甘肅省凈初級生產力時空變化特征

劉春雨 董曉峰　劉英英 潘竟虎 車彥軍

摘要 本研究通過改進的光能利用率概念模型（CarnegieAmesStanford Approach，CASA）和MODISNDVI數據估算了2000-2010年甘肅省凈初級生產力（NPP）的空間分布格局，并結合氣候因子，在不同空間和時間尺度上探討森林生態區、草原生態區、農業生態區和荒漠生態區的NPP變化特征及與氣候變化之間的關系。研究表明：①2000-2010年甘肅省NPP的空間分布差異比較顯著，總體上呈現東南高西北低，即從東南向西北是逐漸遞減的；其中，森林生態區、草原生態區、農業生態區和荒漠生態區的年均NPP分別為580.12 g·cm-2·a-1、380.12 g·cm-2·a-1、280.71 g·cm-2·a-1和83.27 g·cm-2·a-1。②2000-2010年甘肅省NPP顯著增加和輕度增加的面積分別占總面積的6.00 %和17.49 %，NPP顯著減少和輕度減少的面積分別占總面積的12.31%和27.07%，NPP有減少的趨勢。③以年為尺度，森林生態區和草原生態區主要受溫度影響，而降水量是荒漠生態區和農業生態區的主要控制因子；在月尺度上，氣候因子對NPP的作用相當；草原生態區和農業生態區分別對月降水量和月均溫存在時滯與累積效應，森林生態區和荒漠生態區對降水量或溫度不存在時滯與累積效應。④本文認識和了解不同空間和時間尺度上NPP的變化規律，探討NPP與氣候變化之間的相互作用與機理，為生態系統調節起到重要的理論指導意義。

關鍵詞甘肅省；NPP；偏相關系數；氣候因子

中圖分類號Q149文獻標識碼A文章編號1002-2104（2014）01-0163-08doi：103969/jissn1002-2104201401023

生態系統凈初級生產力的變化及其對氣候變化的響應是國內外研究的焦點，與此同時產生的生態環境效應，在環境變化和可持續發展中占有重要的地位[1-3]。凈初級生產力（Net Primary Productivity，NPP）是光合作用所產生的有機質總量中扣除自養呼吸后的剩余部分，也是生態系統中其他生物成員生存和繁衍的物質基礎[4]。它作為分析碳循環、水循環、食物安全和調節生態過程的關鍵因子[5-6]，是陸地生態系統提供人類生活必不可少的能量來源，將其應用于資源的管理中，并發揮著越來越重要的作用[7]。越來越多的學者[8-11]利用3S技術[12]研究了生態系統凈初級生產力的空間變化及受氣候因素的影響，并分析由此帶來的生態環境效應。在西部大開發的推動下，甘肅省的生態系統格局發生了重大變化，相應的也會引起NPP的變化。對NPP與氣候因子（降水量和溫度）的研究集中在一般的時間尺度及簡單的相互關系，忽視了不同時間和空間尺度上NPP對氣候變化的響應[8]，而考慮不同生態系統與氣候因子之間的關系較欠缺[10]。同時，由于缺少同步觀測系統獲取相應的模型參數，導致應用生態模型估算區域NPP存在很大誤差；加上經驗統計模型獲取大區域NPP受到了限制，以致不能較好的對NPP進行研究。本研究通過改進的CASA模型，并使用新一代對地觀測系統MODIS數據和同期的降水量與溫度數據，以不同時間（年、當月及前月）和空間尺度（整個研究區和不同生態區）為視角，分析不同植被類型（生態系統）NPP的空間格局及其對氣候變化的相應，以期為甘肅省的社會經濟可持續發展提供科學依據，為更好的推動西部大開發。

