2000—2020年和田河中上游植被凈初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空變化及其與氣候因子的關(guān)系

陳麗梅，阿布都熱合曼·哈力克

(新疆大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院/新疆綠洲生態(tài)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，烏魯木齊 830017)

植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(net primary productivity，NPP)是指綠色植物在單位時(shí)間、單位面積內(nèi)，所累積的有機(jī)干物質(zhì)總量，即在光合作用下產(chǎn)生的有機(jī)質(zhì)總量扣除自養(yǎng)呼吸所消耗的部分有機(jī)質(zhì)后所剩余的部分[1-2].它是植被自身的生理特性與外界環(huán)境共同作用的結(jié)果，也是評(píng)價(jià)全球或區(qū)域生態(tài)安全的重要性指標(biāo)[3].NPP 能夠直觀地反映出地表植被在自然環(huán)境狀況中的生產(chǎn)能力[4].研究植被NPP 時(shí)空變化狀況是評(píng)價(jià)生態(tài)系統(tǒng)健康程度及穩(wěn)定性的重要內(nèi)容，為全球性或區(qū)域性的生態(tài)環(huán)境問題研究提供了重要依據(jù)[5].

目前，國外對(duì)NPP 的研究主要集中在NPP估算模型方面，研究區(qū)主要集中在生態(tài)環(huán)境脆弱地區(qū)或敏感地區(qū)[6-7].國內(nèi)對(duì)NPP 的研究主要集中在對(duì)現(xiàn)有NPP 估算模型的優(yōu)化、NPP 時(shí)空變化以及驅(qū)動(dòng)因素等方面，研究區(qū)主要集中在我國中部和東部地區(qū)，對(duì)西部干旱和半干旱區(qū)域內(nèi)的NPP 研究相對(duì)欠缺，其中部分研究已取得重要進(jìn)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(fā)現(xiàn)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(shí)測(cè)的草本NPP 數(shù)據(jù)和水埋深數(shù)據(jù)建立關(guān)系模型，發(fā)現(xiàn)塔里木河下游草本的NPP 隨著地下水埋深的增加呈現(xiàn)降低的趨勢(shì)；崔博超等[13]采用改進(jìn)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(zhǎng)季的NPP，發(fā)現(xiàn)塔里木河流域植被生長(zhǎng)季的NPP 總體呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，在空間上呈現(xiàn)西北向東南遞減的趨勢(shì)；趙鵬等[14]基于MOD17A3 遙感數(shù)據(jù)分析了2000—2015 年新疆博爾塔拉-精河流域NPP 的時(shí)空變化，發(fā)現(xiàn)該流域NPP 空間上呈現(xiàn)中間高、四周低的特征，降水對(duì)NPP 的影響最大.

現(xiàn)有文獻(xiàn)中暫無對(duì)和田河中上游長(zhǎng)時(shí)間序列NPP 時(shí)空變化及其對(duì)氣候因子的響應(yīng)研究.和田河流域生態(tài)環(huán)境脆弱，對(duì)其中上游NPP 進(jìn)行定量分析不僅可以監(jiān)測(cè)其生態(tài)環(huán)境的生產(chǎn)能力，還可以評(píng)估研究區(qū)內(nèi)生態(tài)建設(shè)工作取得的成效.為了能準(zhǔn)確地掌握和田河中上游植被NPP 的時(shí)空變化特征，本文在NPP 產(chǎn)品和已有氣象數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，分析了2000—2020 年和田河中上游植被NPP的時(shí)空變化及其與氣候因子的關(guān)系，旨在豐富其植被NPP 變化的相關(guān)研究成果.

1 研究區(qū)概況

和田河位于新疆維吾爾自治區(qū)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(jīng)77°24′～84°55′、北緯34°20′～39°38′，全長(zhǎng)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(jié)可直穿塔克拉瑪干沙漠匯入塔里木河，全年約9～10個(gè)月只有中上游有水，下游處于干涸狀態(tài).和田河中上游包括和田地區(qū)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(zhǎng)勢(shì)良好.

圖1 研究區(qū)位置示意

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

1)遙感數(shù)據(jù).遙感數(shù)據(jù)源于MODIS NPP產(chǎn)品MOD17A3H(https://e4ftl01.cr.usgs.gov/MOLT/MO D17A3HGF.006/)，時(shí)間序列2000—2020 年，選取其中2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2020年進(jìn)行計(jì)算與分析，空間分辨率為500 m，時(shí)間分辨率為1 a.

