楊 柏 娟，王 思 遠，常 清，孫 云 曉，尹 航，汪 蕭 悅

(1.中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所，北京 100094；2.中國科學院大學，北京 100049；3.中國地質大學，北京 100083)

?

青藏高原植被凈初級生產力對物候變化的響應

楊 柏 娟1,2，王 思 遠1*，常 清1,2，孫 云 曉1,2，尹 航1,3，汪 蕭 悅1,2

(1.中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所，北京 100094；2.中國科學院大學，北京 100049；3.中國地質大學，北京 100083)

該文開展了全球變暖影響下青藏高原植被凈初級生產力(Net Primary Productivity,NPP)對物候變化響應機制的研究。首先，基于MODIS MOD13Q1 NDVI 數(shù)據(jù)集，采用動態(tài)閾值法和CASA模型分別反演了2002-2012年青藏高原植被物候和植被 NPP。而后研究了青藏高原物候和NPP時空演變格局，分析了青藏高原不同生態(tài)單元、不同植被類型的NPP對物候變化的響應機制。結果表明：1)2002-2012年青藏高原高寒植被生長初期(Beginning of Glowing Season,BSG) 提前(0.034 d/a)，生長結束期(Ending of Growing Season,EGS)推后(0.299 d/a)，生長期(Length of Growing Season,LGS)延長(0.300 d/a)，植被 NPP與此相應出現(xiàn)不同程度的增加(1.494 gC·m-2/a)。2)青藏高原植被NPP對植被物候變化的響應出現(xiàn)明顯的區(qū)域分異。整體上青藏高原植被LGS的延長促進了NPP的增加，但由于不同地區(qū)主導氣象因子的差異，兩者之間的響應關系也存在明顯差異。3)春季物候的提前對NPP所帶來的影響明顯大于生長結束期，而BGS主要靠影響春季NPP的累積進而影響全年植被NPP的總量。

青藏高原；物候；凈初級生產力；時空演變；響應機制

0 引言

植被物候的變化能夠直觀地反映全球氣候變化，并引起植物生產力、結構組成及土壤-植物-大氣系統(tǒng)水熱碳交換的變化，進而影響氣候系統(tǒng)，加劇氣候變化，因而受到廣泛關注。植被凈初級生產力(NPP)是指綠色植物在單位面積、單位時間內由光合作用所產生的有機物總量中扣除自養(yǎng)呼吸后的剩余部分，不僅直接反映了植被群落在自然環(huán)境條件下的生產能力以及陸地生態(tài)系統(tǒng)的質量狀況，也是判定生態(tài)系統(tǒng)碳收支和調節(jié)生態(tài)過程的主要因子，在全球變化以及碳循環(huán)中扮演著重要的角色。隨著全球氣候變暖，植被物候發(fā)生了顯著的改變，并且這一影響在高緯度和高山陸地生態(tài)系統(tǒng)中尤為突出和重要[1]。目前大量針對氣候變化對植被物候影響的研究表明：在過去的幾十年，北半球植物生長期呈逐漸延長趨勢，各地春季物候普遍提前[2,3]，并且得到了地面觀測資料的驗證。近年來也有少量學者開展物候變化如何影響生態(tài)系統(tǒng)進程的研究，理論上認為氣候變暖會延長植被生長期(Length of Growing Season,LGS)， 進而增加植被的生產力[4,5]。然而，實際情況并非如此，野外觀測表明植被物候變化對NPP的影響十分復雜，這加劇了定量評價植被生態(tài)系統(tǒng)碳收支的困難。如：Lieth等[6，7]通過模型研究發(fā)現(xiàn)落葉林隨著LGS延長一天，凈生態(tài)生產力增加5.2 gC·m-2和5.9 gC·m-2。然而，Dunn等[8]的研究指出，沒有明確的證據(jù)表明這兩者之間存在顯著的關系。Richardson[9]通過通量站點數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)提取落葉闊葉林和針葉林的物候和凈生態(tài)生產力，結果表明不同植被不同區(qū)域植被凈生態(tài)生產力對物候變化在時間和空間上的響應都不同。Falge等[10]利用遙感葉面積指數(shù)提取物候發(fā)現(xiàn)LGS每延長一天，凈生態(tài)生產力減少0.84 gC·m-2。Piao等[11]利用陸地生物過程模型和遙感反演植被指數(shù)研究了北半球生態(tài)系統(tǒng)對秋季變暖的響應，發(fā)現(xiàn)秋季物候推遲導致光合作用累積量減少。綜上所述，目前國內外關于植被生產力對物候響應關系的研究結果，由于數(shù)據(jù)源、研究區(qū)域的不同而存在較大差異，因此進一步開展基于衛(wèi)星遙感的大區(qū)域植被物候變化與植被凈初級生產力響應關系的研究具有重要意義。

