秦巴山區(qū)近15年植被NPP時空演變特征及自然與人為因子解析

李金珂,楊玉婷,張會茹,黃鋁文,高義民,2,*

1 西北農(nóng)林科技大學(xué) a.資源環(huán)境學(xué)院,b.信息工程學(xué)院,楊凌 712100 2 農(nóng)業(yè)部西北植物營養(yǎng)與農(nóng)業(yè)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗室,楊凌 712100

植被凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Production,NPP)是綠色植物通過光合作用,在單位時間、面積上將光能轉(zhuǎn)化為化學(xué)能所積累的干物質(zhì)總量——即從有機(jī)物總量(GPP)中扣除自養(yǎng)呼吸(RA)后剩余的部分。它是表征陸地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量狀況、評價區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)功能協(xié)調(diào)性及可持續(xù)發(fā)展的重要指標(biāo)[1]。

研究NPP對于探明陸地生態(tài)系統(tǒng)的作用機(jī)制和制定可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的理論和實(shí)踐意義,因此多年來一直是生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域研究的熱點(diǎn),并成為國際研究計劃的核心內(nèi)容之一[2]。

隨著空間探測技術(shù)的不斷進(jìn)步,利用遙感觀測數(shù)據(jù)結(jié)合生態(tài)過程模型(BIOME-BGC)開展陸地NPP監(jiān)測和變化趨勢分析已成為研究NPP的有效手段[3-5],并在全球不同區(qū)域得到驗證[6-7]。國內(nèi)學(xué)者應(yīng)用MOD17A3數(shù)據(jù)對國內(nèi)眾多區(qū)域如橫斷山區(qū)[8]、長江源生態(tài)脆弱區(qū)[9]、西北干旱區(qū)[10]、黃土高原[11]、錫林郭勒盟草原[12]、中國東南部[13]及全國農(nóng)田[14]等不同空間尺度的NPP時空格局及影響因子進(jìn)行分析,均發(fā)現(xiàn)NPP與降雨、氣溫存在相關(guān)性,但影響NPP變化的主要?dú)夂蛞蜃哟嬖诿黠@的區(qū)域差異性。此外NPP時空分異除與上述氣候因素相關(guān)外,還可能受到地形、植被類型等其他自然因子[15-16]和人為因子[12,17]的影響：地形可引起植被垂直分帶現(xiàn)象,不同植被類型NPP存在差異,人為活動造成土地利用方式轉(zhuǎn)變進(jìn)而影響NPP變化。因此,區(qū)域尺度NPP變化的影響機(jī)制尚未完全清晰[18]。

秦巴山區(qū)作為我國地理重要南北分界線,生態(tài)脆弱、氣候敏感,自然過渡特征明顯,一直以來都是生態(tài)環(huán)境變化研究的熱點(diǎn)區(qū)域[19]。目前,有關(guān)該地區(qū)的NPP研究多集中于狹義的秦嶺山地或陜西境內(nèi)[20-21],研究內(nèi)容多為模型估測、時空演變及與氣溫、降雨的相關(guān)性[22-23],而對秦嶺-大巴山廣大區(qū)域NPP的地形、植被等自然因子和人為因子的貢獻(xiàn)率以及因子交互作用的定量研究還有待補(bǔ)充。基于此,本文運(yùn)用MOD17A3數(shù)據(jù),分析2000—2014年秦巴山區(qū)NPP時空演變特征,并對NPP的自然和人為因子量化研究,以期查明NPP變化的主要影響因素,為深入探索區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)與環(huán)境因子的內(nèi)在聯(lián)系和改善生態(tài)環(huán)境、合理開發(fā)利用自然資源提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

秦巴山區(qū)位于我國中部(30°30′—34°37′N,103°44′—113°13′E),總面積22.5萬km2,地跨甘、蜀、陜、渝、豫、鄂5省1市80個縣/區(qū)(圖1),地勢西高東低,海拔高度懸殊。地貌類型以山地丘陵為主,間有盆地,形成“三山夾兩川”格局。全區(qū)受季風(fēng)氣候影響,兼有暖溫帶和亞熱帶特征,水資源豐富,是漢江、嘉陵江、丹江等主要河流的發(fā)源地,年均降水量450—1300mm,年均溫度12—16℃。植被類型多樣且地帶特征明顯,秦嶺主體為暖溫帶落葉闊葉林為優(yōu)勢的植被類型,秦嶺以南的大巴山區(qū)為北亞熱帶常綠-落葉闊葉混交林[24],是我國人文、地理、氣候、生物等南北過渡區(qū),也是氣候變化的敏感區(qū)和生態(tài)環(huán)境的脆弱區(qū)[25]。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