2)氣象數(shù)據(jù).源于國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心共享服務(wù)平臺(tái)(http://www.geodata.cn/)，時(shí)間序列2000—2020 年，選取其中2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2020 年進(jìn)行計(jì)算與分析，空間分辨率為1 km(為與NPP 數(shù)據(jù)空間分辨率保持一致，將氣象數(shù)據(jù)的空間分辨率重采樣為500 m)，時(shí)間分辨率為1 月.

2.2 研究方法

2.2.1 植被NPP 變化趨勢(shì)分析

一元線性回歸分析法以像元為單位，逐像元計(jì)算NPP 隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，若計(jì)算結(jié)果為正，則表明像元點(diǎn)內(nèi)NPP 隨時(shí)間變化呈增加趨勢(shì)；反之，呈減少趨勢(shì)；計(jì)算結(jié)果的值越大，說明NPP的變化趨勢(shì)越大.其計(jì)算公式[17-18]為

其中，θslope為NPP 變化趨勢(shì)斜率；i為年份；n為總年份數(shù)；NPiP為第i年的NPP 值.變化率用來表示研究區(qū)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力變化的百分比，其計(jì)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(wěn)定性分析

變異系數(shù)不僅可表征NPP 的波動(dòng)程度，還可表征NPP 在時(shí)間序列上的穩(wěn)定性.計(jì)算出NPP各柵格的變異系數(shù)，計(jì)算結(jié)果越大，表明NPP 隨時(shí)間變化波動(dòng)越大且越不穩(wěn)定；反之，其波動(dòng)越較小且越穩(wěn)定.變異系數(shù)計(jì)算公式[19]為

其中，CVNPP為NPP 變異系數(shù)；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(shì)分析

基于重標(biāo)極差(R/S)分析法計(jì)算的Hurst 指數(shù)能較好地判別時(shí)間序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)性[20-23]，可用于植被覆蓋變化研究中.Hurst 指數(shù)H的大小可用來判斷時(shí)間序列數(shù)據(jù)的持續(xù)性，H介于0～1，其等級(jí)劃分見表1.若0＜H＜0.5，表明時(shí)間序列呈反持續(xù)性，即未來的變化趨勢(shì)與過去趨勢(shì)相反，H越接近0，反持續(xù)性越強(qiáng)；若H=0.5，表明時(shí)間為隨機(jī)性序列，不存在長(zhǎng)期相關(guān)特征；若0.5＜H＜1，表明時(shí)間序列呈持續(xù)性，即未來變化趨勢(shì)與過去趨勢(shì)一致，且具有長(zhǎng)期相關(guān)特征，H越接近1，則表明持續(xù)性越強(qiáng)[24].其計(jì)算公式[25]描述如下：

表1 Hurst 指數(shù)等級(jí)劃分

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

那么，t時(shí)刻的累積離差為

極差R定義為

標(biāo)準(zhǔn)差S定義為

R（τ ）、 S（τ）、τ有以下關(guān)系：

其中，R（τ）為極差；S（τ）標(biāo)準(zhǔn)差；c為常數(shù)；H為Hurst 指數(shù).采用最小二乘法進(jìn)行擬合[13]，可計(jì)算出Hurst 指數(shù)，即

其中，H為Hurst 指數(shù)； 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(guān)性分析

相關(guān)性計(jì)算的結(jié)果可看出各因子間相互關(guān)系的密切程度.首先，需要計(jì)算相關(guān)系數(shù)，其計(jì)算公式為

其中，Rxy為x和y變量的相關(guān)系數(shù)；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(jì)算NPP 與氣溫、降水的空間偏相關(guān)系數(shù)，其計(jì)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(guān)系數(shù)；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(jié)果分析

3.1 年平均NPP 的時(shí)間分布特征

對(duì)2000—2020 年和田河流域NPP 年際變化趨勢(shì)圖(見圖2)進(jìn)行分析，不難發(fā)現(xiàn)：年平均NPP總體呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)，其中2000—2010 年年平均NPP 呈急劇上升趨勢(shì)，2010—2015 年年平均NPP 呈下降趨勢(shì)，2015—2020 年年平均NPP又呈上升趨勢(shì)；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(xiàn)波動(dòng)減少趨勢(shì)；2000—2020 年NPP 值大于150 gCm-2a-1，所占的面積百分比呈現(xiàn)波動(dòng)增加趨勢(shì).

