黃河流域凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的時(shí)空分異特征及其驅(qū)動(dòng)因子分析

曹云，孫應(yīng)龍，姜月清，萬君

1. 國家氣象中心，北京 100081；2. 武漢區(qū)域氣候中心，湖北 武漢 430074

近年來陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)研究，已成為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展、氣候變化領(lǐng)域的關(guān)注焦點(diǎn)（Wang et al.，2013；Zhao et al.，2022）。國內(nèi)外眾多學(xué)者利用野外調(diào)查數(shù)據(jù)、遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、以及模型模擬等多種方法和技術(shù)手段，對(duì)森林、草地、農(nóng)田等生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)開展了細(xì)致分析（王效科等，2001；牛海生等，2014；翁翎燕等，2018；何源等，2021），逐步完成了對(duì)中國生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)及其氣候響應(yīng)的科學(xué)分析與探索（方精云等，1996；Fang et al.，2007；熊華等，2021）。其中在空間分布及其驅(qū)動(dòng)因素的研究方面，多利用生態(tài)機(jī)理模型，結(jié)合氣候變化數(shù)據(jù)，分析生態(tài)系統(tǒng)固碳功能的時(shí)空分異特征，探索氣候變化的響應(yīng)特征（陶波等，2006；李潔等，2014；楊延征等，2016）。作為中國北方重要生態(tài)安全屏障，黃河流域跨越中國三大自然區(qū)，地形地貌多樣，氣候類型多變，生態(tài)環(huán)境脆弱（孫睿等，2001；袁麗華等，2013；Chen et al.，2020；王娟等，2021；Zhang et al.，2022）。特別是在氣候變化不斷加劇背景下，黃河流域生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)及其氣候響應(yīng)規(guī)律，已呈現(xiàn)不同動(dòng)態(tài)演變特征，區(qū)域生態(tài)格局與過程出現(xiàn)了不同程度的變化（Wang et al.，2010；王艷芬等，2021；劉綠柳等，2021）。

然而，目前針對(duì)黃河流域生態(tài)系統(tǒng)的氣候響應(yīng)研究，多采用NDVI、植被覆蓋度、生產(chǎn)力等指標(biāo)方法，對(duì)流域植被生態(tài)特征開展時(shí)空演變分析（王娟等，2021；Liu et al.，2022；Ren et al.，2022）。有關(guān)黃河流域植被固碳功能及其時(shí)空分布特征研究相對(duì)缺乏，加之流域氣候變化的復(fù)雜性，在一定程度限制了對(duì)流域碳收支的定量評(píng)估研究，以及影響因素的探索。因此，開展黃河流域植被固碳功能的定量評(píng)估，加強(qiáng)時(shí)空格局變化的氣候影響分析，有助于準(zhǔn)確評(píng)估黃河流域生態(tài)系統(tǒng)在碳循環(huán)調(diào)控與氣候變化減緩中的作用，對(duì)于明確流域碳匯效應(yīng)的空間差異、豐富北方陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程及其影響機(jī)理研究，具有重要的理論與實(shí)踐意義。

在生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)研究中，凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力（Net Ecosystem Productivity，NEP），為生態(tài)系統(tǒng)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力與土壤異養(yǎng)呼吸的差值，是反映植被生態(tài)系統(tǒng)碳平衡狀態(tài)的重要參數(shù)，可直接作為生態(tài)系統(tǒng)固碳功能的評(píng)估指標(biāo)（馬建勇等，2013；李潔等，2014；劉鳳等，2021）。NEP＞0時(shí)，說明生態(tài)系統(tǒng)碳吸收大于碳排放，表現(xiàn)為碳匯；NEP＜0時(shí)，說明生態(tài)系統(tǒng)碳吸收小于碳排放，表現(xiàn)為碳源（李潔等，2014；劉應(yīng)帥等，2022）。因此，本研究以 NEP為固碳評(píng)估指標(biāo)，基于凈初級(jí)生產(chǎn)力和土壤呼吸的估算模型，定量評(píng)估了黃河流域植被生態(tài)系統(tǒng)固碳能力，分析了 2000—2020年期間流域NEP分布格局差異及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)，為闡明黃河流域固碳能力、及其氣候影響機(jī)制提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

