2000—2015年拉薩河流域NPP時空變化及驅動因子

韓王亞,張 超,曾 源,劉國華,*

1 中國科學院生態環境研究中心城市與區域生態國家重點實驗室,北京 100085 2 中國科學院大學資源與環境學院,北京 100049 3 西藏自治區生態環境廳,拉薩 850000 4 中國科學院遙感與數字地球研究所數字地球重點實驗室,北京 100101

植被凈初級生產力(Net Primary Production,NPP)是指植被在單位時間、單位面積上所累積的有機物總量,由植物經光合作用所生產的有機質總量減去植物呼吸作用的消耗量所得到。NPP作為植物與環境相互作用的結果,不僅直接反映了綠色植物群落自身的生產能力,同時體現出生態系統對氣候變化的響應。NPP是生態系統碳循環及能量流動的關鍵參數,是生態系統可持續發展的重要生態指標[1-2],對于研究全球氣候變化對生態系統的影響具有重要意義。19世紀80年代最早開始出現NPP的相關研究,起初為站點測量數據,后來出現統計模型,建立起植被與氣候的經驗關系[3]；隨著機理研究的深入,NPP的估算結合了植物生理生態特征建立了基于過程的機理模型[4-5]；近年來遙感技術的發展以及國內外對陸地碳循環研究的不斷深入,光能利用率模型成為NPP估算的主要模型,其中改進的光能利用率(carnegie-ames-stanford approach, CASA)模型以其相對簡單且易推廣的特點,成為國內外應用最為廣泛的NPP估算模型[6-11]。

NPP估算模型將站點數據推廣至區域乃至全球尺度,國內外針對NPP的時空動態變化及驅動因子等方面開展了很多研究[6-18]。樸世龍等研究了1982—1999年中國植被NPP的時空變化,并認為降水是主要限制因子[19]。梁妙玲等分析了1961—2000年中國近40年的植被動態變化,認為中國植被NPP的主要影響氣候因子是降水,溫度的影響在不同地區差別很大[20]。劉剛等研究了2001—2014年我國植被NPP的時空變化,并分析了植被NPP與溫度、降雨量的相關性[8]。毛德華等分析了1982—2010年東北地區植被NPP的空間分布,并討論了植被NPP受氣候及土地利用變化的影響[15]。李曉榮分析了2000—2014年太行山區植被NPP的時空變化特征,認為整體上來看氣候因子對植被NPP的升高表現為促進作用,人為因素表現為抑制作用[21]。尹鍇等分析了2010年12個月份的北京植被NPP,并認為植被NPP主要受氣溫、降水、太陽輻射的影響,不同地區的主要限制因子不同[11]。研究區域集中在全國尺度[8,19-20,22-25],區域尺度,包括北方地區[26]、東北地區[15,27]、華北地區[28]、東南地區[29]、西南地區[30]、內蒙古草原[31]、太行山區[21]、橫斷山區[32]、三江源地區[18]等及省域尺度[11,33],而針對小流域尺度的研究相對較少。植被NPP的時空變化及驅動因素的分析方法相對單一,主要包括定性描述、單相關性分析及一元線性回歸。本文基于CASA模型對拉薩河流域2000—2015年植被NPP的時空變化規律進行定量分析,并探討其驅動因子,劃分出不同驅動因素區域。拉薩河流域位于西藏中南部,喜馬拉雅山北側,地形地貌豐富,地勢總體上呈北高南低的趨勢,是雅魯藏布江水系中流域面積最大的一個支流。該流域具有獨特的地理位置及特殊的水熱環境,在生態蓄水、氣候調節等方面具有重要生態作用[34-35]。分析該流域的NPP動態變化特征及驅動因素,為拉薩河流域生態系統健康評估提供基礎,對該地區生態環境保護提供依據。

1 研究區概況

拉薩河流域位于90°05′—93°20′E和29°20′—31°15′N之間(圖1),流域面積為3.26×104km2,是雅魯藏布江流域最大的一條支流。流域上中游地形復雜,多為山地,下游為寬谷平原,總體地勢北高南低,海拔落差大,在3598—7074 m之間；屬于高原溫帶半干旱季風氣候,年平均氣溫為-7.1—9.2℃,年平均降雨量為340—700 mm；土壤類型以草氈土、草甸土及黑氈土為主,還包括寒凍土、棕冷鈣土、沼澤土等多種土壤類型；植被類型主要有山地稀疏森林、山地灌叢草原、寒冷半濕潤高山草甸、灌叢及流石灘稀疏植被(中國科學院青藏高原綜合科學考察隊,1988)。