青藏高原特殊的地理位置、海拔高度及地貌條件，形成了從熱帶到寒帶、從濕潤到干旱等多種氣候和生態(tài)系統(tǒng)類型，是研究陸地生態(tài)演變的理想場所[12]。過去幾十年的研究表明，全球變暖使青藏高原植被群落、物種組成和物種多樣性發(fā)生了較大變化[13]。自20 世紀80 年代至今，高寒植被物候整體表現(xiàn)出返青期提前、枯黃期推遲、生長期延長的趨勢[14]，然而這種變化對植被凈初級生產力的影響目前研究尚少[15]，僅有的研究又存在結論不一致或矛盾的地方。因此，利用衛(wèi)星遙感反演的長時間序列植被物候與NPP數(shù)據(jù)，研究青藏高原植被NPP與植被物候的變化以及不同地理單元NPP對物候變化的響應關系，顯得尤為必要。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)源及預處理

本文物候提取采用的研究數(shù)據(jù)是由NASA網(wǎng)站下載的2002年1月1日 至2012年12月31日MODIS MOD13Q1 NDVI 數(shù)據(jù)集，具有250 m的空間分辨率，每隔16 d一幅。該數(shù)據(jù)集由MODIS 地面反射率產品經(jīng)過幾何精校正、輻射矯正、大氣校正預處理，采用最大值合成法(MVC)在像元水平上計算合成，進一步消除了大氣、云、太陽高度角等因素的影響。同時利用MRT(MODIS Reprojection Tools)進行影像拼接和投影轉換，以WGS-1984為基準面將影像重投影為Albers等面積圓錐投影。

本文用于計算NPP的相關氣象數(shù)據(jù)包括月太陽輻射、月平均溫度、月降水量、月平均相對濕度和月日照時數(shù)，由中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)提供。在對典型植被類別進行分析時，采用中科院地理科學與資源研究所提供的1∶100萬青藏高原地物類型圖。該數(shù)據(jù)產品受到云、汽溶膠及水汽等影響，為減少噪聲，需對NDVI 時間序列數(shù)據(jù)做進一步處理。本研究在充分考慮遙感數(shù)據(jù)集及青藏高原典型植被NDVI特點的基礎上，采用云、雪像元反距離加權空間插值與Chen等[16，17]提出的S-G濾波算法相結合的處理方法，對青藏高原2002-2012年NDVI時間序列數(shù)據(jù)進行逐像元重建。為了消除非植被像元的影響，在重建前去除了原始影像中全年NDVI最大值小于0.2的像元,該濾波方法有效地消除了突變噪聲對NDVI數(shù)據(jù)集的影響，并很好地保留了曲線的真實信息。

1.2 動態(tài)閾值法提取植被物候

目前具有代表性的植被物候遙感反演模型有：動態(tài)閾值法、最大變化斜率法及l(fā)ogistic曲線擬合法?？紤]到所用遙感數(shù)據(jù)的時間尺度，并經(jīng)過日均溫模型對3種物候提取方法結果的驗證，本文最終采取動態(tài)閾值法對植被物候進行提取(圖1)。

圖1 動態(tài)閾值法提取青藏高原植被物候

Fig.1 Dynamic threshold phenology extraction algorithm

首先統(tǒng)計青藏高原主要植被類型的NDVI曲線以分析植被的生長特征，根據(jù)統(tǒng)計結果和相關研究的參考值設動態(tài)閾值[18,19]：

