具琳靜 歐陽(yáng)勛志 潘萍 劉軍 周巧晴 葉青龍

(鄱陽(yáng)湖流域森林生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)與修復(fù)國(guó)家林業(yè)和草原局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(江西農(nóng)業(yè)大學(xué))，南昌，330045)

森林生態(tài)系統(tǒng)在全球碳平衡、涵養(yǎng)水源、改善環(huán)境等方面具有重要影響。森林凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)指綠色植物自身呼吸消耗后剩下的單位時(shí)間單位面積內(nèi)光合作用所積累的有機(jī)物總量[1]。森林NPP能直接反映森林碳匯功能的強(qiáng)度和森林生態(tài)系統(tǒng)的質(zhì)量狀況[2]，是分析森林碳通量的關(guān)鍵指標(biāo)。開展區(qū)域尺度的森林NPP動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)將有助于科學(xué)評(píng)價(jià)區(qū)域森林生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力和理解區(qū)域森林NPP對(duì)氣候因子的響應(yīng)。

隨著遙感和地理信息技術(shù)的不斷進(jìn)步，國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用多種模型和數(shù)據(jù)源對(duì)區(qū)域的森林NPP進(jìn)行了估算，其中MODIS NPP數(shù)據(jù)是基于MODIS(TERRA衛(wèi)星)遙感參數(shù)，參考生物地球化學(xué)模型(BIOME-BGC)和光能利用率模型估算的植被NPP，已在全球及區(qū)域研究中得到應(yīng)用和驗(yàn)證[3-4]。已有的研究表明，影響森林NPP時(shí)空分異的因素主要包括二氧化碳濃度[5]、氣候變化[6]、土壤[7]、地形[1]和人為因素[8]等。其中，氣候因子是影響森林NPP分布和碳收支的重要因素[9]，近幾十年氣候因素引起了森林植被生產(chǎn)力等多方面的改變[10]。國(guó)內(nèi)不少學(xué)者應(yīng)用MODIS NPP數(shù)據(jù)對(duì)秦嶺林區(qū)[11]、京津冀地區(qū)[12]、中國(guó)東北[13]等不同空間尺度的森林NPP做了研究，均發(fā)現(xiàn)氣溫、降水量等氣候條件和森林NPP存在相關(guān)性。然而，不同環(huán)境條件下，氣候因子對(duì)森林NPP的驅(qū)動(dòng)機(jī)制存在地域差異，如張鳳英等[14]得出1982—2013年長(zhǎng)江流域森林NPP與年均溫呈正相關(guān)的面積占80%以上，而與洞庭湖流域部分區(qū)域則呈負(fù)相關(guān)；崔林麗等[15]得出2001—2010年中國(guó)東南部地區(qū)植被NPP隨溫度和降水量的變化沒(méi)有北方明顯。因此，在全球氣候變化的背景下，針對(duì)不同氣候區(qū)域和時(shí)段開展研究森林NPP，這能夠更加全面的理解森林生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)特征。目前，對(duì)植被NPP的時(shí)空變化及其驅(qū)動(dòng)因子的研究多采用趨勢(shì)分析、赫斯特(Hurst)指數(shù)、相關(guān)性分析等方法，而Hurst指數(shù)是能夠定量描述時(shí)間序列信息長(zhǎng)期依賴性的，可用于預(yù)測(cè)未來(lái)植被NPP的變化情況[16]。如王耀斌等[17]通過(guò)計(jì)算Hurst指數(shù)得出2000—2015年秦嶺主要表現(xiàn)為持續(xù)性特征，而大巴山主要表現(xiàn)為反持續(xù)性特征，未來(lái)秦巴山區(qū)植被NPP良性積累，生態(tài)系統(tǒng)各方面功能和價(jià)值將逐年增加。由于傳統(tǒng)的相關(guān)性分析只能從單一的動(dòng)態(tài)變化角度分析森林NPP與氣候的關(guān)系，無(wú)法解析氣候因子間的交互作用，而地理探測(cè)器能進(jìn)一步比較氣候因子對(duì)森林NPP時(shí)空變化的影響力及因子間的交互作用。

