溫旭丁,羅趙慧,符良剛

(1.海南新綠神熱帶生物工程有限責(zé)任公司,海南?？?570100;2.生態(tài)環(huán)境部華南環(huán)境科學(xué)研究所,國家環(huán)境保護(hù)城市生態(tài)環(huán)境模擬與保護(hù)重點(diǎn)實驗室,廣東廣州 510535;3.海南省白沙黎族自治縣林業(yè)局，海南白沙黎族自治縣 572800)

0 引言

植被凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)是綠色植物在單位時間和單位面積上的干物質(zhì)積累量[1-3]，其大小不僅反映了植被的生產(chǎn)能力，也表征了生態(tài)系統(tǒng)功能和質(zhì)量，在調(diào)節(jié)全球碳平衡中發(fā)揮著重要作用，成為目前研究熱點(diǎn)之一[4-6]。傳統(tǒng)的地面觀測方法費(fèi)時費(fèi)力，且觀測尺度有限。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，基于遙感手段的NPP反演已比較成熟且得到廣泛應(yīng)用[7]。例如，鞏杰等[8]采用Carnegie-Ames-Stanford Approach (CASA)模型分析甘肅白龍江流域植被NPP時空變化；劉旻霞等[9]和汪東川等[7]利用MODIS NPP產(chǎn)品數(shù)據(jù)，分別分析青海省和京津冀城市群植被NPP時空變化；陳曉玲等[3]分析了湖南省亞熱帶山地丘陵區(qū)植被NPP時空變化及其與氣候因子的關(guān)系；戴爾阜等[10]研究發(fā)現(xiàn)中國南方紅壤丘陵區(qū)植被NPP與年均溫度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

以往研究NPP變化趨勢或NPP對氣候因子的響應(yīng)時，大多采用線性回歸法[8,11，12]。這種方法對數(shù)據(jù)要求較高(如正態(tài)分布等)，而自然界中的變量很難甚至不能滿足上述要求，且得出的變化趨勢僅為線性變化趨勢，忽略了NPP變化的非線性問題。另外，以往研究在分析NPP對氣候因子的響應(yīng)時，忽略了氣候因子間的多重共線性，從而增加了研究結(jié)果的不確定性。土地利用變化是人類活動對自然生態(tài)系統(tǒng)影響的最直接信號[13]，直接關(guān)系到區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量及其穩(wěn)定性。如趙曉等[14]研究了土地利用變化對三峽庫區(qū)重慶段植被NPP的影響，結(jié)果表明土地利用類型變化影響植被固碳能力、NPP空間分布；彭月月等[15]研究了土地利用變化對成都市植被NPP的影響，結(jié)果表明建設(shè)用地面積比例變化顯著影響區(qū)域植被NPP。土地利用變化所導(dǎo)致的土地利用結(jié)構(gòu)改變對NPP的影響，直接關(guān)系到區(qū)域碳儲量變化以及區(qū)域碳中和目標(biāo)的實現(xiàn)。土地利用變化中的城市擴(kuò)張和生態(tài)恢復(fù)對NPP產(chǎn)生不同程度的影響，而以往研究大多只關(guān)注城市擴(kuò)張對NPP的影響[16，17]，因此有必要分別探討城市擴(kuò)張和生態(tài)恢復(fù)對區(qū)域NPP的影響。

城市群作為國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略核心區(qū)和國家新型城鎮(zhèn)化的主體區(qū)，在推動形成人與自然和諧發(fā)展的現(xiàn)代化建設(shè)新格局中發(fā)揮著重要作用。粵港澳大灣區(qū)建設(shè)是習(xí)近平總書記親自謀劃、親自部署、親自推進(jìn)的國家重大發(fā)展戰(zhàn)略，但隨著粵港澳大灣區(qū)城市群城市化進(jìn)程不斷加快，該區(qū)域景觀格局發(fā)生顯著變化，重要生態(tài)空間和典型生態(tài)系統(tǒng)受到侵占與擠壓，成為生態(tài)環(huán)境問題集中激化的敏感區(qū)和重點(diǎn)治理區(qū)。因此，本研究以粵港澳大灣區(qū)為例，探究在氣候變化和人類活動干擾雙重影響下，氣候與土地利用變化對粵港澳大灣區(qū)植被NPP的影響，為深入研究粵港澳大灣區(qū)生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量、植被保護(hù)、生態(tài)修復(fù)和區(qū)域生態(tài)安全提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

