西遼河流域植被NPP時空分布特征及其影響因素研究

朱麗亞 孫爽 胡克

摘 要： 為研究西遼河流域植被生長特征及受氣候變化的影響，該文以2000年—2015年MOD17A3的年均植被凈初級生產(chǎn)力（NPP）數(shù)據(jù)、植被類型數(shù)據(jù)、土壤類型數(shù)據(jù)以及氣溫、降水資料為基礎(chǔ)，利用GIS和RS技術(shù)，分析了西遼河流域植被凈初級生產(chǎn)力時空格局、演變特征及驅(qū)動因子。結(jié)果表明：（1）西遼河流域近16年來植被NPP總量呈波動增加的趨勢，變化范圍為156.89～260.90 g C·m-2·a-1，平均值為219.76 g C·m-2·a-1，空間分布呈“邊緣高、中間低”的特征;植被NPP變化斜率為-16.53～16.65，95.74%的區(qū)域NPP呈增加趨勢。（2）不同植被類型的NPP總量大小排序?yàn)椴菰?栽培植被>闊葉林>灌叢>草甸>針葉林;西遼河流域固碳的植被類型主要是草原、栽培植被以及闊葉林，固碳能力較強(qiáng)的為針葉林。（3）生長在棕壤、褐土和潮土的植被年均NPP較高，生長在栗鈣土和風(fēng)沙土的植被年均NPP較低。（4）16年間植被NPP增長主要受降雨影響。氣候暖-濕化及生態(tài)建設(shè)工程的實(shí)施，促進(jìn)了西遼河流域植被的生長。以上研究結(jié)果為后期流域生態(tài)環(huán)境治理提供了科學(xué)依據(jù)及數(shù)據(jù)支持。

關(guān)鍵詞： 西遼河流域， 凈初級生產(chǎn)力， 時空分布， 影響因素

中圖分類號： Q948

文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A

文章編號： 1000-3142（2020）11-1563-12

Abstract： This study aimed to study the characteristics of vegetation growth and the impact of climate change on the vegetation dynamics in the Xiliaohe Basin. The temporal and spatial variation of vegetation net primary productivity（NPP）in the Xiliaohe Basin were analyzed by GIS and RS technology by means of average annual NPP data of MOD17A3 dataset and the data of precipitation and temperature from 2000 to 2015. The results were as follows：（1）Vegetation NPP in the Xiliaohe Basin showed a fluctuating upward trend， ranging from 156.89 to 260.90 g C·m-2·a-1 and a mean value of 219.76 g C·m-2·a-1 from 2000 to 2015. Spatially， vegetation NPP in the middle part of the Xiliaohe Basin was lower than the edge sides. The changing slope of vegetation NPP ranged from -16.53 to 16.65 and 95.74% of the regions showed an increasing trend.（2）The total NPP among different vegetation types ranked as grassland > cultivated vegetation > broad-leaved forest > shrub > meadow > coniferous forest. The vegetation types of carbon sequestration in the Xiliaohe Basin were mainly grassland， cultivated plants and broad-leaved forest， and coniferous forest had strong carbon sequestration capacity.（3）Vegetation NPP was higher in the area coved by brown soil， cinnamon soil and moisture soil， and lower in the chestnut soil and aeolian soil.（4）Compared with temperature， precipitation was the main prominent contribution to the changing trend of NPP in the past 16 years. The warm-wet climate and the implementation of ecological construction projects promoted the growth of vegetation in the Xiliaohe Basin. These results provide a scientific basis and data support for the later basin ecological environment governance.

Key words： the Xiliaohe Basin， net primary productivity（NPP）， spatiotemporal variations， impact factor

植被凈初級生產(chǎn)力（net primary productivity， NPP）是單位面積上綠色植被所積累的有機(jī)干物質(zhì)總量（謝寶妮等， 2014），是判定生態(tài)系統(tǒng)碳源/碳匯和調(diào)節(jié)生態(tài)過程的主要因子，能表征植被的生長狀況，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于土地管理政策的效應(yīng)評估（Feng et al.， 2007）。植被的生長主要受植被自身特性、氣候環(huán)境、地質(zhì)環(huán)境、大氣環(huán)境以及土地利用等因子的影響，土壤會直接影響植被類型的分布，對植被的生產(chǎn)力造成一定影響，進(jìn)而改變陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)。不同區(qū)域的植被NPP對氣候變化的響應(yīng)存在較大差異，不同植被類型、土壤類型對降水、氣溫的敏感性也會存在差別，因此動態(tài)監(jiān)測植被NPP在一定程度上能指示氣候變化，國內(nèi)外學(xué)者從不同的時間、空間尺度對陸地生態(tài)系統(tǒng)植被生長狀況、NPP分布及其影響因素做了大量研究。在區(qū)域尺度上，國內(nèi)學(xué)者主要集中在黃河三角洲（蔣蕊竹等， 2011;路廣等， 2019）、長江流域（苗茜等， 2010; Zhang et al.， 2019）、太湖流域（徐昔保等， 2011）、南方以及西北地區(qū)等區(qū)域（李登科等， 2011;姜春等， 2016;Wu et al.， 2016;Jiao et al.， 2018）。在全球氣候變暖的背景下，研究氣候變化和人類活動對植被NPP的影響已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。