本文使用的NPP為2000—2014年MOD17A3數(shù)據(jù),空間分辨率1km,是美國蒙大拿大學(xué)數(shù)字地球動態(tài)研究組(NTSG)提供的遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品(http://files.ntsg.umt.edu/data/),秦巴山區(qū)在正弦曲線投影中的產(chǎn)品號為h26v05、h27v05。該數(shù)據(jù)的估算采用BIOME-BGC模型[8],糾正云層和氣溶膠影響,精度得到提高。產(chǎn)品中的質(zhì)量控制數(shù)據(jù)(NPP_QC)可檢驗不同地區(qū)NPP可靠性[16],經(jīng)統(tǒng)計研究區(qū)NPP數(shù)據(jù)質(zhì)量為高、中等級區(qū)域達(dá)96.2%,表明數(shù)據(jù)質(zhì)量較好,在該區(qū)域NPP的研究中具有可靠性,反演失敗面積僅0.56%(集中于湖泊水庫等非陸地區(qū)),為突出陸地NPP變化規(guī)律將其剔除。

圖1 秦巴山區(qū)高程及地理區(qū)位圖Fig.1 The elevation and geographical location of Qingling-Daba Mountains

氣候數(shù)據(jù)包括降雨、氣溫和蒸散量數(shù)據(jù)。其中,2000—2014年降雨和氣溫數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/),空間分辨率1km,基于全國2400多個氣象站點(diǎn)日觀測數(shù)據(jù),應(yīng)用ANUSPLIN軟件由平滑樣條函數(shù)法分析插值生成[26],按區(qū)域特征劃分類型區(qū)。蒸散量(Evapotranspiration,ET)采用2000—2014年MOD16A3產(chǎn)品,下載地址：http://files.ntsg.umt.edu/data/。該數(shù)據(jù)集包括4個子數(shù)據(jù),基于Penman-Monteith遙感模型估算[27],空間分辨率1km。利用MOD16A3數(shù)據(jù)對蒸散量進(jìn)行研究已得到廣泛應(yīng)用和驗證[27-28],故該數(shù)據(jù)在秦巴山區(qū)的研究中符合精度要求,具有可靠性。本文選取按年合成實(shí)際蒸散量ET,按自然間斷點(diǎn)法[29]分類。

地形數(shù)據(jù)采用SRTM 90m DEM產(chǎn)品,來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)。從高程數(shù)據(jù)中提取坡度,并根據(jù)區(qū)域特征[15]及水土保持坡度分級標(biāo)準(zhǔn)(GB_T15772—1995)劃分為6類。

植被類型采用1∶100萬柵格數(shù)據(jù),研究區(qū)包括闊葉林、針葉林、灌木、草叢、草甸、栽培植被6種植被類型；土地利用數(shù)據(jù)為2000和2010年兩期,按分類體系劃分耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6個一級類。以上數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/)。

上述數(shù)據(jù)均按研究區(qū)范圍進(jìn)行鑲嵌、裁剪,定義投影為WGS—1984；因MODIS數(shù)據(jù)以HDF格式存儲,利用MCTK工具轉(zhuǎn)換為tiff格式,得到逐年NPP和ET柵格數(shù)據(jù)；地形數(shù)據(jù)重采樣為1km。

2 研究方法

2.1 GIS空間分析

針對連續(xù)的時間序列數(shù)據(jù),本文采用GIS空間分析的線性擬合法對NPP變化趨勢進(jìn)行逐柵格分析,并進(jìn)行顯著性F檢驗[9],計算公式為：

(1)

式中,Slope為NPP的擬合斜率,NPPi為第i年NPP值,i為年變量,n為樣本數(shù)。Slope反映某一時段總體變化趨勢,Slope>0呈增加趨勢,反之呈減少趨勢。查F分布臨界值表,顯著性水平為95%和99%時,其臨界值為4.667和9.074。據(jù)此將變化趨勢劃分為5類：極顯著減少(Slope<0,P<0.01)、顯著減少(Slope<0,0.01≤P<0.05)、變化不顯著(P≤0.05)、顯著增加(Slope>0,0.01≤P<0.05)、極顯著增加(Slope>0,P<0.01)。

