張曉藝,馮仲科,張曉麗,范永祥
(北京林業(yè)大學(xué) 精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100083)
全球氣候變化是當(dāng)今生態(tài)發(fā)展的熱點(diǎn)問題,位于我國心臟地帶的京津冀地區(qū)近年來的生態(tài)建設(shè)出現(xiàn)了種種問題,這種情況受到了社會(huì)的廣泛關(guān)注。森林植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)水平是決定生態(tài)發(fā)展方向的重要因素,NPP作為陸地生態(tài)系統(tǒng)中物質(zhì)循環(huán)與能量流動(dòng)的重要組成部分和陸地植被生長或生產(chǎn)活動(dòng)的測量媒介,不僅直觀反映了植被群落在自然環(huán)境下的生產(chǎn)能力,而且是判定生態(tài)系統(tǒng)碳積累和調(diào)節(jié)生態(tài)過程的主要因子,而氣候變化會(huì)對(duì)植被生產(chǎn)力的高低產(chǎn)生很大影響[1-4]。
傳統(tǒng)的樣地清查研究方法在典型樣地中,以土壤、植被及凋落物等的生物量作為研究植被凈初級(jí)生產(chǎn)力的基礎(chǔ),費(fèi)時(shí)費(fèi)力又很難保證準(zhǔn)確性[5]。隨著遙感與GIS的發(fā)展,可以獲得準(zhǔn)確的歷史數(shù)據(jù),快速定量,并通過植被生產(chǎn)力和氣候因子的空間分布制圖,直觀地反映時(shí)空分布情況及二者間的相關(guān)關(guān)系,為實(shí)現(xiàn)京津冀地區(qū)協(xié)同發(fā)展的生態(tài)建設(shè)提供數(shù)據(jù)支撐[6-8]。通過研究森林植被凈初級(jí)生產(chǎn)力NPP和氣候因子的變化情況,得出NPP對(duì)氣候因子的響應(yīng)規(guī)律,以此為未來NPP的變化趨勢提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ),并為生態(tài)發(fā)展建設(shè)提出針對(duì)性建議。
遙感數(shù)據(jù)MODIS衛(wèi)星遙感產(chǎn)品MOD17A3數(shù)據(jù)來源于美國地質(zhì)勘探局[9-10]。包括Gpp_1 km,Npp_1 km 和Gpp_Npp_QC_1 km三個(gè)波段。
氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集。
1.2.1MODIS遙感產(chǎn)品數(shù)據(jù)計(jì)算方法
MODIS產(chǎn)品MOD17A3數(shù)據(jù)的NPP波段,可定量反映NPP的空間分布[11]。獲取包括從2000到2014年共15 a的數(shù)據(jù),每年包括中國區(qū)范圍內(nèi)編號(hào)“h26v04”、“h26v05”、“h27v04”、“h27v05”4部分?jǐn)?shù)據(jù)。使用HDFExoplorer文件查看器,讀取HDF格式文件,分辨率為1 km,使用ArcGIS的“以表格顯示分區(qū)統(tǒng)計(jì)功能”,將各像元數(shù)值按一定規(guī)律和單位轉(zhuǎn)換處理為NPP值,計(jì)算京津冀地區(qū)各年度NPP均值。將HDF格式文件轉(zhuǎn)換為TIFF格式,并按京津冀區(qū)矢量范圍進(jìn)行裁剪,完成空間分布制圖。
1.2.2氣象數(shù)據(jù)空間分析方法
獲取2000—2014年氣象數(shù)據(jù),在中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的中國地面氣候資料年值數(shù)據(jù)集中獲取北京、天津、河北三個(gè)地方的日照時(shí)數(shù)(1 h),平均風(fēng)速(1 m/s),降水量(1 mm),平均相對(duì)濕度(1%),平均水汽壓(1 hPa)和平均氣溫(1℃)數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)整理成按照不同年份分類的數(shù)據(jù),每年包括京津冀地區(qū)的不同氣象站點(diǎn)的數(shù)據(jù)。北京的氣象站點(diǎn)包括延慶、密云、北京;天津的氣象站點(diǎn)包括寶坻、天津、塘沽;河北省的氣象站包括張北、蔚縣、石家莊、邢臺(tái)、豐寧、張家口等。