目前，主要通過生產(chǎn)潛力模型、生態(tài)系統(tǒng)過程模型以及光能利用模型等來估算植被NPP（趙俊芳等， 2007）。隨著遙感和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，利用遙感技術(shù)能大尺度、長時間地動態(tài)監(jiān)測植被生長活動，利用MOD17A3的NPP數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以較為準(zhǔn)確地估算全球不同區(qū)域植被的生物量，結(jié)果較為準(zhǔn)確，能夠從不同的時間、空間尺度研究氣候因子對區(qū)域植被NPP的影響（李恒凱等， 2017;相恒星等， 2017）。中國大多數(shù)地區(qū)草地NPP的增加主要受降水控制，氣溫的升高會抑制草地NPP的累積（劉洋洋等， 2020）;秦嶺植被NPP的分布主要受氣溫的影響（王娟等， 2016）;河南省植被NPP受植被類型與水熱因子的影響呈南高北低的分布格局（王新闖等， 2013）;溫度是影響江河源區(qū)植被NPP空間分布的主要因素（郭曉寅等， 2006）。綜上所述，雖然氣候因子是影響植被NPP的主要因素，但是在不同區(qū)域尺度上氣溫與降水對植被的影響仍然存在不確定性。

西遼河流域地處農(nóng)牧交錯地帶，是典型的干旱半干旱地區(qū)。由于植被稀疏、土壤沙化、過度放牧，使得生態(tài)環(huán)境較為脆弱，因此維持生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的恢復(fù)力較弱（李艷清， 2008）。同時，西遼河流域是我國生態(tài)環(huán)境治理與恢復(fù)的重點(diǎn)研究區(qū)域，截至目前，已開展了一系列的生態(tài)恢復(fù)建設(shè)工程，改變了流域植被的生長環(huán)境以及植被NPP的存儲。在全球氣候變暖的背景下，流域內(nèi)氣候已發(fā)生改變。氣溫和降水的變化決定了植被生長的水熱條件，尤其是在干旱半干旱地區(qū)，氣候因子會直接影響植被的生長代謝過程。近年來，關(guān)于西遼河流域植被的研究主要集中在植被與地下水埋深（朱永華等， 2019; 陳敏建等， 2019）、土地利用覆被變化（張偉科等， 2010; 何俊仕等， 2016; 吳夢紅等， 2016）、植被覆蓋度及驅(qū)動因素（李生勇等， 2016）等方面，對于流域尺度上植被類型、土壤類型及氣象因子對植被凈初級生產(chǎn)力的研究還較少。因此，本研究以2000年—2015年MOD17A3的年均植被凈初級生產(chǎn)力（NPP）數(shù)據(jù)、植被類型數(shù)據(jù)、土壤類型數(shù)據(jù)以及降水、氣溫資料為基礎(chǔ)，借助GIS和RS技術(shù)，對西遼河流域植被凈初級生產(chǎn)力時空格局、演變特征以及驅(qū)動因素進(jìn)行分析，旨在為該流域生態(tài)系統(tǒng)評價和科學(xué)管理提供理論依據(jù)與數(shù)據(jù)支持。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

西遼河流域位于我國北方農(nóng)牧交錯地帶，屬于草原沙地農(nóng)牧生態(tài)區(qū)，生態(tài)環(huán)境脆弱。流域地處116°32′—124°29′E、118°52′—120°47′N之間，為遼河流域上中游，流域主體在內(nèi)蒙古自治區(qū)，跨河北省、遼寧省、吉林省部分市，總面積約為13.71×104 km2，地勢西高東低，自蒙古高原過渡到遼河平原。氣候?qū)儆谂瘻貛О霛駶櫄夂蛳蛑袦貛О敫珊禋夂虻倪^渡帶，大陸性特征比較明顯。年平均氣溫，自西北向東南逐漸升高。多年平均降雨量為375.3 mm，季節(jié)變化較大。流域的西部與內(nèi)蒙古高原接壤，南部為灤河和饒陽河;西北方向的大興安嶺是西遼河水系與內(nèi)蒙古高原內(nèi)水系的分水嶺;東北部為嫩江水系、額爾古納水系（張偉科等， 2010）。地貌類型主要為沙丘、丘間低地和甸子地。土壤類型主要是栗鈣土、風(fēng)沙土、潮土、黑鈣土和褐土，占比分別為26.45%、21.31%、14.22%、7.95%和7.53%。植被類型主要為草原、草甸、灌叢以及栽培植被等類型。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

1.2.1 NPP數(shù)據(jù) NPP數(shù)據(jù)下載于蒙大拿大學(xué)地表數(shù)據(jù)動態(tài)模擬工作組網(wǎng)站（http：//files.ntsg.umt.edu/data），時間跨度為2000年—2015年，時間分辨率1 a，空間分辨30秒弧（0.0083°），比例系數(shù)為0.1。該數(shù)據(jù)利用參考BIOME-BGC模型與光能利用率模型建立的NPP估計模型模擬得到陸地生態(tài)系統(tǒng)年NPP。與傳統(tǒng)的MOD17A3 NPP數(shù)據(jù)相比，該數(shù)據(jù)集糾正了云層覆蓋以及傳感器發(fā)生故障造成的誤差（王娟等， 2016）。

1.2.2 植被類型數(shù)據(jù)與土壤類型數(shù)據(jù) 植被類型數(shù)據(jù)以及土壤類型空間分布數(shù)據(jù)下載于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.resdc.cn/Default.aspx）。植被類型數(shù)據(jù)為1∶100萬柵格數(shù)據(jù)，于2001年5月正式出版，研究區(qū)植被類型主要為針葉林、闊葉林、灌叢、草原、草甸、沼澤與栽培植被7種類型。土壤類型數(shù)據(jù)為1∶100萬柵格數(shù)據(jù)，于1995年編制出版。