贛南是中國(guó)南方地區(qū)重要的生態(tài)屏障，其森林生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展對(duì)區(qū)域氣候調(diào)節(jié)和生態(tài)平衡至關(guān)重要。本研究基于MODIS NPP數(shù)據(jù)，對(duì)2000—2019年贛南森林NPP進(jìn)行分析，旨在闡明以下兩個(gè)問(wèn)題：(1)贛南森林NPP的空間分布特征和時(shí)間變化特征；(2)贛南森林NPP對(duì)氣候因子的響應(yīng)。研究結(jié)果可為該區(qū)植被生產(chǎn)能力評(píng)價(jià)、森林管理政策的制定以及進(jìn)一步理解該區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)與氣候因子的相互作用等提供參考。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)為江西省南部的贛州市。該市是典型的山地丘陵區(qū)，位于羅霄山、南嶺山與武夷山的交匯地帶，形成南高北低地勢(shì)。研究區(qū)屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，水熱條件好，2000—2019年的年均降水量為1 577.63 mm，年均氣溫為18.84 ℃。森林類型主要有針葉林、闊葉林、針闊混交林、灌木林和竹林等，森林覆蓋率為76.23%，植被垂直帶較明顯。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

NPP數(shù)據(jù)來(lái)自MODIS遙感產(chǎn)品MOD17A3H數(shù)據(jù)(https://ladsweb.nascom.nasa.gov/)，空間分辨率500 m，該產(chǎn)品NPP數(shù)值有效值范圍為-30 000～32 700，無(wú)效值范圍為32 761～32 767。根據(jù)該產(chǎn)品質(zhì)量信息的節(jié)點(diǎn)值(QC)大小，NPP數(shù)據(jù)的可信度分為反演失敗(QC≥128)、低(64≤QC<128)、中(32≤QC<64)、高(0≤QC<32)4個(gè)等級(jí)[18]，其中反演失敗是指像元區(qū)域?yàn)榻ㄖ玫?、水域、巖石、沙漠等類型。經(jīng)逐年統(tǒng)計(jì)該產(chǎn)品質(zhì)量信息，得出贛南地區(qū)NPP數(shù)據(jù)質(zhì)量為中等級(jí)和高等級(jí)的區(qū)域占比94.19%，表明該數(shù)據(jù)質(zhì)量整體較好。通過(guò)MRT軟件將MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和重投影，利用ArcMap軟件裁剪和單位換算，并刪除可信度較低、反演失敗的像元點(diǎn)。

土地覆被類型數(shù)據(jù)來(lái)自歐空航天局(ESA)的全球土地覆蓋產(chǎn)品(http://maps.elie.ucl.ac.be/CCI)，空間分辨率300 m，在全球范圍內(nèi)的精度估計(jì)為71.70%[19]，本研究選取2000—2019年共20期，用于表示當(dāng)年的土地覆被類型。高程、坡度和坡向數(shù)據(jù)從SRTM 90 m數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)集中提取，來(lái)自地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn)。2000—2019年降水量、氣溫?cái)?shù)據(jù)集來(lái)自國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.geodata.cn)，空間分辨率1 km；2000—2019年實(shí)際蒸散量來(lái)自MODIS MOD16A3數(shù)據(jù)集，空間分辨率500 m；2000—2018年太陽(yáng)輻射量來(lái)自國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心的中國(guó)區(qū)域地面氣象要素驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集[20](http://data.tpdc.ac.cn)，水平空間分辨率0.1°。上述數(shù)據(jù)在ArcMap軟件中重投影為WGS1984，重采樣為500 m，并根據(jù)研究區(qū)范圍進(jìn)行鑲嵌和裁剪。

3 研究方法

3.1 基于像元的趨勢(shì)分析

Theil-Sen Median(Sen)方法是穩(wěn)健的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的趨勢(shì)分析法，能有效地反映森林NPP時(shí)間變化。其公式[21]為：

(1)

式中：xj、xi是第j、i年的NPP值(j>i)；β是sen斜率；β>0表示森林NPP上升趨勢(shì)，β<0表示下降趨勢(shì)。

Mann-Kendall(M-K)檢驗(yàn)用于判斷森林NPP的變化趨勢(shì)是否顯著。其公式[17]為：

(2)

(3)

(4)

