李軍玲，鄒春輝，劉忠陽，郭其樂，郭 鵬

（1．中國氣象局農(nóng)業(yè)氣象保障與應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室，河南 鄭州450003；2．河南省氣象科學(xué)研究所，河南 鄭州450003）

植被凈第一性生產(chǎn)力（net primary productivity，NPP）是指綠色植物在單位面積、單位時(shí)間內(nèi)所累積的有機(jī)物數(shù)量［1］。NPP作為地表碳循環(huán)的重要組成部分，不僅直接反映了植被群落在自然環(huán)境條件下的生產(chǎn)能力，表征陸地生態(tài)系統(tǒng)的質(zhì)量狀況，而且是判定生態(tài)系統(tǒng)碳匯和調(diào)節(jié)生態(tài)過程的主要因子［2］，在全球變化及碳平衡中扮演著重要的作用。

NPP的研究方法很多，但在區(qū)域或全球尺度上，人們無法直接、全面地測量，因此利用模型估算NPP已成為一種重要且被廣泛接受的研究方法［3－4］。目前國內(nèi)外關(guān)于NPP的模型很多。Ruimy和Saugier［5］把這些模型概括為3類，即統(tǒng)計(jì)模型（statistical mode）、參數(shù)模型（parameter mode）和過程模型（process－based model）。統(tǒng)計(jì)模型也稱為氣候相關(guān)模型，以 Miami模型、Thornthwaite Memorial模型等為代表。統(tǒng)計(jì)模型是利用氣候因子來估算NPP，因此大部分統(tǒng)計(jì)模型估算的結(jié)果是潛在植被生產(chǎn)力。過程模型是在參數(shù)模型上的引申，其中最為普通的處理方式是在參數(shù)模型基礎(chǔ)上加上溫度、水分及養(yǎng)分等參數(shù)，代表性的模型有TEM（terrestrial ecosystem model）模 型、BIOME－BGC（biome bio－geochemical cycles model）模型等。這些過程模型是從植被機(jī)理出發(fā)而建立的NPP模型，因此在大尺度NPP和全球循環(huán)研究中被廣泛應(yīng)用。隨著遙感和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，利用遙感模型進(jìn)行NPP估算已深入到許多領(lǐng)域。遙感作為唯一能重復(fù)連續(xù)獲取地表環(huán)境數(shù)據(jù)的手段克服了以往以點(diǎn)代面尺度推繹過程中的累積誤差［6］，使將實(shí)地測量數(shù)據(jù)與衛(wèi)星遙感信息相結(jié)合，聯(lián)系植物生理生態(tài)學(xué)過程和環(huán)境因子的NPP模型研究成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)［7］。基于資源平衡理論的光利用率過程模型在遙感技術(shù)的支持下更容易實(shí)現(xiàn)區(qū)域及全球尺度的NPP估算［8－9］。在小區(qū)域 NPP估算方面，王鶯等［10］通過建立干物質(zhì)遙感反演模型，采用干物質(zhì)轉(zhuǎn)碳率來估算甘南草地NPP，為提高小區(qū)域NPP的估算精度提供了參考。衛(wèi)亞星和王莉霞［11］為提高NPP的估算精度，對NPP的空間尺度效應(yīng)進(jìn)行了研究。

本研究在GIS的支持下，利用地面氣象數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)，考慮到最大光利用率在不同植被類型中的差異，構(gòu)建了一個(gè)區(qū)域陸地植被NPP估算模型，以2008年的河南省植被為例，對NPP進(jìn)行了估算，并對其進(jìn)行時(shí)空分布的分析。

1 數(shù)據(jù)來源

所用的EOS／MODIS數(shù)據(jù)為河南省氣象科學(xué)研究所接收并預(yù)處理的數(shù)據(jù)。整個(gè)預(yù)處理過程使用的算法及對此數(shù)據(jù)集的討論和分析在文獻(xiàn)［12］中有詳細(xì)介紹。數(shù)據(jù)選取2008年1－12月的月最大值合成歸一化植被指數(shù)（NDVI）。

