基于CASA模型的天津地區(qū)植被凈初級生產(chǎn)力及植被碳匯量估測

凌思源，高子瀅，馬 闖，尤海舟

（1.天津農(nóng)學(xué)院 園藝園林學(xué)院，天津 300384；2.河北科技師范學(xué)院 園藝科技學(xué)院，河北 秦皇島 066000；3.北京林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，北京 100083；4.河北省林業(yè)和草原科學(xué)研究院，河北 石家莊 050061）

植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)是指植物光合作用固定的有機(jī)物，減去自身呼吸活動的消耗，用于繁殖、發(fā)育、生長所需的凈增量[1]，而凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP)指植被凈初級生產(chǎn)力再減去異養(yǎng)呼吸所消耗的光合產(chǎn)物固定的碳，二者反映了區(qū)域植被的固碳水平[2]。CASA(Carnegie-Ames-Stanford approach)模型是用于估算植被固碳能力的常用方法，因參數(shù)少、計算簡單而得到廣泛應(yīng)用[3]。基于該模型，王菲等[4]發(fā)現(xiàn)黃河流域60%區(qū)域呈碳匯屬性，年均固碳量約為111.02 MgC·a-1；湯潔等[5]發(fā)現(xiàn)吉林西部94%的研究區(qū)域為碳匯。植被碳源匯的屬性界定呈現(xiàn)較大的地域差異性，這主要是由于大尺度植被分布對氣候響應(yīng)不具有一致性。因此，針對不同地區(qū)植被固碳能力開展研究，探索其與氣候變化間的時空規(guī)律，具有重要意義。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)地理特征

天津市位于華北平原北部，介于東經(jīng)116°43'～118°04'，北緯38°34'～40°15'之間。該區(qū)地域遼闊，土地面積為119.7萬hm2，地勢以平原和洼地為主，地貌輪廓為西北高而東南低。地處北溫帶，屬于暖溫帶半濕潤季風(fēng)性氣候[8]。多年平均降雨量為360～970 mm，主要集中于6—9月，蒸發(fā)量為1830.3 mm[9]。研究區(qū)內(nèi)植被大致可分為針葉林、落葉闊葉林、灌草叢、農(nóng)作物、草甸、鹽生植被、人工林等，土地利用類型比較復(fù)雜，有耕地、林地、園地、草地、水域、城鎮(zhèn)用地等。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

遙感數(shù)據(jù)采用美國國家宇航局(NASA)提供的遙感數(shù)據(jù)MODIS-MOD13Q1產(chǎn)品，時間分辨率為16 d，空間分辨率為250 m，時間范圍為2011年1月至2020年12月，共360景遙感圖像，數(shù)據(jù)格式為HDF，采用MRT工具進(jìn)行批處理，對MOD13Q1數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接和投影，利用最大合成法對研究區(qū)每月三景數(shù)據(jù)求取NDVI均值，通過掩膜工具裁剪出天津市2011年至2020年逐月NDVI的柵格圖像，得到歸一化植被NDVI數(shù)據(jù)。

氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)，本文采用全國標(biāo)準(zhǔn)氣象站點(diǎn)平均溫度、降水、太陽輻射資料(共12個站點(diǎn))，得到12個站點(diǎn)的月總太陽輻射數(shù)據(jù)、總降雨量數(shù)據(jù)、月平均氣溫。利用GIS工具箱中的插值工具對降水，氣溫，太陽輻射數(shù)據(jù)進(jìn)行反距離權(quán)重法插值和克里金插值，得到投影相同、像元大小一致的柵格數(shù)據(jù)。

植被類型數(shù)據(jù)來自國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心，利用掩膜處理、Albers投影和重采樣等工具得出與NDVI數(shù)據(jù)像元大小一致、投影相同的天津地區(qū)植被類型柵格圖像。

1.3 植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)的估算

植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)指綠色植物在單位面積、單位時間內(nèi)所累積的有機(jī)物質(zhì)總量[1]，通常估算植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)的模型可分為統(tǒng)計模型、參數(shù)模型和過程模型3種，本文估算植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)選用的是過程模型中的基于光能利用率的CASA模型[2]。此模型適合于估算區(qū)域尺度上的植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)[3]。