采用WGS-84坐標(biāo)系統(tǒng),按各區(qū)站點(diǎn)的經(jīng)緯度將各站點(diǎn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS中,京津冀地區(qū)各氣象站點(diǎn)分布見圖1,在屬性表中可查得各氣象要素?cái)?shù)值。在ArcGIS的空間統(tǒng)計(jì)模塊中,根據(jù)京津冀地區(qū)矢量范圍對(duì)氣象數(shù)據(jù)各屬性值進(jìn)行克里金空間插值,插值得到與MODIS數(shù)據(jù)具有相同坐標(biāo)系和分辨率的柵格圖像。
圖1 京津冀地區(qū)氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Meteorological stations distruibution in Jing-Jin-Ji region
2.1.1NPP空間分析
利用MOD17A3數(shù)據(jù)對(duì)京津冀地區(qū)森林植被進(jìn)行凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)的估算,京津冀及各行政區(qū)NPP結(jié)果如表1所示。
表 1 京津冀地區(qū)及各行政區(qū)NPP數(shù)據(jù)Table 1 NPP data of study area and each administrative district
如圖2所示,京津冀地區(qū)森林植被凈初生產(chǎn)力的總體空間分布情況:京津冀地區(qū)NPP范圍跨度較大,西部和東南部部分地區(qū)NPP值較低,最低值出現(xiàn)在西北部,北部和西南部地區(qū)NPP值較高。京津冀地區(qū)NPP高值主要分布在境內(nèi)的燕山山脈,即冀北山地和北京北部山區(qū)和太行山脈,即北京西部及冀西山區(qū)。由于燕山山脈和太行山脈的林區(qū)中的落葉闊葉林區(qū)是主要的植被生產(chǎn)力的來源,因此NPP高值區(qū)分布在此。NPP低值主要分布在河北北部燕山山脈針葉林區(qū)和西部山地的混交林和灌叢林區(qū),以及東部沿海地區(qū)。從行政區(qū)域上看,北京市和河北省承德市NPP值較高,天津市和河北省的廊坊市NPP值較低,NPP空間分布與各行政區(qū)森林植被覆蓋情況有很大關(guān)系,河北省承德市的森林面積最大,而廊坊市的森林覆蓋率較小,僅為2.9%。
圖2 2000—2014年研究區(qū)NPP空間分布Fig. 2 NPP distribution of study area from 2000 to 2014
2.1.2氣候因子空間分析
從克里金插值結(jié)果空間制圖可以看出,京津冀地區(qū)平均氣溫(見圖3)總體狀況從北至南,溫度不斷遞增,西部比東部平均氣溫稍低,各年度平均氣溫的空間分布情況類似,不過從2000年至2014年,京津冀地區(qū)最低氣溫出現(xiàn)范圍逐漸向東延伸,2014年北京地區(qū)出現(xiàn)了局部高溫的情況。
圖3 2000—2014年研究區(qū)年均氣溫空間分布Fig. 3 Annual average temperature spatial distribution
圖4 2000—2014年研究區(qū)年降水量空間分布Fig. 4 Annual precipitation spatial distribution of study area from 2000 to2014
從克里金插值結(jié)果空間制圖得出,京津冀地區(qū)年降水量(見圖4),總體趨勢從西到東不斷遞增,北部地區(qū)較南部地區(qū)值較高。2002年京津冀地區(qū)南部該規(guī)律出現(xiàn)反轉(zhuǎn),由西南至東南,年降水量逐漸遞減; 2014年降水量由西南至東北逐漸遞增,最高值出現(xiàn)在北京西部和天津北部。北京與天津兩市降水量較高,北京市降水量東部比西部多,天津市降水量北部比南部多。
