王亞暉，唐文家，李森*，趙鴻雁，謝家麗，馬超，顏長(zhǎng)珍

（1.中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院，甘肅蘭州 730000；2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3.青海省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，青海 西寧 810007）

草地是地球上重要的生態(tài)系統(tǒng)，約占全球陸地面積的30%［1］。有研究表明，世界草地生態(tài)系統(tǒng)每年產(chǎn)生9.06×1011美元的生態(tài)價(jià)值，占所有生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值的2.72%［2］。我國草地資源豐富，總面積約4×106km2，占土地面積的41.7%［3］，因此草地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化對(duì)我國生產(chǎn)、生活和生態(tài)等影響巨大。青海省位于青藏高原東北部，是我國重要的天然草地分布區(qū)，同時(shí)也是我國重要的放牧區(qū)［4］。自1980年以來，由于過度放牧、草地開墾以及采挖蟲草等因素，青海省草地發(fā)生不同程度退化［5］。

草地凈初級(jí)生產(chǎn)力（net primary productivity，NPP）作為表征草地生產(chǎn)能力的重要指標(biāo)［6］，其時(shí)空變化和驅(qū)動(dòng)機(jī)制已經(jīng)成為草地相關(guān)研究的重要內(nèi)容［7-8］。有研究［9］表明，草地生產(chǎn)力變化受到氣候變化和人類活動(dòng)的影響。為定量區(qū)分氣候因素和人類活動(dòng)對(duì)草地生產(chǎn)力的影響，相繼提出了殘差趨勢(shì)分析法（RESTRENT）［10-11］、分段殘差分析法［12］、人類NPP法［13-15］等方法，用以分離人類活動(dòng)對(duì)草地的影響，但是結(jié)果對(duì)驅(qū)動(dòng)因素的構(gòu)成和空間差異表達(dá)并不直觀。為解決這一問題，Leroux等［16］和王巨［17］先后構(gòu)建多層判斷的驅(qū)動(dòng)因素分類框架，分別定量分析非洲薩赫勒地區(qū)和河西地區(qū)植被變化驅(qū)動(dòng)因素的空間結(jié)構(gòu)差異，結(jié)果表明該方法在降水主導(dǎo)植被生長(zhǎng)的干旱半干旱區(qū)［18］具有良好的適用性。在植被與溫度相關(guān)性更強(qiáng)的高寒地區(qū)［19-20］，該方法能否定量區(qū)分植被變化的主導(dǎo)因素，需要深入研究。

為闡明近年來青海省草地生產(chǎn)力變化趨勢(shì)，分析其驅(qū)動(dòng)機(jī)制的空間異質(zhì)性，本研究基于2001-2017年MODIS NPP時(shí)間序列數(shù)據(jù)產(chǎn)品，分析青海省草地NPP時(shí)空變化趨勢(shì)，并用優(yōu)化后的驅(qū)動(dòng)因素分類決策樹，量化草地NPP驅(qū)動(dòng)因素的空間差異。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

青海省地處89°35′-103°04′E和31°30′-39°19′N（圖1），東鄰四川，南接西藏，西靠新疆，北連甘肅，是青藏高原重要組成部分，總面積為72.23×104km2；地勢(shì)呈西高東低、南北高中間低，平均海拔大于3000 m；氣候?yàn)榈湫偷母咴箨懶詺夂颍∧昃鶜鉁卦?5.1～9.0℃之間，絕大部地區(qū)的年均降水量低于400 mm［21］。

圖1 研究區(qū)地理位置與草地分布Fig.1 The location and grassland distribution of the study area

青海省天然草地面積41.92×104km2，其中74.70%的草地存在不同程度的退化［22］。為扭轉(zhuǎn)草地退化趨勢(shì)，國家和地方政府先后實(shí)施了退耕還草、退牧還草、三江源生態(tài)保護(hù)和建設(shè)工程等生態(tài)工程［23］，建立了三江源國家公園、祁連山國家公園等11處生態(tài)保護(hù)地。近年來，隨著高原氣候的暖濕化，加之多項(xiàng)生態(tài)工程的實(shí)施和自然保護(hù)區(qū)的建立，草地質(zhì)量呈現(xiàn)好轉(zhuǎn)趨勢(shì)［24］。

