云南省植被凈初級生產力時空特征及其與氣候因子的關系

周 雄，呂大偉，宋 蕾，余永安，王振剛

（1.南京航天宏圖信息技術有限公司，南京 210012；2.江蘇華高軟件技術有限公司，南京 211300）

植被凈初級生產力（Net primary productivity，NPP）是指綠色植物通過光合作用在單位時間、單位面積內產生的有機物總量并減去自養呼吸碳損耗所剩余的部分，也稱第一生產力［1］。NPP 作為生態系統功能和碳循環的重要指標，可以反映植物群落的生產力和固碳能力［2-4］，也可表征陸地生態系統植被質量狀況和評價陸地生態系統的可持續發展［5，6］。因此，研究NPP 的時空變異特征及其驅動因素，對于了解陸地生態系統碳循環和區域生態環境演變具有重要意義。

植被NPP 早期估算主要基于試驗站點觀測數據［7］，易受到空間尺度的限制，不利于區域尺度上的植被NPP 動態監測［8］。隨著遙感技術的發展，很多學者利用模型模擬法對區域植被NPP 進行了研究，其中基于遙感-過程耦合模型的MODIS NPP 產品得到了廣泛應用［3，6，9-12］。洪辛茜等［13］對中國西南喀斯特地區，王娟等［9］、Jiang 等［12］對黃河流域的研究均表明，NPP 時空分布格局具有顯著異質性。崔林麗等［14］對中國東南部地區、賈俊鶴等［15］對中國西北地區的植被NPP 時空分布及驅動因子進行了分析，結果表明氣溫與降水的空間格局是影響區域植被NPP分布的重要控制因素，但不同區域表現出的相關程度不同。也有學者研究表明，不同植被類型NPP 對氣候因子的敏感性也存在顯著差異［11，16］。因此，植被NPP 在區域尺度上的時空變化及驅動機制需要進一步研究。

云南省地處低緯高原山地環境，自然條件復雜、生物多樣性豐富，也是中國西南地區的生態安全屏障［17］。該區域的森林和草地生態系統在維持水源涵養和土地保持方面起重要作用［18］。國內對云南省植被凈初級生產力長時間序列變化的空間異質性及其影響因子研究較少。因此，本研究基于MOD17A3HGF 數據，定量估算了2001—2020 年云南省植被NPP，并結合氣候、海拔等數據，重點分析植被NPP 的時空變化特征，不同植被類型NPP 的年際變化及其隨海拔的變化特征以及不同植被類型NPP 對氣溫和降水的響應差異，為云南省的生態保護和可持續發展提供科學依據。

1 研究區概況

云南省地處中國西南部，位于21°08′—29°15′N、97°31′—106°11′E（圖1），總面積39.4 萬km2。總地勢西北高、東南低，西南部海拔一般在1 500～2 000 m，西北部一般在3 000～4 000 m。研究區垂直氣候差異顯著，氣候類型復雜多樣，主要包含熱帶季風氣候、亞熱帶季風氣候、高原山地氣候等［19］。其特殊的地理位置和地形氣候造就了云南省是全國植物種類較多的省份，是全球綜合氣候多樣性地區。

圖1 云南省地理位置

2 數據與方法

2.1 數據來源

2.1.1 NPP數據 采用美國國家航空航天局（NASA）制作的MODIS Terra NPP（MOD17A3HGF）數據集，時間分辨率為1 年，空間分辨率為500 m，時間范圍為2001—2020 年，由https：//ladsweb.modasps.eosdis.nasa.gov/網站免費提供。數據下載后經過拼接、裁剪、重投影和重采樣等預處理，得到云南省1 km空間分辨率的數據集。

2.1.2 土地利用類型數據 土地利用類型數據來源于中國國家基礎地理中心提供的全球地表覆蓋GlobeLand30 數據集［20］，時間為2010 年。該數據集包括10 個主要的地表覆蓋類型，分別為耕地、森林、草地、灌木地、濕地、水體、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久積雪，選取其中的耕地、森林、草地和灌木地進行研究。數據下載后經過拼接、轉投影、重采樣等預處理，得到與NPP 空間參考和空間分辨率一致的柵格數據。

2.1.3 氣象數據 氣象站點數據來源于國家氣象科學依據中心（http：data.cma.cn/），利用ANUSPLIN 軟件，使用薄片光滑樣條插值法對云南省125 個氣象站點2001—2020 年逐月的氣溫和降水數據進行插值，得到云南省2001—2020 年的氣溫和降水數據，該數據空間分辨率為1 km。

2.2 數據分析方法

采用一元線性回歸模型對2001—2020 年云南省植被NPP 年際變化進行趨勢分析，利用Pearson 相關系數法［21］計算NPP 與氣溫和降水的相關性，并進行顯著性檢驗。

