錫林郭勒盟2006-2015年植被NPP變化分析

湯曾偉，王 宏，李曉兵，遲登凱，李曉慧

(環(huán)境遙感與數(shù)字城市北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部，北京 100875)

植被凈初級生產(chǎn)力(net primary productivity，NPP)定義為綠色植被在單位時(shí)間、單位面積內(nèi)由光合作用所固定的有機(jī)質(zhì)總量(gross primary productivity，GPP)減去自身呼吸作用(autotrophic respiration，RA)后還剩余的有機(jī)質(zhì)部分，單位為g·(m2·a)-1[1-2]。NPP作為地表的碳循環(huán)和能量傳遞的重要部分，不僅直接反映了植被在自然環(huán)境下的生產(chǎn)能力和生產(chǎn)質(zhì)量，同時(shí)也成為了判定全球或者局部區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳匯和碳源的重要因子[3]。

NPP估算模型根據(jù)模擬方式的不同大致分為氣候生產(chǎn)力模型、生態(tài)過程模型和光能利用率模型3種。典型的氣候統(tǒng)計(jì)模型有Miami模型和Thornthwaite Menorial模型、朱志輝[4]建立的北京模型、周廣勝和張新時(shí)[5-6]建立的綜合模型、Lin[7]建立的分類指數(shù)模型，以及基于國際生物學(xué)計(jì)劃(International Biological Programme，IBP)研究期間世界各地的植被資料建立起來的Chikugo模型。生態(tài)過程模型的代表有BEPS[8]、TEM[9]、Forest-BGC[10]以及BIOME-BGC[11]模型。光能利用率代表模型有GLO-PEM[11]、C-FIX[12]和CASA模型[13]。本研究采用CASA模型，一是因?yàn)槠鋮?shù)簡單，能隨時(shí)間和地點(diǎn)變化而變化，并通過水分和溫度進(jìn)行校正，可直接向全球推廣；二是因?yàn)橹脖还趯庸夂嫌行л椛湮毡壤梢酝ㄟ^衛(wèi)星獲取，不需要野外實(shí)測；三是作為一種遙感模型，該模型可以做到長期監(jiān)測NPP月、季、年的動(dòng)態(tài)變化。

錫盟地區(qū)作為我國也是全世界溫帶草原中植被保存最完整、飼用資源量最大、草地類型最多的地區(qū)，其生態(tài)環(huán)境變化一直備受關(guān)注。但隨著近些年來人類在該地過度放牧、開采大型露天礦，以及對土地的不合理利用等，導(dǎo)致該地草原退化嚴(yán)重。因此，長期對該地的植被生產(chǎn)力和其影響因子進(jìn)行監(jiān)測顯得尤為重要。金云翔等[14]通過對歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)和生物量數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，估算了該地區(qū)2005―2009年間不同草原的草產(chǎn)量；劉海江等[15]直接應(yīng)用美國MOD17A3數(shù)據(jù)分析了錫盟地區(qū)2000―2010年間NPP時(shí)空變化和其氣象響應(yīng)；龍慧靈等[16]運(yùn)用NOAA數(shù)據(jù)估算了整個(gè)內(nèi)蒙地區(qū)的NPP，得出NPP受降雨影響最密切的月份在10月和4月的結(jié)論。

當(dāng)前大多數(shù)研究以分析NPP及其氣候響應(yīng)居多，較少考慮牧畜等因素。牲畜作為草原生態(tài)系統(tǒng)不可缺少部分，其生長發(fā)育、進(jìn)食排糞等生理過程都會對草原產(chǎn)生舉足輕重的影響。另外，牧畜因素作為草原生態(tài)和國民經(jīng)濟(jì)的連接部分，直接關(guān)系生產(chǎn)。研究牧畜量對生產(chǎn)力的影響，最關(guān)鍵點(diǎn)在于可進(jìn)行人為調(diào)控，并且可控性遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于氣象因素，其研究成果對于決策制定、管理規(guī)劃的意義更加重大。為此，本研究以錫林郭勒盟全境植被為研究對象，采用CASA模型探究其近10年來NPP的變化趨勢，以及NPP與氣象因子、牧畜量之間的關(guān)系，為錫盟草原的土地管理、土地規(guī)劃提供決策支持。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

