氣候變化和人類活動對內蒙古植被凈初級生產力的影響

常屹冉, 張 弛, 魏嘉誠, 李顯巨, 嘎畢日

(1.中國地質大學(武漢), 湖北 武漢 430074; 2.內蒙古自治區測繪地理信息中心, 內蒙古 呼和浩特 010050)

植被是陸地生態系統的主體,在全球氣候變化中具有重要的作用[1]。氣候不僅可以影響地表植被的生長,影響群落的組成,反過來,植被也可以通過影響地表的反照率以及蒸騰來改變地表能量的分配進而影響局地及區域的氣候[2]。因此在全球氣候變化的背景下,植被對氣候的響應研究亟待探究。植被凈初級生產力(Net primary production,NPP)是光合作用生產的有機質總量中扣除自養呼吸后的剩余部分,是地表碳循環的重要組成部分,也是描述植被生長狀況的重要指標之一[3-4],近年來在植被生長[5-7]、陸地碳循環[8]等方面得到了廣泛的應用。隨著遙感技術的發展,基于植被指數的大區域植被NPP變化成為研究熱點[9-11]。研究表明黃土高原地區植被NPP總體呈波動上升趨勢,降水和氣溫的耦合作用是該地區NPP變化的主要因素。從植被類型來看,干旱對于河西走廊林地NPP影響最大,草地次之;從不同季節來看,干旱對夏季NPP影響最大[12]。施紅霞等[13]的研究表明,相較于1986—2005年,21世紀北半球中高緯度地區陸地NPP呈增加趨勢,且在高排放情境下(RCP8.5),增加更明顯。21世紀北半球中高緯度地區NPP受輻射和降水顯著影響的地區在增大,而受溫度顯著影響的地區在減少。

內蒙古地區位于中國北部,是干旱半干旱典型區。植被對于氣候變化和人類活動極為敏感。近年來,該地區呈顯著的增溫趨勢,其中內蒙古中部升溫趨勢在0.44℃/10 a以上[14],顯著高于全球平均水平[15]。此外,人類活動對于該地區的草地生態系統也具有不同程度的影響[16-17]。因此,該地區氣候變化和人類活動對于植被NPP的影響研究就極為重要。研究表明干旱對于錫林郭勒草原植被NPP會造成不同程度的抑制作用[4]。而除了降水外,放牧是錫林郭勒草原植被NPP變化的主要驅動因素[18]。高藝寧等[19]的結果也表明內蒙古荒漠草原植被NPP與降水的相關系數更高。滑永春等[20]的結果表明,降水對于內蒙古草原NPP的驅動力更大,其結果也表明人類活動對于草原的恢復有正向作用。然而氣候變化和人類活動對于植被NPP的共同影響以及定量關系還有待研究。這對于內蒙古地區生態建設和農業可持續發展具有重要意義。

本文基于MODIS NPP數據分析2001—2020年內蒙古地區植被NPP的時空變化特征,利用氣象數據,通過主導因素分析、貢獻度分析、偏相關分析等方法,探究氣候要素和人類活動對于研究區植被NPP的影響,量化氣候變化和人類活動對于植被NPP的影響程度,為內蒙古地區生態屏障的建設以及農牧業的可持續發展提供依據。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

內蒙古地區位于我國北部邊疆,位置介于37°24′～53°23′ N,97°12′～126°04′ E之間?？傮w呈東北西南走向,東西跨越2 400多千米,南北跨越1 700多千米[14]。其北部與蒙古國、俄羅斯接壤,橫跨東北,華北和西北三大區。國內與黑龍江省、吉林省、遼寧省等8個省區相接,面積為118.3×104km2,是中國第三大省區[21]。內蒙古位于蒙古高原的南部、氣候為大陸性氣候,由于較高的緯度和較少的降水,對于氣候變化極為敏感,是中國北方的重要生態屏障。植被類型主要有針葉落葉林、草甸草原、典型草原、荒漠草原等,植被類型較多樣[22]。

1.2 數據來源及處理

1.2.1遙感數據 NPP是反映植被生長狀況的重要指標,本文從NASA官網(https://search.earthdata.nasa.gov/)下載了MOD17A3產品。該產品為全球2000年以來的植被指數產品,具有1 km的空間分辨率,時間分辨率為年。下載了2001—2020年的數據。通過MRT軟件進行影像的拼接和裁剪并提取其中的NPP數據集。通過ENVI軟件進行影像的合成,最終得到逐年的NPP數據集。

