2001～2010年中國(guó)植被NPP的時(shí)空變化及其與氣候的關(guān)系*

仲曉春，陳 雯，劉 濤，郝心寧，李哲敏，孫成明※

(1.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所，北京 100081；2.揚(yáng)州大學(xué)江蘇省作物遺傳生理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育點(diǎn)/糧食作物現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇揚(yáng)州 225009)

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·持續(xù)農(nóng)業(yè)·

2001～2010年中國(guó)植被NPP的時(shí)空變化及其與氣候的關(guān)系*

仲曉春1，陳 雯2，劉 濤2，郝心寧1，李哲敏1，孫成明2※

(1.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所，北京 100081；2.揚(yáng)州大學(xué)江蘇省作物遺傳生理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育點(diǎn)/糧食作物現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇揚(yáng)州 225009)

基于2001～2010年全國(guó)氣象數(shù)據(jù)及MODIS NDVI數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)的光能利用率模型(CASA模型)反演了全國(guó)植被NPP時(shí)空格局，并分析了其與年平均溫度及降雨量的關(guān)系，結(jié)果表明：(1)近10年全國(guó)植被平均NPP空間分布地域性明顯，總體上北低南高，由西北向東南逐漸增加。其中西北沙漠地區(qū)的植被NPP值最小，大都在100gC/m2以下。南方大部分地區(qū)植被NPP值在1 000gC/m2以上，特別是廣西、廣東及海南等省份更是達(dá)到了1 500gC/m2以上。(2)近10年全國(guó)植被平均NPP總體上呈逐年增加的趨勢(shì)，傾斜率約為2.82gC/m2·a，即每年每平方米增加的NPP約為2.82gC。相關(guān)系數(shù)為0.552，未達(dá)顯著水平。(3)近10年來(lái)全國(guó)大部分地區(qū)的年平均NPP與年平均溫度之間呈正相關(guān)，這部分地區(qū)占所有地區(qū)的比例為75.24%。(4)近10年全國(guó)絕大部分地區(qū)的年平均NPP與降雨量之間呈正相關(guān)，這部分地區(qū)占所有地區(qū)的比例為99.91%，說(shuō)明降雨量對(duì)植被NPP的影響大于年均溫。

凈初級(jí)生產(chǎn)力 時(shí)空變化 降雨量 溫度 中國(guó)

0 引言

自從工業(yè)革命以來(lái)，由于人類生產(chǎn)、生活的影響，化石燃料的燃燒，CO2等溫室氣體的排放量急劇上升，全球氣候已經(jīng)發(fā)生顯著變化。全球變化中引起人們最早關(guān)注的是全球氣候變暖問(wèn)題。據(jù)IPCC第四次評(píng)估評(píng)估報(bào)告報(bào)道，大氣中CO2的濃度在19世紀(jì)中葉約為280mg/kg， 2005年已達(dá)379mg/kg，在100多年的時(shí)間內(nèi)增加了30%多。與19世紀(jì)相比，目前的全球平均地面氣溫已經(jīng)上升0.74±0.18℃，本世紀(jì)全球平均地面氣溫變暖速率極可能史無(wú)前例，模型估算的CO2濃度倍增后，全球平均地面氣溫將上升1.9～5.2℃，最可能增加值出現(xiàn)在4℃左右。21世紀(jì)全球平均年降水量會(huì)增加，但在區(qū)域尺度上的增加和減少都有可能，主要介于5%～20%之間[1-2]。所有的這些變化均會(huì)對(duì)陸地植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(net primary productivity，NPP)產(chǎn)生影響，并由之綜合表現(xiàn)出來(lái)[3]。

陸地植被NPP是指植物群落在自然環(huán)境條件下，通過(guò)光合作用，在單位時(shí)間、單位面積上所積累的有機(jī)干物質(zhì)的數(shù)量。它是研究生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)、能量運(yùn)轉(zhuǎn)及其變化的基礎(chǔ)，同時(shí)也是估算地球支持能力和評(píng)估陸地生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的一個(gè)重要指標(biāo)[4]。已有研究表明，過(guò)去幾十年的氣候變化導(dǎo)致自然植被NPP呈增加趨勢(shì)[5-6]。Nemani等人通過(guò)對(duì)全球陸地植被NPP與氣候數(shù)據(jù)的綜合分析，認(rèn)為氣候變化使氣候脅迫因子得到緩解，全球陸地植被NPP總量增加了6%[3]。