1.2 主要數(shù)據(jù)和預(yù)處理

1.2.1 草地時(shí)空數(shù)據(jù) 青海省草地?cái)?shù)據(jù)來源于中國土地覆被數(shù)據(jù)集（ChinaCover）［25］，包括2000、2005、2010和2015年等4期30 m空間分辨率的數(shù)據(jù)，其草地類型有溫帶草甸、溫帶典型草原、溫帶荒漠草原、高寒草甸、高寒草原、高寒荒漠草原等。為減少土地覆被類型變化帶來的NPP突變影響，將4期數(shù)據(jù)均為草地的區(qū)域作為研究區(qū)，并重采樣為500 m×500 m分辨率。經(jīng)處理后，研究區(qū)草地面積為38.80×104km2。

1.2.2 MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)集 MOD17A 3HGF.006數(shù)據(jù)集由美國國家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）生產(chǎn)分發(fā)，目前提供有2001-2020年全球500 m×500 m分辨率的年尺度NPP數(shù)據(jù)。MODIS NPP產(chǎn)品的反演算法相對(duì)成熟［26］，其精度經(jīng)過驗(yàn)證，已用于區(qū)域性植被生產(chǎn)力的相關(guān)研究［27-28］。本研究使用的青海省MOD17A 3HGF.006 500 m NPP數(shù)據(jù)經(jīng)由Google Earth Engine（https://earthengine.google.com）平臺(tái)導(dǎo)出下載，其時(shí)間尺度與氣象數(shù)據(jù)年限保持一致，為2001-2017年。

1.2.3 氣象數(shù)據(jù) 氣象數(shù)據(jù)集為青藏高原及周邊地區(qū)氣溫和降水格點(diǎn)數(shù)據(jù)（1998-2017年）［29］，來自國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心（https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/）。該數(shù)據(jù)集包括1998-2017年青藏高原逐年的平均氣溫（0.1℃）和降水量（0.1 mm）格網(wǎng)數(shù)據(jù)，空間分辨率為1 km。為與NPP數(shù)據(jù)集分辨率一致，將該數(shù)據(jù)集重采樣為500 m×500 m，用以表示氣溫和降水因素。

1.3 研究方法

1.3.1 趨勢(shì)分析 Theil-Sen斜率估計(jì)（又稱Sen斜率估計(jì)）和Mann-Kendall檢驗(yàn)法（MK檢驗(yàn)）是無須數(shù)據(jù)正態(tài)分布的非參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)方法，對(duì)測(cè)量誤差和小的離群點(diǎn)不敏感［30-31］。因此，Sen-MK趨勢(shì)分析在長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析中被廣泛使用［32］。本研究NPP時(shí)間序列的Sen斜率計(jì)算公式如下：

式中：NPPi和NPPj為NPP時(shí)間序列數(shù)據(jù)中第i年和第j年的NPP值；Medain（）為取中值函數(shù)；β為所有數(shù)據(jù)對(duì)斜率的中值，即時(shí)間序列的Sen斜率。當(dāng)β>0時(shí)，時(shí)間序列呈增加趨勢(shì)；β<0時(shí)，時(shí)間序列呈減少趨勢(shì)。時(shí)間序列趨勢(shì)的顯著性按不考慮值重復(fù)（NPP數(shù)據(jù)在年際間很難出現(xiàn)重復(fù)）和時(shí)間序列長(zhǎng)度n≥10（本研究n=17）時(shí)的MK方法檢驗(yàn)［33］，其統(tǒng)計(jì)量S的計(jì)算公式為：

式中：x i和x j分別是時(shí)間序列的第i和第j項(xiàng)，sgn（θ）為符號(hào)函數(shù)，定義為：

當(dāng)n≥10時(shí)，對(duì)S標(biāo)準(zhǔn)化后的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z可按以下公式計(jì)算：

根據(jù)Sen-MK趨勢(shì)分析的顯著性水平|Z|>1.96（P<0.05）和|Z|>2.58（P<0.01），將NPP變化趨勢(shì)分為5類（表1）。

