1996—2015年滇西北香格里拉植被凈初級(jí)生產(chǎn)力變化

栗忠飛,王小蓮,徐鈺濤,文林琴,黃麗春

1 西南林業(yè)大學(xué)生態(tài)與環(huán)境學(xué)院, 昆明 650224 2 麗江市林業(yè)與草原局,麗江 674100

陸地植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)是植物群落在其所處環(huán)境條件下生產(chǎn)能力的直接反應(yīng),是判定陸地生態(tài)系統(tǒng)碳源/匯特征的重要依據(jù)[1—4]。氣候是全球植被格局最重要的決定因素之一,對(duì)植被類(lèi)型的分布、結(jié)構(gòu)和生態(tài)功能具有重要影響[5—7]。通過(guò)估算植被NPP可以直觀反映出陸地生態(tài)系統(tǒng)對(duì)氣候變化的響應(yīng),及其多尺度的相互作用過(guò)程[8—10],相關(guān)研究對(duì)進(jìn)一步理解氣候變化對(duì)陸地植被及生態(tài)系統(tǒng)碳平衡的影響、以及評(píng)價(jià)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能質(zhì)量或恢復(fù)保護(hù)狀況等均具有重要作用[11—12]。

NPP的估算方法包括站點(diǎn)觀測(cè)法、實(shí)驗(yàn)法和模型估算等[13—15]。地面站點(diǎn)觀測(cè)或?qū)嶒?yàn)法的估算結(jié)果較貼近實(shí)測(cè)值,但無(wú)法反映較大尺度的NPP及其動(dòng)態(tài)變化,而模型的運(yùn)用能更好地解決站點(diǎn)觀測(cè)法的不足[16]。國(guó)際上,Lieth首次開(kāi)展了利用模型對(duì)全球植被NPP進(jìn)行估算的研究[17]。在模型估算中,CASA模型是NPP模擬研究中具代表性的一類(lèi)模型[18—20],被廣泛應(yīng)用于全球及區(qū)域NPP研究中[14,21—24]。CASA模型利用3S技術(shù)和遙感數(shù)據(jù)與近地面的氣候數(shù)據(jù),能夠反演出不同尺度植被NPP及其動(dòng)態(tài)變化[2,10,20,25—26]。但是,因不同植被受水分、溫度等因素的影響,CASA模型中,不同植被類(lèi)型的最大光能利用率均定義為0.389 gC/MJ,對(duì)NPP的估算會(huì)出現(xiàn)較大誤差[27]。

國(guó)內(nèi)學(xué)者朱文泉等人,將模型引入植被覆蓋分類(lèi)參數(shù),基于中國(guó)植被NPP的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),確定了不同植被覆蓋類(lèi)型的最大光能利用率,實(shí)現(xiàn)了CASA模型相關(guān)參數(shù)的簡(jiǎn)化與本地化,在相關(guān)研究中取得了良好的模擬效果[28—30]。當(dāng)前,這一改進(jìn)的CASA模型已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于國(guó)內(nèi)外陸地植被NPP的模擬研究中[21,29,31—32]。

滇西北香格里拉區(qū)域,地處青藏高原東南緣及滇西北“三江并流區(qū)”,區(qū)域內(nèi)植被覆蓋率高,其N(xiāo)PP對(duì)氣候變化的響應(yīng),對(duì)于揭示氣候變化下青藏高原的響應(yīng)具有重要科學(xué)意義。當(dāng)前,有關(guān)該區(qū)域內(nèi)植被NPP時(shí)空格局變化的研究仍然非常稀缺[33—35],個(gè)別相關(guān)研究也缺少對(duì)該區(qū)域NPP時(shí)序變化特征,以及其對(duì)溫度、降水等氣候變化響應(yīng)規(guī)律的分析。

