凡晚晴吳 華樊風(fēng)雷

(1.西藏大學(xué) 工學(xué)院,西藏 拉薩850012;2.西藏大學(xué) 高原地表環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,西藏 拉薩850000;3.華南師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院,廣東 廣州510631)

植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(net primary productivity,NPP)是指植被在單位地表面積單位時(shí)間內(nèi)所積累的有機(jī)物質(zhì)總量,由植物通過(guò)光合作用途徑所固定的碳總量(gross primary productivity)減去植物自養(yǎng)呼吸(autotrophic respiration)的碳消耗所得到[1-2]。陸表生態(tài)系統(tǒng)是碳循環(huán)過(guò)程中受人類活動(dòng)影響最大的部分,陸表生態(tài)系統(tǒng)中的碳儲(chǔ)量對(duì)調(diào)節(jié)全球碳平衡及溫室氣體的減少至關(guān)重要,如何及時(shí)有效地獲取碳儲(chǔ)量成為當(dāng)前研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。NPP不僅反映了自然環(huán)境條件下植物的生產(chǎn)能力,也是研究地表碳循環(huán)過(guò)程,估算地球物質(zhì)支持能力,反映陸表生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境質(zhì)量的重要生態(tài)指標(biāo)之一,它的大小能夠直觀地反映陸表生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的多少[3-4]。西藏地區(qū)地形復(fù)雜,氣候多變,是全國(guó)乃至全球氣候變化響應(yīng)的敏感區(qū),其生態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化將直接影響我國(guó)碳平衡、氣候及生態(tài)環(huán)境,準(zhǔn)確地掌握區(qū)域NPP動(dòng)態(tài)變化規(guī)律及其影響因素,對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的研究和生態(tài)保護(hù)建設(shè)的實(shí)施具有重要意義[5]。

近年來(lái),隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,已有學(xué)者[6]利用MOD17A3數(shù)據(jù)針對(duì)NPP開(kāi)展了大量相關(guān)研究。李登科等[7]對(duì)2000—2015年中國(guó)陸地植被NPP變化特征進(jìn)行了分析,認(rèn)為我國(guó)植被NPP在波動(dòng)增加,并呈現(xiàn)東南高西北低的趨勢(shì);國(guó)志興等[8]分析了我國(guó)東北地區(qū)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力的時(shí)空分布格局,并認(rèn)為降水及土地類型變化是造成東北地區(qū)植被NPP變化的主要因素;王強(qiáng)等[9]分析了2004—2014年橫斷山區(qū)植被NPP的空間分布,并討論了不同植被生態(tài)系統(tǒng)NPP的年際變化;李傳華等[10]建立NPP人為影響模型分析石羊河流域植被NPP時(shí)空分布,認(rèn)為降雨與人為影響是植被NPP變化的主導(dǎo)因子;王芳等[11]基于MODIS NPP數(shù)據(jù)對(duì)安徽省NPP變化規(guī)律及驅(qū)動(dòng)分布進(jìn)行了分析,并認(rèn)為江淮地區(qū)植被NPP變化的主要影響因素是降水和人類活動(dòng),城市化對(duì)植被NPP變化影響日益增加。綜上所述,研究區(qū)集中在全國(guó)尺度[12-16]、區(qū)域尺度[17-19],包括東北地區(qū)[20]、西部地區(qū)[21]、西南地區(qū)[22-23]、青藏高原[24-28]、東南地區(qū)等[29],主要針對(duì)NPP時(shí)空變化及氣候因子之間響應(yīng)關(guān)系進(jìn)行研究,基于MODIS NPP數(shù)據(jù)對(duì)西藏地區(qū)進(jìn)行NPP時(shí)空變化及自然、人為影響因子的研究較少,且尚未有人利用地理探測(cè)器針對(duì)西藏地區(qū)NPP進(jìn)行影響因子貢獻(xiàn)率計(jì)算,探討區(qū)域NPP變化的主要驅(qū)動(dòng)因子及影響因子交互作用探測(cè)。本文采用MOD17A3 NPP數(shù)據(jù)分析西藏地區(qū)NPP的時(shí)空分布格局,同時(shí)對(duì)NPP與氣候因子(氣溫、降雨量)、土地利用覆被、地形因子(海拔、坡度)、植被類型進(jìn)行影響因子分析,從而在一定程度上揭示其時(shí)空動(dòng)態(tài)變化的原因,為該地區(qū)植被建設(shè)管理、生態(tài)環(huán)境保護(hù)、自然資源開(kāi)發(fā)和綠色生態(tài)建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

