2000年來呂梁連片貧困區植被凈初級生產力時空變化特征

孫從建,喬 鵬,王佳瑞,王紅陽,孫九林

1 山西師范大學地理科學學院, 臨汾 041000 2 中國科學院地理科學與資源研究所, 北京 100101

當前碳循環已經成為評價全球氣候變化影響的重要指標[1],而植被凈初級生產力(NPP)作為陸地碳循環的重要組成部分,可有效的量化陸地生態系統的生產能力,是全球碳循環研究的熱點問題[2]。隨著氣候變化加劇,區域NPP的定量化研究受到越來越多研究者的關注,已成為眾多國際間合作研究計劃(如國際地圈-生物圈計劃(IGBP)、京都協定(KP))的核心內容之一[3]。而生態脆弱區碳循環對全球氣候變化響應十分敏感,定量評估NPP可為生態脆弱區實現“碳達峰”、“碳中和”提供理論支撐,為應對氣候變化、區域生態環境保護作出重要指導。

傳統的NPP估算方法包含直接觀測法和間接估算法[4]兩種,其中直接觀測法精度較高,但因其適用區間較小,難以大范圍推廣[5]。間接估算法包括模型法(統計模型、參數模型)和遙感反演法,模型法由于其精度不高、涉及參數多、數據獲取困難等缺點,誤差往往難以控制。遙感反演法集遙感數據、地理信息系統(GIS)、模型模擬三者優勢于一體,在全球及區域NPP的估算中得到了廣泛應用。其中之一的CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型具有模型簡單、參數較少、多時相數據獲取便捷等優勢[6], 是目前區域NPP估算中應用較廣的方法。利用CASA模型,部分研究者開展了諸多典型區域的NPP定量化研究,如歐洲地中海流域[7]、非洲薩赫勒草原[8]、北美平原區[9]、澳大利亞[10]、亞洲的伊朗半干旱牧區[11]以及國內的東北平原[12]、西北干旱區[13]、青藏高寒區[14]、陜西甘肅地區[15]等區域,獲得了許多區域NPP的重要信息,為區域碳循環及氣候變化研究提供了重要支撐。此外,亦有研究者對傳統的CASA模型進行改進,通過修正原模型的植被光能利用率[16]、水分脅迫系數[17]、下墊面參數[18]等參數以提高模型在各區域NPP估算過程中的適用性,取得了眾多研究成果。

呂梁連片貧困區地處黃河中游,是我國半干旱和半濕潤區域的過渡地帶,生態環境極為脆弱[19]。自改革開放之后,該區域對煤、鐵、鋁等資源的大規模無序開發導致了植被破壞,水土流失日趨嚴重,生態環境日益惡化。2000 年以來,此區域開展了一系列生態恢復工程(國家實施的三北防護林工程(4、5 期)、退耕還林還草工程以及山西省實施的呂梁山生態脆弱區林業生態建設工程等),在此影響下區域植被覆蓋度得到了一定提高[20],但上述措施是否帶來了區域NPP的變化,目前尚不清晰,因此亟需開展呂梁連片貧困區在大規模生態恢復措施背景下的NPP定量評估。基于此,本文選取呂梁連片貧困區生態恢復措施實施以來(2000 年)的多期MODIS遙感數據、氣象數據和土地利用類型數據,利用CASA模型定量評估了區域NPP時空分布變化特征,系統分析了不同土地利用類型下NPP的變化狀況。研究結果將有利于增加氣候變化下對區域碳循環過程的認識,同時也為區域生態環境恢復、呂梁山區精準扶貧、黃河流域高效開發利用等提供重要的理論依據。

1 研究區概況

如圖1所示,本文研究區地處黃土高原東部,西隔黃河與陜西相望,位于東經110°22′—112°37′,北緯35°53′—39°24′之間,總面積約為3.3 萬km2,海拔在400—2800 m之間,包括神池縣、五寨縣、岢嵐縣、靜樂縣、興縣、臨縣、石樓縣、嵐縣、吉縣、大寧縣、隰縣、永和縣、汾西縣等13 個國家級貧困縣[21]。研究區氣候屬于溫帶大陸性季風氣候,雨熱同期,降水較少(300—700 mm)且集中于7—8 月份,年內氣溫為-6—24℃,潛在蒸散發為1000—1400 mm。地形以山地、丘陵為主,地表溝壑縱橫分布,崎嶇不平。區域內部水土流失嚴重,植被稀少,天然植被以側柏、刺槐及小灌木為主,是我國半濕潤半干旱地區過渡地帶以及農牧交錯帶[22];境內水系主要為黃河水系,重要的河流包括汾河、昕水河、三川河、嵐漪河、蔚汾河、湫水河等,區域水資源相對匱乏,生態系統脆弱,環境承載力低下[23]。作為我國革命老區,該區域貧困程度較深、脫貧攻堅難度較大。區域交通不便,城鎮化水平處于起步發展階段,經濟社會發展較為落后。區域日益惡化的生態環境引起了政府部門的高度重視。

