喬 鵬, 孫從建*, 李亞新, 周思捷, 陳亞寧
1. 山西師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院, 山西 太原 030000
2. 中國科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所, 新疆 烏魯木齊 830011
植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)作為研究全球變化議題中碳循環(huán)模式的重要指標(biāo), 對于反映植被生產(chǎn)能力、 表征區(qū)域生態(tài)環(huán)境健康程度乃至評價區(qū)域?qū)θ蜃兓捻憫?yīng)模式具有重要意義[1]。 西北內(nèi)陸干旱區(qū)生態(tài)環(huán)境極為脆弱, 對于全球氣候變化響應(yīng)更為敏感, 近年來在全球變暖背景下表現(xiàn)出了高于我國以及全球的平均增溫率[2]。 故在此類生態(tài)脆弱區(qū)進(jìn)行NPP定量化評估對于區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量評價、 環(huán)境保護(hù)修復(fù)、 應(yīng)對全球氣候變化具有重要價值。
國際上對NPP的廣泛研究始于20世紀(jì)60年代, 主要采用了實(shí)測法以及模型法兩種研究手段。 實(shí)測法雖然精確性高, 但由于其僅適用于小空間尺度區(qū)域或站點(diǎn), 難以在大尺度、 多時相的NPP定量估算中應(yīng)用。 模型法在發(fā)展過程中主要分為氣候模型、 生態(tài)機(jī)理過程模型以及遙感反演模型三種, 氣候模型和生態(tài)機(jī)理過程模型在計(jì)算過程中存在誤差較大、 結(jié)構(gòu)復(fù)雜、 參數(shù)較多等問題, 難以進(jìn)行大范圍推廣, 而以基于光能利用率的CASA(carnegie-ames-stanford approach)模型為主要代表的遙感反演模型, 其精度較高、 結(jié)構(gòu)簡單、 所需參數(shù)較少且易于獲取, 同時使用遙感影像滿足了長時間尺度、 大空間范圍的研究需求, 成為當(dāng)前國內(nèi)外NPP研究中廣泛采用的方法。 Donmez等[3]采用Envisat MERIS數(shù)據(jù)驅(qū)動CASA模型對土耳其地中海沿岸松樹林NPP進(jìn)行估算, 得出其適用價值較高的結(jié)論; Raza等[4]通過添加土壤適宜性常數(shù)改進(jìn)CASA模型對巴基斯坦糧食產(chǎn)區(qū)作物產(chǎn)量進(jìn)行估測; 尹小君等[5]結(jié)合氣候變化影響以及人類活動的干擾對天山北坡NPP變化機(jī)制進(jìn)行分析。 這些研究通過對模型參數(shù)的改進(jìn)、 功能的豐富以及對NPP變化機(jī)制的綜合分析, 得出了眾多結(jié)論, 豐富了對區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量以及碳循環(huán)模式等的認(rèn)識。
葉爾羌河流域內(nèi)部生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成復(fù)雜, 高山與平原分異顯著, 平原內(nèi)部荒漠裹挾綠洲, 其中綠洲區(qū)域作為新疆重要的人工灌區(qū)之一, 承載了流域范圍內(nèi)絕大部分的人口, 其環(huán)境狀況對生態(tài)安全及社會發(fā)展具有重要意義; 同時該區(qū)域作為少數(shù)民族聚居區(qū), 流域的生態(tài)安全對于維系民族團(tuán)結(jié)亦具有極其重要的作用。 然而該流域地處西北內(nèi)陸干旱區(qū), 生態(tài)環(huán)境極為脆弱, 近年來由于氣候變化和人為活動的雙重影響, 出現(xiàn)了土地沙化、 土壤鹽漬化等一系列生態(tài)問題, 在此背景下NPP必然發(fā)生變動, 故亟需對區(qū)域NPP狀況進(jìn)行系統(tǒng)評價。 因此, 基于葉爾羌河流域2000年來的遙感影像數(shù)據(jù)、 氣象數(shù)據(jù), 通過CASA模型對NPP進(jìn)行模擬, 并分析其變化趨勢、 氣象因子對NPP的影響特征以及NPP在各生態(tài)區(qū)的變化狀況, 有利于整體認(rèn)識研究區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況, 為區(qū)域環(huán)境保護(hù)、 生態(tài)修復(fù)、 應(yīng)對全球變化提供科學(xué)參考。