錫林郭勒盟行政區(qū)位于111°09′-119°58′ E,41°35′-46°46′ N，為內(nèi)蒙古自治區(qū)所轄盟，駐地錫林浩特，位于中國的正北方，內(nèi)蒙古自治區(qū)的中部。該地屬于干旱半干旱的溫帶大陸性季風(fēng)氣候。全年盛行西北風(fēng)，年平均氣溫1.3～4.8 ℃，最高氣溫達(dá)21 ℃(7月)，最低氣溫-20 ℃(1月)。其降水從西北到東南遞增，年均降水量150～400 mm，東部降水量一般在400 mm以上，而阿巴嘎旗以西、正鑲白旗北部以及鑲黃旗等錫盟南部地區(qū)年降水量則一般不足 200 mm。錫林郭勒盟地區(qū)植被以草原為主，草地占植被面積高達(dá)95%，呈水平地帶性分布，主要以草甸草原、典型草原和荒漠草原為主。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

研究所用到的MOD13Q1產(chǎn)品來自USGS，該數(shù)據(jù)為經(jīng)過校正后的16天250 m NDVI三級產(chǎn)品。由于錫盟草原區(qū)氣候寒冷，每年冰凍期長達(dá)5個(gè)月，因此只選取每年4-10月的數(shù)據(jù)。研究區(qū)范圍位于分幅格網(wǎng)h25v04、h26v04內(nèi)，共計(jì)280幅(7個(gè)月×2景×10年×2格)影像數(shù)據(jù)。對每旬兩景影像鑲嵌和重投影，為使研究區(qū)變形量最小，采用42° N、46° N作為南北標(biāo)準(zhǔn)緯線，115° E作為中央經(jīng)線。氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)，選取錫盟境內(nèi)及其周邊共計(jì)27個(gè)氣象站和13個(gè)輻射站在2006-2015年間地面氣候月值數(shù)據(jù)集和太陽輻射月值數(shù)據(jù)集。中國土地利用類型空間分布圖[17-19]數(shù)據(jù)來源來于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)。牧畜量數(shù)據(jù)來源于錫林郭勒盟統(tǒng)計(jì)局(http://tjj.xlgl.gov.cn/ywlm/tjsj/lnsj/scqk/)

1.3 NPP估算模型

本研究在Potter[20]建立的CASA模型的基礎(chǔ)上，采用朱文泉等[21-22]模擬的中國典型植被最大光能利用率εmax作為參數(shù)，該模型能夠很好地模擬中國不同類型草地的時(shí)空變化特征[23]，其計(jì)算公式如下：

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)。

(1)

式中：APAR(absorbed photosynthetically active radiation)表示像元x處的植被冠層在t時(shí)間段內(nèi)吸收的太陽輻射(MJ·m-2)，其取決于當(dāng)?shù)靥栞椛淇偭亢筒煌脖坏淖陨砩硖匦?計(jì)算方法如公式(2)所示。ε為x像元在t時(shí)間段的實(shí)際光能利用率(gC·MJ-1)，計(jì)算方法如公式(3)所示。

APAR(x,t)=SOL(x,t)×[FPARNDVI+(1-α)FPARSR]×γ。

(2)

式中：SOL為太陽總輻射量(MJ·m-2)，F(xiàn)PARNDVI和FPARSR分別為通過NDVI和SR計(jì)算得到的植被冠層光合有效輻射吸收比例系數(shù)，由于經(jīng)NDVI所估算出的值比實(shí)測值要高，而SR所估算的值要比實(shí)測值低，通過調(diào)整系α，得到實(shí)際光合有效輻射吸收比例。γ為一常數(shù)，取值0.5，表示植被所能利用的光合有效輻射量占太陽總輻射量的比例。

ε(x,t)=εmax×Tε(x,t)×Wε(x,t)。

(3)

式中：Tε和Wε分別表示x像元處的植被在t時(shí)間段的溫度脅迫系數(shù)和水分脅迫系數(shù)，計(jì)算方法參見公式(4)和公式(5)。εmax表示最大光能利用率，和植被類型有關(guān)，采用朱文泉等[21-22]模擬的中國典型植被最大光能利用率。

Tε(x,t)=Tε1(x,t)×Tε2(x,t);

(4)