圖1 研究區地理位置示意及氣象因子變化圖Fig.1 The geographic location of the study area and the change of meteorological factors

自2000 年以來,為解決區域水土流失及生態環境退化等問題,此地先后開展了一系列生態恢復工程。國家級工程有三北防護林工程(4、5 期)、天然林保護、退耕還林還草等林業重點工程;省級工程有2013 年開始實施的呂梁山生態脆弱區林業生態建設工程、2018 年開始實施的太行山呂梁山生態系統保護和修復重大工程;在地市級層面,臨汾市采取多種措施創建生態經濟型三北防護林工程,具體有吉縣留村800 hm2的黃土高原綜合治理林業示范建設項目工程、鄉寧縣堡子村933.33 hm2的三北造林示范工程等,呂梁市也實施了離石區可視范圍山體綠化工程建設項目等生態恢復措施。

2 數據來源與分析方法

2.1 數據來源

本文主要應用氣象數據(下載自中國氣象局國家氣象信息中心(http://data.cma.cn/site/index.html))、土地利用類型數據(下載自歐洲航天局(http://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/))及遙感影像數據(來源于美國LAADS網站(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)發布的空間分辨率為1 km的MODIS數據MOD13A3數據集)三種數據(表1)。氣象數據包含該區11 個站點的月均溫度(℃)、月均最低最高溫度(℃)、月降水量(mm)、月均日照時長(h)、月均風速(m/s)、月均水汽壓(kPa)和相對濕度(%)等。土地利用類型數據為研究時段內空間分辨率為1 km的土地利用類型數據,本文將其分為耕地、林地、草地、居民地、水域和未利用土地6 個一級類型。遙感影像數據主要為5 個時段內60 景的月合成MODIS數據,并使用MRT軟件將HDF格式文件轉換為TIFF文件,投影轉換為WGS84/Albers Equal Area Conic投影,最終經掩膜處理獲得研究時段內逐月標準化NDVI數據。

表1 本研究研究數據信息統計表

2.2 研究方法

本研究選用基于光能利用率的CASA模型估算呂梁連片貧困區2000—2018 年NPP,其結構如下所示:

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

(1)

式中,NPP(x,t)表示t月份單位像元x內的植被凈初級生產力(gC m-2),APAR表示植物所吸收的光合有效輻射(MJ/m2),ε表示光能利用效率,t表示時間,x表示空間位置[24]。

其中APAR參數由下式求得:

APAR(x,t)=SOL(x,t)×FPAR(x,t)×0.5

(2)

式中,SOL(x,t)表示t月份像元x處的太陽總輻射量;FPAR(x,t)表示植被層對入射光合有效輻射(PAR)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—0.71 μm)占太陽總輻射的比例。

SOL采用經驗公式進行計算,由大氣上界太陽輻射量和日照百分率計算得出[25]。

由前人研究可知,FPAR與歸一化植被指數(NDVI)和比值植被指數(SR)都存在一定的線性關系,結合兩者進行計算可提高計算精度,故參考陳福軍等人[26—27]的研究計算像元FPAR值。

模型中光能利用效率ε是指植物把吸收的光合有效輻射(PAR)轉化為有機碳的效率。由下式求得:

ε(x,t)=Tε1(x,t)×Tε2(x,t)×Wε(x,t)×ε*

(3)

式中,Tε1(x,t)表示在低溫和高溫環境下植物自身生理作用對光合作用產生限制而降低其凈初級生產力的程度;Tε2(x,t)表示植物在生長最適溫度向高溫和低溫轉變時光能利用率逐漸變小的趨勢;Wε(x,t)表示水分狀況對光能利用效率的限制程度;ε*表示理想條件下的最大光能利用率,本研究采用前人研究成果,取0.389 gC/MJ。

Tε1(x,t)和Tε2(x,t)的計算過程見參考文獻[28]。水分脅迫系數Wε(x,t)在環境影響下取值在0.5(極干旱)到1(極濕潤)之間波動,計算公式如下:

(4)

式中,E(x,t)為區域實際蒸散發,Ep(x,t)為區域潛在蒸散發。潛在蒸散發采用Penman-Monteith模型[25]進行計算;實際蒸散發由于數據難以獲取,故采用周廣勝張新時模型[29]進行模擬。