2.1.3時(shí)間動(dòng)態(tài)分析
時(shí)間動(dòng)態(tài)分析包括NPP和氣候因子的分析,NPP和氣候因子各年數(shù)據(jù)見表2。
其中NPP的時(shí)間動(dòng)態(tài)分析如圖5所示,從2000—2014年,京津冀地區(qū)NPP空間分布格局大體保持一致,平均年NPP為596.08 gc/m2,年度NPP均值時(shí)間曲線在2002年達(dá)到最低值511 gc/m2,2004年達(dá)到最高值686 gc/m2,2002年至2004年,增長幅度較大,之后時(shí)間曲線波動(dòng),在2008年出現(xiàn)小峰,在2010年有一個(gè)小的低谷。
2.2.1空間相關(guān)分析
將各年平均氣溫與NPP空間分布圖進(jìn)行疊加分析得到:京津冀地區(qū)西北角平均氣溫值較低,其對(duì)應(yīng)位置NPP值也較低,隨著年均溫從西北到東南逐漸增大,NPP大體變化也由西北到東南逐漸增大。冀北山地和北京西北部地區(qū)NPP與氣溫都較高,北京市局部氣溫較高的地方NPP值較高,說明較高氣溫會(huì)對(duì)NPP的提高提供有利的氣候條件。從空間分布可以看出氣溫對(duì)NPP有正相關(guān)影響。
京津冀地區(qū)隨著年降水量從西至東逐漸增大,NPP大體變化也由西至東逐漸增大,不過NPP的空間分布在東南部出現(xiàn)了值更低的現(xiàn)象。京津冀地區(qū)的年降水量,從西至東逐漸增加,而北部地區(qū)較南部地區(qū)值較高,同樣,研究區(qū)內(nèi)的NPP分布也是北部高于南部。從行政區(qū)域上看,河北省西北部分區(qū)域降水量較低,其NPP值很低;北京市和河北省的承德市降水量較高,且從2000年至2014年,該區(qū)域降水量有緩慢增多趨勢,其NPP值也較其它地區(qū)相對(duì)較高。從空間分布整體情況來看,降水量對(duì)NPP有正相關(guān)影響。
表 2 各年NPP和氣候因子數(shù)據(jù)Table 2 NPP and meteorological data of study area
圖5 京津冀地區(qū)NPP時(shí)間變化曲線Fig. 5 NPP-time variation curve in Jing-jin-ji region
2.2.2時(shí)間相關(guān)分析
從時(shí)間上探究森林植被凈初生產(chǎn)力與氣候因子的關(guān)系,用SPSS軟件進(jìn)行雙變量Pearson相關(guān)分析。2000年至2014年NPP與各氣候因子的描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)關(guān)系見表3。
其中NPP與降水量的相關(guān)關(guān)系呈現(xiàn)顯著性。NPP與降水量的相關(guān)分析結(jié)果見表4。NPP與年降水量為正相關(guān)關(guān)系,NPP隨年降水量的增大而增大。相關(guān)系數(shù)為0.515,顯著性(雙側(cè))為0.05,NPP與年降水量的相關(guān)性在0.05水平上顯著相關(guān)。
表 3 NPP與氣候因子描述性統(tǒng)計(jì)量Table 3 NPP and climate factors data statistical magnitude
表 4 NPP與降水量的相關(guān)性Table 4 Correlation of NPP and precipitation
如圖6所示,由NPP與降水量的時(shí)間變化曲線對(duì)比,可以看出NPP與降水量時(shí)間變化規(guī)律基本一致,曲線直觀體現(xiàn)了NPP與降水量之間的顯著相關(guān)性。圖7為以降水量為橫坐標(biāo),NPP為縱坐標(biāo)的散點(diǎn)圖,此圖走勢更清晰明確地印證了二者之間的關(guān)系,NPP隨年降水量的增大而增大,NPP與年降水量為正相關(guān)關(guān)系。