氣象數(shù)據(jù)，來自國家氣象信息中心整理的數(shù)據(jù)集，選擇黃河流域及其周邊記錄相對(duì)完整的400多個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)（圖1），2000—2020年逐日平均氣溫、日最高（低）氣溫、日降水量等數(shù)據(jù)（下載網(wǎng)址，http://data.cma.cn/）。

圖1 黃河流域氣象監(jiān)測(cè)站點(diǎn)分布示意圖Figure 1 Spatial distribution of meteorological observation stations in the Yellow River Basin

遙感 NDVI數(shù)據(jù)，為NASA提供MOD13A3級(jí)植被指數(shù)產(chǎn)品（下載網(wǎng)址https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/），時(shí)間范圍為2000—2020年逐月，空間分辨率1 km；流域邊界、土地覆蓋類型、海拔高程、土壤質(zhì)地等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，來自國家基礎(chǔ)地理信息中心和中國科學(xué)院南京土壤研究所等單位與中國氣象局交換合作的數(shù)據(jù)資料。

1.2 研究方法

1.2.1 NEP估算模型

NEP由植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP）與土壤異養(yǎng)呼吸（Rh）差值來計(jì)算。計(jì)算公式如下：

式中：

ANEP——凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力；

ANPP——凈初級(jí)生產(chǎn)力；

Rh——土壤異養(yǎng)呼吸，單位為g·m-2。

植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP），采用陸地生態(tài)系統(tǒng)碳通量TEC（Terrestrial Ecosystem Carbon flux model，TEC）模型進(jìn)行估算，計(jì)算公式如下：

式中：

ANPP、AGPP、Rg和Rm——植被凈初級(jí)生產(chǎn)力、總初級(jí)生產(chǎn)力、生長和維持呼吸消耗量，其中GPP詳細(xì)計(jì)算方法見參考文獻(xiàn)（Yan et al.，2015；Yan et al.，2019），Rg和 Rm詳細(xì)計(jì)算方法見參考文獻(xiàn)（Goward et al.，1987；Zhao et al.，2010）。

土壤異養(yǎng)呼吸（Rh），采用Bond-Lamberty et al.（2004）和Chen et al.（2010）建立的土壤呼吸模型，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)Rh進(jìn)行估算，主要公式如下：

式中：

Rh——土壤異養(yǎng)呼吸；

Rs——土壤呼吸；

t——年平均氣溫；

P——年降水量；

Asoc——土壤表層有機(jī)碳；

R0，Q，K，ψ ——模型參數(shù)，具體計(jì)算方法見參考文獻(xiàn)（Bond-Lamberty et al.，2004；Chen et al.，2010；謝薇等，2014）。

1.2.2 趨勢(shì)分析

本研究采用一元線性回歸方法，在像元尺度，開展NEP的時(shí)間序列分析，以趨勢(shì)率表示2000年以來變化趨勢(shì)的特征。趨勢(shì)率計(jì)算公式如下：

式中：

n——研究時(shí)間序列的長度；

i——第i年；

Xi——第i年NEP；

θslope——趨勢(shì)率，表示NEP隨時(shí)間變化的速率。

1.2.3 Hurst指數(shù)計(jì)算

利用 R/S分析法（Rescaled Range Analysis Method），即重新標(biāo)度極差分析法，通過NEP時(shí)間序列差分的構(gòu)建，來計(jì)算Hurst指數(shù)，揭示NEP時(shí)間序列變化趨勢(shì)的可持續(xù)性特征。Hurst指數(shù)（H值）在0—1之間，H值越接近0，其反持續(xù)性越強(qiáng)，表示未來趨勢(shì)與過去趨勢(shì)呈負(fù)相關(guān)；越接近 1，其持續(xù)性越強(qiáng)，表示未來變化趨勢(shì)與過去的一致（袁麗華等，2013；田義超等，2021）。結(jié)合 Hurst指數(shù)變化，通常可劃分為強(qiáng)反持續(xù)性（0＜H≤0.35），弱反持續(xù)性（0.35＜H≤0.5），弱持續(xù)性（0.5＜H≤0.65），強(qiáng)持續(xù)性（0.65＜H≤1）等 4 個(gè)等級(jí)（徐浩杰等，2014）。