1.2.3 氣象數(shù)據(jù)與DEM數(shù)據(jù) 氣象數(shù)據(jù)包括氣溫與降雨數(shù)據(jù)，下載于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，空間分辨率1 km，是基于全國2 400多個氣象站日觀測數(shù)據(jù)，應(yīng)用ANUSPLIN軟件由平滑樣條函數(shù)法分析插值生成，去除了高程對溫度和降水的影響。

30 m的DEM數(shù)據(jù)下載于地理空間數(shù)據(jù)云（http：//www.gscloud.cn/）。以上地理數(shù)據(jù)均經(jīng)裁剪、重采樣和重投影轉(zhuǎn)換為WGS_1984坐標(biāo)系。

1.3 研究方法

1.3.1 趨勢分析 西遼河流域2000年—2015年平均NPP的計算公式如下。

式中：n為研究時間段的年數(shù)，值為16;NPP為西遼河流域2000年—2015年累計16年的NPP平均值。

回歸趨勢線是對變量進(jìn)行回歸分析，要求變量隨時間變化（宋怡和馬明國， 2008）。采用趨勢分析法，分析西遼河流域2000年—2015年每個像元的NPP變化趨勢，得出研究區(qū)16年的NPP變化趨勢圖，計算過程如下（Jiang et al.， 2017）。

式中：S為NPP趨勢斜率，反映某一時間段NPP的總體變化趨勢;S>0，說明研究區(qū)植被NPP在增加，反之減少;NPPi為第i年NPP均值，i為年序列號;n代表年數(shù)，本文為16。

1.3.2 相關(guān)性 相關(guān)性分析用于定量的衡量兩個或多個連續(xù)性變量的相關(guān)程度。以柵格像元為單元，計算西遼河流域NPP與氣溫、降水量之間的相關(guān)系數(shù)，即Pearson相關(guān)系數(shù)，計算過程如下（蔣蕊竹等， 2011）。

式中：rxy為相關(guān)系數(shù);xi和yi為變量值;x-和y-分別為2個變量的平均值。關(guān)系數(shù)根據(jù)t檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)，m為控制的變量個數(shù)，n為樣本數(shù)，公式如下（駱艷和張松林， 2019）。

1.3.3 變異系數(shù)法 變異系數(shù)是標(biāo)準(zhǔn)差與平均數(shù)的比值，是用來描述每一個觀測值變異程度的一個指標(biāo)。變異系數(shù)越小，觀測序列穩(wěn)定，波動小;反之，序列較為不穩(wěn)定，波動大。本文用變異系數(shù)來衡量研究期間每個像元值的變化情況，計算公式如下（賀振和賀俊平， 2017）。

式中：NPPi表示第i年NPP最大值;NPP為研究區(qū)內(nèi)每個柵格像元在2000年—2015年間NPP的平均值，Cv為變異系數(shù)。

1.3.4 重心模型 在重心模型中，重心是區(qū)域中的某個點(diǎn)，這個點(diǎn)在各個方向中受到的力能保持平衡。利用重心模型能直觀反映出不同時期植被NPP的變化規(guī)律以及與降水、氣溫的相關(guān)性，重心坐標(biāo)計算公式如下（Guo et al.， 2020）。

2 結(jié)果與分析

2.1 植被NPP年際變化

2000年—2015年，西遼河流域植被NPP年際變化呈先增加后減少再增加的趨勢（圖1），波動范圍為156.89～260.90 g C·m-2·a-1，平均值為219.76 g C·m-2·a-1，年均增加6.5 g C· m-2·a-1，比全國2000年—2015年年均植被NPP低19.65%（李登科和王釗， 2018），說明西遼河流域植被凈初級生產(chǎn)力整體偏低。年均NPP在2000年—2005年間顯著增加，之后呈波動狀態(tài)，但整體趨勢在增加。年均NPP最小為2000年的156.89 g C·m-2·a-1，最大為2015年的260.90 g C· m-2· a-1。16年間NPP總量均值為47 282.5 kg C。其中：2015年NPP總量值最大，為56 136.29 kg C;其次是2005年，值為55 671.7 kg C。值得注意的是，2005年—2007年和2008年—2010年間植被年均NPP及總量有所降低，可能是受流域氣溫、降雨量的影響。

如圖2所示，在2000年—2005年間的氣溫、降雨量緩慢增加，水熱條件較好，更適宜植被生長以及碳的存儲，使得年均NPP及總量呈增加趨勢，與降水量增加趨勢相同，在2005年達(dá)到峰值;2005年—2007年間，溫度增加顯著，降雨量減少，氣候干旱，導(dǎo)致土壤水分不足，植被缺水，不利于植被的光合作用及蒸騰等新陳代謝活動，造成植被NPP降低;2008年—2010年間，溫度大幅度減少，降雨量變化異常，導(dǎo)致植被NPP降低;2011年—2015年間，整體溫度、降雨量呈增加趨勢，植被NPP也呈波動增加趨勢。對比年均NPP及NPP總量與氣溫、降雨的變化趨勢圖，發(fā)現(xiàn)西遼河植被NPP變化與水熱條件的變化有關(guān)，植被的生長與降水量的變化基本步調(diào)一致，流域氣候整體呈暖-濕的變化趨勢，溫度的升高、降雨充足，改善了土壤的水分，加速了土壤有機(jī)質(zhì)的分解及養(yǎng)分的運(yùn)輸。總體上，流域內(nèi)植被的碳存儲能力有所提高。