本文的研究范圍覆蓋整個(gè)西藏自治區(qū)。西藏自治區(qū)位于78°24′—99°06′E和26°52′—36°32′N之間,全自治區(qū)總面積122.84萬(wàn)km2。研究區(qū)內(nèi)地形復(fù)雜,地貌豐富,境內(nèi)有山地、高原、盆地和峽谷等多種地形,整體地勢(shì)呈西北高東南低,海拔落差大的特點(diǎn),在63～8 848 m之間;西藏地區(qū)南北氣候差異較大,藏北主要為大陸性氣候,藏南主要為熱帶山地季風(fēng)濕潤(rùn)氣候,年均溫為-31.1～24.5℃,年均降雨量為9～3 105 mm;土壤類型以草原土、草甸土、寒漠土為主;植被類型主要有高寒荒漠、高寒草原、高寒草甸、灌叢、高山植被,藏東南地區(qū)有大量的針葉林和闊葉林。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文所使用的數(shù)據(jù)主要有:MODIS NPP數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和植被類型空間分布數(shù)據(jù)。

(1)MODIS NPP數(shù)據(jù)為美國(guó)地質(zhì)勘探局官網(wǎng)(http:∥www.ntsg.umt.edu/)發(fā)布的MOD17A3逐年合成產(chǎn)品數(shù)據(jù),空間分辨率為500 m,時(shí)間分辨率為1 a。由于研究區(qū)面積較大,每年選取4景MODIS影像覆蓋整個(gè)研究區(qū),時(shí)間序列為2000—2020年,一共選取84景影像;利用MRT(MODIS reprojection tool)軟件對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行鑲嵌和等重投影預(yù)處理,剔除異常值,利用研究區(qū)矢量邊界裁剪影像,并對(duì)其進(jìn)行重采樣,將分辨率設(shè)置為1 km,獲得該區(qū)域2000—2020年NPP數(shù)據(jù)。

(2)氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)(http:∥www.geodata.cn),時(shí)間為2000—2020年,數(shù)據(jù)包括中國(guó)1 km分辨率柵格逐月降水量數(shù)據(jù)集和氣溫?cái)?shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集均經(jīng)過(guò)驗(yàn)證,驗(yàn)證結(jié)果可靠,對(duì)月數(shù)據(jù)進(jìn)行合成得到逐年氣象數(shù)據(jù),取氣溫均值和年降雨量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[11]。

(3)DEM數(shù)據(jù)為地理空間數(shù)據(jù)云(https:∥www.gscloud.cn/)的ASTER GDEM V2數(shù)字高程數(shù)據(jù),空間分辨率為30 m,同樣對(duì)高程數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣等預(yù)處理,最后統(tǒng)一為1 km空間分辨率。利用ArcGIS軟件提取坡度,并對(duì)坡度、海拔進(jìn)行分級(jí)。

(4)2000,2005,2010,2015和2020年土地利用覆被數(shù)據(jù),空間分辨率為1 km;中國(guó)1∶100萬(wàn)植被類型空間分布數(shù)據(jù)來(lái)自中科院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/);依據(jù)土地利用類型將研究區(qū)劃分為耕地、林地、草地、水域、城鎮(zhèn)和未利用土地6個(gè)一級(jí)地類;為了定量分析不同植被類型NPP之間的差異,依據(jù)研究區(qū)主要植被類型將其劃分為荒漠、草原、草甸、灌叢、闊葉林、針葉林、高山植被和栽培植被8種植被類型;根據(jù)不同生態(tài)區(qū)的溫度和干濕狀況等自然條件,將研究區(qū)劃分為7個(gè)自然生態(tài)區(qū)。