CASA模型主要通過植被吸收的光合有效輻射(APAR)和實際光能利用率(ε)兩個變量來估算區(qū)域植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)。計算公式如下：

式中，光合有效輻射APAR(x,t)是t時間時在x位置的光合有效輻射，單位為gC·m-2·month-1；ε(x,t)指t時間時x位置的光能利用率(gC·MJ-1)；NPP(x,t)指空間位置x在t時間上的植被凈初級生產(chǎn)力。

以上分析表明，分蘗期淹水處理恢復(fù)24 h后，水稻倒1葉的SPAD值和Pn值均發(fā)生變化，且兩者變化趨勢基本一致。水稻受淹1 d時，不同淹水深度處理的SPAD值和Pn值較對照均增加，但隨著淹水脅迫的加重，SPAD值和Pn值逐漸低于對照，水稻1/1-5d處理的SPAD值和Pn值較對照減少幅度均為最大。

1.4 APAR的確定

植被吸收的光合有效輻射(APAR)由太陽總輻射量(SOL)和植被層對光合有效輻射吸收比例決定，計算公式如下:

式中，SOL(x,t)是t時間處x位置的太陽總輻射量(MJ·m-2·month-1)；FPAR(x,t)是指植被對入射光合有效輻射(PAR)的吸收比例；0.5表示植被所能利用的太陽有效輻射占總輻射的比例。

植被對太陽有效輻射的吸收比例取決于植被覆蓋狀況和植被類型，Potter等[13]提出由遙感數(shù)據(jù)得到的歸一化植被指數(shù)(NDVI)能很好地反映出植被覆蓋狀況，公式如下：

式中，SRi，min取值為1.08，SRi，max取 值 范圍為4.14～6.17。求得SR(x,t)：

1.5 光能利用率(ε)的確定

光能利用率(ε)是指綠色植物通過光合作用把它所吸收的光合有效輻射轉(zhuǎn)化成有機(jī)碳的效率。在現(xiàn)實條件下，光能利用率主要受溫度和降水的影響[14-15]，計算公式如下：

式中，Tε1(x,t)和Tε2(x,t)表示高溫和低溫對光能利用率的脅迫作用，Wε(x,t)為水分脅迫系數(shù)，εmax為理想條件下最大光能利用率的最大值。

1.6 土壤微生物呼吸量的估算

土壤微生物呼吸量是估測區(qū)域尺度上植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP)的重要參數(shù)，其精確與否，直接影響NEP的結(jié)果[16]。研究了氣候因素與碳排放之間的關(guān)系，建立了溫度、降水與碳排放的回歸方程，以此估測區(qū)域土壤微生物呼吸的分布狀況，公式如下:

式中，Rh表示土壤微生物呼吸(gC·m-2·month-1)；T為氣溫(℃)，R為降水量(mm)。

1.7 植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的估算

植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP)是估測和描述區(qū)域陸地生態(tài)系統(tǒng)碳收支的指標(biāo)，在不考慮人為因素和自然因素的影響下，陸地生態(tài)系統(tǒng)碳源/碳匯可以通過植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)與土壤微生物呼吸量(Rh)的差值得到。計算公式如下：

式中，NEP表示區(qū)域凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力；NPP表示植被凈初級生產(chǎn)力；Rh表示土壤微生物呼吸量；當(dāng)NEP計算結(jié)果大于0時，表示區(qū)域植被固定的碳大于土壤微生物呼吸排放的碳表示為碳匯作用；NEP計算結(jié)果小于0時，表示區(qū)域植被固定的碳小于土壤微生物呼吸排放的碳表示為碳源作用。

2 結(jié)果與分析

2.1 天津地區(qū)植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)時空變化規(guī)律研究

2.1.1 植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)空間分布規(guī)律天津地區(qū)10年間各區(qū)年均NPP統(tǒng)計表明(圖1)：排在前3位的分別是薊州、寧河與寶坻，這與薊州區(qū)分布著較大面積的森林、寧河和寶坻分布著大面積的農(nóng)田有直接關(guān)系。

