2001—2020年中國(guó)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空變化及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析

石智宇，王雅婷，趙清，張連蓬，朱長(zhǎng)明

江蘇師范大學(xué)地理測(cè)繪與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，江蘇 徐州 221116

植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（Net Primary Productivity，NPP）是指地球表面綠色植物在單位時(shí)間和單位空間上通過光合作用所累積的有機(jī)物數(shù)量扣除自養(yǎng)呼吸的剩余部分（Lieth et al.，1975），這部分能量是其自身用于生長(zhǎng)和繁殖的能量，也是生態(tài)系統(tǒng)中其他成員生存和繁衍的物質(zhì)基礎(chǔ)。植被NPP不僅代表植被生產(chǎn)能力的大小，也是衡量陸地碳循環(huán)與生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的重要指標(biāo)，在調(diào)節(jié)全球碳平衡起著重要作用（Piao et al.，2003；Liu et al.，2015；陳峰等，2018）。

近年來，眾多學(xué)者從不同的空間與時(shí)間尺度探討了中國(guó)不同區(qū)域植被NPP時(shí)空變化格局、演變規(guī)律及驅(qū)動(dòng)因素等內(nèi)容，研究主要集中在生態(tài)脆弱的地區(qū)，如青藏高原（陳舒婷等，2020）、黃土高原（楊丹等，2022）、北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶（薛曉玉等，2021）等地區(qū)，但針對(duì)中國(guó)整體植被 NPP的研究相對(duì)較少。部分學(xué)者對(duì)不同時(shí)期中國(guó)陸地植被NPP進(jìn)行了反演計(jì)算與變化特征分析，李登科等（2018）基于MOD17A3 NPP數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó) 2000—2015年陸地植被NPP時(shí)空格局與變化規(guī)律進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)全國(guó)陸地植被平均 NPP 為 273.5 g·m-2·a-1，NPP 年總量在 2.406—2.811 Pg·a-1之間波動(dòng)，平均值為 2.635 Pg·a-1，NPP分布呈現(xiàn)西北低東南高、北方低南方高的基本格局，全國(guó)大部分區(qū)域植被NPP水平較低，且變化趨勢(shì)不明顯；孫金珂等（2020）利用Thornthwaite Memorial（TW）模型和周廣勝—張新時(shí)（ZGS）模型計(jì)算了全國(guó)NPP，發(fā)現(xiàn)中國(guó)植被NPP在空間分布上呈“南高北低”的狀態(tài)，由東南向西北呈逐漸遞減趨勢(shì)，2000—2015年間全國(guó)植被潛在生產(chǎn)力和實(shí)際生產(chǎn)力均呈緩慢下降趨勢(shì)；蘇勝濤等（2022）基于中國(guó)生態(tài)系統(tǒng)研究網(wǎng)絡(luò)（CERN）數(shù)據(jù)對(duì)傳統(tǒng)CASA模型進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)2000—2019年中國(guó)陸地植被NPP進(jìn)行監(jiān)測(cè)與分析，結(jié)果表明近20年中國(guó)陸地植被 NPP變化范圍為 2.703—2.882 Pg·a-1，在空間上呈西北低東南高的格局，在時(shí)間上呈現(xiàn)波動(dòng)中緩慢增加的趨勢(shì)?？傮w而言，不同數(shù)據(jù)和模型計(jì)算得到的中國(guó)植被NPP差異較大，且多數(shù)研究?jī)H針對(duì)于中國(guó)植被NPP時(shí)空演變特征，缺少對(duì)中國(guó)植被 NPP未來發(fā)展趨勢(shì)以及不同區(qū)域植被NPP變化的主導(dǎo)因素的研究和探討。

植被 NPP變化受氣候變化與人類活動(dòng)耦合作用，不同區(qū)域植被NPP變化驅(qū)動(dòng)因子存在明顯差異（韓王亞等，2018；姬盼盼等，2019；田義超等，2019），在“雙碳”目標(biāo)的大背景下，定量分析氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)中國(guó)不同區(qū)域植被 NPP變化的相對(duì)作用，對(duì)了解中國(guó)植被變化驅(qū)動(dòng)機(jī)制、增強(qiáng)生態(tài)系統(tǒng)固碳增匯能力以及提升生態(tài)環(huán)境治理水平等方面具有重要意義。目前殘差分析法是定量評(píng)估氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)植被 NPP變化相對(duì)貢獻(xiàn)的主要方法之一（高旭旭等，2022），其通過氣候生產(chǎn)潛力模型計(jì)算的潛在NPP變化特征與實(shí)際NPP變化特征相比較，定量分析氣候變化與人類活動(dòng)對(duì)植被NPP的影響，因其計(jì)算簡(jiǎn)單、生物學(xué)意義明確，成為定量評(píng)估氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)植被 NPP變化相對(duì)貢獻(xiàn)的主要方法（周妍妍等，2019；李登科等，2022）。