NDVIt=(NDVImax-NDVImin)×20%

(1)

其中：NDVImax為全年植被NDVI最大值，NDVImin為NDVI上升或下降階段的最小值，分別用于確定生長初期與結束期的閾值。

假設在遙感數(shù)據(jù)時間間隔內，植被NDVI呈線性增長，采用線性插值的方法根據(jù)得到的閾值確定植物返青期和枯黃期，植物生長期即為枯黃期減去返青期。青藏高原常綠闊葉林NDVI曲線由于所處地區(qū)季節(jié)性特征不明顯，與其他植被存在很大差異，進入夏季后降雨量驟增，持續(xù)的陰雨天氣使得光合有效輻射明顯下降，導致NDVI曲線上半年下降，下半年上升，生長期定為全年天數(shù)加上EGS與BGS的差值。鑒于常綠闊葉林的特殊性，后續(xù)討論整體植被物候和NPP時將其排除。

1.3 CASA模型估算青藏高原植被NPP

本文基于CASA模型對植被NPP進行了估算，該模型充分考慮了植被本身的生理生態(tài)特性以及生長的環(huán)境條件，綜合利用遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)及植被覆蓋類型數(shù)據(jù)實現(xiàn)植被NPP估算。CASA模型中NPP通過植被吸收光合有效輻射(APAR)和實際光能利用率(ε)計算得到[20，21]。

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

(2)

APAR(x,t)=SOL(x,t)×fPAR(x,t)×0.5

(3)

式中：APAR(x,t)是t月份x像元處植被吸收的光合有效輻射，單位為MJ/(m2·month)；ε(x,t)是t月份x像元處的實際光能利用率，單位為gC/MJ；SOL(x,t)是t月份x像元處的太陽總輻射量，單位為MJ/(m2·month)； fPAR(x,t)是t月份x像元處植被對入射光合有效輻射的吸收比例，無量綱；0.5表示植被所能利用的太陽有效輻射(波長為0.38～0.71mm)占太陽總輻射的比例。

植被對入射光合有效輻射的吸收比例fPAR由植被類型和植被覆蓋度決定，研究表明fPAR與NDVI值之間存在良好的線性關系：

(4)

(5)

式中：SR是比值植被指數(shù)，據(jù)經(jīng)驗取SRmin為1.08，SRmax根據(jù)植被類型的不同，取值為4.14～6.17。

本文選擇與國內外相關研究成果及地面實測資料進行NPP精度驗證。經(jīng)過對比，本文各植被類型NPP估算與周才平等[22，23]研究成果近似。此外與納木錯站點實測生物量數(shù)據(jù)(2007-2010年5-9月共17個實測值)對比進一步驗證了NPP估算精度。兩者線性擬合得到估算NPP與實測值間的關系為Y=0.832X+3.647，R2=0.672，通過了P<0.001的顯著性檢驗。

2 結果分析

2.1 青藏高原植被物候與NPP時空演變分析

青藏高原中東部地區(qū)BGS有較大程度的提前，提前區(qū)域占51.61%，提前速率在-1～0d/a內所占比例最大(24.37%)，西南地區(qū)BGS則顯示出推后趨勢。EGS提前區(qū)域集中在青藏高原中部，大部分地區(qū)顯示出推后趨勢，推后區(qū)域占青藏高原的57.53%，在青藏高原西北部推后程度最大(>1d/a)。55.31%的區(qū)域LGS顯示出延長的趨勢，而青藏高原中部和西南部分區(qū)域則顯示出縮短趨勢。上述結果與近年來國內外發(fā)表的同類研究保持一致[24-26]。

青藏高原地區(qū)年累計NPP由西向東呈現(xiàn)從減少到增加的變化趨勢，增加趨勢最多的區(qū)域集中在青藏高原中東部地區(qū)，占66.26%,增加趨勢強烈的地區(qū)面積占20.25%，增加速率在0～2gC·m-2/a間的面積比例達34.49%。而在青藏高原南部NPP呈強烈減少趨勢。整體上在2002—2012年間青藏高原NPP有明顯的增加，各變化區(qū)間的統(tǒng)計數(shù)據(jù)見表1。

