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    海南植被凈初級生產(chǎn)力時(shí)空分布特征研究

    2019-09-24 07:32:20劉少軍李偉光陳小敏佟金鶴
    生態(tài)科學(xué) 2019年5期
    關(guān)鍵詞:海南省生產(chǎn)力時(shí)空

    劉少軍, 李偉光, 陳小敏, 佟金鶴

    海南植被凈初級生產(chǎn)力時(shí)空分布特征研究

    劉少軍*, 李偉光, 陳小敏, 佟金鶴

    海南省氣象科學(xué)研究所, 海南省南海氣象防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 海口 570203

    海南是一個(gè)相對獨(dú)立地理單元, 生態(tài)環(huán)境優(yōu)越, 植被NPP是判定生態(tài)系統(tǒng)健康狀況和可持續(xù)發(fā)展水平的重要指標(biāo)?;?000—2015年海南省MODIS NPP數(shù)據(jù)集, 采用趨勢線分析法和相關(guān)分析法對海南被凈初級生產(chǎn)力時(shí)空分布特征研究。結(jié)果表明: (1)2000—2015年海南省植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)呈現(xiàn)整體微弱的上升趨勢, 植被年平均NPP變化范圍為794.5—998.3 gC·m–2, 年平均值886.2 gC·m–2。(2)從空間分布看, 海南2000—2015年平均NPP分布呈現(xiàn)中高四周低的趨勢, 其中年平均NPP>1000 gC·m–2主要分布在海南的中部山區(qū), 年平均NPP<600 gC·m–2區(qū)域主要分布在海南的西部和北部的海岸帶附近。(3)其中氣候變化和人類活動(dòng)是NPP變化的主要驅(qū)動(dòng)因素, 但在不同區(qū)域影響的因子的影響程度存在差異。以上研究可為海南生態(tài)環(huán)境保護(hù)和評估提供參考。

    植被; 凈初級生產(chǎn)力; 時(shí)空分布; 海南

    0 前言

    海南省位于中國最南端, 行政區(qū)域包括海南島、西沙群島、中沙群島、南沙群島的島礁及其海域。全省陸地面積3.54萬km2, 海洋面積約200萬km2。海南省屬于熱帶海洋性島嶼季風(fēng)氣候區(qū), 長夏無冬, 光熱豐富, 雨量充沛。海南各地年平均氣溫23.1—27.0℃, 各地年降水量940.8—2388.2mm。1999年海南省開始海南生態(tài)省建設(shè)的序幕, 自創(chuàng)建生態(tài)省以來, 海南省的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境保護(hù)事業(yè)都取得了巨大的發(fā)展, 海南省生態(tài)可持續(xù)性倍受國內(nèi)外關(guān)注[1]。植被凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Production, NPP)作為植物在單位時(shí)間和單位面積上所產(chǎn)生的有機(jī)干物質(zhì)總量, 是反映植被生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化響應(yīng)的重要指標(biāo)[2], 同時(shí)也是判定生態(tài)系統(tǒng)健康狀況和可持續(xù)發(fā)展水平的關(guān)鍵因子之一[3], 因此分析和掌握海南植被NPP 時(shí)空分布規(guī)律, 對海南的生態(tài)環(huán)境評價(jià)和保護(hù)具有重要的意義。目前國內(nèi)外學(xué)者采用不同模型的進(jìn)行NPP植被的研究, 如在NPP模型方面, 大致可以分為傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?、生態(tài)機(jī)理過程模型、遙感光能利用率模型3類模型[4]。Lieth 等[5]建立了第一個(gè)全球NPP 回歸模型;周廣勝等[6]建立了植物生理生態(tài)學(xué)特點(diǎn)與水熱平衡關(guān)系的植物凈第一性生產(chǎn)力模型;Raich 等[7]建立了TEM模型;Running等[8]建立了BIOME-BGC模型。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展, 相繼出現(xiàn)了 CASE 模型[9], GLO- PEM模型[10], 3-PGS[11]等。借助于這些模型, 國內(nèi)外學(xué)者開展了NPP的時(shí)空分布變化規(guī)律的研究[12-18], 并探討了其與氣候變化、土地利用等的關(guān)系, 取得了一系列成果。植被NPP的變化可以有效地反映生態(tài)系統(tǒng)的變化[13], 自海南生態(tài)省建設(shè)以來, 海南省植被狀況發(fā)生了哪些變化呢?為此, 本文通過分析海南2000—2015年MODIS NPP的變化, 以期為客觀評價(jià)海南生態(tài)狀況提供科學(xué)依據(jù), 為海南生態(tài)省建設(shè)和生態(tài)可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

