李良毅LI Liang-yi
(黔西南州自然資源局,興義 562400)
全球環境變化是國內外學者關注的熱點問題,其中溫室氣體排放導致的全球氣候變暖問題廣受關注[1-2]。政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)將溫室氣體排放歸因于化石能源的燃燒和土地利用的變化。作為地球表層人類活動的重要表現形式,土地利用變化研究內容已從關注土地利用類型的空間轉換、驅動因素,向土地利用的生態環境效應、土地利用功能研究轉變[3-5]。植被NPP 與生態環境變化及碳儲量關系密切,在區域生態環境評估和碳收支估算中得到廣泛應用[6-7]。作為土地利用生態環境效應的重要方面,土地利用對植被凈初級生產力的影響(Net Primary Productivity,NPP)的研究尚不多見。以植被生態環境相對較好的貴州省為例,本研究探討2000-2020 年土地利用變化對植被NPP 變化的影響,以期科學認識人類活動對生態環境影響,為合理調整人類活動及保護生態環境提供依據。
貴州省位于我國西南喀斯特地貌區,北臨重慶市、四川省,東接湖南省,南與廣西壯族自治區毗鄰,西與云南省相望,包括貴陽市、遵義市、安順市、六盤水市、畢節市、銅仁市、黔東南苗族侗族自治州、黔南布依族苗族自治州和黔西南布依族苗族自治州。貴州省屬亞熱帶濕潤季風氣候區,海拔介于147m-2889m 之間,地貌類型多樣,以高原、山地為主,地勢西高東低。根據2020 年土地利用分布結果(圖1),林地、耕地、草地是貴州省最主要的土地利用類型,分別占省域面積的52.99%、27.31%和17.62%;建設用地、水體和未利用地所占比例較低,分別僅為1.39%、0.68%和0.02%。

圖1 研究區2020 年土地利用空間分布
研究使用數據包括:①2000-2020 年逐年500m 分辨率MOD17A3HGF NPP,軌道號為h27v06,數據來源于http://ladsweb.nascom.nasa.gov/search;②中國1km 分辨率植被類型數據;③2000 年和2020 年中國1km 分辨率土地利用數據;④貴州省行政邊界數據。②、③、④下載自中國科學院地理科學與資源研究所資源環境科學與數據中心(Resources and Environment Science and Data Center,http://www.resdc.cn)。數據處理包括:①利用MRT(Modis Reprojection Tool)下載的MODIS NPP 數據進行格式轉換、重投影等;②利用貴州省矢量邊界裁切得到植被類型數據,并將植被類型重分類為針葉林、針闊葉混交林、闊葉林、灌叢、草叢、草甸、栽培植被、其他植被和水體共9 種類型,其中針闊葉混交林、其他植被和水體面積比例較小,研究中不做分析;裁切得到2000 年和2020 年土地利用數據,并將土地利用類型重分類為耕地、林地、草地、水體、建設用和未利用地共6 種類型;裁切獲得2000-2020 年逐年NPP 數據。
一元線性回歸模型主要用于分析地理要素隨時間的變化趨勢問題。計算公式如下[8]:
式中,y 為因變量,表示NPP;x 為自變量,表示研究時段時間范圍,2000-2020 年;a 為系數或線性變化速率,值得大小反映了變化速率得快慢,值的正負反映了變化的方向;b 為常數項;和為樣本值x 和y 的平均值。
統計貴州省2000 年和2020 年土地利用數據并分析其變化情況,得到表1。由表1 可知,貴州省2000 年和2020 年土地利用類型均以林地、耕地、草地為主,但2000-2020 年3 種土地利用類型均表現為減少態勢,其中耕地、草地減少面積最大,林地次之。2000-2020 年建設用地、水體呈增加態勢,其中建設用地增加面積最大。從變化率上來看,2000-2020 年耕地、草地、林地減少量較大,但變化率較小;而建設用地、水體變化率達到334.46%和186.99%。

表1 貴州省2000-2020 年土地利用變化
貴州省2000-2020 年建設用地和水體的增加量與耕地、草地和林地的減少量基本相當(表1)。為進一步分析2000-2020 年土地利用類型間的變化情況,統計了土地利用轉移矩陣(表2)。由表2 可知,按照轉出地類面積占轉出總面積的比例統計,貴州省2000-2020 年耕地主要轉為了林地和草地,分別占其轉出總面積的68.50%和26.22%;林地主要轉為了耕地和草地,分別占其轉出總面積的67.52%和28.29%;草地主要轉為了林地和耕地,分別占其轉出總面積的52.55%和43.25%。按照轉入地類面積占轉入總面積的比例統計,貴州省2000-2020 年耕地主要由林地和草地轉入,分別占轉為耕地總面積的72.25%和28.86%;林地主要耕地和草地轉入,分別占轉為林地總面積的68.26%和30.89%;草地主要由林地和耕地轉入,分別占轉為草地總面積的52.03%和47.44%;水體主要由林地、耕地和草地轉入,分別占轉為水體總面積的51.23%、27.98%和20.42%;建設用地主要由耕地、林地和草地轉入,分別占轉為建設用地總面積的51.51%、27.22%和20.71%。