本研究基于2001—2020年MOD17A3HGF NPP數(shù)據(jù)產(chǎn)品，采用趨勢(shì)分析、Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn)、R/S分析以及偏相關(guān)分析等方法，分析了20年來中國(guó)NPP時(shí)空演變趨勢(shì)、未來變化趨勢(shì)以及NPP與氣候因子的相關(guān)關(guān)系，并基于殘差分析法定量區(qū)分了NPP變化過程中氣候變化和人類活動(dòng)的相對(duì)作用。研究結(jié)果可以為完善中國(guó)生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)與保護(hù)體系、合理開發(fā)利用自然資源提供理論依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究采用的植被 NPP數(shù)據(jù)來源于美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）EOS/MODIS的 2001—2020年MOD17A3HGF 6.0版本的全球NPP數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)下載地址為：https://lpdaac.usgs.gov/，時(shí)間分辨率為1 a，空間分辨率為500 m，數(shù)據(jù)格式為HDF，使用MODIS重投影工具（MODIS Reprojection Tool，MRT）批量對(duì)NPP原始影像進(jìn)行拼接、格式轉(zhuǎn)換和重投影，將下載的影像批量拼接，統(tǒng)一坐標(biāo)后，裁剪生成2001—2020年中國(guó)植被NPP數(shù)據(jù)，對(duì)各年份NPP數(shù)據(jù)乘以轉(zhuǎn)換因子并剔除無效值，無效值部分在本研究中不參與數(shù)值的分析與計(jì)算。MOD17A3HGF 6.0版本數(shù)據(jù)是 MOD17A3的改進(jìn)產(chǎn)品，該數(shù)據(jù)基于BIOME-BGC模型及光能利用率模型，并采用新型生物屬性調(diào)查表（BPLUT）和新版的全球模型與融合室（GMAO）的日氣象數(shù)據(jù)對(duì)NPP數(shù)值進(jìn)行模擬，進(jìn)一步提高了 NPP的估算精度，該數(shù)據(jù)集已經(jīng)在全球不同地區(qū)研究中得到驗(yàn)證與應(yīng)用（Ge et al.，2021；Venter et al.，2021；Wang et al.，2021；劉文瑞等，2022）。

溫度和降水?dāng)?shù)據(jù)來源于國(guó)家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)——國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://www.geodata.cn），采用 2000—2020年中國(guó)區(qū)域1 km分辨率逐月近地表平均氣溫與降水量數(shù)據(jù)集，時(shí)間序列為2001—2020年，通過計(jì)算月平均氣溫和月平均降水量數(shù)據(jù)的平均值得到年平均溫度和年平均降水量數(shù)據(jù)。為保證植被NPP與氣象因子相關(guān)性分析在同樣的分辨率下進(jìn)行，同時(shí)考慮到運(yùn)算數(shù)據(jù)量，對(duì)植被NPP數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣處理，使其空間分辨率與氣象數(shù)據(jù)相同。

中國(guó)植被類型數(shù)據(jù)來源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（http://www.resdc.cn），空間分辨率為1 km。為便于充分了解我國(guó)不同植被類型NPP變化趨勢(shì)，參考耿慶玲等（2022）的方法，按照植被類型的一級(jí)分類，將植被分為森林、灌叢、荒漠植被、草原、沼澤、農(nóng)作物等6種類型，如圖1所示。

圖1 中國(guó)不同植被類型的空間分布Figure 1 Spatial distribution of different vegetation types in China

1.2 方法

1.2.1 趨勢(shì)分析與顯著性檢驗(yàn)

本研究采用Theil-Sen Median趨勢(shì)分析方法計(jì)算植被NPP的逐年趨勢(shì)變化，并通過Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法對(duì)中國(guó)植被 NPP變化趨勢(shì)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)（Jiang et al.，2015）。Sen趨勢(shì)計(jì)算公式為：

式中：

K——斜率；

xj和xi——第i年和第j年NPP的年均值。當(dāng)K＜0時(shí)，表示 NPP在研究時(shí)段內(nèi)呈下降趨勢(shì)，當(dāng)K＞0時(shí)，表示NPP在研究時(shí)段內(nèi)呈上升趨勢(shì)。

Mann-Kendall檢驗(yàn)是一種非參數(shù)檢驗(yàn)法，通常用于對(duì)長(zhǎng)時(shí)間序列變化趨勢(shì)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，目前已被廣泛應(yīng)用于氣象、水文、植被等研究中（Fensholt et al.，2012；解晗等，2022）。其計(jì)算方法如下：

假定 x1、x2、…、xn為時(shí)間序列變量，檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量S計(jì)算公式為：

檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z的計(jì)算公式為：

式中：

S——正態(tài)分布；

Var(S)——方差。對(duì)于給定的顯著水平（P＜0.05，P＜0.01），如果當(dāng)|Z|＞1.96 和 2.58 時(shí)，表示變化趨勢(shì)通過了0.05與0.01置信水平的顯著性檢驗(yàn)。

