植被NPP時空格局與氣象因子的關(guān)系分析

周 婧，何政偉，張 志，陳 林

（1.成都理工大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，四川 成都 610059；2.成都理工大學(xué) 旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，四川 成都 610059）

植被凈初級生產(chǎn)力（NPP）是指綠色植物在單位時間和單位面積上所產(chǎn)生的有機物質(zhì)總量扣除自養(yǎng)呼吸后剩余的部分，是表征植物活動的關(guān)鍵因子，可作為評價生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能和生物圈承載力的重要指標，用以分析區(qū)域生態(tài)環(huán)境本底狀況[1-3]。

1 研究區(qū)概況

川西北江河源區(qū)地處四川省西北部，青藏高原東部，由若爾蓋、石渠、紅原、色達、阿壩、甘孜、壤塘7個縣組成，總面積為8.02萬km2，總?cè)丝诩s為40萬，主要地形為谷地和淺丘。研究區(qū)位于黃河、長江兩大水系的上游，是重要的水源涵養(yǎng)功能區(qū)和生態(tài)保護區(qū)，主要氣候類型為高原亞寒帶氣候以及濕潤、半濕潤氣候，日照較長，晝夜溫差大，年均氣溫低[4]。植被以高山草甸為主，森林面積極少，是我國重要的牧區(qū)之一。由于過度放牧、氣候條件嚴峻、地勢較高等原因?qū)е缕渖鷳B(tài)環(huán)境脆弱性加劇，其水源涵養(yǎng)功能和生物多樣性較易受到破壞，因此實時了解其植被生長狀況對認清該區(qū)域生態(tài)現(xiàn)狀和保護生態(tài)環(huán)境具有重要意義。

2 NPP反演

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文選擇MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品，通過MRT工具進行投影變換、重采樣和掩膜。氣象數(shù)據(jù)選用月均溫度、降水量、相對濕度和日照百分率等。

2.2 反演過程

本文利用CASA模型計算NPP，該模型屬于光能利用率模型，具體計算過程為[5-12]：

1）計算區(qū)域潛在蒸散量Ep，計算公式為：

2）根據(jù)Ep和月降水量P計算區(qū)域蒸散量E和月太陽凈輻射Rn，計算公式為：

3）根據(jù)Ep計算表征植物可利用的有效水分含量的影響程度，計算公式為：

4）根據(jù)T計算溫度影響系數(shù)，最大光能利用率εmax使用朱文泉的模擬值。

5）根據(jù)相對濕度R、溫度t計算地面水汽壓e，es0=0.107 8 Pa，a、b為常數(shù)。

6）通過e、日照百分率S計算最大晴天總輻射量Q0，進一步求出 PAR。a=0.229，b=0.679，C1、C2、C3為常數(shù)，φ為緯度，H為海拔。

7）根據(jù)NDVI計算FPAR，計算公式為：

8）根據(jù)FPAR計算NPP，公式為：

3 NPP時空變化特征

3.1 NPP時間特征

2006～2009年NPP逐月均值分布如圖1所示，可以看出，研究區(qū)NPP呈較強的季節(jié)性（表1）。以2009年為例，3～5月（春季）水熱條件較差，NPP維持低水平，增幅極低，NPP積累量占全年的16.2%；隨著水熱條件的提高，6～8月（夏季）NPP月積累量急速上升，在7、8月積累量達到最高值，NPP積累量占全年的63.2%；秋季水熱條件開始下降，NPP月積累量開始快速下降，NPP積累量占全年的19.3%；12月～次年2月（冬季）是一年中NPP積累量最少的時段，NPP積累量占全年的1.2%。總體來看，2006～2009年各季NPP所占百分比無明顯變化，但夏季NPP占比略有下降，春、秋季占比略有增加，可能是由于氣候變暖，導(dǎo)致植被物候期延長所致。

分析研究區(qū)NPP逐年變化情況可知，2006～2009年NPP年均值在297.56～314.56 gCm-2a-1范圍內(nèi)變化，波動不大，其中2008年最低，可能是由于該年水熱條件降低所致。

圖1 研究區(qū)月均NPP變化趨勢圖

表1 各季NPP占比和年NPP總量

3.2 NPP空間特征

分析研究區(qū)植被NPP空間分布特征可知，NPP空間分布存在明顯差異（圖2），由東向西逐步遞減，可能是因為東部海拔較低，地勢平坦，而西部地區(qū)海拔較高，且多高山，不利于植被生長而造成的。同時，比較各樣點逐月NPP發(fā)現(xiàn)，自東向西NPP峰值出現(xiàn)時段前移，由8月變?yōu)?月，東部地區(qū)NPP峰值主要集中于8月，而西部地區(qū)NPP峰值基本集中于7月（圖3），這可能與研究區(qū)東西部地形、高程有關(guān)。

