謝 婷，紀(jì)顯德，徐曉娜，岳峻杰，徐 翔，張化永

(華北電力大學(xué)工程生態(tài)學(xué)與非線性科學(xué)研究中心， 北京 102206)

隨著全球氣候變化的加劇，陸地生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化的響應(yīng)機制研究逐漸成為焦點之一，其中，植被可以最直觀地體現(xiàn)氣候變化[1-4]。作為反映植被變化最有效的指標(biāo)之一，凈初級生產(chǎn)力(net primary productivity,NPP)是指植被在單位時間、單位面積上積累的有機物質(zhì)的總量，其大小等于光合作用吸收的碳減去呼吸作用釋放的碳[5-8]。早在19世紀(jì)中期，已有學(xué)者開始在多個不同的尺度上研究陸地生態(tài)系統(tǒng)的NPP格局，但截至目前關(guān)于氣候因子對NPP的影響問題仍未達成共識[9-12]。

大尺度上，劉剛等[13]利用全球陸表特征數(shù)據(jù)集(global and surface satellite,GLASS)對2001—2014年中國植被NPP進行估算；周偉等[14]利用光能利用率模型(carnegie-ames-stanford approach,CASA)對1982—2010年中國草地NPP進行模擬，并對其時空變化進行分析。小尺度上，鄭穎娟[15]利用CASA模型對2009年河北省不同植被類型的NPP進行估算；劉征等[16]利用CASA模型對2012年河北省北部山區(qū)的NPP及其時空變化進行研究；王雪等[17]利用CASA模型對2013—2015年張家口市蔚縣礦區(qū)的NPP進行估算。

MOD17A3是基于中分辨率成像光譜儀MODIS的遙感參數(shù)，通過BIOME-BGC模型對全球植被NPP進行計算的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，目前已在全球范圍內(nèi)的植被生物量估算、環(huán)境監(jiān)測和全球變化等研究中得到驗證和廣泛應(yīng)用[18-19]。張莎等[20]利用MOD17A3數(shù)據(jù)對2001—2010年河北省植被NPP的時空格局進行研究；Yuan等[21]利用遙感數(shù)據(jù)FPAR(16-day MODIS fraction of photosynthetically active radiation absorbed by vegetation)和CASA模型對2001年河北省北部的張家口市和承德市的NPP時空分布進行研究。

河北省農(nóng)業(yè)資源豐富，近年來經(jīng)濟和社會發(fā)展較為迅速，全年生產(chǎn)總值目前位居全國第六，其北部山區(qū)也由于豐富的植物資源而成為河北省重要的碳庫，具有巨大的生態(tài)及社會效益[22]。張家口市地處河北省西北部，以其“連接京津、溝通晉蒙”的交通樞紐位置和“現(xiàn)行長城最多地區(qū)”的文化底蘊，成為整個冀西北地區(qū)的重要城市之一。作為2022年冬奧會的舉辦地，張家口市的生態(tài)和社會環(huán)境引起了人們的重視。然而近半個世紀(jì)以來，張家口市及整個河北省的山區(qū)植被發(fā)生了劇烈變化，生態(tài)系統(tǒng)的平衡遭到破壞。NPP是能有效反映生態(tài)系統(tǒng)變化的指標(biāo)之一，近年來已經(jīng)有部分學(xué)者對河北省及張家口市蔚縣的NPP及其時空變化進行研究[15-17,20-21]，但并沒有對張家口市NPP的長期時空分布進行研究。目前，基于MOD17A3數(shù)據(jù)對張家口市植被NPP的相關(guān)研究也未見報道。

應(yīng)用MOD17A3遙感數(shù)據(jù)，同時結(jié)合水系分布、土地利用和氣象數(shù)據(jù)，對2000—2014年張家口市植被NPP進行研究，旨在揭示張家口市植被NPP的總體時空分布格局，氣候因子對張家口市植被NPP的影響。這對研究張家口市的碳循環(huán)和碳收支具有重要的理論指導(dǎo)作用，同時也為冬奧會進行前張家口市的生態(tài)修復(fù)工作提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)域與方法

1.1研究區(qū)概況張家口市(113°82′～116°45′E，39°56′～42°17′N)位于我國河北省的西北部，地處華北平原，東部鄰近河北省承德市，東南緊靠政治文化中心北京市，南部鄰近河北省保定市，西、西南與山西省接壤，北、西北與內(nèi)蒙古自治區(qū)交界，總面積3.67萬km2。該市下轄16個區(qū)縣，主要分布有森林、草地和耕地三大土地利用類型。張家口市地勢從西北向東南遞低，且橫向有陰山山脈連通東西，縱向有南部的太行山余脈，水資源分布集中在中北和東南的山地。因此雖然張家口市在氣候上全部屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，但年均溫呈現(xiàn)中部高、四周低的趨勢，而年降水量則呈現(xiàn)從東南向西北遞減的趨勢。相應(yīng)地，土地利用類型也從東南部的森林向西北部的耕地和草地過渡。

