2000—2010年長三角地區(qū)植被生物量及其空間分布特征

李廣宇,陳 爽,張 慧,張 童

(1.中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所,江蘇 南京 210008;2.環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所,江蘇 南京 210042)

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2000—2010年長三角地區(qū)植被生物量及其空間分布特征

李廣宇1,2,陳 爽1①,張 慧2,張 童1

(1.中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所,江蘇 南京 210008;2.環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所,江蘇 南京 210042)

植被生物量是陸地表層生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的重要表征,探明區(qū)域植被生物量的空間分布規(guī)律及其變化,對于制定合理的植被保護(hù)政策具有重要意義。當(dāng)前針對生態(tài)系統(tǒng)總體的植被生物量空間估算研究較少且空間分辨率較低,難以反映土地利用/覆蓋變化狀況。以長三角地區(qū)16個地市為研究區(qū),在遙感模型、GIS空間運(yùn)算和數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析等方法支持下,利用遙感、氣象、土地利用/覆被、森林清查及糧食產(chǎn)量等多源數(shù)據(jù),研究植被生物量空間分布及其變化。結(jié)果表明:植被生物量空間估算結(jié)果既保留了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的總體精度,又反映了植被生物量空間分布特征;長三角地區(qū)植被生物量分布總體呈現(xiàn)南高北低的態(tài)勢,沿長江地區(qū)和太湖流域生物量相對低。10 a間區(qū)域植被生物量總量顯著上升,其中,江蘇部分地市和上海植被生物量穩(wěn)中有升,浙江部分地市植被生物量顯著增長。用地類型保持不變的林地和耕地是生物量增加的主要來源,土地利用/覆被變化對植被生物量有顯著影響,耕地、林地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)換導(dǎo)致植被生物量顯著下降,建設(shè)用地綠化在一定程度上彌補(bǔ)了植被消失或受破壞引起的生物量損失。

生物量;空間估算;分布變化;長三角地區(qū)

植被生物量是地表碳循環(huán)的重要組成部分,是評價陸地生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能的重要指標(biāo)[1-2]。準(zhǔn)確定量估算植被生物量的空間分布是研究植被生物量時空變化及其受土地利用/覆被變化影響的基礎(chǔ)[3],對研究區(qū)域碳平衡和評估陸地生態(tài)系統(tǒng)狀況有重要意義[4-6]。當(dāng)前植被生物量的空間估算多針對森林、草地等單一植被類型,空間分辨率較低且對整個生態(tài)系統(tǒng)的估算較少[7]。如劉雙娜等[8]利用1∶100萬森林植被圖及同期凈初級生產(chǎn)力(net primary productivity,NPP)空間分布結(jié)果估算了1 km分辨率條件下全國森林生物量;趙明偉等[9]結(jié)合1∶400萬植被分布圖模擬了全國森林植被生物量;樸世龍等[4]估算了8 km分辨率條件下全國草地植被生物量及其空間分布格局;TAO等[1]估算了8 km分辨率條件下全國玉米生物量的空間分布。方精云等[7]對全國林地、耕地、草地和灌叢等植被生物量總量進(jìn)行估算,但未對其空間分布進(jìn)行研究。

快速城市化地區(qū)土地利用/覆被變化劇烈,不透水面取代具有生態(tài)功能的自然和半自然植被景觀[10-11],導(dǎo)致植被面積減小及景觀破碎化加劇,出現(xiàn)了水環(huán)境惡化、城市熱島、生物多樣性減少和生態(tài)服務(wù)功能降低等生態(tài)環(huán)境問題[12-17]。面對植被生物量損失引起的日趨嚴(yán)重的城市生態(tài)環(huán)境問題,城市化地區(qū)植被結(jié)構(gòu)格局與功能的動態(tài)演化得到關(guān)注[5-6,18-19]。植被生物量可用以表征生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能,但現(xiàn)有植被生物量空間估算結(jié)果的分辨率較低,且無法及時反映區(qū)域土地利用/覆被變化?；诟呖臻g分辨率的土地利用/覆被數(shù)據(jù),以中國最大的都市密集區(qū)——長江三角洲地區(qū)為研究區(qū),研究城市化地區(qū)植被生物量空間分布及其變化,對區(qū)域碳循環(huán)研究、區(qū)域生態(tài)保護(hù)及土地利用政策制定具有重要意義。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)為國務(wù)院發(fā)布的《長江三角洲地區(qū)區(qū)域規(guī)劃》中的長三角核心區(qū)(以下簡稱長三角地區(qū)),面積約110 800 km2,約占全國土地面積的1.1%,包括上海市和江蘇省的南京、蘇州、無錫、常州、鎮(zhèn)江、揚(yáng)州、泰州、南通,浙江省的杭州、寧波、湖州、嘉興、紹興、舟山、臺州16個地市。2010年該核心區(qū)常住人口達(dá)1.07億,GDP總量達(dá)7.1萬億,占全國總?cè)丝诤虶DP總量的比例分別達(dá)8.0%和17.8%。長三角地區(qū)城市空間急劇增長,形態(tài)過程變化復(fù)雜,給植被帶來顯著負(fù)面效應(yīng)[20]。