由于植被覆蓋水平、氣候條件等的差異,植被NPP與NDVI之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系在生長(zhǎng)季內(nèi)不同時(shí)期存在差異,一般在6—8月份表現(xiàn)最優(yōu)[36],能夠代表年度內(nèi)最大NPP月份。氣候變化下森林生態(tài)系統(tǒng)敏感的響應(yīng)能力有可能導(dǎo)致生產(chǎn)力下降,NPP時(shí)空格局發(fā)生改變[37—38]。青藏高原東南緣香格里拉區(qū)域內(nèi)分布有大面積的針葉林,是我國(guó)高山植被分布的典型區(qū)域。本研究運(yùn)用改進(jìn)的CASA模型,基于香格里拉區(qū)域的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、近地面氣象數(shù)據(jù)和MODIS-NDVI數(shù)據(jù)[39—42],對(duì)區(qū)域內(nèi)1996—2015年間,逐年6—8月NPP時(shí)序變化進(jìn)行模擬估算,并分析其時(shí)空變化特征。研究旨在揭示香格里拉縣近20年來(lái)區(qū)域植被NPP在溫度、降水格局變換下的時(shí)空動(dòng)態(tài)規(guī)律,為促進(jìn)滇西北地區(qū)的植被保護(hù)與建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

云南省香格里拉(99°23′—100°31′E,26°52′—28°45′N(xiāo))地處青藏高原東南緣、橫斷山脈腹地,是中國(guó)地勢(shì)三大階梯中第一、二階梯的過(guò)渡帶,具有高海拔、低緯度的地理特征,區(qū)域內(nèi)地形走勢(shì)為西北高、東南低,境內(nèi)平均海拔3459 m,地貌類(lèi)型主要為高原山地、盆地、河谷等。

區(qū)域內(nèi)氣候類(lèi)型屬于溫帶、寒溫帶季風(fēng)氣候,河谷區(qū)屬北亞熱帶季風(fēng)氣候,年平均氣溫6.3 ℃,年均降雨量651.1 mm,該地區(qū)終年太陽(yáng)輻射強(qiáng)烈。區(qū)域內(nèi)植被類(lèi)型豐富,尤以針葉林、闊葉林、高山灌叢、高山草甸為主,并呈現(xiàn)典型的垂直帶普特征,其中針葉林所占面積最大[34]。區(qū)域內(nèi)土壤類(lèi)型主要有棕壤、暗棕壤、草甸土等。

2 數(shù)據(jù)獲取及其研究方法

2.1 遙感數(shù)據(jù)及處理

遙感數(shù)據(jù)采用NASA對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/)提供的2000—2015逐年6—8月MODIS 1B數(shù)據(jù),空間分辨率為250 m、時(shí)間分辨率為16 d的MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13Q1,經(jīng)最大值合成法(MVC)得到逐年6—8月NDVI數(shù)據(jù)[43]。

1996—2000年的NDVI數(shù)據(jù)采用地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)提供的Landsat 5 TM影像,經(jīng)輻射定標(biāo)、大氣校正、融合裁剪等預(yù)處理后,執(zhí)行波段運(yùn)算與疊加,并經(jīng)最大值合成法(MVC)處理,獲得1996—2000逐年6—8月NDVI數(shù)據(jù)。然后,將前后NDVI數(shù)據(jù)重采樣統(tǒng)一分辨率后逐像元對(duì)比,在兩種數(shù)據(jù)源之間按一元線性回歸進(jìn)行序列同化,實(shí)現(xiàn)NDVI數(shù)據(jù)序列的插補(bǔ)展延[44],最終獲得全部1996—2015年逐年6—8月NDVI時(shí)間序列柵格數(shù)據(jù)。

植被類(lèi)型數(shù)據(jù)采用地理空間數(shù)據(jù)云提供(http://www.gscloud.cn)的Landsat TM影像數(shù)據(jù)。首先,進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理得到研究區(qū)域遙感影像；其次,采用監(jiān)督分類(lèi)中的支持向量機(jī)方法,結(jié)合目視解譯以及谷歌地圖等輔助參考數(shù)據(jù)作為選取樣本依據(jù),得到30 m空間分辨率的研究區(qū)土地利用分類(lèi)圖,經(jīng)過(guò)影像解譯精度評(píng)估,Kappa系數(shù)在85%以上,解譯效果良好；最后,經(jīng)重采樣后將其轉(zhuǎn)換為與以上NDVI數(shù)據(jù)相匹配的柵格數(shù)據(jù)。