Wε=0.5+0.5×E(x,t)/EP(x,t)。

(5)

式中：溫度脅迫系數(shù)由低溫脅迫系數(shù)Tε1和高溫脅迫系數(shù)Tε2共同決定，水分脅迫系數(shù)Wε反映水分環(huán)境變化擾動(dòng)光合作用程度，當(dāng)?shù)乇憝h(huán)境處于極干旱時(shí)，取值0.5，當(dāng)?shù)乇順O濕潤時(shí)取值1。這里采用周廣勝和張新時(shí)[5-6]模型中的區(qū)域?qū)嶋H蒸散量E(x,t)和區(qū)域潛在蒸散量EP(x,t)之比來反映地表環(huán)境濕度。

1.4 分析方法

本研究逐像元計(jì)算NPP的線性趨勢斜率和變異系數(shù)來反映錫盟2006―2015年間植被凈初級生產(chǎn)力的變化趨勢。線性趨勢斜率和變異系數(shù)計(jì)算公式如下：

(6)

(7)

式中：K為監(jiān)測指標(biāo)的的趨勢斜率，CV為變異系數(shù)。n為監(jiān)測指標(biāo)的樣本數(shù)，此處取10，表示10 a。NPPi表示第i年的NPP取值。NPPmean表示10年來錫盟地區(qū)的NPP平均值。趨勢斜率反映樣本的增減情況，若趨勢斜率大于0，則表示樣本變化呈增加趨勢，若趨勢斜率小于0，則表示樣本變化呈減小趨勢。

NPP及其影響因子之間的響應(yīng)規(guī)律通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)來反映。當(dāng)k=2時(shí)，稱為零階相關(guān)，只計(jì)算兩個(gè)變量的Pearson相關(guān)系數(shù)。若有k(k>2)個(gè)變量x1,x2，…，xk(此處變量指估算的NPP和其影響因子),則兩個(gè)任意變量xi和xj的g階偏相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式為：

Rij(l1,l2,…,lg)=

(8)

式中：右邊均為相關(guān)變量的g-1階偏相關(guān)系數(shù)。

為了進(jìn)一步分析NPP變化及其影響因子之間的相關(guān)性，將計(jì)算出來的相關(guān)性按照數(shù)值大小進(jìn)行分級，其分級標(biāo)準(zhǔn)如表1所列。

表1 相關(guān)性分級標(biāo)準(zhǔn)Table 1 The level of correlation classification

2 結(jié)果與分析

2.1 估算結(jié)果精度驗(yàn)證

在研究區(qū)內(nèi)設(shè)置了60個(gè)250 m×250 m的樣區(qū)，每個(gè)樣區(qū)四角和中心再設(shè)置1個(gè)1 m×1 m的小樣方，并于2011年進(jìn)行了生物量和坐標(biāo)信息調(diào)查，取5個(gè)小樣方的平均生物量作為大樣區(qū)的生物量。將生物量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為NPP后與估算的NPP數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，如圖1所示。相關(guān)性分析結(jié)果顯示，其相關(guān)系數(shù)為0.817(P<0.001)，說明估算的NPP與真值之間顯著相關(guān)，采用改進(jìn)CASA模型來估算錫林郭勒盟地區(qū)的植被NPP是可行的。

圖1 實(shí)測NPP與估算NPP的關(guān)系Fig. 1 Relationship between the simulated net primary productivity (NPP) and measured NPP

2.2 NPP空間分布特征

2006-2015年錫林郭勒盟植被NPP估算結(jié)果如圖2所示。錫盟地區(qū)NPP在0～750 gC·(m2·a)-1。平均植被凈初級生產(chǎn)力為250.7 gC·(m2·a)-1，該結(jié)果與趙芬[24]、楊勇等[25]和Zhang等[26]估算結(jié)果基本一致。在空間分布的趨勢上，錫盟地區(qū)整體呈現(xiàn)西南向東北遞增的態(tài)勢，將這一態(tài)勢和錫盟地區(qū)的植被種類水平分帶、水熱條件等進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)走勢規(guī)律基本一致，這說明水熱條件在一定程度上影響該地區(qū)的NPP大小。其中NPP較低的地區(qū)有二連浩特市和蘇左旗西南部地區(qū)，這些地區(qū)大多為荒漠草原，植被種類以禾草小針茅(Stipaklemenzii)、沙生針茅(S.glareosa)和糙隱子草(Cleistogenessquarrosa)等為主，取值在0～100 gC·(m2·a)-1。由蘇左旗東北部、鑲黃旗和阿巴嘎旗組成的錫盟中部典型草原區(qū)NPP取值在125～250 gC·(m2·a)-1。由鑲黃旗、正鑲白旗、正藍(lán)旗組成的中南部地區(qū)植被大多以灌叢和溫帶叢生禾草草原為主，NPP取值略高于中北部地區(qū)，在240～350 gC·(m2·a)-1。NPP較高的地區(qū)有東烏珠沁旗和西烏珠沁旗，此地和通遼市新安盟接壤，植被類型大多為草甸草原、灌叢以及落葉闊葉林等，部分地區(qū)NPP取值在500 gC·(m2·a)-1以上。