1.2.2 未來變化趨勢(shì)分析

Hurst指數(shù)是預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)相對(duì)于過去未來發(fā)展趨勢(shì)的一個(gè)重要指數(shù)，目前被廣泛應(yīng)用于植被、氣象等領(lǐng)域（史雯雨等，2021），具體計(jì)算公式為：

設(shè)有時(shí)間序列{V(t)}（t=1, 2, …），將其分為等長(zhǎng)度子區(qū)間，定義均值序列：

等長(zhǎng)度子區(qū)間可變，不同分段對(duì)應(yīng)不同情況，由上式可建立如下關(guān)系：

式中：

H——Hurst指數(shù)，取值范圍為（0, 1）。當(dāng)0＜H＜0.5時(shí)，表明植被NPP未來趨勢(shì)與過去變化相反，具有反持續(xù)性；當(dāng)H=0.5時(shí)，表明過去變化對(duì)未來趨勢(shì)不造成影響；當(dāng)0.5＜H＜1時(shí)，表明植被NPP未來趨勢(shì)與過去變化相同，具有持續(xù)性。

1.2.3 偏相關(guān)分析

對(duì)2001—2020年中國(guó)植被NPP與氣候因子（氣溫和降水）進(jìn)行逐像元偏相關(guān)分析，采用0.05的置信水平完成T檢驗(yàn)。計(jì)算公式為：

式中：

rxy,z——將z影響剔除后x與y之間的偏相關(guān)系數(shù)；

rxy、rxz、ryz——兩因子間相關(guān)系數(shù)。

對(duì)植被NPP與降水、氣溫的偏相關(guān)系數(shù)分別進(jìn)行T顯著性檢驗(yàn)，T檢驗(yàn)計(jì)算公式為：

式中：

n——樣本數(shù);

m——自變量個(gè)數(shù)。

1.2.4 潛在NPP的估算

本文中潛在 NPP的估算利用 Lieth提出的Miami模型（Lieth，1972）。Miami模型是從植物的生理生態(tài)角度出發(fā)，指出對(duì)植物生長(zhǎng)及其生物量形成的主要影響因子是溫度和水分，并通過該地區(qū)的年降雨量和年平均氣溫資料來計(jì)算植物的氣候生產(chǎn)潛力，因此便于定量分析氣候變化對(duì)植被的影響（周刊社等，2021）。計(jì)算公式為：

式中：

VNPP-θ——利用年平均氣溫θ（℃）計(jì)算得到的潛在植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（g·m-2·a-1）；

VNPP-R——利用年降水量R（mm）計(jì)算得到的潛在植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（g·m-2·a-1）。根據(jù) Liebig 最小因子定律，選取二者的最小值作為潛在植被凈初級(jí)生產(chǎn)力 VNPP-P（g·m-2·a-1）。

1.2.5 植被NPP殘差分析

本研究通過計(jì)算3種植被NPP變化指標(biāo)：（1）基于 MOD17A3HGF 數(shù)據(jù)的實(shí)際 NPP（VNPP-A）；（2）基于Miami模型的潛在NPP（VNPP-P），其代表在僅受到氣候變化影響下植被NPP的預(yù)測(cè)值；（3）人類活動(dòng)導(dǎo)致的NPP變化（VNPP-H），由潛在NPP與實(shí)際NPP的差值（VNPP-H=VNPP-P-VNPP-A）計(jì)算得來。通過Theil-Sen Median趨勢(shì)分析分別計(jì)算VNPP-P、VNPP-H和VNPP-A的斜率KP、KH和KA，以此來評(píng)價(jià)氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)植被 NPP的影響和表示植被的恢復(fù)或退化狀態(tài)。當(dāng)KA＞0，表示實(shí)際NPP處于增加狀態(tài)，KA＜0，表示實(shí)際NPP處于減少狀態(tài)；當(dāng)KP＞0時(shí)，表明氣候變化導(dǎo)致植被NPP增加，而當(dāng) KP＜0時(shí)，表明氣候變化導(dǎo)致被 NPP減少；當(dāng)KH＞0時(shí)，表明人類活動(dòng)導(dǎo)致植被NPP減少，而當(dāng)KH＜0時(shí)，表明人類活動(dòng)導(dǎo)致植被NPP增加。參考李詩(shī)瑤等（2022）的NPP變化相對(duì)貢獻(xiàn)的情景設(shè)定方案，定義以下6種具體情景（表1）。

表1 氣候變化與人類活動(dòng)在植被凈初級(jí)生產(chǎn)力變化中相對(duì)作用的評(píng)價(jià)方法Table 1 Evaluation method of the relative role of climate change and human activities in the change of NPP