    1 數(shù)據(jù)和方法

    1.1 數(shù)據(jù)

    本研究采用的2000—2015年MODIS NPP數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)站(http://www.ntsg.umt.edu/project/mod17# data-product), 空間分辨率為1km×1km;海南省界和縣界行政區(qū)劃圖來源于國家基礎(chǔ)地理信息網(wǎng)站提供的1﹕400萬基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)(http://ngcc.sbsm. gov.cn/)。2000—2015年海南省氣象數(shù)據(jù)來源于海南省氣象信息中心。

    1.2 方法

    采用簡單插值法和一元線性回歸分析法分析海南NPP 變化規(guī)律, 其中利用圖像之間的差值來衡量NPP變化的大小, 利用線性傾向估計(jì)進(jìn)行NPP 時(shí)間趨勢分析, 具體參考文獻(xiàn)[14,19]。采用線性回歸法對16年間(2000—2015年)每一個(gè)像元的年均NPP值與年份進(jìn)行線性回歸, 獲得NPP在16年間的變化斜率, 其中NPP線性傾向估計(jì)見公式(1):

    式中表示線性傾向率, 表示該像元在該時(shí)間段內(nèi)NPP 年際變化的一元線性回歸方程的斜率, 反映其在某一時(shí)間段內(nèi)總的變化趨勢為年份,表示年份(時(shí)間序列2000—2015, 即= 16)。當(dāng)大于零, 表示隨時(shí)間的增加, NPP呈上升趨勢;當(dāng)小于零, 表示隨時(shí)間的增加, NPP呈下降趨勢。

    NPP變化率(%)=*16*100% (2)

    均值表示16年(時(shí)間序列2000—2015)的平均NPP值。

    2 結(jié)果分析

    2.1 海南植被凈初級生產(chǎn)力時(shí)間分布特征

    2000—2015年海南省植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)呈現(xiàn)整體微弱的上升趨勢, 植被年平均NPP變化范圍為794.5—998.3 gC·m–2, 年平均值886.2 gC·m–2。相對多年年均NPP值而言, 高于年平均值的年份有2003, 2004, 2007, 2008, 2009, 2015, 其他年份均低于年均NPP值。其中2007年海南省植被年均NPP最高為998.3 gC·m–2, 2002年植被年均NPP最小, 為794.5 gC·m–2(圖1)。

    從各市縣植被年均NPP分布來看, 與全省年平均NPP變化趨勢基本一致, 均呈現(xiàn)微弱的增加的趨勢, 各市多年植被凈初級生產(chǎn)力年均值存在顯著差異, 其中五指山市的年平均植被凈初級生產(chǎn)力最高, 而臨高縣的植被凈初級生產(chǎn)力最低(圖2)。

    圖1 海南2000—2015年NPP年際變化

    Figure 1 Annual variation of NPP of Hainan province during 2000—2015

    從2000—2015 年海南年均植被NPP面積比例分布來看(表1), 年均植被NPP<600 gC·m–2的面積占總面積的百分比在7%—22%, 平均占13%;年均植被NPP 600—800 gC·m–2的面積占總面積的百分比在26%—44%, 平均占37%;年均植被NPP 800—1000 gC·m–2的面積占總面積的百分比在9%—28%, 平均占16%;年均植被NPP>1000 gC·m–2的面積占總面積的百分比在30%—39%, 平均占33%。