式中：n為樣本數(shù)；var(S)為方差；Z是正態(tài)分布的統(tǒng)計(jì)值，在給定顯著性水平α下，如果|Z|>Z1-α/2，表明森林NPP變化趨勢(shì)存在顯著性。本研究結(jié)合Sen趨勢(shì)分析和M-K檢驗(yàn)的結(jié)果，將森林NPP變化趨勢(shì)分為4個(gè)等級(jí)：在α=0.05置信水平上，顯著上升(β>0，|Z|>1.96)；不顯著上升(β>0，|Z|≤1.96)；顯著下降(β<0，|Z|>1.96)；不顯著下降(β<0，|Z|≤1.96)。

3.2 變異系數(shù)分析

變異系數(shù)是衡量森林NPP年際變化的指標(biāo)，反映森林NPP在時(shí)間序列上的穩(wěn)定性。其公式[22]為：

(5)

3.3 未來(lái)變化趨勢(shì)分析

Hurst指數(shù)是定量描述時(shí)間序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)期依賴性的重要指標(biāo)，能夠量化森林NPP未來(lái)變化趨勢(shì)，監(jiān)測(cè)森林未來(lái)的健康狀況。其基本原理是[17，23]，設(shè)時(shí)間序列{ξ(t)}(t=1,2,…,n)，對(duì)于任意正整數(shù)τ，定義均值序列：

(6)

累計(jì)離差：

(7)

極差(R)：

(8)

標(biāo)準(zhǔn)差(S)：

(9)

R、S、τ滿足一般關(guān)系式：

R(τ)/S(τ)=c·τH。

(10)

最小二乘法擬合：

log(R/S)τ=logc+H·logτ。

(11)

式中：R(τ)/S(τ)是重標(biāo)極差；c是常數(shù)；H是Hurst指數(shù)值。若0

3.4 相關(guān)分析

采用逐柵格空間分析法探討森林NPP時(shí)間格局與氣候因子之間的相關(guān)性強(qiáng)弱，其公式為[1]：

(12)

式中：R是變量x、y的相關(guān)系數(shù)；第i年的NPP值、氣候因子值分別是xi、yi；n為樣本數(shù)。R值在[-1，1]，|R|值越大，相關(guān)性越強(qiáng)；若R<0，呈負(fù)相關(guān)，若R>0，則呈正相關(guān)。由相關(guān)系數(shù)表可知，顯著性檢驗(yàn)結(jié)果包括顯著(P≤0.05)和不顯著。

3.5 地理探測(cè)器

地理探測(cè)器是一組統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，能揭示地理現(xiàn)象的空間分異性及其背后驅(qū)動(dòng)力，具體原理見文獻(xiàn)[24]。因子探測(cè)器是指探究各氣候因子對(duì)森林NPP時(shí)空分異的影響程度。交互作用探測(cè)是用于探究因子間的交互作用是否會(huì)增強(qiáng)或減弱對(duì)森林NPP的影響，或者因子間是獨(dú)立的。因子分析中q值在[0，1]，q值越大，表明因子對(duì)該年森林NPP空間變化的解析力越強(qiáng)，反之則越弱。

4 結(jié)果與分析

4.1 森林NPP空間分布特征

森林NPP整體分布特征。由圖1可知，贛南各地森林NPP年均值介于262.83～1435.26 g·m-2·a-1，存在明顯的空間差異，總體分布呈南高北低、西高東低的特征。森林NPP年均值超過(guò)600 g·m-2·a-1的區(qū)域占森林總面積的98.27%。按相等間隔法劃分為低、中低、中、中高、高5個(gè)等級(jí)，各等級(jí)占比分別為0.05%、37.17%、42.35%、4.36%、16.07%，其中，高值區(qū)集中在南部的尋烏縣、定南縣、全南縣、龍南市和安遠(yuǎn)縣，中值區(qū)以西部的崇義縣、上猶縣、大余縣為主，中低值區(qū)集中在中部和北部，沒(méi)有明顯集中的低值區(qū)。

圖1 森林NPP年均值空間分布

不同地形森林NPP分布特征。根據(jù)江西省森林資源二類調(diào)查技術(shù)規(guī)程對(duì)研究區(qū)高程、坡度和坡向進(jìn)行分級(jí)，其各級(jí)森林NPP值見表1。總體上，森林NPP隨高程的增加，呈現(xiàn)先增后減的趨勢(shì)，其中，高程100～249 m的區(qū)域，森林NPP平均值和總量均較?。?50～499 m的森林NPP平均值較大，總量最大；500～999 m的森林NPP平均值達(dá)到最大值，總量較大；1 000 m以上的森林NPP平均值低于500～999 m的平均值，且該區(qū)域面積比例小，森林NPP總量較小。