3 結果與分析

3.1 NPP 時空演變

3.1.1 時間變化特征 2001—2020 年云南省的NPP 年均值為1 019.59 g C/m2，年際變化表明，NPP年均值整體呈波動增長趨勢（圖2），從2001 年的988.66 g C/m2上升到2020 年的1 043.77 g C/m2，增加了5.57%，平均年增加2.27 g C/m2，其中，NPP 最低值和最高值分別出現在2010 年和2019 年，分別為949.89、1 061.75 g C/m2。NPP 均 值2010 年 到2011年增長幅度較大，增量為70.14 g C/m2，2009 年到2010 年的下降幅度最快，減少量為100.08 g C/m2。

圖2 2001—2020 年云南省NPP 年際變化

3.1.2 空間變化特征 云南省NPP 空間分布具有明顯的空間差異（圖3A），整體上呈西南高東北低的分布特征。NPP 高值區域主要分布在研究區西南部，NPP 多年平均值高于1 000 g C/m2，低值區域主要分布在研究區西北部高海拔地區，多年平均值低于400 g C/m2。從年變化趨勢來看，NPP 呈上升和下降趨勢的區域分別占66.45%和33.55%，其中顯著上升的區域占35.06%（P＜0.05），主要分布在研究區東部和中部，顯著下降的區域占8.17%（P＜0.05），主要分布在研究區南部（圖3B）。

圖3 2001—2020 年云南省NPP 的空間分布（A）及其年變化趨勢（B）

3.2 不同植被類型的NPP 變化特征

基于GlobeLand30 數據，估算了2001—2020 年云南省不同植被類型NPP 年平均值。結果（圖4）顯示，森林NPP 年平均值最高，為1 091.37 g C/m2，草地NPP 年平均值最低，為888.44 g C/m2。各植被類型NPP 年平均值大小排序為森林＞耕地＞灌木地＞草地。進一步分析不同植被類型的變化特征，結果（圖5）顯示，不同植被類型NPP 在2001—2020年除森林變化趨勢不顯著外，其他植被類型均呈顯著上升趨勢（P＜0.05），草地NPP增長速率最大，增長率為每年3.89 g C/m2。

圖4 2001—2020 年云南省不同植被類型NPP 年平均值

圖5 2001—2020 年云南省不同植被類型NPP 年際變化

基于地理空間數據云下載的數字高程模型（DEM），將研究區劃分為19 個高程帶（小于500 m 1 個 帶、500～3 900 m 17 個帶及大于3 900 m 1 個帶），估算不同植被類型NPP 隨海拔的變化，結果（圖6）顯示，各植被類型NPP 均表現出隨海拔的升高呈先上升的趨勢，耕地和草地NPP 在海拔700～900 m 達到最大值，森林和灌木地NPP 在海拔900～1 100 m 達到最大值。各植被類型NPP 在海拔1 100～2 500 m 呈波動下降趨勢，但均保持較高水平，平均值在900 g C/m2以上。當海拔高于2 500 m時，各植被類型NPP 均呈顯著下降的趨勢。

圖6 云南省不同植被類型NPP 與海拔的關系

3.3 NPP 與年降水量和平均氣溫的關系

NPP 與年降水量呈負相關的區域占研究區的59.24%，通過顯著性檢驗的面積占10.71%，主要分布在德宏州東部、保山市西部和臨滄市西部；NPP 與年降水量呈正相關的區域占研究區的40.76%，通過顯著性檢驗的占2.46%，主要分布在麗江市東南部、紅河州東部和昭通市中部的部分區域（圖7A）。不同植被類型的NPP 與年降水量相關分析結果（表1）顯示，各植被類型NPP 均與年降水量呈負相關，且耕地和灌木地的NPP與年降水量呈顯著負相關（P＜0.05），灌木地NPP 與年降水量的相關系數（絕對值）最高。

表1 云南省不同植被類型NPP 與年降水量和平均氣溫的相關系數

圖7 2001—2020 年云南省NPP 與年降水量（A）、平均氣溫（B）的相關系數空間分布

NPP 與平均氣溫呈正相關的區域占研究區的61.22%，通過顯著性檢驗的面積占7.37%，主要分布在昭通市、文山州東部、麗江市中部、保山市東北部和臨滄市西部；NPP 與平均氣溫呈負相關的區域占研究區的38.78%，通過顯著性檢驗的面積占4.39%，主要分布在普洱市中部、玉溪市西部、麗江市東南部和大理州東部（圖7B）。不同植被類型NPP 與平均氣溫的相關性分析結果（表1）顯示，各植被類型的NPP均與平均氣溫呈正相關，且均不顯著。

氣候因子會影響植被的生長發育進而影響NPP［13，22］，由圖8 可知，研究時段內，年降水量呈極顯著下降趨勢，平均氣溫呈上升趨勢，但不顯著。NPP與年降水量呈顯著負相關（P＜0.05），與平均氣溫呈不顯著正相關（圖9），從而導致了NPP 的上升。