2001-2018年Enhanced Vegetation Index (EVI)數(shù)據(jù)來源于美國國家航空航天局的地球觀測系統(tǒng)EVI/MODIS數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)空間分辨率為0.5 km，時間分辨率為16 d。氣溫、降雨和太陽輻射量數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://data.cma.cn/)，時間跨度為2001-2018年，所有數(shù)據(jù)均由國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心嚴(yán)格檢驗和校正[18]。氣象數(shù)據(jù)采用空間克里格插值法，輸出0.5 km×0.5 km的柵格圖像。土地利用類型數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心，空間分辨率為30 m×30 m。該數(shù)據(jù)集在全國范圍內(nèi)進(jìn)行統(tǒng)一集成和質(zhì)量檢驗，一級類型總體評價精度達(dá)到93%以上，二級類型分類綜合精度達(dá)到90%以上[19]。

1.2 數(shù)據(jù)處理與分析

1.2.1 NPP反演與驗證

采用CASA模型對NPP進(jìn)行反演，其計算過程如下：

NPP(x,t)=Apar(x,t)×ε(x,t)，

(1)

式中，NPP(x,t)為t時刻x像元的NPP值，Apar(x,t)和ε(x,t) 分別為t時刻x像元的光合有效輻射(MJ/m2)和實際光能利用率(gC/MJ)。

Apar(x,t)=Solx,t×Fpar(x,t)×0.5，

(2)

Fpar(x,t)=

(3)

(4)

式中，Solx,t為t時刻x像元的太陽總輻射量(MJ/m2)；Fpar(x,t)為t時刻x像元的光合有效輻射吸收比例；Fparmax和Fparmin分別取值0.95和0.001；EVIi,max和EVIi,min分別為i類型EVI的最大值和最小值，分別取位于EVI的95%和5%位置的值；Sri,max和Sri,min分別為i類型Sr的最大值和最小值。

ε(x,t)=T1(x,t)×T2(x,t)×Wε(x,t)×εmax，

(5)

式中，εmax為最大光能利用率(gC/MJ)；T1(x,t)、T2(x,t)和Wε(x,t)分別表示t時刻x像元的最大光能利用率在最低溫、最高溫和水分缺乏時的脅迫系數(shù)：

(6)

T2(x,t)=

(7)

(8)

由于NPP一般很難直接觀測，因此參照以往研究[20]，將獲取的區(qū)縣森林資源清查資料依據(jù)公式(9)轉(zhuǎn)為NPP，并與CASA模型反演結(jié)果進(jìn)行比較。

NPP=Biom×0.475，

(9)

式中，Biom為森林資源清查資料獲取的生物量。

1.2.2 時間變化趨勢分析

采用Mann-Kendall統(tǒng)計檢驗法和非參數(shù)Sen分析法分析2001-2018年NPP變化趨勢，其計算方法如下所述。

Mann-Kendall的統(tǒng)計量S為

(10)

式中n為觀測次數(shù)，xi和xj分別為在時間序列i和j上對應(yīng)的NPP值(j>i)，sgn(xj-xi)為符號函數(shù)，其計算公式為

(11)

其方差計算公式為

Var(S)=

(12)

式中，n為觀測次數(shù)，m為序列中秩次相同的組數(shù)，ti為第i組秩次相同所包含觀測值的個數(shù)。

Neeti等[21]研究表明，當(dāng)n>8時，標(biāo)準(zhǔn)化檢驗統(tǒng)計量ZS符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，其計算公式為

(13)