森林NPP隨坡度的增大，呈現(xiàn)先增后減的變化趨勢(shì)，但其波動(dòng)程度較高程平緩，其中，平坡(0°～5°)的平均值為811.39 g·m-2·a-1；緩坡(6°～15°)的平均值、總量均最大；而隨坡度逐漸加大，植被生長(zhǎng)受到限制，植被覆蓋度降低，森林NPP平均值下降，在急坡(36°～45°)區(qū)域降至806.96 g·m-2·a-1。由于高程<100 m、坡度≥46°的區(qū)域面積占研究區(qū)總面積的比值分別為0.18%、0.01%，森林覆蓋度低，森林NPP值未進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

各坡向森林NPP平均值進(jìn)行從大到小排序?yàn)槟掀?、東南坡、西南坡、東坡、東北坡、西坡、北坡、西北坡，其中南坡的森林NPP平均值最大，其次是東南坡和西南坡，而西北坡最小。總體上，各坡向的森林NPP值存在明顯的差異，森林NPP平均值在南坡、東坡高于北坡、西坡。

表1 不同高程與坡度區(qū)間的森林NPP比較

坡度/(°)面積占比/%NPP平均值/g·m-2·a-1NPP總量/Tg0～533.12811.393.836～1546.60854.7911.3416～2517.40848.575.1826～352.69819.630.8136～450.18806.960.05

坡向面積占比/%NPP平均值/g·m-2·a-1NPP總量/Tg北 坡11.48830.472.32東北坡11.74841.392.37東 坡13.11841.852.64東南坡13.69855.823.00南 坡12.10871.412.79西南坡12.21851.492.68西 坡12.65833.222.71西北坡12.87821.202.69

4.2 森林NPP時(shí)間變化特征

由圖2可知，2000—2019年贛南逐年森林NPP均值變幅為780.93～904.49 g·m-2·a-1，多年平均值為843.46 g·m-2·a-1，其逐年總量變幅為20.32～23.33 Tg，多年平均值為21.54 Tg，其中2000年出現(xiàn)最小值20.32 Tg，2003年出現(xiàn)最高值23.33 Tg。從不同時(shí)間段來(lái)看，表現(xiàn)為“升-降-升-降-升-降-升-降”波動(dòng)狀態(tài)。

圖2 森林NPP年際變化趨勢(shì)

變化趨勢(shì)。根據(jù)公式(1)計(jì)算得出2000—2019年森林NPP呈增加趨勢(shì)(β值>0)的區(qū)域占森林總面積的34.38%，呈減少趨勢(shì)(β值<0)的區(qū)域占65.62%。由圖3可看出，森林NPP呈不顯著上升、不顯著下降趨勢(shì)即沒(méi)有發(fā)生顯著變化的區(qū)域，占比64.72%；森林NPP呈顯著上升趨勢(shì)的區(qū)域占森林總面積的19.43%，平均速率為8.88 g·m-2·a-1，主要分布在興國(guó)縣、贛縣區(qū)、章貢縣、于都縣、南康區(qū)等；呈顯著下降趨勢(shì)的區(qū)域占15.85%，平均速率為-6.23 g·m-2·a-1。

圖3 森林NPP變化趨勢(shì)

由圖4可知，2000—2019年森林NPP變異系數(shù)介于0.03～0.55，平均值為0.07，變異系數(shù)值小于0.1的區(qū)域占森林總面積的91.77%，低值集中在贛南南部和西部，高值零散分布在西北部，表明森林NPP變異系數(shù)整體處于較低水平，20年間總體趨于相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài)。

圖4 森林NPP變異系數(shù)

2000—2019年森林NPP的Hurst指數(shù)值域介于0.16～0.88，平均值為0.47。由表2可知，呈反持續(xù)趨勢(shì)(0

表2 森林NPP變化趨勢(shì)的持續(xù)性統(tǒng)計(jì)

圖5 森林NPP變化趨勢(shì)的持續(xù)性

4.3 森林NPP對(duì)氣候因子的響應(yīng)