表1 草地NPP變化趨勢(shì)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Classification of gr assland NPP tr ends

1.3.2 相關(guān)性分析 相關(guān)性分析常用來衡量要素間關(guān)系的密切程度。Pearson相關(guān)系數(shù)是對(duì)兩個(gè)要素x與y相關(guān)程度的度量，定義為：

式中：Rxy為要素x與y的Pearson相關(guān)系數(shù)，x i和yi分別表示第i組樣本中x和y的值，和分別為要素x與y的平均值，n為樣本量。

在多元相關(guān)分析中，偏相關(guān)系數(shù)可以控制其他變量的影響，突出所研究的兩個(gè)變量間的真實(shí)關(guān)系。在有3個(gè)變量時(shí)，控制第3變量后其他兩個(gè)變量間的偏相關(guān)系數(shù)為：

式中：r12·3為變量1和變量2的偏相關(guān)系數(shù)，r12、r13、r23分別為3個(gè)變量中兩兩間的Pearson相關(guān)系數(shù)。

基于本研究數(shù)據(jù)的自由度15（n-2），在95%置信度水平上，即|Rxy|>0.482時(shí)，兩個(gè)要素之間顯著相關(guān)。而偏相關(guān)的顯著性檢驗(yàn)采用標(biāo)準(zhǔn)的t檢驗(yàn)（雙邊），置信度水平同樣為95%。

1.3.3 殘差趨勢(shì)分析 在未經(jīng)過相關(guān)性檢驗(yàn)確定NPP與年均氣溫、年降水量同時(shí)相關(guān)之前，使用一元回歸模型擬合NPP與單氣候因素間的關(guān)系；而在確定NPP與兩個(gè)氣候因素都相關(guān)之后，使用多元回歸模型擬合其關(guān)系。具體的回歸模型如下：

式中：a和b為一元回歸模型的系數(shù)，c、d和e為多元回歸模型的系數(shù)，W為某一種氣候因素，P為年降水量，T為年均氣溫。用OLS方法計(jì)算兩種回歸模型的系數(shù)，并用標(biāo)準(zhǔn)的F檢驗(yàn)衡量模型的顯著性，置信度水平取95%。

模型通過檢驗(yàn)后，基于模型自變量和模型參數(shù)獲得NPP預(yù)測(cè)值，用以表示單一氣候因素或降水+氣溫對(duì)NPP的影響。而NPP殘差是NPP實(shí)際值與NPP預(yù)測(cè)值之間的差值，用來表示自變量以外的其他因素的影響。當(dāng)NPP殘差序列在時(shí)間上有顯著的趨勢(shì)時(shí)，認(rèn)為NPP受回歸模型中自變量以外的因素影響；否則認(rèn)為NPP的變化僅受回歸模型內(nèi)部自變量的影響。本研究用扣除氣候因素影響后的NPP殘差表示人類活動(dòng)對(duì)NPP的影響部分。為提高非線性趨勢(shì)的檢測(cè)，NPP殘差時(shí)間序列的趨勢(shì)顯著性同樣使用Sen-MK方法檢驗(yàn)。

1.3.4 基于決策樹的驅(qū)動(dòng)因素分析 在自然條件下，除氣候因素外，地形、土壤等自然因素，在短期內(nèi)難以發(fā)生較大變化，因此假定引起草地NPP變化的自然因素主要為氣溫和降水兩個(gè)氣候因素，而其他變化是由人類活動(dòng)影響造成的?；谏鲜黾俣ǎC合利用Sen-MK趨勢(shì)分析、相關(guān)性分析、殘差趨勢(shì)分析，構(gòu)建影響草地NPP變化的主導(dǎo)因素的分類決策樹框架（圖2）。通過該框架，可結(jié)合草地NPP趨勢(shì)分析結(jié)果，將人類活動(dòng)、氣溫和降水3個(gè)驅(qū)動(dòng)因素組合為人類活動(dòng)、氣溫、降水、人類活動(dòng)+氣溫、人類活動(dòng)+降水、氣溫+降水、人類活動(dòng)+氣溫+降水等7種主導(dǎo)因素類型，并檢驗(yàn)各區(qū)域草地NPP顯著變化是何種主導(dǎo)因素類型造成的。