1.3 研究方法

1.3.1 偏離分析 對(duì)研究區(qū)NPP數(shù)據(jù)取年平均值,利用每年的NPP與年均NPP之差反映該年NPP的增減程度,若偏離值大于0,則表示該年NPP大于近20 a均NPP水平;若偏離值小于0,則表示該年NPP小于近20 a均NPP水平[11]。計(jì)算公式為:

式中:D為NPP偏離值;NPPi為第i年的NPP值;為多年均NPP值;i為年份。

1.3.2 趨勢(shì)分析 基于一元線性回歸趨勢(shì)分析法擬合出線性傾向值,對(duì)2000—2020年西藏地區(qū)NPP時(shí)間變化趨勢(shì)進(jìn)行估算[9]。計(jì)算公式為:

式中:θSlope為線性傾向值;NPPi為第i年的NPP;i為年份;n=21,當(dāng)θSlope＞0時(shí),表示隨時(shí)間推移,NPP的變化趨勢(shì)是上升的,θSlope＜0時(shí),表示隨時(shí)間推移,NPP的變化趨勢(shì)是下降的。

1.3.3 變異系數(shù) 采用變異系數(shù)(coefficient of variation,CV)反映NPP空間變異程度[30]。計(jì)算公式為:

式中:Cv為NPP變異系數(shù);NPPi為第i年的NPP;為多年均年NPP值。

1.3.4 相關(guān)性分析 基于像元對(duì)NPP與降雨、氣溫的相關(guān)系數(shù)分別進(jìn)行計(jì)算,分析氣候因子與NPP之間響應(yīng)關(guān)系的密切程度,同時(shí)利用相關(guān)系數(shù)T檢驗(yàn)法對(duì)結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),確定NPP與氣候因子顯著相關(guān)區(qū)域[9]。計(jì)算公式為:

式中:Rxy為x,y兩變量的相關(guān)系數(shù);xi為第i年x變量的值;yi為第i年y變量的值;ˉx為變量x均值;ˉy為變量y均值,n=21。其偏相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式為:

式中:Rxy,z為固定自變量z后因變量x與自變量y的偏相關(guān)系數(shù)。

1.3.5 地理探測(cè)器 基于地理探測(cè)器分析影響因子與NPP變化之間的非線性關(guān)聯(lián),地理探測(cè)器是分析空間分層異質(zhì)性的工具,包括因子探測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測(cè)、生態(tài)探測(cè)和交互作用探測(cè)共4個(gè)探測(cè)器[31]。利用ArcGIS軟件對(duì)研究區(qū)以1 m×1 m為一個(gè)單元布設(shè)隨機(jī)采樣點(diǎn),共隨機(jī)采樣1 000個(gè)點(diǎn),并提取采樣點(diǎn)的NPP值及影響因子相關(guān)值,利用GeoDetector軟件對(duì)因變量Y和自變量X進(jìn)行交互分析[32]。計(jì)算公式為:

式中:h=1,…,L為X或Y的分區(qū);Nh為層h的單元數(shù),N為全區(qū)的單元數(shù)為Y在層h和全區(qū)的方差;SSW為層內(nèi)方差之和;SST為全區(qū)總方差。q值越大表示因變量的空間分異性越大,自變量對(duì)因變量的解釋力越強(qiáng),反之越弱[31]。

2 結(jié)果及分析

2.1 NPP的空間分布特征

采用2000—2020年的NPP數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)近20 a的平均NPP進(jìn)行計(jì)算(圖1)。西藏地區(qū)NPP分布具有顯著的空間異質(zhì)性。年平均值NPP為0～1 930.48 g/(m2·a),總體均值為137.36 g/(m2·a),多數(shù)區(qū)域年平均植被NPP處于0～900 g/(m2·a)之間,占研究區(qū)總面積的96.79%。