圖1 研究區位置Fig.1 Study area and spatial distribution

2 數據與方法

2.1 數據來源與預處理

遙感數據來源于16 d合成的MODIS-NDVI產品(https://search.earthdata.nasa.gov),空間分辨率為250 m,為了減少異常值等噪聲影響,對其進行了Savitzky-Golay濾波處理,并采用最大值合成法(MVC)得到2000—2015年的月NDVI最大值。氣象數據(月均氣溫、月均降雨量)來源于中國氣象數據網(data.cma.cn)提供的西南地區[24]及其周邊242個氣象站點的觀測數據,基于薄盤光滑樣條插值法ANUSPLIN[25]對氣象站點觀測數據進行空間插值,將氣象數據柵格化。土地覆被數據來源于 “全國生態環境十年變化(2000—2010年)遙感調查與評估”項目提供的全國30 m土地覆被產品。地形數據采用SRTM 90 m DEM產品,來源于地理空間數據云(http://www.gscloud.cn)。將獲得的NDVI數據利用CASA模型進行估算,得到NPP數據。利用拉薩河流域邊界圖對所有遙感數據及其他輔助柵格數據進行批量裁剪。

2.2 研究方法

2.2.1 NPP估算

采用CASA模型[36-37]計算NPP,計算公式為

NPP(x,t)=APAR(x,t)ε(x,t)

(1)

APAR(x,t)=0.5SOL(x,t)FPAR(x,t)

(2)

FPAR(x,t)=αFPARNDVI(x,t)+(1-α)FPARSR(x,t)

(3)

(4)

(5)

ε(x,t)=εmaxTε1(x,t)Tε2(x,t)Wε(x,t)

(6)

式中,APAR(x,t)為像元x在t月吸收的光和有效輻射(MJ/m2)；ε(x,t)為像元x在t月的光能利用率(gC MJ-1)；SOL(x,t)為像元x在t月的太陽總輻射量(g/m2)；FPAR(x,t)為植被對光合有效輻射的吸收比例；FPARNDVI(x,t)為由NDVI估算的FPAR；FPARSR(x,t)為由比值植被指數SR估算的FPAR；NDVIi,max和NDVIi,min分別為第i種植被類型的NDVI最大值和最小值；FPARmax和FPARmin與植被類型無關,分別為0.95和0.001；SRi,max和SRi,min分別為第i種植被類型NDVI的95%和5%下側百分位數；Tε1(x,t)和Tε2(x,t)分別為低溫和高溫對光能利用率的脅迫作用；Wε(x,t)為水分脅迫影響系數；εmax為理想條件下的最大光能利用率(gC MJ-1),本研究εmax取值參照朱文泉[37]所模擬值。

2.2.2 年際變化率計算

采用基于像元的一元線性回歸分析方法分析2000—2015年拉薩河流域NPP的時間序列變化趨勢,計算公式為：

(7)

式中,Slope為變化趨勢斜率；n為年份數；i為年序號；Xi為第i年的NPP。Slope>0,表示NPP隨時間變化呈增加趨勢；Slope<0,表示NPP隨時間變化呈減少趨勢。Slope絕對值的大小反映了NPP隨時間變化的速率大小。

2.2.3 變異系數計算

采用變異系數(Coefficient of Variation,簡稱CV)來描述2000—2015年間NPP的相對波動程度,計算公式為：

(8)

(9)

2.2.4 因子相關性分析

采用空間相關分析法建立NPP與氣候因子的線性關系模型,計算相關系數：

待排公式

(10)

(11)

計算NPP與氣溫、降水的偏相關系數,公式為：

(12)

(13)

式中,rxy,rxz,ryz分別為NPP與氣溫,NPP與降水,氣溫與降水的單相關系數；rxy·z是將降水固定后NPP與氣溫之間的偏相關系數；rxz·y是將氣溫固定后NPP與降水之間的偏相關系數。

由于實際中各因子之間的作用相互影響,采用復相關分析反映各因子的綜合影響,計算公式為：

(14)

