馬炳鑫,靖娟利, ,徐勇*,何宏昌,劉兵
1. 桂林理工大學(xué)測(cè)繪地理信息學(xué)院,廣西 桂林 541006;2. 廣西空間信息與測(cè)繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣西 桂林 541006
滇黔桂巖溶區(qū)地處我國西南部,是西南巖溶區(qū)核心區(qū)域,連片裸露的巖溶區(qū)面積占三省總土地面積的39.7%(李應(yīng)中等,1996;靖娟利等,2019)。巖溶區(qū)雖然擁有豐富的礦產(chǎn)、農(nóng)林和水資源(李陽兵等,2002),但由于受到地理環(huán)境、氣候變化及人類活動(dòng)的綜合作用,造成滇黔桂巖溶區(qū)部分地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱,石漠化等問題嚴(yán)重(靖娟利等,2017;趙東杰等,2020),巖溶區(qū)生態(tài)環(huán)境問題已經(jīng)成為制約滇黔桂三省社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵問題。
植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net Primary Production,NPP)是指在單位面積、時(shí)間內(nèi)綠色植物通過光合作用積累的有機(jī)質(zhì)總量扣除自養(yǎng)呼吸后的剩余成分,直接反映了在自然條件下植被的生產(chǎn)能力(朱文泉等,2005;朱文泉等,2007;尹鍇等,2015)。植被NPP是植被自身生理特性、外界環(huán)境因素共同作用的結(jié)果,是判定陸地碳循環(huán)的重要因子,同時(shí)也是判定陸地生態(tài)系統(tǒng)健康的重要指標(biāo)(Twine et al.,2009;Michaletz et al.,2014;Gao et al.,2017)。近年來國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)不同區(qū)域的氣候變化對(duì)植被 NPP的影響開展了大量的研究,Kamali et al.(2020)對(duì)伊朗境內(nèi)植被NPP與氣候因子的關(guān)系做了研究,發(fā)現(xiàn) 2000—2014年伊朗年均溫較高的氣候區(qū)植被 NPP與氣溫呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,而王靜等(2015)對(duì)中國南方丘陵山地帶植被NPP時(shí)空動(dòng)態(tài)進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)植被NPP的時(shí)空變化與氣溫、降雨和太陽輻射等自然因素的變化有直接的關(guān)系,其中氣溫對(duì)植被NPP具有顯著的促進(jìn)作用,在水熱條件較好的地區(qū)氣溫可能會(huì)限制植被NPP的發(fā)展,而水熱條件較差的地區(qū)氣溫對(duì)植被NPP的促進(jìn)作用較為顯著;湯曾偉等(2018)對(duì)錫林郭勒盟植被NPP與氣候變化的滯后效應(yīng)進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)6—7月的降水對(duì)該地后期植被NPP影響顯著,植被NPP對(duì)氣溫?zé)o顯著的滯后效應(yīng);黃曉云等(2013)對(duì)西南喀斯特地區(qū)植被NPP的時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)機(jī)制進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)2000—2005年西南喀斯特地區(qū)植被NPP總體呈上升趨勢(shì),2006—2011年間呈下降趨勢(shì),植被NPP與水熱變化有較強(qiáng)的相關(guān)性,且氣溫對(duì)植被NPP的作用大于降水,同時(shí)期有學(xué)者從不同角度上對(duì)西南喀斯特植被與水熱變化的相關(guān)性進(jìn)行了研究(肖建勇等,2018;張凱選等,2019;劉煒等,2021),獲得了與此相同的結(jié)論。上述研究在一定程度上對(duì)滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP的時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)因素的研究奠定了基礎(chǔ),但仍存在研究時(shí)間短,研究范圍受限制,專門針對(duì)滇黔桂巖溶區(qū)的研究較少的問題,且目前大部分對(duì)植被NPP與氣候因子的研究集中于他們的相關(guān)性研究上,對(duì)植被NPP與氣候變化的滯后性的研究較少,而該方面的研究對(duì)認(rèn)識(shí)和了解氣候變化對(duì)植被NPP的作用機(jī)制有重要意義。