2.2 氣象數(shù)據(jù)及處理

氣象數(shù)據(jù)采用中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.gov.cn)提供的包括中甸、德欽、維西等香格里拉研究區(qū)域及周邊14個(gè)氣象站點(diǎn)20年間6—8月日平均溫度、日降雨量、日照時(shí)數(shù)及太陽(yáng)總輻射量等數(shù)據(jù)。首先,進(jìn)行精度驗(yàn)證,去除異常值；其次,結(jié)合各站點(diǎn)的經(jīng)緯度信息,基于氣象插值軟件ANUSPLIN 4.3[45],運(yùn)用反距離權(quán)重法(IDW)對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值,得到溫度、降水量及總輻射量序列數(shù)據(jù),最后通過(guò)掩膜研究區(qū),裁剪得到1996—2015年空間分辨率為250 m的氣象柵格數(shù)據(jù)。

2.3 研究方法

2.3.1模型選取

本文采用朱文泉改進(jìn)的CASA模型估算NPP,NPP由植物光合有效輻射(APAR)和實(shí)際光能利用率(ε)兩個(gè)因子來(lái)表示,估算公式及其意義詳見(jiàn)文獻(xiàn)[22,30,46]。

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

(1)

式中,APAR(x,t)表示像元x在t月吸收的光合有效輻射,MJ/m2；ε(x,t)表示像元x在t月的實(shí)際光能利用率,gC/MJ,NPP(x,t)是像元x在t月的凈初級(jí)生產(chǎn)力。

APAR(x,t)=SOL(x,t)×FPAR(x,t)×0.5

(2)

式中,SOL(x,t)表示t月在像元x上的太陽(yáng)總輻射量(MJ/m2),FPAR(x,t)植被層對(duì)入射的光合有效輻射吸收的比例,常數(shù)0.5表示植被利用的光合有效輻射(波長(zhǎng)為0.4—0.7 μm)占太陽(yáng)總輻射的比例。在一定范圍內(nèi),FPAR與NDVI存在線性關(guān)系,所以,可根據(jù)NDVI得到對(duì)應(yīng)的FPAR[2]。

ε(x,t)=Tε1(x,t)×Tε2×Wε(x,t)×εmax

(3)

式中,Tε1(x,t)和Tε2(x,t)表示低溫和高溫對(duì)光能利用率(NPP累積)的脅迫作用；Wε(x,t)為水分脅迫影響系數(shù),反映水分條件的影響；εmax是植被在理想條件下的最大光能利用率(gC/MJ)。

NPP的大小由溫度、降水量影響光能轉(zhuǎn)化率的下調(diào)因子δ來(lái)決定[30],其中δ因子(δ=Tε1×Tε2×Wε)表征植被凈生產(chǎn)力受氣候因素影響的大小。

FPAR采用MOD13Q1產(chǎn)品中NDVI數(shù)據(jù)反演得出。公式(1)和(3)中,ε表示光能轉(zhuǎn)化率,反映植被把所吸收的光合有效輻射轉(zhuǎn)化為碳的比率,其主要與溫度和水分有關(guān)。公式(3)中,Tε1和Tε2表示溫度對(duì)光能轉(zhuǎn)化率的影響；Wε是水分脅迫系數(shù)；εmax是理想條件下的最大光能轉(zhuǎn)化率,其值通常介于0.09—2.16 gC/MJ之間。最大光能轉(zhuǎn)化率隨著植被類(lèi)型的不同而發(fā)生變化,朱文泉等[28,30]根據(jù)不同植被類(lèi)型調(diào)整的最大光能利用率參數(shù),適合中國(guó)植被狀況,其參數(shù)適用全國(guó)不同區(qū)域研究[40—42]。本文中選取各植被類(lèi)型的最大光能轉(zhuǎn)化率參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 不同植被類(lèi)型的最大光能利用率εmax

2.3.2NPP年際變化趨勢(shì)分析

采用一元線性回歸法,運(yùn)用改進(jìn)的CASA模型[26,28,47],計(jì)算得到香格里拉1996—2015年間最大月6—8月不同植被類(lèi)型的NPP,分析1996—2015年研究區(qū)逐年最大月NPP的變化規(guī)律,以及與溫度、降水等氣候因子的相關(guān)性規(guī)律。

