2000—2019 年若爾蓋高原植被凈初級生產(chǎn)力時空動態(tài)變化及其與氣候因子的關(guān)系

王耠熠 張 聰 趙 麗 董李勤 張 昆

（1.西南林業(yè)大學(xué)地理與生態(tài)旅游學(xué)院，云南 昆明 650233；2.西南林業(yè)大學(xué)濕地學(xué)院，國家高原濕地研究中心，云南 昆明 650233）

植被作為生物圈中碳轉(zhuǎn)化與傳遞的載體，在調(diào)節(jié)生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)、維持生態(tài)系統(tǒng)碳平衡以及能量流動中起著重要作用[1?2]，植被凈初級生產(chǎn)力是自然生態(tài)系統(tǒng)中初始的也是最為重要的碳的輸入方式，能夠反映自然狀態(tài)下植物的生產(chǎn)能力，是評估生態(tài)系統(tǒng)碳源、碳匯的主要參數(shù)，是陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程研究中必不可少的內(nèi)容[3?4]，在探究長時間序列的生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量狀況、生產(chǎn)能力評估等方面發(fā)揮著重要作用。近年來，基于遙感數(shù)據(jù)反演植被凈初級生產(chǎn)力（NPP）在大尺度植被生態(tài)系統(tǒng)變化研究中得到了較好的應(yīng)用[5?6]。高清竹等[7]針對1981—2004 年中國西藏北部地區(qū)草地植被NPP 的時空變化特征做了分析；張鐿鋰等[8]研究青藏高原高寒草地NPP，模擬結(jié)果表明經(jīng)實地觀測數(shù)據(jù)對相關(guān)模型參數(shù)修訂后能更好地反映區(qū)域草地NPP 實際變化與區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)功能變化狀況，這些具有連續(xù)時間序列和空間屬性的NPP 數(shù)據(jù)為定量評估高原內(nèi)自然保護(hù)區(qū)的保護(hù)成效提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。李登科等[9]分析了陜西省植被NPP 的時空變化特征，評價了延安市以北地區(qū)的生態(tài)建設(shè)工程成效，還表明了對植被生產(chǎn)力影響因素（如氣候變化、人類活動等）的分析需要長時間序列的動態(tài)才足以說明問題。毛德華等[10]對1982—2010 年中國東北地區(qū)植被NPP 的動態(tài)變化及驅(qū)動因子進(jìn)行了研究，表明NPP 的變化直接反映了生態(tài)系統(tǒng)對環(huán)境氣候條件的響應(yīng)，可作為生態(tài)系統(tǒng)功能對氣候變化響應(yīng)的指標(biāo)。

若爾蓋高原作為全球氣候變化的敏感區(qū)域，是中國面積最大的高原沼澤濕地分布區(qū)，也是黃河上游最重要的水源涵養(yǎng)地，對黃河流域乃至中國生態(tài)安全具有重要的屏障作用[11?12]。已有一些學(xué)者對若爾蓋地區(qū)的植被NPP 進(jìn)行了研究，如李慶等[13]用HJ-1 遙感數(shù)據(jù)估算了2010 年的若爾蓋草地NPP，并未進(jìn)行一個長時間序列的動態(tài)分析；曹娟等[14]針對氣候和人為因素對2000—2010年若爾蓋縣草地變化的響應(yīng)做了研究，得出人類活動是影響若爾蓋縣草地生長的決定性因素；郭斌等[15]對1999—2015 年若爾蓋草原濕地進(jìn)行了時空動態(tài)分析，得出降水是影響草原濕地植被NPP 的主導(dǎo)氣候因子的結(jié)論。然而，上述這些研究多集中在局部的若爾蓋草地和濕地分布區(qū)，缺少對整個若爾蓋高原不同生態(tài)系統(tǒng)類型植被NPP 時空動態(tài)變化的研究及與氣候因子關(guān)系的探討。此外，已有研究發(fā)現(xiàn)最高溫和最低溫對植被生長具有不同的影響，神祥金等[16]研究發(fā)現(xiàn)白天和夜間升溫對青藏高原沼澤植被生長具有不同的影響，夜晚增溫對植被的促進(jìn)效果更為明顯；而Shen 等[17]結(jié)合遙感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)青藏高原的植被覆蓋對最高溫的響應(yīng)較為顯著，對最低溫的響應(yīng)并不顯著。因此，在晝夜不對稱增溫的背景下[18]，亟需探究最高溫和最低溫變化對若爾蓋高原植被NPP 的影響。