1研究區概況

甘肅（圖1），由古甘州（今張掖）和肅州（今酒泉）兩地首字而得名。研究區位于北緯32°35′-42°47′和東經92°21′-108°43′之間，地處西北干旱區、青藏高寒區、東部季風區三大自然區域的交匯處；東接陜西，南鄰四川，西連青海、新疆，北靠內蒙古、寧夏并與蒙古人民共和國接壤。甘肅地貌復雜多樣，有山地、高原、平川、河谷、沙漠和戈壁交錯分布；地勢自西南向東北傾斜，地形狹長，海拔一般在1 000-3 000 m之間。全省年均溫度在0-14 ℃之間，全省各地年降水量在36.6-734.9 mm，大致從東南向西北遞減，烏鞘嶺以西降水量明顯減少，隴南山區和祁連山東段降水偏多。甘肅總面積為42.58×104 km2，轄87個縣（市、區）。

2數據來源與研究模型

2.1數據來源與預處理

遙感數據來源于美國國家航空航天局NASA的EOS/MODIS數據，時間分辨率為16d，空間分辨率為250×250 m，時相為2000-2010年的MOD13數據產品。該數據具有全球覆蓋、周期短，在時間和空間上具有連續性，是研究NPP與氣候變化非常有效的數據源。同時，使用MRT（MODIS Reprojection Tools）將下載的MODISNDVI數據進行格式轉換和重投影，并將投影轉換為WGS_1984_Albers投影，同時完成圖像的拼接和重采樣。將16d的MODISNDVI數據采用最大合成法（Maximum Value Composites，MVC）消除數據中殘留的云、大氣和太陽高度等因素的影響，得到逐月的NDVI數據，并利用最新的甘肅省行政區劃圖獲取甘肅地區2000-2010逐月NDVI的柵格圖像。

氣象數據由中國氣象科學數據共享服務網（http：//cdc.cma.gov.cn/home.do）提供2000-2010年甘肅省境內及周邊地區的50個基本站和15個基準站的降水量、溫度、日照時數、氣壓、平均風速、相對濕度和太陽總輻射。最后，采用ArcGIS 9.3對氣象數據進行反距離加權（Inverse Distance Weighted，IDW）插值獲取研究區的空間柵格數據，為了與遙感數據相匹配，數據空間分辨率統一至250×250 m。

生態區邊界采用中國生態系統與生態功能區劃數據庫（http：//www.ecosystem.csdb.cn/）提供的生態功能區的數據，并根據空間連續性和主導因素原則，進行合并而獲得。根據甘肅省生態區分布的特征將甘肅省分為四個區：森林生態區、草原生態區、農業生態區和荒漠生態區。

2.2研究模型

2.2.1凈初級生產力的計算

CASA（CarnegieAmesStanford Approach）模型是一種光能利用率概念模型，主要考慮凈初級產力由植被所吸收的光合有效輻射和光能利用率兩個驅動變量決定[13]，該模型應用比較廣泛，已成為國內外估算NPP的重要模型之一。通常認為NPP的估算是基于資源平衡觀點，為此有必要改進CASA模型[14-15]，并考慮其它因素（如溫度和大氣水汽）的影響，構建基于MODIS數據的NPP估算模型：

NPP=（FPAR×PAR）×（ε*×Tε×We）（1）

式中，NPP為凈初級生產力；FPAR為光合有效輻射比率；PAR為到達地表的光合有效輻射[16]；ε*為最大光能利用率，在此取最大光能利用率（一般默認值為0.389 g C/MJ）；Tε為溫度脅迫系數[17]；We為水分脅迫系數。

其中，CASA模型中關于FPAR的算法是根據NOAA/AVHRR遙感數據而設計的，在此研究中采用MODISNDVI數據比其具有更高的空間分辨率，原有算法不能準確地反演地面植被FPAR的實際情況。因此對其傳統的估算方法進行優化改進，由于FPAR與NDVI[18]和EVI[19]都有很好的線性關系，且對比FPARNDVI和FPAREVI的估算結果發現，NDVI估算的FPAR偏高，而EVI所估算的FPAR偏低。為了能夠準確地估算NPP，本研究將上述兩種方法相結合，取其平均值作為本研究的FPAR[20]。相關參數的獲取如下：