對(duì)于給定一時(shí)間序列Xi，i=1, 2, …, n，其中n為任意正整數(shù)，Hurst指數(shù)計(jì)算方法如下：

（1）差分序列

（2）均值序列

（3）累積離差序列

（4）極差序列

（5）標(biāo)準(zhǔn)差序列

（6）R/S比值序列

Hurst指數(shù)（H值）可以根據(jù)ln(RS(k))=a+H×ln(k)方程，利用最小二乘法擬合得到。

1.2.4 聚類分析

利用ArcGIS軟件空間分析模塊，采用Anselin Local Moran’s I算法（公式12），開展NEP空間聚類分析，分析出某一點(diǎn)與其周圍點(diǎn)在某種屬性上的聚類關(guān)系，從而確定統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的高值或低值聚類區(qū)，其中高高集聚的高值區(qū)域?yàn)闊狳c(diǎn)，低低集聚的低值區(qū)域?yàn)槔潼c(diǎn)（孫濱峰等，2018；鄧玉嬌等，2021）。

其中：

xi——要素i的一個(gè)屬性；

wi,j——要素（i, j）的空間權(quán)重；

n——要素?cái)?shù)量。

1.2.5 關(guān)鍵氣候因子分析

相關(guān)分析采用Pearson相關(guān)系數(shù)法，逐像元計(jì)算NEP與氣候因子的相關(guān)系數(shù)（P＜0.05為顯著性水平、P＜0.01為極顯著水平）。為了定量評(píng)估不同氣象因子對(duì)NEP的影響程度，選取像元上相關(guān)系數(shù)平方（即決定系數(shù)R2）最大的氣象因子，作為該像元上影響植被的關(guān)鍵氣候因子（袁沫汐等，2016）。

2 結(jié)果與分析

2.1 流域NEP空間分布特征

在空間分布上，黃河流域 NEP總體上呈現(xiàn)從西向東逐步呈增加的趨勢(shì)，其中黃河上游地區(qū)NEP相對(duì)偏低，大部地區(qū)不足50 g·m-2（以C計(jì)），中下游地區(qū)固碳效率明顯提升，NEP多達(dá)100 g·m-2以上（圖2）?；贛oran’s I指數(shù)的空間分析顯示，黃河流域NEP的Moran’s I指數(shù)達(dá)到0.8以上，且通過 0.1%的顯著性檢驗(yàn)，表明流域 NEP分布在99.9%置信度下存在極其顯著的空間正相關(guān)性，NEP高值和低值的空間聚集特征明顯。從逐年空間聚集情況來看（圖3），2000年以來NEP在黃河流域的空間聚集效應(yīng)明顯加強(qiáng)，高高聚集或低低聚集出現(xiàn)連片擴(kuò)大和集中分布，但是空間聚集分布位置大體一致，其中 NEP低低聚集區(qū)域多分布在流域西北部，表現(xiàn)碳吸收偏低的冷點(diǎn)區(qū)域。流域東南部多呈高高聚集的熱點(diǎn)區(qū)域，成為流域固碳功能的重要區(qū)域。從不同空間聚集特征的面積統(tǒng)計(jì)來看（表1），2000—2020年期間黃河流域NEP高高聚集（HH）的熱點(diǎn)區(qū)域達(dá)到流域總面積的32.6%，冷點(diǎn)區(qū)域面積占比達(dá)到41.7%，且兩者分布面積2000年以來總體呈增加趨勢(shì)，同時(shí)空間聚集不顯著的區(qū)域面積呈減少趨勢(shì)，表明黃河流域NEP空間聚集效應(yīng)2000年以來總體有所加強(qiáng)，不同地區(qū)間NEP差異特征出現(xiàn)顯著分化。