2.2 西遼河流域NPP空間分布

西遼河流域植被2000年—2015年間的平均NPP空間分布見圖3。從圖3可以看出，植被平均NPP呈“邊緣高、中間低”的特征，均值為219.75 g C·m-2·a-1，變化范圍為0～415.93 g C·m-2·a-1。植被NPP高值區(qū)域主要分布在流域的水系周邊以及西遼河下游區(qū)域，年均植被NPP在250 g C·m-2·a-1以上，植被類型主要是溫帶落葉闊葉林和溫帶落葉灌叢，土壤類型主要是風(fēng)沙土和潮土;低值區(qū)主要分布在烏爾吉木倫河、西拉木倫河及老哈河流域，年均植被NPP在200 g C·m-2·a-1以下，植被類型主要是溫帶叢生禾草典型草原，土壤類型主要是栗鈣土、栗褐土和風(fēng)沙土。在行政區(qū)劃上，植被NPP高值主要位于通遼市的科爾沁區(qū)、科爾沁左翼后旗、雙遼市以及赤峰市的喀喇沁旗和寧城縣;低值主要位于翁牛特旗、巴林右旗南部以及奈曼旗西部。

通過一元線性回歸分析方法，計算得到西遼河流域16年間植被NPP逐個像元的變化趨勢斜率，見圖3。研究區(qū)平均NPP變化斜率在-16.53～16.65之間，斜率為正的區(qū)域面積占比為95.74%，表明植被NPP整體呈增加的趨勢，主要分布在平泉縣、開魯縣、科爾沁左翼后旗、科爾沁左翼中旗。斜率為負(fù)的區(qū)域主要位于翁牛特旗、巴林右旗、克什克騰旗，占總面積的4.26%。

利用變異系數(shù)法，計算西遼河流域2000年—2015年植被NPP的變異系數(shù)（圖4），根據(jù)變異性分析植被NPP空間穩(wěn)定性。研究區(qū)植被NPP變異系數(shù)空間分布存在明顯差異，介于0.06～3.87之間，大部分區(qū)域變異系數(shù)較低，在0.2以下，說明研究區(qū)植被NPP處于相對穩(wěn)定狀態(tài)，變異系數(shù)較高的區(qū)域分布與植被NPP較低的區(qū)域基本一致，主要位于翁牛特旗、巴林右旗南部以及奈曼旗西部，由植被年NPP變化趨勢（圖3）可知，這部分區(qū)域植被處于逐漸退化的趨勢，故變異系數(shù)較高，空間波動較大。

2.3 不同植被類型NPP的演變特征

研究區(qū)植被類型主要為草原、栽培植被、闊葉林、灌叢、草甸、針葉林，占研究區(qū)總面積比分別為39.40%、27.20%、15.64%、9.68%、7.11%、0.63%。不同植被類型NPP均值大小排序?yàn)獒樔~林>灌叢栽培植物闊葉林>草甸>草原，針葉林的NPP均值最大，草原的最小，其余植被類型的NPP均值相差不大，說明固碳能力較強(qiáng)的植被為針葉林，主要是因?yàn)獒樔~林為常綠植物，在一年中生長差異不大，光合作用較強(qiáng)。不同植被類型NPP總量及均值存在一定波動，整體變化趨勢與植被NPP的年際變化相一致（圖5、圖6）。不同植被類型的NPP總量大小與其所占面積比密切相關(guān)，排序?yàn)椴菰?栽培植被>闊葉林>灌叢>草甸>針葉林。說明西遼河流域固碳的植被主要是草原、栽培植物以及闊葉林。研究期間，各類植被都呈現(xiàn)出階梯式增長，與植被年均NPP變化特征基本一致，2000年—2005年、2010年—2012年以及2013年—2015年為增長階段，2005年—2007年以及2008年—2010年為減少階段。

2.4 不同土壤類型NPP的演變特征

不同土壤類型所含有機(jī)質(zhì)、礦物質(zhì)與水分等組分不同，土壤肥力也不同，會直接影響植被的類型和生長，從而使植被NPP存在一定的差異。西遼河流域的土壤類型主要是栗鈣土、風(fēng)沙土、潮土、黑鈣土和褐土（圖7），占比分別為26.45%、21.31%、14.22%、7.95%和7.53%。分區(qū)統(tǒng)計不同土壤類型下植被的年均NPP，見表1。其中，生長在棕壤、褐土和潮土的植被年均NPP較高，主要是因?yàn)樽厝佬纬尚枰^強(qiáng)烈的生物積累作用以及較明顯的淋溶和粘化作用。在自然植被下，表層有機(jī)質(zhì)含量較高、植被生長較好;褐土是處于草地和森林的交錯地帶，容易受水蝕和風(fēng)蝕的影響，土壤發(fā)育較差，而森林相對其他植被類型固碳能力較強(qiáng);潮土主要分布在地勢平坦、土層深厚的區(qū)域，適宜大面積耕作，受人為管理，作物生長相對較好。生長在栗鈣土和風(fēng)沙土的植被年均植被NPP較低，主要因?yàn)槔踱}土是具有栗色腐殖質(zhì)層和碳酸鈣淀積層的鈣積土壤，植被是典型的干草原，受農(nóng)牧業(yè)和氣候干旱的影響，導(dǎo)致草原產(chǎn)草量較低;風(fēng)沙土處于土壤發(fā)育的初始階段，風(fēng)蝕嚴(yán)重，植被極易受破壞，生長不穩(wěn)定。