在全球氣候變化的大背景下，中國(guó)的氣候也發(fā)生了相應(yīng)的變化，陸地植被NPP表現(xiàn)出了一定的增長(zhǎng)趨勢(shì)[7-8]。國(guó)內(nèi)很多學(xué)者對(duì)中國(guó)植被的NPP進(jìn)行了估算，并根據(jù)未來(lái)氣候變化情景對(duì)NPP進(jìn)行了預(yù)測(cè)[4， 9-11]。但目前對(duì)大尺度生態(tài)系統(tǒng)凈第一性生產(chǎn)力動(dòng)態(tài)變化的估計(jì)仍有很大的不確定性，因此更準(zhǔn)確的估算凈初級(jí)生產(chǎn)力、理解它與各種氣候要素的相互關(guān)系，對(duì)了解陸地生態(tài)系統(tǒng)的演化和生態(tài)調(diào)節(jié)過(guò)程具有重要的作用，同時(shí)也是揭示植被與環(huán)境條件之間的相互關(guān)系、分析生態(tài)系統(tǒng)對(duì)氣候變化響應(yīng)的有效工具[12]。在眾多NPP估算方法中，以CASA模型、TEM模型、BIOME-BGC等模型為代表的過(guò)程模型則是從植被機(jī)理出發(fā)而建立的植被凈第一性生產(chǎn)力的機(jī)理模型，因此在大尺度植被凈第一性生產(chǎn)力研究和全球碳循環(huán)研究中被廣泛應(yīng)用[13， 14]。為了更好地理解中國(guó)陸地植被NPP與氣候變化間的關(guān)系，文章通過(guò)對(duì)2001～2010年的氣候數(shù)據(jù)及相應(yīng)的植被NPP進(jìn)行分析，以便找出氣候變化對(duì)中國(guó)陸地植被NPP 綜合影響的量化程度，有利于認(rèn)識(shí)氣候變化對(duì)我國(guó)植被生態(tài)系統(tǒng)的影響，為探索區(qū)域植被生態(tài)對(duì)氣候變化的響應(yīng)與適應(yīng)、應(yīng)對(duì)氣候變化以及自然環(huán)境保護(hù)提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)獲取

1.1.1 氣候數(shù)據(jù)獲取

2001～2010逐日平均溫度、逐日降雨量數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http：//cdc.cma.gov.cn/)，共752個(gè)地面觀測(cè)站數(shù)據(jù)，然后通過(guò)預(yù)處理獲得月平均溫度和月降水量數(shù)據(jù)。

1.1.2 遙感數(shù)據(jù)

遙感數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)國(guó)家航空航天局NASA的EOS/MODIS數(shù)據(jù)(http：//edcimswww.cr.usgs.gov/pub/imswelcome)，選擇2001～2010年的 MOD13A1數(shù)據(jù)產(chǎn)品，時(shí)間分辨率為16d，空間分辨率為1km。

1.2 處理方法

1.2.1 遙感數(shù)據(jù)處理

使用MRT(MODIS Reprojection Tools)將下載的MODIS-NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和重投影，把HDF格式轉(zhuǎn)換為Tiff格式，并將sin地圖投影轉(zhuǎn)換為WGS84/Albers Equal Area Conic投影，同時(shí)完成圖像的空間拼接和重采樣。將16d的 MODIS-NDVI數(shù)據(jù)，采用最大合成法(maximum value composite，MVC)得到月 NDVI數(shù)據(jù)，并利用行政區(qū)劃圖裁剪出2001～2010年逐月NDVI的柵格圖像。