3 結(jié)果

3.1 香格里拉區(qū)域1996—2015年間氣候因子變化

圖1顯示了1996—2015年香格里拉6—8月期間月平均溫度、總降水量及總輻射量變化。月均溫在13.2—14.5℃之間波動(dòng),平均為13.9℃,20年來(lái)氣溫總體呈升高趨勢(shì),上升斜率為0.037℃/a,在橫向上呈正態(tài)分布,且峰值向右偏移。2009、2013年月均溫最高,均達(dá)到了14.5℃(圖1)。

6—8月總降水量范圍在262.2—512.8 mm之間,多年均值為373.1 mm,最大絕對(duì)降水距平達(dá)到139.8 mm。20多年間6—8月總降水量呈波動(dòng)下降特征,下降斜率為4.32 mm/a,其中前10年的均值為383.2 mm,后10年的均值為362.9 mm,10年下降幅度為5.3%(圖1)。

區(qū)域內(nèi)20年間6—8月太陽(yáng)總輻射平均值為563.8 MJ/m2,并以此為中心呈現(xiàn)波動(dòng)平衡狀態(tài),從其趨勢(shì)線的負(fù)值斜率上,顯現(xiàn)出微弱下降特征(圖1)。

圖1 1996—2015年香格里拉6—8月氣候因子變化特征Fig.1 Time variation curves of climatic factors during 6—8 month from 1996 to 2015 in Shangri-La

3.2 不同植被類(lèi)型最大月NPP年際變化

圖2顯示,1996—2015年間,香格里拉地區(qū)不同植被類(lèi)型逐年最大月NPP具有明顯差異,闊葉林NPP顯著高于其它植被類(lèi)型,其1996—2015年的平均值達(dá)到286.9 gC/m2,最高年份1998年達(dá)到347.6 gC/m2,最低年份2004年為201.1 gC/m2；其次為耕地,其20年間平均值為182.1 gC/m2,此后依次為草地、灌叢植被,其20年平均值分別為149.5、137.3 gC/m2。所有植被類(lèi)型中,針葉林NPP最低,20年均值僅為128.9 gC/m2,顯著低于闊葉林NPP(圖2)。

從變化趨勢(shì)看,各植被類(lèi)型逐年最大月NPP呈微弱增加趨勢(shì)(圖2)。各植被類(lèi)型平均增加斜率為0.46 gC m-2a-1,其中闊葉林最低,僅為0.02 gC m-2a-1,草地最高,為0.78,針葉林、耕地、灌叢分別為0.69 gC m-2a-1、0.51 gC m-2a-1、0.26 gC m-2a-1(圖2)。從前10年,到后10年,各植被類(lèi)型最大月NPP從171.6 gC/m2增加到了182.3 gC/m2,上升了6.2%(圖2)。

圖2 1996—2015年間香格里拉地區(qū)各植被類(lèi)型NPP變化Fig.2 Inter-annual variation of NPP of different vegetation types in Shangri-La from 1996 to 2015

3.3 區(qū)域植被NPP空間格局變化特征

圖3顯示了香格里拉區(qū)域,1996—2015年間5個(gè)時(shí)期的最大月NPP空間分布格局,總體上表現(xiàn)出由中部向四周及兩端逐漸增加的趨勢(shì)。研究區(qū)域的南、北兩端區(qū)域內(nèi)的最大月NPP多達(dá)200 gC/m2以上,區(qū)域中部及偏北范圍內(nèi),其N(xiāo)PP達(dá)到了300 gC/m2以上(圖3)。圖3顯示,從1996到2005年期間,香格里拉NPP空間分布總體上呈現(xiàn)下降特征,而從2005年開(kāi)始到2015年又呈現(xiàn)上升趨勢(shì),尤其是在東部,以及西南部區(qū)域,變化尤其明顯。

圖3 1996—2015年香格里拉縣植被NPP平均值變化Fig.3 NPP mean change of vegetation in Shangri-La from 1996 to 2015

3.4 香格里拉植被NPP與氣候因子的相關(guān)性

圖4顯示,各植被類(lèi)型最大月NPP與月均溫均達(dá)到了顯著相關(guān)水平(P<0.05)。其中,針葉林相關(guān)性最高,R2達(dá)到0.3474,其次為草地,最低的為灌叢。各植被類(lèi)型NPP均值與溫度的相關(guān)性同樣達(dá)到顯著水平(R2=0.2679,P<0.05)。所有植被類(lèi)型NPP均表現(xiàn)出受到溫度正向調(diào)控的顯著影響(P<0.05)。

