森林植被凈初級(jí)生產(chǎn)力與氣候因子關(guān)系研究
——以京津冀地區(qū)為例

張曉藝，馮仲科，張曉麗，范永祥

（北京林業(yè)大學(xué) 精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083）

全球氣候變化是當(dāng)今生態(tài)發(fā)展的熱點(diǎn)問(wèn)題，位于我國(guó)心臟地帶的京津冀地區(qū)近年來(lái)的生態(tài)建設(shè)出現(xiàn)了種種問(wèn)題，這種情況受到了社會(huì)的廣泛關(guān)注。森林植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（Net Primary Productivity，NPP）水平是決定生態(tài)發(fā)展方向的重要因素，NPP作為陸地生態(tài)系統(tǒng)中物質(zhì)循環(huán)與能量流動(dòng)的重要組成部分和陸地植被生長(zhǎng)或生產(chǎn)活動(dòng)的測(cè)量媒介，不僅直觀(guān)反映了植被群落在自然環(huán)境下的生產(chǎn)能力，而且是判定生態(tài)系統(tǒng)碳積累和調(diào)節(jié)生態(tài)過(guò)程的主要因子，而氣候變化會(huì)對(duì)植被生產(chǎn)力的高低產(chǎn)生很大影響[1-4]。

傳統(tǒng)的樣地清查研究方法在典型樣地中，以土壤、植被及凋落物等的生物量作為研究植被凈初級(jí)生產(chǎn)力的基礎(chǔ)，費(fèi)時(shí)費(fèi)力又很難保證準(zhǔn)確性[5]。隨著遙感與GIS的發(fā)展，可以獲得準(zhǔn)確的歷史數(shù)據(jù)，快速定量，并通過(guò)植被生產(chǎn)力和氣候因子的空間分布制圖，直觀(guān)地反映時(shí)空分布情況及二者間的相關(guān)關(guān)系，為實(shí)現(xiàn)京津冀地區(qū)協(xié)同發(fā)展的生態(tài)建設(shè)提供數(shù)據(jù)支撐[6-8]。通過(guò)研究森林植被凈初級(jí)生產(chǎn)力NPP和氣候因子的變化情況，得出NPP對(duì)氣候因子的響應(yīng)規(guī)律，以此為未來(lái)NPP的變化趨勢(shì)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并為生態(tài)發(fā)展建設(shè)提出針對(duì)性建議。

1　材料與方法

1.1　數(shù)據(jù)來(lái)源

遙感數(shù)據(jù)MODIS衛(wèi)星遙感產(chǎn)品MOD17A3數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)地質(zhì)勘探局[9-10]。包括Gpp_1 km，Npp_1 km 和Gpp_Npp_QC_1 km三個(gè)波段。

氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集。

1.2　研究方法

1.2.1MODIS遙感產(chǎn)品數(shù)據(jù)計(jì)算方法

MODIS產(chǎn)品MOD17A3數(shù)據(jù)的NPP波段，可定量反映NPP的空間分布[11]。獲取包括從2000到2014年共15 a的數(shù)據(jù)，每年包括中國(guó)區(qū)范圍內(nèi)編號(hào)“h26v04”、“h26v05”、“h27v04”、“h27v05”4部分?jǐn)?shù)據(jù)。使用HDFExoplorer文件查看器，讀取HDF格式文件，分辨率為1 km，使用ArcGIS的“以表格顯示分區(qū)統(tǒng)計(jì)功能”，將各像元數(shù)值按一定規(guī)律和單位轉(zhuǎn)換處理為NPP值，計(jì)算京津冀地區(qū)各年度NPP均值。將HDF格式文件轉(zhuǎn)換為T(mén)IFF格式，并按京津冀區(qū)矢量范圍進(jìn)行裁剪，完成空間分布制圖。

1.2.2氣象數(shù)據(jù)空間分析方法

獲取2000—2014年氣象數(shù)據(jù)，在中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的中國(guó)地面氣候資料年值數(shù)據(jù)集中獲取北京、天津、河北三個(gè)地方的日照時(shí)數(shù)（1 h），平均風(fēng)速（1 m/s），降水量（1 mm），平均相對(duì)濕度（1%），平均水汽壓（1 hPa）和平均氣溫（1℃）數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)整理成按照不同年份分類(lèi)的數(shù)據(jù)，每年包括京津冀地區(qū)的不同氣象站點(diǎn)的數(shù)據(jù)。北京的氣象站點(diǎn)包括延慶、密云、北京；天津的氣象站點(diǎn)包括寶坻、天津、塘沽；河北省的氣象站包括張北、蔚縣、石家莊、邢臺(tái)、豐寧、張家口等。