    2.2 海南植被凈初級生產(chǎn)力空間分布特征

    受植被類型、氣候、地形、人類活動(dòng)等因素的共同影響, 從空間分布看, 海南2000—2015年平均NPP分布呈現(xiàn)中高四周低的趨勢(圖3), 其中NPP> 1000 gC·m–2主要分布在海南的中部山區(qū), 該區(qū)域?qū)儆谝灾胁扛呱綖楹诵? 向四周外圍逐級遞降, 是海南主要河流發(fā)源地和重要水源涵養(yǎng)區(qū), 海南省采取了天然林保護(hù)工程、退耕還林工程、公益林保護(hù)等一系列有效措施[20], 植被狀況生長較好。NPP< 600 gC·m–2區(qū)域主要分布在海南的西部和北部的海岸帶附近, 植被狀況較差。從市縣行政區(qū)范圍來看, 年均NPP大于1000 gC·m–2有五指山、保亭、瓊中等市縣;年均NPP在900—1000 gC·m–2有三亞、白沙、萬寧、樂東等市縣;年均NPP在800—900 gC·m–2有屯昌、瓊海、昌江、陵水、東方、定安等市縣;年均NPP在700—800 gC·m–2有澄邁、文昌、??凇①僦莸仁锌h;年均NPP小于700 gC·m–2僅臨高, 為694.3 gC·m–2。

    圖2 海南2000—2015年各市縣NPP年際變化

    Figure 2 Annual variation of NPP of cities in Hainan province during 2000-2015

    表1 2000—2015 年海南年均植被NPP面積比例

    圖3 海南省2000—2015年平均NPP分布

    Figure 3 Spatial of mean NPP in Hainan province during 2000-2015

    2.3 海南植被凈初級生產(chǎn)力變化趨勢

    一元線性回歸分析方法, 在一定程度上可以消除特定年份極端氣候的影響, 更能真實(shí)地反映植被NPP 在16年內(nèi)演變過程。因此, 利用一元線性回歸分析方法具體分析海南省不同地區(qū)植被年均NPP在16 年的變化趨勢。由圖4可以看出, 2000—2015年海南省植被凈初級生產(chǎn)力在中部和東部區(qū)域發(fā)生顯著增加, 說明整體上植被生長狀態(tài)較好, NPP的增加速率>8 gC·m–2占整個(gè)面積的2.5%, 增加速率4—8 gC·m–2占整個(gè)面積的21.5%, 增加速率0—4 gC·m–2占整個(gè)面積的55.4%。而在海南的西部區(qū)域昌江、東方、樂東、三亞的局部區(qū)域存在減少的區(qū)域, 說明植被存在退化現(xiàn)象, NPP的處于下降速率范圍占整個(gè)面積的20.6%。

    由圖5 可以看出, 植被NPP 的變化百分率< -15%的區(qū)域主要分布在文昌的西北和東部海岸帶及三亞的西部的海岸帶, 占整個(gè)面積的2.2%;變化百分率在0—-15%的區(qū)域主要分布在海南西部的昌江、東方、樂東、三亞等的局部區(qū)域, 占整個(gè)面積的20.4%, 說明這些地區(qū)植被生長狀況有所退化;植被NPP 的變化百分率> 0%, 說明這些地區(qū)植被生長狀況得到較好的改善, 其中變化百分率在0—15%的區(qū)域占整個(gè)面積的72.1%,

    百分率在15%—30%的區(qū)域占整個(gè)面積的4.9%, 百分率在大于30%的區(qū)域占整個(gè)面積的0.4%。

    3 討論

    (1)遙感被認(rèn)為是綜合了所有自然條件和人為因素共同作用于植被生長的客觀真實(shí)反映[14], 因此利用MODIS反演的海南NPP數(shù)據(jù)能更客觀、更真實(shí)的展現(xiàn)整個(gè)區(qū)域植被在時(shí)間和空間上的變化規(guī)律。