區(qū)內(nèi)自然分異特征明顯,地貌以平原和丘陵為主。氣候?yàn)閬啛釒Ъ撅L(fēng)氣候,年均溫為14～18 ℃,最冷月均溫為0～5.5 ℃,最熱月氣溫約為27～28 ℃。多年平均降水量為1 000～1 462 mm,受季風(fēng)影響,降雨的年際與年內(nèi)變化大,最大降雨發(fā)生在夏季。植被主要處于北亞熱帶常綠-落葉闊葉混交林帶和中亞熱帶常綠闊葉林帶2個植被地帶,北部小部分區(qū)域?yàn)榕瘻貛淙~闊葉林帶[21]。

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)

采用的數(shù)據(jù)包括遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、土地利用/覆被數(shù)據(jù)、森林清查數(shù)據(jù)及糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)等。(1)遙感數(shù)據(jù)包括覆蓋研究區(qū)的2000—2010年MOD13Q1數(shù)據(jù)產(chǎn)品,時間分辨率為16 d,空間分辨率為250 m;對影像進(jìn)行鑲嵌、格式轉(zhuǎn)換和重投影處理,轉(zhuǎn)換為Albers投影,采用最大合成法(maximum value composite,MVC)獲取研究區(qū)逐月歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)柵格數(shù)據(jù)。(2)氣象數(shù)據(jù)包括2000、2010年長三角地區(qū)19個氣象站點(diǎn)月平均溫度、月降水量和6個氣象站點(diǎn)的太陽輻射數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http:∥www.escience.gov.cn/);根據(jù)各氣象站點(diǎn)的經(jīng)緯度信息,對降雨、氣溫和太陽輻射氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行Kriging空間插值,獲取250 m分辨率的氣象柵格數(shù)據(jù)。(3)土地利用/覆被數(shù)據(jù)包括2000年基于中國科學(xué)院土地資源分類系統(tǒng)的 1∶10萬土地利用/覆被數(shù)據(jù)、20世紀(jì)80年代末期基于陸地生態(tài)系統(tǒng)特點(diǎn)的1∶25萬土地利用/覆被數(shù)據(jù)(http:∥www.resdc.cn/)及2010年1∶10萬面向生態(tài)系統(tǒng)碳收支服務(wù)的土地利用/覆被數(shù)據(jù),3類數(shù)據(jù)分別來自中國資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/)、地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http:∥www.geodata.cn/)和湖泊-流域科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(http:∥lwdc.niglas.cas.cn/)。建立基于生物量估算的土地利用/覆被分類體系,將土地利用/覆被類型分為耕地、林地、草地、水域、城鎮(zhèn)建設(shè)用地和其他用地6大類,其中林地細(xì)分為常綠闊葉林、落葉闊葉林、常綠針葉林、落葉針葉林和灌叢。2010年土地利用/覆被數(shù)據(jù)可通過對原體系下的二級分類進(jìn)行調(diào)整和歸并,得到2010年基于生物量估算的土地利用/覆被分類。對于2000年土地利用/覆被數(shù)據(jù),假定2000年原始數(shù)據(jù)在區(qū)域尺度上的總體數(shù)據(jù)分類精度為100%,將2000年和20世紀(jì)80年代末期土地覆被數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加,以20世紀(jì)80年代末期數(shù)據(jù)為參照,對2000年數(shù)據(jù)中的林地進(jìn)行重分類,將兩期均為林地的區(qū)域進(jìn)行調(diào)整和歸并,對于數(shù)據(jù)中不能準(zhǔn)確判定用地類型的地塊,結(jié)合1∶100萬植被圖、文獻(xiàn)資料、對應(yīng)年份的遙感Landsat TM/ETM影像和Google Earth影像進(jìn)行輔助分類,獲得2000年基于生物量估算的土地利用/覆被分類數(shù)據(jù)[22]。將2000、2010年土地覆被重分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為250 m×250 m柵格數(shù)據(jù)。(4)森林清查數(shù)據(jù)包括江蘇省、浙江省和上海市第6次一類清查森林資源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和第8次一類清查森林資源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),分別來自中國林業(yè)科學(xué)研究院林業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.cfsdc.org/)和中國林業(yè)網(wǎng)(http:∥211.167.243.162:8085/8/index.html)。(5)長三角地區(qū)糧食統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來自長三角地區(qū)16個地市2001、2011年統(tǒng)計(jì)年鑒。