圖1 西藏地區(qū)2000—2020年平均NPP空間分布

西藏生態(tài)地理分區(qū)自東南到西北分別為中亞熱帶濕潤(rùn)的東喜馬拉雅南翼地帶(VA6)和高原溫帶濕潤(rùn)的川西藏東高山深谷地帶(HIIAB1),高原溫帶半干旱的藏南山地地帶(HIIC2),高寒半濕潤(rùn)的果洛那曲丘狀高原地帶(HIIB1),高寒半干旱的羌塘高原湖盆地帶(HIC2),高原溫帶干旱的阿里山地地帶(HIID3)和高寒干旱的昆侖高山高原地帶(HID1)。植被類型自東南到西北的分布分別為常綠闊葉林、針葉林、山地灌叢及草甸、高寒灌叢、高寒草甸、高寒草原和高寒荒漠。故不同生態(tài)地理分區(qū)的植被NPP空間分布差異明顯,且自東南向西北呈逐漸降低的趨勢(shì)。

將NPP劃分為6個(gè)等級(jí):①0～100 g/(m2·a)主要分布在昆侖高山高原地帶、阿里山地地帶、羌塘高原湖盆地帶的和藏南山地地帶的西北部,植被類型主要以高寒荒漠、山地荒漠和高寒草原為主,約占研究區(qū)的69.11%;②100～200 g/(m2·a)主要分布在羌塘高原湖盆地帶的東南部及藏南山地地帶的中部,植被類型主要以高寒草原和山地草原為主,約占研究區(qū)的15.01%;③200～300 g/(m2·a)主要分布在果洛那曲丘狀高原地帶及藏南山地地帶的東北部,川西藏東高山深谷地帶也有零星分布,植被類型多為高寒草甸,約占研究區(qū)的7.11%;④300～600 g/(m2·a)主要分布在川西藏東高山深谷地帶的東部和西南部,植被類型以高山灌叢為主,約占研究區(qū)的3.95%;⑤600～900 g/(m2·a)主要分布在東喜馬拉雅南翼地帶,藏南山地地帶和川西藏東高山深谷地帶的南部也有零星分布,植被類型多為針葉林和灌叢,約占研究區(qū)的1.62%;⑥＞900 g/(m2·a)主要分布在東喜馬拉雅南翼地帶,植被類型主要為常綠闊葉林,約占研究區(qū)的3.21%。對(duì)研究區(qū)按生態(tài)地理分區(qū)進(jìn)行劃分,2000—2020年?yáng)|喜馬拉雅南翼地帶的植被NPP平均值最大,為911.97 g/(m2·a);昆侖高山高原地點(diǎn)的最小,為29.20 g/(m2·a),按均值大小順序排列為:東喜馬拉雅南翼地帶〔911.97 g/(m2·a)〕＞川西藏東高山深谷地帶〔228.09 g/(m2·a)〕＞果洛那曲丘狀高原地帶〔140.26 g/(m2·a)〕＞藏南山地地帶〔109.02 g/(m2·a)﹞＞羌塘高原湖盆地帶〔53.09 g/(m2·a)〕＞阿里山地地帶〔33.20 g/(m2·a)〕＞昆侖高山高原地帶〔29.20 g/(m2·a)〕。

2.2 NPP的時(shí)間變化特征

2000—2020年西藏地區(qū)年均NPP整體上呈波動(dòng)上升趨勢(shì)(圖2)。近20 a間年均NPP主要在128～149 g/(m2·a)之間波動(dòng),總體平均值為137.36 g/(m2·a)。2006年NPP為近20 a間的最大值,達(dá)到148.06 g/(m2·a),比年平均值高7.79%;2014年NPP為最小值,僅有128.04 g/(m2·a),比年平均值低6.78%。由圖2可知,近20 a來(lái)西藏地區(qū)NPP變化大體可分為3個(gè)階段,2000—2006年上升,2006—2014年圍繞年平均值波動(dòng)下降,2014—2020年再次上升,且2020年NPP高于2000年。2006—2014年,由于年均溫的影響NPP產(chǎn)生波動(dòng),其中2006年和2009年NPP增加可能與年均溫較高有關(guān)。