2.2 相關(guān)性分析

地理要素之間相互關(guān)系密切程度的測定,主要是通過對相關(guān)系數(shù)的計算和檢驗來完成[14]。本文通過逐柵格的空間分析法對NPP及其驅(qū)動因子的相關(guān)性進(jìn)行探討,計算公式為：

(2)

2.3 地理探測器分析

地理探測器是探測空間分異性,以及揭示其背后驅(qū)動力的一組統(tǒng)計學(xué)方法,包括風(fēng)險探測、因子探測、生態(tài)探測和交互探測[30]。本文選用地理探測器的因子探測和交互作用探測。其中,因子探測可用來解析某種因子是否是形成NPP空間分異主要原因,計算公式為：

(3)

式中,n和σ2為區(qū)域樣本數(shù)和方差,m為D的分區(qū)個數(shù),nD,i為D在i(i=1,2,…,m)級區(qū)域樣本數(shù)。P取值范圍[0,1],P值越大表明該因子對NPP的影響越大,根據(jù)P值大小可判斷各因子的貢獻(xiàn)率。

交互作用探測,用來識別兩個因子間的交互作用,是否會減弱或增強(qiáng)對NPP影響,或者因子間的交互作用是獨(dú)立的[31]。計算方法：首先,運(yùn)用公式(3)分別計算單因子X1和X2的P值：P(X1)和P(X2)；再用公式(3)計算雙因子交互(即X1和X2兩個圖層疊加相交成一個新圖層X1∩X2)的P值：P(X1∩X2)。

交互探測結(jié)果如下：min(P(X1),P(X2))max(P(X1),P(X2)),則交互后雙因子增強(qiáng)；P(X1∩X2)>P(X1)+P(X2),則交互后非線性增強(qiáng)；P(X1∩X2)=P(X1)+P(X2),則交互后獨(dú)立。

3 結(jié)果與分析

3.1 植被NPP時間演變特征

秦巴山區(qū)2000—2014年NPP總量的年際變化呈波動增加趨勢(圖2a),增速0.65TgC a-1,波動范圍87.31—121.15TgC(1TgC=1012gC),多年平均值110.74TgC,其中,2008年NPP總量最高達(dá)121.15TgC,超出平均值10.41TgC,2001年NPP總量最低僅87.31TgC,低于平均值23.43TgC。逐年對比NPP總量偏離平均值的程度,其中2001年和2011年偏離平均值程度較大,2003—2007年期間NPP總量在平均值周圍波動,變化不明顯,從2012年起NPP總量均高于多年平均值。

將秦巴山區(qū)單位面積的NPP均值劃分為6個等級并統(tǒng)計面積百分比,圖2b結(jié)果顯示：2001年NPP均值最低為388.76gC m-2a-1,2008年NPP均值最高為539.40gC m-2a-1,其余年份的NPP均值均處于300—600gC m-2a-1范圍內(nèi),面積百分比介于48%—83%之間,是研究區(qū)NPP均值的主要類型區(qū)。NPP均值≤150gC m-2a-1的面積百分比,僅2001年為9%,其余年份均小于4%；NPP均值在150—300gC m-2a-1的面積百分比,除2000年外整體呈波動減少趨勢；NPP均值在600—750gC m-2a-1的面積百分比介于8%—26%之間；NPP均值≥750gC m-2a-1的面積百分比基本在5%以上,但2001年和2011年不足1%。

圖2 秦巴山區(qū)2000—2014年NPP總量及均值年際變化Fig.2 The annual variation of NPP total and mean value in Qinling-Daba Mountains during 2000—2014

3.2 植被NPP空間演變特征

圖3 秦巴山區(qū)2000—2014年NPP均值空間分布Fig.3 Spatial distribution of NPP mean value in Qinling-Daba Mountains during 2000—2014

秦巴山區(qū)2000—2014年NPP均值空間分布整體呈“西高東低”特征(圖3),高值區(qū)域位于秦嶺山脈西段、大巴山脈綿延區(qū),低值區(qū)域位于渭河流域東南部、南陽盆地及漢江平原；在行政區(qū)劃上,高值集中于四川、重慶及甘肅東南部,低值集中于河南、湖北及陜西東南部。統(tǒng)計結(jié)果表明,研究區(qū)NPP均值493.09gC m-2a-1,變化范圍29.83—1305.49gC m-2a-1,變異系數(shù)0.26,平均標(biāo)準(zhǔn)差121.44,表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間分異性,各省/市NPP均值由大到小排序為：四川區(qū)域>甘肅區(qū)域>重慶區(qū)域>陜西區(qū)域>湖北區(qū)域>河南區(qū)域(統(tǒng)計表略)。