本研究基于2000—2019 年的MOD17A3-NPP 數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，定量地分析若爾蓋高原植被凈初級生產(chǎn)力的時空變化特征及其與氣候因子（降水量、年均溫、年均最高溫和年均最低溫）的相關(guān)性，對若爾蓋高原不同生態(tài)系統(tǒng)的合理利用和保護(hù)，實現(xiàn)不同生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展有著重要的指導(dǎo)意義。

1 研究區(qū)概況

若爾蓋高原位于青藏高原東部、四川省與甘肅省交界地區(qū)，涉及的行政區(qū)地域包括四川省的若爾蓋縣、紅原縣、阿壩縣和甘肅省的瑪曲縣、碌曲縣。若爾蓋高原西臨巴顏喀拉山，東至岷山，北起西傾山，南抵邛崍山[19]，其地域面積約為4.25×104km2，高原內(nèi)海拔介于2 486～4 858 m，平均海拔為3 700 m，屬于高原盆地，地勢西高東低，以丘陵和寬谷為主，在谷地上發(fā)育了大片的沼澤濕地，是我國乃至世界上最大的高原沼澤濕地，其河流主要是黃河及其支流黑河、白河[20]。該區(qū)氣候?qū)儆诖箨懶愿咴瓉喓畮駶櫄夂騕21]，相對濕度高，日照時間較長，年均氣溫為 0.6～1.2 ℃，最高溫在7 月，最低溫在1 月，氣溫年較差為21.4 ℃；年降水量約為600～800 mm，降水主要集中于4—10 月[22]。若爾蓋高原自然生態(tài)系統(tǒng)主要為森林、草地、濕地3 類，占總面積的91.83%。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

遙感影像數(shù)據(jù)是2000—2019 年的MODIS 陸地4 級標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)NPP 產(chǎn)品數(shù)據(jù)集MOD17A3-NPP數(shù)據(jù)，來自美國航空航天局網(wǎng)站（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/），其空間分辨率為500 m，是參考BIOME?BGC 模型建立的模型估算的覆蓋全球的NPP 數(shù)據(jù)[9]，BIOME?BGC 模型屬于生態(tài)過程模型，是通過模擬生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的光合、呼吸等生理活動及植物組織的營養(yǎng)物質(zhì)的傳遞與循環(huán)等生理生態(tài)過程來估算植被凈初級生產(chǎn)力。采用MRT（MODIS Reprojection Tool）工具對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行格式和投影轉(zhuǎn)換；通過最近鄰方法進(jìn)行像素重采樣；然后運用ArcGIS 10.4 軟件進(jìn)行裁剪、轉(zhuǎn)換DN 值等操作；最終得到研究區(qū)的NPP數(shù)據(jù)。

生態(tài)系統(tǒng)類型數(shù)據(jù)（圖1）同樣來自NASA網(wǎng)站（https://modis.gsfc.nasa.gov/），采用的是MCD12Q1 土地覆蓋數(shù)據(jù)，空間分辨率為500 m?；贛RT 軟件對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、投影處理，并將其與濕地分類圖進(jìn)行合并，經(jīng)重采樣后與MOD17A3 投影和分辨率保持一致。

氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn），選取若爾蓋高原及周圍各個氣象站（圖1）的2000—2019 年中國地面氣候資料的月值數(shù)據(jù)集，包括降水量、年均溫、年均最高溫和年均最低溫。利用Anusplin 插值法[23]對月尺度的降水量、年均溫、年均最高溫和年均最低溫等時序數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，得到與NPP 空間坐標(biāo)系和分辨率相同的柵格數(shù)據(jù)集。

圖1 若爾蓋高原生態(tài)系統(tǒng)類型及氣象站點空間分布Fig.1 Zoige Plateau ecosystem types and spatial distribution of meteorological stations

2.2 NPP 年際變化趨勢分析方法

本研究采用一元線性回歸[24]分析2000—2019 年若爾蓋高原植被凈初級生產(chǎn)力的時空變化，單個像元多年回歸方程中趨勢線斜率即為年際變化率。θslope0 表明此像元呈增長趨勢，θslope0 表明此像元呈下降趨勢，采用F檢驗判斷其趨勢的顯著性檢驗。根據(jù)檢驗結(jié)果將變化趨勢分為4 個等級：顯著減少（θslope0，P0.05）、不顯著減少（θslope0，P0.05）、不顯著增加（θslope0，P0.05）、顯著增加（θslope0，P0.05）。