圖2 草地NPP顯著變化的主導(dǎo)因素類型分類決策樹Fig.2 The decision tree to distinguish combination types of dominant factors driving significant grassland NPP changes

同時(shí)，基于草地NPP變化趨勢(shì)及其主導(dǎo)因素類型空間分類結(jié)果，可以從決策樹分類過程中獲取人類活動(dòng)、氣溫和降水3個(gè)因素分別對(duì)草地NPP變化的作用類型：在氣候因素主導(dǎo)或參與主導(dǎo)草地NPP顯著變化的區(qū)域，疊加相關(guān)性分析結(jié)果和草地NPP變化趨勢(shì)，獲得氣候因素對(duì)草地NPP變化的4種作用類型，包括正相關(guān)促進(jìn)、負(fù)相關(guān)促進(jìn)、正相關(guān)抑制、負(fù)相關(guān)抑制。其中，正相關(guān)促進(jìn)表示氣候因素的升高（增加）導(dǎo)致草地NPP增加；負(fù)相關(guān)促進(jìn)表示氣候因素的降低（減少）導(dǎo)致草地NPP增加；正相關(guān)抑制表示氣候因素的升高（增加）導(dǎo)致草地NPP減少；負(fù)相關(guān)抑制表示氣候因素的降低（減少）導(dǎo)致草地NPP減少。在人類活動(dòng)主導(dǎo)或參與主導(dǎo)草地NPP顯著變化的區(qū)域，根據(jù)Sen-MK趨勢(shì)分析和殘差趨勢(shì)分析結(jié)果，得到人類活動(dòng)對(duì)草地NPP變化的2種作用類型，包括促進(jìn)和抑制。其中，促進(jìn)表示無氣候因素參與主導(dǎo)時(shí)草地NPP的Sen-MK趨勢(shì)為增加或扣除氣候因素后的NPP殘差趨勢(shì)為增加；抑制則反之。

以上研究方法及其結(jié)果中各指標(biāo)作用區(qū)域面積和面積占比等的統(tǒng)計(jì)分析，基于Python 3.6，使用gdal和numpy等庫實(shí)現(xiàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 2001-2017年青海省草地NPP時(shí)空變化

2001-2017年，青海省草地NPP呈自東向西逐漸減低的趨勢(shì)，具有明顯的地域分異性（圖3），除柴達(dá)木盆地外，其空間分布與年均氣溫相對(duì)一致。其中，NPP高值區(qū)主要分布在青海湖周邊和龍羊峽上游黃河干流以東地區(qū)；NPP低值區(qū)主要分布在可可西里、昆侖山以及柴達(dá)木盆地邊緣。研究時(shí)段內(nèi)，全省平均草地NPP緩慢波動(dòng)上升（圖4），總體上與平均氣溫波動(dòng)趨勢(shì)近于一致，比平均降水滯后一個(gè)階段。同時(shí)期內(nèi)，青海省草地NPP與氣溫的關(guān)系更密切。

圖3 2001-2017年青海省草地多年平均NPP空間分布Fig.3 Spatial distribution of multi-year average grassland NPP in Qinghai Province during 2001-2017

圖4 2001-2017年青海省平均草地NPP、平均氣溫和平均降水的年際變化Fig.4 Inter-annual var iations of aver age grassland NPP，aver age temperatur e and average pr ecipitation in Qinghai Pr ovince during 2001-2017

