2000—2020年和田河中上游植被凈初級生產力時空變化及其與氣候因子的關系

陳麗梅，阿布都熱合曼·哈力克

(新疆大學 地理科學學院/新疆綠洲生態重點實驗室，烏魯木齊 830017)

植被凈初級生產力(net primary productivity，NPP)是指綠色植物在單位時間、單位面積內，所累積的有機干物質總量，即在光合作用下產生的有機質總量扣除自養呼吸所消耗的部分有機質后所剩余的部分[1-2].它是植被自身的生理特性與外界環境共同作用的結果，也是評價全球或區域生態安全的重要性指標[3].NPP 能夠直觀地反映出地表植被在自然環境狀況中的生產能力[4].研究植被NPP 時空變化狀況是評價生態系統健康程度及穩定性的重要內容，為全球性或區域性的生態環境問題研究提供了重要依據[5].

目前，國外對NPP 的研究主要集中在NPP估算模型方面，研究區主要集中在生態環境脆弱地區或敏感地區[6-7].國內對NPP 的研究主要集中在對現有NPP 估算模型的優化、NPP 時空變化以及驅動因素等方面，研究區主要集中在我國中部和東部地區，對西部干旱和半干旱區域內的NPP 研究相對欠缺，其中部分研究已取得重要進展[8-10].張雪蕾等[11]采用Thornthwaite Memorial模型估算了石羊河流域的NPP，發現石羊河流域NPP 的變化以增加為主，降水是決定NPP 增減的因子；白玉鋒等[12]采用塔里木河下游實測的草本NPP 數據和水埋深數據建立關系模型，發現塔里木河下游草本的NPP 隨著地下水埋深的增加呈現降低的趨勢；崔博超等[13]采用改進后的CASA(carnegie-ames-stanford approach) 模型估算了2006—2016 年塔里木河流域植被生長季的NPP，發現塔里木河流域植被生長季的NPP 總體呈波動上升趨勢，在空間上呈現西北向東南遞減的趨勢；趙鵬等[14]基于MOD17A3 遙感數據分析了2000—2015 年新疆博爾塔拉-精河流域NPP 的時空變化，發現該流域NPP 空間上呈現中間高、四周低的特征，降水對NPP 的影響最大.

現有文獻中暫無對和田河中上游長時間序列NPP 時空變化及其對氣候因子的響應研究.和田河流域生態環境脆弱，對其中上游NPP 進行定量分析不僅可以監測其生態環境的生產能力，還可以評估研究區內生態建設工作取得的成效.為了能準確地掌握和田河中上游植被NPP 的時空變化特征，本文在NPP 產品和已有氣象數據的基礎上，分析了2000—2020 年和田河中上游植被NPP的時空變化及其與氣候因子的關系，旨在豐富其植被NPP 變化的相關研究成果.

1 研究區概況

和田河位于新疆維吾爾自治區的西南部，塔克拉瑪干沙漠南緣、昆侖山北麓[15]，其地理位置介于東經77°24′～84°55′、北緯34°20′～39°38′，全長806 km，流域面積53 550 km2，且東鄰克里雅河流域，南以昆侖山、喀喇昆侖山與西藏、克什米爾為界，西與葉爾羌河流域接壤，北入塔里木盆地腹地[16]，如圖1 所示.和田河洪水季節可直穿塔克拉瑪干沙漠匯入塔里木河，全年約9～10個月只有中上游有水，下游處于干涸狀態.和田河中上游包括和田地區的和田市、昆玉市、墨玉縣、部分和田縣、部分洛浦縣、部分皮山縣和部分策勒縣，其植被覆蓋度高且長勢良好.

圖1 研究區位置示意

2 研究方法

2.1 數據來源

1)遙感數據.遙感數據源于MODIS NPP產品MOD17A3H(https://e4ftl01.cr.usgs.gov/MOLT/MO D17A3HGF.006/)，時間序列2000—2020 年，選取其中2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2020年進行計算與分析，空間分辨率為500 m，時間分辨率為1 a.

2)氣象數據.源于國家地球系統科學數據中心共享服務平臺(http://www.geodata.cn/)，時間序列2000—2020 年，選取其中2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2020 年進行計算與分析，空間分辨率為1 km(為與NPP 數據空間分辨率保持一致，將氣象數據的空間分辨率重采樣為500 m)，時間分辨率為1 月.

