陜南地區植被凈第一性生產力時空動態演變

梁 瑞，任志遠

（1.陜西師范大學 旅游與環境學院，陜西 西安710062；2.陜西師范大學 西北國土資源研究中心，陜西 西安710062）

植被凈第一性生產力（net primary productivity，NPP）是指綠色植物在單位時間和單位面積所生產的有機物的數量，表現為由光合作用產生的有機物質總量中扣除自養呼吸后的剩余部分［1］。它是研究生態服務功能的物質基礎，也是生態系統平衡和健康的重要指標，且在碳循環、碳存儲的研究中起到重要的作用［2］。近年來，人類活動資源的開發利用程度加大，對生態系統的干擾程度加強了，NNP的測算對保護生態安全有一定的指導意義。

目前，對NPP的測算成為國內外研究的熱點話題，高清竹等［2］采用CASA模型對藏北高寒草地NPP變化趨勢及對人類活動的響應做出研究，劉勇洪［3］對華北植被的凈第一性生產力進行研究及其時空格局分析，黃耀等人［4］采用Crop—C模型對中國農業植被凈第一性生產力進行模擬，主要側重了模型的建立及靈敏度分析。朱文泉、潘耀忠等［5］的中國陸地植被凈第一性生產力遙感估算，使用了估測值與實測值進行對比，對模型進行了驗證。朱鋒等人［6］對東北地區農田凈第一性生產力時空特征及其影響因素進行分析，運用MODIS NPP數據及氣象數據、土地利用數據，對東北地區的農田生產力進行分析。除此之外，國外對NPP的測算模型還有 Miami模型［7］、Thornthwaite Memorial模 型［8］和 Chikugo 模 型［9］等，同期國內也相應建立了北京模型［10］、綜合模型［11］、農業模型［12］、分類指數模型［13］等，使用不同的模型方法對NPP進行了測算。目前對NPP的測算方法很多，但沒有統一的標準，對NPP的測算各個學者都在探索尋求最準確的算法。本研究總結前人的研究成果，利用改進后的CASA模型，此模型為遙感過程模型，充分考慮環境條件和植被本身的特征，能較為精確地測算區域的NPP［14］。除此之外，陜南地區氣候類型復雜，秦巴山區植被類型復雜多樣，為保護其生物多樣性及生態系統服務功能，采用2000—2010年SPORT—NDVI及氣象數據，基于GIS空間差值及分析技術，選取改進后的CASA模型，模擬了2000—2010年陜南地區植被凈第一性生產力（NPP），對研究區的時間變化規律及空間分布特征進行分析，同時為區域生態資源管理決策與規劃提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

陜南地處陜西省南部，北靠秦嶺、南倚巴山、漢江自西向東順流而過。其包括漢中、安康、商洛3個行政區，共轄28個縣（市），土地總面積7.0×105km2，總人口835萬人。陜南包括秦巴山區和漢水谷地，期間分布著漢中安康盆地，秦巴山區的平均氣溫在10～14℃，年均降水量在700～900mm。漢江南北年平均氣溫14～16℃，年降水量700～1 050mm。漢中市地處暖溫帶和亞熱帶氣候的過渡帶，冬無嚴寒，雨量充沛，生態環境良好。安康市地處秦嶺山谷，屬亞熱帶大陸性氣候，水熱資源最為豐富。商州市屬暖溫帶半濕潤季風氣候，四季分明，雨熱同期。陜南地區并有豐富的森林資源、礦產資源、生物資源和旅游資源。為植被生長提供得天獨厚的條件，尤其是秦巴山區植被覆蓋率較高，為研究植被凈第一性生產力（NPP）奠定了基礎［15］。

1.2 數據來源及預處理

本研究所使用的數據是2000—2010年逐旬SPORT—NDVI數據［16］，來自國際科學數據服務平臺發布的全國的數據，空間分辨率為1km，時間步長為10d，NDVI在備制過程中已經過輻射校正和幾何粗矯正等處理，保證了數據的質量，與其它NDVI相比，誤差較小，精度較高，已被廣泛的應用于全球及大尺度的植被變化研究中。基于ArcGIS 9.3軟件，將NDVI數據的灰度值轉換成真值，在此基礎上，采用最大合成法將10d的NDVI合成月數據，數據最終投影變化處理選取阿爾伯斯投影，再經過進一步計算、分析。