1.2.2 氣候數(shù)據(jù)的插值

對(duì)于氣象要素來(lái)說(shuō)，常用的空間插值方法包括反距離加權(quán)法、樣條函數(shù)法、趨勢(shì)面法、克里格法、統(tǒng)計(jì)回歸法等。該研究采用普通克里格法進(jìn)行氣候數(shù)據(jù)的插值，該方法是以空間自相關(guān)性為基礎(chǔ)，利用原始數(shù)據(jù)和半方差函數(shù)的結(jié)構(gòu)性，對(duì)區(qū)域化變量的預(yù)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行無(wú)偏估值的空間插值方法，是地統(tǒng)計(jì)學(xué)的主要插值方法[15]。在ArcGIS的插值模塊下，設(shè)置空間分辨率為1km，并進(jìn)行相應(yīng)的投影轉(zhuǎn)換，最后獲得相應(yīng)的柵格數(shù)據(jù)。

1.3 模型簡(jiǎn)介

目前全球變化研究中常用的CASA模型是基于光能利用率原理的過(guò)程模型。CASA 模型所估算的植被NPP可以由植被吸收的光合有效輻射(absorbed photosynthetic active radiation，APAR)和光能利用率(ε)2個(gè)變量來(lái)確定。該研究利用穆少杰等改進(jìn)的CASA模型[16]，其估算公式如下：

NPP(x，t)=APAR(x，t)×ε(x，t)

(1)

式中，APAR(x，t)表示像元x在t月份吸收的光合有效輻射，ε(x，t)表示像元x在t月份的實(shí)際光能利用率。植被吸收的光合有效輻射(APAR)取決于太陽(yáng)總輻射和植被對(duì)光合有效輻射的吸收比例，用公式(2)計(jì)算：

APAR(x，t)=SOL(x，t)×FPAR(x，t)×0.5

(2)

式中，SOL(x，t)表示像元x在t月份的太陽(yáng)總輻射量(MJ/m2)； 常數(shù)0.5 表示植被所能利用的太陽(yáng)有效輻射(400～700 nm)占太陽(yáng)總輻射的比例； FPAR(fraction absorbed photosynthetic active radiation)表示植被層對(duì)入射的光合有效輻射(PAR)的吸收比例，在一定范圍內(nèi)FPAR與NDVI、SR(simple ratio)存在較好的線性關(guān)系，因而可以通過(guò)MOD13A1產(chǎn)品提取歸一化植被指數(shù)(NDVI)對(duì)FPAR進(jìn)行估算[17]。

光能轉(zhuǎn)化率是指植被把所吸收的光合有效輻射(PAR)轉(zhuǎn)化為有機(jī)碳的效率，它主要受溫度和水分的影響，用公式(3)計(jì)算：

ε(x，t)=Tε1(x，t)×Tε2(x，t)×Wε(x，t)×εmax

(3)

式中，Tε1(x，t)和 Tε2(x，t)表示溫度對(duì)光能轉(zhuǎn)化率的影響，Wε(x，t)表示水分條件對(duì)光能轉(zhuǎn)化率的影響，εmax表示在理想狀態(tài)下植被的最大光能利用率，其取值因植被類型不同有較大差別，根據(jù)朱文泉等[17]文中介紹：常綠針葉林為1.008g/MJ，常綠闊葉林為1.259g/MJ，落葉針葉林為1.103g/MJ，落葉闊葉林為1.044g/MJ，混交林為1.116g/MJ，落葉灌叢及稀樹草原為0.768g/MJ，稀疏灌木為0.774g/MJ，矮林灌叢為0.888g/MJ，草地0.608g/MJ，耕作植被為0.604gC/MJ，城市、水體等為0.389g/MJ。該研究取其中間值0.608 g/MJ作為εmax的值。FPAR、Tε1(x，t)、Tε2(x，t)和Wε(x，t)的計(jì)算方法及改進(jìn)見(jiàn)文獻(xiàn)[17]。

1.4 相關(guān)性分析

文中植被NPP隨時(shí)間的變化以及與溫度及降雨量的關(guān)系可以用Pearson相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析。Pearson相關(guān)系數(shù)可用來(lái)衡量定距變量間的線性關(guān)系。如兩個(gè)時(shí)間數(shù)據(jù)序列之間的相互關(guān)系或者一個(gè)時(shí)間數(shù)據(jù)序列與時(shí)間序列之間的相互關(guān)系等。