1.2.2氣象數據 氣象數據下載自國家氣象科學數據中心(http://data.cma.cn/data),本文下載了2001—2020年內蒙古地區119個氣象站點氣溫和降水的月數據集(圖1)。以研究區的氣象站點的經緯度數據為基礎,利用Anusplin軟件,考慮高程要素進行了氣象要素空間化,進而獲取氣象要素的柵格數據,并將其空間分辨率與MOD17A3數據保持一致。同時,計算得到研究區時間序列的年均降水與氣溫。

圖1 研究區概況圖Fig.1 Overview map of the study area

1.3 植被類型數據

植被類型數據同樣下載于NASA官網(https://search.earthdata.nasa.gov/),本文下載了MODIS產品MCD12C1,該產品為每年的全球植被類型數據,空間分辨率為0.05°,包括地圈生物圈計劃(IGBP),馬里蘭大學分類法(UMD),植被指數法(LAI)等,本文選取了常用的IGBP分類數據,下載了2020年的分類數據,通過分類將植被分類為森林、草地、灌叢、城鎮、農田和荒漠(圖1)。通過ENVI軟件裁剪得到研究區植被類型圖。由于除荒漠外,森林和草地面積占研究區的92.5%,因此植被分類分析部分聚焦于這兩種類型。

1.3 試驗方法

1.3.1Sen趨勢分析 Sen的趨勢分析是一種用于檢測趨勢的穩健非參數統計方法,廣泛用于氣象、水文和植被數據,這種斜率方法的一個主要優點是它不需要遵循特定的分布[23]。此外,應用Mann-Kendall顯著性檢驗,該檢驗已被發現能夠對水文氣象系列的趨勢進行穩健量化[24-25]。本研究中的Sen趨勢分析用于了解NPP等相關指標的變化情況。

1.3.2偏相關分析 偏相關分析是在簡單相關系數的基礎上,排除其它影響因素的干擾,計算某兩個影響因素之間的相關性[26]。其計算公式如下:

(1)

式中:r12(3)為控制第三個變量,第一個變量和第二個變量的偏相關系數;r12為第一個變量和第二個變量的簡單相關系數;r13為第一個變量和第三個變量的簡單相關系數;r23為第二個變量和第三個變量的簡單相關系數,并利用T檢驗進行顯著性檢驗。

1.3.3差值比較法 基于NPP的差值比較法能夠真實的反映植被的變化情況,該方法是探究植被變化因素的有效手段[27]。假設在未受人類活動,植被NPP僅受氣候驅動的生產力為潛在凈初級生產力(Potential net primary productivity PNPP),PNPP與實際的NPP的差為人類活動影響下的NPP (Human net primary productivity,HNPP),其計算方法如下:

HNPP=PNPP-NPP

(2)

當HNPP為正值時,表示人類活動導致NPP下降,當HNPP為負值時表示人類活動導致NPP升高。此外,根據周妍妍等[28]的研究方法,將HNPP的正負變化與變化趨勢進行疊加,從而得到人類活動對NPP的影響。PNPP的估算方法主要利用Thornthwaite紀念模型,基于NPP數據與氣溫、降水數據的最小二乘法得出[29]。計算公式如下:

PNPP=3 000×[1-e-0.0009695×(v-20)]

(3)

(4)

L=3000+25t+0.05t3

(5)

其中,v為年實際蒸散發量(mm),r為年總降水量(mm),L為年蒸散發量(mm),t為年平均氣溫(℃)。

1.3.4相對貢獻度分析 為了區別氣候變化和人類活動對于植被NPP的相對貢獻率,通過NPP及變化量ΔPNPP,ΔHNPP的計算得到[29],具體公式如下:

(6)

(7)

其中,Cclimate為氣候變化對于NPP的相對貢獻,而Chuman為人類活動對于NPP的相對貢獻。

2 結果與分析

2.1 內蒙古植被NPP及PNPP時空變化

為驗證PNPP模擬的準確性,本文以氣候變化主導區域(圖6)的NPP來驗證PNPP,共提取514個柵格的NPP值以及所對應的PNPP值,結果如圖2所示。由圖可知,PNPP與氣候變化主導區NPP的相關系數(Correlation Coefficient,CC)、相對偏差(BIAS)和均方根誤差(Root mean square error,RMSE)分別為0.81,13.16%和32.30 gC·m-2,由此可見PNPP與氣候變化主導區NPP的一致程度較高且相對偏差小于15%。因此,Thornthwaite紀念模型能夠較好地模擬氣候變化主導區的NPP,在內蒙古地區適用性良好。