圖2 2006～2009年NPP空間分布

圖3 研究區(qū)各樣點逐月NPP變化趨勢

本文從海拔、坡度、坡向3個角度來分析研究區(qū)NPP變化情況，如圖4所示，可以看出，研究區(qū)平均海拔較高，大部分位于3 000～5 000 m范圍內(nèi)，高程自西向東呈遞減趨勢。在2 503～4 100 m，NPP隨海拔的升高略有下降，但降幅較??；在4 100 m處出現(xiàn)一個拐點，下降速度明顯加快；在5 440 m處NPP降到最低值，表明NPP與高程可能存在拮抗關(guān)系。分析研究區(qū)NPP與坡度的關(guān)系可知，東、西部地區(qū)的坡度未表現(xiàn)出明顯的差異，地形起伏度不大，超過90%的地區(qū)位于0～15°范圍內(nèi)；在0～25°范圍內(nèi)，NPP隨坡度的升高略有增長，但變化不明顯；在25～28.6°范圍內(nèi)，NPP隨坡度的升高快速增長，達到404 gCm-2a-1，表明研究區(qū)內(nèi)植被NPP隨坡度升高而增長。分析研究區(qū)不同坡向的NPP變化趨勢可知，NPP在東、東南方向達到最高值，再沿順時針方向遞減，在西、西北方向達到最低值，然后又沿順時針方向遞增，這可能是由于研究區(qū)處于北半球，所以東、東南坡日照條件較好，植被NPP較高。

研究區(qū)東、西部地區(qū)不同坡度、坡向分布均勻，未見明顯地域差異，但高程則呈明顯的西高東低區(qū)域特征，因此高程差異可能是導(dǎo)致研究區(qū)NPP東高西低以及自東向西NPP峰值時段前移的重要因子之一。

圖4 海拔、坡度、坡向與NPP的關(guān)系

3.3 NPP區(qū)域增減分析

本文基于像元一元線性回歸方法計算研究區(qū)NPP絕對年際變化率，計算公式為：

式中，θslope為像元在一段時間內(nèi)一元線性回歸方程的斜率；n為年數(shù)；NPPi為像元點在第i年的NPP。θslope＞0表明 NPP呈增加趨勢，θslope＜0表明 NPP呈減少趨勢，|θslope|≈0表明NPP較穩(wěn)定。

標準差分級法可較好地表現(xiàn)平均值與要素屬性之間的差異，因此本文采用該方法來對NPP年際變化率進行分級，共分為7級（圖5），其中重度NPP減少占研究區(qū)總面積的0.71%、中度NPP減少占5.53%、輕度NPP減少占22.57%、相對穩(wěn)定區(qū)域占42.43%、輕度NPP增加占20.80%、中度NPP增加占7.19%、重度NPP增加占0.76%。研究區(qū)NPP增長與減少面積相差不大，但NPP增長和減少區(qū)域呈明顯的空間分布差異，NPP增加區(qū)域主要集中于地形起伏較大、海拔較高的西部高原山區(qū)，減少區(qū)域則主要出現(xiàn)在較平坦的、易受人類活動干擾的中部地區(qū)，而東部NPP總體較穩(wěn)定。

圖5 川西北江河源區(qū)2006～2009年NPP增減格局圖

4 NPP對氣候變化的響應(yīng)

4.1 氣象因子影響的滯后性

氣象因子對NPP具有重要影響，但其影響具有一定滯后性，因此存在上月氣象因子對當月NPP的貢獻大于當月氣象因子對NPP的貢獻的可能。以2009年8月為例，在研究區(qū)內(nèi)均勻提取樣點，樣點NPP和氣象數(shù)據(jù)如表2所示，將樣點8月NPP分別與7、8月的氣象因子進行線性及多項式擬合，分析過程中去除兩個明顯異常樣點，以得到更準確的結(jié)果，結(jié)果見表3。線性和多項式擬合結(jié)果均反映8月NPP與8月溫度建立的回歸方程的R2均低于0.2，但與7月溫度建立的回歸方程的R2均高于0.5，說明氣象因子對NPP的影響具有一定滯后性。7、8月降水量和溫度與8月NPP線性和多項擬合結(jié)果表明，8月NPP主要受7月降水量的影響。