圖2 西藏地區(qū)2000—2020年NPP年際變化

通過(guò)計(jì)算NPP的變化趨勢(shì)斜率和變異系數(shù)來(lái)反映西藏地區(qū)2000—2020年NPP的年際變化和空間分布特征。由圖3可以看出,研究區(qū)NPP的平均變化趨勢(shì)斜率為0.04,表明近20 a西藏地區(qū)NPP整體呈上升趨勢(shì),且平均以0.04 g/(m2·a)的年變化速率增長(zhǎng)。NPP的線性傾向斜率范圍為-65.28～42.36,其中83.09%的研究區(qū)介于-1～1之間。東喜馬拉雅南翼地帶NPP明顯下降,下降趨勢(shì)大于-5;川西藏東高山深谷地帶的南部NPP呈下降趨勢(shì),在-5～-2之間;而在果洛那曲丘狀高原地帶、川西藏東高山深谷地帶的北部及藏南山地地帶的東北部NPP呈上升趨勢(shì),在1～2之間。研究區(qū)NPP的變異系數(shù)范圍為0.025～2.395,大部分分布在0.1～0.2之間,約占研究區(qū)的67.32%。東喜馬拉雅南翼地帶的東部及川西藏東高山深谷地帶的西部NPP波動(dòng)較大,變異系數(shù)多數(shù)為0.25;而藏南山地地帶、果洛那曲丘狀高原地帶、羌塘高原湖盆地帶、阿里山地地帶及昆侖高山高原地帶的大部分地區(qū)的NPP波動(dòng)較小,在0～0.2之間。

圖3 西藏地區(qū)2000—2020年NPP變化趨勢(shì)斜率及變異系數(shù)

2.3 不同植被類型的NPP變化

本文將植被類型劃分為8種對(duì)NPP進(jìn)行分析(圖4),不同植被類型20 a的平均NPP差別較大,其中闊葉林的NPP最高,為1 107.09 g/(m2·a);其次是栽培植被,為762.04 g/(m2·a);荒漠的NPP最低,為29.76 g/(m2·a),按NPP均值大小順序排列為:闊葉林〔1 107.10 g/(m2·a)〕＞栽培植被〔762.04 g/(m2·a)〕＞針葉林〔452.24 g/(m2·a)〕＞灌叢〔203.71 g/(m2·a)〕＞草甸〔113.91 g/(m2·a)〕＞高山植被〔60.92 g/(m2·a)〕＞草原〔49.26 g/(m2·a)〕＞荒漠〔29.76 g/(m2·a)〕。對(duì)研究區(qū)內(nèi)不同植被類型的變化趨勢(shì)斜率及變異系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(表1),大部分植被類型NPP的趨勢(shì)斜率處于增加趨勢(shì),其中闊葉林、針葉林和栽培植被的趨勢(shì)斜率均小于0,分別為-6.606,-1.589,-3.790;所有植被類型的NPP變異系數(shù)均小于0.2,表示NPP空間變化較為穩(wěn)定。

表1 不同植被類型NPP變化趨勢(shì)斜率及變異系數(shù)

圖4 不同植被類型的年均NPP

2.4 不同地形條件的NPP變化

地形因素是造成高原地區(qū)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力空間異質(zhì)性的主要影響因素之一,它通過(guò)改變區(qū)域的水熱條件、土壤濕度和太陽(yáng)輻射等,進(jìn)而影響NPP空間格局。研究區(qū)整體上表現(xiàn)出東南低西北高、地形起伏大的特征,海拔最高處為8 848 m,坡度最大值為88.47°。本文基于數(shù)字高程模型提取西藏地區(qū)海拔和坡度兩個(gè)地形因子,分析不同地形條件下西藏地區(qū)NPP的空間分布特征。將海拔分為10個(gè)等級(jí)(表2),結(jié)果顯示,研究區(qū)內(nèi)有90%的區(qū)域海拔在4 000～6 000 m之間。西藏地區(qū)的NPP垂直分布差異明顯,隨海拔的增加NPP表現(xiàn)出先增加后減少的趨勢(shì);500～1 000 m海拔范圍的NPP均值最高,為1 397.41 g/(m2·a),主要位于東喜馬拉雅南翼地帶,植被類型多為常綠闊葉林。海拔4 000 m以上的高原地區(qū)NPP均值較低,其中海拔6 000 m以上NPP均值最低,僅為39.62 g/(m2·a)。利用ArcGIS軟件對(duì)數(shù)字高程模型進(jìn)行坡度分析,將研究區(qū)的坡度分為9個(gè)等級(jí)統(tǒng)計(jì)不同坡度等級(jí)的NPP變化。根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示(表3),研究區(qū)內(nèi)大部分區(qū)域坡度小于20°,占研究區(qū)總面積的67.13%。西藏地區(qū)NPP隨坡度增加呈增長(zhǎng)趨勢(shì),且坡度大于50°之后NPP增長(zhǎng)變緩。