3 結果與分析

3.1 研究區NPP變化特征分析

3.1.1區域NPP的年際變化

圖2為2000—2018 年間研究區NPP年均值空間分布特征圖,該區年均NPP值介于241.24—331.70 gC m-2a-1之間,與黃土高原其他區域[30—31]相比處于中等水平,表明該區域植被整體生產能力一般,生態環境條件不是十分優越。研究區NPP空間分布整體呈“中部高、四周低”的變化趨勢,中部高值區為呂梁山山地,西部為黃河河谷,東部為汾河谷地,中部NPP年均值較高與該區域植被覆蓋較好有一定關聯性。

圖2 研究時段內呂梁連片貧困區NPP變化圖Fig.2 NPP changes in the Lvliang contiguous poverty area during the study periodNPP: 植被凈初級生產力 Net Primary Productivity

2000—2018 年間區域NPP年均值整體呈波動上升趨勢,其變化大致可分為“上升-下降-上升”三個階段。其中2000—2010 年研究區NPP年均值呈穩定上升趨勢,區域年均NPP值由2000 年的241.24 gC m-2a-1上升至2010 年的303.81 gC m-2a-1,年增速為6.26 gC m-2a-1。2010—2015 年間,研究區NPP年均值呈整體下降趨勢,由2010 年的303.81 gC m-2a-1降低至2015 年的258.49 gC m-2a-1,年降速為9.1 gC m-2a-1。2015—2018 年間,區域NPP年均值再次快速上升,由2015 年的258.49 gC m-2a-1升至2018 年的331.7 gC m-2a-1,增長速率為24.4 gC m-2a-1。

3.1.2NPP的月際變化

NPP的月際變化反映了植物在年內凈初級生產力的變化狀況,呂梁連片貧困區NPP逐月(月均)NPP分布特征如圖3所示:

圖3 呂梁連片貧困區NPP逐月變化圖 Fig.3 Monthly change chart of NPP in Lvliang contiguous poverty area

由圖3可知,各年內月均NPP值均呈現先上升后下降的整體趨勢,春季NPP多年平均值為48.38 gC m-2季-1,夏季NPP多年平均值為158.1 gC m-2季-1,秋季NPP多年平均值為62.85 gC m-2季-1,冬季NPP多年平均值為10.94 gC m-2季-1。各月NPP均值以7、8兩月為最高,多年平均值分別為53.26 gC m-2月-1和65.41 gC m-2月-1;冬季的 1、12兩月的NPP多年均值最低,分別為3.65 gC m-2月-1和3.59 gC m-2月-1。各月間NPP增長速率最高時段為6—7 月,增長速率達到28.86 gC m-2月-1;下降速率最高時段為8—9 月,下降速率達到52.39 gC m-2月-1。這些變化與研究區綠色植被的生長規律一致,冬季地表植被光合作用微弱,此時區域NPP處于全年的低值時段,自春季開始,作物萌芽生長,5月開始植物生理過程變得活躍,進入快速生長季, NPP開始顯著增加,區域NPP的變化也是該區域物候特征直接反映。研究區地處溫帶大陸性季風氣候區,雨熱同期且集中于夏季,水熱組合條件為一年中最適宜植物生長階段,故NPP值在8 月達到峰值;秋季開始,植物生長速度減緩,進入凋落季,農作物亦大量收割,NPP下降迅速;至冬季植物枯萎殆盡,生命活動基本停止,故冬季為一年中NPP最低時期。

3.2 研究區NPP變化率空間分布特征

為了清晰地揭示研究區NPP值變化的空間分布特征,根據以往研究[32],本研究將5個時段的NPP變化狀況以顯著減少(<-20%)、微弱減少(-20%—0)、穩定增長(0—20%)和顯著增長(>20%)進行了劃分。結果如圖4所示:

圖4 研究時段內NPP年際變化率空間分布圖Fig.4 Spatial distribution map of NPP interannual rate of change during the study period

結果表明:2000—2018 年區域NPP整體呈上升趨勢,只有呂梁山東南部呈輕微下降趨勢,NPP呈增長狀態的區域占研究區的93.46%,呈減少狀態的僅為6.54%。2000—2005 年區域北部NPP整體呈微弱下降趨勢,興縣、臨縣交界處以及岢嵐縣和五寨縣的局部區域是發生下降的主要地區,中南部呈上升趨勢,NPP呈增長狀態的區域占總面積的66.06%。2005—2010 年間,區域NPP值在研究區中北部發生顯著變化,由輕微下降變為顯著上升,其中有86.5%的區域NPP呈增長狀態,呈減少狀態的僅為13.5%。在2010—2015 年間,研究區NPP整體下降,這與其它幾個研究時段截然不同,其中以中南部下降最為顯著;這一時期,NPP呈減少狀態的區域達到了88.95%,生態環境在這一時期出現退化。近幾年來(2015—2018 年),區域NPP 整體呈顯著上升趨勢,說明區域生態環境整體改善,植被覆被度以及NPP穩定提高,這一時期NPP呈增長狀態的區域占比為99.65%。