1.4.1 2個(gè)時(shí)間數(shù)據(jù)序列的相關(guān)(NPP與溫度及降雨量的關(guān)系)

主要用相關(guān)系數(shù)r來(lái)表示，r絕對(duì)值越大表示兩者之間的關(guān)系越密切。當(dāng)r值為正時(shí)，表示2個(gè)數(shù)據(jù)序列之間呈正相關(guān)； 當(dāng)r值為負(fù)時(shí)，表示兩個(gè)數(shù)據(jù)序列之間呈負(fù)相關(guān)[18]。假設(shè)兩個(gè)時(shí)間序列x、y，其樣本長(zhǎng)度均為N，其中必須有1個(gè)是一維時(shí)間序列(設(shè)為x)，那么相關(guān)系數(shù)表達(dá)式為：

(4)

1.4.2 單個(gè)數(shù)據(jù)序列的變化趨勢(shì)(NPP隨時(shí)間的變化關(guān)系)

當(dāng)需要表示某個(gè)時(shí)間數(shù)據(jù)序列長(zhǎng)期變化趨勢(shì)時(shí)，是n個(gè)時(shí)間數(shù)據(jù)序列與自然數(shù)據(jù)序列1， 2， 3…n的相關(guān)系數(shù)，表達(dá)式為：

(5)

1.4.3 假設(shè)檢驗(yàn)

判斷r不等于零是由于抽樣誤差所致，還是2個(gè)變量之間確實(shí)存在相關(guān)關(guān)系，需與總體相關(guān)系數(shù)ρ=0進(jìn)行比較，看兩者的差別有無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量tr的公式如下：

(6)

如果|tr|在0.05水平上大于臨界值，則說(shuō)明兩變量間有顯著關(guān)系。

2 結(jié)果與分析

2.1 近10年全國(guó)植被NPP的時(shí)空分布

2.1.1 基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的CASA模型估算結(jié)果驗(yàn)證

利用內(nèi)蒙、新疆及江蘇等3省區(qū)的90個(gè)樣點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)CASA模型的對(duì)應(yīng)點(diǎn)估算結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果見(jiàn)表1。由表1可知，實(shí)測(cè)值與模擬值比較接近，平均實(shí)測(cè)值在468 gC/m2左右，平均模擬值在514 gC/m2左右，二者相差46.319 gC/m2，根均方差為76.352 gC/m2，結(jié)果比較可靠。

表1 模擬值與實(shí)測(cè)值的比較

圖1 2001～2010年全國(guó)植被NPP空間分布

圖2 2001～2010年全國(guó)植被NPP時(shí)間變化

2.1.2 近10年全國(guó)植被NPP的空間分布

利用近10年的氣候數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)，基于CASA模型計(jì)算了我國(guó)植被的NPP，其時(shí)空分布特征見(jiàn)圖1。由圖1可知，近10年全國(guó)植被平均NPP空間分布地域性明顯，總體上北低南高，由西北向東南逐漸增加。其中西北沙漠地區(qū)的植被NPP值最小，大都在100gC/m2以下。其次是其周邊地區(qū)，植被NPP值在100～200gC/m2之間。從東北向西南的條狀區(qū)域范圍較大，植被NPP值在300～500gC/m2之間。南方大部分地區(qū)植被NPP值在700gC/m2以上，特別是廣西、廣東及海南、臺(tái)灣等省份達(dá)到了1 100gC/m2以上。

2.1.3 近10年全國(guó)植被NPP的時(shí)間變化

圖2為全國(guó)植被平均NPP逐年變化情況。由圖2可知，近10年全國(guó)植被平均NPP總體上呈逐年增加的趨勢(shì)，變化范圍在492.33～544.36 gC/m2之間，最小值出現(xiàn)在2001年，最大值出現(xiàn)在2010年，全國(guó)平均為514.48 gC/m2。從NPP增加趨勢(shì)看，近10年全國(guó)平均NPP的傾斜率約為2.82 gC/m2·a，即每年每平方米增加的NPP約為2.82gC。相關(guān)系數(shù)為0.552，未達(dá)顯著水平。