氣象數據采用了2000—2010年陜南及周邊的28個氣象站點的月平均氣溫、降水數據以及全國的120個氣象站點的月平均太陽輻射數據，其數據來自中國氣象數據服務共享數據集。基于ArcGIS 9.3平臺，使用地統計模塊徑向基函數（radial basis functions）進行空間插值而獲得（空間分辨率1km×1 km）氣象數據空間分布圖［17］，然后根據行政界線裁出2000—2010年期間陜南地區的氣溫、降水以及太陽輻射等氣象柵格數據。植被類型的數據源于中國科學院地理研究所資源與環境信息系統國家重點實驗室數字化的中國植被圖，用于統計不同植被類型對光能利用率的轉化程度及植被NPP的計算。

1.3 研究方法

在對國外的Miami模型、Thornthwaite Memorial模型和Chikugo模型及國內的北京模型、綜合模型、農業模型、分類指數模型對比分析之后，結合各種模型優缺點的基礎上，選取改進后的CASA模型進行陜南地區NPP物質的量估算，在改進后的CASA模型中植被凈第一性生產力主要由植被所吸收的光合有效輻射（APAR）與光能轉化率（ε）兩個變量來確定［18］。

式中：NPP（x，t）——像元植被的凈第一性生產力；APAR（x，t）——像元空間位置上的植被所吸收的光合有效輻射（MJ／m2）；ε（x，t）——像元在空間位置上的植被的光能轉換率（g／MJ）。

式中：SOL（x，t）——像元的太陽總輻射（MJ／m2）；FPAR（x，t）——植被層對入射光合有效輻射的吸收比例；常數0.5表示植被所能利用的太陽有效輻射（波長為0.38～0.71μm）占太陽總輻射的比例；FPAR（x，t）NDVI，FPAR（x，t）SR——由歸一化植被指數（NDVI）和比值植被指數（SR）計算所得的植被層對入射光合有效輻射的吸收比例；FPARmax，FPARmin分 別取常數 0.95 和 0.001；NDVI（i，max），NDVI（i，min）——第i種植被類型的 NDVI最小值和最大值；SR（i，max），SR（i，min）——第i種植被類型的比值植被指數最大值和最小值；NDVI（x，t）和SR（x，t）——像元的歸一化植被指數和比值植被指數。

式中：ε（x，t）——像元的實際光能利用率；f1（x，t），f2（x，t），w（x，t）——低溫、高溫和水分的脅迫系數；εmax——理想條件下的最大光能利用率（g／MJ），根據不同的用地類型取值各不相同（表1），取值為朱文泉模擬值［19］；Topt（x）——某一區域一年內 NDVI值達到最高時的當月平均氣溫；T——月平均氣溫；EP——區域潛在月蒸散量（mm）；E——區域實際月蒸散量（mm），可以通過朱文泉的模型及研究方法推出［19］。

表1 不同植被類型的最大光能利用率（εmax）

為了揭示陜南地區NPP的時間變化趨勢，基于ArcGIS 9.3軟件平臺，使用統計單元工具，統計出各年的NPP平均值，并在Excel中做出陜南地區NPP年均變化曲線，在用最小二乘法擬合其變化趨勢線［20］。年際變化采取趨勢線分析方法，該方法在一定程度上可以消除極端氣候的影響，能比較客觀地反映陜南地區NPP的增減變化趨勢及變化幅度［21］。同樣陜南地區NPP年內變化是統計了各年每月的平均值，然后在Excel中繪制了變化趨勢線。

為了避免計算過程中柵格圖像分辨率的大小變化，在分析陜南地區NPP的年際及年際各月的空間變化趨勢時，基于ArcGIS 9.3軟件平臺首先將陜南地區2000—2010年每年每個像元的NPP值提取為矩陣形式，然后將此矩陣導入Matlab中，利用最小二乘法進行變化趨勢分析，再將計算后的變化趨勢矩陣導入ArcGIS 9.3中，得出陜南地區空間變化趨勢特征［22］。

2 結果分析

2.1 土地生態系統凈第一性生產力年際變化

圖1為陜南地區NPP年平均變化曲線及趨勢線。從2000—2010年陜南地區各土地利用類型NPP變化比較明顯，均為增加趨勢。從平均值來看，林地的NPP年均增長量為0.012t／（hm2·a），灌叢的NPP年均增長量為0.199t／（hm2·a），草地的 NPP年均增長量為0.105t／（hm2·a），耕地的 NPP年均增長量為0.107t／（hm2·a），其它類型的土地的NPP年均增長量為0.069t／（hm2·a）。林地、灌叢、草地、耕地的NPP與年份的相關系數分別為0.389，0.520，0.514，0.529。在置信水平0.05水平下，其它類型用地的NPP與年份是相關性顯著，相關系數為0.612。對于各種土地利用類型而言，2000—2010年NPP的平均值排列順序為：林地＞灌叢＞草地＞耕地＞其它類型。從年際變化來看，各個土地利用類型NPP的值同步增減，在2005年出現波峰，2004及2006年出現兩次波谷，而林地NPP在2008年達到最大值，灌叢在2010年達到最值。