4.2 相關(guān)性分析

溫度和降水量是植被NPP變化的主要驅(qū)動因子，如圖6所示，雖然研究區(qū)的月降水量出現(xiàn)雙峰現(xiàn)象，但降水量和氣溫總體呈正態(tài)分布，且二者的時間變化趨勢相似。2～8月溫度和降水量均逐漸上升，一般在7、8月達到峰值，9月開始下降，在12月、次年1月降到最低，呈明顯的季節(jié)性特征，夏、秋季降水量較多同時伴有高溫，春、冬季則為低溫少雨，即研究區(qū)NPP變化具有較強的季節(jié)性差異。分析NPP與溫度、降水量的變化趨勢可知，從時間上分析，研究區(qū)月均NPP與月均溫度和降水量的變化趨勢幾乎一致；從空間上分析，NPP與溫度、降水量的空間分布特征也較一致，由東向西減弱，說明溫度和降水量對NPP的增長有促進作用，但由于氣象因子對植被NPP影響的滯后性，NPP峰值出現(xiàn)的時間比溫度、降水量峰值出現(xiàn)時間約晚一個月。

表2 NPP和氣象因子樣點數(shù)據(jù)

表3 NPP與氣象因子的線性、多項式回歸結(jié)果

為了更清楚地了解各氣象因子與植被NPP的相關(guān)性，計算月均溫度、月降水量與月均NPP之間的相關(guān)系數(shù)，如表4所示，可以看出，NPP與溫度、降水量的相關(guān)系數(shù)均較高，其中NPP與降水量的相關(guān)系數(shù)大于0.8，屬高度相關(guān)；NPP與溫度的相關(guān)系數(shù)為0.79，相關(guān)性較強，這一結(jié)果與NPP和氣象因子的擬合結(jié)果一致，因此降水量是研究區(qū)NPP變化的主要驅(qū)動因子。

圖6 2006～2009年NPP與氣象因子逐月均值

表4 NPP與氣象因子的相關(guān)系數(shù)

5 結(jié) 語

本文利用MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)和氣象資料進行川西北江河源區(qū)的植被NPP反演，并分析了研究區(qū)NPP的空間分布特征、時間變化情況以對溫度、降水量兩個氣象因子的響應(yīng)情況，得到的結(jié)果如下：

1）從時間上分析，研究區(qū)NPP呈正態(tài)分布，具有明顯的季節(jié)性特征，夏、秋季積累量較多，超過全年積累量的80%，春、冬季積累量較少，不到全年積累量的20%。2006～2009年，研究區(qū)夏、冬季積累量略有下降，春、秋季積累量略有上升，這一現(xiàn)象可能與研究區(qū)水熱條件的變化有關(guān)。

2）2006～2009年研究區(qū)NPP均值在297.56～314.56 gCm-2a-1之間變動，空間分布差異明顯，整體上呈由東向西遞減的趨勢；且由樣點NPP逐月變化情況可知，研究區(qū)自東向西存在NPP峰值前移的現(xiàn)象。分析研究區(qū)NPP隨高程、坡度、坡向的變化情況可知，高程可能是研究區(qū)NPP分布空間差異和NPP峰值前移的主要影響因子。

3）2006～2009年研究區(qū)NPP增加和減少面積相差不大，但NPP增加區(qū)域主要位于受人類活動影響較少的西部高原、高山地區(qū)，而NPP減少區(qū)域主要位于易受人類活動影響的、地形起伏度較低的中部地區(qū)。

4）研究區(qū)月均溫度和降水量時空變化動態(tài)基本一致，從時間角度來看，NPP與氣溫、降水量均呈正態(tài)分布，且表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性差異；溫度、降水量增加時NPP也增加，說明這兩個氣象因子對NPP具有協(xié)同效應(yīng)，但由于氣象因子影響的滯后性，NPP峰值出現(xiàn)時間比氣象因子峰值出現(xiàn)時間推遲一個月。從空間角度來看，NPP與溫度、降水量總體上均呈東高西低的變化趨勢。

5）將2009年8月NPP分別與2009年7、8月的氣象因子進行線性、多項式擬合發(fā)現(xiàn)，8月NPP與7月降水量建立的回歸方程的R2高于與本月降水量建立的回歸方程的R2，說明當月NPP主要受上月氣象因子的影響。

6）通過計算月均NPP與月均降水量、溫度的相關(guān)系數(shù)發(fā)現(xiàn)，NPP與溫度、降水量的相關(guān)系數(shù)均較高，說明這兩個氣象因子對NPP變化均有較大影響，且降水量的相關(guān)系數(shù)略高于溫度，表明降水量是研究區(qū)NPP變化最主要的驅(qū)動因子。