1.2數(shù)據(jù)

1.2.1NPP數(shù)據(jù)。NPP數(shù)據(jù)來源于MOD17A3(2000—2014)產(chǎn)品，其時間分辨率為1年，空間分辨率為1 km。使用ARCGIS 10.3將下載的MOD17A3數(shù)據(jù)從HDF格式轉(zhuǎn)換成Grid格式，接著對Grid格式下的圖像進行空間拼接。最后利用張家口市行政區(qū)劃圖，裁取張家口市2000—2014年的NPP柵格圖像。

1.2.2氣象數(shù)據(jù)。氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn)，該研究下載了2000—2011年遍布于河北省的21個標(biāo)準(zhǔn)氣象站點的月均溫和月降水?dāng)?shù)據(jù)。然后使用ArcGIS 10.3將下載的氣象數(shù)據(jù)根據(jù)其各自來源的氣象站點的經(jīng)緯度信息進行Kriging空間插值，從而得到與NPP數(shù)據(jù)像元大小能夠完全重疊的氣象柵格數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)掩膜，裁取河北張家口市年均溫和年降水的柵格圖像。

1.3研究方法

1.3.1NPP年際變化的趨勢分析。采用簡單插值法和一元線性回歸分析法來定量描述2000—2014年逐像元NPP隨時間尺度的變化趨勢。簡單差值法，是對單個像元不同時期的柵格進行相減，利用柵格之間的差值來衡量變化的大小[22]：

(1)

簡單差值法能夠直接反映15年間張家口市不同地區(qū)NPP的變化特征，但由于其計算過程只考慮了端點年份的NPP柵格間的差異，所以其結(jié)果經(jīng)常會被端點年份的特殊氣候，比如極端天氣所影響[23]。而一元線性回歸分析方法能夠在一定程度上削減特殊年份極端天氣造成的影響，所以這樣能夠更加真實地反映NPP在15年內(nèi)的演變趨勢。計算單個像元一元線性擬合方程的斜率[24]：

(2)

式中，Slope為擬合方程的斜率；t為年份；NPPj為第j年NPP值；n為研究序列的長度，即n=15。斜率為負表示下降，斜率為正表示上升。利用NPP序列與時間序列(年份)的Pearson相關(guān)關(guān)系的顯著性來代表NPP年際間變化趨勢的顯著性，即表示變化趨勢的可置信程度的高低，與變化快慢無關(guān)。結(jié)合一元擬合斜率和變化趨勢的顯著性檢驗，將NPP的年際變化趨勢劃分為以下5個等級：極顯著減少(Slope<0,P<0.01)；顯著減少(Slope<0,0.010.05)；顯著增加(Slope>0,0.010,P<0.01)。

1.3.2NPP年際變化的穩(wěn)定性分析。計算2000—2014年單個像元NPP的變異系數(shù)，用來評估NPP在時間序列上的穩(wěn)定性。變異系數(shù)的計算方式如下[24]：

(3)

1.3.3NPP與氣候因子的相關(guān)性分析。采用空間分析法進行逐像元的NPP分析，并探討各氣候因子(年均溫和年降水)對NPP的影響，首先求出簡單相關(guān)系數(shù)，然后求出偏相關(guān)系數(shù)[25]。計算NPP和氣候因子(年均溫和年降水)間相關(guān)系數(shù)的計算方式如下：

(4)

基于降水量的NPP與溫度的偏相關(guān)系數(shù)，基于溫度的NPP與降水量的偏相關(guān)系數(shù)計算方式如下：

(5)