2.5 植被NPP與氣候因子的相關(guān)性

2.5.1 植被NPP對年均氣溫的響應(yīng) 氣候環(huán)境變化會影響植被的生長環(huán)境，從而影響植被的生長活動。西遼河流域年平均氣溫西高東低，均溫為5.97 ℃，總體上氣候相對干燥（圖8）。對西遼河流域2000年—2015年植被NPP像元與逐年降水和年均氣溫進(jìn)行相關(guān)性分析（圖9），結(jié)果表明，植被NPP對溫度的響應(yīng)在空間上呈不均勻分布，正負(fù)相關(guān)并存。西遼河流域植被NPP與溫度的相關(guān)系數(shù)介于-0.59～0.65之間，正相關(guān)區(qū)域占51.93%，正相關(guān)性較強(qiáng)的區(qū)域主要位于巴林左旗、開魯縣和科爾沁區(qū);負(fù)相關(guān)區(qū)域占47.07%，負(fù)相關(guān)性較強(qiáng)的區(qū)域主要位于翁牛特旗、林西縣、扎魯特旗和科爾沁右翼中旗，在NPP與溫度的相關(guān)性結(jié)果中顯著正負(fù)相關(guān)的區(qū)域較少，說明流域大部分植被NPP與氣溫達(dá)不到置信水平。利用重心模型計算2000年—2015年西遼河流域植被NPP與溫度的重心遷移軌跡（圖10、表2、表3），對比結(jié)果表明，2004年—2007年植被重心遷移方向與氣溫重心遷移方向完全一致，2002年—2003年、2011年—2013年植被重心遷移方向與溫度重心遷移方向完全相反，可能是受人為因素的影響，其余各階段表現(xiàn)出相關(guān)?？傮w來說，植被年均NPP與氣溫的變化關(guān)系密切，與氣溫呈正相關(guān)的區(qū)域大于負(fù)相關(guān)區(qū)域，表明西遼河流域植被NPP對溫度的響應(yīng)主要表現(xiàn)為正效應(yīng)。

2.5.2 植被NPP對年降水量的響應(yīng) 對西遼河流域2000年—2015年植被NPP像元與逐年降水像元的相關(guān)性分析（圖9），結(jié)果表明植被NPP與降水的相關(guān)系數(shù)介于-0.65～0.91之間，正相關(guān)區(qū)域占97.10%，正相關(guān)性較強(qiáng)的區(qū)域主要位于科爾沁左翼中旗、科爾沁右翼中旗、開魯縣和通榆縣，通過P<0.05顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域占40.43%;僅極小部分呈負(fù)相關(guān)，占研究區(qū)總面積的2.90%，負(fù)相關(guān)性較強(qiáng)的區(qū)域位于克什克騰旗、林西縣和巴林右旗，無顯著負(fù)相關(guān)區(qū)域。近16年來，西遼河流域植被NPP對降水的響應(yīng)與氣溫相似，整體表現(xiàn)為正效應(yīng)，且正相關(guān)性顯著。利用重心模型計算2000年—2015年西遼河流域植被NPP與降水的重心遷移軌跡（圖10、表2、表3），結(jié)果表明2000年—2001年、2005年—2008年植被NPP重心遷移方向與降水重心遷移方向完全一致，2002年—2003年、2012年—2013年共兩個階段植被重心遷移方向與降水重心遷移方向完全相反，其余階段表現(xiàn)出相關(guān)， 說明西遼河流域植被NPP在很大程度上受降水量變化的影響。

和降水與植被NPP的相關(guān)系數(shù)均表現(xiàn)出正相關(guān)性大于負(fù)相關(guān)性，表明區(qū)域氣候環(huán)境有利于植被生長，空間分布上，植被NPP和降水的正相關(guān)區(qū)域的面積高于NPP與氣溫的正相關(guān)區(qū)域面積，且相關(guān)性更顯著，說明降水對植被NPP的影響范圍比氣溫大，降水是影響植被生長與活力的主導(dǎo)因素，與區(qū)域NPP關(guān)系極為密切。相關(guān)性不明顯的區(qū)域可能受地理位置、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人為因素的影響。西遼河流域主要植被為草地和林地，早期植被退化較為嚴(yán)重，隨著三北防護(hù)林、退耕還林還草等生態(tài)建設(shè)工程及相關(guān)保護(hù)政策實(shí)施（呂家欣等， 2020），對流域植被的恢復(fù)改善起到了重要作用。

3 討論與結(jié)論

近年來，在全球氣候變暖的背景下，中高緯度地區(qū)氣候變化顯著，我國北方農(nóng)牧交錯地帶植被NPP總體呈增加趨勢（Jiang et al.， 2020）。西遼河流域植被NPP年際變化呈先增加后減少再增加的趨勢，空間分布具有異質(zhì)性，呈“邊緣高、中間低”特征，比全國2000年—2015年年均植被NPP低19.65%（李登科和王釗， 2018），說明西遼河流域植被凈初級生產(chǎn)力整體偏低，但整體上植被固碳能力有所提高，這與郗延彪等（2018）研究的遼河流域植被凈初級生產(chǎn)力的空間變化特征基本一致。西遼河流域是我國生態(tài)環(huán)境治理與恢復(fù)的重點(diǎn)研究區(qū)域，1978年，國家開始實(shí)施“三北”防護(hù)林，其中西遼河流域內(nèi)的科爾沁沙地、草原是重點(diǎn)防治區(qū)域。2000年，內(nèi)蒙古地區(qū)實(shí)施退耕還林還草工程，2014年，通遼市進(jìn)行“雙千萬畝”綜合治理。隨著生態(tài)建設(shè)工程的相繼實(shí)施以及氣候暖-濕化，促進(jìn)了流域內(nèi)生態(tài)環(huán)境的改善。較高的溫度，會增強(qiáng)植被的光合作用，充足的水分加快了土壤水分、養(yǎng)分的運(yùn)輸，從而促進(jìn)植被根系的吸收，增加植被NPP的累積。近16年來，95.74%的區(qū)域植被生長較好，大部分區(qū)域植被NPP變異系數(shù)較低，研究區(qū)植被NPP處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)，這與呂家欣等（2020）對科爾沁沙地植被時空變化的研究結(jié)論相符。