2001-2017年，青海省70.59%的草地區(qū)域NPP變化不顯著，主要分布在玉樹州東部以及果洛州南部（圖5）。NPP呈極顯著增加的草地面積為4.61×104km2，占全省草地面積的11.88%，在空間上分布較為集中，主要在可可西里三江源區(qū)、扎陵湖和鄂陵湖的北岸及東岸、龍羊峽上下游河段、青海湖北部匯水區(qū)以及祁連山山區(qū)；這些區(qū)域多位于國家公園或者生態(tài)保護(hù)工程區(qū)內(nèi)，草地生態(tài)得到較好的保護(hù)和恢復(fù)。NPP呈顯著增加的草地面積為6.69×104km2，占全省草地面積的17.25%，其空間分布與極顯著增加的區(qū)域一致，但主要在極顯著增加草地的周邊，而且更為破碎。NPP極顯著減少和顯著減少的草地面積分別為0.03×104和0.08×104km2，占全省草地面積的0.08%和0.20%；二者在空間上分布少而集中，主要在治多縣與曲麻萊縣交界的通天河兩側(cè)、黃河源的西北和東南部分區(qū)域、瑪多縣北部邊界、久治縣境內(nèi)以及青海湖東南部日月山口附近，而且NPP極顯著減少的草地多位于NPP減少草地的內(nèi)部，草地生產(chǎn)力退化區(qū)域的中心比邊緣嚴(yán)重。

圖5 2001-2017年青海省草地NPP變化趨勢(shì)空間分布Fig.5 Spatial distr ibution of NPP trends in Qinghai Pr ovince gr asslands during 2001-2017

2.2 草地NPP變化主導(dǎo)因素類型空間分布

青海省11.41×104km2草地NPP顯著變化區(qū)域中，不同因素類型主導(dǎo)的草地NPP顯著變化的面積和空間分布存在明顯差異（圖6）：草地NPP顯著變化的主導(dǎo)因素類型為氣溫的區(qū)域面積最大，其占比為60.66%，主要分布在唐古拉山、祖爾肯烏拉山和可可西里等高寒地區(qū)，以及鄂陵湖南岸和青海湖西北匯水區(qū)；其中高寒地區(qū)，人類活動(dòng)稀少，溫度較低，氣溫是草地生長(zhǎng)的限制性因子，而在鄂陵湖南岸和青海湖西北匯水區(qū)，由于水分充足，相對(duì)降水來說，草地生長(zhǎng)對(duì)氣溫更加敏感。其次是人類活動(dòng)主導(dǎo)的區(qū)域，面積占比為23.45%，主要分布在扎陵湖與鄂陵湖北岸、柴達(dá)木盆地西側(cè)、共和盆地南部、湟水谷地和祁連山山區(qū)；這些區(qū)域主要為人口相對(duì)密集，并且人類活動(dòng)相對(duì)強(qiáng)烈的地區(qū)。第三是人類活動(dòng)+氣溫主導(dǎo)的區(qū)域，面積占比為9.49%，主要分布在沱沱河以北到可可西里、哈拉湖東南部、黑河上中游等地區(qū)。降水、人類活動(dòng)+降水和人類活動(dòng)+氣溫+降水3種結(jié)構(gòu)類型分別主導(dǎo)的區(qū)域面積較小，其占比均不足3.00%，主要在共和盆地、青海湖周邊沿岸和柴達(dá)木東側(cè)邊緣一帶。氣溫+降水主導(dǎo)草地NPP顯著變化的面積最小，僅有3.50 km2。

圖6 2001-2017年青海省草地NPP顯著變化的不同主導(dǎo)因素類型空間分布Fig.6 Spatial distribution of the combination types of dominant factors driving significant grassland NPP changes in Qinghai Province during 2001-2017

2.3 不同驅(qū)動(dòng)因素對(duì)草地NPP變化的影響

2001-2017年，氣溫、降水和人類活動(dòng)3個(gè)因素對(duì)青海省草地NPP顯著變化的主導(dǎo)區(qū)域和作用類型有著明顯差異（圖7）。

圖7 2001-2017年青海省氣溫（a）、降水（b）和人類活動(dòng)（c）分別對(duì)草地NPP變化影響的空間分布Fig.7 Spatial distribution of effect of temperature（a），precipitation（b）and human activities（c）on grassland NPP in Qinghai Province dur ing 2001-2017