圖2 基于氣候變化主導區NPP對HNPP模擬性能的檢驗Fig.2 Verification of HNPP simulation performance based on regional NPP dominated by climate change

圖3為研究區2001—2020年植被NPP和PNPP年際變化。20年間,植被NPP總體在156～242 gC·m-2之間,平均為208.65 gC·m-2,最大值年份為2017年,最小值年份為2001年。從變化趨勢來看,植被NPP呈極顯著的增加趨勢(3.29 gC·m-2·a-1,P<0.01)。此外,在2014年之后,植被NPP具有一定的波動,上升趨勢不明顯。PNPP明顯高于NPP,平均為461.07 gC·m-2。PNPP上升趨勢較為顯著(4.19 gC·m-2·a-1,P<0.05)但波動較大。

圖3 2001—2020年研究區植被NPP年際變化Fig.3 Interannual variation of vegetation NPP and PNPP in Inner Mongolia from 2001 to 2020

研究區20年NPP和PNPP的時空變化如圖4所示?？梢钥吹秸麄€研究時段內,植被NPP總體呈東高西低的空間分布格局。植被NPP最高的地區主要分布在大興安嶺地區,部分地區植被NPP高于500 gC·m-2。植被NPP最低的地區主要分布在二連浩特、包頭北部和鄂爾多斯西部等地區,部分地區的植被NPP在100 g C·m-2以下。此外由于研究區西部為荒漠沙漠地區,植被極少,因此西部地區植被NPP并未計算。研究區植被NPP總體呈上升的趨勢(圖4c),研究區均值為4.33 g C·m-2·a-1。上升明顯的地區主要分布在大興安嶺的東側地區,部分地區上升趨勢可達6 g C·m-2·a-1以上。NPP呈減少趨勢的地區較小,不到研究區的1%,且分布比較零散。從變化的顯著性來看,研究區植被生長總體呈改善趨勢(圖4e),其中,呈不顯著改善的地區占18.4%,呈顯著改善的地區占24.3%,呈極顯著改善的地區占56.4%。極顯著改善的地區主要分布在研究區的東部如大興安嶺地區和興安盟地區。退化地區僅占研究區的0.9%,分布較為零散。

圖4 內蒙古地區植被NPP,潛在NPP(PNPP)空間變化及顯著性Fig.4 Spatiotemporal variations of vegetation NPP and PNPP and their significance in Inner Mongolia

研究區PNPP同樣呈東南高西北低的空間分布(圖4b),PNPP值較高的地區主要分布在研究區東南部例如通遼、赤峰以及呼倫貝爾的東部,部分地區PNPP在600 g C·m-2以上。PNPP值較低的地區主要分布在研究區的西部阿拉善地區,部分地區PNPP在200 g C·m-2以下。PNPP同樣呈明顯的上升趨勢(圖4 d),其中上升明顯的地區主要分布在通遼、赤峰、呼倫貝爾西部以及錫林郭勒南部,部分地區上升趨勢在6 g C·m-2·a-1以上,下降地區極小(<0.01%)。從顯著性來看,研究區PNPP主要呈上升趨勢,其中不顯著上升地區占79.60%,顯著上升地區占20.06%,其它類別占比較小。

2.2 氣溫、降水時空變化以及與NPP的偏相關

氣溫和降水的時空變化以及與植被NPP的空間偏相關性如圖5所示。氣溫總體呈東北低,東南和西部高的空間分布。其中大興安嶺北部平均溫度最低,西部阿拉善地區,烏海,鄂爾多斯溫度最高。從變化趨勢來看,研究區總體呈明顯的升高趨勢(圖5c),其中西部阿拉善地區和大興安嶺地區上升趨勢較明顯,部分地區趨勢大于(0.3℃)·(10a)-1。在鄂爾多斯的西部也存在溫度降低的趨勢,但面積較小且降低趨勢不明顯。氣溫與植被NPP的偏相關性總體較低(圖5e),其中不顯著正相關的地區占研究區的55.9%,主要分布在研究區的大興安嶺西部、興安盟東部、以及研究區的南部。而不顯著負相關的地區占研究區的41.6%,主要分布在呼倫貝爾市的中東部,錫林郭勒盟的大部。顯著及極顯著正相關的面積較小。

圖5 內蒙古地區氣溫、降水時空變化及與植被NPP的偏相關關系Fig.5 Spatiotemporal variations of temperature,precipitation and their partial correlation with vegetation NPP in Inner Mongolia