2.3 NPP 與各氣候因子相關(guān)性分析方法

采用逐像元的偏相關(guān)系數(shù)對2000—2019 年若爾蓋高原植被凈初級生產(chǎn)力與各氣候因子（降水量、年均溫、年均最高溫、年均最低溫）進(jìn)行相關(guān)性分析，并進(jìn)行F檢驗，當(dāng)P0.05 時，相關(guān)性顯著。

2.4 驗證方法

為檢驗MOD17A3?NPP 數(shù)據(jù)結(jié)果的精度，主要采用野外實測樣方數(shù)據(jù)與MOD17A3?NPP 數(shù)據(jù)進(jìn)行對比驗證。鑒于NPP 實測難度大，用生物量轉(zhuǎn)換的凈初級生產(chǎn)力代替實測數(shù)據(jù)。在 2018 年、2019 年生長季旺盛時期，根據(jù)若爾蓋高原遙感影像選定的18 個樣點作為實測生物量的精度驗證點，采樣點分布見圖2。用收割的方法采集地上生物量，樣方面積1 m×1 m，每個采樣點2～3 個重復(fù)，而后帶回實驗室，在80 ℃的恒溫烘箱內(nèi)烘干至恒定質(zhì)量后稱取干物質(zhì)量，即獲得地上干物質(zhì)量；以樸世龍等[25]確定的高寒草原類的地下與地上生物量比值系數(shù)4.25 進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到干物質(zhì)總量[13]，與本課題組的陽維宗[26]實測的若爾蓋高原沼澤濕地地下與地上生物量比值系數(shù)一致；再將干物質(zhì)總量按照碳轉(zhuǎn)換系數(shù)（地上生物量36.98%，地下生物量42.91%）[27?28]進(jìn)行換算，得到以碳的質(zhì)量為單位的植被NPP。最后將實測數(shù)據(jù)與MOD17A3-NPP 數(shù)據(jù)結(jié)果一一對應(yīng)，進(jìn)行驗證。

圖2 野外實測采樣點分布Fig.2 The distribution of the field measured sampling points

3 結(jié)果與分析

3.1 野外實測驗證

MOD17A3 產(chǎn)品提取的NPP 數(shù)據(jù)與地面觀測NPP 數(shù)據(jù)對比分析發(fā)現(xiàn)：相對于地面觀測數(shù)據(jù)，MOD17A3 產(chǎn)品提取NPP 值偏小。進(jìn)行擬合后得到（圖3），產(chǎn)品數(shù)據(jù)值與野外實測值之間有很好的相關(guān)性，決定系數(shù)（R2）為0.62，擬合曲線為極顯著相關(guān)（P0.01），說明MOD17A3-NPP數(shù)據(jù)具有一定的可靠性。劉琳等[24]、崔林麗等[29]與各家模式和部分實測結(jié)果對比也表明MOD17A3數(shù)據(jù)估算精度約為73%，較為可靠。

圖3 NPP 實測值與數(shù)據(jù)值的結(jié)果比較Fig.3 The comparison of the NPP measured value and the data value

3.2 若爾蓋高原植被NPP 空間分布格局

2000—2019 年來若爾蓋高原植被NPP 在空間上呈東高西低態(tài)勢（圖4），植被NPP 值介于41.87～694.81 gC/(m2·a)，平均值為365.55 gC/(m2·a)。若爾蓋高原植被NPP 平均值大于500 gC/(m2·a)的區(qū)域占高原總面積的2.35%，分布在若爾蓋縣的東北部和阿壩縣的西南部的山谷地帶，分布的主要生態(tài)系統(tǒng)類型為森林；NPP 平均值在300 gC/(m2·a)以下的區(qū)域占高原總面積的12.01%，分布在的瑪曲縣的西北部以及紅原縣的東南部，海拔均在4 000 m 以上，氣溫低，以高山草甸為主，故植被NPP 值低；若爾蓋高原大部分區(qū)域的NPP 年均值在300～500 gC/(m2·a)，占若爾蓋高原總面積的比重高達(dá)85.64%，在若爾蓋高原中部廣泛分布，以草地和濕地生態(tài)系統(tǒng)類型為主。就各生態(tài)系統(tǒng)類型而言，不同生態(tài)系統(tǒng)之間年均NPP 差異顯著（P0.05）（表1），森林NPP 最高，年均NPP為432.77 gC/(m2·a)，其中，68.06%的森林生態(tài)系統(tǒng)區(qū)域平均值處于300～500 gC/(m2·a)；29.56%的森林生態(tài)系統(tǒng)區(qū)域平均值大于500 gC/(m2·a)，主要分布在若爾蓋縣的東北緣。其次為濕地，年 均NPP 為372.60 gC/(m2·a)；67.12%的濕地生態(tài)系統(tǒng)區(qū)域平均值處于300～400 gC/(m2·a)，主要分布在若爾蓋縣中西部。年均NPP最小的是草地生態(tài)系統(tǒng)，為358.85 gC/(m2·a)，其中，76.68%的草地生態(tài)系統(tǒng)區(qū)域平均值處于200～400 gC/(m2·a)，廣布整個若爾蓋高原；21.20%的草地生態(tài)系統(tǒng)區(qū)域平均值大于400 gC/(m2·a)，主要分布在濕地生態(tài)系統(tǒng)周圍。

