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    松嫩沙地NPP時(shí)空演化特征

    2021-11-17 07:10:38趙玉潔宋春威
    農(nóng)業(yè)與技術(shù) 2021年21期
    關(guān)鍵詞:區(qū)域

    趙玉潔 宋春威

    (吉林師范大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院,吉林 四平 136000)

    植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)是單位時(shí)間、單位面積上植被所積累的有機(jī)干物質(zhì)的總量[1],能較為直接地表現(xiàn)生態(tài)環(huán)境表觀變化和生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)能力,并且能夠作為環(huán)境氣候變化在地球物理和生物地球化學(xué)過程中的體現(xiàn)[2]。對(duì)區(qū)域NPP的研究有利于人類對(duì)自然資源的管理和有效利用,準(zhǔn)確監(jiān)測區(qū)域NPP對(duì)于評(píng)估植被資源變化,發(fā)掘植被生產(chǎn)潛力及合理利用資源等方面具有重要的科學(xué)意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值[3,4]。估算區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)植被NPP,定量研究其時(shí)空變化特征,分析其與氣候變化的關(guān)系是全球變化研究的核心內(nèi)容之一[5]。

    隨著遙感技術(shù)的飛速發(fā)展,利用遙感模型估算陸地植被的生產(chǎn)力已經(jīng)被廣泛應(yīng)用[6]。在眾多區(qū)域陸地NPP估測模型中,基于植被光能利用率原理的CASA模型簡單、實(shí)用,是最具潛力的研究手段之一,被廣泛用于評(píng)估研究區(qū)域陸地NPP及全球碳循環(huán)[7-9]。松嫩沙地位于歐亞大陸中緯度巨型沙帶的東部邊緣,為中國沙質(zhì)荒漠化土地的東緣,是中國北方典型的農(nóng)牧交錯(cuò)帶,區(qū)域氣候與人類活動(dòng)具有區(qū)域特殊性[10]。因而,本文以松嫩沙地為研究對(duì)象,在多個(gè)時(shí)間和空間尺度,計(jì)算松嫩沙地整體及各部分之間植被NPP動(dòng)態(tài)變化趨勢,探討松嫩沙地植被NPP動(dòng)態(tài)演變,以期闡明松嫩沙地NPP時(shí)序變化過程,為實(shí)施生態(tài)恢復(fù)及生態(tài)文明建設(shè)提供基礎(chǔ)理論與科學(xué)依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    松嫩沙地面積352559.12km2,位于中國東北沙地中東部(E119°20′~129°10′,N42°31′~50°37′),是東北平原中部嫩江、第二松花江、洮兒河和霍林河等河流流域一級(jí)階地及沖積扇上呈倒楔形區(qū)域,屬亞洲東部新華夏系第二沉隆帶。地處溫帶亞濕潤、亞干旱大陸性季風(fēng)區(qū),夏季高溫多雨,冬季嚴(yán)寒干燥,春季多風(fēng),年均溫為3.3℃,年均降水量為360~480mm,多年平均蒸發(fā)量為1500~2400mm,年均風(fēng)速為4.0m·s-1,大風(fēng)日數(shù)平均為26.3d,全年日照時(shí)長為2600~2900h,無霜期100~130d。地貌類型以固定沙丘為主,地帶性土壤類型主要為黑鈣土。植被則主要為榆樹(Ulmus pumila)、山杏(Armeniaea sibiriea)、大針茅(Stipa grandis)、線葉菊(Filifolium sibiricum)、羊草(Leymus chiueusis)、差不嘎蒿(ArtemisiahalodendronTurcz.etBess)、小葉錦雞兒(Caragana microphylla Lam)等。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    GIMMS NDVI數(shù)據(jù)采用的GIMMS NDVI半月最大合成數(shù)據(jù)由美國國家航天航空局(NASA)提供,時(shí)間序列為1982—2006年,時(shí)間分辨率為15d,空間分辨率為8km×8km。MODIS NDVI數(shù)據(jù)采用NASA的EOS/MODIS NDVI數(shù)據(jù)中的MOD13A2級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品,時(shí)間序列為2001—2018年,時(shí)間分辨率為16d,空間分辨率為1km×1km。