NPP均值擬合斜率介于-28.83—28.02gC m-2a-1之間,斜率為正的區(qū)域面積占比79.96%,表明NPP整體呈增加趨勢(圖4a)。其中,極顯著增加區(qū)域面積占比9.46%,主要位于秦巴山區(qū)甘肅片區(qū)的北部、陜西片區(qū)的東部(圖4b),該類型區(qū)內(nèi)擬合斜率的平均值為7.91gC m-2a-1；顯著增加區(qū)域斜率范圍介于1.66—14.27gC m-2a-1之間,面積占比8.98%。斜率為負(fù)的區(qū)域主要位于秦巴山區(qū)河南中部、湖北東南部、四川的部分地區(qū),面積占比20.04%,極顯著和顯著減少區(qū)域呈零星狀分布,面積占比僅0.56%。變化不顯著區(qū)域的面積占比80%,該類型區(qū)內(nèi)擬合斜率的平均值為2.03gC m-2a-1。

圖4 秦巴山區(qū)2000—2014年NPP均值擬合斜率與顯著性空間分布Fig.4 The regression slope of NPP mean value and significant distribution in Qinling-Daba Mountains during 2000—2014

3.3 不同植被類型NPP演變特征

秦巴山區(qū)不同植被類型的NPP總量存在較大差異(圖5a),栽培植被和闊葉林最高,均在23.2TgC以上；其次是灌叢和針葉林,介于9.27—19.71TgC之間；最低為草叢、草甸類型。其中,闊葉林和栽培植被的NPP總量共計68.23TgC,占區(qū)域NPP總量的63%,是對秦巴山區(qū)生態(tài)系統(tǒng)最具貢獻(xiàn)的植被類型。各植被類型NPP總量的年際變化幅度存在差異,栽培植被、闊葉林變化幅度明顯,草甸植被變化微弱。統(tǒng)計不同植被類型NPP總量的擬合斜率,圖5b顯示：斜率為正均呈增加趨勢,闊葉林增速最大為0.22TgC a-1,草甸最小僅0.02TgC a-1,NPP總量增速依次為：闊葉林>栽培植被>針葉林>灌叢>草叢>草甸。

圖5 秦巴山區(qū)2000—2014年不同植被類型的NPP總量及擬合斜率Fig.5 The annual variation of NPP total value and slope over different vegetation types in Qinling-Daba Mountains during 2000—2014

3.4 植被NPP的自然因子解析

根據(jù)秦巴山區(qū)的自然特征,借鑒已有研究[10,19,23],本文從地形、氣候兩方面入手,分析NPP與高程、坡度、降雨、氣溫、實(shí)際蒸散量5個自然因子的相關(guān)性,并引入地理探測器模型進(jìn)一步分析自然因子對NPP的貢獻(xiàn)率。

3.4.1植被NPP與自然因子的相關(guān)性

選取50m高程和2°坡度為間隔,分別統(tǒng)計研究區(qū)NPP均值,借助分段函數(shù)予以顯示(圖6),分析NPP隨高程和坡度的變化特征,并用標(biāo)準(zhǔn)差反映變化幅度。

NPP與高程相關(guān)性可劃分四個階段(圖6a)：階段一(150—650m),迅速上升,高程每升高100m,NPP均值增加25.4gC m-2a-1；階段二(700—1250m),微弱下降,高程每升高100m,NPP均值減少7.6gC m-2a-1；階段三(1300—3150m),波動上升,高程每升高100m,NPP均值增加7.7gC m-2a-1；階段四(≥3200m),急劇下降,高程每升高100m,NPP均值減少35.3gC m-2a-1。張靜等[15]認(rèn)為,低海拔植被垂直分帶不明顯,高海拔植被稀少且環(huán)境惡劣,故高程≤100m和高程≥4600m時NPP值未統(tǒng)計。隨NPP均值的階段變化,其標(biāo)準(zhǔn)差也呈現(xiàn)“由小變大-緩慢變小-平穩(wěn)波動-劇烈變化至減小”特征。