表2 不同海拔分級(jí)的年均NPP

表3 不同坡度分級(jí)的年均NPP

2.5 NPP與氣象因子相關(guān)性分析

2.5.1 氣候因子的變化趨勢(shì) 本文利用降雨、氣溫?cái)?shù)據(jù)的年平均值分析氣候因子與NPP變化之間的響應(yīng)關(guān)系,分別對(duì)近20 a來(lái)的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行一元線性回歸分析,以斜率作為變化趨勢(shì)。由圖5可知,年降雨量趨勢(shì)斜率大于0,為0.355 mm/a,年降雨量均值范圍為320.21～419.82 mm,多年均值為379.27 mm,其中2020年均降雨量為最大值,2009年最小;氣溫趨勢(shì)斜率大于0,為0.044℃/a,年氣溫均值范圍為-2.91～-1.74℃,多年均值為-2.34℃,年均氣溫在2009年為最大值,2000年最小?？傮w上表示2000—2020年西藏地區(qū)降雨和氣溫呈波動(dòng)上升趨勢(shì),研究區(qū)氣候呈現(xiàn)暖濕化趨勢(shì)。

圖5 西藏地區(qū)2000—2020年降雨及氣溫變化趨勢(shì)

2.5.2 NPP與氣候因子相關(guān)性結(jié)果 通過(guò)計(jì)算2000—2020年NPP與降雨、氣溫之間的偏相關(guān)系數(shù),分析氣候因子對(duì)NPP的影響。由圖6可知,NPP與氣候因子之間的響應(yīng)關(guān)系在空間分布上差異明顯。其中NPP與年降雨偏相關(guān)系數(shù)分布范圍為-0.897～0.836,有45.16%的研究區(qū)NPP與降雨呈正相關(guān),主要分布在昆侖高山高原地帶的西部、阿里山地地帶的南部、羌塘高原湖盆地帶的中部及東喜馬拉雅南翼地帶的大部分地區(qū);54.84%的研究區(qū)呈負(fù)相關(guān),主要分布在昆侖高山高原地帶的東部、果洛那曲丘狀高原地帶及川西藏東高山深谷地帶。對(duì)偏相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),有2.33%的區(qū)域通過(guò)p＜0.05的檢驗(yàn),主要分布在昆侖高山高原地帶的中部、阿里山地地帶的南部及羌塘高原湖盆地帶的中部地區(qū)。NPP與年氣溫的偏相關(guān)系數(shù)分布范圍為-0.852～0.904,研究區(qū)有75.80%的區(qū)域NPP與氣溫呈正相關(guān),主要分布在昆侖高山高原地帶、阿里山地地帶、果洛那曲丘狀高原地帶、羌塘高原湖盆地帶和川西藏東高山深谷地帶的大部分地區(qū);24.20%的研究區(qū)呈負(fù)相關(guān),主要分布在羌塘高原湖盆地帶的南部、藏南山地地帶的西部及東喜馬拉雅南翼地帶的部分地區(qū)。研究區(qū)有5.53%的區(qū)域達(dá)到了極顯著水平(p＜0.01),主要分布在阿里山地地帶及果洛那曲丘狀高原地帶,東喜馬拉雅南翼地帶和川西藏東高山深谷地帶也有零星分布?？傮w而言,NPP與降雨多呈負(fù)相關(guān),與氣溫多呈正相關(guān)。