圖2 2000—2020 年和田河中上游年平均NPP 變化趨勢(shì)

3.2 年平均NPP 空間分布特征和變化趨勢(shì)

3.2.1 年平均NPP 的空間分布特征

對(duì)2000—2020 年和田河中上游年平均NPP空間分布特征(見圖3)進(jìn)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(qū)域占比達(dá)68.35%，說明和田河中上游植被生長(zhǎng)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(qū)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(duì)較低，這符合干旱區(qū)內(nèi)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(qū)域?yàn)樯嫌卫錾奖逼律降纳降睾途G洲，NPP 值相對(duì)較低的區(qū)域?yàn)楹吞锞G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(nèi)NPP 的最大值出現(xiàn)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(qū)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(shì)

對(duì)和田河中上游NPP 變化趨勢(shì)(見圖4)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，2000—2020 年和田河中上游NPP 變化總體呈增加趨勢(shì)；變化系數(shù)平均值為2.62，其中變化系數(shù)值大于0 的區(qū)域占比達(dá)96.62%，變化系數(shù)值小于0 的區(qū)域占比僅為3.38%.由此可知，流域內(nèi)中上游NPP 呈大幅增加趨勢(shì)且增加過程中波動(dòng)較大，NPP 波動(dòng)較小的區(qū)域較少，變化系數(shù)較小的值出現(xiàn)在和田市中部墨玉縣.進(jìn)一步對(duì)和田河中上游NPP 變化系數(shù)值作顯著性檢驗(yàn)分析(見圖4)，可以發(fā)現(xiàn)其結(jié)果可分為通過顯著性檢驗(yàn)和未通過顯著性檢驗(yàn)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(qū)通過了顯著性檢驗(yàn)，且通過顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域占比為25.38%，未通過檢驗(yàn)的區(qū)域占比達(dá)76.62%.

圖4 2000—2020 年和田河中上游NPP 線性變化趨勢(shì)和顯著性檢驗(yàn)結(jié)果

對(duì)和田河中上游NPP變化率(見圖5)進(jìn)行分析可知，整體上變化率偏高，其均值達(dá)4.95%，其中和田綠洲和皮山縣內(nèi)變化率較高，最高變化率達(dá)92.97%；NPP 增加的區(qū)域占比達(dá)49.69%，不變的區(qū)域占比為48.46%，減少的區(qū)域占1.85%，由此可知研究區(qū)內(nèi)生態(tài)環(huán)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(wěn)定性特征

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

圖6 2000—2020 年和田河中上游NPP 變化穩(wěn)定性

3.4 NPP 未來變化趨勢(shì)特征

為了更好地對(duì)和田河中上游NPP 未來變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，本文基于Matlab 和Arcgis 計(jì)算出Hurst 指數(shù)(見圖7).表1 已將Hurst 指數(shù)劃分為10 個(gè)等級(jí)，結(jié)合圖7 可知，和田河中上游Hurst指數(shù)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(xù)性特征，即未來變化趨勢(shì)與過去變化趨勢(shì)一致，且呈持續(xù)性特征的區(qū)域占比高達(dá)98.02%，呈反持續(xù)性特征區(qū)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(xù)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(xù)性最強(qiáng).在持續(xù)治理生態(tài)環(huán)境政策下，和田河中上游的自然條件會(huì)不斷改善，其NPP 的未來變化會(huì)以持續(xù)性特征為主，呈增加趨勢(shì).

圖7 2000—2020 年和田河中上游NPP 未來變化趨勢(shì)

3.5 NPP 與年均氣候因子的關(guān)系

氣溫和降水是影響植物NPP 的主要?dú)夂蛞蜃?圖8展示了2000—2020年和田河中上游NPP和當(dāng)?shù)貧鉁睾徒邓膬?nèi)在聯(lián)系.

對(duì)圖8 整體分析可知，和田河中上游NPP 和降水呈正相關(guān)，與溫度的相關(guān)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(guān)系數(shù)分別為-0.045 6 和0.260 6；平均偏相關(guān)系數(shù)分別為0.106 2 和0.305 4.