采用WGS-84坐標(biāo)系統(tǒng)，按各區(qū)站點(diǎn)的經(jīng)緯度將各站點(diǎn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS中，京津冀地區(qū)各氣象站點(diǎn)分布見(jiàn)圖1，在屬性表中可查得各氣象要素?cái)?shù)值。在ArcGIS的空間統(tǒng)計(jì)模塊中，根據(jù)京津冀地區(qū)矢量范圍對(duì)氣象數(shù)據(jù)各屬性值進(jìn)行克里金空間插值，插值得到與MODIS數(shù)據(jù)具有相同坐標(biāo)系和分辨率的柵格圖像。

圖1　京津冀地區(qū)氣象站點(diǎn)分布Fig.1　Meteorological stations distruibution in Jing-Jin-Ji region

2　結(jié)果與分析

2.1　空間分析

2.1.1NPP空間分析

利用MOD17A3數(shù)據(jù)對(duì)京津冀地區(qū)森林植被進(jìn)行凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP）的估算，京津冀及各行政區(qū)NPP結(jié)果如表1所示。

表 1　京津冀地區(qū)及各行政區(qū)NPP數(shù)據(jù)Table 1　NPP data of study area and each administrative district

如圖2所示，京津冀地區(qū)森林植被凈初生產(chǎn)力的總體空間分布情況：京津冀地區(qū)NPP范圍跨度較大，西部和東南部部分地區(qū)NPP值較低，最低值出現(xiàn)在西北部，北部和西南部地區(qū)NPP值較高。京津冀地區(qū)NPP高值主要分布在境內(nèi)的燕山山脈，即冀北山地和北京北部山區(qū)和太行山脈，即北京西部及冀西山區(qū)。由于燕山山脈和太行山脈的林區(qū)中的落葉闊葉林區(qū)是主要的植被生產(chǎn)力的來(lái)源，因此NPP高值區(qū)分布在此。NPP低值主要分布在河北北部燕山山脈針葉林區(qū)和西部山地的混交林和灌叢林區(qū)，以及東部沿海地區(qū)。從行政區(qū)域上看，北京市和河北省承德市NPP值較高，天津市和河北省的廊坊市NPP值較低，NPP空間分布與各行政區(qū)森林植被覆蓋情況有很大關(guān)系，河北省承德市的森林面積最大，而廊坊市的森林覆蓋率較小，僅為2.9%。

圖2　2000—2014年研究區(qū)NPP空間分布Fig. 2　NPP distribution of study area from 2000 to 2014

2.1.2氣候因子空間分析

從克里金插值結(jié)果空間制圖可以看出，京津冀地區(qū)平均氣溫（見(jiàn)圖3）總體狀況從北至南，溫度不斷遞增，西部比東部平均氣溫稍低，各年度平均氣溫的空間分布情況類(lèi)似，不過(guò)從2000年至2014年，京津冀地區(qū)最低氣溫出現(xiàn)范圍逐漸向東延伸，2014年北京地區(qū)出現(xiàn)了局部高溫的情況。

圖3　2000—2014年研究區(qū)年均氣溫空間分布Fig. 3　Annual average temperature spatial distribution

圖4　2000—2014年研究區(qū)年降水量空間分布Fig. 4　Annual precipitation spatial distribution of study area from 2000 to2014

從克里金插值結(jié)果空間制圖得出，京津冀地區(qū)年降水量（見(jiàn)圖4），總體趨勢(shì)從西到東不斷遞增，北部地區(qū)較南部地區(qū)值較高。2002年京津冀地區(qū)南部該規(guī)律出現(xiàn)反轉(zhuǎn)，由西南至東南，年降水量逐漸遞減； 2014年降水量由西南至東北逐漸遞增，最高值出現(xiàn)在北京西部和天津北部。北京與天津兩市降水量較高，北京市降水量東部比西部多，天津市降水量北部比南部多。