降水、氣溫等水熱因子的變化直接決定了植被生長、組織結(jié)構(gòu)以及分布等動態(tài)變化（焦珂?zhèn)サ龋?2018）。西遼河流域植被NPP年際變化的波

動趨勢與同期氣候因子的變化相一致，與降水的關(guān)系更為密切，這表明流域生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性易受到氣候變化的影響。因植被類型、土壤類型、地形地貌、人類活動等因素的影響，植被NPP分布有所差異，不同植被類型NPP總量及均值在波動中逐漸增加，整體變化趨勢與植被NPP年際變化相一致。植被NPP均值針葉林的最大，草原的最小。西遼河流域植被類型主要是草原、栽培植物和闊葉林，占研究區(qū)總面積比重較大，是研究區(qū)內(nèi)主要的固碳植被類型。生長在棕壤、褐土和潮土的植被年均NPP較高，主要是土壤有機(jī)質(zhì)含量高、土壤有肥力，有利于植被根系生長發(fā)育，植被NPP較高。

在干旱半干旱區(qū)， 降水是影響植被生長的主要因子，對植被NPP的時空分布起重要作用。西遼河流域地處農(nóng)牧交錯地帶，植被稀疏、生態(tài)環(huán)境脆弱，植被生長對氣候變化的響應(yīng)極其敏感。中國北方的溫度上升促進(jìn)了大氣環(huán)流，導(dǎo)致降水量增加（Jiang et al.， 2020），這與本文西遼河的氣候變化相吻合，溫度升高，年降雨量增加。驅(qū)動力分析表明，植被NPP與降水、氣溫的相關(guān)系數(shù)及重心遷移軌跡存在差異，均表現(xiàn)出正相關(guān)性大于負(fù)相關(guān)性，且相關(guān)性更顯著，表明區(qū)域的氣候環(huán)境有利于植被生長，相較于氣溫，降水是影響植被生長與活力的最主要因素，對該區(qū)域植被NPP變化的影響范圍較大，與區(qū)域植被NPP關(guān)系極為密切。中國北方植被的動態(tài)變化主要受降水控制，而南方植被對溫度的變化較為敏感（Lin et al.， 2016）。

參考文獻(xiàn)：

CHEN MJ， ZHANG QX， WANG Y， et al.， 2019. Critical depth of recharge of the vegetation by groundwater in the West Liaohe Plain [J]. Adv Water Sci， 30（1）： 24-33. [陳敏建， 張秋霞， 汪勇， 等， 2019. 西遼河平原地下水補(bǔ)給植被的臨界埋深 [J]. 水科學(xué)進(jìn)展， 30（1）： 24-33.]

FENG X， LIU G， CHEN JM， et al.， 2007. Net primary productivity of Chinas terrestrial ecosystems from a process model driven by remote sensing [J]. J Environ Manag， 85（3）： 563-573.

GUO XY， HE Y， SHEN YP， et al.， 2006. Analysis of the terrestrial NPP based on the MODIS in the source regions of Yangtze and Yellow Rivers from 2000 to 2004 [J]. J Glaciol Geocryol， 28（4）： 512-518. [郭曉寅， 何勇， 沈永平， 等， 2006. 基于MODIS資料的2000—2004年江河源區(qū)陸地植被凈初級生產(chǎn)力分析 [J]. 冰川凍土， 28（4）： 512-518.]

GUO B， ZANG WQ， YANG F， et al.， 2019. Spatial and temporal change patterns of net primary productivity and its response to climate change in the Qinghai-Tibet Plateau of China from 2000 to 2015 [J]. J Arid Land， 12（1）： 1-17.

HE Z， HE JP， 2017. Remote sensing on spatio-temporal evolution of vegetation cover in the Yellow River Basin during 1982-2013 [J]. Trans Chin Soc Agric Mach， 48（2）： 179-185. [賀振， 賀俊平， 2017. 近32年黃河流域植被覆蓋時空演化遙感監(jiān)測 [J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報， 48（2）： 179-185.]

HE JZ， WANG ZX， FU YJ， et al.， 2016. Analysis on characteristic of the land use and cover change in the West Liao River Plain [J]. Chin Rural Water Hydr， 11： 66-69. [何俊仕， 王志新， 付玉娟， 等， 2016. 西遼河平原土地利用/覆被變化特征分析 [J]. 中國農(nóng)村水利水電， 11： 66-69.]

JIANG RZ， LI XQ， ZHU YA， et al.， 2011. Spatial-temporal variation of NPP and NDVI correlation in wetland of Yellow River Delta based on MODIS data [J]. Acta Ecol Sin， 31（22）： 6708-6716. [蔣蕊竹， 李秀啟， 朱永安， 等， 2011. 基于MODIS黃河三角洲濕地NPP與NDVI相關(guān)性的時空變化特征 [J]. 生態(tài)學(xué)報， 31（22）： 6708-6716.]