氣溫主導(dǎo)或參與主導(dǎo)草地NPP顯著變化的面積為8.11×104km2。其中，氣溫升高導(dǎo)致草地NPP增加的面積占99.81%，主要分布在高寒地區(qū)；氣溫對(duì)青海省草地NPP的正相關(guān)促進(jìn)作用十分顯著。溫度降低導(dǎo)致草地NPP增加的面積占0.16%，主要分布在柴達(dá)木盆地的東南邊緣；這些地區(qū)氣候干旱、人類活動(dòng)相對(duì)頻繁，相對(duì)于溫度，降水和人類活動(dòng)對(duì)草地生長(zhǎng)的限制性更強(qiáng)。而氣溫變化導(dǎo)致草地NPP減少的區(qū)域極少，僅有0.03%。

降水主導(dǎo)或參與主導(dǎo)草地NPP顯著變化的面積相對(duì)較少，為0.73×104km2。其中，由降水增加導(dǎo)致青海省草地NPP增加的面積占95.96%，主要分布在青海湖北岸、共和盆地至柴達(dá)木盆地東部一線以及龍羊峽上下游黃河兩側(cè)等海拔相對(duì)較低的地區(qū)。由降水增加導(dǎo)致青海省草地NPP減少的面積占3.74%，主要分布在久治縣境內(nèi)。由降水減少導(dǎo)致青海省草地NPP增加的面積占0.30%，大多零星分布在唐古拉山附近，并且伴有人類活動(dòng)因素的主導(dǎo)。而降水對(duì)NPP變化的正相關(guān)抑制作用并沒有被檢測(cè)到。

人類活動(dòng)主導(dǎo)或參與主導(dǎo)草地NPP顯著變化的草地面積為4.15×104km2。其中，人類活動(dòng)對(duì)草地NPP變化起促進(jìn)作用的面積占95.40%，在空間上占了人類活動(dòng)和人類活動(dòng)+氣溫兩種因素類型主導(dǎo)區(qū)域的絕大部分。人類活動(dòng)對(duì)草地NPP變化起抑制作用的面積占4.60%，大于草地NPP減少趨勢(shì)區(qū)域的面積，而在空間上除了與草地NPP減少趨勢(shì)區(qū)域的重疊部分，主要分布在共和盆地南側(cè)與西側(cè)、青海湖北岸、祁連縣東部的黑河北側(cè)等地。

3 討論

本研究基于MODIS NPP數(shù)據(jù)產(chǎn)品，使用Sen-MK趨勢(shì)分析，發(fā)現(xiàn)2001—2017年青海省29.41%的草地NPP存在顯著變化趨勢(shì)，其空間分布與劉洋洋等［34］的研究結(jié)果相一致，但范圍更大，這是本研究時(shí)間范圍更長(zhǎng)導(dǎo)致的；與劉旻霞等［35］對(duì)青海省未來植被NPP變化的預(yù)測(cè)相符。然而，2000年以前，青海省草地已經(jīng)發(fā)生嚴(yán)重的退化，草地NPP的顯著增加并不表示草地退化的消失，而且70.59%的草地NPP變化不顯著表明青海省的草地質(zhì)量沒有完全恢復(fù)，仍存在不同程度的草地退化。