鑒于此,本文基于 2000—2019年 MOD17A3 NPP數(shù)據(jù),結(jié)合同期基于站點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù),以滇黔桂巖溶區(qū)為研究區(qū)域,采用趨勢(shì)分析、Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn)、R/S分析及相關(guān)性分析等方法,探討了滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP的時(shí)空演變特征,并從4種氣候因子與植被NPP的相關(guān)性入手,對(duì)植被NPP與氣候變化的關(guān)系進(jìn)行了研究,以期為滇黔桂巖溶區(qū)植被生態(tài)建設(shè)及可持續(xù)發(fā)展布局提供科學(xué)支撐與理論依據(jù)。
滇黔桂巖溶區(qū)是中國典型的巖溶發(fā)育區(qū),涉及云南、貴州和廣西 3個(gè)省市自治區(qū),海拔在?78—5504 m之間,總面積約為3.2×105km2,占三省總面積的39.7%(圖1)。研究區(qū)地域遼闊,地理位置介于 97°31′—112°04′E,20°54′—29°15′N。該區(qū)域?qū)儆诘湫偷膩啛釒Ъ撅L(fēng)氣候和熱帶季風(fēng)氣候區(qū),水熱條件良好,降水量、溫度隨季節(jié)和區(qū)域變化差異明顯,年均氣溫和降水量大致為從西北至東南遞增。該區(qū)域生態(tài)位置重要,是珠江上游重要的支干流所在地,但由于巖溶區(qū)環(huán)境的脆弱性,加上人類活動(dòng)的影響,已經(jīng)引起了石漠化、水土流失等一系列生態(tài)問題。
圖1 研究區(qū)高程Fig. 1 Elevation of study area
MODIS NPP數(shù)據(jù)來源于美國航空航天局(http://lpdaac.usgs.gov)的對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)集中的MOD17A3數(shù)據(jù)產(chǎn)品,空間分辨率為500 m×500 m,時(shí)間分辨率為1年,該數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)過MRT(MODIS Reprojection Tools)軟件處理后得到tif格式的NPP數(shù)據(jù)。DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/search),空間分辨率為 30 m。氣象數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://data.cma.cn/)的 1951—2019年 613個(gè)站點(diǎn)的逐月氣溫、降水、相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)數(shù)據(jù),經(jīng)過 ArcMap 10.8軟件統(tǒng)一插值為空間分辨率 500 m×500 m的柵格數(shù)據(jù)。滇黔桂巖溶區(qū)分布數(shù)據(jù)來源于中國地質(zhì)科學(xué)院巖溶地質(zhì)研究所編制的中國可溶巖分布圖。
2.2.1 趨勢(shì)分析法
趨勢(shì)分析法(Stow et al.,2003)能夠?qū)^(qū)域內(nèi)植被NPP數(shù)據(jù)在時(shí)間尺度上進(jìn)行逐像元分析,獲取在時(shí)間尺度上每個(gè)像元植被NPP變化的斜率,得到其空間分布。計(jì)算過程如下:
式中:
n——年數(shù),在本文中為20;
S——像元點(diǎn)植被NPP變化的趨勢(shì)斜率;
NPPi——某一像元點(diǎn)第i年植被NPP。若S>0表示此像元點(diǎn)植被NPP值呈增加趨勢(shì),S<0為減少趨勢(shì),S=0表示沒有變化。S絕對(duì)值越大,表示變化趨勢(shì)越明顯。