表1 黃河流域不同空間集聚特征的面積百分比Table 1 Statistics of area percentage with different spatial agglomeration characteristics in the Yellow River Basin

圖2 2000—2020年黃河流域NEP均值空間分布Figure 2 Spatial distribution of annual average value of NEP in the Yellow River Basin from 2000 to 2020

圖3 黃河流域NEP空間聚類分布特征Figure 3 Spatial agglomeration characteristics of NEP Anselin Local Moran’s I in the Yellow River Basin

2.2 流域NEP變化趨勢(shì)特征

2000年以來，黃河流域NEP整體上呈增加趨勢(shì)（圖4a），平均每年增加4.7 g·m-2，增加趨勢(shì)達(dá)到極顯著水平（P＜0.01）。從分流域變化來看，黃河上游、中游和下游 NEP均呈增加趨勢(shì)，平均每年分別增加2.3、7.8和3.6 g·m-2，其中上游和中游地區(qū) NEP增加趨勢(shì)達(dá)到顯著性水平（P＜0.05），而下游變化 NEP逐年波動(dòng)起伏較大，增加趨勢(shì)沒有達(dá)到顯著水平（P＞0.05）。2000—2020年，黃河流域年均NEP為92.7 g·m-2，其中混交林年均NEP最高，為 287.2 g·m-2；常綠林和落葉林年均 NEP為180—220 g·m-2，要略高于農(nóng)田和灌叢；草地NEP最低，為41.5 g·m-2（圖4b）。

圖4 2000—2020年黃河流域NEP逐年變化特征（a）及其植被NEP年均值（b）Figure 4 Inter-annual variations of NEP (a) and annual average NEP of different vegetation (b) in the Yellow River Basin from 2000 to 2020

從NEP空間變化趨勢(shì)及其面積統(tǒng)計(jì)來看（圖5和圖6），黃河流域有90.9%的地區(qū)植被固碳能力呈增加趨勢(shì)，尤其中游大部地區(qū)每年每平方米多增加5 g以上，但在整個(gè)流域，依然有9.1%的區(qū)域，2000年以來NEP呈下降趨勢(shì)，主要分布在黃河上游西部地區(qū)以及鄭州周邊地區(qū)。NEP變化趨勢(shì)的顯著性分析表明，黃河流域有62.4%的地區(qū)NEP增加趨勢(shì)達(dá)到顯著水平，其中黃河中游地區(qū)NEP呈顯著增加趨勢(shì)的面積最多，占中游面積的 83.0%，植被固碳效果顯著；盡管下游地區(qū)NEP呈顯著增加的面積最少，但其面積占比也達(dá)到 33.5%。從流域不同植被類型來看（圖6b），常綠林NEP提升最為顯著，達(dá)到顯著增加趨勢(shì)的面積比例最高，占常綠林分布面積的82.8%；灌叢NEP達(dá)到顯著增加趨勢(shì)的面積占比最低，為 43.7%。在黃河流域中，草地類型分布最為廣泛，草地NEP增加趨勢(shì)達(dá)到顯著水平的面積占比也高達(dá)到59.2%。在NEP呈下降趨勢(shì)的植被類型中，主要分布于是草地和灌叢，但是達(dá)到顯著下降的區(qū)域面積較小，面積占比為0.5%—0.8%。

圖5 黃河流域NEP變化趨勢(shì)（a）及其顯著性檢驗(yàn)（b）Figure 5 Trend of NEP changes (a) and its significance level (b) in the Yellow River Basin

圖6 黃河流域不同分區(qū)（a）和不同植被類型（b）的NEP變化趨勢(shì)的面積統(tǒng)計(jì)Figure 6 The proportion of area of NEP trade for different basins (a) and different types (b) in the Yellow River Basin

