東北黑土區(qū)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空格局及驅(qū)動(dòng)因素分析
---以2000—2017年為例

周林鵬 劉家福 王躍 馬帥

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

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，在調(diào)節(jié)全球氣候、碳平衡等方面有著不可替代的作用，增加陸地植被碳匯已成為人類應(yīng)對(duì)氣候變化的必要戰(zhàn)略選擇[1,2]。植被凈初級(jí)生產(chǎn)力是指綠色植物在單位時(shí)間和單位面積上由光合作用所產(chǎn)生的有機(jī)干物質(zhì)總量中扣除自養(yǎng)呼吸后的剩余部分[3]。近年來(lái)，通過(guò)植被NPP的變化反映生態(tài)系統(tǒng)對(duì)氣候變化的響應(yīng)成為全球變化研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。早期，學(xué)者們可以通過(guò)實(shí)地測(cè)量法(葉綠素測(cè)定法、生物量調(diào)查法等)獲取微小區(qū)域內(nèi)的植被NPP值，但其無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)不同尺度植被NPP的調(diào)查，尤其是目前對(duì)于大尺度植被NPP時(shí)空變化分析[4-6]。基于此，新型植被NPP的模型逐漸興起，以遙感數(shù)據(jù)和機(jī)理模型結(jié)合的方式(CASA[7]，GLO-PEM[8])得到了較好發(fā)展和廣泛應(yīng)用。其中CASA模型以其尺度大、計(jì)算易、精度高、數(shù)據(jù)獲取難度小等特點(diǎn)，已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)研究中常用的NPP估算方法[9]。并在不同尺度上開展了對(duì)時(shí)空演變、水熱響應(yīng)、氣候作用、人為干擾等方面的植被NPP研究，并取得了豐碩成果[10-13]。

東北黑土區(qū)植被覆蓋度較高，不僅是我國(guó)十分重要的商品糧供應(yīng)基地，還是我國(guó)特別重要的沼澤濕地、森林的主要分布區(qū)域。近年來(lái)，在大面積的開發(fā)墾殖、自然因素以及人為活動(dòng)破壞的影響下，區(qū)域內(nèi)氣候變化明顯，水土流失日益嚴(yán)重，生態(tài)環(huán)境日趨惡化，因此對(duì)于植被生產(chǎn)力長(zhǎng)時(shí)間序列的檢測(cè)具有重要的意義[14]。學(xué)者們已對(duì)不同區(qū)域植被NPP進(jìn)行了長(zhǎng)時(shí)間序列監(jiān)測(cè)研究，并取得一定成果。劉偵海等[15]研究了2000—2015年中蒙俄經(jīng)濟(jì)走廊東段，發(fā)現(xiàn)多年凍土退化，導(dǎo)致了森林區(qū)植被的退化；劉杰等[16]通過(guò)對(duì)青藏高原地區(qū)植被NPP長(zhǎng)時(shí)間序列檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)植被NPP呈顯著增加趨勢(shì)，空間分布格局由東南向西北逐漸遞減與氣候格局基本一致。目前對(duì)于不同尺度上植被NPP的相關(guān)研究已較為成熟，但鮮見對(duì)東北黑土區(qū)長(zhǎng)時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)檢測(cè)，及多種驅(qū)動(dòng)因素的分析。

基于典型的CASA光能利用率模型，結(jié)合地面氣象數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，分析東北黑土區(qū)2000—2017年間植被NPP空間格局在不同環(huán)境因素下的響應(yīng)，以期為東北黑土區(qū)生態(tài)建設(shè)和規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

東北黑土區(qū)位于E41°01′～53°05′，N115°03′～135°05′，見圖1，是世界僅存的3大黑土區(qū)中面積最小區(qū)域，由于其緯度較高，導(dǎo)致其氣候條件在3大黑土區(qū)中也是最寒冷[17]。該區(qū)屬大陸性季風(fēng)氣候，氣候干燥寒冷，寒暑變化明顯。東北黑土區(qū)除典型黑土外，還包括了白漿土、草甸土、黑鈣土、暗棕壤、棕壤等，主要分布于松嫩平原，其余黑土則分布于內(nèi)蒙古的呼倫貝爾市和興安盟以及三江平原地區(qū)，該區(qū)東北部屬于丘陵區(qū)，地勢(shì)起伏較大，西南部是波狀起伏平原，主要植被類型為農(nóng)業(yè)植被、森林和草原，還有少部分草甸、灌叢等植被。