2.2 植被生物量空間估算

準(zhǔn)確且具時效性的植被生物量空間分布可以為植被保護(hù)和管理提供全面的依據(jù)。由于長三角地區(qū)浙江、上海和江蘇的第8次森林清查數(shù)據(jù)時間分別為2009、2009和2010年,受森林清查數(shù)據(jù)的時間限制,為保持土地利用/覆被數(shù)據(jù)、森林清查數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)在時間上的匹配和一致性,研究時段定為2000—2010年。以研究區(qū)土地利用/覆被的空間分布為基礎(chǔ),綜合遙感、氣象、森林清查和糧食產(chǎn)量等多源數(shù)據(jù),針對不同植被類型采用適合的模型方法進(jìn)行估算,獲得區(qū)域尺度植被生物量空間分布,進(jìn)而揭示研究期內(nèi)長三角地區(qū)植被生物量的空間分布及變化規(guī)律。

2.2.1 NPP空間估算

基于改進(jìn)的CASA模型[5,23],利用土地利用/覆被數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和MODIS NDVI遙感數(shù)據(jù)等,模擬2000、2010年長三角地區(qū)植被NPP的空間分布。

2.2.2 基于遙感降尺度技術(shù)的林地植被生物量空間估算

降尺度統(tǒng)計(jì)方法早期廣泛應(yīng)用于氣候?qū)W研究,是一種將大尺度、低分辨率信息轉(zhuǎn)化為區(qū)域尺度、高分辨率信息的方法[24]?；谏稚锪颗cNPP在大尺度上呈線性正相關(guān)的規(guī)律,綜合森林清查數(shù)據(jù)和NPP空間分布圖,可采用降尺度技術(shù)對區(qū)域尺度林地生物量空間分布進(jìn)行估算[8,25]。

首先,采用森林資源清查數(shù)據(jù)中的喬木林優(yōu)勢樹種面積蓄積統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),運(yùn)用換算因子連續(xù)函數(shù)法[26],根據(jù)各優(yōu)勢樹種生物量與蓄積量之間的回歸方程,計(jì)算得到浙江、江蘇和上海各優(yōu)勢樹種的生物量,并將優(yōu)勢樹種劃入針葉林、闊葉林和針闊混交林等林型,計(jì)算不同林型的單位面積生物量。以土地利用/覆被圖及NPP空間分布為紐帶,采用降尺度技術(shù),估算林地植被生物量,公式如下:

(1)

式(1)中,p為各省份;t為各森林植被類型(針葉林、針闊混交林和闊葉林);i為某一個柵格點(diǎn);Bpt為某省某森林類型的平均生物量,Mg·hm-2;Ni為某柵格點(diǎn)的森林NPP(以C計(jì)),g·m-2·a-1;Bi為某柵格點(diǎn)森林生物量,Mg·hm-2;n為某省某森林類型的柵格點(diǎn)數(shù)。