JIANG C， WU ZF， CHENG J， et al.， 2016. Analyzing the effects of land cover change on vegetation net primary productivity in Guangdong Province [J]. J Nat Resour， 31（6）： 961-972. [姜春， 吳志峰， 程炯， 等， 2016. 廣東省土地覆蓋變化對植被凈初級生產(chǎn)力的影響分析 [J]. 自然資源學(xué)報， 31（6）： 961-972.]

JIAO KW， GAO JB， WU SH， et al.， 2018. Research progress on the response processes of vegetation activity to climate change [J]. Acta Ecol Sin， 38（6）： 2229-2238. [焦珂?zhèn)ィ?高江波， 吳紹洪， 等， 2018. 植被活動對氣候變化的響應(yīng)過程研究進(jìn)展 [J]. 生態(tài)學(xué)報， 38（6）： 2229-2238.]

JIAO W， CHEN Y， LI WH， et al.， 2018. Estimation of net primary productivity and its driving factors in the Ili River Valley， China [J]. J Arid Land， 10（5）： 781-793.

JIANG LL， JIAPAER GL， BAO AM， et al.， 2017. Vegetation dynamics and responses to climate change and human activities in Central Asia [J]. Sci Total Environ，599-600： 967-980.

JIANG HG， XU X， GUAN MX， et al.， 2020. Determining the contributions of climate change and human activities to vegetation dynamics in agro-pastural transitional zone of northern China from 2000 to 2015 [J]. Sci Total Environ， 718： 134871.

LI DK， FAN JZ， WANG J， 2011. Variation characteristics of vegetation net primary Productivity in Shaanxi province based on MOD17A3 [J]. Chin Ecol， 30（12）： 2776-2782. [李登科， 范建忠， 王娟， 2011. 基于MOD17A3的陜西省植被NPP變化特征 [J]. 生態(tài)學(xué)雜志， 30（12）： 2776-2782.]

LI DK， WANG Z， 2018. The characteristics of NPP of terrestrial vegetation in China based on MOD17A3 data [J]. Ecol Environ Sci， 27（3）： 397-405. [李登科， 王釗， 2018. 基于MOD17A3的中國陸地植被NPP變化特征分析 [J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報， 27（3）： 397-405.]

LI HK， OU B， LIU YT， 2017. Temporal and spatial variation of vegetation NPP in Nanling base on MOD17A3 [J]. J NF For Univ， 32（6）： 197-202. [李恒凱， 歐彬， 劉雨婷， 2017. 基于MOD17A3的南嶺山地森林區(qū)植被NPP時空分異分析 [J]. 西北林學(xué)院學(xué)報， 32（6）： 197-202.]

LI SY， WANG XQ， LI B， 2016. Spatio-temporal analysis of vegetation cover change based on MODIS data in Horqin Distinct [J]. J Yangtze River Sci Res Inst， 33（2）： 118-122. [李生勇， 王曉卿， 李彪， 2016. 基于MODIS數(shù)據(jù)的科爾沁區(qū)植被覆蓋時空變化分析 [J]. 長江科學(xué)院院報， 33（2）： 118-122.]

LI YQ， 2008. Spatial-temporal change of vegetation in the western Liao River Basin， Northeast China [D]. Changchun： Northeast Normal University.[李艷清， 2008. 西遼河流域植被覆蓋的時空變化研究 [D]. 長春：東北師范大學(xué).]

LIU YY， ZHANG ZY， TONG LJ， et al.， 2020. Spatiotemporal dynamics of China s grassland NPP and its driving factors [J]. Chin Ecol， 39（2）： 349-363. [劉洋洋， 章釗穎， 同琳靜， 等， 2020. 中國草地凈初級生產(chǎn)力時空格局及其影響因素 [J]. 生態(tài)學(xué)雜志， 39（2）： 349-363.]

LIU YH， ZHANG J， ZHANG CH， et al.， 2019. Spatial and temporal variations of vegetation net primary productivity and its responses to climate change in Shandong Province from 2000 to 2015 [J]. Chin Ecol， 38（5）： 1464-1471. [劉玉紅， 張筠， 張春華， 等， 2019. 2000—2015年山東省植被凈初級生產(chǎn)力時空變化及其對氣候變化的響應(yīng) [J]. 生態(tài)學(xué)雜志， 38（5）：1464-1471.]

LU G， HAN M， XU ZH， et al.， 2019. Spatiotemporal variations of net primary productivity in new wetlands of the Yellow River Delta [J]. Chin Ecol， 38（4）： 1113-1122. [路廣， 韓美， 徐澤華， 等， 2019. 黃河三角洲新生濕地凈初級生產(chǎn)力時空變化 [J]. 生態(tài)學(xué)雜志， 38（4）： 1113-1122.]

LU JX， LI XF， ZHENG X， et al.， 2020. Temporal and spatial changes and their driving forces of vegetation cover in Horqin Sandy Land in recent 40 years [J]. Chin Ecol， 39（5）： 1399-1408. [呂家欣， 李秀芬， 鄭曉， 等， 2020. 近40年科爾沁沙地植被時空變化及其驅(qū)動力 [J]. 生態(tài)學(xué)雜志， 39（5）： 1399-1408.]

LUO Y， ZHANG SL， 2019. Temporal-spatial variation characteristics and driving factors of vegetation NPP in Shandong Province [J]. Guihaia， 39（5）： 690-700. [駱艷， 張松林， 2019. 山東省植被NPP時空分布特征及驅(qū)動因素分析 [J]. 廣西植物， 39（5）： 690-700.]

LIN XS， TANG J， LI ZY， et al.， 2016. Vegetation greenness modelling in response to interannual precipitation and temperature changes between 2001 and 2012 in Liao River Basin in Jilin Province， China [J]. Springerplus， 5（1）： 1173.