2 結(jié)果與分析

2.1 中國(guó)植被NPP時(shí)空演變特征

2.1.1 2001—2020年中國(guó)植被NPP年際變化

2001—2020年中國(guó)植被NPP年際變化見圖2。20 a間中國(guó)陸地平均植被 NPP總體上呈波動(dòng)增加趨勢(shì)，變化速率為 2.86 g·m-2·a-1，最大植被 NPP均值出現(xiàn)在 2020 年，達(dá)到 455.79 g·m-2·a-1，而最小值出現(xiàn)在 2001 年，為 386.24 g·m-2·a-1，波動(dòng)幅度達(dá)到69.55 g·m-2·a-1。整體來看，中國(guó)陸地植被 NPP 保持了較大幅度的持續(xù)增長(zhǎng)，其中在 2001—2003年與2010—2013年兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)出現(xiàn)了較大幅度的連續(xù)增長(zhǎng)，這可能與 2000年實(shí)施的一系列退耕還林與天然林保護(hù)工程以及 2009年前后的大規(guī)模植樹造林工程有一定聯(lián)系，使得森林面積擴(kuò)大，森林碳匯增加（樊奇，2021）。2003—2005年與2009—2010年間中國(guó)植被NPP出現(xiàn)了回落，可能與中國(guó)南方等地出現(xiàn)的氣象干旱有關(guān)（趙志平等，2015）。此外，分別統(tǒng)計(jì)2001—2020年中國(guó)陸地不同級(jí)別NPP面積占比，可以看出，20年來中國(guó)NPP低值區(qū)面積呈現(xiàn)波動(dòng)減少趨勢(shì)，高值區(qū)呈波動(dòng)增加趨勢(shì)，這與全國(guó)年均NPP變化情況相符。

圖2 2001—2020年中國(guó)平均植被NPP與各級(jí)NPP面積占比年際變化Figure 2 Interannual variation of average NPP and percentage of each class of NPP in China from 2001 to 2020

分別統(tǒng)計(jì)并計(jì)算 2001—2020年中國(guó)不同植被類型NPP均值及其年際變化（圖3）。由圖3可以看出，中國(guó)各植被類型NPP均呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，其中作物植被增加速率最快，達(dá)到了4.11 g·m-2·a-1，其次為沼澤植被，而荒漠植被增速最慢，為 1.71 g·m-2·a-1，NPP 增速依次為：農(nóng)作物＞沼澤＞森林＞灌叢＞草原＞荒漠植被。中國(guó)各植被類型中，森林多年平均NPP值最高，均在605 g·m-2·a-1以上，其次是灌叢、農(nóng)作物和沼澤，其 NPP均值介于 351.32—623.69 g·m-2·a-1之間，最低為草原和荒漠植被類型，其 NPP 均值介于 79.93—269.46 g·m-2·a-1之間。此外，在6種植被類型中，沼澤植被NPP生長(zhǎng)波動(dòng)幅度最大，表明中國(guó)濕地沼澤在過去 20年中出現(xiàn)了較大面積的減少或增加，而草地 NPP生長(zhǎng)波動(dòng)最小，表明中國(guó)草地在過去 20年間整體保持穩(wěn)定增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，沒有出現(xiàn)大面積退化或增長(zhǎng)。

圖3 2001—2020年中國(guó)不同植被類型平均NPP年際變化Figure 3 Interannual variation of average NPP of different vegetation types in China from 2001 to 2020

2.1.2 2001—2020年中國(guó)植被 NPP空間分布與變化特征

中國(guó)植被 NPP的分布呈現(xiàn)出由東南向西北逐漸減少的分布格局（圖4），其主要原因是中國(guó)西部地區(qū)氣候干旱，植被覆蓋度低，而東部地區(qū)氣候濕潤(rùn)，水熱條件好，能更好地滿足植物的生長(zhǎng)。中國(guó)植被NPP空間分異較大，平均植被NPP小于200 g·m-2·a-1的低值區(qū)占總面積的24.99%，主要集中在青藏高原、天山山脈及阿爾泰山區(qū)、黃土高原、內(nèi)蒙古高原中部及東北平原部分地區(qū)，以上地區(qū)水熱條件較差，植被生長(zhǎng)情況較差，其中西部荒漠地區(qū)幾乎無植被覆蓋，這一區(qū)域包括新疆大部分地區(qū)、西藏西部、青海西北部、甘肅北部、內(nèi)蒙古西部等地；植被 NPP 介于 200—600 g·m-2·a-1之間的地區(qū)占總面積的49.32%，主要分布在華北平原、東北平原、黃土高原、四川盆地、青藏高原東部邊緣及伊犁河谷地區(qū)；植被平均NPP大于600 g·m-2·a-1的高值區(qū)占總面積的25.69%，主要分布在中國(guó)東南、西南及東北部分地區(qū)，其中西藏東南部、云南、貴州南部、廣西省西部、廣東省大部分地區(qū)、福建省南部、海南省及臺(tái)灣省大部分地區(qū)植被NPP在1000 g·m-2·a-1以上，表明以上地區(qū)水熱條件優(yōu)越，生態(tài)環(huán)境良好，植被生長(zhǎng)旺盛。

圖4 2001—2020年中國(guó)平均植被NPP的分布特征Figure 4 Distribution features of average NPP in China from 2001 to 2020