表1 青藏高原植被物候、NPP不同趨勢變化區(qū)間所占百分比

通過計算2002-2012年青藏高原整體植被物候平均值及年均NPP，分析兩者年際變化趨勢(圖2)。2002-2012年，青藏高原整體植被返青期開始于第111-122天，呈現(xiàn)提前趨勢(0.034 d/a)；枯黃期開始于第297-308天，呈現(xiàn)推遲趨勢(0.299 d/a)；生長期為183-193天，呈現(xiàn)延長趨勢(0.300 d/a)，但物候年際變化并不顯著。平均年NPP在219.802～242.543 gC·m-2之間，增長趨勢顯著(1.494 gC·m-2/a,P=0.007)。

圖2 青藏高原整體植被物候、年累計NPP年際變化

Fig.2 Interannual variability of overall vegetation phenology and NPP on Tibet Plateau

分析不同植被類型(針闊混交林、常綠闊葉林、灌叢、高寒草原、高寒草甸/苔原及高山稀疏植被)的物候及NPP的年際變化特征可知：針闊混交林BGS微弱提前(0.013 d/a)，EGS推后(0.465 d/a)、LGS延長(0.177 d/a)，NPP呈減少趨勢(0.876 gC·m-2/a)，波動幅度較大。其年NPP與LGS經(jīng)相關性統(tǒng)計分析，顯示出強烈的正相關性(r=0.729,P=0.011)。常綠闊葉林返青期晚，有提前趨勢(0.180 d/a)，EGS也有所提前(1.001 d/a)，生長期縮短(0.456 d/a)。常綠闊葉林NPP呈現(xiàn)減少趨勢，但并不顯著(0.492 gC·m-2/a)，波動幅度在所有植被類型中最大。灌叢BGS提前(0.086 d/a)，EGS推后(0.275 d/a)，LGS延長(0.301 d/a)，NPP呈現(xiàn)增加趨勢0.085 gC·m-2/a)。高寒草原BGS推后(0.170 d/a)，EGS推后(0.100 d/a)，LGS延長(0.260 d/a)，NPP顯著增加(0.896 gC·m-2/a ,P=0.001)。高寒草甸和苔原BGS提前(0.086 d/a)，EGS推后(0.275 d/a)，LGS延長(0.301 d/a)，NPP顯著增加 (3.459 gC·m-2/a,P=0.006)。高山稀疏植被BGS有所推后(0.103 d/a)，但由于EGS的推遲(0.354 d/a)，LGS仍然延長(0.235 d/a)，NPP也呈現(xiàn)顯著增加的趨勢(0.982 gC·m-2/a,P=0.004)。

植被物候及NPP的年際變化因植被類型不同而不同。針闊混交林、常綠闊葉林和灌叢主要分布于青藏高原東南部，這3種植被類型的NPP年累積量高，年際波動大；高寒草原、高寒草甸和苔原及高山稀疏植被位于青藏高原中部和西部，雖然物候變化不盡相同，但NPP累積量都有顯著的增加。鑒于如此明顯的區(qū)域分異，下文將對不同地理單元植被物候與NPP的響應關系展開分析。

2.2 NPP對生長季長度變化的響應分析

由于植被生長季長度直接影響植被NPP的累積，本文著重分析NPP與植被生長季長度變化的響應關系，并將響應關系分為4類：A：LGS縮短，NPP隨之減少；B：LGS延長，但NPP減少；C：LGS 縮短，NPP反而增加；D：LGS延長，NPP隨之增加(圖3)。