摘要 本研究通過改進的光能利用率概念模型（CarnegieAmesStanford Approach，CASA）和MODISNDVI數據估算了2000-2010年甘肅省凈初級生產力（NPP）的空間分布格局，并結合氣候因子，在不同空間和時間尺度上探討森林生態區、草原生態區、農業生態區和荒漠生態區的NPP變化特征及與氣候變化之間的關系。研究表明：①2000-2010年甘肅省NPP的空間分布差異比較顯著，總體上呈現東南高西北低，即從東南向西北是逐漸遞減的；其中，森林生態區、草原生態區、農業生態區和荒漠生態區的年均NPP分別為580.12 g·cm-2·a-1、380.12 g·cm-2·a-1、280.71 g·cm-2·a-1和83.27 g·cm-2·a-1。②2000-2010年甘肅省NPP顯著增加和輕度增加的面積分別占總面積的6.00 %和17.49 %，NPP顯著減少和輕度減少的面積分別占總面積的12.31%和27.07%，NPP有減少的趨勢。③以年為尺度，森林生態區和草原生態區主要受溫度影響，而降水量是荒漠生態區和農業生態區的主要控制因子；在月尺度上，氣候因子對NPP的作用相當；草原生態區和農業生態區分別對月降水量和月均溫存在時滯與累積效應，森林生態區和荒漠生態區對降水量或溫度不存在時滯與累積效應。④本文認識和了解不同空間和時間尺度上NPP的變化規律，探討NPP與氣候變化之間的相互作用與機理，為生態系統調節起到重要的理論指導意義。

關鍵詞甘肅省；NPP；偏相關系數；氣候因子

中圖分類號Q149文獻標識碼A文章編號1002-2104（2014）01-0163-08doi：103969/jissn1002-2104201401023

生態系統凈初級生產力的變化及其對氣候變化的響應是國內外研究的焦點，與此同時產生的生態環境效應，在環境變化和可持續發展中占有重要的地位[1-3]。凈初級生產力（Net Primary Productivity，NPP）是光合作用所產生的有機質總量中扣除自養呼吸后的剩余部分，也是生態系統中其他生物成員生存和繁衍的物質基礎[4]。它作為分析碳循環、水循環、食物安全和調節生態過程的關鍵因子[5-6]，是陸地生態系統提供人類生活必不可少的能量來源，將其應用于資源的管理中，并發揮著越來越重要的作用[7]。越來越多的學者[8-11]利用3S技術[12]研究了生態系統凈初級生產力的空間變化及受氣候因素的影響，并分析由此帶來的生態環境效應。在西部大開發的推動下，甘肅省的生態系統格局發生了重大變化，相應的也會引起NPP的變化。對NPP與氣候因子（降水量和溫度）的研究集中在一般的時間尺度及簡單的相互關系，忽視了不同時間和空間尺度上NPP對氣候變化的響應[8]，而考慮不同生態系統與氣候因子之間的關系較欠缺[10]。同時，由于缺少同步觀測系統獲取相應的模型參數，導致應用生態模型估算區域NPP存在很大誤差；加上經驗統計模型獲取大區域NPP受到了限制，以致不能較好的對NPP進行研究。本研究通過改進的CASA模型，并使用新一代對地觀測系統MODIS數據和同期的降水量與溫度數據，以不同時間（年、當月及前月）和空間尺度（整個研究區和不同生態區）為視角，分析不同植被類型（生態系統）NPP的空間格局及其對氣候變化的相應，以期為甘肅省的社會經濟可持續發展提供科學依據，為更好的推動西部大開發。

