2000年來呂梁連片貧困區(qū)植被凈初級生產(chǎn)力時(shí)空變化特征

孫從建,喬 鵬,王佳瑞,王紅陽,孫九林

1 山西師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院, 臨汾 041000 2 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所, 北京 100101

當(dāng)前碳循環(huán)已經(jīng)成為評價(jià)全球氣候變化影響的重要指標(biāo)[1],而植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)作為陸地碳循環(huán)的重要組成部分,可有效的量化陸地生態(tài)系統(tǒng)的生產(chǎn)能力,是全球碳循環(huán)研究的熱點(diǎn)問題[2]。隨著氣候變化加劇,區(qū)域NPP的定量化研究受到越來越多研究者的關(guān)注,已成為眾多國際間合作研究計(jì)劃(如國際地圈-生物圈計(jì)劃(IGBP)、京都協(xié)定(KP))的核心內(nèi)容之一[3]。而生態(tài)脆弱區(qū)碳循環(huán)對全球氣候變化響應(yīng)十分敏感,定量評估NPP可為生態(tài)脆弱區(qū)實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”、“碳中和”提供理論支撐,為應(yīng)對氣候變化、區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)作出重要指導(dǎo)。

傳統(tǒng)的NPP估算方法包含直接觀測法和間接估算法[4]兩種,其中直接觀測法精度較高,但因其適用區(qū)間較小,難以大范圍推廣[5]。間接估算法包括模型法(統(tǒng)計(jì)模型、參數(shù)模型)和遙感反演法,模型法由于其精度不高、涉及參數(shù)多、數(shù)據(jù)獲取困難等缺點(diǎn),誤差往往難以控制。遙感反演法集遙感數(shù)據(jù)、地理信息系統(tǒng)(GIS)、模型模擬三者優(yōu)勢于一體,在全球及區(qū)域NPP的估算中得到了廣泛應(yīng)用。其中之一的CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型具有模型簡單、參數(shù)較少、多時(shí)相數(shù)據(jù)獲取便捷等優(yōu)勢[6], 是目前區(qū)域NPP估算中應(yīng)用較廣的方法。利用CASA模型,部分研究者開展了諸多典型區(qū)域的NPP定量化研究,如歐洲地中海流域[7]、非洲薩赫勒草原[8]、北美平原區(qū)[9]、澳大利亞[10]、亞洲的伊朗半干旱牧區(qū)[11]以及國內(nèi)的東北平原[12]、西北干旱區(qū)[13]、青藏高寒區(qū)[14]、陜西甘肅地區(qū)[15]等區(qū)域,獲得了許多區(qū)域NPP的重要信息,為區(qū)域碳循環(huán)及氣候變化研究提供了重要支撐。此外,亦有研究者對傳統(tǒng)的CASA模型進(jìn)行改進(jìn),通過修正原模型的植被光能利用率[16]、水分脅迫系數(shù)[17]、下墊面參數(shù)[18]等參數(shù)以提高模型在各區(qū)域NPP估算過程中的適用性,取得了眾多研究成果。

呂梁連片貧困區(qū)地處黃河中游,是我國半干旱和半濕潤區(qū)域的過渡地帶,生態(tài)環(huán)境極為脆弱[19]。自改革開放之后,該區(qū)域?qū)γ?、鐵、鋁等資源的大規(guī)模無序開發(fā)導(dǎo)致了植被破壞,水土流失日趨嚴(yán)重,生態(tài)環(huán)境日益惡化。2000 年以來,此區(qū)域開展了一系列生態(tài)恢復(fù)工程(國家實(shí)施的三北防護(hù)林工程(4、5 期)、退耕還林還草工程以及山西省實(shí)施的呂梁山生態(tài)脆弱區(qū)林業(yè)生態(tài)建設(shè)工程等),在此影響下區(qū)域植被覆蓋度得到了一定提高[20],但上述措施是否帶來了區(qū)域NPP的變化,目前尚不清晰,因此亟需開展呂梁連片貧困區(qū)在大規(guī)模生態(tài)恢復(fù)措施背景下的NPP定量評估?；诖?本文選取呂梁連片貧困區(qū)生態(tài)恢復(fù)措施實(shí)施以來(2000 年)的多期MODIS遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和土地利用類型數(shù)據(jù),利用CASA模型定量評估了區(qū)域NPP時(shí)空分布變化特征,系統(tǒng)分析了不同土地利用類型下NPP的變化狀況。研究結(jié)果將有利于增加氣候變化下對區(qū)域碳循環(huán)過程的認(rèn)識,同時(shí)也為區(qū)域生態(tài)環(huán)境恢復(fù)、呂梁山區(qū)精準(zhǔn)扶貧、黃河流域高效開發(fā)利用等提供重要的理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