圖3 青藏高原NPP與LGS響應的空間差異

Fig.3 Spatial variabilty of the relationship between NPP and LGS

情形A主要位于青藏高原南部的灌叢區(qū)，地處高原溫帶濕潤/半濕潤地區(qū)，水熱條件好，年降水量達700 mm以上，植被生產力水平常年較為穩(wěn)定，該區(qū)2002-2012年降水量相比其他地區(qū)減少最多。生長期縮短(BGS推遲1.400 d/a,EGS提前0.378 d/a)的趨勢下，灌叢NPP也顯著減少，減少速率為4.359 gC·m-2/a(P<0.01)。B情形主要位于青藏高原西部——高原溫帶干旱地區(qū)和高原亞寒帶半干旱地區(qū)羌塘高原湖盆高寒草原，高寒草原在返青期提前和生長結束期推后的雙重作用下(BGS提前0.942 d/a,EGS推后1.296 d/a)整個物候期有了較大程度的延長。標準化之后溫度、降水與NPP的復相關系數(shù)分別為-0.079和0.780，降水量為影響該區(qū)域植被生長的主導因子。降水量下降，溫度升高又促進了水分蒸發(fā)，盡管生長期有所延長，它對植被生產力累積的促進作用因植被自身消耗增大而被抵消， NPP減少速率為-0.870 gC·m-2/a(P<0.01)。C情形主要位于青藏高原中部，主要植被類型為高寒草甸和苔原。該區(qū)年降水量基本維持在500 mm左右，標準化之后溫度、降水與NPP的復相關系數(shù)分別為0.673和0.269，氣溫對該區(qū)域植被生產力水平的影響占主導地位，并且近10年該區(qū)域溫度增加最為顯著，而降水量略微下降，植被生產力提高。李英年等[27]通過模擬實驗也發(fā)現(xiàn)，生長期氣溫的升高導致矮蒿草草甸植物發(fā)育速度加快提前成熟，生長季變短。而提前結束的生長期避免了秋季增溫所增加的自身消耗，LGS縮短一天，NPP增加1.271 gC·m-2(P<0.01)。D情形主要位于青藏高原東部——高原溫帶半干旱草原區(qū)和亞寒帶半干旱高寒草甸草原地區(qū)，主要植被類型為高寒草甸/苔原及高寒草原，且所占面積比例最大(38.27%)。D情形所處區(qū)域年均溫和年降水量均高于C情形所處區(qū)域，標準化之后溫度、降水與NPP的相關系數(shù)分別為0.582和0.543，植被生產力對溫度變化的敏感程度相對于C情形下降，對降水敏感度上升。LGS延長，降水增加，從而NPP顯著增加，增加速率為5.942 gC·m-2/a(P<0.01)。

在不同溫度、降水區(qū)間NPP隨LGS有不同的變化規(guī)律。以2℃為間隔劃分年均溫區(qū)間，總體上溫度越高NPP值越大，當年均溫在-6℃以下時，年NPP累積量基本在100 gC·m-2以下，并且NPP與LGS顯著負相關(r=-0.810,P<0.05)，LGS越長，NPP累積反而越少。年均溫在-6～2℃時，NPP隨著LGS的延長先增大，后減小，轉折點隨著溫度升高而向后推移；年均溫在2℃以上時，NPP隨著LGS的延長先有略微的減小，隨后急劇增大。年降水量在800 mm以下時，NPP總體上隨著降水量增加而增加；年降水量超過800 mm時，過高的降水反而抑制了NPP的累積；年降水量在300 mm以內時，NPP隨LGS變化幅度?。荒杲邓吭?00～400 mm時，NPP隨LGS的延長先增大后減??；年降水量在400～600 mm時，LGS越長NPP累積越多；年降水量超過600 mm，以LGS 165 d為轉折點，NPP先減少后增加。水熱條件好的區(qū)域，LGS越長則NPP累積量越多。

2.3 植物生長初期、生長結束期對NPP的影響

植被生長季的開始與結束同時影響著整個LGS，進而影響植被的生產力。理論上，春季物候主要影響上半年生產力，而秋季物候則對下半年植被生產力影響較大。為深入了解上述關系，本文分析了青藏高原整體及各植被類型BGS、EGS分別對春季(3-5月)、秋季(9-11月)和全年NPP的影響。