    (2)植被NPP的變化與氣候因子、人類活動(dòng)等有著密切的關(guān)系。一般而言, 海南植被指數(shù)的變化受溫度的影響大于降水。2000—2015年海南年平均降水量1068—2297mm之間, 多年均值1884mm;平均溫度23.4—25.5℃之間, 多年均值24.6℃。氣候變化通過溫度、降水、擾動(dòng)格局等變量的綜合干擾, 影響植物生產(chǎn)力[20], 而人類活動(dòng)主要通過用地方式的改變來體現(xiàn), 土地利用變化則直接改變生態(tài)系統(tǒng)的類型、結(jié)構(gòu)和功能, 從而改變植被生產(chǎn)力[13,21]。在海南不同區(qū)域植被NPP的變化受氣候和人類活動(dòng)影響的程度存在差異。如, 海南中部山區(qū)屬于典型熱帶雨林區(qū), 主要分布在五指山、霸王嶺、尖峰嶺、吊羅山、黎母山等中部山區(qū), 植被類型以低地雨林、山地雨林、溝谷雨林為主, 優(yōu)勢種類有龍腦香科、桑科、大戟科、桃金娘科、無患子科、橄欖科、肉豆蔻科、梧桐科及棕櫚科等。該區(qū)域20世紀(jì)80年代政府開始實(shí)行保護(hù)、恢復(fù)和發(fā)展并重的方針, 采取封山育林措施, 停砍天然林, 熱帶森林面積得到一定程度的恢復(fù), 該區(qū)域的植被NPP一致處于增加趨勢, 植被NPP的變化受溫度和降水的影響較大;而海南的西部區(qū)域植被NPP出現(xiàn)下降, 主要是溫度高、降水量少導(dǎo)致的, 如在海南島西部的昌江、樂東、東方等地, 植被NPP的變化與降水和溫度變化相關(guān)性較大。而對海南島海岸帶而言, 人類活動(dòng)對其植被NPP產(chǎn)生了影響較大。如, 海南島東部的文昌、瓊海、萬寧等地的部分海岸帶, 由于沿海經(jīng)濟(jì)開發(fā)強(qiáng)度的增大, 致使沿海防護(hù)林帶邊造邊毀, 大大削弱了海防林的防護(hù)功能, 也是局部NPP出現(xiàn)下降的主要因素。海岸帶是生態(tài)環(huán)境敏感脆弱區(qū)域, 應(yīng)合理規(guī)劃、重點(diǎn)保護(hù), 降低沿海經(jīng)濟(jì)開發(fā)強(qiáng)度, 加大沿海防護(hù)林帶建設(shè)和保護(hù)。

    圖4 海南2000—2015年NPP線性傾向率

    Figure 4 Linear regression slope of NPP of Hainan Province during 2000-2015

    圖5 海南2000—2015 年NPP變化率

    Figure 5 Changing percentages of vegetation NPP of Hainan province during 2000-2015

    (3)海南植物種類繁多, 生長速度不一致;同時(shí)海南整個(gè)區(qū)域存在不同的氣候區(qū)[22]。如在海南島西部沿海一帶干旱頻繁發(fā)生, 植被為灌木林及桉樹林, 土地沙化嚴(yán)重。因此, 在不同區(qū)域影響植被NPP變化的主要原因也略有不同。如在氣候因子對植被的影響方面, 前人研究表明[17]: 海南植被指數(shù)的變化受溫度的影響大于降水。根據(jù)實(shí)際情況而言, 海南植被指數(shù)的變化是氣候變化、環(huán)境和人類活動(dòng)等多種因素共同作用的結(jié)果, 因此, 研究海南植被NPP變化的主因時(shí), 要根據(jù)不同區(qū)域開展具體的分析。

    (4)海南是我國最大的經(jīng)濟(jì)特區(qū), 地理位置獨(dú)特, 擁有全國最好的生態(tài)環(huán)境, 同時(shí)又是相對獨(dú)立的地理單元, 海南植被凈初級生產(chǎn)力的變化監(jiān)測具有重要的意義。但未結(jié)合土地利用類型數(shù)據(jù)具體分析海南植被NPP變化的原因, 存在不足。下一步將利用土地利用類型數(shù)據(jù), 進(jìn)一步定量分析氣候因子和人類活動(dòng)等的因素對海南不同區(qū)域植被NPP變化的貢獻(xiàn)率研究。