3.3 不同土地利用下的區域NPP時空分布特征

根據以往研究,LUCC變化對區域NPP的空間分布規律具有顯著影響[33], 2000 年以來在人類活動影響下研究區土地利用和覆被類型發生顯著變化。為揭示不同土地利用方式下NPP的變化特征,本文對比分析了不同時間段四種土地利用類型(耕地、林地、草地、城鎮)下的NPP時空變化特征,如圖5所示:

圖5 不同土地利用類型下的NPP變化圖Fig.5 NPP change charts for different land use types

研究區耕地區域NPP值時空分布如圖5所示,耕地NPP均值整體呈波動上升趨勢,多年平均值為243.31 gC m-2a-1,最大值出現在2018 年,為305.89 gC m-2a-1,最小值出現在2000 年,為199.74 gC m-2a-1。耕地土地利用類型變動廣泛存在于各縣市之中,在研究時段內其面積縮減了2.42%,主要轉化為林地和草地,總體保持平穩。耕地轉出為林地的區域主要集中在呂梁山中北部(方山縣、臨縣、興縣交界處,中陽縣)以及大寧縣、吉縣交界處,耕地轉化為草地的區域主要集中在研究區的東北角、西南角以及中部區域。

過去18 年來,研究區林地區域NPP變化整體呈波動上升趨勢(圖5),多年平均值為425.09 gC m-2a-1,最大值出現在2005 年,為451.74 gC m-2a-1,最小值出現在2015 年,為379.51 gC m-2a-1。林地土地利用類型變化以轉入為主,面積在研究時段內增長了6.84%,整體變化呈現穩定上升趨勢。變化以中北部最為明顯,增長源主要來自于耕地以及草地。草地轉化為林地的主要集中于呂梁山中部的離石區、中陽縣以及方山縣、臨縣、興縣交界處。

研究區草地NPP變化整體呈波動上升趨勢(圖5),其中研究區中部變化最為顯著,其多年平均值為272.55 gC m-2a-1,最大值出現在2018 年,為326.1 gC m-2a-1,最小值出現在2000 年,為226.71 gC m-2a-1。草地利用類型在研究時段內整體變動較大,轉入和轉出都較為明顯,草地轉出為耕地的區域主要集中在岢嵐縣、五寨縣交界處、石樓縣、交口縣交界處以及蒲縣,以蒲縣最為明顯;草地轉出為城鎮用地的區域主要集中在各縣市城區,其中以離石區、柳林縣、中陽縣最為明顯。草地面積整體較為平穩,在研究時段內下降了0.7%。

區域城鎮化一直是影響地表NPP變化的重要因素,隨著近年來呂梁連片貧困區城鎮化迅速推進,區域城鎮建筑面積增加顯著(圖5),城鎮土地利用類型變化明顯的區域主要位于各縣市城區地帶,面積在研究時段內增加了609.14%,其中47.42%來源于耕地,52.2%來源于草地。而城鎮區域的NPP值呈波動上升趨勢,多年平均值為179.78 gC m-2a-1,最大值出現在2018 年,為229.26 gC m-2a-1,最小值出現在2005 年,為149.43 gC m-2a-1。

3.4 區域NPP變化與主要氣象因子的相關性分析

先前研究表明氣象因子是影響區域NPP值的重要因素[34—37],為進一步分析研究區NPP與主要氣象因子(氣溫、降水、潛在蒸散發)的關系,本研究將月均NPP值與氣象因子月均值進行Pearson雙側相關檢驗以及偏相關檢驗,結果如表2所示。由表可知,呂梁連片貧困區月均NPP值與月均氣溫、月均降水量、月均潛在蒸散發的平均相關系數分別為0.897,0.962,0.897,均在0.01的置信水平上達到顯著水平;平均偏相關系數為-0.387,0.887,0.523。這說明呂梁連片貧困區NPP變化受到氣溫、降水以及潛在蒸散發共同控制且影響程度均達到極顯著水平,其中NPP與降水量相關程度最高,表明研究區內降水量的變化是影響區域NPP變化的最主要因素;在進行偏相關分析以消除另外兩個氣象因子的影響時,溫度與NPP呈負相關關系但相關程度不高,潛在蒸散發與NPP呈正相關關系但相關程度不高,只有降水量依然與NPP顯著相關,表明在呂梁連片貧困區降水量為區域NPP在月尺度變化的主要影響因子。