圖1 黑土區(qū)植被類型及氣象站點(diǎn)分布圖

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

土地覆蓋數(shù)據(jù)源于中國(guó)科學(xué)院環(huán)境數(shù)據(jù)中心；2000—2017年的MOD13A3數(shù)據(jù)與數(shù)字高程數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云，其較一般遙感數(shù)據(jù)在空間分辨率方面有著較大的優(yōu)勢(shì)，已被應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域；氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)下的站點(diǎn)檢測(cè)數(shù)據(jù)，選取研究區(qū)內(nèi)具有代表性的29個(gè)氣象站點(diǎn)。通過(guò)Kriging插值法對(duì)各個(gè)地區(qū)的2000—2017年的逐月平均氣溫、降水等氣候數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，為確保數(shù)據(jù)的一致性，坐標(biāo)均采用WGS-84，獲取與NDVI數(shù)據(jù)屬性一致的氣候柵格數(shù)據(jù)，進(jìn)而體現(xiàn)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力與自然條件(氣溫、降水)之間的相關(guān)性。

2.2 植被NPP評(píng)價(jià)方法

基于改進(jìn)的CASA植被NPP估算模型，運(yùn)用分辨率高、覆蓋范圍廣的NDVI長(zhǎng)時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)對(duì)于東北黑土區(qū)植被NPP動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[17]。通過(guò)一元線性回歸方法模擬2000—2017年?yáng)|北黑土區(qū)逐個(gè)像元的植被NPP變化趨勢(shì)。公式：

(1)

式中，Rslope為趨勢(shì)傾向值；n是研究時(shí)間序列的長(zhǎng)度(n=18)；m為年變量；NPPm表示第m年的NPP平均值；當(dāng)Rslope>0與時(shí)間n成正比，Rslope<0與時(shí)間n成反比。

通過(guò)逐像元相關(guān)分析，獲取植被NPP與同期氣候因子的相關(guān)性及顯著性。公式：

(2)

2.3 植被NPP結(jié)果與驗(yàn)證

為了對(duì)CASA模型計(jì)算的模擬值進(jìn)行精度檢驗(yàn)，由于研究區(qū)域較大、空間異質(zhì)性強(qiáng)，其余驗(yàn)證方法(如實(shí)地調(diào)查)難以實(shí)現(xiàn)，因此將模擬值與MOD17A3遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)兩者有良好的相關(guān)性(R2=0.9104，P<0.01)，見圖2，表明CASA模型在該地區(qū)的適用性，獲取的植被NPP模擬值具有可靠性。

圖2 MOD17A3數(shù)據(jù)與模擬值對(duì)比

3 結(jié)果與分析

3.1 NPP年際變化特征

研究區(qū)內(nèi)植被NPP年平均值結(jié)果如圖3所示，從年均NPP的總體趨勢(shì)來(lái)看，整體變化趨于波動(dòng)增加，線性增長(zhǎng)呈顯著上升趨勢(shì)(P<0.01)，NPP變化趨勢(shì)斜率為2.59，變化百分率為13.57%。在2000—2017年的18a內(nèi)，植被NPP總體平均值為343.66gC·m-2·a-1，年均值介于297～384gC·m-2·a-1，最高值在2013年，為384gC·m-2·a-1，最低值在2010年，為297.74gC·m-2·a-1，兩者之間相差86.26gC·m-2·a-1。植被NPP年均值在2003—2005年、2010—2013年、2016—2017年呈上升趨勢(shì)，且2008—2009年變化最大，上升速率最快，呈直線上升趨勢(shì)，1a內(nèi)增加82.39gC·m-2·a-1；植被NPP年均值在2001—2003年、2005—2008年、2013—2016年呈下降趨勢(shì)，在2009—2010年下降最快，降低了82.96gC·m-2·a-1；植被NPP值在2008—2010年內(nèi)波動(dòng)最大。