圖4 不同植被類(lèi)型NPP與月均溫的相關(guān)性Fig.4 The correlation between NPP of different vegetation types and mean monthly temperature

圖5顯示,各植被類(lèi)型最大月NPP與降水量均未呈現(xiàn)出顯著相關(guān)性特征(P>0.05)。從其斜率的負(fù)向變化來(lái)看,多數(shù)植被類(lèi)型均呈現(xiàn)出隨降水量增加、NPP微弱下降的特征。

圖5 各植被類(lèi)型NPP與總降水量的相關(guān)性Fig.5 The correlation between NPP of different vegetation types and total precipitation

圖6顯示,相對(duì)于溫度和降水而言,各植被類(lèi)型最大月NPP與總輻射量呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)特征(P<0.01),其R2一致超過(guò)了0.4。

圖6 各植被類(lèi)型NPP與總輻射量的相關(guān)性Fig.6 The correlation between NPP of different vegetation types and total solar radiation

4 討論

4.1 基于改進(jìn)的CASA模型模擬的香格里拉區(qū)域最大月NPP

香格里拉一年中的生長(zhǎng)季3—10月[35],實(shí)質(zhì)上,受低緯度、高海拔特點(diǎn)的影響,區(qū)域內(nèi)水熱分布集中在夏季,因此,6—8月是最為關(guān)鍵的生長(zhǎng)季節(jié),也是NPP積累的主要季節(jié),期間,從森林到農(nóng)田等各植被類(lèi)型均具有相對(duì)較高的NPP(表2)。表2顯示了本研究中香格里拉區(qū)域20年間各植被類(lèi)型最大月NPP,與岳彩榮等人[35]對(duì)同一區(qū)域的模擬結(jié)果比較顯示,本研究中6—8月最大月NPP占到全年的29.6%—65.9%,占比最大為闊葉林,最小的為針葉林。對(duì)比全國(guó)尺度上的模擬結(jié)果[48—49]),本研究與其基本處于接近的范圍。改進(jìn)的CASA模型,能夠較好的適用于本研究區(qū)域,并能客觀刻畫(huà)區(qū)域各植被類(lèi)型NPP的時(shí)空變化。

表2 香格里拉植被NPP模擬結(jié)果的橫向比較*/(gC/m2)

4.2 氣候因素對(duì)香格里拉區(qū)域NPP時(shí)空格局的影響

NPP作為評(píng)定陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要指標(biāo),直接反應(yīng)區(qū)域植被在自然條件下的生產(chǎn)能力[50],而區(qū)域溫度、降水和輻射等氣候因子是絕對(duì)自然狀態(tài)下植被NPP的關(guān)鍵因素[51]。相關(guān)研究顯示,溫度和降水大體上與NPP值呈現(xiàn)正相關(guān)特征[52]。本研究中區(qū)域內(nèi)植被NPP與溫度的變化顯示出顯著的相關(guān)性特征(P<0.05)(圖4),表現(xiàn)出區(qū)域受溫度調(diào)控的強(qiáng)烈影響。但是,研究中,NPP對(duì)降水變化的響應(yīng)卻未見(jiàn)正相關(guān)性特征,從趨勢(shì)線來(lái)看,反而呈現(xiàn)一定的負(fù)相關(guān)特征(圖5)。植被對(duì)溫度和降水的氣候因子的響應(yīng)存在地域差異,有相關(guān)研究也表明,青藏高原區(qū)域內(nèi),植被NPP與降水呈負(fù)相關(guān)特征[53—55]。此外,本研究顯示出2005年是區(qū)域NPP上升的突變年份(圖2),相關(guān)研究也顯示了類(lèi)似的結(jié)果[56]。表明,區(qū)域溫度因子在時(shí)間序列上的波動(dòng)變化,對(duì)區(qū)域內(nèi)植被NPP的波動(dòng)變化產(chǎn)生了顯著的調(diào)控作用,與此同時(shí)也體現(xiàn)出,水分條件并未形成對(duì)區(qū)域植被NPP的限制與調(diào)控效應(yīng)。