2.2 近10年植被NPP與氣候要素的相關(guān)性

2.2.1 植被NPP與年均溫的關(guān)系

溫度是影響植被NPP的重要因子之一。為了明確近10年我國(guó)植被NPP與年均溫之間的關(guān)系，利用2個(gè)時(shí)間數(shù)據(jù)序列(NPP與溫度)變化的Pearson相關(guān)系數(shù)法，計(jì)算了近10年全國(guó)年平均植被NPP與年平均溫度之間的線性變化趨勢(shì)。當(dāng)結(jié)果為正時(shí)，表示2個(gè)時(shí)間數(shù)據(jù)序列在計(jì)算的時(shí)間段內(nèi)呈正相關(guān)； 當(dāng)結(jié)果為負(fù)時(shí)，表示2個(gè)時(shí)間數(shù)據(jù)序列在計(jì)算的時(shí)間段內(nèi)呈負(fù)相關(guān)。同時(shí)查閱相關(guān)系數(shù)r的顯著性數(shù)據(jù)可知，當(dāng)n=10時(shí)，r的絕對(duì)值大于0.765為極顯著相關(guān)，大于0.632為顯著相關(guān)，其余為一般相關(guān)。據(jù)此對(duì)相關(guān)系數(shù)r進(jìn)行顯著分類，其結(jié)果分布見(jiàn)圖3a。由圖3a可知，近10年來(lái)全國(guó)大部分地區(qū)的年平均NPP與年平均溫度之間呈正相關(guān)，這部分地區(qū)占所有地區(qū)的比例為75.24%，其中67.27%為一般正相關(guān)， 7.97%為顯著或極顯著正相關(guān)。另有小部分地區(qū)年均植被NPP與年均溫之間呈負(fù)相關(guān)，這部分地區(qū)的面積比例為24.76%，其中絕大部分(27.70%)為一般負(fù)相關(guān)。說(shuō)明溫度對(duì)植被NPP的影響在全國(guó)大部分地區(qū)為正效應(yīng)。

為了說(shuō)明上述偏相關(guān)分析結(jié)果是否有效，對(duì)其進(jìn)行t檢驗(yàn)分析，結(jié)果見(jiàn)圖3b。由圖中可知，近10年全國(guó)年平均植被NPP與溫度之間的相關(guān)性在α=0.05(v=8，臨界值為2.306)水平上絕大部分通過(guò)了檢驗(yàn)，超過(guò)臨界值部分的比例占到了80.05%，這說(shuō)明了全國(guó)絕大多數(shù)地區(qū)年平均NPP與年平均溫度之間確實(shí)存在相關(guān)關(guān)系，且相關(guān)性是顯著的。

2.2.2 植被NPP與年降雨量的關(guān)系

降水也是影響植被NPP的重要因子之一。為了明確近10年我國(guó)植被NPP與年降雨量之間的關(guān)系，同樣利用2個(gè)時(shí)間數(shù)據(jù)序列(NPP與降雨量)變化的Pearson相關(guān)系數(shù)法，計(jì)算了近10年全國(guó)年平均植被NPP與年降雨量之間的線性變化趨勢(shì)，其相關(guān)系數(shù)的分布列于圖4a。由圖4a可知，近10年來(lái)全國(guó)絕大部分地區(qū)的年平均NPP與降雨量之間呈正相關(guān)，這部分地區(qū)占所有地區(qū)的比例為99.91%，其中43.88%為一般正相關(guān)， 56.03%為顯著或極顯著正相關(guān)。負(fù)相關(guān)地區(qū)所占比例幾乎為0(0.09%)，這說(shuō)明降雨對(duì)植被NPP的影響在全國(guó)所有地區(qū)幾乎都為正效應(yīng)，而且降雨對(duì)植被NPP影響的效應(yīng)要大于溫度的影響。

圖4b為上述偏相關(guān)分析的t檢驗(yàn)結(jié)果。由圖中可知，近10年全國(guó)年平均植被NPP與年降雨量之間的相關(guān)性在α=0.05(v=8，臨界值為2.306)水平上幾乎全部難過(guò)了檢驗(yàn)，超過(guò)臨界值部分的比例占到了99.58%，這說(shuō)明全國(guó)所有地區(qū)的年平均植被NPP都與年降雨量之間存在相關(guān)關(guān)系，且相關(guān)性是顯著的。