如圖1所示,本文研究區(qū)地處黃土高原東部,西隔黃河與陜西相望,位于東經(jīng)110°22′—112°37′,北緯35°53′—39°24′之間,總面積約為3.3 萬km2,海拔在400—2800 m之間,包括神池縣、五寨縣、岢嵐縣、靜樂縣、興縣、臨縣、石樓縣、嵐縣、吉縣、大寧縣、隰縣、永和縣、汾西縣等13 個(gè)國家級貧困縣[21]。研究區(qū)氣候?qū)儆跍貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候,雨熱同期,降水較少(300—700 mm)且集中于7—8 月份,年內(nèi)氣溫為-6—24℃,潛在蒸散發(fā)為1000—1400 mm。地形以山地、丘陵為主,地表溝壑縱橫分布,崎嶇不平。區(qū)域內(nèi)部水土流失嚴(yán)重,植被稀少,天然植被以側(cè)柏、刺槐及小灌木為主,是我國半濕潤半干旱地區(qū)過渡地帶以及農(nóng)牧交錯(cuò)帶[22];境內(nèi)水系主要為黃河水系,重要的河流包括汾河、昕水河、三川河、嵐漪河、蔚汾河、湫水河等,區(qū)域水資源相對匱乏,生態(tài)系統(tǒng)脆弱,環(huán)境承載力低下[23]。作為我國革命老區(qū),該區(qū)域貧困程度較深、脫貧攻堅(jiān)難度較大。區(qū)域交通不便,城鎮(zhèn)化水平處于起步發(fā)展階段,經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展較為落后。區(qū)域日益惡化的生態(tài)環(huán)境引起了政府部門的高度重視。

圖1 研究區(qū)地理位置示意及氣象因子變化圖Fig.1 The geographic location of the study area and the change of meteorological factors

自2000 年以來,為解決區(qū)域水土流失及生態(tài)環(huán)境退化等問題,此地先后開展了一系列生態(tài)恢復(fù)工程。國家級工程有三北防護(hù)林工程(4、5 期)、天然林保護(hù)、退耕還林還草等林業(yè)重點(diǎn)工程;省級工程有2013 年開始實(shí)施的呂梁山生態(tài)脆弱區(qū)林業(yè)生態(tài)建設(shè)工程、2018 年開始實(shí)施的太行山呂梁山生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)和修復(fù)重大工程;在地市級層面,臨汾市采取多種措施創(chuàng)建生態(tài)經(jīng)濟(jì)型三北防護(hù)林工程,具體有吉縣留村800 hm2的黃土高原綜合治理林業(yè)示范建設(shè)項(xiàng)目工程、鄉(xiāng)寧縣堡子村933.33 hm2的三北造林示范工程等,呂梁市也實(shí)施了離石區(qū)可視范圍山體綠化工程建設(shè)項(xiàng)目等生態(tài)恢復(fù)措施。

2 數(shù)據(jù)來源與分析方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文主要應(yīng)用氣象數(shù)據(jù)(下載自中國氣象局國家氣象信息中心(http://data.cma.cn/site/index.html))、土地利用類型數(shù)據(jù)(下載自歐洲航天局(http://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/))及遙感影像數(shù)據(jù)(來源于美國LAADS網(wǎng)站(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)發(fā)布的空間分辨率為1 km的MODIS數(shù)據(jù)MOD13A3數(shù)據(jù)集)三種數(shù)據(jù)(表1)。氣象數(shù)據(jù)包含該區(qū)11 個(gè)站點(diǎn)的月均溫度(℃)、月均最低最高溫度(℃)、月降水量(mm)、月均日照時(shí)長(h)、月均風(fēng)速(m/s)、月均水汽壓(kPa)和相對濕度(%)等。土地利用類型數(shù)據(jù)為研究時(shí)段內(nèi)空間分辨率為1 km的土地利用類型數(shù)據(jù),本文將其分為耕地、林地、草地、居民地、水域和未利用土地6 個(gè)一級類型。遙感影像數(shù)據(jù)主要為5 個(gè)時(shí)段內(nèi)60 景的月合成MODIS數(shù)據(jù),并使用MRT軟件將HDF格式文件轉(zhuǎn)換為TIFF文件,投影轉(zhuǎn)換為WGS84/Albers Equal Area Conic投影,最終經(jīng)掩膜處理獲得研究時(shí)段內(nèi)逐月標(biāo)準(zhǔn)化NDVI數(shù)據(jù)。