2.3 NPP時(shí)空變化趨勢

2006-2015年間錫盟大部分地區(qū)NPP均呈上升趨勢，但增長幅度不大，平均增幅4.56 gC·(m2·a)-1。整體增幅呈現(xiàn)東北高、西南低的格局，與草原類型分布一致，即草甸草原增幅>典型草原>荒漠草原。其中，NPP增長最快的地區(qū)位于東烏珠穆沁旗和西烏珠穆沁旗的東北部，趨勢斜率在15 gC·(m2·a)-1以上。NPP增長較慢區(qū)域位于蘇左旗和蘇右旗，且部分地區(qū)NPP增長為負(fù)。以上兩個(gè)區(qū)域變異系數(shù)較小，大部分在0.2以下，可以將這些地區(qū)劃分為生態(tài)穩(wěn)定區(qū)。在阿巴嘎旗、錫林浩特市以及東西烏珠沁旗四地交界處的趨勢斜率均在5～20 gC·(m2·a)-1，但是該地NPP變異系數(shù)值較大，在0.30以上，較其他旗(市)而言植被凈初級生產(chǎn)力波動(dòng)明顯，是錫林郭勒盟的生態(tài)敏感區(qū)。這也說明錫林郭勒盟草原的生態(tài)不穩(wěn)定區(qū)域正在其中部轉(zhuǎn)移，且由西向東擴(kuò)張，而西部荒漠草原由于最先經(jīng)歷該階段，生態(tài)已趨于相對穩(wěn)定。

2.4 NPP變化與氣象因子關(guān)系

NPP及其氣象因子相關(guān)系數(shù)結(jié)果(表2)顯示，部分高階偏相關(guān)性的顯著性水平并不高，并無統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義。因此，本研究只討論其零階相關(guān)。錫林郭勒盟地區(qū)年均NPP及其氣象因子之間的年際變化(圖3)顯示，該地區(qū)NPP走勢和降水走勢基本一致，相關(guān)系數(shù)為0.967且P<0.001,因此認(rèn)為NPP和降水量顯著相關(guān)。對于累積平均溫度而言，兩者在0.05水平上顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.733。單從相關(guān)系數(shù)和曲線走勢來說，累積日照時(shí)數(shù)對NPP還是有一定負(fù)面影響的，其原因在于當(dāng)日照時(shí)超過植被光合作用所需時(shí)，隨著日照時(shí)長的增加，溫度也會增加。相反，大風(fēng)速對于該地區(qū)的NPP增長在一定程度上是起促進(jìn)作用的，其原因在于風(fēng)速越大，氣體環(huán)流越明顯，降溫也越明顯，且由降溫減少的水汽蒸發(fā)大于起風(fēng)造成的水汽蒸發(fā)。