NPP與坡度的相關(guān)性,圖6b顯示：在0—9°時,隨坡度增加,NPP均值及標(biāo)準(zhǔn)差均增大；在11—47°時,NPP均值在波動中緩慢上升,標(biāo)準(zhǔn)差無明顯變化；當(dāng)坡度≥49°時,NPP均值波動劇烈、逐漸減小,標(biāo)準(zhǔn)差也隨之減小,此過程由于極陡坡出現(xiàn),NPP均值可能產(chǎn)生無規(guī)律的異常值；當(dāng)坡度≥63°時,像元數(shù)僅占0.03‰,NPP值未進(jìn)行統(tǒng)計。與高程相比,NPP均值的極大值與極小值在坡度影響下僅相差151.45gC m-2a-1,遠(yuǎn)小于前者537.38gC m-2a-1的差距。

圖6 秦巴山區(qū)2000—2014年NPP均值與高程(a)、坡度(b)的關(guān)系Fig.6 The relationship of mean NPP,DEM (a)and slope (b)in Qinling-Daba Mountains during 2000—2014

圖7 秦巴山區(qū)2000—2014年NPP與氣候因子間相關(guān)性及顯著性的空間分布Fig.7 Distribution of correlation and signification between NPP and climate factors in Qinling-Daba Mountains during 2000—2014

逐柵格分析NPP與降雨、氣溫相關(guān)性,圖7a、b結(jié)果顯示：NPP與降雨相關(guān)系數(shù)介于-0.73—0.81之間,在空間上,正、負(fù)相關(guān)區(qū)域分別沿秦嶺山脈以北和以南分布,這與我國800mm年等降水量線形成的半濕潤和濕潤區(qū)相吻合。正相關(guān)區(qū)域占68.42%,其中4.72%區(qū)域通過P<0.05顯著性檢驗,分布于秦巴山區(qū)甘肅區(qū)域西北部和河南區(qū)域中部,無顯著負(fù)相關(guān)區(qū)域。NPP與氣溫相關(guān)系數(shù)介于-0.71—0.89之間,正相關(guān)區(qū)域占63.89%,其中顯著正相關(guān)占2.35%,主要位于秦巴山區(qū)四川區(qū)域內(nèi)。NPP與降雨、氣溫均呈正相關(guān)區(qū)域占36.79%,均呈負(fù)相關(guān)區(qū)域僅4.48%,因此NPP與降雨、氣溫呈顯著正相關(guān)性。

本文運(yùn)用表征水熱循環(huán)特征[32]的實(shí)際蒸散量數(shù)據(jù),分析降雨、氣溫耦合作用與NPP的相關(guān)性。圖7c結(jié)果顯示,NPP與實(shí)際蒸散量的相關(guān)系數(shù)介于-0.86—0.96之間,正相關(guān)區(qū)域占77.95%；圖7d結(jié)果顯示,13.39%區(qū)域呈顯著正相關(guān),12.84%區(qū)域呈極顯著正相關(guān),該范圍集中于秦巴山區(qū)的甘肅、四川區(qū)域；秦嶺北部、漢江谷地東南部的NPP與實(shí)際蒸散量呈負(fù)相關(guān)性,該區(qū)域均未通過P<0.05顯著性檢驗。

3.4.2自然因子對植被NPP的貢獻(xiàn)率

為進(jìn)一步確定上述自然因子對NPP的貢獻(xiàn)率,查明影響秦巴山區(qū)NPP變化的主要因素,對高程、坡度、降雨、氣溫、實(shí)際蒸散量5個因子作因子探測和交互作用探測分析,將公式(3)計算得到的因子探測P值作為各自然因子的貢獻(xiàn)率,表1為因子探測和交互作用探測的結(jié)果。

表1 秦巴山區(qū)2000—2014年NPP自然因子探測及其交互作用探測結(jié)果Table 1 The result of factor and interaction detector for natural factors of NPP in Qinling-Daba Mountains during 2000—2014

“#”表示交互作用為雙因子增強(qiáng),“*”表示交互作用為非線性增強(qiáng),“—”表示無數(shù)據(jù)

因子探測結(jié)果顯示,秦巴山區(qū)自然因子對NPP的貢獻(xiàn)率存在顯著差異(P<0.01),由大到小依次排序為：實(shí)際蒸散量(0.0946)>降雨(0.0408)>氣溫(0.0323)>高程(0.0192)>坡度(0.0072)。其中,氣候因子中連接水熱綜合效應(yīng)的實(shí)際蒸散量對NPP貢獻(xiàn)率最大,是影響NPP變化的主要因子；就降雨、氣溫的單因子貢獻(xiàn)率而言,NPP變化受前者影響明顯,這與上述相關(guān)性分析結(jié)果相吻合；在地形因子中,坡度對NPP空間分異特征的影響明顯弱于高程。