圖4 2000—2019 年平均NPP 空間分布Fig.4 Spatial distribution of average NPP from 2000 to 2019

表1 2000—2019 年不同生態(tài)系統(tǒng)類型的NPP 統(tǒng)計分析Table 1 Statistical analysis of NPP in different ecosystem types from 2000 to 2019

3.3 若爾蓋高原植被NPP 時空動態(tài)

若爾蓋高原植被NPP 在2000—2019 年總體呈現(xiàn)顯著增加趨勢（圖5），增速為1.66 gC/(m2·a)（P0.05）；NPP 變化范圍為337.34～392.76 gC/(m2·a)，其中2000 年植被年均NPP 最小，為337.34 gC/(m2·a)；2016 年的植被年均NPP 最大，為392.76 gC/(m2·a)。在像元尺度上（圖6），植被NPP 增加的面積占95.75%，其顯著增加面積占39.02%；在空間分布上，若爾蓋高原植被NPP增加速率由北向南逐漸變大。

圖5 2000—2019 年多年NPP 平均值的變化趨勢Fig.5 The change trend of the mean value of NPP from 2000 to 2019

圖6 2000—2019 年多年NPP 平均值的變化率及其顯著性Fig.6 The change trend and significance of the mean

不同生態(tài)系統(tǒng)間，變化趨勢與若爾蓋高原植被NPP 整體變化趨勢基本一致（圖7），森林植被NPP 增加趨勢不顯著，增加速率為1.32 gC/(m2·a)；草地和濕地植被NPP 均呈顯著增加趨勢（P0.05），草地生態(tài)系統(tǒng)變化范圍為331.06～386.14 gC/(m2·a)，增加速率為1.68 gC/(m2·a)；濕地生態(tài)系統(tǒng)的變化范圍為340.62～401.71 gC/(m2·a)，增加速率為1.76 gC/(m2·a)。

圖7 2000—2019 年若爾蓋高原不同生態(tài)系統(tǒng)NPP 的變化趨勢Fig.7 The change trend of NPP in different ecosystems on the Zoige Plateau from 2000 to 2019

3.4 若爾蓋高原植被NPP 與降水、氣溫的關(guān)系

氣候變化與植被的生長密切相關(guān)，若爾蓋高原2000—2019 年的年總降水量、年均溫度、年均最高溫、年均最低溫隨時間變化如圖8 所示，若爾蓋高原這4 個氣候因子均呈上升趨勢，年總降水量的增長幅度達(dá)29.29%；年均溫度的增長幅度達(dá)58.56%；年均最高溫的增長幅度達(dá)10.50%；年均最低溫的增長幅度達(dá)41.69%，總體上來說，年均溫和年均最低溫的變化幅度與年降水量和年均最高溫相比，變化幅度較大；若爾蓋高原呈“暖濕化”。

圖8 2000—2019 年若爾蓋高原各氣候因子的變化趨勢Fig.8 Change trends of climate factors on the Zoige Plateau from 2000 to 2019

基于像元尺度的相關(guān)性分析統(tǒng)計得到，若爾蓋高原植被NPP 與降水量的平均偏相關(guān)系數(shù)為?0.19，總體上呈負(fù)相關(guān)的面積占整個高原面積的79.03%，通過顯著性檢驗的比例僅為13.21%（圖9）。不同生態(tài)系統(tǒng)的植被NPP 與降水量均呈現(xiàn)弱的負(fù)相關(guān)性（表2）。