圖3 黑土區(qū)2000—2017年平均NPP變化

3.2 NPP空間分布特征

受經(jīng)緯度地帶性、地形和氣候等因素的綜合影響，東北黑土區(qū)NPP在2000—2017年呈現(xiàn)出從西向東遞增趨勢(shì)，見圖4。從不同水平的植被NPP年均值所占比例來(lái)看，小于100gC·m-2·a-1的低水平區(qū)域比例最低，為7.3%，在100～500gC·m-2·a-1的中水平區(qū)域比例最高，占比為76.7%，而大于500gC·m-2·a-1的高水平區(qū)域比例僅為16.0%。

圖4 2000—2017年?yáng)|北黑土區(qū)NPP年平均值空間分布

植被NPP年均值大多數(shù)區(qū)域介于200～400gC·m-2·a-1。其中，伊春市NPP總量較高，占東北黑土區(qū)NPP總量的7.3%，年平均NPP大部分在450～550gC·m-2·a-1；長(zhǎng)春市NPP總量相對(duì)較低，占東北黑土區(qū)NPP總量的2.7%，年平均NPP基本上在350～530gC·m-2·a-1；呼倫貝爾市植被年平均NPP幾乎都在300～450gC·m-2·a-1。此外，植被類型為農(nóng)業(yè)植被、森林植被和草原植被的地區(qū)年平均植被NPP值相對(duì)較高，農(nóng)業(yè)植被介于250～400gC·m-2·a-1，草原植被介于350～450gC·m-2·a-1，森林植被介于400～550gC·m-2·a-1。

3.3 NPP變化趨勢(shì)的空間分布

從空間分布規(guī)律來(lái)看，東北黑土區(qū)NPP分布狀況總體上略有變化，但是變化并不明顯，見圖5。2000—2017年，部分地區(qū)(42.1%)年均植被NPP值不變，主要集中于齊齊哈爾市、長(zhǎng)春市、黑河市；退化區(qū)域占比20.5%，其中17.7%為輕微退化區(qū)域，顯著退化區(qū)僅2.8%，主要集中在佳木斯市和哈爾濱市等地區(qū)；改善區(qū)域占比37%，其中輕微改善區(qū)為1.8%，顯著改善區(qū)域已達(dá)35.2%，主要集中在伊春市、興安盟市和呼倫貝爾市等地區(qū)。

從總體上看植被NPP呈上升趨勢(shì)，生態(tài)狀況正朝著良好的方向發(fā)展，但退化占比仍較高。其中退化植被類型主要為農(nóng)業(yè)植被，說(shuō)明我國(guó)東北地區(qū)農(nóng)業(yè)植被類型仍需完善；相反草原植被類型已得到顯著完善。退化區(qū)域主要集中在研究區(qū)的西北地帶，仍需加強(qiáng)政策對(duì)其改善。

圖5 2000—2017年?yáng)|北黑土區(qū)NPP變化趨勢(shì)的空間分布

3.4 NPP變化的驅(qū)動(dòng)因素分析

3.4.1 氣候因子對(duì)NPP的影響

從圖6可以看出，大部分區(qū)域植被NPP值與平均氣溫呈正相關(guān)關(guān)系，主要分布于該區(qū)中、南部，區(qū)域面積占比為70.6%，該區(qū)域內(nèi)溫度適當(dāng)提高，會(huì)提高植物生產(chǎn)力、增加光合作用效率以及延長(zhǎng)植物生長(zhǎng)期，其中，41%區(qū)域相關(guān)系數(shù)介于0～0.6，呈不顯著正相關(guān)關(guān)系；29.6%區(qū)域相關(guān)系數(shù)大于0.6，呈顯著正相關(guān)關(guān)系。其余區(qū)域內(nèi)(29.4%)植被NPP與平均氣溫呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，主要分布于北部、東北部，該區(qū)隨著氣溫的升高，植物蒸騰及養(yǎng)分分解作用加速，導(dǎo)致植被缺水及抑制生長(zhǎng)，其中13.3%區(qū)域相關(guān)系數(shù)小于-0.6，呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，以森林和草原植被類型為主；16.1%區(qū)域相關(guān)系數(shù)介于-0.6～0，呈不顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。