圖3 2001～2010年全國(guó)植被NPP與年均溫的相關(guān)系數(shù)分布(a)及其t檢驗(yàn)結(jié)果(b)

圖4 2001～2010年全國(guó)植被NPP與年降雨量的相關(guān)系數(shù)分布(a)及其t檢驗(yàn)結(jié)果(b)

3 討論

關(guān)于植被NPP變化及其對(duì)氣候因子的響應(yīng)，諸多學(xué)者也進(jìn)行了相應(yīng)的探討，在全國(guó)范圍或不同地區(qū)植被NPP均有逐年增加的趨勢(shì)，但其影響因素卻不盡同。陶波等研究認(rèn)為全國(guó)植被NPP受到厄爾尼諾現(xiàn)象影響較大[20]。谷曉平等研究表明近20年西南地區(qū)年降水量有明顯增加趨勢(shì)，總植被NPP年略有上升，與降水量呈顯著正相關(guān)[21]。黃玫等指出青藏高原近20年自然植被受氣溫和降水量增加的影響，NPP總量呈現(xiàn)上升趨勢(shì)[22]。姚玉璧等研究表明長(zhǎng)江源地區(qū)近50年來(lái)由“冷干型”向“暖濕型”轉(zhuǎn)變，植被NPP也呈顯著上升趨勢(shì)[23]。該研究表明，全國(guó)大部分地區(qū)有溫度逐年增加、降雨逐年減少的趨勢(shì)，總體上呈“暖干型”變化，這與前人的研究略有不同[25]。這可能與該研究的范圍較大，氣候因子變化復(fù)雜等因素有關(guān)。同時(shí)全國(guó)不同地區(qū)植被平均NPP有逐年增加的趨勢(shì)，這與眾多的研究結(jié)果一致[11， 21-24]。

該文的分析結(jié)果表明，在年均溫和降雨兩個(gè)因素中，降雨是植被NPP的主要影響因子，這與前人研究結(jié)果一致[11， 21]。在研究時(shí)段內(nèi)，全國(guó)不同地區(qū)植被平均NPP變化范圍在492.33～544.36 gC/m2之間，多年平均為514.48 gC/m2，高于樸世龍等[14]、朱文泉等[11]以及陶波等[21]的研究結(jié)果，而略低于劉明亮等[25]的研究結(jié)果。這個(gè)結(jié)果也說(shuō)明植被NPP會(huì)受到多種因素的影響，除了溫度和降雨，還與人類活動(dòng)、土地利用/覆蓋變化等因素有關(guān)[20， 21]。選取不同的模型，其考慮的因素也不同，結(jié)果也會(huì)略有差異。因此綜合考慮植被NPP不同的影響因子，進(jìn)一步驗(yàn)證模擬結(jié)果的可靠性，才能為正確評(píng)價(jià)中國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)在全球碳循環(huán)中的作用以及預(yù)測(cè)未來(lái)氣候變化提供更為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

4 結(jié)論

利用2001～2010年的氣候和遙感數(shù)據(jù)，基于改進(jìn)的CASA模型計(jì)算了全國(guó)植被的NPP，并探討了其時(shí)空分布特征以及與年平均溫度及降雨量的關(guān)系，主要結(jié)論如下。

(1)近10年全國(guó)植被平均NPP空間分布地域性明顯，總體上北低南高，由西北向東南逐漸增加。其中西北沙漠地區(qū)的植被NPP值最小，大都在100gC/m2以下。南方大部分地區(qū)植被NPP值在1 000gC/m2以上，特別是廣西、廣東及海南等省份更是達(dá)到了1 500gC/m2以上。

(2)近10年全國(guó)植被平均NPP總體上呈逐年增加的趨勢(shì)，傾斜率約為2.82 gC/m2·a，即每年每平方米增加的NPP約為2.82gC。相關(guān)系數(shù)為0.5552，未達(dá)顯著水平。