    4 結(jié)論

    基于海南省MODIS NPP數(shù)據(jù)集, 分析了海南植被凈初級生產(chǎn)力時(shí)空分布特征, 結(jié)論如下:

    (1)2000—2015年海南省植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)呈現(xiàn)整體微弱的上升趨勢, 植被NPP變化范圍為794.5—998.3 gC·m–2, 平均值886.2 gC·m–2。

    (2)從空間分布看, 海南2000—2015年平均植被NPP分布呈現(xiàn)中高四周低的趨勢, 主要是植被分布類型導(dǎo)致的差異。因?yàn)楹D现脖坏臉?gòu)成有杉木林、桉樹林、橡膠林、松樹林、木麻黃、灌木林、薪碳林、闊葉林、其他經(jīng)濟(jì)林等, 由于植被種類的不同, 空間上存在差異。如, 在海南中部山區(qū)屬于熱帶雨林, 以闊葉林為主, 加上保護(hù)的較好, 所以植被NPP整體偏高。

    (3)植被NPP變化是氣候變化、環(huán)境和人類活動(dòng)等多種因素綜合作用的結(jié)果, 其中氣候變化和人類活動(dòng)是植被NPP變化的主要驅(qū)動(dòng)因素, 但在海南而言, 其對不同區(qū)域的影響程度卻存在差異, 如在海南海岸帶, 人類活動(dòng)是影響植被NPP變化的主因;在中部山區(qū), 溫度和降水等的變化則是影響植被NPP變化的主因。

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    Study on the spatial-temporal variation characteristics of vegetation net primary productivity in Hainan province

    LIU Shaojun, LI Weiguang, CHEN Xiaomin, TONG Jinhe

    Hainan Institute of Meteorological Sciences/Key Laboratory of South China Sea Meteorological Disaster Prevention and Mitigation of Hainan Province, Haikou 570203, China

    Hainan, separated from mainland by the Qiongzhou Strait, is an isolated and southernmost province of China featured with a characterized ecological environment. Vegetation net primary production (NPP) is an important indicator to evaluate the health status and the ecosystem sustainable development level. Based on the MODIS NPP data set covering Hainan Province from the year of 2000 to 2015, the temporal and spatial distribution features of net primary productivity (NPP) in Hainan Province were studied by using trend line analysis and correlation analysis. The results showed that: (1) The net primary productivity (NPP) of vegetation in Hainan Province was on a weak upward trend. The annual average NPP ranged from 794.5 to 998.3 gC·m–2, with an average annual value of 886.2 gC·m–2. (2) The average NPP spatial distribution of Hainan was on an increasing trend in the middle mountain, while on a decreasing trend in the coast; the annual average NPP > 1000 gC·m–2was mainly distributed in the central mountainous areas of Hainan, while the annual average NPP < 600 gC·m–2was mainly distributed in the western and northern coastal zones. (3) Climate change and human activities were the main driving factors of NPP change, but there were differences impact in different regions. The above research would provide reference for ecological environment protection and assessment in Hainan Province.

    vegetation; net primary productivity; spatial-temporal; Hainan

    10.14108/j.cnki.1008-8873.2019.05.008

    P49

    A

    1008-8873(2019)05-052-06

    2018-10-02;

    2019-04-29

    國家自然科學(xué)基金(41765007, 41465005, 41265007, 41675113); 海南省自然基金項(xiàng)目(20154172, 409005)

    劉少軍(1980—), 男, 湖北天門人, 博士, 正研高工, 主要從事生態(tài)遙感應(yīng)用研究, E-mail: cdutlsj@163.com

    劉少軍

    劉少軍, 李偉光, 陳小敏, 等. 海南植被凈初級生產(chǎn)力時(shí)空分布特征研究[J]. 生態(tài)科學(xué), 2019, 38(5): 52-57.

    LIU Shaojun, LI Weiguang, CHEN Xiaomin, et al. Study on the spatial-temporal variation characteristics of vegetation net primary productivity in Hainan province[J]. Ecological Science, 2019, 38(5): 52-57.

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