根據(jù)交互作用探測結(jié)果,實(shí)際蒸散量∩降雨(0.0993),實(shí)際蒸散量∩坡度(0.1354),交互作用P值大于二者最大值0.0946,表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)；其他因子兩兩交互P值大于P(X1)+P(X2)之和,表現(xiàn)為非線性增強(qiáng)。對NPP貢獻(xiàn)率排在前三位的主導(dǎo)交互作用為：實(shí)際蒸散量分別與氣溫、降雨和高程因子的耦合；與單因子的貢獻(xiàn)率不同,氣溫與實(shí)際蒸散量交互作用的貢獻(xiàn)率略大于降雨；區(qū)域多起伏山地,實(shí)際蒸散量與高程交互作用增強(qiáng),可能與地形導(dǎo)致植被地帶性及降雨、氣溫的空間再分配有關(guān)[17]。

3.5 植被NPP的人為因子解析

人類在生產(chǎn)、生活及其他方式中改變土地利用方式,會直接影響植物光合作用和呼吸作用,進(jìn)而導(dǎo)致NPP發(fā)生變化[19]。朱文泉等[33]學(xué)者認(rèn)為,土地利用/覆被變化(LUCC)是最具人類特征活動形式。

統(tǒng)計秦巴山區(qū)LUCC面積變化情況,表2結(jié)果顯示：2000—2010年研究區(qū)地利用面積變化共計1227.28km2；其中,耕地轉(zhuǎn)移到草地的面積最多,為350.87km2,占耕地轉(zhuǎn)移總面積42.77%；其次是耕地轉(zhuǎn)移為林地,轉(zhuǎn)移面積為202.42km2；草地主要轉(zhuǎn)出方式為林地,占草地轉(zhuǎn)移總面積56.26%；未利用地轉(zhuǎn)移面積最少且主要轉(zhuǎn)向水域。從整體上看,經(jīng)10年土地利用方式變化,林地、草地、水域和建設(shè)用地的面積明顯增加,而耕地則顯著減少,土地利用轉(zhuǎn)移方式主要為耕地的轉(zhuǎn)出和其他用地類型的轉(zhuǎn)入。

不同土地利用面積變化的NPP損益值可借助NPP總量變化進(jìn)行衡量。當(dāng)林地等NPP較高的土地類型轉(zhuǎn)移到水域等NPP較低的土地利用類型時,NPP總量降低；反之,當(dāng)未利用地、水域、建設(shè)用地等NPP值較低的土地類型轉(zhuǎn)為林地、草地等NPP較高的區(qū)域時,NPP總量增加[17]。本文統(tǒng)計秦巴山區(qū)土地利用類型轉(zhuǎn)移的NPP總量,以期解析NPP時空演變的人為因子。表3結(jié)果表明：LUCC造成NPP總量變化2012.49×10-5TgC；其中,耕地轉(zhuǎn)化為林地、草地情況下NPP總量變化最為明顯,增加值達(dá)772.68×10-5TgC；耕地轉(zhuǎn)向水域、建設(shè)用地導(dǎo)致NPP總量減少375.11×10-5TgC；林地在轉(zhuǎn)為其他地類時NPP總量均有減少；草地轉(zhuǎn)為耕地NPP總量損失221.81×10-5TgC,轉(zhuǎn)為林地增加195.08×10-5TgC。

表2 秦巴山區(qū)2000—2010年土地利用面積變化轉(zhuǎn)移矩陣/km2Table 2 Land use transition matrixes in Qinling-Daba Mountains during 2000—2010

“行變化量”指2000年某種土地利用類型轉(zhuǎn)出為2010年其余地類過程中面積變化之和；“列變化量”指2000年其余土地利用類型轉(zhuǎn)入為2010年某種地類過程中面積變化之和；“—”表示無數(shù)值或數(shù)值很小；“*”表示相同土地類型下未發(fā)生轉(zhuǎn)化部分

表3 秦巴山區(qū)2000—2010年土地類型轉(zhuǎn)移下NPP總量變化矩陣/10-5TgCTable 3 Total NPP Variation matrixes of different landues conversion types in Qinling-Daba Mountains during 2000—2010