2.2.2 Mann-Kendall檢驗(yàn)
Mann-Kendall檢驗(yàn)常與趨勢(shì)分析相結(jié)合,對(duì)長時(shí)間序列變化趨勢(shì)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),目前已被廣泛應(yīng)用于氣象、水文、植被等研究中(Mallick et al.,2020;張建云等,2019;張繼等,2019),并取得了很好的效果。其計(jì)算公式如下:
將植被NPP值按時(shí)間序列定義為V1, V2, …, Vn,第i個(gè)累計(jì)樣本量S計(jì)算公式為:
式中:
Var(S)——方差;
S——正態(tài)分布。根據(jù)正態(tài)分布表,本文選取|Z|>1.96時(shí)通過95%顯著性檢驗(yàn)。
2.2.3 重標(biāo)極差分析
重標(biāo)極差(R/S)分析是用于定量分析水文、氣候等長時(shí)間序列信息有效方法(史雯雨等,2021;岳永杰等,2020),通過建立Hurst(H)指數(shù)對(duì)判斷趨勢(shì)的持續(xù)性。其計(jì)算公式如下:
設(shè)有時(shí)間序列{V(t)},(t=1, 2, …)。把它分為等長度子區(qū)間,定義均值序列:
定義累積離差:
求取極差:
求取標(biāo)準(zhǔn)差:
等長度子區(qū)間可變,不同分段對(duì)應(yīng)不同情況,由上式可建立如下關(guān)系:
式中:
H——Hurst指數(shù),取值范圍為(0, 1)。當(dāng)0<H<0.5時(shí),表明植被NPP未來趨勢(shì)與過去變化相反,具有反持續(xù)性;當(dāng)H=0.5時(shí),表明過去變化對(duì)未來趨勢(shì)不造成影響;當(dāng)0.5<H<1時(shí),表明植被NPP未來趨勢(shì)與過去變化相同,具有持續(xù)性。
2.2.4 相關(guān)性分析
相關(guān)性分析能夠研究要素之間的關(guān)系,相關(guān)系數(shù)能夠反映各要素之間的相關(guān)程度,其計(jì)算公式如下:
式中:
xi、yi——兩組變量中的第i年的數(shù)值;
為切實(shí)把“民族團(tuán)結(jié)一家親”常態(tài)化“結(jié)親周”活動(dòng)和群眾工作“兩個(gè)全覆蓋”落到實(shí)處。10月20日至11月20日,七師一三一團(tuán)在全團(tuán)黨員干部中分兩個(gè)階段開展第五輪“結(jié)親周”活動(dòng)和群眾工作“兩個(gè)全覆蓋”。
Rxy——相關(guān)系數(shù),取值范圍為(?1, 1),Rxy>0時(shí),表明兩個(gè)變量間呈正相關(guān);Rxy<0時(shí),表明兩個(gè)變量間呈負(fù)相關(guān)。Rxy的絕對(duì)值越大,相關(guān)性越高。根據(jù)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)臨界值表,選取|Rxy|>0.44通過95%顯著性檢驗(yàn)。
由2000—2019年滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP空間分布圖(圖2)可知,20 a研究區(qū)植被NPP總體均值為 845.49 g·m?2·a?1,從空間分布來看,呈現(xiàn)西南高東北低的分布狀態(tài),研究區(qū)內(nèi)大部分地區(qū)植被NPP 處于 550—1000 g·m?2·a?1之間,占總面積的74.06%。低值區(qū)(0—400 g·m?2·a?1)僅占總面積的5.04%,主要分布在廣西柳州市及云南麗江市附近的巖溶區(qū),其他地區(qū)有少量零星分布,這些地區(qū)主要為高寒及人類活動(dòng)頻率較高的地區(qū),導(dǎo)致植被生存環(huán)境破壞或難以生長,植被 NPP較低。高值區(qū)(1000—1950 g·m?2·a?1)占總面積的 20.90%,主要分布于云貴高原西南部巖溶區(qū),廣西百色市及貴州黔南布依族苗族自治州也有呈片狀分布,以上區(qū)域水熱條件、生態(tài)環(huán)境良好,生長著茂密的常綠闊葉林、針葉林,因此這些區(qū)域植被NPP較高。