若爾蓋高原植被 NPP 與年均溫呈現(xiàn)顯著正相關(guān)（圖9），平均偏相關(guān)系數(shù)為0.50，其中顯著正相關(guān)的區(qū)域占總面積的63.79%，森林、草地和濕地生態(tài)系統(tǒng)類型植被NPP 與年均溫的偏相關(guān)系數(shù)分別0.40、0.50、0.54，均呈正相關(guān)。森林、草地、濕地NPP 與年均溫呈正相關(guān)的區(qū)域均大于90%，這表明氣溫是影響植被NPP 變化的主要因素（表2）。

圖9 NPP 與降水量偏相關(guān)系數(shù)及顯著性、NPP 與年均溫的偏相關(guān)系數(shù)及顯著性Fig.9 Partial correlation coefficient and significance between NPP and precipitation,and partial correlation coefficient,significance between NPP and annual average temperature

表2 若爾蓋高原植被年平均NPP 與降水量、年均溫的相關(guān)性Table 2 Correlation between annual average NPP of vegetation on the Zoige Plateau,precipitation and annual average temperature

為進(jìn)一步揭示氣溫變化對若爾蓋高原植被NPP 的影響機(jī)制，本研究對植被NPP 與年均最高溫、年均最低溫進(jìn)行了偏相關(guān)分析，據(jù)統(tǒng)計分析得到，植被NPP 與最高溫呈正相關(guān)的區(qū)域占整個若爾蓋高原面積的98.65%（圖10），平均偏相關(guān)系數(shù)為0.49，通過顯著性檢驗的區(qū)域占總面積的62.82%，呈顯著正相關(guān)。而與年均最低溫呈不顯著的正相關(guān)，植被NPP 與最低溫呈正相關(guān)的區(qū)域占總面積的83.51%（圖10），平均偏相關(guān)系數(shù)為0.23，通過顯著性檢驗的區(qū)域僅占總面積的16.03%；這是由于年均最低溫均在0 ℃以下，當(dāng)氣溫低于0 ℃時，植被的葉片氣孔被迫關(guān)閉，光合作用停止，NPP 的累積會被截斷，因此其相關(guān)性并不顯著。經(jīng)對比，年均最高溫才是控制植被生長的關(guān)鍵因子。由表3 可知，不同生態(tài)系統(tǒng)的植被NPP 與年均最高溫和年均最低溫均呈正相關(guān)，但與最高溫的相關(guān)性要顯著高于最低溫。其中，年均最高溫的變化對濕地生態(tài)系統(tǒng)植被NPP 的影響最大，其偏相關(guān)系數(shù)為0.53；年均最高溫與森林生態(tài)系統(tǒng)的相關(guān)性最小，偏相關(guān)系數(shù)為0.42。

表3 若爾蓋高原植被年平均NPP 與年均最高溫、年均最低溫的相關(guān)性Table 3 Correlation between the annual average NPP of vegetation on the Zoige Plateau and the average annual maximum temperature and annual minimum temperature

圖10 NPP 與年均最高溫偏相關(guān)系數(shù)及顯著性、NPP 與年均最低溫的偏相關(guān)系數(shù)及顯著性Fig.10 Partial correlation coefficient and significance between NPP and the annual maximum temperature,partial correlation coefficient and significance between NPP and the average annual temperature

4 結(jié)論與討論

利用一元線性回歸分析若爾蓋高原2000—2019年的MODIS-NPP 數(shù)據(jù)得到：若爾蓋高原植被NPP 在2000—2019 年均值為365.55 gC/(m2·a)，森林（432.70 gC/(m2·a)）濕地（372.58 gC/(m2·a)）草地（358.86 gC/(m2·a)）；總體上呈顯著增加趨勢，增加速率為1.66 gC/(m2·a)，不同生態(tài)系統(tǒng)類型的變化速率為濕地（1.76 gC/(m2·a)）草 地（1.68 gC/(m2·a)）森林（1.32 gC/(m2·a)）。結(jié)合氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行偏相關(guān)分析得到：若爾蓋高原植被NPP 變化主要受氣溫影響，最高溫和最低溫對植被NPP 的影響表現(xiàn)均為促進(jìn)作用，最高溫對植被NPP 的促進(jìn)作用更為顯著。