2.2 土地生態系統凈第一性生產力年內變化

圖2為陜南地區NPP年內變化曲線，從變化幅度來看，各個土地類型的NPP變化為：林地＞灌叢＞草地＞耕地＞其它類型。換言之，林地積累有機物的能力最強，灌叢次之，其它用地類型最弱。從年內變化看，各個土地利用類型的NPP在2月開始增長，同步在7月達到峰值，各個土地利用類型的峰值分別為：林地11.21t／（hm2·a），灌叢8.07t／（hm2·a），草地5.88t／（hm2·a），耕地5.66t／（hm2·a），其它用地類型2.22t／（hm2·a）。11月至次年的1月，氣溫低，降水少，植被生長狀況最為緩慢，各個土地利用類型的NPP在次年1月到達一年中的最小值。按照慣例3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12—2月為冬季，各個土地利用類型的NPP在春夏季節增長速度較快，在秋季下降較快，進入冬季后NPP基本保持不變。由此可知，陜南地區NPP的增長與氣溫降水基本保持同步增減。

圖1 陜南地區NPP年平均曲線及變化趨勢

圖2 陜南地區NPP年內變化曲線

2.3 植被凈第一性生產力的年際空間格局

基于ArcGIS 9.3平臺，在柵格尺度下對陜南地區2000—2010年NPP分別求平均，做一元線性回歸，得到陜南地區NPP均值圖和每個柵格單元NPP變化趨勢圖（附圖3）。分析可知，常綠針葉林主要分布在寧強縣、鎮巴縣和柞水縣，除此之外，秦巴山區、洛南縣以及平利縣也有零星分布，其NPP均值為12.58t／（hm2·a）。常綠闊葉林受到緯度位置的影響，主要分布在陜南的南部地區，行政區劃上體現在南鄭縣、鎮巴縣、紫陽縣、嵐皋縣及鎮平縣的南部，其NPP的均值為12.09t／（hm2·a）。落葉闊葉林面積比較大，主要分布在秦巴山區、商南縣、山陰縣的南部、鳳丹縣北部、西鄉縣的東南及鎮巴縣的東北地區，其NPP均值為13.05t／（hm2·a）。灌叢分布在平利縣西南部、嵐皋縣東北部及商州市西北部，其NPP均值為9.38t／（hm2·a）。草地分布在城固縣南部、西鄉縣中部、石泉縣南部、漢陰縣、紫陽縣北部、安康市南部、以及東部的山陰縣商南縣，其NPP均值為1.93 t／（hm2·a）。耕地分布在漢中市的漢江平原附近，商洛市東北部洛河附近及安康市中部地區，其NPP均值為6.45t／（hm2·a）。

由附圖3可以看出，城固縣與西鄉縣的交界處NPP的值減少比較明顯，用地類型為常綠針葉林，其NPP年均減少值為0.143t／（hm2·a）。勉縣的東北部、洋縣、鎮巴縣、安康市的中南部以及丹鳳縣西北部，年均變化NPP的值減少比較平穩，其值的變化范圍在－0.1～0t／（hm2·a）之間。城固縣、洋縣及西鄉縣三縣的交匯處，漢陰縣、安康市的中部地區、商州市東部、洛南縣的西部、嵐皋縣的南部以及鎮平縣的南部地區，主要以草地為主，年均NPP的變化值增加比較平穩，其值在0～0.1t／（hm2·a）之間。漢中市的西部的大片區域、商州市的西北部及東南部，這些地區以林地和灌叢為主，年均NPP變化增長較快，其年均增長量在0.40～0.85t／（hm2·a）之間。安康市的大片區域以及商州市的中部，年均NPP增長較緩慢，其值變化范圍在0.10～0.40t／（hm2·a）之間。