將驅(qū)動(dòng)因素分類決策樹框架應(yīng)用到青海省草地NPP變化研究中，為確定氣溫優(yōu)先作為第二層考慮因素的可行性，本研究同時(shí)以降水優(yōu)先作為第二層考慮因素進(jìn)行了計(jì)算。結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩種方式獲得的草地NPP主導(dǎo)因素類型圖中有95.21%的相同區(qū)域，具有高度的相似性：其中主導(dǎo)因素類型為氣溫的區(qū)域面積分別以60.66%和57.11%的占比均位列第一；其次都是人類活動(dòng)單一主導(dǎo)的區(qū)域，且其面積大小與空間分布完全一致，表明人類活動(dòng)的主導(dǎo)作用突出時(shí)，主導(dǎo)因素類型為人類活動(dòng)的區(qū)域結(jié)果對(duì)氣溫和降水的順序并不敏感；而人類活動(dòng)+氣溫主導(dǎo)的區(qū)域面積占比僅相差0.32%；人類活動(dòng)和氣溫在兩種方式的結(jié)果中，均表現(xiàn)為引起草地NPP顯著變化的主要因素。而兩種方式結(jié)果有差異的區(qū)域，主要分布在青海湖周邊和共和盆地部分地區(qū)。使用Pearson相關(guān)分析和偏相關(guān)分析方法分析有差異地區(qū)的草地NPP與氣溫或降水間的關(guān)系，結(jié)果表明65.00%區(qū)域的NPP與氣溫的相關(guān)系數(shù)更高；但如果將降水作為決策樹框架的優(yōu)先考慮因素，其中有42.69%區(qū)域的氣溫主導(dǎo)作用被完全忽略。另外，已有學(xué)者研究表明氣溫對(duì)青藏高原植被生長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)作用強(qiáng)于降水［36］。因此，本研究首先分離氣溫因素的結(jié)果是可靠的，而且優(yōu)于降水優(yōu)先的結(jié)果。而偏相關(guān)分析與多元回歸分析的引入，則可以充分利用上一層的判斷結(jié)果，使各層的分析方法更有針對(duì)性。同時(shí)，對(duì)比金凱等［37］和李傳華等［38］使用貢獻(xiàn)率區(qū)分氣候因素和人類活動(dòng)的方法，兩者有所不同：用貢獻(xiàn)率可以量化同一空間上3個(gè)驅(qū)動(dòng)因素的貢獻(xiàn)并進(jìn)行比較，但不易突出驅(qū)動(dòng)植被變化的主導(dǎo)因素；而驅(qū)動(dòng)因素分類決策樹框架建立在整體Sen-MK趨勢(shì)顯著之上，主要探究主導(dǎo)草地生產(chǎn)力發(fā)生顯著變化區(qū)域的驅(qū)動(dòng)因素及其空間上的差異，并在空間上得到一幅較為可靠和更加直觀的主導(dǎo)因素類型圖，對(duì)理解人類活動(dòng)、氣溫和降水在草地長(zhǎng)期趨勢(shì)中的驅(qū)動(dòng)力構(gòu)成有很大幫助。而且，相對(duì)于金凱等［37］研究得到的青海省人類活動(dòng)對(duì)植被恢復(fù)基本無影響的結(jié)果，本研究方法更能體現(xiàn)出氣候不可控的情況下，國家和地方政府一系列的生態(tài)保護(hù)與修復(fù)工程對(duì)草地恢復(fù)的人類活動(dòng)作用，肯定了生態(tài)工程對(duì)草地恢復(fù)的正面意義。但是本研究未對(duì)草地變化不顯著區(qū)域和短期內(nèi)的波動(dòng)變化做深入研究，也未分解多種驅(qū)動(dòng)因素共同主導(dǎo)草地變化區(qū)域的單因素分量。對(duì)此，可以基于本研究的結(jié)果，在不同類型的驅(qū)動(dòng)因素結(jié)構(gòu)中使用適應(yīng)的貢獻(xiàn)率計(jì)算方法，以進(jìn)一步細(xì)化各因素間的差異。