若爾蓋高原的植被NPP 年均值與周偉等[30]對中國草地NPP 的模擬結(jié)果相近；劉潔等[31]研究的甘南地區(qū)結(jié)果也表明：草地年均NPP 為324.18～465.27 gC/(m2·a)。本研究的估算結(jié)果略高于郭斌等[15]研究的若爾蓋草原濕地年均NPP 模擬結(jié)果329.0 gC/(m2·a)，這可能存在兩方面的原因，一是研究區(qū)域跨度的不同，二是所用模型及參數(shù)優(yōu)化不同。郭斌等[15]研究的若爾蓋范圍僅限于四川省境內(nèi)的若爾蓋縣、紅原縣和阿壩縣，其采用的是CASA 模型，不同的參數(shù)優(yōu)化也造成了估算結(jié)果的差異。本研究雖然采用Anusplin 專業(yè)插值軟件優(yōu)化氣象數(shù)據(jù)插值的方法來改進(jìn)氣象數(shù)據(jù)在像元尺度上的精度，但在后續(xù)的研究中，數(shù)據(jù)的處理和其他參數(shù)優(yōu)化仍需提升。此外，2000—2019年若爾蓋高原的植被NPP 年際變化呈顯著上升趨勢，這與徐浩杰等[32]在黃河源區(qū)和楊瀟等[33]研究青藏高原植被NPP 變化趨勢相一致。在若爾蓋高原3 種典型自然生態(tài)系統(tǒng)中，濕地生態(tài)系統(tǒng)的植被NPP 增加速率最大，分析原因可能是由于近年來，對若爾蓋高原濕地生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)越來越重視，尤其是若爾蓋濕地國家級自然保護(hù)區(qū)內(nèi)嚴(yán)格管控放牧、禁止挖溝排水、生態(tài)補(bǔ)償、核心區(qū)禁牧等措施[34]，同時在保護(hù)區(qū)內(nèi)展開的一系列生態(tài)保護(hù)項目和工程建設(shè)有了明顯效果[35]。

本研究發(fā)現(xiàn)氣溫變暖是若爾蓋高原植被NPP 增加的主要驅(qū)動因素，與降水量變化的相關(guān)性較弱，這與戴黎聰?shù)萚36]、許潔等[37]、Zhu 等[38]在青藏高原地區(qū)證實的植被生長促進(jìn)機(jī)制一致。周偉等[30]研究中國草地結(jié)果也表明青藏高原東南部等地區(qū)草地NPP 與降水量呈負(fù)相關(guān)，與溫度呈顯著正相關(guān)；分析原因可能是該區(qū)域?qū)儆诟吆０蔚睦錆癍h(huán)境，低溫是植被生長的限制因子；降水量的增加意味著氣溫的降低，從而抑制植被生長，因此草地NPP 與降水量之間負(fù)相關(guān)關(guān)系的真正作用機(jī)制是受氣溫的影響。且有研究表明在青藏高原地區(qū)生長季平均溫度低于植被生長的最適合溫度，氣溫變暖會提高植被生產(chǎn)力[39]。因此，本研究進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)最低溫和最高溫變化對若爾蓋高原植被NPP 變化具有不對稱性，植被NPP 與最高溫的相關(guān)性要高于最低溫，最高溫對植被NPP 的促進(jìn)作用更為顯著。神祥金等[40]研究的中國草原區(qū)植被變化對氣候變化的響應(yīng)，表明氣溫作為高寒草甸草原植被生長的關(guān)鍵因素，較高的溫度有利于其生長；這可能是因為最高溫增加能提升白天光合作用酶的活性[41]，進(jìn)而促進(jìn)光合作用[42]和植被生長[43]。本研究目前還存在一些不確定性及不足之處，由于本研究采用的遙感NPP 數(shù)據(jù)本身的一些不確定性可能會影響本研究結(jié)果，此外，若爾蓋高原植被NPP 的變化與氣候因素之間的關(guān)系比較復(fù)雜，不僅僅只有氣溫和降水2 個影響因素，若爾蓋高原地形復(fù)雜，地形因子如海拔、坡度等都會通過影響溫度、水分從而引起NPP 的變化，人類活動也是驅(qū)動植被NPP 變化的重要原因，過度放牧、開墾耕地、旅游發(fā)展等行為都有可能會驅(qū)動NPP 的變化。為了更加準(zhǔn)確地解釋若爾蓋高原植被NPP 變化及其機(jī)理，今后的研究需進(jìn)一步借助更加精確的數(shù)據(jù)和研究方法，加強(qiáng)對其他環(huán)境因素以及人類活動等對若爾蓋高原植被NPP 影響的研究。