式中,rx·yz為NPP和氣溫、降水的復相關系數；rxy為NPP與氣溫的線性相關系數；rxz·y為固定氣溫后NPP與降水的偏相關系數。

3 結果與分析

3.1 空間分布特征

利用2000—2015年的NPP數據計算研究區16a的平均NPP(圖2)。拉薩河流域的NPP分布有明顯的空間異質性,與該地區植被類型的分布相對應。NPP較高的區域主要分布在當雄的東北部、墨竹工卡的中部及西部、達孜的北部及林周的部分地區,植被類型多為草本濕地及灌叢。年均值NPP的分布范圍是0—656.042 gC m-2a-1,總體均值為165.614 gC m-2a-1,大部分區域的年平均NPP在0—360 gC m-2a-1之間,占總面積的96.38%。

圖2 2000—2015年拉薩河流域年均NPP空間分布Fig.2 The spatial distribution of mean NPP in Lhasa River Basin from 2000 to 2015

將NPP劃分為7個等級,0—60 gC m-2a-1主要分布在當雄西部、嘉黎南部、那曲及堆龍德慶西部,約占研究區總面積的22.22%；60—120 gC m-2a-1主要分布在墨竹工卡北部、嘉黎東部、當雄中部,約占研究區總面積的15.51%；120—180 gC m-2a-1主要分布在嘉黎中部、當雄中部、墨竹工卡南部,約占研究區總面積的16.20%；180—240 gC m-2a-1主要分布在嘉黎東北部、林周中部、堆龍德慶北部,約占研究區總面積的18.17%；240—300 gC m-2a-1主要分布在嘉黎南部、林周北部,約占研究區總面積的15.36%；300—360 gC m-2a-1主要分布在墨竹工卡西部、達孜北部、當雄東部、林周西部,約占研究區總面積的8.91%；>360 gC m-2a-1主要分布在墨竹工卡中西部、達孜東南部、當雄東部,約占研究區總面積的3.62%。對于各區縣而言,達孜縣的16a的平均NPP最大,為244.35 gC m-2a-1；其次是城關區,為209.03 gC m-2a-1；那曲縣的最小,為115.39 gC m-2a-1。

3.2 時空變化特征

圖3 2000—2015年拉薩河流域NPP年際變化圖 Fig.3 The trend of annual NPP in Lhasa River Basin from 2000 to 2015

拉薩河流域2000—2015年植被年均NPP在整體上呈波動下降趨勢(圖3)。16年間年均NPP的波動范圍集中在132—187 gC m-2a-1之間,多年平均值為165.54 gC m-2a-1。其中2006年達到16年間的最大值,為186.59 gC m-2a-1,比多年平均值高13%；2015年降到最小值,為132.04 gC m-2a-1,比多年平均值低20%。16年間拉薩河流域的NPP變化大致分為3個階段,在2000—2005年下降,在2005—2012年間波動變化,在2012—2015年下降,且2015年NPP低于2000年。2005—2012年間的波動主要是受年均溫的影響,2006年、2009年、2012年的年均溫均在零度以上,從而導致NPP的增加。

對拉薩河流域2000—2015年NPP進行逐象元分析,計算各像元的變化趨勢斜率和變異系數(圖4)。研究區平均NPP變化趨勢斜率為-1.804,表明2000—2015年拉薩河流域NPP整體呈下降趨勢,平均年變化速率為1.804 gC m-2a-1。NPP的變化趨勢斜率在-33.197—24.351之間,大部分在-10.000—5.000,約占研究區總面積的96.77%。由圖4可以看出,墨竹工卡西部NPP明顯下降,下降趨勢大于-10；當雄東部大部分地區、達孜北部及林周部分地區NPP呈下降趨勢,下降趨勢在-10—-5之間；而在當雄西部、堆龍德慶北部、林周西部NPP呈上升趨勢,上升趨勢在0—5之間。研究區NPP的變異系數在0.05—3.86之間(圖4),大多分布在0.10—0.50,約占研究區總面積的89.52%。NPP波動較大的區域主要分布在當雄、那曲、堆龍德慶的西部及嘉黎的南部,大部分地區變異系數達到了0.50；而林周的大部分地區、嘉黎中北部、當雄南部的波動較小,在0.10—0.20之間。