表2 區域NPP與氣象因子相關系數表

4 討論

2000—2010 年是“三北防護林”第二階段第四期工程實施階段,呂梁連片貧困區與呂梁山生態脆弱區高度重合,是該工程的重點實施區域,期間該區域NPP呈現顯著的上升趨勢,這表明生態恢復工程對植被凈初級生產力具有明顯的促進作用。2010—2015 年間NPP出現下降趨勢,可能與區域城鎮化快速推進帶來的負面影響有關,根據山西省統計年鑒(http://www.shanxi.gov.cn/sj/tjnj/)可知,研究區城鎮人口占總人口比重由2000 年的14.31%上升至2018 年的47.79%,增長了234.05%。建筑的增加及路面硬化致使綠地(其中以草地與耕地為主)面積減少,間接導致了區域水土流失及生態退化,環境條件變得脆弱,是2015 年NPP出現低值的原因之一;加之2015 年發生了歷史上第二強的厄爾尼諾氣候事件,導致了明顯的氣候異常。據研究表明,華北地區雨季開始晚、結束早,降水量為近13 年來次少,NPP累積最重要的季節——夏季降水異常偏少。根據表2可知,研究區NPP變化與降水量變化呈正相關關系,降水的減少直接導致了NPP的降低,在圖3上有較為直觀的反映。人類活動和氣候變化共同導致了2015 年的NPP低值,致使這一時段NPP年均值呈現下降趨勢。2015—2018 年間,區域NPP年均值再次快速上升,由2015 年的258.49 gC m-2a-1升至2018 年的331.7 gC m-2a-1,增長速率為24.4 gC m-2a-1。2015 年起呂梁山生態脆弱區林業生態建設工程被列入國家級工程,區域生態環境恢復得到國家的高度重視以及政策的傾斜支持,加之2018 年氣象條件較2015 年好,促使這一時期區域NPP呈上升趨勢。

近年來,部分學者研究了許多典型區域NPP的動態變化特征、探討了其與各影響因子(降水量、溫度、干旱指數、潛在蒸散發等)間的相關性等[34—37],如張鐿鋰[34]等發現青藏高原高寒草地NPP在空間上呈現由東南向西北逐漸遞減趨勢,且在研究時段內呈波動上升趨勢。秦景秀[35]等發現新疆地區的NPP也呈現明顯的上升趨勢,人類活動是影響新疆植被恢復和退化的主要原因。陳杰等[36]發現川西地區大面積區域NPP呈顯著上升,且不同土地利用及植被類型的NPP差異較大,海拔與研究區NPP相關性非常顯著,人類活動對地區NPP變化的負干擾明顯。這些研究結果對于區域碳循環研究、環境保護、經濟可持續發展等具有重要科學價值。在黃土高原地區,謝寶妮[37]等證實黃土高原中東部NPP在過去20 年亦呈現增加趨勢,與本研究的結論較為相似。人類活動對于呂梁連片貧困區NPP的干擾也十分顯著,2000 年以來該區域開展生態治理恢復工程,三北防護林布設,天然林保護、退耕還林還草等措施的實施取得了顯著成果,區域綠地面積不斷增加,生態環境治理效果顯著。但同時人類活動的負干擾在該地區NPP的變化中也得到了明顯的體現,如2010—2015 年間區域NPP整體呈下降趨勢,這與區域該時期人口的增長、城鎮化水平的快速上升有直接關系,這種負干擾作用與前人在川西生態脆弱區的研究結果較為相似[36],警示了人們在進行生產生活的同時必須注重對生態環境進行保護。

5 結論

本文以2000—2018 年為研究時段,基于MODIS遙感數據、土地利用類型數據以及氣象數據等,利用CASA模型對呂梁連片貧困區NPP值進行估算并分析得出以下結論：

(1) 自2000 年以來,呂梁連片貧困區NPP年均值呈波動上升趨勢,93.46%的區域NPP呈增長狀態,僅有6.54%的區域呈減少狀態。

(2) 研究時段內耕地面積縮減,草地面積基本保持穩定,林地、城鎮面積增加且城鎮面積擴張迅速;各土地利用類型NPP年均值增長以耕地最為迅速,達5.9 gC m-2a-1,林地最為平穩,為1.32 gC m-2a-1。

(3) 影響區域NPP變化的氣象因子中,與NPP的相關關系從大到小依次為降水量、潛在蒸散發、氣溫,降水量為影響NPP變化的最主要氣象因子。