采用Theil-Sen Median趨勢(shì)分析方法，對(duì)中國(guó)過去20年間植被NPP進(jìn)行趨勢(shì)分析。由圖5a可知，從空間分布上看，中國(guó)植被NPP增加的區(qū)域明顯大于NPP減少的區(qū)域，NPP呈增加趨勢(shì)（K＞0）的區(qū)域約占總面積的84.16%，NPP呈減少趨勢(shì)（K＜0）的區(qū)域約占總面積的15.84%。結(jié)合Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn)，將趨勢(shì)分析的結(jié)果與MK檢驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行疊加，最后得到NPP增加與減少的空間分布情況，參考李登科等（2018）對(duì)中國(guó)植被NPP變化趨勢(shì)的劃分方法，將NPP變化趨勢(shì)劃分為極顯著減少、顯著減少、無明顯變化、顯著增加、極顯著增加5種類別（圖5b，表2）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，植被NPP極顯著增加和顯著增加的區(qū)域分別占研究區(qū)總面積的33.50%和15.54%，主要分布在中國(guó)中部及東北部，尤其在氣候條件較為干旱、生態(tài)環(huán)境較為脆弱的黃土高原、內(nèi)蒙古高原、大興安嶺等地較為集中，這表明在過去20年中，中國(guó)有大面積的生態(tài)脆弱區(qū)植被出現(xiàn)恢復(fù)，這可能與黃土高原水土保持和退耕還林工程、三北防護(hù)林建設(shè)以及阿拉善荒漠治理等有關(guān)；植被NPP基本不變的區(qū)域占研究總面積的47.17%，表明中國(guó)大部分地區(qū)過去20年間生態(tài)環(huán)境較穩(wěn)定，植被NPP保持較為穩(wěn)定的狀態(tài)，沒有出現(xiàn)明顯改善或退化；植被NPP極顯著減少和顯著減少的區(qū)域整體占比較小，分別約占研究區(qū)總面積的2.64%和 1.15%，主要分布在中國(guó)西南及東南沿海地區(qū)，這些地區(qū)自然條件較為優(yōu)越，植被NPP均值較高，但近20年來人類活動(dòng)的持續(xù)增加，如城鎮(zhèn)用地的擴(kuò)張以及人口增長(zhǎng)和過度放牧等，同時(shí)疊加氣候變化的影響（劉歡等，2018；柴立夫等，2021；茆楊等，2022；閆妍等，2022），使得這些地區(qū)植被出現(xiàn)退化。

圖5 2001—2020年中國(guó)植被NPP變化趨勢(shì)及顯著性檢驗(yàn)Figure 5 Change trend and significance test of NPP in China from 2001 to 2020

表2 2001—2020年中國(guó)NPP變化趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)Table 2 Statistics of NPP change trend in China from 2001 to 2020

2.1.3 中國(guó)植被NPP未來變化趨勢(shì)特征

中國(guó)植被NPP的Hurst指數(shù)介于0.07—1之間，Hurst指數(shù)空間分布差異較大（圖6a）。植被NPP具有持續(xù)性變化的區(qū)域（Hurst＞0.5）占研究區(qū)總面積的 25.15%，植被 NPP呈反持續(xù)性變化的區(qū)域（Hurst＜0.5）占研究區(qū)總面積的74.85%，說明中國(guó)未來植被 NPP變化主要表現(xiàn)為反持續(xù)特征。Hurst高值區(qū)主要集中在內(nèi)蒙古中東部，遼寧北部、黃河三角洲、河南、陜西中部等地，說明這些地區(qū)植被NPP變化具有同向特征，即未來變化趨勢(shì)與過去變化趨勢(shì)一致，而Hurst指數(shù)低值區(qū)主要分布在黑龍江北部、內(nèi)蒙古東北部、新疆北部、青藏高原地區(qū)、四川、云南等地，說明這些地區(qū)植被NPP變化具有反向特征，即未來變化趨勢(shì)與過去變化趨勢(shì)相反。

圖6 中國(guó)植被NPP Hurst指數(shù)及其未來變化趨勢(shì)Figure 6 NPP Hurst index of vegetation in China and its future change trend

為進(jìn)一步分析中國(guó)植被 NPP的未來變化趨勢(shì)持續(xù)性，將變化趨勢(shì)與Hurst指數(shù)進(jìn)行疊加分析（圖6b），由表3可以看出，中國(guó)未來呈持續(xù)增加趨勢(shì)的面積占總面積的 21.03%，主要分布在內(nèi)蒙古中東部、黃河三角洲地區(qū)、河南、山東西南部、湖北東北部、陜西中部、甘肅中部以及云貴高原東北部等地，以上地區(qū)原本生態(tài)環(huán)境較為惡劣，近年來長(zhǎng)期實(shí)行荒漠治理以及退耕還林等工程，已取得明顯效果。植被 NPP由減少轉(zhuǎn)為增加的面積占總面積的63.35%，表明中國(guó)大多數(shù)地區(qū)植被NPP在未來將增加，這可能是由于中國(guó)整體生態(tài)環(huán)境持續(xù)改善以及氣候變化等因素有關(guān)。植被NPP持續(xù)減少地區(qū)面積占總面積的4.15%，主要集中在遼寧中部，在長(zhǎng)江三角洲、江西、福建東南部、云南以及西藏東南部等地也有零散分布。植被NPP由增加轉(zhuǎn)為減少地區(qū)占總面積的11.47%，主要分布在西藏東南部、云南南部、貴州東南部、廣西北部、廣東北部、江西南部、東南沿海地區(qū)以及東北部分地區(qū)，以上地區(qū)植被 NPP未來發(fā)生退化可能主要因?yàn)榻?jīng)濟(jì)持續(xù)的發(fā)展和人類活動(dòng)的增加，同時(shí)沒有實(shí)施相應(yīng)生態(tài)保護(hù)措施等原因。