2.4 植被凈初級生產力的年際各月空間格局

根據陜南地區2000—2010年4，7和10月份NPP的變化趨勢分析可知，陜南地區2000—2010年4月份的NPP變化總趨勢在增長。從行政區劃看，陜南西部寧強縣西北部及略陽縣的中部地區增加趨勢明顯，NPP增長量大于0.5t／（hm2·a），寧強縣、略陽縣大部分地區、留壩縣、石泉縣和商州縣的部分地區月平均NPP增長較快，增長量在0.3～0.5t／（hm2·a）之間，漢中市的東部、安康市的大部分地區及商州市的NPP變化比較平緩，其值在0～0.3t／（hm2·a）之間，洛南縣的大部分地區NPP量在減少，其值為－0.37～0t／（hm2·a）。陜南地區2000—2010年7月份的NPP變化，漢中市的西部及商州市的西部NPP增長量較明顯，其增長量在0.2～0.89t／（hm2·a）之間，尤其是寧強縣和略陽縣，土里利用類型以落葉闊葉林和常綠針葉林為主。鎮巴縣周邊、西鄉縣的南部及洋縣北部的NPP減少較為明顯，其減少量在0.39～1.0t／（hm2·a）之間。陜南地區2000—2010年10月份的NPP變化，商州市西北部及留壩縣的NPP增長較為明顯，其增長量在0.095～0.31t／（hm2·a）之間。漢中市中東部的大片區域其NPP減少量較明顯，減少量為0.02～0.18t／（hm2·a）。其余地區 NPP的增減趨勢比較平緩。

與年際各月的空間變化相比較，從NPP值的變化幅度來看，年際變化的幅度最大。在空間格局的變化中，無論是年際變化還是年際各月份的變化，漢中市西部的寧強縣和略陽縣的NPP變化趨勢都是增長，漢中市的中東部和安康的中西部大部分地區NPP的增減變化不明顯。年際各月變化中，4月份漢中市的寧強縣和略陽縣NPP月平均增長明顯，7月份漢中市的西部和商州市的西北部增長較快，10月份商州市的西北部變化較為明顯。

3 結果討論

陜南地區的NPP年際年內變化特征中，各個土地利用類型NPP的平均變化排列順序依次為：林地＞灌叢＞草地＞耕地＞其它類型。在氣溫、降水及太陽輻射等氣候條件相同的情況下，各個用地類型中，葉片密集度、葉面積指數大的用地類型，光合作用的能力強，積累的NPP就多，計算結果與實際情況相符。在空間分布規律的變化中，NPP的增減情況主要受到氣溫、降水和植被類型的影響，氣溫降水是植被生長的必要條件，所以氣溫高降水多的地方植被生長茂盛，光合作用強，積累的NPP多，在自然條件相同的條件下，則是植被覆蓋類型覺得NPP的增減狀況。NPP增減的除了上述的自然原因外還有人為原因，如人類活動對農田施加化肥可以促使農田NPP的增長。大氣變暖使其空氣中的二氧化碳含量增多，促使植被進行光合作用，也使得植被的NPP增長。與此同時，由于國家政策要求，為了涵養水源、水土保持，使得部分地區退耕還林，使得該地區的NPP有所減少。

本研究利用2000—2010年SPORT—NDVI數據，分析了陜南地區不同年份、不同月份、不同植被類型的NPP時空變化，客觀上反映了陜南地區NPP的時空變化特征。其一，NPP的值主要由氣象因素中的氣溫、降水及太陽輻射變化決定的。NPP基于GIS空間計算，氣溫降水及太陽輻射數據的獲取都是基于氣象站點，從空間意義上來說呈點狀分布，借助空間差值技術把點狀分布拓展成整個面狀數據參數，這樣使得這些主要參數存在一定的數據誤差。其二，NPP基于植被歸一化指數（NDVI）計算得到，而植被覆蓋變化是自然條件與人類活動共同作用的結果，在計算過程中只考慮了自然因素的變化對NPP的影響。如土地利用數據的標準不一致，在模擬NPP時中只采用了2009年的土地利用數據，沒有考慮土地利用變化對NPP的影響，這顯然與實際情況不符，因此在后續研究中需要完善土地利用變化對NPP的影響。

植被凈第一性生產力（NPP）的測算對陜南地區生態系統保護有一定的指導意義。秦巴山區NPP值的變化趨勢客觀地反映植被覆蓋狀況，在一定程度上表現研究區的水土保持能力，水土流失會影響陜南地區水質，從而給引漢給渭工程提供了可靠依據。秦巴山區南坡的NPP值的變化體現其生物多樣性的增減趨勢，NPP的測算對保護生物多樣性有指導性作用，同時也能檢驗封山育林的效果。對陜南地區生態服務價值估算與生態安全評價有一定的指導意義。

4 結論

（1）從土地生態系統凈第一性生產力年際變化看，2000—2010年間，各種土地利用類型的年均NPP均呈波動上升趨勢，各類土地利用類型平均值排列順序為：林地＞灌叢＞草地＞耕地＞其它類型。