圖4 2000—2015年NPP年際變化趨勢斜率及變異系數分布圖Fig.4 Spatial distribution of slope and CV of inter-annual NPP for 2000—2015

3.3 不同植被類型的NPP變化

圖5 不同植被類型的年均NPPFig.5 Annual NPP of different vegetation types

由圖5可以看出不同植被類型16a的年均NPP存在差異,在本文所劃分的7種植被類型中,草本濕地的NPP最高,為309.31 gC m-2a-1；其次是灌叢,為273.01 gC m-2a-1；稀疏草地的NPP最低,為82.15 gC m-2a-1。由表1可以看出,7種植被類型NPP的趨勢斜率均小于0,表明7種植被類型的NPP均呈下降趨勢,旱地、林地、草本濕地、灌叢的下降趨勢速率均大于3,分別為-4.909、-3.988、-3.450、-3.280；在7種植被類型中,除林地和稀疏草地NPP的變異系數大于0.3以外,其他植被類型NPP的變異系數均較小,表明波動變化不明顯。

3.4 植被NPP與氣候因子的相關性

本文從氣溫、降水分析氣候變化對拉薩河流域植被NPP變化的影響,氣溫、降水數據均采用流域年平均值,從氣溫、降水的年際變化趨勢圖(圖6)可以看出,2000—2015年拉薩河流域氣溫呈波動上升趨勢,降水呈波動下降趨勢,研究區氣候暖干化趨勢明顯。

表1 不同植被類型下NPP年際變化的趨勢斜率及變異系數

圖6 2000—2015年拉薩河流域氣溫及降水年際變化圖Fig.6 The trend of temperature and precipitation in Lhasa River Basin from 2000 to 2015

3.4.1 NPP與氣溫的相關性分析

逐像元計算2000—2015年間NPP與氣溫的相關系數,由圖7可以看出,相關系數介于-0.895—0.892之間,NPP與氣溫整體呈正相關。占研究區面積55.94%的地區NPP與氣溫呈正相關,主要分布在嘉黎、墨竹工卡、堆龍德慶、那曲、達孜的南部及林周的中部,其中有16.09%和10.67%的面積分別通過了P<0.10和P<0.05檢驗,主要分布在高寒草甸、高寒草原、稀疏草地等區域,表明該類植被對氣溫的響應較強。占研究區面積44.06%的地區NPP與氣溫呈負相關,主要分布在當雄、林周南部、墨竹工卡西部、達孜北部、堆龍德慶東部,其中10.67%和7.40%的面積分別通過了P<0.10和P<0.05檢驗。

由NPP與氣溫的偏相關分析圖(圖7)可知,基于降水的NPP與氣溫的偏相關系數介于-0.819—0.852之間,與單相關系數相比有所降低。除去降水的影響后,變化比較明顯的地區主要有林周南部、當雄西南部、堆龍德慶中東部、墨竹工卡西部,該區域負相關程度明顯降低,說明該區域植被NPP主要受降水影響,與該區域植被類型多為旱地有關。除此之外,單相關分析中呈顯著正相關的高寒草甸、高寒草原、稀疏草地等區域在偏相關分析中相關程度有所降低,表明該類植被類型受降水影響。當雄東部、那曲西部、嘉黎中西部區域的相關系數基本不受影響,甚至有小幅度的上升,說明該區域受氣溫影響,由于該區域植被主要以濕地為主。

圖7 NPP與氣溫的相關系數及偏相關系數Fig.7 Correlation coefficient and partial correlation coefficient between NPP and temperature

3.4.2 NPP與降水的相關性分析

圖8 NPP與降水的相關系數及偏相關系數Fig.8 Correlation coefficient and partial correlation coefficient between NPP and precipitation

逐像元計算2000—2015年間NPP與降水的相關關系,單相關系數在-0.932—0.880之間(圖8),NPP與降水整體呈負相關。其中研究區面積67.07%的區域NPP與降水呈負相關,主要分布在嘉黎大部分地區、墨竹工卡東部、林周東北部、堆龍德慶西部、那曲南部、當雄西部,其中有25.99%和18.19%的面積分別通過了P<0.10和P<0.05檢驗,主要分布在嘉黎北部和南部、墨竹工卡東北部。研究區面積32.93%的區域NPP與降水呈正相關,主要分布在當雄南部、林周南部、達孜北部、墨竹工卡西部,其中有11.13%和7.99%的面積分別通過了P<0.10和P<0.05檢驗。