首先計算BGS、EGS與全年NPP之間的相關性。57.4%的地區(qū)全年NPP與BGS間呈現(xiàn)負相關關系，其中對BGS提前敏感的區(qū)域集中在青藏高原東部，負相關性顯著。55.78%的地區(qū)全年NPP與EGS之間呈現(xiàn)負相關關系，主要集中在青藏高原中部地區(qū)的高寒草甸和苔原。這與上文該地區(qū)LGS由于EGS提前而縮短、NPP反而增加的結論相一致。全年NPP與EGS正相關響應較為強烈的區(qū)域在青藏高原高寒草甸和苔原的東南部分。

BGS、EGS與NPP之間統(tǒng)計相關特性如表2。整體看，青藏高原地區(qū)植被生長初期與春季NPP有著顯著的負相關關系(P=0.003)，而EGS對秋季NPP和全年NPP的影響都沒有BGS對春季NPP和全年NPP的影響大。就各植被類型看，針闊混交林BGS對全年NPP有著較大的影響，相關系數(shù)為-0.672，顯著性達到0.023。常綠闊葉林由于上文提到的BGS/EGS與其他植被類型相反，BGS與秋季NPP顯著相關，相關系數(shù)為-0.807。灌叢、高寒草原、高寒草甸和苔原及高山稀疏植被BGS都與春季NPP顯示出顯著的負相關性。除了高寒草原，剩余植被類型的EGS對NPP的影響則沒有達到顯著相關水平。

表2 植被生長初期、生長結束期對NPP的影響

Table 2 The effects of BGS and EGS on NPP

春季NPP秋季NPP全年NPPrPrPrP整體針闊混交林常綠闊葉林灌叢高寒草原高寒草甸和苔原高山稀疏植被BGSEGS-0．808??-0．3730．0030．259 0．257 0．5870．4460．058-0．14 0．1150．6820．735BGSEGS-0．498-0．0320．1190．926-0．345 0．2380．2980．481-0．672?-0．0310．0230．929BGSEGS-0．47-0．2920．1450．384-0．807??-0．767??0．0030．006-0．641?-0．5290．0340．095BGSEGS-0．65?-0．2510．03 0．457 0．242 0．5880．4740．057-0．224 0．0320．5080．926BGSEGS-0．675?-0．2750．0230．413 0．461 0．625?0．1540．04 0．174 0．5350．6090．09 BGSEGS-0．798?-0．3980．03 0．226 0．137 0．5850．6870．059-0．315 0．040．3460．908BGSEGS-0．908?? 0．06300．854-0．08 0．480．8150．135 0．605? 0．5840．0490．059

注：*P<0.05;**P<0.01。

3 結論與展望

青藏高原物候和NPP整體上隨著水熱梯度變化由西北向東南呈現(xiàn)出一定的變化特征。總體看，2002-2012年間青藏高原植被物候BGS提前、EGS推后、LGS延長，而NPP呈顯著增長趨勢。LGS的延長對NPP的增加有一定促進作用，但由于各植被類型的差異和不同生態(tài)地理單元特征，NPP對LGS變化的響應不同，即使相同的植被類型，在不同的氣候環(huán)境下NPP與LGS的響應也表現(xiàn)出明顯的區(qū)域分異。如在青藏高原東南部水熱條件良好的區(qū)域，隨LGS縮短NPP減少4.359 gC·m-2/a；但在年降水量小于500 mm的區(qū)域，在氣候暖干化過程中，盡管LGS延長，NPP減少-0.870 gC·m-2/a，且降水為影響NPP的主導因子[23]。 春季NPP對BGS的變化有明顯的響應，而植被NPP對EGS變化的敏感度沒有BGS大[28，29]。返青期的提前加之氣溫的升高加速了植被生長發(fā)育，從而提高了上半年的生產力。

研究結果表明，NPP年際變化與物候變化間的關系較為復雜，這與植被類型、生態(tài)地理單元及氣候特征的不同有很大關系。本文在研究NPP對物候變化的響應機制時僅考慮了溫度、降水因子以及部分植被要素、地理單元的影響，不同地形特征、積雪凍土環(huán)境以及人類活動等對物候與NPP響應機制的作用有待進一步分析。基于不同的地理單元、氣象水文特征、地形地貌特征甚至人類活動影響下開展全面的植被物候與植被生產力之間的響應關系研究將對青藏高原生態(tài)系統(tǒng)變化和預測有著重大意義。

[1] 陳建國,楊揚,孫航.高山植物對全球氣候變暖的響應研究進展[J].應用與環(huán)境生物學報,2011,03:435-446.