圖6 NPP與降水量時(shí)間變化曲線Fig. 6 NPP-time and precipitation-time variation curve in Jing-Jin-Ji region
圖7 NPP與降水量散點(diǎn)Fig. 7 NPP and precipitation scatter diagram
(1)NPP與氣候因子的空間相關(guān)性
隨著京津冀地區(qū)年均溫從西北到東南逐漸增大,NPP大體變化也由西北到東南逐漸增大。隨著年降水量從西至東逐漸增大,NPP也由西至東逐漸增大,從空間分布整體情況來看,氣溫和降水量均對(duì)NPP有正相關(guān)影響。
(2)NPP與氣候因子的時(shí)間相關(guān)性
由NPP與氣候因子的相關(guān)分析得出NPP與降水量之間存在顯著相關(guān)性,NPP與年降水量為正相關(guān)關(guān)系,NPP隨年降水量的增大而增大。未來降水量若有增多趨勢,則對(duì)森林植被生產(chǎn)力的提高提供了有利的氣候條件。
據(jù)此,可以通過增加降水量,來提高京津冀地區(qū)的森林植被生產(chǎn)力。植樹造林,恢復(fù)植被,修建水庫,擴(kuò)大水面和濕地都將會(huì)使空氣的濕度增加,降水增多。在京津冀一體化協(xié)同發(fā)展的過程中,通過一系列生態(tài)修復(fù)手段,改善京津冀地區(qū)的生態(tài)環(huán)境,加強(qiáng)京津冀地區(qū)的生態(tài)文明建設(shè)[12]。
(1)對(duì)NPP估算,除了利用MOD17A3數(shù)據(jù)計(jì)算,還可根據(jù)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)模型如Chikugo、CASA模型估算NPP[13]。由于只采用單一的計(jì)算方法,可能導(dǎo)致NPP值存在誤差。進(jìn)一步研究會(huì)通過利用模型估算NPP的方法對(duì)現(xiàn)有NPP結(jié)果進(jìn)行比對(duì)與驗(yàn)證,為NPP與氣候因子關(guān)系的研究提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
(2)氣象站點(diǎn)的信息空間插值后由于地表植被覆蓋、地形起伏等因素,存在誤差[14-16],因此在插值時(shí)必須考慮到陸面不均勻性。使用克里金插值法把氣象數(shù)據(jù)從站點(diǎn)插值到區(qū)域上,存在一定的誤差。氣象數(shù)據(jù)的空間插值有很多不同的方法[17],為了提高插值精度可從以下方面著手:增加原始數(shù)據(jù)站點(diǎn)的數(shù)量,同時(shí)站點(diǎn)的分布應(yīng)盡量均勻。站點(diǎn)越多,精度越高;盡量考慮地形、地表植被覆蓋等對(duì)插值的影響;研究更適合的插值方法,以減少誤差。
(3)對(duì)結(jié)果進(jìn)行討論,京津冀地區(qū)2000年至2014年森林植被凈初生產(chǎn)力與部分氣象因子相關(guān)性不顯著,NPP與這些氣象因子相關(guān)性很小,如平均風(fēng)速和平均水汽壓,NPP幾乎不受這些氣象因子變化的影響。如果采用不同的相關(guān)性的分析方法可能會(huì)出現(xiàn)不同的結(jié)果。日后可以采用不同的分析方法研究氣象因子對(duì)森林植被生產(chǎn)力的影響規(guī)律,并對(duì)不同分析結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。
(4)在全球變暖的趨勢下,進(jìn)一步討論氣候變化對(duì)京津冀地區(qū)森林植被生產(chǎn)力的影響。隨著全球變暖,大氣水循環(huán)加快,總降水量會(huì)增加[18-21]。但由于全球變暖,極端天氣氣候事件增加,災(zāi)害性天氣強(qiáng)度增大,這樣會(huì)造成降水分布不均勻[22],可能造成部分地區(qū)降水量增大,而某地區(qū)干旱程度加大的情況。所以在全球變暖造成的總降水量增加的情況下,森林植被生產(chǎn)力不一定會(huì)提高。我們還是要竭力抑制全球變暖的速度,減少極端天氣氣候事件,改善京津冀地區(qū)的生態(tài)環(huán)境。