逐像元計(jì)算NPP和氣象因素之間的相關(guān)性結(jié)果(圖2m-p)及像元相關(guān)性統(tǒng)計(jì)結(jié)果(圖4)顯示，NPP與累積平均溫度達(dá)到一般負(fù)相關(guān)的像元數(shù)有62.7%，達(dá)到強(qiáng)負(fù)相關(guān)的像元數(shù)有23.5%。對于累積最高溫度這一指標(biāo)，負(fù)相關(guān)態(tài)勢更加明顯，達(dá)到強(qiáng)負(fù)相關(guān)的像元數(shù)有28%,比累積均溫度的強(qiáng)負(fù)相關(guān)像元數(shù)高出5個(gè)百分點(diǎn)，相反，對于累積最低溫這一指標(biāo)而言，負(fù)相關(guān)程度并不是太高。其原因在于高溫直接加速當(dāng)?shù)氐乃终舭l(fā)，且當(dāng)溫度過飽和時(shí)，植被會為了減少蒸騰作用而關(guān)閉氣孔進(jìn)而減少光能作用。并且，NPP和溫度的相關(guān)性會隨地域不同而不同，總體上東部的草甸草原和灌木植被所反映的負(fù)相關(guān)態(tài)勢更加明顯，也就是說該地NPP對氣溫響應(yīng)更為敏感，受降水和氣溫協(xié)同控制明顯。另外，錫盟地區(qū)NPP和降水的正相關(guān)性具有普遍性(圖2p)，基本不隨空間變化而變化。其中，達(dá)到強(qiáng)正相關(guān)的像元數(shù)目比有83.8%，達(dá)到一般負(fù)相關(guān)的像元數(shù)目比有14%，所以可以認(rèn)為降水因子是影響錫盟地區(qū)植被生產(chǎn)力大小的最主要因子。

圖2 錫林郭勒盟2006-2015年NPP變化以及其與氣象因子間的相關(guān)性Fig. 2 Net primary productivity (NPP) variation and correlation to meteorological factors in Xilingol league from 2006 to 2015

圖a-j分別為2006-2015年的NPP空間分布圖，圖k為NPP變異系數(shù)圖，圖l為NPP趨勢斜率圖，圖m-p分別為NPP與累積最高溫、累積最低溫、累積平均溫度和降水量之間的相關(guān)性。

The spatial distributions of vegetation NPP are in boxesa-j. The coefficient of variation is shown inkand the slope trend is shown inl. The correlation between NPP and cumulative maximum temperature, cumulative minimum temperature, cumulative average temperature, and precipitation are in boxedm-p, respectively.

表2 NPP及其氣象因子之間相關(guān)性Table 2 Correlation coefficients for net primary productivity (NPP) and climatic factors

“*”，“**”和“***”分別表示通過顯著性水平為0.05、0.01、0.001的檢驗(yàn)。下同。

“*”，“**” and “***”show significant differences at the 0.05, 0.01, and 0.001 level; respectively; similarly for the following tables.

圖3 NPP及氣象因子年際變化規(guī)律Fig. 3 Annual variation of net primary productivity (NPP) and meteorological factors

圖4 像元的相關(guān)性統(tǒng)計(jì)Fig. 4 Correlation statistics of pixels

1-6同表1所示。

1-6 are the same as Table 1.

為了分析降水和累積最高溫度對研究區(qū)NPP的影響機(jī)制和滯后效應(yīng)，分別計(jì)算該地區(qū)月NPP與其前期降水、前期月平均最高溫度的相關(guān)關(guān)系(包括當(dāng)月)，結(jié)果顯示，錫盟地區(qū)6、7月份降水和當(dāng)月以及后期NPP顯著相關(guān)(表3)，該結(jié)論與Zhang等[26]研究結(jié)果一致。特別是6月份降水，NPP對其滯后響應(yīng)長達(dá)3個(gè)月。該時(shí)間段正處雨季和植被生長期，降水相對較多，部分雨水能滲入地表，補(bǔ)給地下水，供植被后期所需，因此滯后周期較長。而4月返青期，降水僅與當(dāng)月NPP顯著相關(guān)，其原因在于該時(shí)間段內(nèi)降水較少，單次降水就足以改變植被生長狀況，地下水無法得到儲備。同樣，當(dāng)10月植被進(jìn)入枯黃期后，前期降水對植被NPP影響明顯減弱，只有當(dāng)月降水與其顯著相關(guān)。NPP對溫度的響應(yīng)沒有明顯的滯后效應(yīng)，溫度對植被生產(chǎn)力的影響主要集中在當(dāng)月(表4)。由于6月和7月正處植被生長季，高溫對光合作用有一定弱化效果，從顯著性水平和相關(guān)系數(shù)絕對值大小可以看出，這兩個(gè)月NPP對當(dāng)月的溫度的響應(yīng)較其他月份更加明顯，該結(jié)果和NPP對降水的響應(yīng)規(guī)律一致。