表3 中國(guó)植被NPP未來變化趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)Table 3 Statistics of future change trend of NPP in China

2.2 中國(guó)植被NPP變化驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析

2.2.1 中國(guó)植被NPP與氣溫、降水的相關(guān)性分析

氣候變化是植被NPP變化的重要驅(qū)動(dòng)因素，本研究選取降水、氣溫 2種氣候因子，逐像元計(jì)算2001—2020年中國(guó)植被NPP與年均降水、年均氣溫之間的偏相關(guān)系數(shù)并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。如圖7所示，植被 NPP與年降水量的偏相關(guān)系數(shù)為-0.86—1.0，植被 NPP與降水呈正相關(guān)的區(qū)域占總面積的71.29%，表明中國(guó)絕大部分地區(qū)植被NPP與降水呈正相關(guān)，其中呈極顯著正相關(guān)（P＜0.01）與顯著正相關(guān)（P＜0.05）的區(qū)域分別占研究區(qū)總面積的15.37%和12.63%，主要分布在長(zhǎng)江以北地區(qū)，包括東北平原、內(nèi)蒙古高原、大興安嶺、華北平原、江漢平原以及四川盆地等地區(qū)，以上地區(qū)多為季風(fēng)氣候區(qū)，降水年內(nèi)與年際變化十分劇烈，且植被多為農(nóng)作物與草原，植被受季節(jié)性降水影響明顯。植被NPP與降水負(fù)相關(guān)占總面積的28.71%，其中呈極顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.01）與顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.05）的區(qū)域分別占研究區(qū)總面積的0.86%和2.03%，主要分布于東南沿海與西南地區(qū)，主要包括臺(tái)灣、福建、江西南部、廣東、川西高原以及青藏高原中東部等地，東南沿海地區(qū)由于受西進(jìn)太平洋暖濕氣流的影響，降水導(dǎo)致區(qū)域植被接受日照時(shí)數(shù)減少，太陽(yáng)輻射減少，影響植被的光合作用，同時(shí)過量的降水也會(huì)對(duì)植物的生長(zhǎng)起到限制作用（Piao et al.，2003；程春曉等，2014），此外，西南地區(qū)地勢(shì)起伏大，海拔較高，受北上印度洋暖濕氣流及西進(jìn)太平洋暖濕氣流的交錯(cuò)影響產(chǎn)生的低溫、陰雨天氣減少了植被接受的日照時(shí)數(shù)，同時(shí)加劇了該區(qū)域的水土流失、滑坡以及泥石流等自然災(zāi)害，不利于植被光合作用，阻礙了植被NPP的積累（劉鳳等，2019；楊瀟等，2019）。

圖7 植被NPP與降水和氣溫的偏相關(guān)系數(shù)及其顯著性檢驗(yàn)結(jié)果Figure 7 Partial correlation coefficient and significance test results of NPP with precipitation and temperature

植被NPP與年平均氣溫的偏相關(guān)系數(shù)為-1.0—0.92，呈正相關(guān)的區(qū)域主要分布在華北、華南與青藏高原地區(qū)，占總面積的67.17%，而負(fù)相關(guān)區(qū)域主要分布在東北、西北、黃土高原、云貴高原以及長(zhǎng)江中下游平原等地，占總面積的32.83%，表明中國(guó)大部分地區(qū)植被NPP與氣溫呈正相關(guān)關(guān)系。通過顯著性檢驗(yàn)可知，植被NPP與氣溫呈極顯著正相關(guān)與顯著正相關(guān)的地區(qū)分別占總面積的3.23%和6.47%，主要集中在青藏高原東北部、云貴高原東南部、東南沿海地區(qū)以及山東南部等地，以上地區(qū)降水充沛或土壤水分補(bǔ)給充足，而隨著溫度的升高，植被的光合作用迅速增強(qiáng)，加上部分地區(qū)較大的氣溫日較差，有利于植物干物質(zhì)量的累積，進(jìn)一步提高了植被NPP。呈極顯著負(fù)相關(guān)與顯著負(fù)相關(guān)的地區(qū)分別僅占研究總面積的0.23%和0.90%，僅零散分布于東北平原、長(zhǎng)江中下游平原、青藏高原南部以及云貴高原等地，絕大部分地區(qū)植被NPP與氣溫呈不顯著正相關(guān)或不顯著負(fù)相關(guān)?？傮w上，植被NPP與降水、氣溫整體均呈正相關(guān)，其中降水對(duì)植被NPP影響更為顯著，而中國(guó)不同地區(qū)植被NPP對(duì)降水與氣溫的響應(yīng)存在較大差異。