對(duì)圖8 作進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，年均氣溫相關(guān)系數(shù)值在和田綠洲邊緣較高，受到溫度的影響相對(duì)較大，且大于0 的系數(shù)值占比僅為41.20%，其余區(qū)域數(shù)值較低并以負(fù)值為主；年均氣溫偏相關(guān)系數(shù)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(nèi)大于等于0的系數(shù)值占比僅為45.81%，這說明NPP 和氣溫的相關(guān)性不明顯.年均降水相關(guān)系數(shù)值在整個(gè)和田綠洲以及皮山縣境內(nèi)均較大，僅南部山區(qū)偏低，大于0 的系數(shù)值占比達(dá)90.37%；年均降水偏相關(guān)系數(shù)值在整個(gè)和田綠洲以及皮山縣境內(nèi)大于0 的占比高達(dá)88.24%，這說明NPP 和降水明顯呈正相關(guān).

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

4 討論

本文在MOD17A3 數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上展開相關(guān)研究，結(jié)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(jié)果(150 gCm-2a-1)中的和田河中上游NPP 進(jìn)行比較，本文結(jié)果略低于其研究結(jié)果但相差不大，這說明本文研究亦具有一定可靠性.出現(xiàn)些許結(jié)果偏差的原因可能是：①鮮有學(xué)者專門針對(duì)和田河流域NPP 進(jìn)行研究，對(duì)比數(shù)據(jù)只能從黃秉光等的研究結(jié)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(shí)間序列不同；③數(shù)據(jù)源不同；④時(shí)空分辨率不同.

NPP 是表征植被生長(zhǎng)狀況的重要指標(biāo)之一，而植被生長(zhǎng)狀況又是生態(tài)安全的重要指標(biāo)，所以對(duì)NPP 的研究有必要且具有重要意義.制約干旱、半干旱地區(qū)植被生長(zhǎng)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?yàn)榈湫偷拇箨懶詺夂颍渖鷳B(tài)環(huán)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(duì)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(qū)更為充足，所以自然條件更為優(yōu)越.同時(shí)，人口的增加也會(huì)影響NPP，和田地區(qū)人口從2000 年的16.81萬增至2020 年的250.47 萬，當(dāng)?shù)厝丝诘目焖僭黾又率雇恋氐睦冒l(fā)生了轉(zhuǎn)變，導(dǎo)致生產(chǎn)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(shè)立了皮-墨墾區(qū)，后更名為昆玉市，墾區(qū)內(nèi)的土地利用類型由原來的未利用土地轉(zhuǎn)變?yōu)楦?此外，該研究區(qū)內(nèi)的生態(tài)環(huán)境整體呈現(xiàn)變好的趨勢(shì)，這與我國的重大生態(tài)工程建設(shè)實(shí)施有著密切的聯(lián)系[28]，如在研究區(qū)域內(nèi)實(shí)行的“退耕還林還草”政策[29].

NPP 的時(shí)空變化是在自然因子和人文因子共同影響下產(chǎn)生的.本文研究了NPP 和氣溫、降水的相關(guān)關(guān)系，僅考慮到了影響植被生長(zhǎng)的主要自然因子，缺少對(duì)光照、土壤、坡向、高程、自然災(zāi)害等其他自然因子的研究，也缺少土地利用類型的轉(zhuǎn)變、政策等人文因子的研究，這些都是后續(xù)研究中需要學(xué)習(xí)和改進(jìn)的.

5 結(jié)論

1)在時(shí)間特征上，2000—2020 年和田河中上游NPP 總體呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，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(xiàn)在皮山縣境內(nèi)；NPP空間變化特征總體呈增加趨勢(shì)，平均增速為2.62；NPP 波動(dòng)較大且數(shù)值分布較為離散，變異系數(shù)平均值為0.48，最大值為3.06；變異系數(shù)大于0.3的區(qū)域占比為63.00%，NPP 未來變化以持續(xù)性特征為主；Hurst 指數(shù)平均值為0.77，呈持續(xù)性特征的區(qū)域占比高達(dá)98.02%.

3)與氣候因子的關(guān)系中，NPP 和降水呈正相關(guān)，與氣溫的相關(guān)性不明顯.