通過文獻(xiàn)調(diào)研得到江蘇、浙江和上海灌叢植被單位面積生物量分別為12.34、33.14和12.34 t·hm-2[27],從土地利用/覆被數(shù)據(jù)中提取灌叢空間分布,對柵格像元的生物量賦值,得到灌叢植被生物量空間分布。將喬木林植被生物量空間分布圖與灌叢植被生物量空間分布圖進(jìn)行鑲嵌處理,得到林地植被生物量空間分布。

2.2.3 耕地植被生物量空間估算

耕地生物量估算方法主要包括基于遙感的生物量估算模型[28]和利用作物產(chǎn)量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)估算[10]。基于2.2.1節(jié)方法估算得到的NPP空間分布,結(jié)合土地利用/覆被數(shù)據(jù),提取耕地NPP空間分布信息。因模型模擬得到的NPP(以C計(jì))單位是g·m-2·a-1,將其除以轉(zhuǎn)換系數(shù)0.45,得到生物量空間分布[7]。盡管不同區(qū)域耕地的復(fù)種指數(shù)具有空間差異,該文假定耕地全年種植農(nóng)作物,并以全年累積的NPP作為農(nóng)作物生物量。

2.2.4 草地植被生物量估算

研究區(qū)草地面積較小,基于文獻(xiàn)調(diào)研獲取江蘇、浙江和上海草地平均生物量分別為7.17、9.26和8.59 t·hm-2[4];從柵格化的土地利用/覆被數(shù)據(jù)中提取草地空間分布,分別對江蘇、浙江和上海柵格像元的生物量賦值,獲取草地植被生物量空間分布。

2.2.5 植被生物量空間分布圖

在ArcGIS 10.0系統(tǒng)的支持下,以林地植被和耕地植被生物量空間分布圖及草地植被生物量空間分布圖為基礎(chǔ),將林地、耕地和草地3幅植被生物量空間分布圖進(jìn)行鑲嵌,獲得2000和2010年長三角地區(qū)植被生物量空間分布柵格圖。

3 結(jié)果與分析

3.1 植被生物量空間分布

長三角地區(qū)植被生物量空間分布總體呈現(xiàn)南高北低的態(tài)勢,沿長江地區(qū)和太湖流域生物量相對低。采用自然斷裂法將2000年植被生物量劃分為5個等級,從高到低依次為高值區(qū)(>4.5 kg·m-2)、較高值區(qū)(>3.3～4.5 kg·m-2)、中值區(qū)(>2.5～3.3 kg·m-2)、較低值區(qū)(>1.6～2.5 kg·m-2)和低值區(qū)(0.1～1.6 kg·m-2)。為便于比較,將2010年植被生物量按2000年分級標(biāo)準(zhǔn)劃分為5個等級(圖1)。

2000年長三角地區(qū)植被生物量面積最大分區(qū)為低值區(qū),達(dá)61 473.4 km2,其他分區(qū)由高到低依次為中值區(qū)、較低值區(qū)、較高值區(qū)和高值區(qū),面積分別為15 832.6、8 264.4、6 025.8和724.1 km2。植被生物量高值區(qū)和較高值區(qū)主要位于江蘇的西南丘陵、浙江西部和東南部丘陵區(qū);中值區(qū)包括浙江西部丘陵和浙東南丘陵的大部分地區(qū);較低值區(qū)主要分布在中值區(qū)周邊;低值區(qū)分布在長三角核心區(qū)內(nèi)長江以北的江蘇平原地區(qū)、長江以南至環(huán)杭州灣的平原地區(qū)及臺州東部沿椒江地區(qū)(圖1)。

2000—2010年間,植被生物量高值區(qū)面積顯著增加,面積達(dá)26 179.9 km2,較高值區(qū)、中值區(qū)、較低值區(qū)和低值區(qū)面積顯著減小,分別減至3 184.3、505.4、1 416.8和43 879.9 km2。2010年,因單位面積林地植被生物量的增長,浙江西部和東南部的中值區(qū)為較高值區(qū)和高值區(qū)取代;因耕地糧食單產(chǎn)的提高,長江以北的江蘇平原地區(qū)植被生物量由低值區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)檩^低值區(qū),而長江以南至環(huán)杭州灣的平原地區(qū)及臺州東部沿淑江地區(qū)仍為低值區(qū)(圖1)。