[2] 丁明軍,張鐿鋰,孫曉敏,等.近10年青藏高原高寒草地物候時空變化特征分析[J].科學通報,2012,33:3185-3194.

[3] BADECK F W,BONDEAU A,BOTTCHER K,et a1.Responses of spring phenology to climate change[J].New Phytologist,2004,162:295-309.

[4] HU J,MOORE D J P,BURNS S P,et a1.Longer growing seasons lead to less carbon sequestration by a subalpine forest [J].Global Change Biology,2010,16：771-783.

[5] DRAGONI D,SCHMIDW H P,CRAIG A.Evidence of increased net ecosystem productivity associated with a longer vegetated season in a deciduous forest in south-central Indiana,USA[J].Global Change Biology,2011,17：886-897.

[6] LIETH H.Modeling primary productivity of the world[J].Primary Productivity of the Biosphere,1975,14:237-263

[7] BALDOCCHI D D,WILSON K B.Modeling CO2and water vapor exchange of a temperature broadleaved forest across hourly to decadal time scales[J].Ecol.Modell.,2001,142:155-184.

[8] DUNN A L,BARFORD C C,WOFSY S C,et al.A long-term record of carbon exchange in a boreal black spruce forest:Means,responses to interannual variability,and decadal trends[J].Global Change Biol.,2007,13:577-590.

[9] RICHARDSON A D.Influence of spring and autumn phonological transitions forest ecosystem productivity[J].Phenology and Forest Productivity,2010,365:3227-3246.

[10] FALGE E,BALDOCCHI D,TENHUNEN J,et al.Seasonality of ecosystem respiration and gross primary production as derived from FLUXNET measurements[J].Agricultural and Forest Meteorology,DOI:10.1016/S0168-1923(02)00102-8.

[11] PIAO S L.Net carbon dioxide losses of northern ecosystems in response to autumn warming[J].Nature,2008,451:49-52.

[12] 莫申國,張百平,程維明,等.青藏高原的主要環(huán)境效應[J].地理科學進展,2004,23(2):88-96.

[13] XU M H,XUE X.A review of effects of climate warming on terrestrial plant-soil ecosystem[J].Chinese Bulletin of Life Sciences，2012,24:492-500.

[14] 宋春橋,游松財,柯靈紅,等.藏北高原植被物候時空動態(tài)變化的遙感監(jiān)測研究[J].植物生態(tài)學報，2011,35(8):853-863.

[15] 李英年,王啟基.氣候變暖對高寒草甸氣候生產潛力的影響[J].草地學報,2000,8(1):23-29.

[16] CHEN J J,NSSON P,TAMURA M,et al.A simple method for reconstructing a high-quality NDVI time-series data set based on the Savitzky-Golay filter[J].Remote Sensing of Environment,2004,91(3):332-344.

[17] BIAN J,LI A,SONG M,et al.Reconstruction of NDVI time-series datasets of MODIS based on Savitzky-Golay filter[J].Journal of Remote Sensing,2010,14(4):22-27.

[18] J?NSSON P,EKLUNDH L.TIMESAT—a program for analyzing time-series of satellite sensor data[J].Computers & Geosciences,2004,30(8):833-845.

[19] YU H,LUEDELING E,XU J.Winter and spring warming result in delayed spring phenology on the Tibetan Plateau[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,2010,107(51):22151-22156.

[20] FIELD C B,RANDERSON J T,MALMSTRM C M,et al.Global net primary production:Combining ecology and remote sensing[J].Remote Sensing of Environment,1995,51(1):74-88

[21] YANG H,MU S,LI J,et al.Effects of ecological restoration projects on land use and land cover change and its influences on territorial NPP in Xinjiang,China[J].CATENA,2014,115:85-95.