NPP與降水進行基于氣溫的偏相關分析(圖8),偏相關系數介于-0.898—0.860之間,與單相關系數相比稍有降低。除去氣溫影響后,變化比較明顯的地區與氣溫的偏相關分布基本一致,正負相關性存在互補。如植被類型為旱地的林周南部、當雄西南部、堆龍德慶中東部、墨竹工卡西部、達孜北部地區正相關程度明顯降低,說明該區域NPP受氣溫影響；單相關分析中呈顯著負相關的高寒草甸、高寒草原、稀疏草地等區域在偏相關分析中相關程度有所降低,表明該類植被類型受氣溫影響。而植被類型為灌叢的墨竹工卡西部、城關區南部、達孜北部、堆龍德慶中部及曲水部分地區的相關系數基本不受影響,說明灌叢NPP主要受降水的影響。

3.5 驅動分析

影響植被NPP變化的原因主要包括氣候和人為活動[29],本文通過計算NPP與氣候因子的復相關關系,參照分區準則[32]對驅動力進行分區,進而分析影響NPP動態變化的驅動因子。

對NPP與氣溫和降水進行復相關分析,復相關系數在0.00—0.94之間(圖9)。復相關性較強(復相關系數0.65以上)的區域主要分布在當雄中部、那曲西部、林周南部等地區,植被類型多為高寒草甸、高寒草原、稀疏草地；復相關性較弱(復相關系數0.35以下)的地區主要分布在當雄南部、堆龍德慶中部、城關區北部及達孜西部的旱地地區；植被類型為灌叢的區域復相關系數在0.35—0.50之間。

圖9 NPP與氣溫-降水的復相關系數及NPP變化驅動因素分區圖Fig.9 Spatial distribution of multiple correlation between annual NPP and temperature-precipitation and NPP change regions driven by different factors[T+P]+：氣溫、降水強驅動Driven by temperature and precipitation strongly； [T+P]-：氣溫、降水弱驅動Driven by temperature and precipitation weakly；T：氣溫為主驅動Driven by temperature；P：降水為主驅動Driven by precipitation；NC：非氣候因素驅動Driven by non-climatic factors

圖9為拉薩河流域NPP變化的驅動因素分區圖,2000—2015年NPP變化受氣溫、降水強驅動的區域占研究區總面積的0.21%,在嘉黎、那曲、當雄零星分布；受氣溫、降水弱驅動的區域占研究區總面積的15.61%,主要集中在當雄中部、那曲西部、林周南部、嘉黎南部；以氣溫為主要驅動因子的地區主要零星分布在當雄東部、那曲西部,占研究區總面積的1.30%；以降水為主要驅動因子的地區主要分布在嘉黎東部、當雄北部、林周西部,占研究區總面積的3.69%；剩余區域為以非氣候因素為主要驅動因子的區域,占研究區總面積的79.19%。

4 討論與結論

4.1 討論

2000—2015年拉薩河流域凈初級生產力的空間分布具有較強的空間異質性,NPP較高的區域主要分布于當雄東北部、墨竹工卡中西部,主要原因是該區域植被類型為草本濕地及灌叢,土壤類型為黑氈土、有機質含量豐富,且海拔較低,植被生長條件良好,凈初級生產力高；而NPP較低的區域主要分布在嘉黎與墨竹工卡交匯處、拉薩河流域西北部、那曲地區,主要原因是該區域海拔較高,海拔高度大于5000 m,且土壤類型為寒凍土,水熱條件差,生態條件不良。拉薩河流域植被NPP的年際變化表現為,拉薩河流域西北部、嘉黎與墨竹工卡交匯處變異系數較大,當雄東北部、墨竹工卡中西部變異系數較小。表明NPP較低的區域年際波動較大,NPP較高的區域年際波動較小。反映出NPP的年際波動變化受年際氣候變化的影響不同,較脆弱的生態系統穩定性越低,生產力更易受年際氣候變化的影響[38]。NPP的年際變化趨勢表現為,草本濕地、灌叢的NPP呈下降趨勢,高寒草原的NPP呈上升趨勢。對于草本濕地來說,氣溫上升而降水減少形成了暖干化的氣候環境,導致NPP的下降；對于灌叢來說,與氣溫的相關性不顯著,降水的減少導致NPP的下降。而對于高寒草原來說,植物群落建群種由耐寒耐旱的多年生密叢型禾草、根莖型苔草及墊狀半灌木植物組成,對于水熱條件的敏感性較弱[39],降水的減少不足以制約高寒草原植被的生長,且與氣溫的相關性不顯著,故NPP上升。