2.2 研究方法

2.2.1 植被NPP 變化趨勢分析

一元線性回歸分析法以像元為單位，逐像元計算NPP 隨時間的變化趨勢，若計算結果為正，則表明像元點內NPP 隨時間變化呈增加趨勢；反之，呈減少趨勢；計算結果的值越大，說明NPP的變化趨勢越大.其計算公式[17-18]為

其中，θslope為NPP 變化趨勢斜率；i為年份；n為總年份數；NPiP為第i年的NPP 值.變化率用來表示研究區植被凈初級生產力變化的百分比，其計算公式為

其中，NPPc為植被NPP 的變化率；NPP為n年的NPP 平均值.

2.2.2 NPP 穩定性分析

變異系數不僅可表征NPP 的波動程度，還可表征NPP 在時間序列上的穩定性.計算出NPP各柵格的變異系數，計算結果越大，表明NPP 隨時間變化波動越大且越不穩定；反之，其波動越較小且越穩定.變異系數計算公式[19]為

其中，CVNPP為NPP 變異系數；xi為第i年的NPP值；為n年的NPP 平均值.

2.2.3 NPP 未來變化趨勢分析

基于重標極差(R/S)分析法計算的Hurst 指數能較好地判別時間序列數據的自相關性[20-23]，可用于植被覆蓋變化研究中.Hurst 指數H的大小可用來判斷時間序列數據的持續性，H介于0～1，其等級劃分見表1.若0＜H＜0.5，表明時間序列呈反持續性，即未來的變化趨勢與過去趨勢相反，H越接近0，反持續性越強；若H=0.5，表明時間為隨機性序列，不存在長期相關特征；若0.5＜H＜1，表明時間序列呈持續性，即未來變化趨勢與過去趨勢一致，且具有長期相關特征，H越接近1，則表明持續性越強[24].其計算公式[25]描述如下：

表1 Hurst 指數等級劃分

若時間序列定義為 ｛ξ（t） ,t= 1,2,···｝ ，再定義序列τ=1,2,···，且定義某個τ為均值序列，即

那么，t時刻的累積離差為

極差R定義為

標準差S定義為

R（τ ）、 S（τ）、τ有以下關系：

其中，R（τ）為極差；S（τ）標準差；c為常數；H為Hurst 指數.采用最小二乘法進行擬合[13]，可計算出Hurst 指數，即

其中，H為Hurst 指數； log （R/S）τ序列為自變量； log（τ）序列為因變量.

2.2.4 NPP 與氣候因子的相關性分析

相關性計算的結果可看出各因子間相互關系的密切程度.首先，需要計算相關系數，其計算公式為

其中，Rxy為x和y變量的相關系數；x i和yi分別為x和y變量的第i年的值；x為變量x平均值；為變量y平均值.其次，計算NPP 與氣溫、降水的空間偏相關系數，其計算公式為

其中，Rxy,z為在固定自變量z之后，因變量x與自變量y的偏相關系數；因變量x為植被NPP 值；自變量y和z分別為平均氣溫和降水量.

3 結果分析

3.1 年平均NPP 的時間分布特征

對2000—2020 年和田河流域NPP 年際變化趨勢圖(見圖2)進行分析，不難發現：年平均NPP總體呈現波動上升的趨勢，其中2000—2010 年年平均NPP 呈急劇上升趨勢，2010—2015 年年平均NPP 呈下降趨勢，2015—2020 年年平均NPP又呈上升趨勢；2010—2020 年年平均NPP 的值為135.38 gCm-2a-1，其中2010 年年平均NPP 最大(為156.09 gCm-2a-1)，2000 年年均NPP 值最小(為104.52 gCm-2a-1)；2000—2020 年NPP 值小于100 gCm-2a-1，所占的面積百分比呈現波動減少趨勢；2000—2020 年NPP 值大于150 gCm-2a-1，所占的面積百分比呈現波動增加趨勢.