2.3 流域NEP變化可持續(xù)性特征

從未來變化趨勢(shì)來看，黃河流域NEP的Hurst指數(shù)平均為0.74±0.13（最大值0.98，最小值0.21），未來變化趨勢(shì)總體上呈現(xiàn)強(qiáng)持續(xù)性。在空間分布上，黃河流域大部地區(qū)NEP呈強(qiáng)持續(xù)性（圖7a），強(qiáng)反持續(xù)性、弱反持續(xù)性、弱持續(xù)性、強(qiáng)持續(xù)性等級(jí)的面積占比分別為0.1%、4.1%、20.2%和75.6%，其中黃河下游地區(qū) NEP呈強(qiáng)持續(xù)性等級(jí)的面積占比最高，達(dá)到94.9%（圖7b）。由于黃河流域植被固碳能力整體呈增加趨勢(shì)，加之 NEP未來變化趨勢(shì)呈現(xiàn)強(qiáng)持續(xù)性，表明未來黃河流域 NEP仍將保持過去變化特征，呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。結(jié)合2000年以來NEP空間趨勢(shì)分析（圖5b），黃河流域有56.2%的區(qū)域，NEP呈顯著增加趨勢(shì)（θslope＞0，P＜0.05）、且未來保持強(qiáng)持續(xù)性（H＞0.65），說明未來黃河流域大部地區(qū)固碳能力仍呈提升態(tài)勢(shì)。同時(shí)，還有1.5%的區(qū)域NEP未來具有反持續(xù)性，從減少趨勢(shì)向增加趨勢(shì)轉(zhuǎn)變，主要分布在黃河源頭地區(qū)。此外，值得關(guān)注的是 NEP呈減少趨勢(shì)、Hurst指數(shù)＞0.65的區(qū)域面積也達(dá)到4.7%，表明在當(dāng)前NEP呈下降趨勢(shì)的地區(qū)中，未來約有一半?yún)^(qū)域的固碳能力可能仍將以下降趨勢(shì)為主，主要分布在西安、鄭州等城鎮(zhèn)及其周邊地區(qū)。

圖7 黃河流域NEP的Hurst值空間分布（a）及其面積占比統(tǒng)計(jì)結(jié)果（b）Figure 7 Spatial distribution of Hurst index of NEP (a) and proportion of area (b) in the Yellow River Basin

2.4 NEP氣象影響分析

從氣象條件對(duì) NEP影響分析來看，降水、氣溫、日照時(shí)數(shù)與 NEP間的相關(guān)性存在明顯空間分布差異（圖8）。降水對(duì)流域NEP變化存在明顯影響，呈正相關(guān)性的區(qū)域面積占流域總面積的81.4%，具有顯著正相關(guān)性的區(qū)域面積占比也達(dá)到了47.2%，主要分布在黃河上游和中游地區(qū)。日照時(shí)數(shù)與流域 NEP間以負(fù)相關(guān)為主，分布范圍占流域總面積達(dá)到60.7%，其中達(dá)到顯著負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占流域總面積的16.5%，主要分布在青海東部和甘肅東部等黃河上游地區(qū)；但是日照時(shí)數(shù)在上游地區(qū)也存在顯著正相關(guān)影響，達(dá)到顯著相關(guān)的區(qū)域面積占流域的 6.5%，主要分布在流域源頭地區(qū)。大部地區(qū)氣溫對(duì)流域 NEP影響不顯著，僅分別有2.0%、2.5%區(qū)域達(dá)到顯著正相關(guān)和負(fù)相關(guān)水平。

圖8 2000—2020年黃河流域NEP與降水（a）、氣溫（b）和日照時(shí)數(shù)（c）的相關(guān)性分析Figure 8 Correlation between NEP and precipitation (a), temperature (b) and sunshine hours (c) in the Yellow River Basin from 2000 to 2020