圖2 滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP空間分布Fig. 2 Spatial distribution of NPP in karst areas of Yunnan, Guizhou and Guangxi
由圖3可知,20 a間滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP變化整體呈波動(dòng)上升趨勢(shì),年均上升速率為 4.02 g·m?2·a?1,最 小 值出 現(xiàn) 在 2000 年, 為 785.84 g·m?2·a?1,低于平均值 60.65 g·m?2·a?1,最大值出現(xiàn)在 2015 年,為 891.91 g·m?2·a?1,高于平均值 46.42 g·m?2·a?1。2004 年和 2010 年植被 NPP 呈斷崖式下跌,可能與南方大旱,植被生長受限有關(guān)(趙志平等,2015)。
圖3 滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP年際變化Fig. 3 Interannual variation of NPP in karst areas of Yunnan,Guizhou and Guangxi
滇黔桂巖溶區(qū)植被 NPP變化趨勢(shì)及顯著性檢驗(yàn)表明(圖4、表1),2000—2019年滇黔桂巖溶區(qū)80.19%的區(qū)域植被NPP呈增加趨勢(shì),其中呈顯著增加的區(qū)域占總面積的46.61%,顯著增加的區(qū)域主要呈塊狀分布在烏蒙山、貴州畢節(jié)、廣西丘陵北側(cè)等地區(qū),其他巖溶區(qū)也有呈點(diǎn)狀分布的顯著增加區(qū)域。呈減少趨勢(shì)的區(qū)域占總面積的19.81%,其中呈顯著減少的區(qū)域僅占總面積的15.13%,主要呈塊狀分布在西雙版納傣族自治州,其他呈點(diǎn)狀分布在各城市周圍,其植被NPP減少原因可能與城市擴(kuò)張有關(guān)(盛葉子等,2020)。
圖4 滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP變化趨勢(shì)空間分布Fig. 4 Spatial distribution of NPP change trend in karst areas of Yunnan, Guizhou and Guangxi
表1 滇黔桂喀斯特地區(qū)植被NPP變化趨勢(shì)Table 1 Change trend of NPP in karst areas of Yunnan, Guizhou and Guangxi
為進(jìn)一步分析滇黔桂巖溶區(qū)的變化趨勢(shì)及未來持續(xù)性,將變化趨勢(shì)與Hurst指數(shù)進(jìn)行疊加分析,得到滇黔桂巖溶區(qū)植被 NPP未來趨勢(shì)變化圖(圖5)。由圖5和表2可以看出,研究區(qū)未來呈增加趨勢(shì)的面積占總面積的78.53%,呈強(qiáng)持續(xù)顯著增加區(qū)域占33.03%,主要分布在烏蒙山及廣西盆地北部。未來呈減少趨勢(shì)的區(qū)域占21.47%,主要分布在云南麗江市及西雙版納傣族自治州附近,苗嶺附近也有呈點(diǎn)狀分布未來呈減少趨勢(shì)的區(qū)域。研究區(qū)未來植被生長情況良好,大部分地區(qū)植被NPP以增加趨勢(shì)為主,但仍有個(gè)別地區(qū)植被將會(huì)持續(xù)退化。
表2 滇黔桂喀斯特地區(qū)植被NPP未來變化趨勢(shì)Table 2 Future change trend of NPP in karst areas of Yunnan, Guizhou and Guangxi
圖5 滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP未來變化趨勢(shì)空間分布Fig. 5 Spatial distribution of future change trend of NPP in karst areas of Yunnan, Guizhou and Guangxi
3.4.1 植被NPP與氣候因子相關(guān)性分析