表1 本研究研究數(shù)據(jù)信息統(tǒng)計(jì)表

2.2 研究方法

本研究選用基于光能利用率的CASA模型估算呂梁連片貧困區(qū)2000—2018 年NPP,其結(jié)構(gòu)如下所示:

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

(1)

式中,NPP(x,t)表示t月份單位像元x內(nèi)的植被凈初級生產(chǎn)力(gC m-2),APAR表示植物所吸收的光合有效輻射(MJ/m2),ε表示光能利用效率,t表示時(shí)間,x表示空間位置[24]。

其中APAR參數(shù)由下式求得:

APAR(x,t)=SOL(x,t)×FPAR(x,t)×0.5

(2)

式中,SOL(x,t)表示t月份像元x處的太陽總輻射量;FPAR(x,t)表示植被層對入射光合有效輻射(PAR)的吸收比例;常數(shù)0.5表示植被所能利用的太陽有效輻射(波長為0.38—0.71 μm)占太陽總輻射的比例。

SOL采用經(jīng)驗(yàn)公式進(jìn)行計(jì)算,由大氣上界太陽輻射量和日照百分率計(jì)算得出[25]。

由前人研究可知,FPAR與歸一化植被指數(shù)(NDVI)和比值植被指數(shù)(SR)都存在一定的線性關(guān)系,結(jié)合兩者進(jìn)行計(jì)算可提高計(jì)算精度,故參考陳福軍等人[26—27]的研究計(jì)算像元FPAR值。

模型中光能利用效率ε是指植物把吸收的光合有效輻射(PAR)轉(zhuǎn)化為有機(jī)碳的效率。由下式求得:

ε(x,t)=Tε1(x,t)×Tε2(x,t)×Wε(x,t)×ε*

(3)

式中,Tε1(x,t)表示在低溫和高溫環(huán)境下植物自身生理作用對光合作用產(chǎn)生限制而降低其凈初級生產(chǎn)力的程度;Tε2(x,t)表示植物在生長最適溫度向高溫和低溫轉(zhuǎn)變時(shí)光能利用率逐漸變小的趨勢;Wε(x,t)表示水分狀況對光能利用效率的限制程度;ε*表示理想條件下的最大光能利用率,本研究采用前人研究成果,取0.389 gC/MJ。

Tε1(x,t)和Tε2(x,t)的計(jì)算過程見參考文獻(xiàn)[28]。水分脅迫系數(shù)Wε(x,t)在環(huán)境影響下取值在0.5(極干旱)到1(極濕潤)之間波動,計(jì)算公式如下:

(4)

式中,E(x,t)為區(qū)域?qū)嶋H蒸散發(fā),Ep(x,t)為區(qū)域潛在蒸散發(fā)。潛在蒸散發(fā)采用Penman-Monteith模型[25]進(jìn)行計(jì)算;實(shí)際蒸散發(fā)由于數(shù)據(jù)難以獲取,故采用周廣勝張新時(shí)模型[29]進(jìn)行模擬。

3 結(jié)果與分析

3.1 研究區(qū)NPP變化特征分析

3.1.1區(qū)域NPP的年際變化

圖2為2000—2018 年間研究區(qū)NPP年均值空間分布特征圖,該區(qū)年均NPP值介于241.24—331.70 gC m-2a-1之間,與黃土高原其他區(qū)域[30—31]相比處于中等水平,表明該區(qū)域植被整體生產(chǎn)能力一般,生態(tài)環(huán)境條件不是十分優(yōu)越。研究區(qū)NPP空間分布整體呈“中部高、四周低”的變化趨勢,中部高值區(qū)為呂梁山山地,西部為黃河河谷,東部為汾河谷地,中部NPP年均值較高與該區(qū)域植被覆蓋較好有一定關(guān)聯(lián)性。