從關(guān)鍵氣候因子的分布面積來看（圖9），降水與 NEP的決定系數(shù)最大的區(qū)域最廣，分布面積占總流域面積的70%，日照時(shí)數(shù)影響范圍次之，占總面積的 19.3%，氣溫影響面積占比最小，為10.7%。因此，降水對(duì)黃河流域NEP影響大于其他氣象因子，是黃河流域近21年來NEP年際變化的主要?dú)夂蛴绊懸蛩亍?/p>

圖9 黃河流域NEP關(guān)鍵氣候影響因子的空間分布Figure 9 Spatial distribution of key climatic factors affecting NEP in the Yellow River Basin

3 討論

從固碳整體變化來看，中國陸地植被多具有碳匯作用，固碳能力多呈上升趨勢(shì)（Fang et al.，2007；楊延征等，2016；劉鳳等，2021），主要分布在西南地區(qū)西部、藏東南、東北平原、華北中西部地區(qū)（陶波等，2006）。與全國NEP總體變化趨勢(shì)相似，黃河流域2000年以來有一半以上區(qū)域的NEP呈顯著增加趨勢(shì)。不同植被類型固碳能力差異較為明顯，林地NEP較高，草地NEP明顯偏低，其植被固碳能力大小順序，與黃淮海地區(qū)（胡波等，2011）、西南地區(qū)（龐瑞等，2012）等其他區(qū)域研究結(jié)果基本一致。在全國尺度，草地和灌叢分布面積最廣，其固碳總量占比達(dá)到75%（陶波等，2006）。從黃河流域固碳貢獻(xiàn)占比來看，盡管林灌固碳能力較大，然而在整個(gè)流域分布面積相對(duì)較少，林灌固碳量占總量百分比僅為 10%—12%；草地分布面積廣，但NEP偏低，固碳占比為16.3%；農(nóng)田分布面積較大，其碳吸收量約占總量一半。從作物自然固碳能力來看，盡管農(nóng)作物有其特殊性，但農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)固碳功能在陸地植被中仍具有不可忽視的重要作用（陳麗等，2016）。

從影響因素來看，在氣候變化和生態(tài)建設(shè)的影響下，特別是三北防護(hù)林建設(shè)、退耕還林還草、天然林保護(hù)等一些系列生態(tài)工程措施支持下（肖篤寧等，2004；Yin et al.，2010），黃河流域植被覆蓋、凈初級(jí)生產(chǎn)力明顯提高（袁麗華等，2013；田智慧等，2019），陸地植被生態(tài)質(zhì)量持續(xù)向好發(fā)展（曹云等，2022），可能是黃河流域固碳能力等服務(wù)功能提升的重要原因之一。黃河流域 NEP大體上從西向東呈提升趨勢(shì)，其中明顯增長的區(qū)域主要分布在陜北高原、呂梁山區(qū)等地，這與上述地區(qū)植被NDVI近年波動(dòng)上升、生態(tài)明顯改善有關(guān)（Ren et al.，2022）。盡管黃河流域大部地區(qū)固碳能力呈增加趨勢(shì)，但是上游地區(qū)，特別是黃河部分源區(qū)NEP出現(xiàn)下降趨勢(shì)。這可能與黃河源植被覆蓋度不顯著增加有關(guān)，尤其南部部分地區(qū)受過度放牧等因素影響，植被NDVI明顯下降（王俊奇等，2021；高思琦等，2022），在一定程度限制區(qū)域NEP的提升。對(duì)于氣候影響，降水是限制植被生長的主要因子，中國大部地區(qū)降水量變化與 NEP空間格局具有密切關(guān)系（陶波等，2006；楊延征等，2016）。在黃河流域，降水對(duì) NEP影響范圍和程度也要明顯高于其他氣象因子，是流域關(guān)鍵影響因子。在中國東北（李潔等，2014；孫濱峰等，2018）、西北（張新中等，2020）等北方一些區(qū)域 NEP研究中，也發(fā)現(xiàn)降水是影響 NEP重要?dú)夂蛞蜃?，影響程度多高于氣溫。但是西南、華南等中國長江以南相對(duì)濕潤的地區(qū)，氣溫對(duì)植被生長及其固碳能力的影響最為顯著，降水影響次之（劉鳳等，2021；鄧玉嬌等，2021）。NEP時(shí)空分布的差異特征，主要與氣候及其所導(dǎo)致的NPP和Rh的分布密切相關(guān)（陶波等，2006）。通常，降水是北方地區(qū)生態(tài)改善的關(guān)鍵限制因子之一，區(qū)域降水增加有利于北方植被生產(chǎn)力以及固碳能力的提高；然而南方地區(qū)降水條件相對(duì)較好，一般不構(gòu)成關(guān)鍵影響因子。因此，黃河流域NEP對(duì)降水響應(yīng)的空間分布差異，主要?dú)w因于植被生長對(duì)降水變化的敏感程度。