本研究中,植被NPP與總輻射量之間極顯著的相關(guān)性特征(圖6),表明了受輻射因子的限制限制性影響作用。本研究的香格里拉區(qū)域內(nèi),每年從5月份進(jìn)入雨季后,雨霧天氣現(xiàn)象占據(jù)主導(dǎo)地位,在每年生長(zhǎng)季盛期的太陽(yáng)總輻射量稀缺,作為CASA模型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素,區(qū)域植被NPP的積累直接受了輻射因子的限制與調(diào)控,并呈現(xiàn)出一致強(qiáng)烈的正相關(guān)作用。

4.3 香格里拉區(qū)域植被NPP時(shí)空格局及人類(lèi)活動(dòng)影響

除上述氣候因素外,人類(lèi)活動(dòng)也是影響區(qū)域植被NPP積累的不可忽略的因素[16]。本研究區(qū)域內(nèi),人為干擾主要表現(xiàn)為人類(lèi)聚居區(qū)域內(nèi),土地利用方式的改變、植被破壞等,以及國(guó)家及當(dāng)?shù)卣L(zhǎng)期以來(lái)所采取的保護(hù)、治理措施。20世紀(jì)90年代后期及新世紀(jì)初期,地方政府在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展的壓力下,自然植被資源過(guò)渡開(kāi)發(fā)利用,區(qū)域內(nèi)天然植被持續(xù)退化,尤其是靠近人類(lèi)聚居區(qū)域的空間范圍內(nèi),其N(xiāo)PP明顯偏低(圖3)。隨后的10多年里,當(dāng)?shù)卣跋嚓P(guān)部分大力開(kāi)展的生態(tài)保護(hù)與建設(shè),以及國(guó)家生態(tài)文明建設(shè)的大力推進(jìn)[57],很大程度上促進(jìn)了區(qū)域內(nèi)植被NPP的增進(jìn)趨勢(shì)[58]。此外,研究中顯示出的針葉林NPP相對(duì)較低的特征,表明其一旦破壞、過(guò)渡采伐等,將需要較長(zhǎng)的持續(xù)時(shí)間才能恢復(fù),因此,區(qū)域內(nèi)大面積的針葉林更需要進(jìn)行重點(diǎn)保護(hù)[59]。

地處青藏高原東南緣的香格里拉區(qū)域,對(duì)氣候變化的影響更加敏感[60],加之日趨復(fù)雜的人類(lèi)活動(dòng)影響,區(qū)域內(nèi)植被NPP的變化將存在高度的不確定性,面向區(qū)域植被NPP變化的實(shí)測(cè)研究,以及基于模型的模擬研究,仍需要更為深入的開(kāi)展。

5 結(jié)論

1)1995—2015年間,香格里拉地區(qū)6—8月平均氣溫總體呈上升趨勢(shì),增加速率為0.037℃/a；6—8月份月總降水量為373.1 mm,總體呈微弱下降趨勢(shì)；6—8月總輻射量平均為563.8 MJ/m2,20年間輻射量基本維持波動(dòng)穩(wěn)定狀態(tài)。

2)1996—2015年間,香格里拉區(qū)域最大月植被NPP平均值為176.9 gC/m2,不同植被類(lèi)型NPP的多年平均值位于128.9—286.9 gC/m2之間；空間格局上,表現(xiàn)為“西北部、東南部及金沙江沿岸向中部遞減”的空間格局；

3)1996—2015年間,植被NPP顯著地受到溫度變化的影響(P<0.05),隨著20年間溫度的持續(xù)上升,區(qū)域NPP呈現(xiàn)增加趨勢(shì)；此外,區(qū)域植被NPP未表現(xiàn)出受降水量的顯著影響(P>0.05),表明水分不是區(qū)域植被NPP的限制性因素。

4)人類(lèi)聚居區(qū)域及其周邊的NPP相對(duì)較低,表明區(qū)域內(nèi)植被NPP受到不同程度人類(lèi)干擾的影響；分時(shí)段看,區(qū)域內(nèi)植被NPP從1996—2005年間呈現(xiàn)下降趨勢(shì),2006—2015年間呈現(xiàn)上升趨勢(shì),這也顯示出香格里拉區(qū)域所實(shí)施的生態(tài)保護(hù)建設(shè)各類(lèi)政策措施對(duì)植被NPP的促進(jìn)作用。