氣候變化對(duì)植被NPP變化起到重要作用,為定量識(shí)別不同氣候因子與植被NPP之間的相關(guān)性,本研究選取降水、氣溫、相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)4種氣候因子,分別與 2000—2019年滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP進(jìn)行區(qū)域整體年際變化相關(guān)分析和逐像元相關(guān)分析,獲取4種因子與植被NPP的相關(guān)顯著性。年際變化相關(guān)分析顯示,區(qū)域內(nèi)整體植被NPP與降水、氣溫、相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)間年際變化相關(guān)系數(shù)分別為 0.167、0.640(P=0.002)、0.023和 0.021,僅植被 NPP與氣溫年際變化相關(guān)系數(shù)通過顯著性驗(yàn)證;逐像元相關(guān)分析顯示(圖6),研究區(qū)植被NPP與降水、氣溫、相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)間相關(guān)系數(shù)均值分別為?0.01、0.26、0.01和?0.01。其中降水、氣溫和日照時(shí)數(shù)區(qū)域整體年際變化相關(guān)系數(shù)與逐像元相關(guān)系數(shù)均值水平趨近,氣溫區(qū)域整體年際變化相關(guān)系數(shù)高于逐像元相關(guān)系數(shù)均值。由此可知?dú)鉁貙?duì)區(qū)域整體植被NPP起顯著促進(jìn)作用,降水、相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)對(duì)區(qū)域整體植被NPP作用不顯著。
圖6 滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP與降水(a)、氣溫(b)、相對(duì)濕度(c)及日照時(shí)數(shù)(d)的相關(guān)顯著性Fig. 6 Correlation significance between NPP and precipitation (a), temperature (b), relative humidity (c) and sunshine hours (d) in karst areas of Yunnan, Guizhou and Guangxi
滇黔桂巖溶區(qū)植被 NPP與氣溫呈正負(fù)相關(guān)區(qū)域面積占比相差較大,分別占總面積的 85.12%和14.88%。呈顯著正相關(guān)的區(qū)域占總面積的25.05%,主要分布在烏蒙山、大婁山附近區(qū)域;呈顯著負(fù)相關(guān)區(qū)域僅占0.96%,主要分布在云嶺及西雙版納傣族自治州地區(qū)。滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP與降水、相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)呈正負(fù)相關(guān)區(qū)域面積占比接近,高寒地區(qū)植被NPP與降水和相對(duì)濕度多呈負(fù)相關(guān),而與日照時(shí)數(shù)呈正相關(guān);云貴高原中部植被NPP與降水、相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)主要呈負(fù)相關(guān);云貴高原東部區(qū)域植被NPP與日照時(shí)數(shù)呈顯著的正相關(guān)。滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP與這 3種氣候因子的相關(guān)性具有明顯的空間異質(zhì)性,這可能與這些區(qū)域植被對(duì)氣候變化的響應(yīng)程度不同有關(guān)。
植被生長對(duì)氣候變化的響應(yīng)具有滯后效應(yīng),本研究對(duì)滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP與4種氣候因子0—3月前變化分別進(jìn)行相關(guān)性分析(謝勝金等,2020),采用最大值合成法,得到研究區(qū)植被NPP對(duì)氣候變化最大相關(guān)性,進(jìn)而獲得最大響應(yīng)滯后期(圖7)。如圖7所示,滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP對(duì)不同氣候變化的最大響應(yīng)的滯后期存在明顯的空間異質(zhì)性,造成空間分布不同的原因可能與當(dāng)?shù)氐闹脖活愋陀嘘P(guān)。研究區(qū)植被NPP對(duì)0—1月前的氣溫和日照時(shí)數(shù)變化較為敏感,而對(duì) 2—3月前的降水和相對(duì)濕度變化較為敏感。