當(dāng)Zs>0時表示變化趨勢為上升趨勢，當(dāng)Zs<0時表示變化趨勢為下降趨勢。 Mann-Kendall趨勢分析法強(qiáng)調(diào)的是單調(diào)趨勢，并不一定為線性趨勢，而且該方法只是反映趨勢的變化，并不體現(xiàn)變化的幅度，因此引入Sen's 斜率法對變化幅度進(jìn)行計算，其計算公式Qi為

(j>i)。

(14)

1.2.3 NPP變化趨勢預(yù)測

為進(jìn)一步分析NPP未來變化趨勢，本研究采用基于R/S的Hurst指數(shù)進(jìn)行分析。其基本計算過程如下：設(shè)在t1,t2,…,tn時刻所對應(yīng)的NPP分別為NPP1,NPP2,…,NPPn，對任意正整數(shù)m，該時刻的平均值NPPm為

(15)

其累積離差Xt可表示為

(16)

把同一個m值所對應(yīng)的最大Xt和最小Xt之間差記為極差Rm，則

(17)

其標(biāo)準(zhǔn)差記為Sm，則

(18)

H取值范圍為0-1。當(dāng)H>0.5時，表示NPP未來變化趨勢與過去一致，H值越接近1，說明持續(xù)性越強(qiáng)。相反，當(dāng)H<0.5時，表示NPP未來變化趨勢與過去相反，H值越接近0，表示反持續(xù)性越強(qiáng)。當(dāng)H=0.5時，表示各項指標(biāo)完全獨(dú)立，過程是隨機(jī)性的。

1.2.4 相關(guān)關(guān)系與響應(yīng)分析

為分析粵港澳大灣區(qū)植被NPP與氣候變化之間的關(guān)系，本研究選擇生長季平均氣溫和累積降雨兩個氣候因子，分析NPP與氣候變化的相關(guān)性，其計算公式為

(19)

式中Rij·k為控制變量k的情況下，變量i和j的偏相關(guān)系數(shù)；Rij,Rik,Rjk分別為變量i和j，變量i和k，變量j和k的簡單相關(guān)系數(shù)。

為減小氣候因子對NPP影響的多重共線性，本研究采用偏最小二乘回歸法分析NPP對平均氣溫和累積降雨的響應(yīng)。該方法集多元線性回歸、典型相關(guān)性分析和主成分分析于一體，能夠在自變量存在多重相關(guān)性的條件下進(jìn)行回歸建模。

1.2.5 土地利用變化對NPP影響

根據(jù)2000年和2018年土地利用類型中的一級分類，以土地利用類型——森林、灌叢、草地、農(nóng)田、城鎮(zhèn)和未利用地為研究對象。其中2000年土地利用類型為森林、灌叢、草地的像元，至2018年轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)的，本研究定義為城市擴(kuò)張；2000年為農(nóng)田和未利用地的像元，至2018年轉(zhuǎn)變?yōu)樯?、草地和灌叢的，本研究定義為生態(tài)恢復(fù)。由于在2000-2018年，粵港澳大灣區(qū)城鎮(zhèn)建設(shè)用地一般不會轉(zhuǎn)變?yōu)樯?、草地和灌叢用地，因此本研究不考慮城鎮(zhèn)建設(shè)用地轉(zhuǎn)變?yōu)樯?、草地和灌叢的情形。統(tǒng)計NPP像元(0.25 km2)中土地利用類型發(fā)生轉(zhuǎn)變的像元個數(shù)，并計算其占比。最后，耦合NPP變化趨勢，分析土地利用變化對植被NPP的影響。

2 結(jié)果與分析

2.1 NPP驗證

由驗證結(jié)果可知(圖1)，CASA模型反演的粵港澳大灣區(qū)NPP結(jié)果與實際結(jié)果較為吻合，其R2為0.68 (P< 0.05)，RMSE為0.16 kg·C·m-2。