圖2 研究時(shí)段內(nèi)呂梁連片貧困區(qū)NPP變化圖Fig.2 NPP changes in the Lvliang contiguous poverty area during the study periodNPP: 植被凈初級生產(chǎn)力 Net Primary Productivity

2000—2018 年間區(qū)域NPP年均值整體呈波動上升趨勢,其變化大致可分為“上升-下降-上升”三個(gè)階段。其中2000—2010 年研究區(qū)NPP年均值呈穩(wěn)定上升趨勢,區(qū)域年均NPP值由2000 年的241.24 gC m-2a-1上升至2010 年的303.81 gC m-2a-1,年增速為6.26 gC m-2a-1。2010—2015 年間,研究區(qū)NPP年均值呈整體下降趨勢,由2010 年的303.81 gC m-2a-1降低至2015 年的258.49 gC m-2a-1,年降速為9.1 gC m-2a-1。2015—2018 年間,區(qū)域NPP年均值再次快速上升,由2015 年的258.49 gC m-2a-1升至2018 年的331.7 gC m-2a-1,增長速率為24.4 gC m-2a-1。

3.1.2NPP的月際變化

NPP的月際變化反映了植物在年內(nèi)凈初級生產(chǎn)力的變化狀況,呂梁連片貧困區(qū)NPP逐月(月均)NPP分布特征如圖3所示:

圖3 呂梁連片貧困區(qū)NPP逐月變化圖 Fig.3 Monthly change chart of NPP in Lvliang contiguous poverty area

由圖3可知,各年內(nèi)月均NPP值均呈現(xiàn)先上升后下降的整體趨勢,春季NPP多年平均值為48.38 gC m-2季-1,夏季NPP多年平均值為158.1 gC m-2季-1,秋季NPP多年平均值為62.85 gC m-2季-1,冬季NPP多年平均值為10.94 gC m-2季-1。各月NPP均值以7、8兩月為最高,多年平均值分別為53.26 gC m-2月-1和65.41 gC m-2月-1;冬季的 1、12兩月的NPP多年均值最低,分別為3.65 gC m-2月-1和3.59 gC m-2月-1。各月間NPP增長速率最高時(shí)段為6—7 月,增長速率達(dá)到28.86 gC m-2月-1;下降速率最高時(shí)段為8—9 月,下降速率達(dá)到52.39 gC m-2月-1。這些變化與研究區(qū)綠色植被的生長規(guī)律一致,冬季地表植被光合作用微弱,此時(shí)區(qū)域NPP處于全年的低值時(shí)段,自春季開始,作物萌芽生長,5月開始植物生理過程變得活躍,進(jìn)入快速生長季, NPP開始顯著增加,區(qū)域NPP的變化也是該區(qū)域物候特征直接反映。研究區(qū)地處溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū),雨熱同期且集中于夏季,水熱組合條件為一年中最適宜植物生長階段,故NPP值在8 月達(dá)到峰值;秋季開始,植物生長速度減緩,進(jìn)入凋落季,農(nóng)作物亦大量收割,NPP下降迅速;至冬季植物枯萎殆盡,生命活動基本停止,故冬季為一年中NPP最低時(shí)期。

3.2 研究區(qū)NPP變化率空間分布特征

為了清晰地揭示研究區(qū)NPP值變化的空間分布特征,根據(jù)以往研究[32],本研究將5個(gè)時(shí)段的NPP變化狀況以顯著減少(<-20%)、微弱減少(-20%—0)、穩(wěn)定增長(0—20%)和顯著增長(>20%)進(jìn)行了劃分。結(jié)果如圖4所示:

圖4 研究時(shí)段內(nèi)NPP年際變化率空間分布圖Fig.4 Spatial distribution map of NPP interannual rate of change during the study period

