壤養(yǎng)分含量的影響黃土高原植被年均NPP2001年最低(183g/(m2·a),以C計,下同),2004年最高(268g/(m2·a)),平均為238g/(m2·a)(圖1),比全國2000-2006年年均NPP低34%,說明黃土高原植被生產(chǎn)力總體偏低。年均NPP在2000-2004年間增加顯著,之后有小幅波動,在11a間整體呈增加趨勢,年增速為4.57g/(m2·a)(P<0.05)。值得注意的是2000-2001年和2004-2005年年均NPP有所降低,前者可能因為2001年糧食種植面積下降(約下降8%),而新退耕還林還草的植被覆蓋較低,使得NPP<100g/(m2·a)的面積增加,從而導(dǎo)致NPP降低;而后者則可能因為2005年降雨稀少,氣候干旱,導(dǎo)致NPP減少。黃土高原全年植被總NPP由2000年的119Tg(以C計,下同)增加到2010年的144Tg,表明植被固碳能力有所增強。黃土高原年均NPP在>100~200g/(m2·a)的區(qū)域約占總面積的33%~45%(圖1);在>200~300g/(m2·a)的區(qū)域約占總面積的23%~30%;NPP>500g/(m2·a)的地區(qū)面積只有總面積的1%~4%。從2000-2010年,NPP>500g/(m2·a)的區(qū)域面積整體呈增加趨勢,而NPP<100g/(m2·a)的面積整體呈減少趨勢。NPP>500g/(m2·a)的植被主要為林地,說明退耕還林還草使得人類對于森林干擾減少,使其得到較好恢復(fù)。本結(jié)果與Feng等估算的黃土高原2000-2008年均NPP相比較小。產(chǎn)生這種差異的原因可能為:1)本文使用的MOD17A3數(shù)據(jù)基于BiomeBGC過程模型,而Feng等則采用CASA光能利用效率模型。陳福軍等通過對比發(fā)現(xiàn),CASA模型模擬的NPP值大于Biome-BGC模擬的NPP值;2)Feng等采用MODIS16d合成的最大歸一化植被指數(shù)(normalizeddifferencevegetationindex,NDVI),16d中可能存在陰天或多云等情況,使得光合有效輻射吸收系數(shù)比實際值偏大,導(dǎo)致光合有效輻射的結(jié)果偏大,進(jìn)而增大NPP的估算值。3.3不同植被類型對pp的影響從空間分布上看(圖2),黃土高原91%的區(qū)域NPP呈增加趨勢,37%的區(qū)域顯著增加(年增速7.68g/(m2·a)),主要在陜西、青海大部地區(qū)、甘肅南部以及寧夏南部山區(qū)。這一結(jié)果與Feng等和李登科等的研究結(jié)果相似。黃土高原僅有9%的地區(qū)NPP呈下降趨勢,且下降不顯著,主要分布在干旱區(qū)沙漠和裸露地,這些區(qū)域由于植被覆蓋較少、環(huán)境較為惡劣,導(dǎo)致NPP有所下降。黃土高原不同植被類型NPP均呈上升趨勢(圖3)。其中,農(nóng)田植被的NPP增加趨勢最大,為5.26g/(m2·a),這是因為部分農(nóng)田退耕為灌木林或草地,導(dǎo)致其NPP漲幅較大;灌木植被NPP增長也較高(5.25g/(m2·a)),表明退耕還林還草使其得到較好的恢復(fù);森林植被NPP因其退耕前已處于較高狀態(tài),增長趨勢小于灌木和農(nóng)田植被,為4.79g/(m2·a)。草地NPP增長趨勢較低,為3.97g/(m2·a),因其多分布在降雨稀少地區(qū)(如陜北、鄂爾多斯高原等),植被恢復(fù)速度較為緩慢。濕地植被的NPP增加最少,僅為1.40g/(m2·a),原因在于濕地區(qū)近年來面臨干旱缺水以及水體污染等問題,不利于植被生長,因此NPP增長緩慢。各類植被NPP變化趨勢面積百分比統(tǒng)計如圖4所示,農(nóng)田植被NPP顯著增加的面積百分比最高(54%),其次為草地(51%),森林最少(25%)。