逐年統(tǒng)計(jì)氣候因子的平均值可知，2000—2019年研究區(qū)氣溫年均值呈南高北低、東高西低的分布格局，多年平均值為18.84 ℃；年總降水量的年均值空間分布大體上呈自西北向東南遞增的趨勢(shì)，多年平均值為1 577.63 mm；實(shí)際蒸散量年均值呈南高北低的分布格局，多年平均值為915.5 mm；2000—2018年太陽(yáng)輻射量年均值呈北部較低，東南部最高的分布格局，多年平均值為4 794.1 MJ·m-2。由圖6a可知，森林NPP與年均氣溫呈正相關(guān)、負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占研究區(qū)森林總面積的比值分別為37.29%、62.71%，其中呈不顯著正相關(guān)區(qū)域占比36.02%，集中在贛南的西北部；呈不顯著負(fù)相關(guān)區(qū)域占比60.25%。由圖6b可知，森林NPP與年總降水量呈正相關(guān)、負(fù)相關(guān)的區(qū)域占比分別為5.77%、94.23%，其中呈不顯著正相關(guān)的區(qū)域占5.77%；呈顯著負(fù)相關(guān)的區(qū)域占20.12%，集中在贛南南部的崇義縣、安遠(yuǎn)縣、全南縣等地區(qū)。由圖6c可知，森林NPP與年實(shí)際蒸散量呈正相關(guān)、負(fù)相關(guān)的區(qū)域占比分別為78.00%、22.00%，其中呈顯著正相關(guān)區(qū)域占38.62%，集中在興國(guó)縣、安遠(yuǎn)縣、全南縣、南康區(qū)等地區(qū)；呈不顯著負(fù)相關(guān)區(qū)域占21.31%，集中在贛南北部。由圖6d可知，森林NPP與年太陽(yáng)輻射量呈正相關(guān)、負(fù)相關(guān)的區(qū)域占比分別為95.10%、4.90%，其中呈顯著正相關(guān)區(qū)域占13.55%，集中在東南部的安遠(yuǎn)縣、會(huì)昌縣、尋烏縣等地區(qū)。整體而言，研究期間贛南森林NPP與氣候因子呈不顯著相關(guān)關(guān)系的區(qū)域占比最大；與年均氣溫、年總降水量的相關(guān)性中，負(fù)相關(guān)占主導(dǎo)地位，與年實(shí)際蒸散量、年太陽(yáng)輻射量的相關(guān)性中，正相關(guān)占主導(dǎo)地位。

圖6 森林NPP與氣候因子的相關(guān)性

氣候因子影響力分析。根據(jù)表3可知，2000—2018年氣候因子對(duì)森林NPP的貢獻(xiàn)率(q值)表現(xiàn)出顯著的差異(P<0.01)，2002、2011、2015年，太陽(yáng)輻射量是該年森林NPP空間分異解析力最強(qiáng)的氣候因子，2000—2001、2003—2010、2012—2014、2016—2018年，實(shí)際蒸散量是該年解析力最強(qiáng)的氣候因子，說(shuō)明贛南森林NPP沒(méi)有絕對(duì)的主導(dǎo)因子。2000—2018年各因子貢獻(xiàn)率的平均值大小排序?yàn)椋簩?shí)際蒸散量(0.263 8)、太陽(yáng)輻射量(0.143 2)、降水量(0.104 7)、氣溫(0.047 2)，表明在這4種氣候因子中連接水熱綜合效應(yīng)的實(shí)際蒸散量對(duì)森林NPP時(shí)空分異的影響力最大。

表3 因子探測(cè)結(jié)果

根據(jù)表4可知，交互作用探測(cè)的結(jié)果表明：實(shí)際蒸散量∩太陽(yáng)輻射量=0.385 0，實(shí)際蒸散量∩降水量=0.362 9，交互作用q值大于二者最大值(0.263 8)，表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)；其他氣候因子間的交互q值均大于q(X1)+q(X2)之和，表現(xiàn)為非線性增強(qiáng)。對(duì)森林NPP貢獻(xiàn)率最大的交互作用為實(shí)際蒸散量與太陽(yáng)輻射量、實(shí)際蒸散量與降水量、實(shí)際蒸散量與氣溫的耦合。整體而言，任意兩種氣候因子間交互作用的q值均大于單因子q值，均表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)或非線性增強(qiáng)的交互作用，不存在相互獨(dú)立及減弱的關(guān)系，即贛南森林NPP受多種氣候因子交互作用的影響。