通過分析拉薩河流域植被NPP與氣溫、降水的相關性,反映出不同區域的主要驅動因子不同,驅動因子存在明顯的空間分異特征,故對研究區植被NPP的驅動因素進行分區。受氣溫、降水強驅動的區域面積較小,在嘉黎、那曲、當雄零星分布,植被類型為高寒草甸、高寒草原、稀疏草地,受氣溫和降水的共同影響；受氣溫、降水弱驅動的區域占研究區總面積的15.61%,主要集中在當雄中部、那曲西部、林周南部、嘉黎南部,植被類型為高寒草甸、高寒草原、稀疏草地、旱地,植被NPP與氣溫和降水均相關；以氣溫為主要驅動因子的地區主要零星分布在當雄東部、那曲西部,由于草本濕地主要受氣溫的影響；以降水為主要驅動因子的地區占研究區總面積的3.69%,主要分布在嘉黎東部、當雄北部、林周西部,由于灌叢主要受降水的影響。以非氣候因素為主要驅動因子的區域,占研究區總面積的79.19%,非氣候因素主要是人類活動的影響[40],說明草地保護在擴大禁牧區域等方面要加大力度[7],對于人類活動的定量分析及評價本文并沒有深入研究,是需要進一步關注的內容。研究區驅動因素的分區分析可以更好地揭示拉薩河流域植被NPP時空演變的成因及其過程,為植被監測提供依據,對相關生態環境工程的規劃及管理具有現實的指導意義。

4.2 結論

2000—2015年間拉薩河流域植被凈初級生產力水平較低,為165.614 gC m-2a-1。總體的分布具有明顯的空間異質性,與該地區植被類型的分布規律相似。NPP較高的區域植被類型多為草本濕地及灌叢,主要分布在當雄的東北部、嘉黎中西部、墨竹工卡西部、達孜北部等。不同植被類型NPP水平不同,草本濕地的NPP最大,大小順序為：草本濕地>旱地>灌叢>高寒草甸>林地>高寒草原>稀疏草地。生態環境工程的類型及力度針對不同植被類型要有所區分,其中草本濕地保護區的建立及管理維護有利于濕地生態環境保護及當地的生態恢復。

近16年的年際變化分析表明,研究區植被年均NPP在整體上呈波動下降趨勢,平均年變化趨勢斜率為-1.804 gC m-2a-1,在不同區域表現出較明顯的分異特征：墨竹工卡西部呈明顯下降趨勢,當雄東部大部分地區、達孜北部及林周部分地區呈下降趨勢,當雄西部、堆龍德慶北部、林周西部呈局部上升趨勢。NPP變異系數分布規律表現為林地和稀疏草地變化最大,變異系數大于0.3,高寒草原、旱地變異系數較大,高寒草甸、灌叢較為穩定,變異最小為草本濕地。

拉薩河流域受年際氣候變化的影響呈暖干化趨勢, NPP在整體上與氣溫呈正相關,與降水呈負相關,氣溫相關系數分布與降水相關系數分布具有很好的互補性。占研究區面積20.81%的地區受氣候因子的影響,其中15.61%的區域受氣溫、降水的弱驅動。研究區較大區域主要驅動因子為非氣候因素,占研究區總面積的79.19%。表明拉薩河流域生態環境的演變除了氣候因子的影響外,很大程度上受人類活動的影響。拉薩河流域植被NPP的時空變化分析及驅動因素分區更好地揭示了植被NPP的變化規律,為植被動態監測提供基礎,有助于退牧還草工程生態效益的評價,對開展及推廣的人工草地和退化草地治理等草地建設及保護措施具有指導意義,是生態恢復及區域可持續發展的基礎,對于開展該流域乃至更大區域上的生態安全及生態健康工作具有重要作用。

致謝：中國科學院生態環境研究中心李婷幫助寫作,特此致謝。