3.4影響洛杉磯高原植被pmp變化的因素3.4.1區(qū)域土壤np和pdsi的相關(guān)性分析統(tǒng)計顯示,黃土高原11a年均溫和年降雨量呈下降趨勢,而年總太陽輻射呈上升趨勢,但三者變化均不顯著。對年均溫、年降雨量和年太陽輻射與NPP的空間相關(guān)性分析顯示,NPP與三者之間有一定的相關(guān)性,但是顯著相關(guān)的區(qū)域較少。在黃土高原,80%的區(qū)域溫度與NPP負(fù)相關(guān),4%呈顯著負(fù)相關(guān),僅有1%區(qū)域溫度與NPP顯著正相關(guān)(圖5a)。這一結(jié)果與許紅梅等得出的溫度升高對黃土高原植被影響較大不太一致?？赡芤驗辄S土高原近11a溫度變化不顯著,導(dǎo)致其對NPP影響較小。黃土高原75%的區(qū)域NPP與降雨呈正相關(guān),12%呈顯著正相關(guān),主要分布在黃土高原北部和甘肅北部(圖5b)。在這些區(qū)域周圍約11%的面積內(nèi)NPP與降雨量呈顯著負(fù)相關(guān),這些區(qū)域的降雨量多呈增加趨勢,降水導(dǎo)致植被日照時數(shù)減少,影響植被的光和作用,不利于NPP的積累。黃土高原74%的區(qū)域NPP與太陽輻射呈負(fù)相關(guān),僅13%的區(qū)域呈顯著負(fù)相關(guān),主要分布在山西中部,寧夏東部與延安交界處(圖5c)。這些區(qū)域的太陽輻射在11a間多呈下降趨勢(P>0.05),表明太陽輻射的減少會使這些區(qū)域NPP上升但不顯著(圖2)。進(jìn)一步對三者在不同時間尺度與NPP進(jìn)行相關(guān)分析表明:NPP與溫度僅在夏季時顯著相關(guān)(r=-0.62,P<0.05),與太陽輻射僅在7、8月份顯著相關(guān)(r=-0.60,P<0.05;r=-0.62,P<0.05),與降雨量則在任何時期相關(guān)均不顯著(P>0.05)。為了進(jìn)一步分析影響NPP變化的原因,我們引入PDSI,并分析其與NPP的相關(guān)性。結(jié)果顯示NPP與PDSI相關(guān)性比上述3種因素都高(圖5d),有81%的區(qū)域NPP與PDSI呈正相關(guān),47%區(qū)域顯著正相關(guān),主要在分布在山西大部分地區(qū)、陜西延安以南、內(nèi)蒙古北部和南部、寧夏中部、甘肅南部以及青海省。不同時間尺度PDSI與NPP相關(guān)分析表明PDSI與NPP均呈正相關(guān)。年均NPP與年P(guān)DSI呈極顯著相關(guān)(r=0.78,P<0.01);除秋季外,其他3個季節(jié)NPP與PDSI均顯著正相關(guān);1-9月NPP與PDSI均顯著正相關(guān)。這表明,黃土高原植被NPP受干旱指數(shù)影響明顯,近11a黃土高原干旱指數(shù)呈上升趨勢,表明干旱程度有所緩解,濕潤的環(huán)境增加了該區(qū)凈初級生產(chǎn)力的形成,促進(jìn)了區(qū)域碳累積。由于PDSI是基于溫度、降雨和土壤類型的綜合指標(biāo),說明黃土高原NPP的變化受這三者的共同影響。3.4.2退耕還林還草對土壤np的影響土地利用/覆被變化也是影響NPP的重要因素。對不同植被年均NPP進(jìn)行統(tǒng)計分析得出,不同土地利用類型植被年均NPP差異明顯。其中,森林植被NPP最高,為300g/(m2·a);其次為灌木植被,為270g/(m2·a);農(nóng)田植被NPP大于草地,兩者NPP均小于森林和灌木植被。從黃土高原2000-2010年土地利用/覆被轉(zhuǎn)移矩陣可看出(表2),草地面積增加最多(66.46×104hm2),其次為灌木地(10.44×104hm2),森林植被面積增加最少(2.25×104hm2),三者增加的面積主要由農(nóng)田轉(zhuǎn)化而來。