圖1 NPP驗證

2.2 NPP空間分布特征

從圖2a可以看出，2001-2018年粵港澳大灣區(qū)NPP年均值為0.08-1.51 kg·C·m-2，平均值為0.89 kg·C·m-2。NPP最低值主要分布在中心區(qū)，其值一般低于0.4 kg·C·m-2；NPP最高值主要分布在粵港澳大灣區(qū)西北部、東北部和東部部分區(qū)域，其值一般在1.0 kg·C·m-2以上；其他區(qū)域如粵港澳大灣區(qū)西南部和東南部，NPP值一般為0.4-1.0 kg·C·m-2。由NPP標(biāo)準(zhǔn)差空間分布(圖2b)可知，NPP標(biāo)準(zhǔn)差較低值主要分布在粵港澳大灣區(qū)中部，其值一般在0.04 kg·C·m-2以下；粵港澳大灣區(qū)西南部和東南部，NPP標(biāo)準(zhǔn)差較大，一般在0.1 kg·C·m-2以上；其他區(qū)域，如粵港澳大灣區(qū)東北部和西北部，NPP標(biāo)準(zhǔn)差一般為0.06-0.1 kg·C·m-2?？梢娀浉郯拇鬄硡^(qū)中部NPP年際變化較小，而粵港澳大灣區(qū)西南部和東南部NPP年際變化較大。

圖2 粵港澳大灣區(qū)NPP(a)及其標(biāo)準(zhǔn)差(b)空間分布

2.3 NPP時間變化趨勢

由NPP時間變化趨勢(圖3a)看，2001-2018年粵港澳大灣區(qū)NPP總體呈現(xiàn)增加趨勢，其速率約為0.001 kg·C·m-2·a-1。NPP增加區(qū)域約占總面積的58.42%，主要分布在粵港澳大灣區(qū)中部和西南部。增長速率較高的區(qū)域主要分布在粵港澳大灣區(qū)西南部，其增長速率一般在0.005 kg·C·m-2·a-1以上。NPP呈負(fù)增長區(qū)域主要分布在粵港澳大灣區(qū)西北部、東北部和東南部部分區(qū)域，約占研究區(qū)面積的41.58%，其速率一般為-0.02-0 kg·C·m-2·a-1。從NPP變化趨勢顯著性來看(圖3b)，約30.40%的區(qū)域表現(xiàn)為NPP呈顯著增加(P<0.05)或極顯著增加(P<0.01)趨勢，主要分布在粵港澳大灣區(qū)西南部和西部。NPP呈顯著降低(P<0.05)或極顯著降低(P<0.01)區(qū)域較小，約占總面積的13.80%，且集中分布在粵港澳大灣區(qū)東南部和南部。

圖3 2001-2018年NPP時間變化趨勢

由Hurst指數(shù)可以看出，粵港澳大灣區(qū)NPP的Hurst指數(shù)主要在0.5以下，約占研究區(qū)面積的66.52%，而Hurst指數(shù)為0.5-1的約占研究區(qū)的33.48%(圖4a)。由此可見，粵港澳大灣區(qū)大部分區(qū)域的NPP未來變化趨勢與目前相反。通過耦合NPP時間變化趨勢和Hurst指數(shù)發(fā)現(xiàn)，未來粵港澳大灣區(qū)約有66.52%的區(qū)域NPP呈現(xiàn)下降趨勢(圖4b)，其中28.01%的區(qū)域表現(xiàn)為持續(xù)下降趨勢，主要分布在研究區(qū)東部和西北部；38.51%的區(qū)域表現(xiàn)為NPP由上升轉(zhuǎn)變?yōu)橄陆第厔荩饕植荚诨浉郯拇鬄硡^(qū)的中部和西南部。32.58%的區(qū)域NPP未來呈上升趨勢，其中19.01%的區(qū)域表現(xiàn)為持續(xù)上升趨勢，主要零散分布于粵港澳大灣區(qū)中部和東部；13.57%的區(qū)域表現(xiàn)為NPP由原來的下降趨勢轉(zhuǎn)變?yōu)槲磥淼纳仙厔荨?/p>