2.5 NPP變化與牧畜量關(guān)系

將錫林郭勒盟地區(qū)12月末家畜在欄數(shù)目歸一化成標(biāo)準(zhǔn)羊單位，并以此作為牧畜量指標(biāo)分析其與NPP之間的關(guān)系。經(jīng)計(jì)算，兩者之間無顯著相關(guān)性(P>0.05)，這與通常認(rèn)知有所差異。其原因一是未考慮牲畜養(yǎng)殖過程中的正面效應(yīng)，比如在輕牧條件下牧草生長速率會大于圍封牧草，牲畜排泄物也可以對土壤理化性質(zhì)進(jìn)行改良[27-29]。二是忽略了物理氣象因素的緩沖作用，在2007年該區(qū)域牧畜量大幅度下降(圖5)，理論上生產(chǎn)力會得到恢復(fù)，但當(dāng)年NPP曲線卻下滑至谷底，其原因在于降水量大幅度減少抵消掉了牧畜量減少帶來的生產(chǎn)力回復(fù)。在牧畜量保持增長的2008和2012年，NPP曲線卻攀至波峰，其原因在于降水量的大幅度增長作為決定性因子控制了當(dāng)?shù)厣a(chǎn)力變化。三是不同的類型牲畜對草原生產(chǎn)力影響機(jī)制不同。在降水和大牲畜數(shù)目都比較平穩(wěn)的2009-2011年，羊類數(shù)目的下降明顯帶動(dòng)了NPP的上升。同樣，在2012-2015年，羊類和NPP的負(fù)相關(guān)性遠(yuǎn)比大牲畜明顯。其原因在于不同類型牲畜進(jìn)食習(xí)慣存在較大差異。通過實(shí)地觀察發(fā)現(xiàn)，羊類通過牙齒啃食的方式進(jìn)食，而大牲畜則靠舌頭卷食方式進(jìn)食，前者對植被根系的物理破壞遠(yuǎn)大于后者，導(dǎo)致羊類啃食過后的草地恢復(fù)難度較大。其次，羊類和大牲畜不同程度的啃食和踐踏還會對草地產(chǎn)生不同的生理生化刺激，導(dǎo)致植被在基因尺度上發(fā)生改變[30-31]，長時(shí)間的積累效應(yīng)造成植株性狀表達(dá)變化，當(dāng)這一變化擴(kuò)散到區(qū)域尺度時(shí)，該區(qū)域植被生產(chǎn)力自然而然發(fā)生變化。另外，由于大牲畜的養(yǎng)殖周期過長、養(yǎng)殖難度和成本更大，從經(jīng)濟(jì)角度而言，牧民更愿意養(yǎng)殖羊類，導(dǎo)致該地羊類畜養(yǎng)數(shù)目大于大牲畜數(shù)目，進(jìn)一步加劇了放牧對NPP的擾動(dòng)。因此，在政策的制定方面，通過養(yǎng)殖產(chǎn)品替代能夠一定程度上提高草地生產(chǎn)力，加強(qiáng)草地生態(tài)穩(wěn)定性。

表3 月植被凈初級生產(chǎn)力和月降水量的相關(guān)關(guān)系Table 3 Correlation coefficients for monthly precipitation and monthly net primary productivity

表4 月植被凈初級生產(chǎn)力和月平均最高溫度相關(guān)關(guān)系Table 4 Correlation coefficients for average monthly maximum temperature and monthly net primary productivity

圖5 NPP與牧畜量年際變化Fig. 5 Annual variation of net primary productivity (NPP) and total amount of livestock