2.1.3時(shí)間動(dòng)態(tài)分析

時(shí)間動(dòng)態(tài)分析包括NPP和氣候因子的分析，NPP和氣候因子各年數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。

其中NPP的時(shí)間動(dòng)態(tài)分析如圖5所示，從2000—2014年，京津冀地區(qū)NPP空間分布格局大體保持一致，平均年NPP為596.08 gc/m2，年度NPP均值時(shí)間曲線(xiàn)在2002年達(dá)到最低值511 gc/m2，2004年達(dá)到最高值686 gc/m2，2002年至2004年，增長(zhǎng)幅度較大，之后時(shí)間曲線(xiàn)波動(dòng)，在2008年出現(xiàn)小峰，在2010年有一個(gè)小的低谷。

2.2　相關(guān)分析

2.2.1空間相關(guān)分析

將各年平均氣溫與NPP空間分布圖進(jìn)行疊加分析得到：京津冀地區(qū)西北角平均氣溫值較低，其對(duì)應(yīng)位置NPP值也較低，隨著年均溫從西北到東南逐漸增大，NPP大體變化也由西北到東南逐漸增大。冀北山地和北京西北部地區(qū)NPP與氣溫都較高，北京市局部氣溫較高的地方NPP值較高，說(shuō)明較高氣溫會(huì)對(duì)NPP的提高提供有利的氣候條件。從空間分布可以看出氣溫對(duì)NPP有正相關(guān)影響。

京津冀地區(qū)隨著年降水量從西至東逐漸增大，NPP大體變化也由西至東逐漸增大，不過(guò)NPP的空間分布在東南部出現(xiàn)了值更低的現(xiàn)象。京津冀地區(qū)的年降水量，從西至東逐漸增加，而北部地區(qū)較南部地區(qū)值較高，同樣，研究區(qū)內(nèi)的NPP分布也是北部高于南部。從行政區(qū)域上看，河北省西北部分區(qū)域降水量較低，其N(xiāo)PP值很低；北京市和河北省的承德市降水量較高，且從2000年至2014年，該區(qū)域降水量有緩慢增多趨勢(shì)，其N(xiāo)PP值也較其它地區(qū)相對(duì)較高。從空間分布整體情況來(lái)看，降水量對(duì)NPP有正相關(guān)影響。

表 2　各年NPP和氣候因子數(shù)據(jù)Table 2　NPP and meteorological data of study area

圖5　京津冀地區(qū)NPP時(shí)間變化曲線(xiàn)Fig. 5　NPP-time variation curve in Jing-jin-ji region

2.2.2時(shí)間相關(guān)分析

從時(shí)間上探究森林植被凈初生產(chǎn)力與氣候因子的關(guān)系，用SPSS軟件進(jìn)行雙變量Pearson相關(guān)分析。2000年至2014年NPP與各氣候因子的描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)關(guān)系見(jiàn)表3。

其中NPP與降水量的相關(guān)關(guān)系呈現(xiàn)顯著性。NPP與降水量的相關(guān)分析結(jié)果見(jiàn)表4。NPP與年降水量為正相關(guān)關(guān)系，NPP隨年降水量的增大而增大。相關(guān)系數(shù)為0.515，顯著性（雙側(cè)）為0.05，NPP與年降水量的相關(guān)性在0.05水平上顯著相關(guān)。

表 3　NPP與氣候因子描述性統(tǒng)計(jì)量Table 3　NPP and climate factors data statistical magnitude

表 4　NPP與降水量的相關(guān)性Table 4　Correlation of NPP and precipitation

如圖6所示，由NPP與降水量的時(shí)間變化曲線(xiàn)對(duì)比，可以看出NPP與降水量時(shí)間變化規(guī)律基本一致，曲線(xiàn)直觀(guān)體現(xiàn)了NPP與降水量之間的顯著相關(guān)性。圖7為以降水量為橫坐標(biāo)，NPP為縱坐標(biāo)的散點(diǎn)圖，此圖走勢(shì)更清晰明確地印證了二者之間的關(guān)系，NPP隨年降水量的增大而增大，NPP與年降水量為正相關(guān)關(guān)系。

圖6　NPP與降水量時(shí)間變化曲線(xiàn)Fig. 6　NPP-time and precipitation-time variation curve in Jing-Jin-Ji region