“行變化量”指2000年某種土地利用類型轉(zhuǎn)出為2010年其余地類過程中NPP總量絕對值之和；“列變化量”指2000年其余土地利用類型轉(zhuǎn)入為2010年某種地類過程中NPP總量絕對值之和；“—”表示無數(shù)值或數(shù)值很小；“*”表示相同土地類型下未發(fā)生轉(zhuǎn)化部分

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

4.1.1植被NPP數(shù)據(jù)適用性評價

驗證數(shù)據(jù)適用性能夠準(zhǔn)確評價植被NPP時空演變特征及其驅(qū)動因子。本文選取對比其他模型估算值的精度驗證法[8],比較研究區(qū)范圍內(nèi)NPP均值。表4結(jié)果表明,本研究基于MOD17A3數(shù)據(jù)得到的秦巴山區(qū)近NPP均值為493.09gC m-2a-1,基本處于各模型模擬結(jié)果(344—900gC m-2a-1)范圍內(nèi),且在變化趨勢上與張靜、王娟、袁博等研究[15,20,33]表現(xiàn)出一致性,特別是在秦嶺山區(qū),NPP均值均呈現(xiàn)西、南部高于東、北部的空間特征趨勢,這與研究區(qū)植被類型的實(shí)際分布特征相吻合,因此該數(shù)據(jù)在秦巴山區(qū)NPP相關(guān)研究中具有較高的可靠性。此外,不同時間、模型、區(qū)域NPP均值存在差異,具體表現(xiàn)為C-FIX模型估算NPP均值范圍略高于MOD17A3數(shù)據(jù)[22],漢江流域NPP均值范圍略小于秦嶺山區(qū)[15],這可能與模型關(guān)鍵參數(shù)取值差異、研究區(qū)域和時間序列差異及數(shù)據(jù)質(zhì)量差異有關(guān)[11]。

4.1.2植被NPP時空特征及因子解析

秦巴山區(qū)近15年NPP整體呈增加趨勢,其總量增速為0.65TgC a-1,低于全國平均水平[35],其波動趨勢也與同期氣候條件相一致(如2001年降雨量少、氣溫偏高,造成多數(shù)地區(qū)干旱,NPP處于低值水平[23]),這反映出生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性易受氣候變化的擾動；在空間分布上,秦巴山區(qū)NPP具有較強(qiáng)的植被類型、地形地貌和地域分異特征,這是由該區(qū)域復(fù)雜的植被、地形、氣候分布特征所致,同時人類生產(chǎn)、生活的方式及過程也對植被產(chǎn)生間接影響。本研究發(fā)現(xiàn)NPP與氣溫、降雨的相關(guān)性在秦嶺南北存在顯著差異：秦嶺以北與降雨呈正相關(guān)、與氣溫呈負(fù)相關(guān),而秦嶺以南則完全相反。這與秦嶺對氣流的阻滯作用引起的南北氣候差異有關(guān),秦嶺以北年均降水量和氣溫均明顯低于秦嶺以南地區(qū),因此,秦嶺以北區(qū)域在夏季高溫季節(jié)植被生長更易遭受干旱威脅,該條件下水熱條件的組合不利于其生長[36]。

表4 秦巴山區(qū)植被NPP均值與其他模型模擬均值的對比Table 4 Comparison of mean NPP in Qinling-Daba Mountains and that by other different methods

氣候因子在某一地區(qū)的水熱組合效應(yīng)可借助實(shí)際蒸散量得以體現(xiàn)[32]。本研究發(fā)現(xiàn)實(shí)際蒸散量對NPP時空變化的貢獻(xiàn)率最大,是秦巴山區(qū)NPP的主要影響因素,反映出NPP與氣候因子的組合關(guān)系十分密切。當(dāng)土壤下墊面比較干旱時,蒸散量多受降雨影響,而下墊面水分充足時,溫度等因素成為蒸散量變化的主要因素[28]。秦巴山區(qū)甘肅區(qū)域氣候干旱、溫度偏低、土壤水分少,因而地表蒸發(fā)量與植被蒸騰產(chǎn)生的水汽含量較少,實(shí)際蒸散量下降,植被處于不利的生態(tài)環(huán)境,NPP累積量低；秦巴山區(qū)四川區(qū)域降雨量充足、溫度適宜,NPP與實(shí)際蒸散呈顯著正相關(guān)性,因而NPP均值較高。本研究還發(fā)現(xiàn)NPP與高程、坡度間階段性特征明顯且在高程影響下變化幅度更大,這是由于高程直接影響植被類型分布和氣溫狀況,而坡度通過坡面侵蝕強(qiáng)度起著間接作用的結(jié)果[21]。因此,地形也是通過控制水熱和土壤條件,影響其他環(huán)境變化進(jìn)而對植被格局產(chǎn)生影響[10]。