1研究區概況

甘肅（圖1），由古甘州（今張掖）和肅州（今酒泉）兩地首字而得名。研究區位于北緯32°35′-42°47′和東經92°21′-108°43′之間，地處西北干旱區、青藏高寒區、東部季風區三大自然區域的交匯處；東接陜西，南鄰四川，西連青海、新疆，北靠內蒙古、寧夏并與蒙古人民共和國接壤。甘肅地貌復雜多樣，有山地、高原、平川、河谷、沙漠和戈壁交錯分布；地勢自西南向東北傾斜，地形狹長，海拔一般在1 000-3 000 m之間。全省年均溫度在0-14 ℃之間，全省各地年降水量在36.6-734.9 mm，大致從東南向西北遞減，烏鞘嶺以西降水量明顯減少，隴南山區和祁連山東段降水偏多。甘肅總面積為42.58×104 km2，轄87個縣（市、區）。

2數據來源與研究模型

2.1數據來源與預處理

遙感數據來源于美國國家航空航天局NASA的EOS/MODIS數據，時間分辨率為16d，空間分辨率為250×250 m，時相為2000-2010年的MOD13數據產品。該數據具有全球覆蓋、周期短，在時間和空間上具有連續性，是研究NPP與氣候變化非常有效的數據源。同時，使用MRT（MODIS Reprojection Tools）將下載的MODISNDVI數據進行格式轉換和重投影，并將投影轉換為WGS_1984_Albers投影，同時完成圖像的拼接和重采樣。將16d的MODISNDVI數據采用最大合成法（Maximum Value Composites，MVC）消除數據中殘留的云、大氣和太陽高度等因素的影響，得到逐月的NDVI數據，并利用最新的甘肅省行政區劃圖獲取甘肅地區2000-2010逐月NDVI的柵格圖像。

氣象數據由中國氣象科學數據共享服務網（http：//cdc.cma.gov.cn/home.do）提供2000-2010年甘肅省境內及周邊地區的50個基本站和15個基準站的降水量、溫度、日照時數、氣壓、平均風速、相對濕度和太陽總輻射。最后，采用ArcGIS 9.3對氣象數據進行反距離加權（Inverse Distance Weighted，IDW）插值獲取研究區的空間柵格數據，為了與遙感數據相匹配，數據空間分辨率統一至250×250 m。

生態區邊界采用中國生態系統與生態功能區劃數據庫（http：//www.ecosystem.csdb.cn/）提供的生態功能區的數據，并根據空間連續性和主導因素原則，進行合并而獲得。根據甘肅省生態區分布的特征將甘肅省分為四個區：森林生態區、草原生態區、農業生態區和荒漠生態區。

2.2研究模型

2.2.1凈初級生產力的計算

CASA（CarnegieAmesStanford Approach）模型是一種光能利用率概念模型，主要考慮凈初級產力由植被所吸收的光合有效輻射和光能利用率兩個驅動變量決定[13]，該模型應用比較廣泛，已成為國內外估算NPP的重要模型之一。通常認為NPP的估算是基于資源平衡觀點，為此有必要改進CASA模型[14-15]，并考慮其它因素（如溫度和大氣水汽）的影響，構建基于MODIS數據的NPP估算模型：

NPP=（FPAR×PAR）×（ε*×Tε×We）（1）

式中，NPP為凈初級生產力；FPAR為光合有效輻射比率；PAR為到達地表的光合有效輻射[16]；ε*為最大光能利用率，在此取最大光能利用率（一般默認值為0.389 g C/MJ）；Tε為溫度脅迫系數[17]；We為水分脅迫系數。

其中，CASA模型中關于FPAR的算法是根據NOAA/AVHRR遙感數據而設計的，在此研究中采用MODISNDVI數據比其具有更高的空間分辨率，原有算法不能準確地反演地面植被FPAR的實際情況。因此對其傳統的估算方法進行優化改進，由于FPAR與NDVI[18]和EVI[19]都有很好的線性關系，且對比FPARNDVI和FPAREVI的估算結果發現，NDVI估算的FPAR偏高，而EVI所估算的FPAR偏低。為了能夠準確地估算NPP，本研究將上述兩種方法相結合，取其平均值作為本研究的FPAR[20]。相關參數的獲取如下：