圖7　NPP與降水量散點(diǎn)Fig. 7　NPP and precipitation scatter diagram

3　結(jié)論與討論

3.1　結(jié)　論

（1）NPP與氣候因子的空間相關(guān)性

隨著京津冀地區(qū)年均溫從西北到東南逐漸增大，NPP大體變化也由西北到東南逐漸增大。隨著年降水量從西至東逐漸增大，NPP也由西至東逐漸增大，從空間分布整體情況來(lái)看，氣溫和降水量均對(duì)NPP有正相關(guān)影響。

（2）NPP與氣候因子的時(shí)間相關(guān)性

由NPP與氣候因子的相關(guān)分析得出NPP與降水量之間存在顯著相關(guān)性，NPP與年降水量為正相關(guān)關(guān)系，NPP隨年降水量的增大而增大。未來(lái)降水量若有增多趨勢(shì)，則對(duì)森林植被生產(chǎn)力的提高提供了有利的氣候條件。

據(jù)此，可以通過(guò)增加降水量，來(lái)提高京津冀地區(qū)的森林植被生產(chǎn)力。植樹(shù)造林，恢復(fù)植被，修建水庫(kù)，擴(kuò)大水面和濕地都將會(huì)使空氣的濕度增加，降水增多。在京津冀一體化協(xié)同發(fā)展的過(guò)程中，通過(guò)一系列生態(tài)修復(fù)手段，改善京津冀地區(qū)的生態(tài)環(huán)境，加強(qiáng)京津冀地區(qū)的生態(tài)文明建設(shè)[12]。

3.2　討 論

（1）對(duì)NPP估算，除了利用MOD17A3數(shù)據(jù)計(jì)算，還可根據(jù)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)模型如Chikugo、CASA模型估算NPP[13]。由于只采用單一的計(jì)算方法，可能導(dǎo)致NPP值存在誤差。進(jìn)一步研究會(huì)通過(guò)利用模型估算NPP的方法對(duì)現(xiàn)有NPP結(jié)果進(jìn)行比對(duì)與驗(yàn)證，為NPP與氣候因子關(guān)系的研究提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（2）氣象站點(diǎn)的信息空間插值后由于地表植被覆蓋、地形起伏等因素，存在誤差[14-16]，因此在插值時(shí)必須考慮到陸面不均勻性。使用克里金插值法把氣象數(shù)據(jù)從站點(diǎn)插值到區(qū)域上，存在一定的誤差。氣象數(shù)據(jù)的空間插值有很多不同的方法[17]，為了提高插值精度可從以下方面著手：增加原始數(shù)據(jù)站點(diǎn)的數(shù)量，同時(shí)站點(diǎn)的分布應(yīng)盡量均勻。站點(diǎn)越多，精度越高；盡量考慮地形、地表植被覆蓋等對(duì)插值的影響；研究更適合的插值方法，以減少誤差。

（3）對(duì)結(jié)果進(jìn)行討論，京津冀地區(qū)2000年至2014年森林植被凈初生產(chǎn)力與部分氣象因子相關(guān)性不顯著，NPP與這些氣象因子相關(guān)性很小，如平均風(fēng)速和平均水汽壓，NPP幾乎不受這些氣象因子變化的影響。如果采用不同的相關(guān)性的分析方法可能會(huì)出現(xiàn)不同的結(jié)果。日后可以采用不同的分析方法研究氣象因子對(duì)森林植被生產(chǎn)力的影響規(guī)律，并對(duì)不同分析結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。

（4）在全球變暖的趨勢(shì)下，進(jìn)一步討論氣候變化對(duì)京津冀地區(qū)森林植被生產(chǎn)力的影響。隨著全球變暖，大氣水循環(huán)加快，總降水量會(huì)增加[18-21]。但由于全球變暖，極端天氣氣候事件增加，災(zāi)害性天氣強(qiáng)度增大，這樣會(huì)造成降水分布不均勻[22]，可能造成部分地區(qū)降水量增大，而某地區(qū)干旱程度加大的情況。所以在全球變暖造成的總降水量增加的情況下，森林植被生產(chǎn)力不一定會(huì)提高。我們還是要竭力抑制全球變暖的速度，減少極端天氣氣候事件，改善京津冀地區(qū)的生態(tài)環(huán)境。