(3)近10年來(lái)全國(guó)大部分地區(qū)的年平均NPP與年平均溫度之間呈正相關(guān)，這部分地區(qū)占所有地區(qū)的比例為75.24%，說(shuō)明溫度對(duì)植被NPP的影響在全國(guó)大部分地區(qū)為正效應(yīng)。

(4)近10年來(lái)全國(guó)絕大部分地區(qū)的年平均NPP與降雨量之間呈正相關(guān)，這部分地區(qū)占所有地區(qū)的比例為99.91%，說(shuō)明降雨對(duì)植被NPP的影響在全國(guó)所有地區(qū)幾乎都為正效應(yīng)。

[1] Solomon S，qin D，Manning M，et al.Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.UK:Cambridge University Press， 2007

[2] Parry M L，Canziani O F，Palutikof J P，et al.Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.UK:Cambridge University Press， 2007

[3] Nemani R R，Keeling C D，Hashimoto H，et al.Climate-driven increases in global terrestrial net primary production from 1982 to 1999.Science， 2003， 300： 1560～1563

[4] 方精云.中國(guó)森林生產(chǎn)力及其對(duì)全球氣候變化的響應(yīng).植物生態(tài)學(xué)報(bào)， 2000, 24(5): 513～517

[5] Grosso S C，Parton W，Stohlgren T，et al.Global potential net primary production predicted from vegetation class，precipitation，and temperature.Ecology， 2008， 89： 2117～2126

[6] Running S W，Nemani R R，Heinsch F A，et al.A continuous satellite-derived measure of global terrestrial primary production.Bio-Science， 2004, 54(6): 547～560

[7] 王紹武， 龔道溢，葉瑾琳，等.1880 年以來(lái)中國(guó)東部四季降水量序列及其變率.地理學(xué)報(bào)， 2000, 55(3): 281～293

[8] 樸世龍， 方精云.1982～1999年我國(guó)陸地植被活動(dòng)對(duì)氣候變化響應(yīng)的季節(jié)差異.地理學(xué)報(bào)， 2003, 58(1): 119～125

[9] 周廣勝，張新時(shí).全球氣候變化的中國(guó)自然植被的凈第一性生產(chǎn)力研究.植物生態(tài)學(xué)報(bào)， 1996, 20(1): 11～19

[10]侯英雨， 柳欽火，延昊，等.我國(guó)陸地植被凈初級(jí)生產(chǎn)力變化規(guī)律及其對(duì)氣候的響應(yīng).應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)， 2007, 18(9): 1546～1553

[11]朱文泉， 潘耀忠，陽(yáng)小瓊，等.氣候變化對(duì)中國(guó)陸地植被凈初級(jí)生產(chǎn)力的影響分析.科學(xué)通報(bào)， 2007, 52(21): 2535～2541

[12]于德永， 潘耀忠，姜萍，等.東亞地區(qū)植被凈第一性生產(chǎn)力對(duì)氣候變化的時(shí)空響應(yīng).北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2005， 27： 96～101

[13]李正國(guó)， 唐華俊，楊鵬，等.植被物候特征的遙感提取與農(nóng)業(yè)應(yīng)用綜述.中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2012, 33(5): 20～28

[14]樸世龍，方精云，郭慶華.利用CASA 模型估算我國(guó)植被凈第一性生產(chǎn)力.植物生態(tài)學(xué)報(bào)， 2001, 25(5): 603～608

[15]李偉，李慶祥，江志紅.用Kriging方法對(duì)中國(guó)歷史氣溫?cái)?shù)據(jù)插值可行性討論.南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào)， 2007, 30(2): 246～252

[16]穆少杰，李建龍，楊紅飛，等.內(nèi)蒙古草地生態(tài)系統(tǒng)近10年NPP時(shí)空變化及其與氣候的關(guān)系.草業(yè)學(xué)報(bào)， 2013, 22(3): 6～15

[17]朱文泉，潘耀忠，龍中華，等.基于GIS和RS的區(qū)域陸地植被NPP估算——以中國(guó)內(nèi)蒙古為例.遙感學(xué)報(bào)， 2005, 9(3): 300～307