摘要 本研究通過改進的光能利用率概念模型（CarnegieAmesStanford Approach，CASA）和MODISNDVI數據估算了2000-2010年甘肅省凈初級生產力（NPP）的空間分布格局，并結合氣候因子，在不同空間和時間尺度上探討森林生態區、草原生態區、農業生態區和荒漠生態區的NPP變化特征及與氣候變化之間的關系。研究表明：①2000-2010年甘肅省NPP的空間分布差異比較顯著，總體上呈現東南高西北低，即從東南向西北是逐漸遞減的；其中，森林生態區、草原生態區、農業生態區和荒漠生態區的年均NPP分別為580.12 g·cm-2·a-1、380.12 g·cm-2·a-1、280.71 g·cm-2·a-1和83.27 g·cm-2·a-1。②2000-2010年甘肅省NPP顯著增加和輕度增加的面積分別占總面積的6.00 %和17.49 %，NPP顯著減少和輕度減少的面積分別占總面積的12.31%和27.07%，NPP有減少的趨勢。③以年為尺度，森林生態區和草原生態區主要受溫度影響，而降水量是荒漠生態區和農業生態區的主要控制因子；在月尺度上，氣候因子對NPP的作用相當；草原生態區和農業生態區分別對月降水量和月均溫存在時滯與累積效應，森林生態區和荒漠生態區對降水量或溫度不存在時滯與累積效應。④本文認識和了解不同空間和時間尺度上NPP的變化規律，探討NPP與氣候變化之間的相互作用與機理，為生態系統調節起到重要的理論指導意義。

關鍵詞甘肅省；NPP；偏相關系數；氣候因子

中圖分類號Q149文獻標識碼A文章編號1002-2104（2014）01-0163-08doi：103969/jissn1002-2104201401023

生態系統凈初級生產力的變化及其對氣候變化的響應是國內外研究的焦點，與此同時產生的生態環境效應，在環境變化和可持續發展中占有重要的地位[1-3]。凈初級生產力（Net Primary Productivity，NPP）是光合作用所產生的有機質總量中扣除自養呼吸后的剩余部分，也是生態系統中其他生物成員生存和繁衍的物質基礎[4]。它作為分析碳循環、水循環、食物安全和調節生態過程的關鍵因子[5-6]，是陸地生態系統提供人類生活必不可少的能量來源，將其應用于資源的管理中，并發揮著越來越重要的作用[7]。越來越多的學者[8-11]利用3S技術[12]研究了生態系統凈初級生產力的空間變化及受氣候因素的影響，并分析由此帶來的生態環境效應。在西部大開發的推動下，甘肅省的生態系統格局發生了重大變化，相應的也會引起NPP的變化。對NPP與氣候因子（降水量和溫度）的研究集中在一般的時間尺度及簡單的相互關系，忽視了不同時間和空間尺度上NPP對氣候變化的響應[8]，而考慮不同生態系統與氣候因子之間的關系較欠缺[10]。同時，由于缺少同步觀測系統獲取相應的模型參數，導致應用生態模型估算區域NPP存在很大誤差；加上經驗統計模型獲取大區域NPP受到了限制，以致不能較好的對NPP進行研究。本研究通過改進的CASA模型，并使用新一代對地觀測系統MODIS數據和同期的降水量與溫度數據，以不同時間（年、當月及前月）和空間尺度（整個研究區和不同生態區）為視角，分析不同植被類型（生態系統）NPP的空間格局及其對氣候變化的相應，以期為甘肅省的社會經濟可持續發展提供科學依據，為更好的推動西部大開發。