MIAO Q， HUANG M， LI RQ， 2010. The impacts of climate change on vegetation net primary productivity of the Yangtze River Basin [J]. J Nat Resour， 25（8）： 1296-1305. [苗茜， 黃玫， 李仁強(qiáng)， 2010. 長江流域植被凈初級生產(chǎn)力對未來氣候變化的響應(yīng) [J]. 自然資源學(xué)報， 25（8）： 1296-1305.]

SONG Y， MA MG， 2008. Variation of AVHRR NDVI and its relationship with climate in Chinese arid and cold regions [J]. J Remote Sens， 12（3）： 499-505. [宋怡， 馬明國， 2008. 基于GIMMS AVHRR NDVI數(shù)據(jù)的中國寒旱區(qū)植被動態(tài)及其與氣候因子的關(guān)系 [J]. 遙感學(xué)報， 12（3）： 499-505.]

WANG J， ZHUO J， HE HJ， et al.， 2016. Changes of vegetation net primary productivity and its driving factors from 2000 to 2013 in Qinling mountainous area [J]. J NF For Univ， 31（5）： 238-245. [王娟， 卓靜， 何慧娟， 等， 2016. 2000—2013年秦嶺林區(qū)植被凈初級生產(chǎn)力時空分布特征及其驅(qū)動因素 [J]. 西北林學(xué)院學(xué)報， 31（5）： 238-245.]

WANG XC， WANG SD， ZHANG HB， 2013. Spatiotemporal pattern of vegetation net primary in Henan Province of China based on MOD17A3 [J]. Chin Ecol， 32（10）： 2797-2805. [王新闖， 王世東， 張合兵， 2013. 基于MOD17A3的河南省NPP時空格局 [J]. 生態(tài)學(xué)雜志， 32（10）： 2797-2805.]

WU MH， YANG CB， LIN N， et al.， 2016. Characteristics of wetland dynamic variations in western Liaohe River Basin and their influenced factors [J]. Global Geol， 35（3）： 902-908. [吳夢紅， 楊長保， 林楠， 等， 2016. 西遼河流域濕地動態(tài)變化特征及影響因素分析 [J]. 世界地質(zhì)， 35（3）： 902-908.]

WU YY， LI SY， YU SX， 2016. Monitoring urban expansion and its effects on land use and land cover changes in Guangzhou City， China [J]. Environ Monit Assess， 188： 54.

XIANG HX， WANG X， ZHANG J， et al.， 2017. Temporal and spatial patterns of vegetation NPP in the Tumen River Basin from 2000 to 2015 based on MODIS [J]. Henan Sci， 35（7）： 1125-1131. [相恒星， 王興， 張晶， 等， 2017. 基于MOD17A3的圖們江流域植被NPP時空變化特征 [J]. 河南科學(xué)， 35（7）： 1125-1131.]

XIE BN， QIN ZF， WANG Y， et al.， 2014. Spatial and temporal variation in terrestrial net primary productivity on Chinese Loess Plateau and its influential factors [J]. Trans Chin Soc Agric Eng， 30（11）： 252-261. [謝寶妮， 秦占飛， 王洋， 等， 2014. 黃土高原植被凈初級生產(chǎn)力時空變化及其影響因素 [J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報， 30（11）： 252-261.]

XU XB， YANG GS， LI HP， 2011. Impacts of land use change on net primary productivity in the Taihu Basin， China [J]. Resour Sci， 33（10）： 122-129. [徐昔保， 楊桂山， 李恒鵬， 2011. 太湖流域土地利用變化對凈初級生產(chǎn)力的影響 [J]. 資源科學(xué)， 33（10）： 122-129.]

ZHU YH， ZHANG S， SUN B， et al.， 2019. Relationship between groundwater depth and characteristics of vegetation and soil in Tongliao plain [J]. Bull Soil Water Conserv， 39（1）： 29-36. [朱永華， 張生， 孫標(biāo)， 等， 2019. 西遼河流域通遼平原區(qū)地下水埋深與植被及土壤特征的關(guān)系 [J]. 水土保持通報， 39（1）： 29-36.]

ZHANG WK， FENG ZM， YANG YZ， et al.， 2010. Land use and cover change over the farming-pastoral zone of northern China [J]. Resour Sci， 32（3）： 573-579. [張偉科， 封志明， 楊艷昭， 等， 2010. 北方農(nóng)牧交錯帶土地利用/覆被變化分析—以西遼河流域?yàn)槔?[J]. 資源科學(xué)， 32（3）： 573-579.]

ZHANG XL， WANG YC， XIAO WH， et al.， 2018. Responses of net primary productivity of natural vegetation to climate change in the Shiyang River basin [J]. Chin Ecol， 37（10）： 3110-3118. [張雪蕾， 王義成， 肖偉華， 等， 2018. 石羊河流域NPP對氣候變化的響應(yīng) [J]. 生態(tài)學(xué)雜志， 37（10）： 3110-3118.]

ZHAO JF， YAN XD， ZHU YJ， 2011. Advance in research on net primary productivity of terrestrial vegetation [J]. J Desert Res， 27（5）： 780-786. [趙俊芳， 延曉冬， 朱玉潔， 2007. 陸地植被凈初級生產(chǎn)力研究進(jìn)展 [J]. 中國沙漠， 27（5）： 780-786.]

ZHANG FY， ZHANG ZG， KONG R， et al.， 2019. Changes in forest net primary productivity in the Yangtze River Basin and its relationship with climate change and human activities [J]. Remote Sens， 11（12）： 1451-1469.

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