松嫩沙地NPP時(shí)空演化特征

趙玉潔 宋春威

(吉林師范大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院，吉林 四平 136000)

植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)是單位時(shí)間、單位面積上植被所積累的有機(jī)干物質(zhì)的總量[1]，能較為直接地表現(xiàn)生態(tài)環(huán)境表觀(guān)變化和生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)能力，并且能夠作為環(huán)境氣候變化在地球物理和生物地球化學(xué)過(guò)程中的體現(xiàn)[2]。對(duì)區(qū)域NPP的研究有利于人類(lèi)對(duì)自然資源的管理和有效利用，準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)區(qū)域NPP對(duì)于評(píng)估植被資源變化，發(fā)掘植被生產(chǎn)潛力及合理利用資源等方面具有重要的科學(xué)意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值[3,4]。估算區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)植被NPP，定量研究其時(shí)空變化特征，分析其與氣候變化的關(guān)系是全球變化研究的核心內(nèi)容之一[5]。

隨著遙感技術(shù)的飛速發(fā)展，利用遙感模型估算陸地植被的生產(chǎn)力已經(jīng)被廣泛應(yīng)用[6]。在眾多區(qū)域陸地NPP估測(cè)模型中，基于植被光能利用率原理的CASA模型簡(jiǎn)單、實(shí)用，是最具潛力的研究手段之一，被廣泛用于評(píng)估研究區(qū)域陸地NPP及全球碳循環(huán)[7-9]。松嫩沙地位于歐亞大陸中緯度巨型沙帶的東部邊緣，為中國(guó)沙質(zhì)荒漠化土地的東緣，是中國(guó)北方典型的農(nóng)牧交錯(cuò)帶，區(qū)域氣候與人類(lèi)活動(dòng)具有區(qū)域特殊性[10]。因而，本文以松嫩沙地為研究對(duì)象，在多個(gè)時(shí)間和空間尺度，計(jì)算松嫩沙地整體及各部分之間植被NPP動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，探討松嫩沙地植被NPP動(dòng)態(tài)演變，以期闡明松嫩沙地NPP時(shí)序變化過(guò)程，為實(shí)施生態(tài)恢復(fù)及生態(tài)文明建設(shè)提供基礎(chǔ)理論與科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

松嫩沙地面積352559.12km2，位于中國(guó)東北沙地中東部(E119°20′～129°10′，N42°31′～50°37′)，是東北平原中部嫩江、第二松花江、洮兒河和霍林河等河流流域一級(jí)階地及沖積扇上呈倒楔形區(qū)域，屬亞洲東部新華夏系第二沉隆帶。地處溫帶亞濕潤(rùn)、亞干旱大陸性季風(fēng)區(qū)，夏季高溫多雨，冬季嚴(yán)寒干燥，春季多風(fēng)，年均溫為3.3℃，年均降水量為360～480mm，多年平均蒸發(fā)量為1500～2400mm，年均風(fēng)速為4.0m·s-1，大風(fēng)日數(shù)平均為26.3d，全年日照時(shí)長(zhǎng)為2600～2900h，無(wú)霜期100～130d。地貌類(lèi)型以固定沙丘為主，地帶性土壤類(lèi)型主要為黑鈣土。植被則主要為榆樹(shù)(Ulmus pumila)、山杏(Armeniaea sibiriea)、大針茅(Stipa grandis)、線(xiàn)葉菊(Filifolium sibiricum)、羊草(Leymus chiueusis)、差不嘎蒿(ArtemisiahalodendronTurcz.etBess)、小葉錦雞兒(Caragana microphylla Lam)等。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

GIMMS NDVI數(shù)據(jù)采用的GIMMS NDVI半月最大合成數(shù)據(jù)由美國(guó)國(guó)家航天航空局(NASA)提供，時(shí)間序列為1982—2006年，時(shí)間分辨率為15d，空間分辨率為8km×8km。MODIS NDVI數(shù)據(jù)采用NASA的EOS/MODIS NDVI數(shù)據(jù)中的MOD13A2級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，時(shí)間序列為2001—2018年，時(shí)間分辨率為16d，空間分辨率為1km×1km。

由于2種NDVI數(shù)據(jù)采用了不同的傳感器，在近紅波段(NIR)、紅波段(R)以及時(shí)間和空間分辨率方面有明顯差異，因而在數(shù)據(jù)補(bǔ)插融合之前需要對(duì)2種數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。本文采用的GIMMS NDVI時(shí)間序列范圍為1982—2006年，MODIS NDVI數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍為2001—2018年，依據(jù)2001—2006年共6a的重疊數(shù)據(jù)，對(duì)年生長(zhǎng)季(4—10月)平均最大植被NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，得到兩者的相關(guān)系數(shù)為0.894，在0.05置信水平上顯著相關(guān)，即2種數(shù)據(jù)的年度數(shù)據(jù)在全區(qū)域尺度上具有顯著一致性[11]。所以，針對(duì)松嫩沙地區(qū)域空間尺度來(lái)說(shuō)，可以用MODIS NDVI數(shù)據(jù)集對(duì)GIMMS NDVI數(shù)據(jù)插補(bǔ)進(jìn)行時(shí)間序列分析，將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度延伸為1982—2018年。