本文基于NEP指標(biāo)的固碳能力研究，仍存在一定的不確定性。一方面，在NEP長時(shí)間序列的估算過程中，未考慮CO2濃度、土壤有機(jī)碳等因子變化對(duì)植被NPP和土壤異養(yǎng)呼吸的影響。另一方面，流域植被類型的多樣性、生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，均在不同程度上增加了區(qū)域固碳功能評(píng)估的不確定性，特別在氣候變化以及人為影響下，生態(tài)系統(tǒng)固碳的驅(qū)動(dòng)機(jī)制也更為復(fù)雜多變（李學(xué)斌等，2014；何源等，2021），從而影響生態(tài)系統(tǒng)固碳能力評(píng)估精確度。特別從碳循環(huán)過程來看，NEP估算結(jié)果的不確定性，也遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于植被和土壤固碳能力的估算（陶波等，2006；龐瑞等，2012）。因此，未來需要加強(qiáng)氣候、人為等不同因素對(duì)碳吸收影響機(jī)制的探索，實(shí)現(xiàn)主要影響因子的定量分析評(píng)估，逐步提高生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力監(jiān)測(cè)評(píng)估的精細(xì)化程度。

4 結(jié)論

本研究基于 NEP估算模型，采用趨勢(shì)分析、相關(guān)分析、聚類分析等方法，揭示 2000年以來黃河流域 NEP時(shí)空格局及其氣候變化的響應(yīng)特征，主要得出以下結(jié)論：

（1）在空間分布特征上，黃河流域 NEP呈現(xiàn)從西向東逐步遞增的趨勢(shì)，其中流域中下游地區(qū)固碳效率明顯偏高；流域年均NEP為92.7 g·m-2，總體表現(xiàn)為碳匯；流域 NEP高值和低值的空間聚集特征明顯，呈現(xiàn)顯著的空間分化和差異。

（2）在變化趨勢(shì)特征上，黃河流域 NEP2000年以來呈顯著增加趨勢(shì)，平均每年增加4.7 g·m-2，有62.4%的地區(qū)NEP增加趨勢(shì)達(dá)到顯著水平，固碳能力提升明顯。其中，中游地區(qū) NEP增加速率最大，平均每年增加7.8 g·m-2，具有顯著增加趨勢(shì)的面積占比最高，達(dá)到83.0%；分布廣泛的草地區(qū)域，具有顯著增加趨勢(shì)的面積占比也達(dá)到了59.1%。

（3）在變化可持續(xù)性上，黃河流域 NEP未來變化趨勢(shì)具有強(qiáng)可持續(xù)性特征，其中 NEP呈顯著增加趨勢(shì)，且未來仍將保持強(qiáng)持續(xù)性的區(qū)域面積比例達(dá)到56.2%，說明未來黃河流域大部地區(qū)固碳能力仍將保持提升趨勢(shì)。

（4）從氣候影響分析看，黃河流域 NEP多與降水呈正相關(guān)性，與日照時(shí)數(shù)呈負(fù)相關(guān)性，與氣溫相關(guān)性明顯偏弱。其中，降水影響面積最大，占比達(dá)到70%；日照時(shí)數(shù)次之（19.3%）；氣溫影響范圍最?。?0.7%）。