圖4 粵港澳大灣區(qū)植被NPP未來變化趨勢

2.4 NPP與平均氣溫、累積降雨變化關(guān)系

2.4.1 NPP與平均氣溫、累積降雨變化相關(guān)關(guān)系

粵港澳大灣區(qū)植被NPP與生長季平均氣溫之間的偏相關(guān)系數(shù)平均值為0.18，且偏相關(guān)系數(shù)主要為-0.3-0.3。NPP與平均氣溫呈正相關(guān)區(qū)域約占整個研究區(qū)的54.34%(圖5a)，但只有1.25%的區(qū)域表現(xiàn)為顯著正相關(guān)關(guān)系(P<0.05)，NPP與平均氣溫呈正相關(guān)關(guān)系主要分布在粵港澳大灣區(qū)西南部。NPP與平均氣溫呈負(fù)相關(guān)關(guān)系約占整個區(qū)域的45.66%，主要分布在研究區(qū)的北部、西北部和東北部(圖5c)。

從NPP與生長季累積降雨看，NPP與累積降雨偏相關(guān)系數(shù)平均值為0.32，高于NPP與平均氣溫之間的偏相關(guān)系數(shù)，且主要表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系，占研究區(qū)總面積的67.81%(圖5b)，其中25.03%的區(qū)域表現(xiàn)出顯著正相關(guān)關(guān)系(P<0.05)，NPP與累積降雨呈正相關(guān)關(guān)系區(qū)域主要集中在研究區(qū)中部和西南部。NPP與累積降雨呈負(fù)相關(guān)關(guān)系區(qū)域約占總面積的32.19%，其中僅1.70%的區(qū)域表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(P<0.05)，而NPP與累積降雨呈負(fù)相關(guān)關(guān)系區(qū)域主要分布在東部和西北部(圖5d)。

圖5 NPP與平均氣溫(a,c)和累積降雨(b,d)的偏相關(guān)關(guān)系及其空間分布

2.4.2 NPP對平均氣溫、累積降雨變化的響應(yīng)

從NPP對平均氣溫變化的響應(yīng)空間分布看(圖6a)，NPP對平均氣溫變化表現(xiàn)為正響應(yīng)的區(qū)域主要位于研究區(qū)西南部和東南部，而負(fù)響應(yīng)關(guān)系主要位于研究區(qū)西北部、東北部和北部。從NPP對平均氣溫變化的響應(yīng)值來看，54.34%的區(qū)域表現(xiàn)為NPP對平均氣溫變化呈正響應(yīng)，其均值為0.007 kg·C·m-2·a-1·℃-1。從NPP對平均氣溫變化響應(yīng)值頻數(shù)分布看，NPP對平均氣溫變化的正響應(yīng)值主要集中在0-0.03 kg·C·m-2·a-1·℃-1；類似地，負(fù)響應(yīng)值主要集中在-0.03-0 kg·C·m-2·a-1·℃-1(圖6c)。

從NPP對累積降雨變化響應(yīng)的空間分布看(圖6b)，NPP對累積降雨變化的正響應(yīng)關(guān)系主要分布在研究區(qū)中部、西南部和西北部，負(fù)響應(yīng)關(guān)系主要分布在研究區(qū)東部和北部。從NPP對累積降雨變化的響應(yīng)值看，NPP對累積降雨變化的響應(yīng)主要表現(xiàn)為正響應(yīng)，約占研究區(qū)總面積的71%，響應(yīng)均值為0.000 1 kg·C·m-2·a-1·(100 mm)-1。從響應(yīng)值的頻數(shù)分布看，NPP對累積降雨變化的正響應(yīng)值主要集中在0-0.001 kg·C·m-2·a-1·(100 mm)-1，其次為0.001-0.003 kg·C·m-2·a-1·(100 mm)-1，NPP對累積降雨變化的負(fù)響應(yīng)值頻數(shù)分布也表現(xiàn)出類似的規(guī)律(圖6d)。