    由于2種NDVI數(shù)據(jù)采用了不同的傳感器,在近紅波段(NIR)、紅波段(R)以及時(shí)間和空間分辨率方面有明顯差異,因而在數(shù)據(jù)補(bǔ)插融合之前需要對(duì)2種數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。本文采用的GIMMS NDVI時(shí)間序列范圍為1982—2006年,MODIS NDVI數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍為2001—2018年,依據(jù)2001—2006年共6a的重疊數(shù)據(jù),對(duì)年生長季(4—10月)平均最大植被NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,得到兩者的相關(guān)系數(shù)為0.894,在0.05置信水平上顯著相關(guān),即2種數(shù)據(jù)的年度數(shù)據(jù)在全區(qū)域尺度上具有顯著一致性[11]。所以,針對(duì)松嫩沙地區(qū)域空間尺度來說,可以用MODIS NDVI數(shù)據(jù)集對(duì)GIMMS NDVI數(shù)據(jù)插補(bǔ)進(jìn)行時(shí)間序列分析,將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度延伸為1982—2018年。

    植被類型數(shù)據(jù)來源于1∶100萬中國植被圖集(中國科學(xué)院中國植被圖編輯委員會(huì)2000年編制)。將松嫩沙地劃分為14種植被類型,落葉針葉林、常綠針葉林、落葉闊葉林、灌叢、坡面草地、平原草地、荒漠草地、草甸、城市、河流、湖泊、沼澤、荒漠和耕地。

    1.3 研究方法

    1.3.1 最大值合成法

    為分析區(qū)域植被覆蓋及NDVI在時(shí)間和空間上的整體變化特征,采用最大合成法(MVC)獲取月NDVI最大值,反映某段時(shí)間內(nèi)植被指數(shù)的最佳狀態(tài),可有效減少來自氣溶膠、云陰影和視角等影響,降低誤差,提高植被指數(shù)的精度和質(zhì)量。利用ArcGIS自帶工具Cell Statistics 實(shí)現(xiàn)多個(gè)柵格圖層最大值法合成NDVI月的最大值[12]。

    1.3.2 均值法

    利用均值法統(tǒng)計(jì)分析能夠反映研究區(qū)域NDVI的平均水平[13],均值處理是反映數(shù)據(jù)集中趨勢的一項(xiàng)指標(biāo),能夠降低太陽高度角、極端氣候條件造成的植被指數(shù)異常值的干擾,提高植被指數(shù)的精度。公式:

    (1)

    式中,i為年序號(hào);NDVIi表示第i年的NDVI值;n為數(shù)據(jù)項(xiàng)數(shù)目;j為天序號(hào);NDVIij表示第i年的j月的NDVI值。

    1.3.3 CASA模型

    CASA模型中所估算的NPP利用了朱文泉等的NPP估算模型[14],該模型中算法結(jié)構(gòu)完善,充分考慮了各種因素的影響,且遙感模型相對(duì)于氣候模型而言,能夠更加真實(shí)地反應(yīng)陸地NPP的分布狀況。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 松嫩沙地NPP時(shí)間序列變化特征

    2.1.1 NPP年際變化特征

    松嫩沙地1982—2018年生長季植被NPP值介于53.26~130.07gC·m-2·a-1,多年平均值為111.98gC·m-2·a-1,整體波動(dòng)變化顯著,年均增長速度為0.57gC·m-2·a-1,增幅19.51%。其中,植被NPP值1982—1986年波動(dòng)減少,年均減少速度為13.19gC·m-2·a-1,減少幅度為49.78%;1986—1991年顯著增加,年均增加速度為14.45gC·m-2·a-1,增加幅度為135.66%;1991—2001年波動(dòng)減少,年均減少速度為2.42gC·m-2·a-1,減少幅度為19.31%;2001—2018年波動(dòng)增加,年均增加速度為1.49gC·m-2·a-1,增加幅度為25.13%。

    圖1 松嫩沙地NPP的年際變化趨勢

    2.1.2 NPP季節(jié)變化特征

    松嫩沙地春季植被NPP均值為61.73gC·m-2·a-1,從1982年的52.59gC·m-2·a-1增加到2018年的96.85gC·m-2·a-1,年均增長量為1.23gC·m-2·a-1,增加幅度為84.17%;植被NPP均值在夏季為182.48gC·m-2·a-1,從1982年的182.45gC·m-2·a-1增加到2018年的198.45gC·m-2·a-1,年均增長量為0.44gC·m-2·a-1,增加幅度為8.77%;植被NPP均值在秋季為122.11gC·m-2·a-1,從1982年的117.52gC·m-2·a-1增加到2018年的147.65gC·m-2·a-1,年均增長量為0.84gC·m-2·a-1,增加幅度為25.64%。