圖6 NPP與同期氣溫相關(guān)性

從圖7可以看出，大部分區(qū)域(59%)植被NPP與平均降水量呈正相關(guān)關(guān)系，主要分布于該區(qū)北部、西北部，主要是該區(qū)域內(nèi)降水和灌溉水較少，植被對(duì)降水變化敏感。其中19.3%區(qū)域與降水量的相關(guān)系數(shù)大于0.6，呈顯著正相關(guān)關(guān)系，分布區(qū)域以呼倫貝爾市為主；39.7%區(qū)域相關(guān)系數(shù)介于0～0.6，呈不顯著正相關(guān)關(guān)系，在該區(qū)內(nèi)分散分布。其余區(qū)域內(nèi)(41%)植被NPP與平均降水量均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，主要分布于東部、南部，主要是該區(qū)域內(nèi)氣溫不足或受人為因素干擾，導(dǎo)致該區(qū)內(nèi)植被對(duì)降水需求減少；其中11.5%區(qū)域與降水量的相關(guān)系數(shù)小于-0.6，呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；29.5%區(qū)域相關(guān)系數(shù)介于-0.6～0，呈不顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。顯著相關(guān)區(qū)域空間集聚特征顯著，不顯著區(qū)域空間分布較分散。

3.4.2 不同土地利用類型的NPP差異

不同利用類型的土地上植被NPP值差異明顯，從表1中植被NPP平均值可以看出，土地上的各種類型植被NPP值均有呈增加，其中林地和草地增加趨勢(shì)顯著；不同土地利用類型對(duì)NPP的空間分布影響顯著，研究區(qū)內(nèi)林地植被的NPP平均值最大(367)，農(nóng)業(yè)耕地次之(311)，草地(301)和園地(265)最低；園地變化速率最大，為5.5，其次是草地(5.1)、林地(4.5)和耕地(3.9)。

除水熱等氣候因素影響外，土地的利用類型還受到人為因素影響，致使部分黑土地上的林地變?yōu)楦睾筒莸?，迫使原處的NPP大大降低；植樹造林、退耕還林等政府措施又促使林地整體NPP也呈顯著增加趨勢(shì)；吉林西部近些年土地退化明顯，土壤鹽堿化日趨嚴(yán)重，部分區(qū)域的土地變成沙地或荒地，大大降低了植被NPP；但近些年農(nóng)業(yè)植被面積不斷增加，大規(guī)模的土地開墾，使得荒地、裸地、草地等大面積的轉(zhuǎn)化成耕地，增加了區(qū)域內(nèi)整體的NPP。

圖7 NPP與同期降水量相關(guān)性

表1 不同土地利用類型的NPP變化

3.4.3 地形因素對(duì)NPP的影響

地形因素通過(guò)控制其他環(huán)境變量，從而影響植被NPP的分布格局[18]。東北黑土區(qū)的植被NPP伴隨著海拔變化有明顯差異，其海拔一般在0～2050m，總體分為4段：第1段在海拔0～500m，主要植被類型為農(nóng)業(yè)植被(40%)和林地(37%)，植被NPP值在280gC·m-2·a-1左右，主要分布在佳木斯市、白城市和大慶市；第2段在海拔500～1000m，主要以草原植被(67%)為主，植被NPP值在310gC·m-2·a-1左右，主要分布在興安盟市和呼倫貝爾市；第3段在海拔1000～1500m，主要以草原植被(31%)為主，NPP值在300gC·m-2·a-1左右波動(dòng)，大多分布于呼倫貝爾市和赤峰市；第4段海拔>1500m，主要植被類型為農(nóng)業(yè)植被(35%)和森林(31%)，植被NPP值在345gC·m-2·a-1左右，主要分布于吉林市和黑河市。