逐像元對(duì)NPP與氣候因子的復(fù)相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析(圖6)。NPP與氣候因子的復(fù)相關(guān)系數(shù)介于0～0.902之間;其中,昆侖高山高原地帶的中部、果洛那曲丘狀高原地帶及川西藏東高山深谷地帶的西北部NPP與氣候因子復(fù)相關(guān)性較強(qiáng),羌塘高原湖盆地帶、阿里山地地帶的北部及藏南山地地帶的大部分地區(qū)復(fù)相關(guān)性較弱;西藏地區(qū)NPP與氣候因子之間的復(fù)相關(guān)性空間分布差異較大,可能是由于植被類型及海拔高度的影響。

圖6 NPP與降雨—?dú)鉁氐钠嚓P(guān)系數(shù)及復(fù)相關(guān)系數(shù)

2.6 影響因子探測(cè)

基于隨機(jī)采樣點(diǎn)的像元值,對(duì)2000,2005,2010,2015和2020年的NPP與年降雨量、年氣溫、海拔、坡度、土地利用類型、植被類型共6個(gè)影響因子進(jìn)行空間探測(cè),分析影響研究區(qū)NPP時(shí)空變化的主要驅(qū)動(dòng)因子。從表4可以看出,不同影響因子對(duì)NPP空間分異性的解釋力差異明顯。其中降雨量對(duì)NPP的解釋力最強(qiáng),其次是海拔,土地利用類型的變化對(duì)NPP的空間分異影響最弱,各影響因子解釋力大小依次為:降雨量(0.896 8)＞海拔(0.885 4)＞氣溫(0.808 6)＞坡度(0.743 5)＞植被類型(0.673 4)＞土地利用類型(0.439 5)。從時(shí)間上分析(圖7),2000—2020年不同影響因子對(duì)植被NPP空間分異性的解釋力具有不同的趨勢(shì)變化。植被類型解釋力總體呈增加趨勢(shì),年氣溫、坡度和土地利用類型解釋力總體呈下降趨勢(shì),年降雨量和海拔解釋力較穩(wěn)定,波動(dòng)幅度不大,且年降雨量為第一影響因子,海拔為第二影響因子。2000—2005年解釋力總體呈增加趨勢(shì),年氣溫和坡度解釋力呈下降趨勢(shì);2005—2010年解釋力總體呈下降趨勢(shì),坡度和海拔解釋力呈上升趨勢(shì),第一影響因子變?yōu)楹０?2010—2015年除年氣溫解釋力呈下降趨勢(shì)外,其余各影響因子解釋力均呈上升趨勢(shì),且坡度變?yōu)榈谌绊懸蜃?2015—2020年坡度和土地利用類型解釋力呈顯著下降趨勢(shì),其余各影響因子解釋力呈上升趨勢(shì),年降雨量、海拔和年氣溫分別為第一、第二、第三影響因子?？傮w而言,研究區(qū)自然因子對(duì)NPP空間分異性的解釋力強(qiáng)于人為因子。

圖7 2000—2020年西藏地區(qū)影響力q值變化趨勢(shì)

通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)探測(cè),結(jié)果均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(p＜0.05),對(duì)NPP空間分布具有明顯影響的因子主要有氣溫、植被類型和坡度。通過(guò)生態(tài)探測(cè)分析影響因素對(duì)NPP空間分布的影響差異是否有顯著,結(jié)果表明氣溫和土地利用類型的影響力要強(qiáng)于其他因素。經(jīng)交互探測(cè)結(jié)果表明(表5),2000—2020年6個(gè)影響因子交互作用后的影響作用能力更強(qiáng),對(duì)NPP空間分異性的解釋能力更高,且呈非線性增強(qiáng)。結(jié)合2000,2005,2010,2015和2020年5 a的雙因子交互作用結(jié)果綜合來(lái)看,影響力最強(qiáng)的交互因子均為該年份NPP第一影響力因子與其余影響因子的組合,即降雨量因子與其余因子交互作用之后的q值最高,其中2000年降雨量與氣溫雙因子交互作用q值最高,5個(gè)代表年份的最強(qiáng)交互因子分別為降雨量∩氣溫和降雨量∩海拔交替主導(dǎo),解釋力分別為0.973 9,0.968 1,0.972 1,0.961 2和0.965 3,解釋力均在95%以上。這說(shuō)明西藏地區(qū)NPP的空間分異是多因素綜合影響作用的結(jié)果。