    圖2 松嫩沙地NPP的季節(jié)性變化特征

    2.2 沙地NPP空間演化特征

    2.2.1 松嫩沙地NPP空間分布特征

    松嫩沙地2018年植被生長季NPP數(shù)值在0.02~127.29gC·m-2·a-1,整體上植被生長季NPP東部>西部>中部,東部、中部和西部面積比約1∶3∶1。近37a大部分地區(qū)植被生長季NPP的年均值在44.75gC·m-2·a-1以上,植被狀況良好,而中南部NPP的年均值多在13.17~-35.65gC·m-2·a-1,植被狀況相對(duì)較差。從各市縣角度來看,五大連池市、北安市、綏棱縣、慶安縣、鐵力市、通河縣、木蘭縣、尚志市、延壽縣、五常市、蛟河市、永吉縣、扎蘭屯市、科爾沁右翼前旗、鄂倫春自治旗和阿榮旗西部的NPP多年平均值最大,數(shù)值多在82.65~102.55gC·m-2·a-1;通榆縣、大安市、白城市、洮南市、鎮(zhèn)賚縣、大慶市和杜爾伯特蒙古族自治縣的NPP多年平均值最小,數(shù)值主要集中在13.17~44.73gC·m-2·a-1。

    圖3 松嫩沙地NPP的多年平均值和可變空間分布

    2.2.2 松嫩沙地空間NPP演化特征

    松嫩沙地生長季植被NPP呈現(xiàn)明顯下降趨勢,減少數(shù)值介于0~66.17gC·m-2·a-1,但空間差異性較大,其中,大部分地區(qū)NPP的下降幅度較小,變化數(shù)值介于9.27~32.15gC·m-2·a-1。植被生長季NPP呈現(xiàn)上升趨勢的區(qū)域主要集中分布在四周邊緣部分地區(qū),增加數(shù)值介于56.05~125.46gC·m-2·a-1。

    3 討論

    劉剛等利用逐像元線性回歸分析對(duì)我國不同尺度和區(qū)域的植被NPP與氣候因子間關(guān)系進(jìn)行分析[15],但很少有學(xué)者對(duì)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力和對(duì)氣候因素的反應(yīng)之間的關(guān)系進(jìn)行定性和定量的綜合研究。穆少杰等對(duì)東北西部地區(qū)植被NPP變化特征進(jìn)行定量分析,認(rèn)為降水量是植被NPP變化的主要限制因子[16];張美玲等認(rèn)為,水熱條件是決定植被凈初級(jí)生產(chǎn)力的關(guān)鍵因素[17];苑全治等認(rèn)為,北方溫帶草原生態(tài)系統(tǒng)容易受到氣候變化的不利影響,NPP呈現(xiàn)出較高的脆弱性[18]。但針對(duì)涵蓋松嫩沙地的相關(guān)研究而言,現(xiàn)勢性較低且精度有所欠缺,故而本文利用松嫩沙地1982—2018年植被凈初級(jí)生產(chǎn)力NPP數(shù)據(jù)并加以分析,定性與定量揭示NPP時(shí)序變化。

    利用松嫩沙地近37a的NPP時(shí)序數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn),該區(qū)域植被凈初級(jí)生產(chǎn)力總體上呈增加趨勢,尤其是2000年以后,在自然、人文和國家政策等方面的綜合影響,使得東北西部逐步向綠洲化方向發(fā)展,這與陳超群等[19]的研究結(jié)果較為一致。同時(shí)本研究顯示,松嫩沙地植被的生長受到水熱條件的共同限制,尤其受氣溫和降水量的影響更為顯著,這與朱麗亞等[20]在西遼河流域的研究結(jié)果具有相似性。該研究可為因地制宜科學(xué)發(fā)展農(nóng)牧業(yè),科學(xué)合理實(shí)施退耕還草、輪牧等措施提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),以此推動(dòng)植被生長進(jìn)一步變好。

    4 結(jié)論

    松嫩沙地植被NPP近37a介于53.26~130.07gC·m-2·a-1,多年平均值為111.98gC·m-2·a-1,整體波動(dòng)變化顯著。其中,高值主要分布在其西北和東南部,中部地區(qū)NPP值較低,比例約為1∶3∶1,年際、四季和生長季的NPP變化主要在中部地區(qū),由于人為因素的影響使得松嫩沙地變化明顯。

    夏季植被NPP與降水量顯著相關(guān),春季、秋季植被NPP與溫度顯著相關(guān)。同時(shí),人類活動(dòng)的影響也在導(dǎo)致植被覆蓋發(fā)生變化,尤其是21世紀(jì)以來,隨著退耕還林還草、防沙治沙工程的實(shí)施,生態(tài)恢復(fù)取得成效,在一定程度上減緩了植被指數(shù)變化速率。

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