圖1 2011—2020年天津地區(qū)年平均NPP(gC·m-2·a-1)的空間分布

計算研究區(qū)不同NPP范圍的面積百分比(表1)，NPP＜70的地區(qū)主要為中心城區(qū)、大港區(qū)、津南區(qū)等近郊，占研究區(qū)面積的4.59%，該區(qū)域主要是建筑用地居多，植被較少。70＜NPP＜210的地區(qū)集中分布在薊州區(qū)南部及其寶坻北部，占研究區(qū)面積的72.43%，該地區(qū)植被類型主要為森林、農(nóng)田、草地等，且植被長勢較好。210＜NPP＜360的地區(qū)主要是薊州區(qū)北部，其占研究區(qū)面積的16.94%，該區(qū)域有 大面積的森林，植被狀況極佳。

表1 天津地區(qū)植被NPP分布面積百分比

2.1.2 天津地區(qū)NPP時間變化規(guī)律及原因分析從圖2可以看出，天津市近10年間植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)年際變化總體呈現(xiàn)增長趨勢，年增長率為11.03%。在年際尺度上，溫度對NPP作用是比較明顯的，Pearson相關(guān)性為0.516，降水量與其相關(guān)性為-0.280。

圖2 天津地區(qū)NPP與年均溫和總降水的關(guān)系

2.2 植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的變化規(guī)律研究

2.2.1 NEP的空間變化規(guī)律 基于天津市植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)與土壤微生物呼吸(Rh，圖3)得到天津市植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP)。由圖4所示，研究區(qū)NEP總體上呈現(xiàn)四周高中間低的趨勢，天津市城區(qū)與濱海新區(qū)東部主要為城鎮(zhèn)工礦用地，NEP值較低，主要在-208～-23 gC·m-2·a-1之間，表現(xiàn)為碳源。研究區(qū)的北部是薊州區(qū)，其植被覆蓋類型多為落葉闊葉林、農(nóng)田、灌叢，NEP值較高，主要在-24～115 gC·m-2·a-1之間，部分表現(xiàn)為碳匯。由圖5可知，2011—2020年天津市總體上表現(xiàn)為碳源作用。天津地區(qū)植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP)大于0的地區(qū)為碳匯區(qū)，面積為5.7萬hm2，僅占天津市總面積的5.2%，而小于0的地區(qū)為碳源區(qū)，面積為105.1萬hm2，占天津市總面積的94.8%。碳匯區(qū)2011—2020年平均固碳總量為0.032×107gC·a-1。碳源區(qū)2011—2020年生態(tài)系統(tǒng)平均碳排放量為1.502×107gC·a-1。

圖3 2011—2020年天津市年平均土壤微生物呼吸量Rh(gC·m-2·a-1)

圖4 2011—2020年天津市年平均NEP(gC·m-2·a-1)的空間分布

圖5 天津市碳源/碳匯空間分布

計算研究區(qū)不同NEP范圍的面積百分比(表2)，NEP＜-120的地區(qū)集中在天津城區(qū)和濱海新區(qū)東部，占研究區(qū)面積的23.27%，該地區(qū)主要為城鎮(zhèn)工礦用地，植被覆蓋率較低，人類活動對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力造成負(fù)面影響，綠色植物大多為行道樹如國槐、白蠟、楊柳等。-120＜NEP＜-60的地區(qū)集中分布在武清、寶坻南部、東麗、靜海和津南區(qū)大部，占研究區(qū)面積的40.46%，土地利用狀況為建筑用地、一般農(nóng)田，這些地區(qū)土地鹽堿化嚴(yán)重，植被生長狀況不良，植物多為農(nóng)作物、楊樹等。-60＜NEP＜0的地區(qū)集中在寶坻、武清區(qū)北部，寧河區(qū)的大部，占研究區(qū)面積的31.08%，植被類型為農(nóng)田和草地，植被生長較好。0＜NEP＜120的地區(qū)為薊州區(qū)，占研究區(qū)面積的5.18%，該區(qū)土壤肥沃，植被類型較復(fù)雜，包括常綠闊葉林、落葉闊葉林、農(nóng)田，溫度和降水較適宜，植物生長茂盛，因此呈現(xiàn)為碳匯。