[18]黃玨.中國(guó)陸地植被NPP對(duì)氣候變化響應(yīng)及其敏感性分析.南京：南京信息工程大學(xué)， 2011,5～11

[19]王鶯，夏文韜，梁天剛，等.基于MODIS植被指數(shù)的甘南草地生物量.蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)， 2009, 45(5): 73～79

[20]丁婭萍， 張學(xué)霞，陳仲.新植被蓋度與地表亮溫關(guān)系的遙感監(jiān)測(cè)分析——以北京市昌平區(qū)為例.中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2011, 32(5): 8～15

[21]陶波，李克讓，邵雪梅，等.中國(guó)陸地凈初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空特征模擬.地理學(xué)報(bào)， 2003, 58(3): 372～380

[22]谷曉平，黃玫，季勁鈞，等.近20年氣候變化對(duì)西南地區(qū)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力的影響.自然資源學(xué)報(bào)， 2007, 22(2): 251～259

[23]黃玫，季勁鈞，彭莉莉.青藏高原1981～2000年植被凈初級(jí)生產(chǎn)力對(duì)氣候變化的響應(yīng).氣候與環(huán)境研究， 2008, 13(5): 608～616

[24]姚玉璧，楊金虎，王潤(rùn)元，等.1959-2008長(zhǎng)江源被凈初級(jí)生產(chǎn)力對(duì)氣候變化的響應(yīng).冰川凍土， 2011, 33(6): 1286～1295

[25]劉明亮.中國(guó)土地利用/土地覆蓋變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)植被碳庫(kù)和生產(chǎn)力研究.北京：中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所， 2001

SPATIAL AND TEMPORAL CHANGE OF VEGETATION NET PRIMARY PRODUCTIVITY AND ITS RELATIONSHIP WITH CLIMATE FROM 2001 TO 2010 IN CHINA*

Zhong Xiaochun1，Chen Wen2，Liu Tao2，Hao Xinning1，Li Zhemin1，Sun Chengming2※

(1.Institute of Agriculture Information，Chinese Academy of Agriculture Sciences，Beijing 100081, China；2.Jiangsu Key Laboratory of Crop Genetics and Physiology/Co-Innovation Center for Modern Production Technology of Grain Crops，Yangzhou University，Yangzhou，Jiangsu 225009，China)

Vegetation net primary productivity(NPP)is an important indicator for global change.Based on meteorological data and MODIS NDVI data during 2001-2010，the spatial and temporal pattern of vegetation NPp in China was simulated using an improved light use efficiency model(CASA model)，and the relationships between NPp and climate factors were analyzed.The results showed that：(1)in recent 10 years，the spatial distribution of the mean vegetation NPp of China indicated an obvious zonality，was a gradual increase of the mean NPP from northwest to southeast.The minimum value of vegetation NPP was in the northwest desert，wiht less than 100 gC/m2.The vegetation NPP values in most areas of south China were more than 1000 gC/m2，especially in Guangxi，Guangdong and Hainan provinces，which was more than 1500 gC/m2.a-1.(2)There was an increase trend of mean vegetation NPP year by year over the study period with a rate of 2.82 gC/m2.a-1.The correlation coefficient was 0.552，but it didn′t reach a significant level.(3)There was a positive correlation between the mean annual NPp and mean annual temperature in the most parts of China in recent 10 years，and the area was 75.24%.(4)There was a positive correlation between the mean annual NPp and mean annual precipitation in the vast parts of China in recent 10 years，and the area proportion was 99.91%.This in dicated that the influence of precipitation on the vegetation NPP was greater than the mean annual temperature.

net primary productivity(NPP)； spatial and temporal change； precipitation； temperature； China

10.7621/cjarrp.1005-9121.20160904

2015-11-02

仲曉春(1984—)，男，江蘇東臺(tái)人，博士、副研究員。研究方向：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)生態(tài)信息化與農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全。

※通訊作者：孫成明(1973—)，男，江蘇宿遷人，博士、博士后、副教授。研究方向：作物生長(zhǎng)模擬與圖像識(shí)別。Email：cmsun@yzu.edu.cn

中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技創(chuàng)新工程(2015)

TP79; Q948

A

1005-9121[2016]09-0016-07