圖2 2000—2020 年和田河中上游年平均NPP 變化趨勢

3.2 年平均NPP 空間分布特征和變化趨勢

3.2.1 年平均NPP 的空間分布特征

對2000—2020 年和田河中上游年平均NPP空間分布特征(見圖3)進行分析可得出：和田河中上游年平均NPP的總量為5 664 821.60 gCm-2a-1，平均值為136.50 gCm-2a-1；和田河中上游NPP 值大于100 gCm-2a-1的區域占比達68.35%，說明和田河中上游植被生長狀況良好.從圖3 的空間分布還可以看出，和田河中上游NPP 值呈北高南低的特征，其中上游昆侖山北坡山區及中游和田綠洲的NPP 值較高，和田綠洲向沙漠過度的邊緣地帶以及和田綠洲至玉龍喀什河和喀拉喀什河交匯處的NPP 值相對較低，這符合干旱區內流河所具有的綠洲—荒漠—山地耦合的典型特征[26].NPP值較高的區域為上游昆侖山北坡山的山地和綠洲，NPP 值相對較低的區域為和田綠洲外緣、玉龍喀什河和喀拉喀什河的下游河道，以及廣袤的山前戈壁.中上游流域內NPP 的最大值出現在皮山縣，其值為505.26 gCm-2a-1，和田綠洲、策勒縣中部、和田縣南部、皮山縣中北部和昆玉市中部的NPP 值為100～350 gCm-2a-1.和田綠洲向沙漠過度的邊緣地帶、田綠洲至玉龍喀什河和喀拉喀什河交匯處、和田河源頭以南地區的NPP 值在0～100 gCm-2a-1.

圖3 2000—2020 年和田河中上游年平均NPP 空間分布

3.2.2 NPP 空間總體變化趨勢

對和田河中上游NPP 變化趨勢(見圖4)進行分析發現，2000—2020 年和田河中上游NPP 變化總體呈增加趨勢；變化系數平均值為2.62，其中變化系數值大于0 的區域占比達96.62%，變化系數值小于0 的區域占比僅為3.38%.由此可知，流域內中上游NPP 呈大幅增加趨勢且增加過程中波動較大，NPP 波動較小的區域較少，變化系數較小的值出現在和田市中部墨玉縣.進一步對和田河中上游NPP 變化系數值作顯著性檢驗分析(見圖4)，可以發現其結果可分為通過顯著性檢驗和未通過顯著性檢驗2 類.其中，和田綠洲中部、皮山縣中北部、和田河源頭山間部分地區通過了顯著性檢驗，且通過顯著性檢驗的區域占比為25.38%，未通過檢驗的區域占比達76.62%.

圖4 2000—2020 年和田河中上游NPP 線性變化趨勢和顯著性檢驗結果

對和田河中上游NPP變化率(見圖5)進行分析可知，整體上變化率偏高，其均值達4.95%，其中和田綠洲和皮山縣內變化率較高，最高變化率達92.97%；NPP 增加的區域占比達49.69%，不變的區域占比為48.46%，減少的區域占1.85%，由此可知研究區內生態環境綜合治理取得顯著成效.

圖5 2000—2020 年和田河中上游NPP 變化率

3.3 NPP 變化的穩定性特征

一般來講，變異系數值越大，NPP 波動程度就越大且數據分布更為離散.對2000—2020 年和田河中上游NPP 計算所得變異系數(見圖6)進行分析，不難發現：整個研究區域內的NPP 波動較大且NPP 值分布較為離散，變異系數值大于0.30 的區域占比達63.00%，其最大值為3.06，平均值高達0.48.其中，和田綠洲、皮山縣中北部地區、研究區南部山間部分區域的變異系數較大，其NPP 變化波動也較大；洛浦縣、策勒縣、和田縣交界地帶的變異系數值較小且介于0.10～0.20；昆侖山北坡山麓沖積扇范圍內的變異系數值也較小且NPP 數據分布更為集中.

圖6 2000—2020 年和田河中上游NPP 變化穩定性

3.4 NPP 未來變化趨勢特征

為了更好地對和田河中上游NPP 未來變化趨勢進行預測，本文基于Matlab 和Arcgis 計算出Hurst 指數(見圖7).表1 已將Hurst 指數劃分為10 個等級，結合圖7 可知，和田河中上游Hurst指數值介于0.06～0.99，其均值為0.77；和田河中上游NPP 的未來變化整體呈持續性特征，即未來變化趨勢與過去變化趨勢一致，且呈持續性特征的區域占比高達98.02%，呈反持續性特征區域僅占1.98%.其中和田綠洲、和田河源頭山地、皮山縣中北部和昆玉市中部的NPP 未來變化呈持續性特征，且以和田河源頭山間以及洛浦縣、策勒縣、和田縣交界地持續性最強.在持續治理生態環境政策下，和田河中上游的自然條件會不斷改善，其NPP 的未來變化會以持續性特征為主，呈增加趨勢.

圖7 2000—2020 年和田河中上游NPP 未來變化趨勢

3.5 NPP 與年均氣候因子的關系

氣溫和降水是影響植物NPP 的主要氣候因子.圖8展示了2000—2020年和田河中上游NPP和當地氣溫和降水的內在聯系.