植被類(lèi)型數(shù)據(jù)來(lái)源于1∶100萬(wàn)中國(guó)植被圖集(中國(guó)科學(xué)院中國(guó)植被圖編輯委員會(huì)2000年編制)。將松嫩沙地劃分為14種植被類(lèi)型，落葉針葉林、常綠針葉林、落葉闊葉林、灌叢、坡面草地、平原草地、荒漠草地、草甸、城市、河流、湖泊、沼澤、荒漠和耕地。

1.3 研究方法

1.3.1 最大值合成法

為分析區(qū)域植被覆蓋及NDVI在時(shí)間和空間上的整體變化特征，采用最大合成法(MVC)獲取月NDVI最大值，反映某段時(shí)間內(nèi)植被指數(shù)的最佳狀態(tài)，可有效減少來(lái)自氣溶膠、云陰影和視角等影響，降低誤差，提高植被指數(shù)的精度和質(zhì)量。利用ArcGIS自帶工具Cell Statistics 實(shí)現(xiàn)多個(gè)柵格圖層最大值法合成NDVI月的最大值[12]。

1.3.2 均值法

利用均值法統(tǒng)計(jì)分析能夠反映研究區(qū)域NDVI的平均水平[13]，均值處理是反映數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的一項(xiàng)指標(biāo)，能夠降低太陽(yáng)高度角、極端氣候條件造成的植被指數(shù)異常值的干擾，提高植被指數(shù)的精度。公式：

(1)

式中，i為年序號(hào)；NDVIi表示第i年的NDVI值；n為數(shù)據(jù)項(xiàng)數(shù)目；j為天序號(hào)；NDVIij表示第i年的j月的NDVI值。

1.3.3 CASA模型

CASA模型中所估算的NPP利用了朱文泉等的NPP估算模型[14]，該模型中算法結(jié)構(gòu)完善，充分考慮了各種因素的影響，且遙感模型相對(duì)于氣候模型而言，能夠更加真實(shí)地反應(yīng)陸地NPP的分布狀況。

2 結(jié)果與分析

2.1 松嫩沙地NPP時(shí)間序列變化特征

2.1.1 NPP年際變化特征

松嫩沙地1982—2018年生長(zhǎng)季植被NPP值介于53.26～130.07gC·m-2·a-1，多年平均值為111.98gC·m-2·a-1，整體波動(dòng)變化顯著，年均增長(zhǎng)速度為0.57gC·m-2·a-1，增幅19.51%。其中，植被NPP值1982—1986年波動(dòng)減少，年均減少速度為13.19gC·m-2·a-1，減少幅度為49.78%；1986—1991年顯著增加，年均增加速度為14.45gC·m-2·a-1，增加幅度為135.66%；1991—2001年波動(dòng)減少，年均減少速度為2.42gC·m-2·a-1，減少幅度為19.31%；2001—2018年波動(dòng)增加，年均增加速度為1.49gC·m-2·a-1，增加幅度為25.13%。

圖1 松嫩沙地NPP的年際變化趨勢(shì)

2.1.2 NPP季節(jié)變化特征

松嫩沙地春季植被NPP均值為61.73gC·m-2·a-1，從1982年的52.59gC·m-2·a-1增加到2018年的96.85gC·m-2·a-1，年均增長(zhǎng)量為1.23gC·m-2·a-1，增加幅度為84.17%；植被NPP均值在夏季為182.48gC·m-2·a-1，從1982年的182.45gC·m-2·a-1增加到2018年的198.45gC·m-2·a-1，年均增長(zhǎng)量為0.44gC·m-2·a-1，增加幅度為8.77%；植被NPP均值在秋季為122.11gC·m-2·a-1，從1982年的117.52gC·m-2·a-1增加到2018年的147.65gC·m-2·a-1，年均增長(zhǎng)量為0.84gC·m-2·a-1，增加幅度為25.64%。