圖7 滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP對(duì)降水(a)、氣溫(b)、相對(duì)濕度(c)及日照時(shí)數(shù)(d)變化最大響應(yīng)滯后期Fig. 7 The maximum response lag of NPP to the changes of precipitation (a), temperature (b), relative humidity (c) and sunshine hours(d) in the karst area of Yunnan, Guizhou and Guangxi
滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP對(duì)2—3月前降水變化的最大響應(yīng)區(qū)域面積占比為77.32%,其中對(duì)3月前降水變化響應(yīng)最大,占比為63.61%,主要呈塊狀分布在烏蒙山、大婁山、柳州市及來賓市附近地區(qū),其他地區(qū)也有呈點(diǎn)狀分布的區(qū)域;植被NPP對(duì)0—1月前降水變化的最大響應(yīng)區(qū)域占比為22.68%,主要呈塊狀分布在云南東部地區(qū),黔南布依族苗族自治州北部和河池市南部也有少量塊狀分布。
滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP對(duì)0—1月前氣溫變化的最大響應(yīng)區(qū)域面積占比為66.57%,其中對(duì)當(dāng)月氣溫變化響應(yīng)顯著,占比為47.83%,主要分布在云貴高原北部。植被NPP對(duì)2—3月前氣溫變化的最大響應(yīng)區(qū)域占比為33.43%,集中分布在云貴高原南部及廣西丘陵北部地區(qū)。滇黔桂巖溶區(qū)對(duì)氣溫變化的最大響應(yīng)滯后期體現(xiàn)出明顯的緯度差異。
滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP對(duì)2—3月前相對(duì)濕度變化的最大響應(yīng)區(qū)域面積占比為71.08%,主要分布在云貴高原中部、廣西來賓市、桂林市、百色市北部地區(qū)。植被NPP對(duì)0—1月前相對(duì)濕度變化的最大響應(yīng)區(qū)域占比為28.92%,主要分布在大婁山至武陵山一帶及廣西河池市附近地區(qū),云南麗江市南部也有少量塊狀分布。
滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP對(duì)0—1月前日照時(shí)數(shù)變化的最大響應(yīng)區(qū)域面積占比為65.80%,主要分布在烏蒙山東部、黔西南布依族苗族自治州以北地區(qū),云南文山壯族苗族自治州至廣西崇左市一帶。植被NPP對(duì)2—3月前日照時(shí)數(shù)變化的最大響應(yīng)區(qū)域占比為34.20%,主要分布在云嶺附近及廣西來賓市以北至苗嶺一帶。
本文研究發(fā)現(xiàn),20 a間滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP除少數(shù)受異常氣候影響年份外,多年來植被NPP一直處于上升狀態(tài),這與以往的研究結(jié)果一致(孫睿等,2001;董丹等,2011;劉剛等,2017)。20 a間研究區(qū)植被 NPP 均值為 845.49 g·m?2·a?1,與同期南方巖溶區(qū)植被NPP水平相近,植被NPP年均上升速率為 4.02 g·m?2·a?1,高于全國巖溶區(qū)植被 NPP 上升速率 0.92 g·m?2·a?1(Wu et al.,2020)。從研究結(jié)果來看,20a間滇黔桂巖溶區(qū)植被生長情況良好,植被 NPP空間分布差異明顯,主要呈現(xiàn)“南高北低”的分布格局,研究區(qū)西北部為橫斷山脈,中東部為云貴高原,這些區(qū)域海拔較高,植被生長受限,植被NPP較低;南部受熱帶季風(fēng)氣候影響,水熱條件良好,海拔高度適中,生長有大量的針葉闊葉林,因而植被NPP較高。