結(jié)果表明:2000—2018 年區(qū)域NPP整體呈上升趨勢,只有呂梁山東南部呈輕微下降趨勢,NPP呈增長狀態(tài)的區(qū)域占研究區(qū)的93.46%,呈減少狀態(tài)的僅為6.54%。2000—2005 年區(qū)域北部NPP整體呈微弱下降趨勢,興縣、臨縣交界處以及岢嵐縣和五寨縣的局部區(qū)域是發(fā)生下降的主要地區(qū),中南部呈上升趨勢,NPP呈增長狀態(tài)的區(qū)域占總面積的66.06%。2005—2010 年間,區(qū)域NPP值在研究區(qū)中北部發(fā)生顯著變化,由輕微下降變?yōu)轱@著上升,其中有86.5%的區(qū)域NPP呈增長狀態(tài),呈減少狀態(tài)的僅為13.5%。在2010—2015 年間,研究區(qū)NPP整體下降,這與其它幾個(gè)研究時(shí)段截然不同,其中以中南部下降最為顯著;這一時(shí)期,NPP呈減少狀態(tài)的區(qū)域達(dá)到了88.95%,生態(tài)環(huán)境在這一時(shí)期出現(xiàn)退化。近幾年來(2015—2018 年),區(qū)域NPP 整體呈顯著上升趨勢,說明區(qū)域生態(tài)環(huán)境整體改善,植被覆被度以及NPP穩(wěn)定提高,這一時(shí)期NPP呈增長狀態(tài)的區(qū)域占比為99.65%。

3.3 不同土地利用下的區(qū)域NPP時(shí)空分布特征

根據(jù)以往研究,LUCC變化對區(qū)域NPP的空間分布規(guī)律具有顯著影響[33], 2000 年以來在人類活動影響下研究區(qū)土地利用和覆被類型發(fā)生顯著變化。為揭示不同土地利用方式下NPP的變化特征,本文對比分析了不同時(shí)間段四種土地利用類型(耕地、林地、草地、城鎮(zhèn))下的NPP時(shí)空變化特征,如圖5所示:

圖5 不同土地利用類型下的NPP變化圖Fig.5 NPP change charts for different land use types

研究區(qū)耕地區(qū)域NPP值時(shí)空分布如圖5所示,耕地NPP均值整體呈波動上升趨勢,多年平均值為243.31 gC m-2a-1,最大值出現(xiàn)在2018 年,為305.89 gC m-2a-1,最小值出現(xiàn)在2000 年,為199.74 gC m-2a-1。耕地土地利用類型變動廣泛存在于各縣市之中,在研究時(shí)段內(nèi)其面積縮減了2.42%,主要轉(zhuǎn)化為林地和草地,總體保持平穩(wěn)。耕地轉(zhuǎn)出為林地的區(qū)域主要集中在呂梁山中北部(方山縣、臨縣、興縣交界處,中陽縣)以及大寧縣、吉縣交界處,耕地轉(zhuǎn)化為草地的區(qū)域主要集中在研究區(qū)的東北角、西南角以及中部區(qū)域。

過去18 年來,研究區(qū)林地區(qū)域NPP變化整體呈波動上升趨勢(圖5),多年平均值為425.09 gC m-2a-1,最大值出現(xiàn)在2005 年,為451.74 gC m-2a-1,最小值出現(xiàn)在2015 年,為379.51 gC m-2a-1。林地土地利用類型變化以轉(zhuǎn)入為主,面積在研究時(shí)段內(nèi)增長了6.84%,整體變化呈現(xiàn)穩(wěn)定上升趨勢。變化以中北部最為明顯,增長源主要來自于耕地以及草地。草地轉(zhuǎn)化為林地的主要集中于呂梁山中部的離石區(qū)、中陽縣以及方山縣、臨縣、興縣交界處。

研究區(qū)草地NPP變化整體呈波動上升趨勢(圖5),其中研究區(qū)中部變化最為顯著,其多年平均值為272.55 gC m-2a-1,最大值出現(xiàn)在2018 年,為326.1 gC m-2a-1,最小值出現(xiàn)在2000 年,為226.71 gC m-2a-1。草地利用類型在研究時(shí)段內(nèi)整體變動較大,轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出都較為明顯,草地轉(zhuǎn)出為耕地的區(qū)域主要集中在岢嵐縣、五寨縣交界處、石樓縣、交口縣交界處以及蒲縣,以蒲縣最為明顯;草地轉(zhuǎn)出為城鎮(zhèn)用地的區(qū)域主要集中在各縣市城區(qū),其中以離石區(qū)、柳林縣、中陽縣最為明顯。草地面積整體較為平穩(wěn),在研究時(shí)段內(nèi)下降了0.7%。