圖1 2000和2010年長三角地區(qū)植被生物量密度的空間分布

3.2 10 a間植被生物量變化

10 a間,長三角地區(qū)植被生物量總量顯著上升,其中，江蘇部分地市和上海植被生物量穩(wěn)中有升,浙江部分地市植被生物量顯著增長。區(qū)域植被生物量從2000年的153.48 Tg增至2010年的202.49 Tg,增加31.93%。2000年,長三角地區(qū)江蘇、浙江部分地市和上海生物量總量分別為45.93、102.74和4.81 Tg;至2010年,3者分別增至46.87、150.48和5.14 Tg,分別增長2.05%、46.47%和6.86%。

將2010和2000年植被生物量空間分布圖相減,得到植被生物量變化空間分布圖(圖2)。采用自然斷裂法分別將植被生物量增加和減少的區(qū)域劃分為以下等級:高度減少區(qū)(-6.6～<-1.89 kg·m-2)、中度減少區(qū)(-1.89～<-0.65 kg·m-2)和低度減少區(qū)(-0.65～-0.026 kg·m-2),低度增長區(qū)(0.01～<1.07 kg·m-2)、中度增長區(qū)(1.07～<2.59 kg·m-2)和高度增長區(qū)(2.59～8.82 kg·m-2)。

植被生物量增長主要表現(xiàn)為中度增長和低度增長。中度增長區(qū)域面積為20 248.3 km2,集中分布在浙江的浙西丘陵和浙東南丘陵及寧鎮(zhèn)揚(yáng)低山丘陵。低度增長區(qū)面積達(dá)39 464.3 km2,主要包括長江以北平原、長江以南太湖以西平原、杭州灣南部和北部的沿岸平原。高度增長區(qū)面積較小,僅為6 620.9 km2,零散分布在江蘇西部和浙江丘陵地區(qū),在杭州東南部、臺州南部、無錫西南部及鎮(zhèn)江西部的丘陵地區(qū)分布相對集中。

植被生物量減少區(qū)主要分布于各地市建成區(qū)周邊,以中度減少為主。中、低度減少區(qū)面積分別達(dá)18 158.3和6 460.1 km2,在沿長江、環(huán)太湖、環(huán)杭州灣及浙東南沿海等區(qū)域分布集中,呈現(xiàn)連片分布的態(tài)勢,主要由快速城市化侵占耕地植被引起。高度減少區(qū)面積為1 583.2 km2,分布支離破碎,在江蘇的環(huán)太湖、寧鎮(zhèn)揚(yáng)低山丘陵及浙江丘陵地區(qū)分散分布,主要由林地植被的損失導(dǎo)致。

圖2 2000—2010年長三角地區(qū)植被生物量密度變化的空間分布

3.3 分地市變化特征

浙江部分地市植被生物量普遍較高,江蘇部分地市和上海植被生物量偏低,不同地市生物量差距呈擴(kuò)大趨勢。杭州、寧波、紹興和臺州等地植被生物量遠(yuǎn)高于其他地市,2000、2010年4市植被生物量分別占總量的57.18%和64.76%。2000年生物量較小的5個地市為舟山、嘉興、常州、無錫和鎮(zhèn)江,5市植被生物量僅占總量的11.81%,2010年生物量較小的5個地市轉(zhuǎn)變?yōu)橹凵?、嘉興、常州、蘇州和鎮(zhèn)江,5市植被生物量僅占總量的9.39%(圖3)。

地市

除蘇州、常州和泰州外,其余13個地市植被生物量均呈增長趨勢。植被生物量增長最大的5個地市(杭州、臺州、紹興、寧波和湖州)占生物量增長總量的93.04%。杭州市植被生物量增長量最大,增長21.09 Tg,為2000年杭州植被生物量總量的59.54%。蘇州植被生物量減少量最大,減少0.85 Tg,占2000年蘇州植被生物量總量的16.13%。

16個地市植被生物量構(gòu)成差異明顯。計(jì)算各地市林地、耕地和草地3種植被在植被生物量中的貢獻(xiàn)率(圖4),若某市某類型植被生物量貢獻(xiàn)率超過80%,則將該市定義為該植被類型主導(dǎo)型。根據(jù)2000年植被生物量構(gòu)成將16個地市劃分為3類:第1類是林地生物量主導(dǎo)型,包括杭州、臺州、寧波、紹興和舟山;第2類是耕地生物量主導(dǎo)型,包括上海、揚(yáng)州、南通、泰州、蘇州和嘉興;第3類是林地和耕地混合主導(dǎo)型,包括湖州、南京、鎮(zhèn)江、常州和無錫。