圖2 松嫩沙地NPP的季節(jié)性變化特征

2.2 沙地NPP空間演化特征

2.2.1 松嫩沙地NPP空間分布特征

松嫩沙地2018年植被生長(zhǎng)季NPP數(shù)值在0.02～127.29gC·m-2·a-1，整體上植被生長(zhǎng)季NPP東部>西部>中部，東部、中部和西部面積比約1∶3∶1。近37a大部分地區(qū)植被生長(zhǎng)季NPP的年均值在44.75gC·m-2·a-1以上，植被狀況良好，而中南部NPP的年均值多在13.17～-35.65gC·m-2·a-1，植被狀況相對(duì)較差。從各市縣角度來(lái)看，五大連池市、北安市、綏棱縣、慶安縣、鐵力市、通河縣、木蘭縣、尚志市、延壽縣、五常市、蛟河市、永吉縣、扎蘭屯市、科爾沁右翼前旗、鄂倫春自治旗和阿榮旗西部的NPP多年平均值最大，數(shù)值多在82.65～102.55gC·m-2·a-1；通榆縣、大安市、白城市、洮南市、鎮(zhèn)賚縣、大慶市和杜爾伯特蒙古族自治縣的NPP多年平均值最小，數(shù)值主要集中在13.17～44.73gC·m-2·a-1。

圖3 松嫩沙地NPP的多年平均值和可變空間分布

2.2.2 松嫩沙地空間NPP演化特征

松嫩沙地生長(zhǎng)季植被NPP呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)，減少數(shù)值介于0～66.17gC·m-2·a-1，但空間差異性較大，其中，大部分地區(qū)NPP的下降幅度較小，變化數(shù)值介于9.27～32.15gC·m-2·a-1。植被生長(zhǎng)季NPP呈現(xiàn)上升趨勢(shì)的區(qū)域主要集中分布在四周邊緣部分地區(qū)，增加數(shù)值介于56.05～125.46gC·m-2·a-1。

3 討論

劉剛等利用逐像元線(xiàn)性回歸分析對(duì)我國(guó)不同尺度和區(qū)域的植被NPP與氣候因子間關(guān)系進(jìn)行分析[15]，但很少有學(xué)者對(duì)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力和對(duì)氣候因素的反應(yīng)之間的關(guān)系進(jìn)行定性和定量的綜合研究。穆少杰等對(duì)東北西部地區(qū)植被NPP變化特征進(jìn)行定量分析，認(rèn)為降水量是植被NPP變化的主要限制因子[16]；張美玲等認(rèn)為，水熱條件是決定植被凈初級(jí)生產(chǎn)力的關(guān)鍵因素[17]；苑全治等認(rèn)為，北方溫帶草原生態(tài)系統(tǒng)容易受到氣候變化的不利影響，NPP呈現(xiàn)出較高的脆弱性[18]。但針對(duì)涵蓋松嫩沙地的相關(guān)研究而言，現(xiàn)勢(shì)性較低且精度有所欠缺，故而本文利用松嫩沙地1982—2018年植被凈初級(jí)生產(chǎn)力NPP數(shù)據(jù)并加以分析，定性與定量揭示NPP時(shí)序變化。

利用松嫩沙地近37a的NPP時(shí)序數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，該區(qū)域植被凈初級(jí)生產(chǎn)力總體上呈增加趨勢(shì)，尤其是2000年以后，在自然、人文和國(guó)家政策等方面的綜合影響，使得東北西部逐步向綠洲化方向發(fā)展，這與陳超群等[19]的研究結(jié)果較為一致。同時(shí)本研究顯示，松嫩沙地植被的生長(zhǎng)受到水熱條件的共同限制，尤其受氣溫和降水量的影響更為顯著，這與朱麗亞等[20]在西遼河流域的研究結(jié)果具有相似性。該研究可為因地制宜科學(xué)發(fā)展農(nóng)牧業(yè)，科學(xué)合理實(shí)施退耕還草、輪牧等措施提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以此推動(dòng)植被生長(zhǎng)進(jìn)一步變好。

4 結(jié)論

松嫩沙地植被NPP近37a介于53.26～130.07gC·m-2·a-1，多年平均值為111.98gC·m-2·a-1，整體波動(dòng)變化顯著。其中，高值主要分布在其西北和東南部，中部地區(qū)NPP值較低，比例約為1∶3∶1，年際、四季和生長(zhǎng)季的NPP變化主要在中部地區(qū)，由于人為因素的影響使得松嫩沙地變化明顯。

夏季植被NPP與降水量顯著相關(guān)，春季、秋季植被NPP與溫度顯著相關(guān)。同時(shí)，人類(lèi)活動(dòng)的影響也在導(dǎo)致植被覆蓋發(fā)生變化，尤其是21世紀(jì)以來(lái)，隨著退耕還林還草、防沙治沙工程的實(shí)施，生態(tài)恢復(fù)取得成效，在一定程度上減緩了植被指數(shù)變化速率。