區(qū)域城鎮(zhèn)化一直是影響地表NPP變化的重要因素,隨著近年來呂梁連片貧困區(qū)城鎮(zhèn)化迅速推進(jìn),區(qū)域城鎮(zhèn)建筑面積增加顯著(圖5),城鎮(zhèn)土地利用類型變化明顯的區(qū)域主要位于各縣市城區(qū)地帶,面積在研究時(shí)段內(nèi)增加了609.14%,其中47.42%來源于耕地,52.2%來源于草地。而城鎮(zhèn)區(qū)域的NPP值呈波動上升趨勢,多年平均值為179.78 gC m-2a-1,最大值出現(xiàn)在2018 年,為229.26 gC m-2a-1,最小值出現(xiàn)在2005 年,為149.43 gC m-2a-1。

3.4 區(qū)域NPP變化與主要?dú)庀笠蜃拥南嚓P(guān)性分析

先前研究表明氣象因子是影響區(qū)域NPP值的重要因素[34—37],為進(jìn)一步分析研究區(qū)NPP與主要?dú)庀笠蜃?氣溫、降水、潛在蒸散發(fā))的關(guān)系,本研究將月均NPP值與氣象因子月均值進(jìn)行Pearson雙側(cè)相關(guān)檢驗(yàn)以及偏相關(guān)檢驗(yàn),結(jié)果如表2所示。由表可知,呂梁連片貧困區(qū)月均NPP值與月均氣溫、月均降水量、月均潛在蒸散發(fā)的平均相關(guān)系數(shù)分別為0.897,0.962,0.897,均在0.01的置信水平上達(dá)到顯著水平;平均偏相關(guān)系數(shù)為-0.387,0.887,0.523。這說明呂梁連片貧困區(qū)NPP變化受到氣溫、降水以及潛在蒸散發(fā)共同控制且影響程度均達(dá)到極顯著水平,其中NPP與降水量相關(guān)程度最高,表明研究區(qū)內(nèi)降水量的變化是影響區(qū)域NPP變化的最主要因素;在進(jìn)行偏相關(guān)分析以消除另外兩個(gè)氣象因子的影響時(shí),溫度與NPP呈負(fù)相關(guān)關(guān)系但相關(guān)程度不高,潛在蒸散發(fā)與NPP呈正相關(guān)關(guān)系但相關(guān)程度不高,只有降水量依然與NPP顯著相關(guān),表明在呂梁連片貧困區(qū)降水量為區(qū)域NPP在月尺度變化的主要影響因子。

表2 區(qū)域NPP與氣象因子相關(guān)系數(shù)表

4 討論

2000—2010 年是“三北防護(hù)林”第二階段第四期工程實(shí)施階段,呂梁連片貧困區(qū)與呂梁山生態(tài)脆弱區(qū)高度重合,是該工程的重點(diǎn)實(shí)施區(qū)域,期間該區(qū)域NPP呈現(xiàn)顯著的上升趨勢,這表明生態(tài)恢復(fù)工程對植被凈初級生產(chǎn)力具有明顯的促進(jìn)作用。2010—2015 年間NPP出現(xiàn)下降趨勢,可能與區(qū)域城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)帶來的負(fù)面影響有關(guān),根據(jù)山西省統(tǒng)計(jì)年鑒(http://www.shanxi.gov.cn/sj/tjnj/)可知,研究區(qū)城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎赜?000 年的14.31%上升至2018 年的47.79%,增長了234.05%。建筑的增加及路面硬化致使綠地(其中以草地與耕地為主)面積減少,間接導(dǎo)致了區(qū)域水土流失及生態(tài)退化,環(huán)境條件變得脆弱,是2015 年NPP出現(xiàn)低值的原因之一;加之2015 年發(fā)生了歷史上第二強(qiáng)的厄爾尼諾氣候事件,導(dǎo)致了明顯的氣候異常。據(jù)研究表明,華北地區(qū)雨季開始晚、結(jié)束早,降水量為近13 年來次少,NPP累積最重要的季節(jié)——夏季降水異常偏少。根據(jù)表2可知,研究區(qū)NPP變化與降水量變化呈正相關(guān)關(guān)系,降水的減少直接導(dǎo)致了NPP的降低,在圖3上有較為直觀的反映。人類活動和氣候變化共同導(dǎo)致了2015 年的NPP低值,致使這一時(shí)段NPP年均值呈現(xiàn)下降趨勢。2015—2018 年間,區(qū)域NPP年均值再次快速上升,由2015 年的258.49 gC m-2a-1升至2018 年的331.7 gC m-2a-1,增長速率為24.4 gC m-2a-1。2015 年起呂梁山生態(tài)脆弱區(qū)林業(yè)生態(tài)建設(shè)工程被列入國家級工程,區(qū)域生態(tài)環(huán)境恢復(fù)得到國家的高度重視以及政策的傾斜支持,加之2018 年氣象條件較2015 年好,促使這一時(shí)期區(qū)域NPP呈上升趨勢。