圖4 2000和2010年16個地市不同類型植被生物量貢獻(xiàn)率

分析2000—2010年3類地市植被生物量構(gòu)成變化發(fā)現(xiàn):林地生物量主導(dǎo)型的5個地市保持不變,湖州因林地生物量增長明顯,由林地和耕地生物量混合主導(dǎo)型轉(zhuǎn)變?yōu)榱值厣锪恐鲗?dǎo)型;耕地生物量主導(dǎo)型地市減少,2010年僅包括揚(yáng)州、南通、泰州和嘉興;林地和耕地生物量混合主導(dǎo)型地市除原有南京、鎮(zhèn)江、常州和無錫外,蘇州和上海由耕地生物量主導(dǎo)型轉(zhuǎn)變?yōu)榱值睾透厣锪炕旌现鲗?dǎo)型。

3.4 估算結(jié)果驗(yàn)證

利用市(縣)行政邊界對長三角地區(qū)森林植被生物量空間分布圖進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì),與已發(fā)表文獻(xiàn)中分市(縣)的森林生物量進(jìn)行對比(表1),驗(yàn)證森林生物量數(shù)據(jù)空間離散化精度。結(jié)果表明:多數(shù)市(縣)估算精度高于80%,估算得到的森林植被生物量空間分布數(shù)據(jù)基本合理,降尺度技術(shù)對估算長三角地區(qū)植被生物量空間分布具有適用性。和估算方法有關(guān)的不同數(shù)據(jù)源和森林生物量估算方法可能導(dǎo)致森林生物量估算結(jié)果差異[29],筆者以土地利用/覆被數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用森林一類清查數(shù)據(jù)估算不同森林植被類型平均生物量,以NPP為紐帶進(jìn)行空間估算;而已發(fā)表文獻(xiàn)則是以森林資源一類或二類調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的生物量估算,采用換算因子連續(xù)函數(shù)法或生物量經(jīng)驗(yàn)(回歸)模型估計(jì)法估算區(qū)域生物量密度和總量。

基于遙感模型和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)估算的15個地市(不含舟山)耕地植被生物量回歸分析結(jié)果(圖5)顯示,2000和2010年兩者擬合優(yōu)度R2分別為0.932 7和0.913 2,認(rèn)為耕地植被生物量空間估算結(jié)果保證了總體精度。

表1 筆者研究獲得的森林植被生物量與相關(guān)文獻(xiàn)中林地生物量的對比

Table 1 Forest biomass acquired by the authors and those in relevant references 萬t

省份市(縣)生物量總量/萬t已有文獻(xiàn)1)筆者研究2)相對誤差/%江蘇南京365.23284.62-22.07無錫173.97175.680.98常州131.64108.90-17.27蘇州85.9378.03-9.19鎮(zhèn)江118.99151.0626.95浙江余杭149.85112.35-25.03杭州市區(qū)303.89417.9637.54臨安市1440.491416.61-1.66桐廬縣643.21760.0918.17建德市931.48960.793.15淳安縣2110.551762.85-16.47富陽市450.76666.6647.90

1)江蘇5市生物量總量為2000年數(shù)據(jù)[30],浙江余杭為1998年數(shù)據(jù)[31],浙江除余杭以外的其他市(縣)為2009年數(shù)據(jù)[32];2)江蘇5市和浙江余杭生物量總量為2000年數(shù)據(jù),浙江除余杭以外的其他市(縣)為2010年數(shù)據(jù)。

圖5 基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與遙感模型的耕地植被生物量估算結(jié)果對比

3.5 不確定性分析

近10 a來長三角地區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)生物量有大幅增長,此與王磊等[30]、張茂震等[33]、聶祥永等[34]和李銀等[29]對該區(qū)域的研究結(jié)果一致。對于林地植被生物量空間估算,降尺度方法建立在林地生物量與NPP呈線性相關(guān)的基礎(chǔ)上,而實(shí)際森林生物量、NPP與林齡關(guān)系密切,受氣候、人類活動等多重因素影響,這對生物量空間分布估算有一定影響。