表5 西藏地區(qū)2000—2020年NPP交互作用q值

3 討論與結(jié)論

3.1 結(jié)論

(1)從時(shí)間上分析,2000—2020年西藏地區(qū)NPP年平均值為137.36 g/(m2·a),波動(dòng)范圍為128.04～148.06 g/(m2·a),2014年NPP均值最小,2006年為NPP最大值;研究區(qū)內(nèi)NPP以0.04 g/(m2·a)的年變化速率增長(zhǎng),整體上呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。

(2)從空間上分析,2000—2020年西藏地區(qū)年均NPP空間分布表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間異質(zhì)性,整體上呈東南高西北低的趨勢(shì)。不同植被類型NPP均值差異明顯,將NPP均值按大小順序排列為:闊葉林＞栽培植被＞針葉林＞灌叢＞草甸＞高山植被＞草原＞荒漠。不同的地形條件,NPP空間分布差異明顯,隨海拔增加NPP呈先增加后減少趨勢(shì),隨坡度增加NPP呈上升趨勢(shì)。

(3)NPP變化的主要影響因素包括氣候因子、人類活動(dòng)和環(huán)境變化,其中氣候變化是高原植被NPP變化的主要影響因素。利用NPP與氣象因子進(jìn)行相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn),西藏地區(qū)NPP與氣象因子相關(guān)性顯著,總體上NPP與降雨多呈負(fù)相關(guān),與氣溫多呈正相關(guān)。

(4)西藏地區(qū)6個(gè)影響因子對(duì)NPP空間分異性的解釋力排序依次為:降雨量＞海拔＞氣溫＞坡度＞植被類型＞土地利用類型,降雨量是西藏地區(qū)NPP影響力最強(qiáng)因子,自然因子對(duì)NPP的影響力強(qiáng)于人為因子。此外,雙因子交互作用后的影響作用能力更強(qiáng),對(duì)NPP空間分異性的解釋能力更高,且呈非線性增強(qiáng)。

本研究對(duì)西藏地區(qū)NPP的時(shí)空格局特征及其影響因子進(jìn)行了定量分析,直觀地反映西藏地區(qū)NPP的變化規(guī)律,為區(qū)域生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)、陸地生態(tài)系統(tǒng)固碳能力評(píng)估提供科學(xué)參考,為區(qū)域自然資源開(kāi)發(fā)及綠色生態(tài)建設(shè)提供依據(jù)。

3.2 討論

本文尚存在一些不足之處,未來(lái)需要進(jìn)一步地改進(jìn),主要有以下幾方面。

(1)本文所使用的MOD17A3數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)的空間分辨率過(guò)低,研究所覆蓋的范圍較廣,在估值上容易出現(xiàn)較大的誤差,且MOD17A3數(shù)據(jù)在空間分布上地類特征不明顯,未來(lái)可使用精度更高的數(shù)據(jù)基于模型對(duì)區(qū)域陸表生態(tài)系統(tǒng)NPP進(jìn)行估算,爭(zhēng)取優(yōu)化結(jié)果;

(2)通過(guò)氣候因子與NPP變化曲線可以發(fā)現(xiàn),氣候因子年際變化趨勢(shì)與NPP并不吻合,這就表明氣候因子變化對(duì)高原植被生長(zhǎng)的影響可能存在滯后或累加效應(yīng),且除降雨和氣溫外還有其他影響因素造成高原植被NPP的變化。經(jīng)地理探測(cè)器結(jié)果驗(yàn)證了這一想法,但本文在進(jìn)行影響因子的確定時(shí),人為因子的選擇過(guò)少,可能會(huì)對(duì)結(jié)果造成一定的偏差,且未對(duì)土地利用覆被的變化、人類活動(dòng)及相關(guān)政府政策的實(shí)施與NPP變化之間的響應(yīng)關(guān)系進(jìn)行展開(kāi)。因此,綜合影響因素與NPP變化的響應(yīng)機(jī)制將是下一步研究的重點(diǎn)。