4 討論

MOD17A3遙感數(shù)據(jù)憑借其精度高、數(shù)據(jù)獲取難度小等特點(diǎn)，在植被NPP評(píng)估中有廣泛的應(yīng)用，但與實(shí)地?cái)?shù)據(jù)獲取相比其有一定的誤差，在文中通過(guò)精度檢驗(yàn)，其與模擬值有良好的線性關(guān)系。因此，將其用于東北黑土區(qū)植被NPP評(píng)估較為合適。評(píng)估結(jié)果反映了該區(qū)植被覆蓋在提高，大面積植被的恢復(fù)，降低了生態(tài)壓力；但是植被NPP有明顯的地域差異，如草地主要分布于吉林省西部城市、內(nèi)蒙古的呼倫貝爾市和赤峰市等地區(qū)，這些地區(qū)由于氣候干旱，降水稀少，加之長(zhǎng)期過(guò)度開墾，導(dǎo)致荒漠化、鹽堿化現(xiàn)象嚴(yán)重，因此植被NPP指數(shù)相對(duì)較低；除此之外的東北黑土區(qū)主要植被類型為耕地，水熱條件充分，植被NPP值相對(duì)較高。

本文基于線性回歸模型方法，分析了東北黑土區(qū)植被NPP的時(shí)空動(dòng)態(tài)以及不同土地利用類型和地形因素對(duì)植被NPP的影響。多種因素的共同影響導(dǎo)致植被NPP變化程度不同，其中水、熱條件是最基本的影響因素，其與植被NPP主要呈正相關(guān)關(guān)系，但不同區(qū)域內(nèi)的相關(guān)性存在差異。部分區(qū)域的氣溫上升使植被生長(zhǎng)期延長(zhǎng)，增加了植被NPP積累時(shí)間，主要是赤峰市；另一部分區(qū)域由于干旱缺水，對(duì)水分變化及其敏感，主要是呼倫貝爾市；此外其余各種因素對(duì)植被NPP也有顯著的影響，如土地利用類型、植被類型以及地形起伏度等。目前，人類活動(dòng)已成為植被NPP變化的重要影響因素，各項(xiàng)政策(退耕還林、退耕還草、合理放牧等)實(shí)施，使得該區(qū)整體植被NPP呈上升趨勢(shì)，生態(tài)結(jié)構(gòu)趨于穩(wěn)定。同時(shí)，本文中植被NPP的變化趨勢(shì)研究結(jié)果與張?bào)轠19]等研究結(jié)果大體上相同，表明結(jié)果的有效可靠，豐富了NPP的研究成果。

本文有待改善和深化，受數(shù)據(jù)獲取限制，僅研究了2000—2017年18a的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證的時(shí)候涵蓋的年份較少，不能完全證明CASA模型和MOD17A3遙感數(shù)據(jù)的普適性，未來(lái)仍需深入研究更長(zhǎng)時(shí)間序列東北黑土區(qū)植被NPP的時(shí)空演變格局；此外對(duì)于多種植被NPP影響因素探究，文中僅研究了水、熱、地形、植被類型等，為深入探討地表散射、地面輻射等因子，在后續(xù)的研究中要全面考慮到各種影響因素的作用，為東北黑土區(qū)建設(shè)生態(tài)適應(yīng)性城市提供科學(xué)依據(jù)。

5 結(jié)論

在2000—2017年的18a內(nèi)，從年均NPP的總體趨勢(shì)來(lái)看，整體變化趨于波動(dòng)增加?？傮w植被NPP平均值為343.66·gC·m-2·a-1，年均值介于297～384·gC·m-2·a-1，其變化率達(dá)到13.57%，變化斜率為2.59，2008—2010年波動(dòng)幅度最大。

在2000—2017年的18a內(nèi)，植被NPP以不變區(qū)為主(42.1%)，其次為改善區(qū)(37%)，退化區(qū)最少(20.5%)，主要類型為草原和農(nóng)業(yè)植被，但呈現(xiàn)出從西向東遞增趨勢(shì)。其中，伊春市植被NPP平均值最高，呼倫貝爾市平均值最低。從總體上看NPP的變化趨勢(shì)正朝著良好的方向發(fā)展，但農(nóng)業(yè)植被退化占比仍較高。

NPP的空間分布受氣候、地形、植被類型等因素的綜合影響，該區(qū)域內(nèi)植被NPP與平均氣溫(70.6%)和降水量(59%)主要呈正相關(guān)趨勢(shì)；各類型植被NPP平均值則是林地最大，耕地和草地次之，園地最小，變化速率則是園地>草地>林地>耕地；不同海拔高度的植被NPP也不同，海拔>1500m時(shí)NPP值最高，在345gC·m-2·a-1左右。