表2 貴州省2000-2020 年土地利用轉移矩陣
貴州省2000-2020 年土地利用變化主要表現為耕地、林地和草地之間的相互轉換,以及三者向水體和建設用地轉化。選取耕地轉為林地、草地,林地轉為耕地、草地,草地轉為耕地、林地共6 種土地利用轉移類型,探討耕地、林地、草地相互轉換對植被NPP 變化的影響,得到圖2。

圖2 耕地、林地、草地相互轉化對植被NPP 變化影響
由圖2 可知,貴州省2000-2020 年總體上耕地、林地、草地三者之間的相互轉換,并未導致植被NPP 的下降。其中,耕地轉為林地和草地區域,2000-2020 年植被NPP 均呈線顯著線性增加過程,線性增加速率分別為3.48gC·m-2·a-1和5.09gC·m-2·a-1;林地轉為耕地和草地的區域,植被NPP 線性增加速率分別為3.55gC·m-2·a-1和4.65gC·m-2·a-1;草地轉為耕地和林地的區域,植被NPP 線性增加速率分別為4.87gC·m-2·a-1和4.10gC·m-2·a-1。耕地、林地和草地三者之間轉換均導致2000-2020 年植被NPP 增加,這一結果可能與NPP 數據為500m 分辨率,而土地利用數據為1km 分辨率有關,柵格精度影響了計算結果。但從耕地、林地和草地三者相互轉換區域的植被NPP 變化速率可以看出,2000-2020 年耕地轉為草地區域植被NPP 線性增加速率最高,其次為草地轉為耕地、林地轉為草地、草地轉為林地、林地轉為耕地、耕地轉為林地。理論上,耕地、草地轉為林地植被NPP 應該是增加的。為驗證這一結論,統計耕地、林地和草地相互轉換區域2000-2020 年植被NPP 平均值發現,耕地、草地轉為林地區域植被NPP 平均值最高,分別為781.66gC·m-2和821.43gC·m-2,反映出耕地、草地轉為林地植被NPP 是增加的。但在變化速率方面,耕地和草地之間相互轉換區域植被NPP 增加速率最高。
改革開放40 年,城市化表現出的城市用地擴張過程是對經濟發展的直接反映。選取耕地、林地、草地轉為建設用地區域,探討2000-2020 年轉為建設用地區域的植被NPP 變化過程,得到圖3。

圖3 耕地、林地、草地轉為建設用地對植被NPP 變化影響
理論上,耕地、林地和草地轉為建設用地會導致植被NPP 的下降,更有甚者,導致植被NPP 變為0,如地表硬化等。但在統計中,并不存在植被NPP 等于0 的情況,放映出耕地、林地和草地向建設用地轉換一個變化過程,轉為建設用地的區域植被NPP 會下降,并且受到NPP 數據精度影響,500m 分辨率的柵格單元中,存在植被的可能性極大,所以也會導致即便土地利用為建設用地,但仍存在植被NPP 數值或數值仍較高的情況。但從耕地、林地和草地轉為建設用地后,植被NPP 的變化速率看,均呈下降趨勢,線性遞減速率分別為3.00gC·m-2·a-1、1.99gC·m-2·a-1和2.64gC·m-2·a-1,即耕地轉為建設用地后,植被NPP 下降速率最高,其次為草地和林地。
貴州省2000 年和2020 年土地利用類型以林地、耕地和草地為主,2000-2020 年土地利用變化以耕地、草地和林地減少面積最大,建設用地增加面積最大且變化速率最高為主要特征。其中耕地、林地和草地三者之間相互轉換,并且三者同時向建設用地轉換,分別占建設用地轉入面積的51.51%、27.22%和20.71%。貴州省2000-2020 年耕地、林地、草地三者之間的相互轉換中,耕地和草地轉為林地區域植被NPP 平均值最高分別為781.66gC·m-2和821.43gC·m-2,而耕地和草地之間相互轉換區域植被NPP增加速率最高,其中耕地轉為草地線性增加速率為5.09gC·m-2·a-1,草地轉為耕地為4.87gC·m-2·a-1。總體上耕地、林地和草地相互轉換區域植被NPP 在2000-2020 年均呈顯著的線性增加趨勢,而耕地、林地和草地轉為建設用地的區域,植被NPP 均呈下降趨勢,線性遞減速率分別為3.00gC·m-2·a-1、1.99gC·m-2·a-1和2.64gC·m-2·a-1。研究結論認為控制城市擴張規模、加強城市區域生態建設,對于提高城市韌性、創建森林城市和提供人民生活幸福感具有重要意義。