近年來,部分學(xué)者研究了許多典型區(qū)域NPP的動態(tài)變化特征、探討了其與各影響因子(降水量、溫度、干旱指數(shù)、潛在蒸散發(fā)等)間的相關(guān)性等[34—37],如張鐿鋰[34]等發(fā)現(xiàn)青藏高原高寒草地NPP在空間上呈現(xiàn)由東南向西北逐漸遞減趨勢,且在研究時(shí)段內(nèi)呈波動上升趨勢。秦景秀[35]等發(fā)現(xiàn)新疆地區(qū)的NPP也呈現(xiàn)明顯的上升趨勢,人類活動是影響新疆植被恢復(fù)和退化的主要原因。陳杰等[36]發(fā)現(xiàn)川西地區(qū)大面積區(qū)域NPP呈顯著上升,且不同土地利用及植被類型的NPP差異較大,海拔與研究區(qū)NPP相關(guān)性非常顯著,人類活動對地區(qū)NPP變化的負(fù)干擾明顯。這些研究結(jié)果對于區(qū)域碳循環(huán)研究、環(huán)境保護(hù)、經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展等具有重要科學(xué)價(jià)值。在黃土高原地區(qū),謝寶妮[37]等證實(shí)黃土高原中東部NPP在過去20 年亦呈現(xiàn)增加趨勢,與本研究的結(jié)論較為相似。人類活動對于呂梁連片貧困區(qū)NPP的干擾也十分顯著,2000 年以來該區(qū)域開展生態(tài)治理恢復(fù)工程,三北防護(hù)林布設(shè),天然林保護(hù)、退耕還林還草等措施的實(shí)施取得了顯著成果,區(qū)域綠地面積不斷增加,生態(tài)環(huán)境治理效果顯著。但同時(shí)人類活動的負(fù)干擾在該地區(qū)NPP的變化中也得到了明顯的體現(xiàn),如2010—2015 年間區(qū)域NPP整體呈下降趨勢,這與區(qū)域該時(shí)期人口的增長、城鎮(zhèn)化水平的快速上升有直接關(guān)系,這種負(fù)干擾作用與前人在川西生態(tài)脆弱區(qū)的研究結(jié)果較為相似[36],警示了人們在進(jìn)行生產(chǎn)生活的同時(shí)必須注重對生態(tài)環(huán)境進(jìn)行保護(hù)。

5 結(jié)論

本文以2000—2018 年為研究時(shí)段,基于MODIS遙感數(shù)據(jù)、土地利用類型數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)等,利用CASA模型對呂梁連片貧困區(qū)NPP值進(jìn)行估算并分析得出以下結(jié)論：

(1) 自2000 年以來,呂梁連片貧困區(qū)NPP年均值呈波動上升趨勢,93.46%的區(qū)域NPP呈增長狀態(tài),僅有6.54%的區(qū)域呈減少狀態(tài)。

(2) 研究時(shí)段內(nèi)耕地面積縮減,草地面積基本保持穩(wěn)定,林地、城鎮(zhèn)面積增加且城鎮(zhèn)面積擴(kuò)張迅速;各土地利用類型NPP年均值增長以耕地最為迅速,達(dá)5.9 gC m-2a-1,林地最為平穩(wěn),為1.32 gC m-2a-1。

(3) 影響區(qū)域NPP變化的氣象因子中,與NPP的相關(guān)關(guān)系從大到小依次為降水量、潛在蒸散發(fā)、氣溫,降水量為影響NPP變化的最主要?dú)庀笠蜃印?/p>