式中，r123為將變量3固定后變量1與變量2之間的偏相關(guān)系數(shù)，r12、r23、r13分別表示變量1與變量2、變量2與變量3、變量1與變量3的相關(guān)系數(shù)，偏相關(guān)系數(shù)是指當(dāng)2個變量同時與第3個變量相關(guān)時，剔除第3個變量的影響之后的另2個變量的相關(guān)系數(shù)，更能反映單一氣候因子對NPP的影響，因此該研究的相關(guān)分析均采用偏相關(guān)系數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1NPP的空間分布格局2000—2014年，張家口市年均單位面積上的NPP分布總體呈現(xiàn)西低東高、北低南高的變化趨勢，變化范圍為0～472.4 g/(m2·a)，平均值為230.5 g/(m2·a)(圖1)。張家口市NPP值隨經(jīng)度的增加而增大，隨緯度和海拔的增加而減小(圖2)。年平均NPP呈現(xiàn)出較明顯的經(jīng)向地帶性“條帶”分布特征，即與經(jīng)度呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.261(P<0.01，n=55 533)；與緯度和海拔都呈顯著弱相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.047(P<0.01，n=55 533)和-0.031(P<0.01，n=55 533)。張家口市NPP低值區(qū)[<200 g/(m2·a)]占其總面積的23.79%；大部分分布在200～300 g/(m2·a)，占張家口市總面積的64.90%。張家口市NPP的高值區(qū)[>300 g/(m2/a)]主要分布在張家口市東南地區(qū)，天然植被主要是溫帶落葉闊葉林。

2.2NPP的年際變化格局整體來看，15年間，張家口市年平均NPP都呈波動上升的趨勢(圖3)。張家口市年平均NPP最大值出現(xiàn)在2004年，為278.9 g/(m2·a)，最小值出現(xiàn)在2001年，僅為182.6 g/(m2·a)。

對該研究始末時間端點2000年和2014年NPP圖像進行簡單差值法計算，生成張家口市植被NPP變化的空間分布圖(圖4)。對比2014年和2000年的圖像，大部分區(qū)域的NPP增長，只有少部分區(qū)域的NPP減小。張家口市年NPP減少的面積占市總土地面積的3.9%；年NPP增加的面積占96.1%，其中增加0～50、50～100、100～150和>150 g/(m2·a)的面積分別占2.2%、2.0%、2.6%和89.3%。

運用一元線性回歸分析方法得到張家口市不同地區(qū)植被年均NPP在15年間的年際變化趨勢及其顯著性的空間分布圖(圖5)，發(fā)生極顯著減少、顯著減少、變化不顯著、顯著增加和極顯著增加的面積分別占張家口市總土地面積的0.2%、0.2%、75.9%、14.5%和9.1%，年均NPP呈增加(極顯著和顯著)與減少(極顯著和顯著)的面積比率為50.2。說明2000—2014年張家口市年均NPP總體呈現(xiàn)增長趨勢，其固碳能力增加。

圖 1 2000—2014年張家口市NPP平均值的空間分布格局Fig.1 Spatial pattern of mean annual NPP in Zhangjiakou from 2000 to 2014

注：a.沿經(jīng)度梯度的空間格局，b.沿緯度梯度的空間格局，c.沿海拔梯度的空間格局，d.頻度分布Note:a.Longitudinal gradient,b.Latitudinal gradient,c.Elevational gradient,d.Frequency distribution of 15-year mean annual mean NPP by pixels in Zhangjiakou圖 2 像元尺度上張家口市15年植被年平均NPP、空間格局和頻度分布Fig.2 Variation in 15-year mean annual NPP by pixels

15年間張家口市不同地區(qū)的年均NPP穩(wěn)定性(由年均NPP變異系數(shù)度量)存在明顯的空間差異(圖6)，高波動(CV>19.0%)區(qū)域占張家口市總土地面積的6.7%，較高波動(CV：16.0%～19.0%)區(qū)域占13.2%，中等波動(CV：13.0%～16.0%)區(qū)域占27.7%，較低波動(CV：10.0%～13.0%)區(qū)域占37.9%，低波動(CV<10.0%)區(qū)域占14.5%，這說明張家口市植被年均NPP整體相對穩(wěn)定。

2.3NPP對氣候因子的響應(yīng)植被的生長與氣候因素密切相關(guān)，由圖7可知，以年為時間單位，張家口市植被年均NPP與年降水和年均溫的平均相關(guān)系數(shù)(即以像元為基本單位計算平均相關(guān)系數(shù))分別為0.299和-0.077，平均偏相關(guān)系數(shù)分別為0.321和0.091，說明張家口市植被年均NPP總體上與年降水的相關(guān)性更高，呈正相關(guān)關(guān)系。根據(jù)年均NPP與年降水和年均溫的偏相關(guān)系數(shù)劃分4個象限，發(fā)現(xiàn)張家口市年均NPP主要受年降水的影響，與年降水呈正相關(guān)的區(qū)域面積占張家口市總土地面積的98.6%，其中68.2%與年均溫呈正相關(guān)，30.4%與年均溫呈負相關(guān)。

圖 3 2000—2014年張家口市年平均NPP變化動態(tài)Fig.3 Dynamics of mean annual NPP in Zhangjiakou during 2000-2014