表2 天津市NEP分布面積百分比

2.2.2 天津地區(qū)NEP年際變化規(guī)律 由表3可知，天津市2011—2020年年均植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP)總量為-1.444×107gC·a-1，年際變化波動較大，總體呈現(xiàn)上升趨勢，NEP值從2011年的-1.62×107gC·a-1增加到2020年的-1.34×107gC·a-1，增幅為17.3%。這說明10年間天津地區(qū)NEP的總量呈現(xiàn)上升狀態(tài)，生態(tài)環(huán)境明顯改善，植被固定碳量逐年向好趨勢明顯。十年間植被碳源值的在一定范圍內(nèi)波動，極差為0.56×107gC·a-1，標(biāo)準(zhǔn)差為0.17×107gC·a-1。

表3 2011—2020年天津市NEP統(tǒng)計值

圖6是2011—2020年NEP與相對應(yīng)年份溫度和降水之間的逐像元相關(guān)性分析。天津地區(qū)NEP與年均溫的偏相關(guān)系數(shù)r值多集中在-0.2～0.6之間，平均偏相關(guān)系數(shù)為0.25，正相關(guān)區(qū)域面積占研究區(qū)總面積的76.5%，集中在天津市城區(qū)、武清、寶坻、寧河、東麗等天津北部地區(qū)，這些地區(qū)NEP值隨溫度的升高而上升；NEP對溫度變化呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性的面積占23.5%，主要分布在靜海和濱海新區(qū)，該區(qū)域溫度升高增加水汽蒸發(fā)，土壤含水量降低，植物的生長發(fā)育受到影響，故生態(tài)系統(tǒng)NEP降低。天津地區(qū)NEP與總降水的相關(guān)性整體較低，其偏相關(guān)系數(shù)r值多集中在-0.17～0.25之間，平均值為0.035，寶坻、武清、北辰、靜海大部分地區(qū)NEP與降水呈正相關(guān)，面積占比73.2%，這些區(qū)域多為農(nóng)田，降雨的增多促進(jìn)植被的生長，提高植被的固碳能力。西青、津南、靜海與濱海新區(qū)大部分地區(qū)NEP與降水呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，面積占比26.8%，該地土壤鹽堿化、土壤貧瘠嚴(yán)重，植被生長環(huán)境惡化，降水多不利于NEP的增長。

圖6 年均溫(A)及總降水量(B)與NEP之間相關(guān)關(guān)系

3 結(jié)論與討論

3.1 討論

植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)是衡量植物固碳量的主要指標(biāo)。從時間尺度上來看，天津地區(qū)植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)平均水平總體呈增加的趨勢，其中2011—2015年穩(wěn)定在350 g C·m-2·a-1左 右，而2015—2020年均值上升到400 g C·m-2·a-1。這主要是由于近年來天津市實施“871”重大生態(tài)工程效果顯著。截至2021年10月底，綠色生態(tài)屏障基本成型，一級管控區(qū)內(nèi)林地面積達(dá)到1.25萬hm-2，林木綠化覆蓋率達(dá)到25%，藍(lán)綠空間占比提升到65%，整治修復(fù)岸線4.78 km，從而導(dǎo)致植被NPP呈現(xiàn)穩(wěn)步增長的趨勢[17]。梁冬坡等[18]研究也發(fā)現(xiàn)，2017年以后天津各區(qū)生態(tài)質(zhì)量指標(biāo)好轉(zhuǎn)趨勢明顯。然而，在空間上NPP分布不均問題仍存在，北部、西部地區(qū)NPP指數(shù)較高，南部、東部等地NPP值較低。這說明隨著“雙城”戰(zhàn)略的實施，東南部地區(qū)城鎮(zhèn)面積仍處擴(kuò)張狀態(tài)，自然植被面臨較大威脅，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)建設(shè)的矛盾仍然存在。