圖8 2001—2020 年云南省年降水量（A）和平均氣溫（B）年際變化

圖9 2001—2020 年云南省NPP 與年降水量和平均氣溫的關系

4 討論

4.1 NPP 時空變化趨勢分析

2001—2020年云南省NPP平均值為1 019.59g C/m2，波動區間為988.66～1 043.77 g C/m2。研究區NPP 年際變化整體上呈波動的上升趨勢，但未通過顯著性檢驗，這與閆文波等［19］估算的1982—2019 年云南省NPP 年際變化一致。本研究時段內，年降水量呈極顯著下降趨勢，平均氣溫呈不顯著上升趨勢，NPP 與年降水量呈顯著負相關、與平均氣溫呈不顯著正相關，從而導致了NPP 的上升。這些結果表明，在氣候變化背景下，云南省植被生態系統的固碳能力在增強，生態系統環境質量有所改善，這與云南省植被覆蓋度顯著上升有關［23］。NPP 極低值出現在2010 年，這與當年的極端干旱有關，此次干旱事件中云南省受影響的自然植被生態系統面積超過全省生態系統總面積的80%［24］，當植被受到干旱脅迫時，根長和葉片氣孔導度形態均會產生一定的變化，光合速率、蒸騰速率、呼吸作用等都會出現下降的趨勢［25］，同時也會對土壤微生物的演替產生巨大的影響［26］，最終導致植被生產力受到嚴重影響。

云南省NPP 空間分布整體呈西南高東北低的趨勢，這與研究區的植被分布有關，研究區西南部主要植被類型為森林，植被覆蓋度較高［23］，水熱條件充足，相較于其他的植被類型，森林生態系統結構復雜，根系更加發達，可攔截更多的太陽輻射和利用更多的土壤，具有更高的光合作用速率［27］，從而有利于植被的生長和固碳；研究區西北部NPP 顯著低于其他區域，是因為該區域植被覆蓋度低，主要分布著高山草甸和高寒草甸，高海拔低溫環境不利于植被的生長。

4.2 不同植被類型NPP 變化特征分析

本研究中，不同植被類型NPP 的大小排序為森林＞耕地＞灌木地＞草地，森林NPP 高于其他植被類型，固碳能力最強。不同植被類型NPP 在2001—2020 年均呈上升趨勢，除森林變化趨勢不顯著外，其他植被類型均呈顯著上升趨勢（P＜0.05），氣溫升高有助于植被生長，延長了植被生長季，有利于提高植被NPP［28］；有研究表明，相比降水量增加，植被NPP 對降水量的減少更加敏感［29］，研究時段內年降水量呈顯著下降趨勢（P＜0.05），這可能也是導致植被NPP 變化的原因。不同植被類型NPP 隨海拔升高均呈先上升后下降的趨勢，海拔低于2 500 m 時均具有較高的NPP，這表明海拔小于2 500 m 時，水熱條件充足，是該區域植被生理生長最適應的區域。當海拔高于2 500 m 時，隨著海拔的上升水熱條件改變，影響了植被對碳的吸收和累積［30］，NPP下降趨勢顯著。

4.3 NPP 與年降水量和平均氣溫的相關性分析

NPP 的變化直接反映了生態系統對環境氣候條件的響應，因此可以作為生態系統功能對氣候變化響應的指標［31］。從整體上看，2001—2020 年云南省氣溫呈不顯著增加，降水量顯著減少（P＜0.01）的“暖干化”趨勢。本研究的結果顯示，植被NPP 與平均氣溫和年降水量的關系表現出一定程度的地域差異，在滇西北與滇東北區域，植被NPP 與平均氣溫的相關性更加顯著，說明在這些地區植被NPP 主要受氣溫影響；在滇西大部分區域，植被NPP 與年降水量的相關性更加顯著，說明年降水量充沛的地區，一定程度上的降水減少反而有利于植被生長。從不同植被類型NPP 與平均氣溫和年降水量的相關系數來看，耕地和灌木地NPP 與年降水量呈顯著負相關而與平均氣溫呈不顯著正相關，森林和草地的NPP 與年降水量的相關性也高于平均氣溫，這些結果均表明，相較于氣溫，云南省植被NPP 對降水的變化更加敏感。

5 小結

1）2001—2020 年云南省植被NPP 整體呈波動上升趨勢，平均年增加2.27 g C/m2，多年平均值為1 019.59 g C/m2；空間上呈西南高、東北低的分布，區域內66.45%的NPP 呈增加趨勢，說明云南省近20年來固碳能力正在增強。

2）云南省各植被類型NPP 大小順序表現為森林＞耕地＞灌木地＞草地，除森林NPP 上升趨勢不顯著外，其他植被NPP 均呈顯著上升趨勢（P＜0.05），草地NPP 增長趨勢最大，每年為3.89 g C/m2；各植被類型NPP 隨海拔均表現出先上升后下降的趨勢，且在海拔2 500 m 以下保持較高的NPP，當海拔高于2 500 m 時，NPP 隨海拔的升高顯著降低，說明海拔低于2 500 m是云南省植被生理生長較為適應的區域。

3）云南省61.22%的區域NPP 與平均氣溫呈正相關，59.24%的區域NPP 與年降水量呈負相關，研究區西北部和東北部NPP 受氣溫影響更大，西南部受降水影響更大；各植被類型NPP 與年降水量的相關性均高于平均氣溫，說明相較于氣溫，研究區植被NPP 對降水量變化更加敏感。