2.2.2 氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)植被 NPP變化的驅(qū)動(dòng)分析

利用Theil-Sen Median趨勢(shì)分析分別計(jì)算VNPP-P和VNPP-H的變化趨勢(shì)KP和KH（圖8），通過VNPP-P和 VNPP-H的變化趨勢(shì)分析氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)NPP變化的影響。由圖8可知，在僅受到氣溫、降水影響下，中國(guó)潛在植被NPP整體分布依然延續(xù)由南向北、由東向西逐漸減少的趨勢(shì)，且NPP高值區(qū)面積大幅增加，一直延伸至秦嶺—淮河一線。KP表現(xiàn)出減少（KP＜0）的地區(qū)占總面積的29.19%，主要集中在山東半島、淮河流域、云南、西藏東南部、新疆東南部及北部等地，KP表現(xiàn)出增加（KP＞0）的地區(qū)占總面積的70.81%，其中內(nèi)蒙古高原東部、長(zhǎng)江中下游平原、四川東部以及貴州等地氣候變化的影響最為明顯。通過計(jì)算潛在NPP與實(shí)際NPP的殘差（VNPP-H），發(fā)現(xiàn)VNPP-H整體分布趨勢(shì)與VNPP-P較為相似，但高值區(qū)分布向北移動(dòng)，主要集中在長(zhǎng)江中下游流域與四川盆地附近。KH表現(xiàn)出減少（KH＜0）的地區(qū)占總面積的54.52%，其中以黃土高原、淮河流域、山東半島以及云南、廣西等地最為集中。KH表現(xiàn)為增加趨勢(shì)（KH＞0）的面積占研究區(qū)總面積的45.48%，主要分布在東北、長(zhǎng)江中下游平原以及貴州等地。

圖8 2001—2020年氣候變化和人類活動(dòng)驅(qū)動(dòng)下中國(guó)植被NPP的空間分布及變化趨勢(shì)Figure 8 Spatial distribution and change trend of NPP driven by climate change and human activities in China from 2001 to 2020

基于殘差分析將氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)植被NPP的影響進(jìn)行定量的區(qū)分和評(píng)估，分別計(jì)算氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)中國(guó)植被 NPP改善區(qū)的相對(duì)貢獻(xiàn)率，結(jié)果如圖9所示。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，在中國(guó)植被改善區(qū)中由氣候變化主導(dǎo)（相對(duì)貢獻(xiàn)率＞50%）的地區(qū)面積占比為47.59%，主要分布在東北平原、內(nèi)蒙古高原、長(zhǎng)江中下游平原、云貴高原東部以及四川盆地等地，由人類活動(dòng)主導(dǎo)（相對(duì)貢獻(xiàn)率＞50%）的地區(qū)面積占比為52.41%，主要集中在大興安嶺北部、黃土高原北部、山東、黃淮平原、江漢平原、云貴高原西部、青藏高原北部以及新疆西北部等地。在中國(guó)植被退化區(qū)中由氣候變化主導(dǎo)（相對(duì)貢獻(xiàn)率＞50%）的地區(qū)面積占比為 32.93%，主要集中在遼東半島、云南中南部、西藏南部以及新疆西北部等地，由人類活動(dòng)主導(dǎo)（相對(duì)貢獻(xiàn)率＞50%）的地區(qū)面積占比為67.07%，表明中國(guó)大部分植被退化主要由人類活動(dòng)引起，主要分布在遼河流域、華東地區(qū)南部、華南地區(qū)、云南南部以及西藏東南部等地。總體上看，氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)中國(guó)植被NPP的增加均產(chǎn)生了重要作用，其中氣候變化導(dǎo)致NPP的增加主要集中在中國(guó)東北和長(zhǎng)江流域，人類活動(dòng)導(dǎo)致NPP的增加主要集中在東部平原與生態(tài)脆弱區(qū)，此外，氣候變化對(duì)NPP退化影響較小，而人類活動(dòng)是中國(guó)植被NPP退化的主要因素。

圖9 氣候變化與人類活動(dòng)對(duì)中國(guó)NPP變化相對(duì)貢獻(xiàn)率的空間分布Figure 9 Spatial distribution of the relative contribution proportions of climate change and human activities to NPP changes in China

3 討論

本研究利用 MOD17A3HGF數(shù)據(jù)產(chǎn)品分析了2001—2020年全國(guó)植被NPP時(shí)空變化特征以及未來發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)定量分析了氣候變化與人類活動(dòng)對(duì)植被改善與退化的相對(duì)影響，研究結(jié)果與前人研究結(jié)果基本一致（涂海洋等，2023），結(jié)果具有一定的參考價(jià)值，但研究仍然存在一些不足。