人類活動(dòng)對(duì)草地NPP變化起抑制作用的面積為0.19×104km2。但由于氣溫和降水的影響，這些區(qū)域內(nèi)草地NPP變化并非完全為減少趨勢(shì)，其中，有41.56%區(qū)域的主導(dǎo)因素類型為單一的人類活動(dòng)，并貢獻(xiàn)了草地NPP減少趨勢(shì)區(qū)域的72.36%，主要分布在居民點(diǎn)周邊，過度放牧等人類活動(dòng)對(duì)草地的破壞作用掩蓋了氣候因素的影響；2.94%的區(qū)域與氣候因素起抑制作用的區(qū)域重合，共同貢獻(xiàn)了草地NPP減少趨勢(shì)區(qū)域的5.13%；55.42%的區(qū)域與氣候因素起促進(jìn)作用的區(qū)域重合，在這些區(qū)域內(nèi)人類活動(dòng)對(duì)草地NPP變化的抑制作用小于氣候因素對(duì)草地NPP變化的促進(jìn)作用，最終使草地NPP變化仍表現(xiàn)為增加趨勢(shì)。人類活動(dòng)對(duì)草地NPP變化的促進(jìn)作用，主要源于對(duì)人類破壞草地生態(tài)行為的限制和人類對(duì)草地生態(tài)的主動(dòng)修復(fù)。其中，可可西里地區(qū)在建立自然保護(hù)區(qū)和國家公園后，已退化草地一方面在人類活動(dòng)減少的影響下緩慢恢復(fù)，另一方面受氣溫升高的影響，草地生產(chǎn)能力得到提高，在主導(dǎo)因素類型分類結(jié)果中表現(xiàn)為人類活動(dòng)和氣溫的共同主導(dǎo)。扎陵湖和鄂陵湖北部、共和盆地、龍羊峽上游、柴達(dá)木盆地東部邊緣等地區(qū)，是青海省沙漠化十分嚴(yán)重的地區(qū)［39-41］，自20世紀(jì)70年代以來，前人對(duì)這些沙漠化地區(qū)做出了眾多研究，并實(shí)施了一系列有效的沙漠化治理措施［42］，人類活動(dòng)對(duì)草地的恢復(fù)作用得到突出體現(xiàn)；這些地區(qū)在本研究結(jié)果中主要表現(xiàn)為以單-人類活動(dòng)為主導(dǎo)的草地NPP顯著增加。河湟谷地農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)，人類活動(dòng)密集，生態(tài)政策對(duì)人類活動(dòng)的約束效果明顯，該地區(qū)退化草地在良好的水熱條件下快速恢復(fù)，表現(xiàn)為人類活動(dòng)主導(dǎo)的草地NPP顯著增加。

4 結(jié)論

1）2001-2017年，青海省有11.41×104km2的草地NPP存在顯著變化趨勢(shì)，占全省草地面積的29.41%。其中NPP極顯著增加和顯著增加的草地面積占比分別為11.88%和17.25%，主要分布在可可西里、扎陵湖-鄂陵湖流域、祁連山山區(qū)、柴達(dá)木盆地東側(cè)以及青海湖周邊各流域；NPP極顯著減少和顯著減少的草地分布較少，面積占比分別為0.08%和0.20%，主要在曲麻萊縣和久治縣境內(nèi)。17年來，全省草地生產(chǎn)力明顯提高。

2）青海省草地NPP顯著變化地區(qū)的7種主導(dǎo)因素類型中，氣溫主導(dǎo)的區(qū)域最大，占比60.66%；其次是人類活動(dòng)和人類活動(dòng)+氣溫，分別占比23.45%和9.49%。氣溫和人類活動(dòng)是推動(dòng)青海省草地NPP顯著變化的最主要的兩個(gè)驅(qū)動(dòng)因素，而降水的作用只在柴達(dá)木盆地東側(cè)、共和盆地、龍羊峽下游黃河兩側(cè)等局部區(qū)域較為明顯；并且三者對(duì)青海省草地NPP變化的作用均以促進(jìn)為主。

3）人類活動(dòng)對(duì)青海省草地NPP變化起促進(jìn)作用的區(qū)域占草地NPP增加趨勢(shì)區(qū)域面積的35.06%。在三江源國家公園與祁連山國家公園等自然保護(hù)區(qū)和沙漠化治理生態(tài)工程區(qū)等地區(qū)的人類活動(dòng)正向效果顯著，人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)保護(hù)的作用不容忽視。但同時(shí)，草地NPP減少趨勢(shì)區(qū)域的77.49%與人類活動(dòng)密切相關(guān)，人類活動(dòng)仍是青海省草地退化的主要因素。

本研究能夠直觀可靠地表現(xiàn)出草地發(fā)生顯著變化區(qū)域的驅(qū)動(dòng)因素空間異質(zhì)性，對(duì)植被變化因素分析研究、生態(tài)工程效果評(píng)價(jià)、生態(tài)環(huán)境精準(zhǔn)保護(hù)等具有重要意義。但在植被變化趨勢(shì)不顯著和驅(qū)動(dòng)因素構(gòu)成復(fù)雜的地區(qū)有待進(jìn)一步的因素分解研究，以便更好地理解各因素間以及與植被變化間的作用機(jī)制。