[22] 周才平,歐陽華,王勤學,等.青藏高原主要生態(tài)系統(tǒng)凈初級生產力的估算[J].地理學報,2004,1:74-79.

[23] 陳卓奇,邵全琴,劉紀遠,等.基于MODIS的青藏高原植被凈初級生產力研究[J].中國科學(地球科學),2012,3:402-410.

[24] SHEN M G,ZHANG G X,CONG N,et al.Increasing altitudinal gradient of spring vegetation phenology during the last decade on the Qinghai-Tibetan Plateau[J].Agricultural and Forest Meteorology,2014,189-190:71-80.

[25] DING M,ZHANG Y,SUN X,et al.Spatiotemporal variation in alpine grassland phenology in the Qinghai-Tibetan Plateau from 1999 to 2009[J].Chinese Science Bulletin,2013,58(3):396-405.

[26] 游松財,宋春橋,柯靈紅,等.基于 MODIS 植被指數(shù)的藏北高原植被物候空間分布特征[J].生態(tài)學雜志,2011,30(7):1513-1520.

[27] 李英年,趙亮,趙新全,等.5年模擬增溫后矮蒿草草甸群落結構及生產量的變化[J].草地學報,2004,3:236-239.

[28] NIEMAND C,K?STNER B,PRASSE H,et al.Relating tree phenology with annual carbon fluxes at Tharandt forest[J].Meteorologische Zeitschrift,2005,142:197-202.

[29] RICHARDSON A D,HOLLINGER D Y,DAIL D B,et al.Influence of spring phenology on seasonal and annual carbon balance in two contrasting New England forests[J].Tree Physiology,2009,29:321-331.

Response of NPP to Phenology Changes in the Tibet Plateau

YANG Bai-juan1,2,WANG Si-yuan1,CHANG Qing1,2,SUN Yun-xiao1,2,YIN Hang1,3,WANG Xiao-yue1,2

(1.InstituteofRemoteSensingandDigitalEarth,ChineseAcademyofSciences,Beijing100094; 2.UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049;3.ChinaUniversityofGeosciences,Beijing100083,China)

It is already an indisputable fact that the phenology of high-latitude areas has changed to a different extent following global warming.The research of this phenomenon is important for us to predict the response of terrestrial ecosystem to global change.However,the knowledge about the effects of phenology changes on biomass especially on vegetation net primary productivity (NPP) is hardly known.This paper took the Tibet Plateau (TP) as study area for its unique natural geographical environments and aimed to study the response mechanism between phenology and NPP.Firstly,phenology and NPP were detected respectively with dynamic threshold value method and CASA model based on MODIS NDVI dataset and meteorological data from 2002 to 2012 in the Tibet Plateau.Then,the paper described the spatio-temporal trends of phenology and NPP,and analyzed the impacts of phenology changes on NPP of different areas and vegetable types.The research also discussed the temperature and precipitation in different areas to better explain the response mechanism diversities.Conclusions can be drawn as follows:1) The beginning of growing season (BGS) of overall vegetations in Tibet Plateau has advanced during 2002 to 2012 at the rate of 0.034 d/a;the end of growing season(EGS) has delayed 0.299 d/a;the length of growing season(LGS) extended 0.300 d/a,and the annual NPP has increased 1.494 gC·m-2·a-1significantly.2) The extending of LGS can contribute to the increasing of NPP overall the Tibet Plateau.However this correlation is not notable and has regional differences because of the changing dominant meteorological factors.3) The advance of BGS has greater impact on NPP than the delay of EGS,and the effect of BGS mainly lies in the stimulation to the spring NPP.

Tibet Plateau;phenology;NPP;spatio-temporal evolution;response mechanism

2015-02-09；

2015-03-22

國家自然科學基金項目“青藏高原植被物候變化及其生物量響應機制研究”(D010702)

楊柏娟(1990-)，女，碩士研究生，研究方向為植被物候與全球變化。*通訊作者E-mail:wangsy@radi.ac.cn

10.3969/j.issn.1672-0504.2015.05.023

X87；P463

A

1672-0504(2015)05-0115-06