植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP)是區(qū)域碳源/碳匯的重要參數(shù)，其含義是描述一個區(qū)域碳的凈吸收過程和凈排放過程。研究表明，天津地區(qū)2011—2020年生態(tài)系統(tǒng)凈初級生產(chǎn)力總體呈上升趨勢，但仍表現(xiàn)為碳源，即碳排放大于碳吸收。馮艾琳等[19]研究發(fā)現(xiàn)，沈陽陸地生態(tài)系統(tǒng)總體表現(xiàn)為碳源，與本研究結(jié)果具有一致性。其原因可能是在城市化程度高的地區(qū)，擴(kuò)張和交通路網(wǎng)密度增加造成農(nóng)田、灌叢等綠色植被的減少。此外，天津市土壤鹽堿化嚴(yán)重、水資源短缺使植被生產(chǎn)力受到抑制也可能是造成此結(jié)果的原因[20]。此外，天津地區(qū)NEP值在空間分布上表現(xiàn)出一定的異質(zhì)性，少數(shù)碳匯地區(qū)集中在薊州區(qū)北部。究其原因是該地區(qū)植物資源豐富，其覆蓋類型以落葉闊葉林、農(nóng)田、灌叢為主。閆立男等[21]認(rèn)為植被覆蓋類型直接影響植被NEP，植物多樣性越高，NEP值也越高。不同行政區(qū)的土地利用類型是造成我市植被碳匯能力差異較大的原因，但值得注意的是，天津地區(qū)年均NEP值增幅達(dá)17.13%，說明隨著天津生態(tài)建設(shè)的加速，生態(tài)碳匯能力逐年增長，區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力表現(xiàn)出穩(wěn)步提高的潛勢。

本研究發(fā)現(xiàn)，NPP的年際變化與溫度的年際變化規(guī)律基本相符，而與降水量相關(guān)性并不突出。原因可能是隨著溫度的升高，降水較少，從而蒸發(fā)強(qiáng)度加大，土壤水分含量降低，使植物不能獲得足夠的水分，從而降低植物的產(chǎn)量[22]。通過逐像元相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，NEP與溫度的平均偏相關(guān)系數(shù)為0.25，與降水為0.035，說明年均溫的變化是造成該地區(qū)NEP波動的主要因素。石志華等[23]研究發(fā)現(xiàn)，從單因子角度分析，溫度對陜西地區(qū)植被碳匯的影響大于降水，劉鳳和曾永年也指出氣溫對青海高原植被NEP的影響范圍強(qiáng)于降水。天津植被NEP與溫度、降水的相關(guān)性表明在一定范圍內(nèi)，隨著氣溫、降水量的升高，地區(qū)植被生長發(fā)育越好，固碳能力越強(qiáng)，其碳匯量也就越大，但在一部分地區(qū)如濱海新區(qū)、靜海等地由于土壤貧瘠、植被覆蓋度低受到降水脅迫的影響較大，故此因地制宜的提高林草總量和質(zhì)量、增加生物多樣性對鞏固和增強(qiáng)生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力具有重要意義。

3.2 結(jié)論

（1）天津地區(qū)2011—2020年間NPP呈總體上升趨勢，且變化區(qū)間較為平穩(wěn)；5年均值由357.09 g C·m-2·a-1上升到了403.11 gC·m-2·a-1增長率為12.9%，提供的生產(chǎn)力總值也較為穩(wěn)定，同時近郊行政區(qū)NPP增加明顯。

（2）研究期內(nèi)天津地區(qū)凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP)在空間分布上呈四周高中間低的格局，年均值為-82.10 gC·m-2·a-1，天津城區(qū)凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP)值最低，天津地區(qū)總體表現(xiàn)為碳源。

（3）天津市地區(qū)植被NPP主要受氣溫影響較大，受降水量影響較??；NEP與氣溫、降水的偏相關(guān)系數(shù)分別為0.25和0.035，溫度變化是該區(qū)域植被碳匯能力的主要驅(qū)動自然因素。天津市生態(tài)保護(hù)系統(tǒng)工程的實施，對天津地區(qū)植被固碳能力的提升效果顯著。