由于本文研究區(qū)面積大，植被分類復(fù)雜，且不同氣候條件與不同季節(jié)條件下不同植被類型 NPP有較大差異，因此未來針對(duì)中國(guó)植被NPP時(shí)空變化的研究應(yīng)該進(jìn)一步細(xì)化，在進(jìn)一步細(xì)分植被類型的基礎(chǔ)上，在不同季節(jié)、更長(zhǎng)時(shí)間尺度上探究中國(guó)植被NPP的變化趨勢(shì)。此外，本研究將溫度、降水作為關(guān)鍵氣候因子，基于殘差分析將氣候變化與人類活動(dòng)對(duì)植被NPP的影響統(tǒng)一到可比的層面。由于研究區(qū)范圍較大，本文在分析NPP與氣候因子的關(guān)系時(shí)，僅考慮了降水與氣溫的影響，沒有進(jìn)一步將太陽(yáng)輻射、蒸散發(fā)等因素加入氣候變化對(duì)植被NPP的影響中，同時(shí)沒有對(duì)人類活動(dòng)主要驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行具體分析，未來研究應(yīng)該進(jìn)一步細(xì)化人類活動(dòng)具體方式如城市擴(kuò)張、生態(tài)建設(shè)等對(duì)植被NPP的影響。此外，考慮到中國(guó)植被類型復(fù)雜多樣，未來研究應(yīng)針對(duì)氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)不同植被類型或不同生態(tài)系統(tǒng)的相對(duì)影響做進(jìn)一步區(qū)分。因此，未來針對(duì)中國(guó)植被 NPP驅(qū)動(dòng)因素的研究需要在區(qū)分不同植被類型和生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步增加氣候因子選擇的合理性、細(xì)化人類活動(dòng)的具體方式，以增強(qiáng)植被NPP影響因素研究的精確性和可靠性。

4 結(jié)論

本研究基于2001—2020年MODIS植被 NPP數(shù)據(jù)和同期氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)，運(yùn)用趨勢(shì)分析法、R/S分析及偏相關(guān)分析等方法分析了中國(guó)整體植被NPP時(shí)空變化、未來發(fā)展趨勢(shì)及其與氣候變化的相關(guān)關(guān)系，并使用殘差分析定量區(qū)分了氣候變化與人類活動(dòng)在中國(guó)NPP演變過程中的相對(duì)作用，研究主要得出以下結(jié)論：

（1）2001—2020年中國(guó)植被NPP整體呈現(xiàn)出由東南向西北逐漸減少的分布格局，平均NPP在總體上呈波動(dòng)增加趨勢(shì)，變化速率為2.86 g·m-2·a-1。不同類型植被NPP均呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，作物植被NPP增加速率最快，而沼澤植被 NPP生長(zhǎng)波動(dòng)幅度最大。NPP空間變化以基本不變?yōu)橹鳎蕵O顯著增加和顯著增加的區(qū)域分別占研究區(qū)總面積的 33.50%和15.54%，極顯著減少和顯著減少的區(qū)域分別約占研究區(qū)總面積的2.64%和1.15%。未來中國(guó)NPP呈持續(xù)增加趨勢(shì)的面積占總面積的21.03%，NPP由減少轉(zhuǎn)為增加的面積占總面積的63.35%，表明中國(guó)大多數(shù)地區(qū)植被NPP在未來將增加。

（2）中國(guó)植被NPP與降水、氣溫總體均呈正相關(guān)，其中降水對(duì)植被NPP影響更為顯著，相關(guān)性分布具有一定的空間異質(zhì)性。NPP與降水顯著正相關(guān)的區(qū)域主要分布在長(zhǎng)江以北地區(qū)，顯著負(fù)相關(guān)的區(qū)域主要分布于東南沿海與西南地區(qū)。植被NPP與氣溫顯著正相關(guān)的區(qū)域主要集中在青藏高原中部和北部、云貴高原東南部、東南沿海地區(qū)以及山東南部等地，顯著負(fù)相關(guān)的地區(qū)僅占研究總面積的0.23%和0.90%，僅零散分布于東北平原、長(zhǎng)江中下游平原、青藏高原南部以及云貴高原等地。

（3）氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)植被改善均產(chǎn)生了重要作用，但兩者對(duì)植被改善的影響在空間上表現(xiàn)出明顯差異性，由氣候變化主導(dǎo)的植被改善區(qū)主要集中在東北、華北、四川盆地及長(zhǎng)江中下游平原等地區(qū)，人類活動(dòng)主導(dǎo)植被改善區(qū)主要集中在華中、西南以及西北地區(qū)。氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)植被退化的影響在空間分布上較為一致，但氣候變化對(duì)植被退化影響較小，占植被退化區(qū)面積的32.93%，而人類活動(dòng)是中國(guó)植被退化的主要因素，占植被退化區(qū)面積的67.07%，主要分布在遼河流域、華東地區(qū)南部、華南地區(qū)、云南南部以及西藏東南部等地。