這種土地利用類型間的轉(zhuǎn)變與黃土高原退耕還林還草工程的實施有很大關(guān)系。農(nóng)田轉(zhuǎn)為草地、灌木和森林主要發(fā)生在陜西北部、寧夏南部山區(qū)、甘肅南部等區(qū)域,這些區(qū)域基本上屬于退耕還林還草區(qū)域,這是導(dǎo)致這些地區(qū)NPP呈上升趨勢的重要原因。此外,對農(nóng)田本身而言,NPP較低的旱地面積減少,而NPP較高的水田、喬木園地和灌木園地面積均有所增加,這種轉(zhuǎn)換也導(dǎo)致了黃土高原NPP的升高。而城市周邊的耕地,受到城市擴張的影響,逐漸被開發(fā)為建設(shè)用地,導(dǎo)致城市周圍(西安、銀川等)的NPP呈下降趨勢(圖2)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也會對植被NPP產(chǎn)生一定影響,黃土高原2000-2010年糧食種植面積和產(chǎn)量如圖6所示,黃土高原糧食種植面積從2000-2003年持續(xù)下降,而自2003才年開始緩慢上升,而糧食產(chǎn)量則與NPP具有相似變化趨勢。相關(guān)分析表明NPP與糧食種植面積相關(guān)不顯著(r=-0.13,P=0.71),而與糧食產(chǎn)量顯著相關(guān)(r=0.73,P<0.05),且相關(guān)性強于NPP與年降水(r=0.34,P=0.30)、年均溫(r=-0.38,P=0.31)以及年太陽輻射(r=-0.20,P=0.55)的相關(guān)性。說明糧食產(chǎn)量的增加,是導(dǎo)致NPP上升的一個重要因素。大型的生態(tài)建設(shè)工程,也會對NPP產(chǎn)生重大影響。圖7為2000-2010年黃土高原退耕還林還草累計統(tǒng)計面積,結(jié)果表明退耕累計面積由2000年的17.63×104hm2增長到2010年的141.79×104hm2,增加趨勢明顯(13.23×104hm2/a,R2=0.89,P<0.001)。退耕還林還草累計面積與同期NPP顯著相關(guān)(r=0.76,P<0.01)。此外,人口增長也會影響NPP。相關(guān)分析表明,NPP與人口數(shù)量呈正相關(guān)(r=0.53,P<0.1)。表明人口增長對NPP有正面影響。究其原因,雖然人口數(shù)量的增加會增大生態(tài)系統(tǒng)承載壓力,但退耕還林還草政策的實施卻有利用生態(tài)建筑,因此,并沒有對生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力產(chǎn)生負(fù)面影響。3.4.3不同地區(qū)的np生態(tài)效應(yīng)檢測為了能夠確定自然因素和人為因素的相對貢獻(xiàn)比例,查明影響NPP變化的主要因素,將整個黃土高原NPP與9個影響因子進(jìn)行多元回歸分析,回歸方程如下:該方程通過顯著性檢驗。表明黃土高原近11a來NPP主要受退耕還林還草累計面積、PDSI、耕地面積和人口數(shù)量影響,對這4種因子標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)進(jìn)行加權(quán)得到他們占四者總貢獻(xiàn)率的百分比分別為43%、40%、13%和4%。這一結(jié)果表明,整個黃土高原近11a來NPP的變化受到人類活動和自然因素的共同影響,且人類活動對NPP的影響占主導(dǎo)地位,這表明黃土高原地區(qū)退耕還林還草工程的生態(tài)效應(yīng)已經(jīng)呈現(xiàn)出來。使用逐步回歸分析黃土高原不同地區(qū)(43個市(濟源市無統(tǒng)計資料))的NPP變化驅(qū)動因素,