地面氣象數(shù)據(jù)來源于河南省氣象局，時(shí)間為2008年1－12月，包括氣溫、降水、太陽輻射以及118個(gè)氣象站點(diǎn)的經(jīng)緯度和海拔。計(jì)算NPP需要柵格化的氣象數(shù)據(jù)，并從空間上與遙感數(shù)據(jù)相匹配。本研究根據(jù)各氣象站點(diǎn)的經(jīng)緯度信息，通過對氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行Kringing插值和基于數(shù)字高程模型（DEM）的插值，獲取像元大小與NDVI數(shù)據(jù)一致、投影相同的氣象要素柵格圖［13］。

2 研究方法

采用CASA模型對NPP（以C計(jì)）進(jìn)行估算，由植物吸收的光合有效輻射（APAR）和光利用率（ε）表示，其估算公式如下：

式中，t為時(shí)間，x 為空間位置；APAR（x，t）為像元x在t月份吸收的光合有效輻射［14－15］；ε（x，t）為像元x在t月份的實(shí)際光利用率。

2．1 APAR的估算 植物吸收的APAR取決于太陽總輻射和植物本身的特征，估算公式為：

式中，SOL（x，t）為t月份在像元x處的太陽總輻射量（MJ／m2）；FPAR（x，t）為植被層對入射光合有效輻射的吸收比例；常數(shù)0．5為植被所能利用的太陽有效輻射（波長0．38～0．71μm）占太陽總輻射的比例。

對于FPAR的計(jì)算采用Ruimy和Saugier［5］提出的如下計(jì)算公式：

2．2 光利用率的估算 Potter等［15］認(rèn)為理想條件下植被具有最大光利用率，而現(xiàn)實(shí)條件下的最大光利用率主要受溫度和水分的影響，計(jì)算如公式為：

式中，Tε1（x，t）和 Tε2（x，t）為低溫和高溫對光利用率的脅迫作用，Wε（x，t）為水分脅迫影響系數(shù)，反映水分條件的影響，εmax為理想條件下的最大光利用率。Tε（x，t）反映在低溫和高溫時(shí)植物內(nèi)在的生化作用對光合的限制而降低NPP［16］。

式中，Topt（x）為某一區(qū)域一年內(nèi)NDVI值達(dá)到最高時(shí)的當(dāng)月平均氣溫。NDVI的大小及其變化可以反映植物的生長狀況，NDVI達(dá)到最高時(shí)，植物生長最快，此時(shí)的氣溫可以在一定程度上代表植物生長的最適溫度。Tε1（x，t）表示環(huán)境溫度從最適溫度Topt（x）向高溫和低溫變化時(shí)植物光利用率逐漸變小的趨勢，這是因?yàn)榈蜏睾透邷貢r(shí)高的呼吸消耗必將降低光利用率，生長在偏離最適溫度的條件下，其光利用率也一定會降低。

當(dāng)某一月平均溫度T（x，t）比最適溫度高10℃或低13℃時(shí)，該月的Tε2（x，t）值等于月平均溫度T（x，t），為最適溫度時(shí)Tε2（x，t）值的一半。

由于CASA模型所用的土壤水分子模型涉及到大量的土壤物理參數(shù)，比較難以獲取而且精度難以保證，本研究采用了周廣勝和張新時(shí)［17］建立的區(qū)域?qū)嶋H蒸散模型來求取Wε，該模型主要利用的是氣象數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)較容易獲取且計(jì)算簡便。Wε反映了植物所能利用的有效水分條件對光利用率的影響。隨著環(huán)境中有效水分的增加，Wε逐漸增大。它的取值范圍為0．5（在極端干旱條件下）到1．0（非常濕潤條件下）。

式中，EET（x，t）為區(qū)域?qū)嶋H蒸散量（mm），根據(jù)周廣勝和張新時(shí)［17］建立的區(qū)域?qū)嶋H蒸散模型求?。籔ET（x，t）為 區(qū) 域 潛 在蒸散 量 （mm），可 根 據(jù)Bouchet提出的互補(bǔ)關(guān)系求?。?8］。