圖 4 2014年與2000年張家口市植被NPP差值的空間分布格局Fig.4 Difference of NPP in Zhangjiakou between 2014 and 2000

圖 5 2000—2014年張家口市年均NPP線性擬合斜率(a)和顯著性(b)Fig.5 Linear regression slope(a) and significance(b) of NPP in Zhangjiakou during 2000-2014

3 討論

2000—2014年，張家口市植被NPP集中在200～300 g/(m2·a)，其平均值為230.5 g/(m2·a)，這和張莎等[20]對2001—2010年整個河北省NPP的研究結(jié)果大致相同。張家口市NPP總體呈現(xiàn)西北低、東南高的分布趨勢，這和前人在河北省北部[21,26]、整個河北省[14]上的研究結(jié)果一致。這是由于張家口市東南地區(qū)植被覆蓋率較高，植被類型以闊葉林為主，光合作用比較強烈，年均NPP的高值區(qū)[>350 g/(m2·a)]多出現(xiàn)在這些地方；張家口市南部有太行山余脈，該區(qū)多為基巖裸露的石質(zhì)山地，生境破碎，植被覆蓋率低，降雨量少，蒸發(fā)量大，土壤瘠薄，林木生長緩慢，年均NPP大多在50～150 g/(m2·a)，局部<50 g/(m2·a)；而NPP最小值主要位于城市及其周邊地區(qū)，這是由工業(yè)污染和城市化建設(shè)造成的。該研究還發(fā)現(xiàn)張家口市NPP值隨經(jīng)度的增加而增大，但隨緯度和海拔的增加而減小。此外，張家口市年平均NPP呈現(xiàn)出較明顯的經(jīng)向地帶性“條帶”分布特征，這和前人在河北省的研究結(jié)果一致，可能是由于經(jīng)向地帶有太行山山脈分布的緣故[16,20]。

根據(jù)簡單差值和一元線性回歸分析得知，15年來張家口市植被NPP總體上呈增長趨勢，這符合中國植被的增長趨勢[13]。張莎等[20]發(fā)現(xiàn)河北省2001—2010年植被NPP整體呈下降趨勢，王雪等[17]發(fā)現(xiàn)蔚縣2013—2015年植被NPP整體也呈現(xiàn)下降趨勢。而根據(jù)年際變化的穩(wěn)定性分析，張家口市植被年均NPP整體相對穩(wěn)定，大部分地區(qū)植被NPP的變化百分率大于10%，說明張家口市整體上植被生長狀況得到改善；植被NPP的變化百分率<-10%的植被主要分布在張家口市康?？h、橋東區(qū)和橋西區(qū)，說明這些地區(qū)植被生長狀況有所退化。此外，NPP在2001年最低，在2004年最高，這也和前人的研究結(jié)果完全一致[20]，說明張家口市NPP在整個河北省內(nèi)處于平均水平，且2011—2014年張家口市NPP沒有發(fā)生突變。

為了研究張家口市NPP對氣候因子的響應(yīng)，根據(jù)河北省21個標(biāo)準(zhǔn)氣象站點的逐年數(shù)據(jù)，分析2000—2011年河北省年降水和年均溫的波動，發(fā)現(xiàn)氣候呈現(xiàn)水熱同增的趨勢(圖8)。其中，年降水量呈現(xiàn)明顯的增長趨勢(圖8a)，而年均溫的增長速度較為緩慢(圖8b)。因此，2000—2011年張家口市植被NPP的增長可能主要是由年降水的增加引起的，這與中國植被、中國草地、河北省和蔚縣尺度上NPP的部分研究結(jié)果一致[13-15,17,20]。充足的降水提高了土壤中的水分含量，為植物在生長季節(jié)中所需的水分提供了保障，從而保證了生產(chǎn)力的增長趨勢。同時，足夠的溫度給生長季節(jié)的植物提供了充足的熱量，一定程度上提高光合作用速率，也有利于植被生產(chǎn)力的提高。

圖 6 2000—2014年張家口市年均NPP變化穩(wěn)定程度Fig.6 Coefficient of variation of NPP in Zhangjiakou during 2000-2014

圖7 張家口市年NPP與年降水和年均溫的相關(guān)系數(shù)及偏相關(guān)系數(shù)Fig.7 Correlation coefficient and partial correlation coefficient between annual NPP and annual precipitation and annual mean temperature in Zhangjiakou

圖8 2000—2011年河北省年降水量和年均溫的變化Fig.8 Changes of annual precipitation and temperature in Hebei Province during 2000-2011