上述現(xiàn)象均表明NPP的自然影響因子間存在耦合關(guān)系。分析交互探測量化結(jié)果進(jìn)一步證明：任意兩種自然因子間共同作用的貢獻(xiàn)率均高于單因子水平,即秦巴山區(qū)NPP受多種自然因子交互作用的影響。其中,地形與氣候因子交互效應(yīng)明顯：氣溫隨海拔升高逐漸降低,降雨在一定高度會導(dǎo)致空間再分配[15]。NPP與氣溫在高海拔的相關(guān)性強(qiáng)于低海拔,可能由于高海拔地區(qū)喬木林覆蓋率高,對氣溫變化較敏感；而NPP與降水的相關(guān)性則完全相反,這可能與低海拔地區(qū)人為因素干擾嚴(yán)重,多為草甸、草叢或栽培植被,受水分影響較大有關(guān)。

人為因子對NPP影響表現(xiàn)為土地利用方式變化造成NPP總量的損益。截止2010年,轉(zhuǎn)入到林地、草地的NPP總量增加975.77×10-5TgC,這是由于國家實(shí)施水土保持和還林還草政策以來,秦巴山區(qū)植被覆蓋度整體呈增加趨勢[36],故植被固碳能力有所增強(qiáng)；但由于城市擴(kuò)張及人類不合理利用方式,建設(shè)用地增加同時導(dǎo)致耕地、林地和草地減少,造成NPP總量損失186.21×10-5TgC。因此,LUCC對NPP的影響可分為還林還草積極效應(yīng)及城市發(fā)展和人類破壞等消極效應(yīng),這與張珺等[12]研究相吻合。

綜上所述,由于影響NPP的自然和人為因子種類眾多、內(nèi)部關(guān)系錯綜復(fù)雜,加之人類活動方式多樣、難以量化,導(dǎo)致對于NPP時空變化的自然和人為因子相互效應(yīng)判斷仍存在很大的不確定性。本研究僅從土地利用方式轉(zhuǎn)移方面初步分析了研究區(qū)NPP的人為因子,進(jìn)一步尋求人類活動的定量化方法以及細(xì)化衡量指標(biāo),仍需深入探討。

4.2 結(jié)論

本文基于MOD17A3的NPP數(shù)據(jù),以及氣候、地形、植被類型和土地利用數(shù)據(jù),對秦巴山區(qū)近15年NPP的時空演變特征及其自然與人為因子進(jìn)行研究,主要結(jié)論如下：

(1)秦巴山區(qū)2000—2014年NPP均值493.09gC m-2a-1,波動范圍29.83—1305.49gC m-2a-1,地域差異明顯,空間異質(zhì)性強(qiáng)。NPP均值呈增加趨勢(即擬合斜率>0)面積占80%,表明區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善。不同植被類型NPP總量存在差異,其中闊葉林和栽培植被是對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)最具貢獻(xiàn)的類型。

(2)NPP與自然因子存在相關(guān)性。其中,隨高程、坡度增加,NPP均值呈階段性變化趨勢,坡度影響NPP變化幅度弱于高程,降雨、氣溫、實(shí)際蒸散量與NPP呈顯著正相關(guān)性,實(shí)際蒸散量對NPP影響程度(包括顯著性面積及相關(guān)系數(shù))大于降雨和氣溫。

(3)NPP時空演變受自然和人為等因子的綜合作用。其中,各自然因子對NPP的貢獻(xiàn)率存在顯著差異,實(shí)際蒸散量是秦巴山區(qū)NPP變化的主要自然影響因子,任意兩種自然因子交互作用的貢獻(xiàn)率高于單因子,即區(qū)域NPP變化受多種自然因子的交互影響。人為因子對NPP的影響為土地利用類型的轉(zhuǎn)變,體現(xiàn)在耕地的轉(zhuǎn)出和林地、草地、建設(shè)用地的轉(zhuǎn)入,表明研究區(qū)NPP變化主要受到還林還草的積極影響及城市發(fā)展和人類破壞等的消極影響。