對圖8 整體分析可知，和田河中上游NPP 和降水呈正相關，與溫度的相關性不明顯；降水決定了NPP 增減，氣溫影響NPP 變化幅度；和田河中上游NPP 與年均氣溫和年均降水的平均相關系數分別為-0.045 6 和0.260 6；平均偏相關系數分別為0.106 2 和0.305 4.

對圖8 作進一步分析發現，年均氣溫相關系數值在和田綠洲邊緣較高，受到溫度的影響相對較大，且大于0 的系數值占比僅為41.20%，其余區域數值較低并以負值為主；年均氣溫偏相關系數值在和田綠洲中部以及皮山縣北部較高，皮山縣南部、和田縣中部以及策勒縣境內大于等于0的系數值占比僅為45.81%，這說明NPP 和氣溫的相關性不明顯.年均降水相關系數值在整個和田綠洲以及皮山縣境內均較大，僅南部山區偏低，大于0 的系數值占比達90.37%；年均降水偏相關系數值在整個和田綠洲以及皮山縣境內大于0 的占比高達88.24%，這說明NPP 和降水明顯呈正相關.

圖8 2000—2020 年和田河中上游NPP 和氣溫、降水的相關性和偏相關性

4 討論

本文在MOD17A3 數據集的基礎上展開相關研究，結果表明2000—2020 年和田河中上游平均NPP 為136.50 gCm-2a-1.將其與黃秉光等[27]近55 a 新疆NPP 研究結果(150 gCm-2a-1)中的和田河中上游NPP 進行比較，本文結果略低于其研究結果但相差不大，這說明本文研究亦具有一定可靠性.出現些許結果偏差的原因可能是：①鮮有學者專門針對和田河流域NPP 進行研究，對比數據只能從黃秉光等的研究結果中的多年平均NPP空間分布特征圖觀察得到；②與黃秉光等的研究所選取的時間序列不同；③數據源不同；④時空分辨率不同.

NPP 是表征植被生長狀況的重要指標之一，而植被生長狀況又是生態安全的重要指標，所以對NPP 的研究有必要且具有重要意義.制約干旱、半干旱地區植被生長的主要因素是水，和田河中上游流域以戈壁和荒漠景觀為主，且該域為典型的大陸性氣候，其生態環境高度脆弱.和田河中上游NPP 空間上整體呈北高南低的特征，除去降水對北部NPP 的影響，北部的和田綠洲可匯集上游來水，其水量充沛，相較于南部山區更為充足，所以自然條件更為優越.同時，人口的增加也會影響NPP，和田地區人口從2000 年的16.81萬增至2020 年的250.47 萬，當地人口的快速增加致使土地的利用發生了轉變，導致生產生活加劇，其中最為典型的是2001 年在皮山縣和墨玉縣的交界地帶新設立了皮-墨墾區，后更名為昆玉市，墾區內的土地利用類型由原來的未利用土地轉變為耕地.此外，該研究區內的生態環境整體呈現變好的趨勢，這與我國的重大生態工程建設實施有著密切的聯系[28]，如在研究區域內實行的“退耕還林還草”政策[29].

NPP 的時空變化是在自然因子和人文因子共同影響下產生的.本文研究了NPP 和氣溫、降水的相關關系，僅考慮到了影響植被生長的主要自然因子，缺少對光照、土壤、坡向、高程、自然災害等其他自然因子的研究，也缺少土地利用類型的轉變、政策等人文因子的研究，這些都是后續研究中需要學習和改進的.

5 結論

1)在時間特征上，2000—2020 年和田河中上游NPP 總體呈波動上升趨勢，其中2010 年的NPP值最大，為156.09 gCm-2a-1.

2)在空間特征上，和田河中上游NPP 呈北高南低的特征，其平均值為136.50 gCm-2a-1，最大值為505.26 gCm-2a-1，且出現在皮山縣境內；NPP空間變化特征總體呈增加趨勢，平均增速為2.62；NPP 波動較大且數值分布較為離散，變異系數平均值為0.48，最大值為3.06；變異系數大于0.3的區域占比為63.00%，NPP 未來變化以持續性特征為主；Hurst 指數平均值為0.77，呈持續性特征的區域占比高達98.02%.

3)與氣候因子的關系中，NPP 和降水呈正相關，與氣溫的相關性不明顯.