植被對(duì)氣候變化的響應(yīng)主要表現(xiàn)在其獨(dú)特的生理機(jī)制對(duì)周圍氣候變化的敏感性,滇黔桂巖溶區(qū)植被 NPP對(duì)氣候變化的響應(yīng)機(jī)制具有明顯的區(qū)域性差異。研究發(fā)現(xiàn)滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP與氣溫呈現(xiàn)正相關(guān),與降水并不存在顯著的相關(guān)關(guān)系,這與前人研究結(jié)論一致(張笑鶴,2011;蘭小麗等,2020)。滇黔桂巖溶區(qū)內(nèi)氣溫對(duì)植被NPP起顯著促進(jìn)作用,而降水、日照時(shí)數(shù)與相對(duì)濕度對(duì)植被NPP影響并不明顯,已有研究表明,降水是影響干旱、半干旱區(qū)植被生長的主要?dú)夂蛞蜃樱跐駶櫟貐^(qū)降水可能會(huì)對(duì)植被生長起抑制作用,滇黔桂巖溶區(qū)緊鄰南海,受季風(fēng)氣候影響,降水較多,地區(qū)差異導(dǎo)致降水對(duì)植被生長的作用產(chǎn)生明顯差異,而過多的日照會(huì)導(dǎo)致蒸騰作用增加,同樣也會(huì)導(dǎo)致植被生長受限。氣溫和日照時(shí)數(shù)對(duì)植被NPP的滯后效應(yīng)較短,這是因?yàn)闅鉁睾腿照諘r(shí)數(shù)能夠直接對(duì)植被光合和呼吸作用產(chǎn)生影響,直接影響到植被生長發(fā)育;而降水及相對(duì)濕度通過土壤滲透、改變地下徑流間接影響植被根系吸收水分的方式,對(duì)植被生長產(chǎn)生影響,這種方式反應(yīng)在植被 NPP的變化上較為緩慢。在全球氣候變暖的背景下,隨著溫度的升高,植被NPP將會(huì)進(jìn)一步上升。
人類活動(dòng)和氣候變化是影響植被 NPP的重要因素,人們普遍認(rèn)為氣候變化是影響植被NPP變化的主導(dǎo)因素,但近些年有研究表明(Piao et al.,2011),人類活動(dòng)對(duì)植被NPP的影響正在逐年上升。在生態(tài)保護(hù)政策的驅(qū)動(dòng)下(金芳芳,2018;史晨璐,2020),人類活動(dòng)對(duì)滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP促進(jìn)作用較為顯著。人類活動(dòng)對(duì)滇黔桂巖溶區(qū)時(shí)空演變具有重要影響,本研究并未對(duì)人類活動(dòng)對(duì)植被NPP進(jìn)行研究,此方面會(huì)在下一步研究中進(jìn)行補(bǔ)足。
本研究基于MOD17A3 NPP數(shù)據(jù)和同期氣象站點(diǎn)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),采用趨勢(shì)分析、Mann-Kendall檢驗(yàn)、R/S分析及相關(guān)分析等方法,對(duì)滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP的時(shí)空變化特征和未來趨勢(shì)進(jìn)行了研究,并探討了巖溶區(qū)植被NPP變化與氣候變化之間的關(guān)系,主要結(jié)論如下:
(1)2000—2019年滇黔桂巖溶區(qū)植被NPP均值為 845.49 g·m?2·a?1,空間上呈現(xiàn)西南高東北低的分布格局,20a間植被NPP總體呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì),上升速度為 4.02 g·m?2·a?1。呈上升趨勢(shì)的面積占總面積的80.19%,呈顯著上升的區(qū)域占46.60%,呈減少趨勢(shì)的區(qū)域占總面積的19.81%。
(2)研究區(qū)未來植被NPP以上升趨勢(shì)為主,且未來同向變化趨勢(shì)遠(yuǎn)大于反向變化趨勢(shì)。未來呈增加趨勢(shì)的面積占總面積的78.53%,呈強(qiáng)持續(xù)顯著增加區(qū)域占33.03%,主要分布在烏蒙山及廣西盆地北部;呈減少趨勢(shì)的區(qū)域占21.47%,主要分布在云南麗江市及西雙版納傣族自治州附近。
(3)研究區(qū)內(nèi)整體氣溫對(duì)植被NPP起顯著促進(jìn)作用,降水、相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)對(duì)植被NPP作用不顯著,不同地帶巖溶區(qū)植被NPP對(duì)氣候變化的響應(yīng)程度相差較大。
(4)研究區(qū)植被NPP對(duì)0—1月前氣溫和日照時(shí)數(shù)變化響應(yīng)程度較高,而對(duì)前 2—3月降水及濕度變化響應(yīng)程度較高。