（2）從土地生態系統凈第一性生產力年內變化看，各個土地利用類型的NPP在2月開始增長，同步在7月達到峰值，11月至次年1月又回到最小值。各個土地利用類型月平均NPP的變化幅度由大到小依次為：林地＞灌叢＞草地＞耕地＞其它類型。

（3）陜南地區植被凈第一性生產力的年際空間變化表現為漢中市的西部、商洛市的東部和西部地區年均NPP增長比較明顯，其用地類型以落葉闊葉林為主。漢中市的中部以及安康市中部地區大部分地區年均NPP的增長量保持平穩，漢中市的城固縣與西鄉縣的交界處年均NPP的值減少比較明顯，其它地區的年均NPP變化不明顯。

（4）陜南地區植被經初級生產力的各月空間表現為4月份漢中市的寧強縣和略陽縣NPP月平均增長明顯，7月份漢中市的西部和商州市的西北部增長較快，10月份商州市的西北部變化較為明顯。

［1］ 張峰，周廣勝，王玉輝.基于CASA模型的內蒙古典型草原植被凈初級生產力動態模擬［J］.植物生態學報，2008，32（4）：786-797.

［2］ 高清竹，萬運帆，李玉娥.藏北高寒草地NPP變化趨勢及其對人類活動的響應［J］.生態學報，2007，27（11）：4612-4619.

［3］ 劉勇洪，權維俊，高燕虎.華北植被的凈第一性生產力研究及其時空格局分析［J］.自然資源學報，2010，25（4）：564-573.

［4］ 黃耀，張穩，于永強.中國農業植被凈初級生產力模擬Ⅰ［J］.自然資源學報，2006，21（5）：790-801.

［5］ 朱文泉，潘耀忠，張錦水.中國陸地植被凈初級生產力遙感估算［J］.植被生態學報，2007，31（3）：413-424.

［6］ 朱鋒，劉志明，王宗明.東北地區農田凈初級生產力時空特征及其影響因素分析［J］.資源科學，2010，32（11）：2079-2084.

［7］ Lieth H.Modeling the primary productivity of the world［J］.Nature and Resources，1972，8（2）：5-10.

［8］ Lieth H，Box E.Evapotranspiration and Primary Productivity［C］∥Thornthwaite W.Memorial Model，Publications in Climatology.New Jersey：C W Thornthwaite Associates，1972：37-46.

［9］ Uchijima Z，Seino H.Agroclimatic evaluation of net primary productivity of natural vegetations（1）：Chikugo model for evaluating net primary productivity［J］.Journal of Agricultural Meteorology，1985，540（4）：343-352.

［10］ 朱志輝.自然植被凈初級生產力估計模型［J］.科學通報，1993，38（15）：1422-1426.

［11］ 周廣勝，張新時.自然植被凈第一性生產力模型初探［J］.植物生態學報，1995，19（3）：193-200.

［12］ 鄭元潤，周廣勝，張新時，等.農業生產力模型初探［J］.植物學報，1997，39（9）：831-836.

［13］ Lin Huilong.A new model of grassland net primary productivity（NPP）based on the integrated orderly classification system of grassland［C］.Xi’an：The 6th International Conference on Fuzzy Systems and Knowl-edge Discovery，2009：52-56.

［14］ 劉勇洪，權維俊，高燕虎.華北植被的凈第一生產力研究及其時空格局分析［J］.自然資源學報，2010，25（4）：564-573.

［15］ 李小燕，任志遠，張翀.陜南氣溫變化時空分布研究［J］.資源科學，2012，25（4）：564-573.

［16］ 魏偉，石培基，趙軍.石羊河流域海拔、植被覆蓋與景觀類型空間關系研究［J］.干旱區地理，2012，35（1）：91-98.

［17］ 陳鵬翔，毛煒嶧，基于GIS的新疆氣溫數據柵格化方法研究［J］.干旱區地理，2012，35（3）：438-445.

［18］ 李晶，任志遠.基于GIS的陜北黃土高原土地生態系統固碳釋氧價值評價［J］.中國農業科學，2011，44（14）：2943-2950.

［19］ 朱文泉.中國陸地生態系統植被凈初級生產力遙感估算及其與氣候變化關系研究［D］.北京：北京師范大學，2005.

［20］ 劉憲鋒，任志遠.西北地區植被覆蓋變化及其與氣候因子的關系［J］.資源科學，2012，45（10）：1954-1963.

［21］ 王芳，卓莉，陳建飛.2000—2006年廣東省農田生物質能時空變化遙感分析［J］.地理研究，2010，29（12）：2223-22232.

［22］ 徐建華.現代地理學中的數學方法［M］.2版.北京：高等教育出版社，2002.