式中，r（x，t）為像元x在t月的降水量，Rn（x，t）為像元x在t月份的太陽凈輻射量（mm）。

式中，BT＝∑t／365或∑T／12；t為大于0℃與小于30℃的日均溫；T為0℃與小于30℃的月均溫。

根據(jù)河南省的實(shí)際植被分布及地理情況，對εmax進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)。由于CASA模型所采用的固定最大光利用率0．389g／MJ并不適用于中國的植被［19－20］，Running 等［21］根 據(jù) 生 態(tài) 生 理 過 程 模 型BIOME－BGC模擬的結(jié)果，賦予不同的植被覆蓋類型以不同的最大光利用率，這樣通過植被類型所賦予的最大光利用率的值就更接近中國的實(shí)際情況。河南省森林植被相對少且單調(diào)，主要以落葉闊葉林為主，經(jīng)調(diào)整后具體取值如表1所示。

表1 不同植被類型的最大光利用率 （εmax） g／MJ

3 結(jié)果與分析

先對2008年1－12月逐月進(jìn)行NPP的計(jì)算，然后將12個(gè)月的NPP累加起來得到2008年全年的NPP總量分布圖。

3．1 模型精度評價(jià) 區(qū)域及全球尺度的NPP精度評價(jià)一直是一個(gè)非常困難的問題，也引起了很多的爭議，評價(jià)的方法一般有兩種：一是與實(shí)測數(shù)據(jù)對比，二是與其他模型所估算的結(jié)果進(jìn)行對比［22］。NPP的實(shí)測數(shù)據(jù)獲取比較困難，試驗(yàn)點(diǎn)上所得到的數(shù)據(jù)也很難推廣到區(qū)域及全球的尺度，而且往往存在NPP獲取的時(shí)間與模型所模擬的時(shí)間不一致的情況，所以在進(jìn)行NPP驗(yàn)證時(shí)，二者之間因?yàn)榄h(huán)境變化異常而存在著一定程度的不可比性。本研究通過兩種方法對模型進(jìn)行驗(yàn)證。

3．1．1 與其他模型對比驗(yàn)證 把本研究模擬結(jié)果和Miami模型、Montreal模型、Chinkugo模型的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對比（表2），可以看到本研究結(jié)果和Miami模型結(jié)果最為接近。與Miami模型反映的趨勢較為一致，除耕地外，從大到小的順序?yàn)樯?、灌叢、草地、其他植被，主要差別在耕地，Miami模型結(jié)果較大。再從其他兩個(gè)模型的趨勢來看，也與本研究所得模型一致，耕地小于有森林，和草地差別不大。說明該模型對區(qū)域陸地植被NPP的模擬效果較好。

3．1．2 通過與實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比驗(yàn)證 河南省主要植被類型是森林植被和農(nóng)田植被。森林植被NPP通過中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)下載的站點(diǎn)數(shù)據(jù)對比進(jìn)行驗(yàn)證。數(shù)據(jù)庫里河南省境內(nèi)的點(diǎn)只有4個(gè)可用，數(shù)據(jù)對比結(jié)果如表3所示。從表3中可以看出，有一定誤差，但是在可接受的范圍內(nèi)。

農(nóng)田植被NPP由歷年糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。河南省耕地主要為一年兩熟作物，分別是夏玉米（Zea mays）和冬小麥（Triticum aestivum）。選取主要農(nóng)作物為一年兩熟（夏玉米＋冬小麥）的50個(gè)縣，以2007年為例，通過作物收獲指數(shù)（表4）和糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)（表5）對農(nóng)田NPP進(jìn)行驗(yàn)證。

NPP＝（玉米產(chǎn)量×0．433＋小麥產(chǎn)量×0．361）×0．475［23］。

再從整體通過糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)對河南省農(nóng)田NPP進(jìn)行驗(yàn)證。1997－2008年河南省農(nóng)田NPP均值和糧食數(shù)據(jù)均值顯示，驗(yàn)證數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)非常接近。

表2 各生態(tài)系統(tǒng)年平均凈第一性生產(chǎn)力與國內(nèi)其他研究以及實(shí)測數(shù)據(jù)的比較 g／（m2·a）

表3 凈第一性生產(chǎn)力實(shí)測值和模型值對比

表4 中國各類作物谷草比和收獲指數(shù)［25］

表5 2007年凈第一性生產(chǎn)力驗(yàn)證過程數(shù)據(jù)