表4 交互作用探測(cè)結(jié)果

5 討論與結(jié)論

2000—2019年贛南森林NPP在時(shí)間上與年總降水量、年均氣溫多呈負(fù)相關(guān)，這可能是由于贛南屬于亞熱帶季風(fēng)氣候，溫度年際波動(dòng)較小、降水量豐富，在一定范圍內(nèi)的年總降水量和年均氣溫不是該區(qū)域樹木生長(zhǎng)的限制因素，所以隨著年總降水量、年均氣溫的增加，森林NPP不一定會(huì)提高。崔林麗等[15]研究也表明植被NPP與年總降水量、年均溫度多呈負(fù)相關(guān)；王修信等[25]研究同樣得出2000—2016年漓江上游林地區(qū)植被NPP均值與年總降水量呈顯著負(fù)相關(guān)。也有研究表明植被NPP與年總降水量、年均氣溫呈正相關(guān)，如吳玉蓮等[26]研究表明1960—2011年長(zhǎng)白山的紅松(Pinuskoraiensis)、闊葉林NPP與年總降水量呈顯著正相關(guān)，闊葉樹NPP與年均溫度呈顯著正相關(guān)；FANG et al.[27]得出2000—2010年新疆生長(zhǎng)季節(jié)植被NPP與年總降水量呈正相關(guān)，與年均溫度呈負(fù)相關(guān)，這主要與該區(qū)氣候干燥，氣溫升高，土壤水分蒸發(fā)加速等有關(guān)。

氣候因子對(duì)贛南森林NPP時(shí)空變化的影響力排序由大到小為實(shí)際蒸散量、太陽(yáng)輻射量、降水量、氣溫。森林NPP與表征區(qū)域水熱循環(huán)特征的實(shí)際蒸散量的關(guān)系更密切[28]，這主要是因?yàn)橼M南降水多集中在春、夏季，春季較多陰天下雨的天氣，缺少陽(yáng)光照射，引起太陽(yáng)輻射量減少，夏季先澇后旱，超過(guò)一定范圍的降水量可能會(huì)造成林地積聚水，引起樹根的無(wú)氧呼吸，森林植被生產(chǎn)力可能會(huì)降低[29]。由于不同地區(qū)氣候條件的差異，氣候因子對(duì)森林NPP的影響具有區(qū)域差異性，如張少偉等[30]研究表明2003—2012年內(nèi)蒙古大興安嶺針葉林區(qū)森林NPP年際變化的主要影響因素是溫度和太陽(yáng)輻射量，而受降水量的影響較小，這是由于該地區(qū)在寒溫帶，年總降水量介于300～450 mm，年際變化較?。煌蹙甑萚11]得出2000—2013年秦嶺林區(qū)植被NPP與氣溫的相關(guān)性高于降水量，反映了氣候因子對(duì)森林NPP影響的重要性主要由該區(qū)域植被生長(zhǎng)的首要限制因素決定。

本研究初步分析了研究區(qū)森林NPP對(duì)氣候因子的響應(yīng)，但由于使用的遙感數(shù)據(jù)無(wú)法辨別人工林和天然林，不能排除人類活動(dòng)的干擾，而且極端天氣、氮添加、CO2濃度、森林類型、林齡等自然因子，林業(yè)相關(guān)政策、人工采伐等人為因素對(duì)森林NPP的影響也不容忽視，因此全面了解贛南森林NPP時(shí)空變化的原因仍有待下一步深入研究。

贛南森林NPP年均值整體上呈南高北低、西高東低的空間分布格局，其隨著高程、坡度的增加均表現(xiàn)為先增后減的趨勢(shì)，南坡、東坡高于北坡、西坡。2000—2019年逐年森林NPP均值變幅為780.93～904.49 g·m-2·a-1；隨年份變化，呈顯著上升、顯著下降、變化不顯著的區(qū)域占比分別為19.43%、15.85%、64.72%，整體上比較穩(wěn)定；變化特征以反持續(xù)性特征為主，未來(lái)該區(qū)森林NPP良性積累。

在時(shí)間上，森林NPP與年實(shí)際蒸散量、年太陽(yáng)輻射量多呈正相關(guān)，與年總降水量、年均氣溫多呈負(fù)相關(guān)；2000—2018年氣候因子對(duì)森林NPP時(shí)空變化的影響力排序由大到小為實(shí)際蒸散量、太陽(yáng)輻射量、降水量、氣溫，森林NPP受多種氣候因子的交互影響。