在森林生物量的模擬和預(yù)測研究中,林齡是一個關(guān)鍵參數(shù)[24,35]。WANG等[36]研究表明,落葉針葉林、常綠闊葉林、熱帶和亞熱帶常綠針葉林以及落葉闊葉林單位面積NPP分別在林齡為54、40、13和122 a時達(dá)到最大值,而我國東南部分省的平均林齡普遍為20～30 a,江蘇、上海和浙江中、幼齡林比例之和分別為82.63%、91.75%和76.76%[37-39]?？紤]到區(qū)域尺度上NPP變化趨勢與生物量相同,認(rèn)為林齡對生物量空間分布格局整體影響有限[8]。

植被物候變化改變植被生長周期,對NPP和生物量產(chǎn)生影響[40]。研究表明隨氣候變暖,長三角地區(qū)森林植被生長活躍期延長,起始日期提前,終止日期延后,森林植被NDVI年均值有增加趨勢[41];筆者研究得到的估算結(jié)果與之相同,即森林NPP與生物量均呈增長趨勢。對于農(nóng)作物,長江中下游地區(qū)降水量相對較豐富,NPP主要受制于太陽輻射[42],而長三角地區(qū)NPP與太陽輻射量的相關(guān)性高達(dá)0.739,降水與溫度對NPP的直接影響較弱[43]。在土地利用/覆被變化和氣候變化雙重因素的驅(qū)動下,該區(qū)域土地利用/覆被變化對農(nóng)田NPP總量的影響更大。

總體上,研究估算得到植被生物量空間分布,通過估算精度驗(yàn)證和不確定性分析,在保證植被生物量精度控制的同時,借助遙感數(shù)據(jù)在空間分布上的優(yōu)勢,獲得了250 m×250 m的植被生物量空間分布,反映出植被生物量的空間分布及變化特征。今后可進(jìn)一步結(jié)合長期固定樣地的植被監(jiān)測數(shù)據(jù),研究植被生物量發(fā)展和演替規(guī)律,提高植被生物量的估算精度[44]。

4 結(jié)論

(1)集成土地利用/覆被、遙感、氣象、森林資源清查和糧食產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)等多源數(shù)據(jù),運(yùn)用遙感模型、降尺度模型和回歸模型方法,可有效地對長三角地區(qū)植被生物量空間分布進(jìn)行估算。估算結(jié)果既保留了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的總體精度,又反映了植被生物量的空間分布特征。作為森林生物量模擬的關(guān)鍵參數(shù),林齡對森林生物量估算有直接影響,但考慮到研究區(qū)森林林齡普遍較小,認(rèn)為林齡對森林生物量空間分布格局整體影響有限。

(2)長三角地區(qū)植被生物量在各地市的分布具有顯著的空間異質(zhì)性,總體呈現(xiàn)南高北低的態(tài)勢,沿長江地區(qū)和太湖流域生物量相對低。在區(qū)域尺度上,地域植被類型是生物量空間分布的主要影響因素,浙江的杭州、臺州、寧波、紹興和湖州森林面積和植被生物量總量均較大。10 a間植被生物量總量顯著上升,從2000年的153.48 Tg增至2010年的202.49 Tg,增加31.93%。其中,江蘇部分地市和上海植被生物量穩(wěn)中有升,浙江部分地市植被生物量顯著增長。用地類型保持不變的森林是植被生物量增長的主要來源;用地類型保持不變的耕地及綠化林地在一定程度上促進(jìn)了植被生物量的增長。

(3)研究期內(nèi)不同類型植被的生物量變化影響因素不同。在大尺度條件下,年均溫、降水量和海拔是影響森林生物量分布的重要因素,但長三角地區(qū)氣候條件較好,降水量相對較豐富,森林植被生物量增長主要受太陽輻射的影響。在氣候變化背景下,植被物候變化延長了植被生長周期,有利于森林植被生物量增加。同時,研究區(qū)森林主要為中、幼齡林,隨著林齡的增加,森林生物量將進(jìn)一步增長。區(qū)域農(nóng)作物單位面積產(chǎn)量呈增長態(tài)勢,得益于種植水平和科技條件提高等,但增量不足以彌補(bǔ)耕地面積減小帶來的損失。