表6 12年來糧食產(chǎn)量驗(yàn)證數(shù)據(jù)和模型估算數(shù)據(jù)對比

驗(yàn)證結(jié)果表明，CASA模型最適合河南省植被凈NPP的估算研究。

3．2 河南省凈第一性生產(chǎn)力的空間分布 計(jì)算結(jié)果表明，2008年河南省NPP生產(chǎn)量為34．87 Mt／a。NPP在不同植被類型間的差異是很明顯的（表2）。其中，森林植被的平均年NPP最高，達(dá)429．48g／（m2·a）；然后依次為灌叢、草地和耕地。河南省植被類型分布比較明顯，林區(qū)主要分布在西部山區(qū)、北部和山西交界地區(qū)以及南部與湖北交界地區(qū)，這些地區(qū)的NPP最高（圖1）；同時(shí)河南是農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)作物為主要植被類型，遍布在村莊和城鎮(zhèn)周圍，由于農(nóng)作物自身特殊的生長周期，從收獲到出苗是無植被覆蓋的，因此全年平均NPP值最低。另外，灌木林地在河南省分布較少，主要分布在森林植被邊緣地帶，其值僅次于森林植被；而草地分布也并不多，在冬季地上部分干枯，NPP全年平均值和耕地基本持平。同時(shí)，從圖1（a）和（b）的對比可以看出，河南省植被類型分布和NPP分布幾乎完全一致。

3．3 河南省NPP的季節(jié)變化 河南省NPP的季節(jié)變化情況有2個(gè)峰值，分別是5和8月（表7）。從表7計(jì)算所得，5和8月的NPP值分別占全年的18．98%和19．36%；5、7和8月的和占全年總量的56．84%，超過了全年的一半。河南省是農(nóng)業(yè)大省，冬季過后天氣轉(zhuǎn)暖，經(jīng)過返青恢復(fù)期之后，5月植物生長茂盛，森林、灌叢等植被的NPP均值達(dá)到全年最大值，同時(shí)主要農(nóng)作物冬小麥正值快速生長期；7、8月太陽輻射豐富，水熱條件適合植物生長，其中8月農(nóng)田植被NPP均值達(dá)到全年最大，農(nóng)作物玉米集中在這段時(shí)間生長，同時(shí)森林、灌叢、草地等植被NPP均值接近全年最大值。由于6月處于冬小麥?zhǔn)斋@和秋作物播種期，耕地作為河南省的主要植被類型基本無植被覆蓋，因此形成一個(gè)NPP低值；10月－次年3月，由于氣溫較低，植物生長緩慢，12月－次年2月植物基本停止生長，因此這段時(shí)期內(nèi)植被的NPP只占全年的1．38%。

圖1 河南省2008年凈第一性生產(chǎn)力分布圖（a）和植被分布圖（b）

表7 河南省2008年凈第一性生產(chǎn)力分布及季節(jié)變化

4 結(jié)論

本研究是首次對河南省NPP進(jìn)行模擬，在GIS和RS的支持下，利用地面氣象數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)，同時(shí)考慮河南省自身實(shí)際地理和植被覆蓋情況，在對最大光利用率和水分脅迫系數(shù)的獲取進(jìn)行相應(yīng)地改進(jìn)的基礎(chǔ)上，利用CASA模型對河南省植被凈第一性生產(chǎn)力進(jìn)行了估算，并分析了其時(shí)空分布。結(jié)論如下：

通過改進(jìn)，在模型數(shù)據(jù)的獲取上更加容易，所用到的地面數(shù)據(jù)有降水量、氣溫、太陽輻射等常規(guī)站點(diǎn)數(shù)據(jù)，以及MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)。但是這種改進(jìn)并沒有影響該模型原有的植物生理生態(tài)學(xué)基礎(chǔ)，同時(shí)在參數(shù)上的簡化使其實(shí)際可操作性得到進(jìn)一步加強(qiáng)。

本研究模擬結(jié)果和Miami模型結(jié)果相似，它們反映的趨勢也較為一致，除耕地外，從大到小的順序?yàn)樯帧⒐鄥?、草地、其他植被，主要差別在耕地，Miami模型結(jié)果較大。再從其他模型的趨勢來看，也和本研究模型一致。

從空間分布來看，河南省NPP分布和植被類型分布幾乎完全一致，森林植被最大，然后依次是灌叢、草地、耕地等。從時(shí)間分布來看，12、1和2月NPP最小，植物基本停止生長，這段時(shí)期內(nèi)植被的NPP只占全年的1．38%；5、7和8月的NPP最大，占全年總量的56．84%。

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