圖6 NPP對生長季平均氣溫(a,c)和累積降雨(b,d)的響應(yīng)空間分布及其響應(yīng)系數(shù)頻數(shù)分布

2.5 土地利用變化對NPP影響

從土地利用變化對NPP影響可以看出(圖7)，城市擴(kuò)張對NPP表現(xiàn)為顯著的負(fù)效應(yīng)(P<0.000 1)，隨著建成區(qū)面積比例的增加，NPP年際變化率為-5.68×10-5kg·C·m-2·a-1。而生態(tài)恢復(fù)對NPP存在顯著的正效應(yīng)(P< 0.000 1)，生態(tài)恢復(fù)面積每增加1個百分比，NPP年際變化率增加約為5.81×10-6kg·C·m-2·a-1?？梢?，城市擴(kuò)張對NPP年際變化率的影響遠(yuǎn)高于生態(tài)恢復(fù)。

圖7 土地利用變化對NPP影響

3 討論

3.1 NPP時空格局演變

在氣候變化與碳中和目標(biāo)背景下，植被NPP動態(tài)變化及其與氣候變化的關(guān)系受到高度關(guān)注。目前NPP計算原理和方法較為成熟，多為基于遙感數(shù)據(jù)的模擬計算[8]，但受到遙感傳感器及氣候數(shù)據(jù)插值結(jié)果影響，反演結(jié)果也存在差異。本研究表明2001-2018年粵港澳大灣區(qū)NPP年均值為0.08-1.51 kg·C·m-2，平均值為0.89 kg·C·m-2。吳艷艷[22]研究結(jié)果表明廣州市2001-2013年NPP平均值為0.66-0.85 kg·C·m-2，本研究結(jié)果與其相比略偏高，主要是因為本研究區(qū)為粵港澳大灣區(qū)，除廣州市外，位于粵港澳大灣區(qū)的肇慶、惠州等地市的林地覆蓋面積廣，植被覆蓋度較高，所以造成NPP較高。

從NPP空間分布看，NPP均值總體呈現(xiàn)中部和南部低，西北部和東北部高的空間分布特征。這主要是因為粵港澳大灣區(qū)中部和南部城市化程度高，人為活動干擾強(qiáng)，城市化發(fā)展使城市周圍自然生態(tài)系統(tǒng)減少、質(zhì)量下降，植被覆蓋度變低[8]；而大灣區(qū)西北部和東北部，植被類型主要以林地為主，植被覆蓋度高，生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，穩(wěn)定性相對較高[7]，這與前人研究結(jié)果一致[7,22，23]。

從NPP變化趨勢看，NPP總體呈增加趨勢。這可能是由于隨著我國生態(tài)文明建設(shè)，粵港澳大灣區(qū)各地市加快生態(tài)文明建設(shè)，生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量不斷提高，同時城市化過程對自然生態(tài)系統(tǒng)干擾已引起重視，人類活動對自然生態(tài)系統(tǒng)干擾程度逐漸降低。此外，森林分類經(jīng)營、天然林保護(hù)和人工林面積增加[24]等措施的實施也是大灣區(qū)NPP增加的另一重要原因。

從NPP未來變化趨勢看，粵港澳大灣區(qū)NPP總體呈下降趨勢，約占研究區(qū)總面積的66.52%，這可能與未來城市的進(jìn)一步建設(shè)擴(kuò)張有關(guān)[25]，本研究中城市擴(kuò)張對NPP的負(fù)效應(yīng)也證明了此結(jié)論。由NPP未來變化趨勢可知，粵港澳大灣區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在未來有下降趨勢，特別是對于粵港澳大灣區(qū)東南部、南部和西北部而言，應(yīng)加強(qiáng)踐行“綠水青山就是金山銀山”理念和生態(tài)保護(hù)措施，嚴(yán)格落實生態(tài)保護(hù)紅線，增強(qiáng)生態(tài)環(huán)境分區(qū)管控力度，提升生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，對生態(tài)系統(tǒng)遭到破壞(如亂砍亂伐)的區(qū)域，應(yīng)因地制宜實施生態(tài)修復(fù)，從而提升區(qū)域生態(tài)安全和質(zhì)量。