降水總體呈東高西低的空間分布,其中大興安嶺及其東部降水最高,部分地區超過500 mm。西部阿拉善地區降水最少,部分地區小于50 mm。從變化趨勢來看,研究區降水總體呈上升趨勢,其中東部降水增加較快,通遼赤峰和興安盟部分地區增加趨勢在(60 mm)·(10a)-1以上。西部降水增加較少。阿拉善大部分地區降水增加在(10 mm)·(10a)-1以內。降水與植被NPP總體呈明顯的正相關關系(圖5f),其中呈不顯著正相關的地區占研究區的22.3%,主要分布在研究區的北部和西南部。呈顯著正相關的地區占研究區的30.0%,極顯著正相關的地區占研究區的46.1%。兩類地區主要分布在研究區興安盟的大部以及中部。不顯著負相關的地區主要分布在研究區的大興安嶺北部,占研究區的1.3%。

2.3 植被NPP變化的主導因素分析

利用相對貢獻分析,我們得到了研究區不同地區植被NPP變化的主導因素(圖6)?？梢钥吹?在植被改善的地區,氣候變化主導植被NPP改善的面積最大,主要分布在研究區的中部,包括呼倫貝爾的西部、興安盟的中東部、通遼、赤峰、錫林郭勒盟、烏蘭察布、呼和浩特、包頭和巴彥淖爾市。而人類活動主導的地區主要分布在大興安嶺地區以及鄂爾多斯的中部。共同主導的地區主要分布在大興安嶺的兩側以及研究區的南部,包括赤峰市南部、錫林郭勒盟南部、烏蘭察布市南部、呼和浩特市南部和鄂爾多斯市大部。

圖6 植被改善和退化區NPP的影響因素Fig.6 Influencing factors of NPP in vegetation improvement and degraded areas

植被退化地區面積較小且分布零散,可以看到,總體呈綠色,即人類活動對于植被NPP的影響占主導。

為了定量分析研究區不同植被所受人類活動和氣候變化的影響面積,本文選取了占研究區面積較大的森林和草地進行分析。森林和草地地區植被NPP改善和退化影響因素和面積如表1所示。可以發現,森林和草地受到的人類活動和氣候變化影響并不相同。從植被改善地區來看,人類活動是主導森林地區植被變化的主要因素(占65.09%),氣候變化占主導的占30.37%,共同主導地區面積較小。草地地區主要受人類活動和氣候變化的共同作用(占70.02%),此外也有24.15%的地區主要受氣候變影響。從植被退化地區來看,雖然面積較小,但草地地區(占99.66%)和森林地區(占100%)均主要受人類活動的影響。

表1 森林和草地地區植被NPP改善和退化影響因素和面積Table 1 Factors and areas influencing NPP improvement and degradation of vegetation in forest and grassland Areas

2.4 氣候變化和人類活動對于植被NPP的相對影響

通過相對貢獻度分析,得到了氣候變化和人類活動對于森林和草地植被NPP的相對貢獻率(表2)。在森林植被改善的地區,氣候變化的貢獻率為16.5%,而人類活動貢獻率高達83.5%,是森林地區植被改善的主要原因。而在退化地區,也是人類活動占主要作用。草地改善地區主要收到氣候變化的影響(79.33%),而人類活動的貢獻率相對較小(20.67%)。在退化地區,主要是受人類活動的影響。

表2 氣候變化和人類活動對于不同植被NPP的相對貢獻率Table 2 Relative contribution rate of climate change and human activities to different vegetation NPP

2.5 人類活動對于植被NPP的影響

99.7%的地區HNPP呈正值(圖7a),其中高值區主要分布在通遼、赤峰和鄂爾多斯,部分地區在500 g C·m-2以上。這表明上述地區人類活動導致NPP明顯降低。而負值較高的地區主要分布在河套平原,部分地區在-100 g C·m-2以上。這表明在該地區,人類活動導致NPP的升高。從變化趨勢來看(圖7b),HNPP總體呈增加趨勢,其中增加明顯的地區主要分布在通遼、赤峰和錫林郭勒,部分地區上升趨勢在3 g C·m-2·a-1以上。而減小明顯的地區主要分布在烏蘭察布、呼和浩特以及鄂爾多斯的南部,部分地區減小趨勢大于3 g C·m-2·a-1。

圖7 內蒙古地區HNPP時空變化以及對于NPP的影響Fig.7 Spatiotemporal variation of HNPP and its impact on NPP in Inner Mongolia注:(c)中圖例為HNPP均值與HNPP趨勢的正負疊加,其中正正表示HNPP均值為正且HNPP變化趨勢為正Note:The legend in (Panel c) shows the positive and negative values of mean and trend of HNPP overlaid,where both positive values indicates a positive HNPP and a positive HNPP trend