(4)長三角地區(qū)城市化過程中的土地利用/覆被變化對植被生物量的影響顯著。在沿長江、環(huán)太湖、環(huán)杭州灣及浙東南沿海等區(qū)域,建成區(qū)周邊耕地向建設(shè)用地的轉(zhuǎn)換呈連片分布態(tài)勢,是植被生物量損失的最主要因素。在江蘇的環(huán)太湖、寧鎮(zhèn)揚(yáng)低山丘陵及浙江丘陵地區(qū),林地向建設(shè)用地的轉(zhuǎn)換分散分布,導(dǎo)致局部植被生物量顯著降低。水產(chǎn)養(yǎng)殖增加引起的耕地向水域轉(zhuǎn)換在一定程度上導(dǎo)致植被生物量損失。盡管研究區(qū)植被生物量總量呈增加趨勢,但人口和經(jīng)濟(jì)集聚的城市建成區(qū)及周邊區(qū)域生物量的損失可能帶來熱島效應(yīng)、水土流失和洪澇災(zāi)害加劇等生態(tài)問題。因此,有必要通過劃定生態(tài)保護(hù)紅線和基本耕地紅線,保護(hù)原有森林和農(nóng)作物植被并進(jìn)行造林綠化,使區(qū)域植被生物量總量增加且空間分布不斷優(yōu)化,從而緩解植被生物量損失帶來的負(fù)面效應(yīng),保障區(qū)域生態(tài)安全。

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(責(zé)任編輯： 李祥敏)

Variation of Spatial Estimation and Distribution of Vegetation Biomass in Yangtze River Delta During 2000-2010.

LI Guang-yu1,2, CHEN Shuang1, ZHANG Hui2, ZHANG Tong1

(1.Nanjing Institute of Geography & Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China;2.Nanjing Institute of Environmental Sciences, Ministry of Environmental Protection, Nanjing 210042, China)

Vegetation biomass is an important indicator of the service function of terrestrial ecosystems. It is of great significance to the formulation of rational vegetation protection policies to ascertain spatial distribution rules and temporal variation of vegetation biomass. Though a lot of works have been done on estimating vegetation biomass at regional and global scales, little is available in the literature about spatial estimation of biomass of an ecosystem as a whole and, what is more, spatial resolution of the estimation is too low to reflect changes in land use/cover. Based on multi-sourced data including remote sensing, meteorology, land use/cover, forest inventory, and grain yield, spatial distribution of vegetation biomass at 250 m resolution was studied with the aid of remote-sensing models, spatial downscaling technique, GIS spatial operation and mathematical statistical analysis. Results show that the spatial estimation of vegetation biomass not only inherits the accuracy of statistical data, but also reflects spatial distribution of vegetation biomass. The vegetation biomass in the Yangtze River Delta (YRD) displays a general distribution trend of rising from north to south and being relatively low alongside the Yangtze River and around the Tai Lake Basin. The total vegetation biomass increased significantly during the years from 2000 to 2010. It increased significantly or by 47.74 Tg in parts of Zhejiang, and remained stable with a slight rise (0.94 Tg) in parts of Jiangsu and (0.33 Tg) in Shanghai. Vegetation biomass is closely related to land use/cover (LUCC). The growth of biomass is mainly attributed to the maintenance of forest lands and farmlands in land use. In highly developed plain areas, conversion of forest lands and farmlands has led to significant decline in biomass, however, greening of construction lands helps offset the declining trend of biomass triggered by destruction of vegetation.

vegetation biomass;spatial estimation;spatial distribution;Yangtze River Delta

2016-02-29

國家自然科學(xué)基金(41371179);中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)專項(xiàng)(20160304)

X24;Q948.1

A

1673-4831(2016)05-0708-08

10.11934/j.issn.1673-4831.2016.05.004

李廣宇(1987—),男,河南濮陽人,助理研究員,博士,主要研究方向?yàn)槌鞘猩鷳B(tài)學(xué)。E-mail: lgy@nies.org

① 通信作者E-mail: schens@niglas.ac.cn