3 討論與結(jié)論

本研究基于CASA模型對錫林郭勒盟地區(qū)2006-2015年間的植被凈初級生產(chǎn)力進(jìn)行了估算，并且進(jìn)行了精度驗(yàn)證和變化分析發(fā)現(xiàn)，在時(shí)間尺度上，錫盟地區(qū)的NPP量在10年間呈增長趨勢。這一結(jié)論和Hicke等[32]在研究全球碳循環(huán)和CO2濃度時(shí)得出的結(jié)論相吻合。其原因可能與近幾年來退牧還草等保護(hù)政策的實(shí)施和CO2的施肥效應(yīng)有關(guān)。另外，不同地區(qū)的增長率和生產(chǎn)力波動(dòng)情況呈現(xiàn)明顯的水平地帶差異。其中阿巴嘎旗、錫林浩特市以及東西烏珠沁旗四地交界處NPP波動(dòng)情況最為明顯，屬于生態(tài)敏感區(qū)域，也說明該地區(qū)生產(chǎn)力受擾動(dòng)明顯，草原的生態(tài)破壞正在其中部轉(zhuǎn)移，且由西向東擴(kuò)張。在空間尺度上，NPP空間分布趨勢和地域植被類型、水熱條件分布有關(guān)，東部地區(qū)以草甸草原、灌叢以及落葉闊葉林為主，其生產(chǎn)力遠(yuǎn)大于中部典型草原和西部荒漠草原。

NPP和氣象因子之間的響應(yīng)關(guān)系明顯。降水為該地生產(chǎn)力的決定性要素，且具有空間的普遍性，基本不隨地域變化而變化。當(dāng)降水量變化較大時(shí)，其對NPP的脅迫和擾動(dòng)幾乎可以抵消掉其他因子絕大多數(shù)的影響。溫度因子和NPP呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，尤其是累積最高溫這一指標(biāo)，但是該關(guān)系不具全域的普遍性，受地域和植被類型影響明顯。當(dāng)某地降水未飽和時(shí)，降水影響遠(yuǎn)大于溫度影響。當(dāng)某地降水充足時(shí)，NPP受二者協(xié)同控制明顯。日照時(shí)間和風(fēng)速等指標(biāo)與NPP之間相關(guān)關(guān)系不顯著，但會對當(dāng)?shù)販囟群屯寥罎穸鹊仍斐梢欢ㄓ绊憽Ａ硗?，在分析氣象因子對NPP的影響機(jī)制和滯后效應(yīng)時(shí)發(fā)現(xiàn)，6、7月份降水和當(dāng)月以及后期NPP顯著相關(guān)，滯后效應(yīng)明顯，而溫度對NPP影響無明顯滯后效應(yīng)，僅與當(dāng)月NPP顯著負(fù)相關(guān)。

單從NPP和牧畜量兩個(gè)指標(biāo)而言，相關(guān)性并不顯著。這一結(jié)論與通常認(rèn)知有所不同，說明二者關(guān)系并不是簡單的放牧強(qiáng)度增大NPP就會下降。草地生產(chǎn)力變化是一種以降水為驅(qū)動(dòng)、多因素共同調(diào)節(jié)的過程。在分析草原牲畜對生產(chǎn)力影響時(shí)，除了牧畜量外，還要引入其他影響因素，比如放牧?xí)r間段的影響[33-34]、牲畜排泄物對土壤有機(jī)質(zhì)的改良[35]，以及不同牲畜的啃食方式對草類根系的物理損傷和生理生化刺激等。因此，對于提高錫林郭勒盟草地生產(chǎn)力和當(dāng)?shù)氐恼咧贫?，并不能只單純的借助圍欄封育、減少牧畜量等措施。這些措施在一定程度上會導(dǎo)致草地鼠害防治受限、疾病預(yù)防不便、村戶間及牧戶間的糾紛加重等。所以，如何找到載畜量和草地生產(chǎn)力的生態(tài)經(jīng)濟(jì)平衡點(diǎn)，并因地制宜，結(jié)合當(dāng)?shù)匚幕?，多角度、多方位措施結(jié)合才是關(guān)鍵。

對于草地生產(chǎn)力機(jī)制研究而言，是一個(gè)長期且復(fù)雜過程，比如要想通過衛(wèi)星手段檢測到因?yàn)橹仓昊蛲蛔円鸬男誀畋磉_(dá)變化至少需要幾十年的時(shí)間序列，本研究不足之處在于研究序列過短、選取因子較簡單。因此，在研究錫盟地區(qū)的植被生產(chǎn)力變化和其影響因子的關(guān)系過程中，如何把復(fù)雜因子對生產(chǎn)力影響通過模型引入計(jì)算機(jī)，并進(jìn)行模擬預(yù)測和可視化表達(dá)，從而減少實(shí)地實(shí)驗(yàn)和研究成本，是研究草地生產(chǎn)力調(diào)控機(jī)制的下一個(gè)難題。