1研究區概況

甘肅（圖1），由古甘州（今張掖）和肅州（今酒泉）兩地首字而得名。研究區位于北緯32°35′-42°47′和東經92°21′-108°43′之間，地處西北干旱區、青藏高寒區、東部季風區三大自然區域的交匯處；東接陜西，南鄰四川，西連青海、新疆，北靠內蒙古、寧夏并與蒙古人民共和國接壤。甘肅地貌復雜多樣，有山地、高原、平川、河谷、沙漠和戈壁交錯分布；地勢自西南向東北傾斜，地形狹長，海拔一般在1 000-3 000 m之間。全省年均溫度在0-14 ℃之間，全省各地年降水量在36.6-734.9 mm，大致從東南向西北遞減，烏鞘嶺以西降水量明顯減少，隴南山區和祁連山東段降水偏多。甘肅總面積為42.58×104 km2，轄87個縣（市、區）。

2數據來源與研究模型

2.1數據來源與預處理

遙感數據來源于美國國家航空航天局NASA的EOS/MODIS數據，時間分辨率為16d，空間分辨率為250×250 m，時相為2000-2010年的MOD13數據產品。該數據具有全球覆蓋、周期短，在時間和空間上具有連續性，是研究NPP與氣候變化非常有效的數據源。同時，使用MRT（MODIS Reprojection Tools）將下載的MODISNDVI數據進行格式轉換和重投影，并將投影轉換為WGS_1984_Albers投影，同時完成圖像的拼接和重采樣。將16d的MODISNDVI數據采用最大合成法（Maximum Value Composites，MVC）消除數據中殘留的云、大氣和太陽高度等因素的影響，得到逐月的NDVI數據，并利用最新的甘肅省行政區劃圖獲取甘肅地區2000-2010逐月NDVI的柵格圖像。

氣象數據由中國氣象科學數據共享服務網（http：//cdc.cma.gov.cn/home.do）提供2000-2010年甘肅省境內及周邊地區的50個基本站和15個基準站的降水量、溫度、日照時數、氣壓、平均風速、相對濕度和太陽總輻射。最后，采用ArcGIS 9.3對氣象數據進行反距離加權（Inverse Distance Weighted，IDW）插值獲取研究區的空間柵格數據，為了與遙感數據相匹配，數據空間分辨率統一至250×250 m。

生態區邊界采用中國生態系統與生態功能區劃數據庫（http：//www.ecosystem.csdb.cn/）提供的生態功能區的數據，并根據空間連續性和主導因素原則，進行合并而獲得。根據甘肅省生態區分布的特征將甘肅省分為四個區：森林生態區、草原生態區、農業生態區和荒漠生態區。

2.2研究模型

2.2.1凈初級生產力的計算

CASA（CarnegieAmesStanford Approach）模型是一種光能利用率概念模型，主要考慮凈初級產力由植被所吸收的光合有效輻射和光能利用率兩個驅動變量決定[13]，該模型應用比較廣泛，已成為國內外估算NPP的重要模型之一。通常認為NPP的估算是基于資源平衡觀點，為此有必要改進CASA模型[14-15]，并考慮其它因素（如溫度和大氣水汽）的影響，構建基于MODIS數據的NPP估算模型：

NPP=（FPAR×PAR）×（ε*×Tε×We）（1）

式中，NPP為凈初級生產力；FPAR為光合有效輻射比率；PAR為到達地表的光合有效輻射[16]；ε*為最大光能利用率，在此取最大光能利用率（一般默認值為0.389 g C/MJ）；Tε為溫度脅迫系數[17]；We為水分脅迫系數。

其中，CASA模型中關于FPAR的算法是根據NOAA/AVHRR遙感數據而設計的，在此研究中采用MODISNDVI數據比其具有更高的空間分辨率，原有算法不能準確地反演地面植被FPAR的實際情況。因此對其傳統的估算方法進行優化改進，由于FPAR與NDVI[18]和EVI[19]都有很好的線性關系，且對比FPARNDVI和FPAREVI的估算結果發現，NDVI估算的FPAR偏高，而EVI所估算的FPAR偏低。為了能夠準確地估算NPP，本研究將上述兩種方法相結合，取其平均值作為本研究的FPAR[20]。相關參數的獲取如下：