3.2 NPP與氣候因子的關(guān)系

平均氣溫和累積降雨是影響NPP變化的兩個重要?dú)夂蛞蜃覽26]。根據(jù)IPCC第五次研究報告，氣候變化與碳循環(huán)存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，但這種關(guān)系隨區(qū)域變化而變化。本研究表明，NPP與生長季平均氣溫和累積降雨總體呈正相關(guān)關(guān)系，其偏相關(guān)系數(shù)分別為0.18和0.32，響應(yīng)均值分別為0.007 kg·C·m-2·a-1·℃-1和0.000 1 kg·C·m-2·a-1·(100 mm)-1。以往研究表明氣溫、降雨與研究區(qū)植被NPP密切相關(guān)，且NPP與降雨關(guān)系更為密切[9，12，27]。這可能是因為溫度上升使得植被蒸騰作用增強(qiáng)，土壤水分減少，溫度對植被生理活動的限制也隨之增強(qiáng)，從而阻礙植被生長及其光合作用[28];而充足的降雨不僅可以滿足植被生長需要，也可以緩解因高溫導(dǎo)致的強(qiáng)蒸散發(fā)對植被生長的影響。

3.3 土地利用變化對NPP的影響

快速城市化地區(qū)的土地利用變化，必然導(dǎo)致植被類型、結(jié)構(gòu)和區(qū)域配置狀況顯著改變[29]，而人為活動下的土地利用變化是影響植被NPP變化的重要因素[30]，其影響主要來源于土地利用變化過程及其用地功能轉(zhuǎn)變。本研究結(jié)果表明,城市擴(kuò)張對植被NPP產(chǎn)生極顯著的負(fù)效應(yīng)，而生態(tài)恢復(fù)則對NPP產(chǎn)生極顯著正效應(yīng)，這與前人研究結(jié)論一致[14，15]。城市擴(kuò)張使得區(qū)域內(nèi)土地功能發(fā)生轉(zhuǎn)變，景觀破碎化和異質(zhì)性增強(qiáng)[14]，生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)變化和功能降低，從而導(dǎo)致植被NPP下降；而生態(tài)工程建設(shè)(如退耕還林、植樹造林)不僅增加了植被覆蓋面積，在人為干預(yù)下(如施肥、集約化管理)，植被生長環(huán)境得以改善，從而有利于植被NPP的積累。此外，本研究表明，城市擴(kuò)張對NPP影響高于生態(tài)恢復(fù)對NPP的影響。因此，粵港澳大灣區(qū)在關(guān)注生態(tài)恢復(fù)對植被NPP和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響的同時，更應(yīng)關(guān)注城市擴(kuò)張對植被生長的負(fù)面影響。值得注意的是，雖然城市擴(kuò)張和生態(tài)恢復(fù)均對NPP產(chǎn)生極顯著影響，但NPP變化受多重影響因子以及影響因子間交互作用的共同影響，致使本研究模型所得R2較小。因此，關(guān)于城市擴(kuò)張和生態(tài)恢復(fù)對NPP的影響有待于進(jìn)一步探討。

4 結(jié)論

本研究利用CASA模型反演2001-2018年粵港澳大灣區(qū)NPP，分析NPP時空格局演變及其與氣候、土地利用變化的關(guān)系。研究結(jié)論如下：

①從NPP時空格局演變看，粵港澳大灣區(qū)NPP均值呈中心區(qū)和東南區(qū)向東北、西北方向遞增的趨勢，2001-2018年NPP總體呈增加趨勢。

②NPP與平均氣溫和累積降雨總體呈正相關(guān)關(guān)系，但NPP與累積降雨的相關(guān)性大于NPP與平均氣溫的相關(guān)性。

③城市擴(kuò)張和生態(tài)恢復(fù)對NPP均產(chǎn)生極顯著影響，但城市擴(kuò)張對NPP產(chǎn)生的負(fù)效應(yīng)遠(yuǎn)高于生態(tài)恢復(fù)對NPP產(chǎn)生的正效應(yīng)。