疊加HNPP的正負與變化趨勢可以發現(圖7c),研究區HNPP為正值且呈上升趨勢的地區占研究區的79.9%,這些地區隨著人類活動的不斷加劇,人類對NPP影響增大。而橙色地區HNPP為正值,但呈降低趨勢,這表明人類活動強度在降低,有利于植被的恢復,這些地區主要分布在大興安嶺東部和北部,以及研究區的西南部,占研究區面積的19.7%。在河套平原的西部,該地區HNPP為負,變化趨勢為正,這表明人類活動對于該地區的植被NPP有正向作用且正向作用在增大。

3 討論

從年均NPP來看,內蒙古草地地區NPP多集中在200～400 g C·m-2,這與穆少杰等[30]的2001—2010年草地平均NPP 281.3 g C·m-2較為接近。圖3中四子王旗荒漠草原NPP主要分布在100～200 g C·m-2之間,這與高藝寧等[19]的四子王旗荒漠草原NPP(144.52 g C·m-2)值也較為接近。這表明MODIS NPP數據具有較好的精度,能夠滿足研究的需要。而從時間變化來看,整個研究區99%以上的地區植被NPP呈上升趨勢,這與其他人的結果較為一致[19-20,30]。

近年來,隨著氣候變化和人類活動的加劇,內蒙古地區的生態發生了明顯的變化。從本文結果來看,人類活動和氣候變化對于該地區的植被NPP具有重要的影響,而且在不同地區,兩者的影響大小不同。從本文的結果來看,大興安嶺地區以及鄂爾多斯地區受近年來退耕還林,草地保護等政策,植被恢復明顯[31-32],因此人類活動的影響較氣候影響大。而在草原地區(包括呼倫貝爾草原、錫林郭勒草原等)植被NPP受人類活動和氣候變化的共同影響。從上世紀以來,隨著內蒙古地區人口增加,人地關系緊張,草原生態受到嚴重影響。但近年來由輪牧改為定牧以及退耕還草等政策使得草地得到了恢復,生態得到了改善。在氣象要素中,降水是影響草地NPP的主要影響因素,這與他人的結果一致[19-20,33]。另外,在森林和草地退化的地區,人類活動是占主導地位的(表1,表2),這也表明了人類活動對于生態系統負面作用。

該研究采用Thornthwaite紀念模型來模擬PNPP,與NPP的差值來量化人類活動對NPP的影響,結果表明99.7%的區域人類活動對NPP增加起到抑制作用,即內蒙古地區人類活動影響降低區域NPP。但Thornthwaite紀念模型引用的是經驗參數,未來可以嘗試通過遙感影像來獲取Thornthwaite紀念模型的實際蒸散量以更好地模擬內蒙古地區的HNPP提高大尺度監測模擬的準確性。此外,人類活動對內蒙古地區NPP影響程度受多種因素的限制,量化氣候變化和人類活動對內蒙古地區NPP變化的影響仍是一個巨大的挑戰。

4 結論

本研究利用MODIS NPP產品、氣象數據和土地覆被類型數據,通過主導因素分析、相對貢獻度分析、偏相關分析等,計算了內蒙古NPP的時空變化規律以及氣候變化和人類活動對于NPP的影響,結果表明:近20年來內蒙古NPP的平均值為208.65 gC·m-2,NPP總體呈東高西低的空間分布格局,高值區主要分布在大興安嶺地區,與水熱分布的趨勢基本吻合。大興安嶺地區溫度適宜、降水充沛,水熱條件較好,多年平均值普遍高于500 gC·m-2,低值區主要分布在二連浩特、包頭北部和鄂爾多斯西部等地區,這些地區降水稀少,多數地區NPP在100 gC·m-2以下。受氣候變化和人類活動的影響,在植被改善的地區中,大興安嶺、鄂爾多斯主要是由人為主導,通遼赤峰和錫林郭勒等地區主要由氣候主導,其他地區由兩者共同作用。在土地退化的地區,多為人為主導。此外,內蒙古99.7%區域HNPP為正值,即人類活動抑制植被的生長,高值區主要分布在研究區的南部,這些地區人為活動對植被的生長抑制更為嚴重。河套平原的西部以及阿拉善的西北部,人類活動導致NPP的升高,但是趨勢在降低,表明近年來人類活動對于該地區植被的恢復能力逐漸下降。