如圖1所示, 葉爾羌河流域位于塔里木河流域西緣, 東臨塔克拉瑪干沙漠, 西與布古里和托格拉克沙漠相接, 南抵喀喇昆侖山脈北坡, 北側(cè)為天山山脈南麓, 整體處在74°27′25″—80°46′52″E, 35°27′7″—40°30′32″N之間, 總面積為8.59×104km2, 海拔介于964~8 572 m之間, 地勢起伏較大, 由西南向東北陡降。 流域內(nèi)高山和平原面積占比分別為70.82%和29.18%。 高山區(qū)氣候?yàn)榈湫偷母咴吆珊蛋敫珊禋夂颍?冬季漫長嚴(yán)寒且少雨, 無明顯夏季, 降水主要集中在春秋季節(jié)[6]; 平原區(qū)氣候?qū)儆诘湫偷母珊祷哪箨懶詺夂颍?日照時間長, 晝夜溫差大, 蒸發(fā)強(qiáng)烈, 四季氣候懸殊。 流域水系發(fā)源自喀喇昆侖山脈北坡的喀喇昆侖山口, 流經(jīng)區(qū)域冰川廣泛發(fā)育, 屬于典型的冰雪融水補(bǔ)給型河流, 高山冰雪融水約占年徑流量的68.5%[7], 河流主要由葉爾羌河、 塔什庫爾干河、 提孜那甫河和克勒青河交匯而成, 經(jīng)卡群鄉(xiāng)出山后于阿瓦提縣與和田河交匯注入塔里木河。
1.2.1 數(shù)據(jù)來源
應(yīng)用的數(shù)據(jù)主要有遙感影像數(shù)據(jù)(NDVI數(shù)據(jù)下載自美國LAADS網(wǎng)站(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)的MOD13A1數(shù)據(jù)集; 土地利用類型數(shù)據(jù)下載自歐洲航天局網(wǎng)站(http://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/))和氣象數(shù)據(jù)(下載自中國氣象局國家氣象信息中心(http://data.cma.cn/site/index.html)。 MODIS數(shù)據(jù)集下的NDVI產(chǎn)品空間分辨率為500 m, 時間分辨率為16 d, 因研究所需, 采用MRT軟件進(jìn)行拼接并重投影為WGS-84坐標(biāo)系, 通過最大值合成法合成為月尺度數(shù)據(jù); 土地利用類型數(shù)據(jù)空間分辨率為500 m, 時間分辨率為1 a, 依據(jù)研究區(qū)特征重分類為農(nóng)用地、 林地、 草地、 水域、 居住地、 灌叢、 高山稀疏植被、 裸地、 積雪等九大類, 以此為依據(jù)對應(yīng)各植被類型的最大光能利用率。
圖1 研究區(qū)地理位置圖及代表氣象站氣象因子變化狀況
1.2.2 研究方法
對NPP進(jìn)行模擬所選用的CASA模型結(jié)構(gòu)具體如式(1)
NPP(x,t)=SOL(x,t)×FPAR(x,t)×0.5×ε(x,t)
(1)
式(1)中,x為像元的空間信息,t為時間信息。 NPP(x,t)為單位像元x在單位月份t內(nèi)的植被凈初級生產(chǎn)力(單位為gC·m-2); SOL(x,t)為單位像元x在單位月份t內(nèi)的太陽總輻射量, 具體計(jì)算過程見參考文獻(xiàn)[8]; FPAR(x,t)為單位像元x在單位月份t時植被對入射光合有效輻射的吸收比例; 常數(shù)0.5表示植被所能利用的太陽有效輻射(一般認(rèn)為波長在0.38~0.71 μm之間)占太陽總輻射的比例。ε(x,t)表示單位像元x處植被在單位月份t內(nèi)將吸收的太陽有效輻射轉(zhuǎn)換固存為有機(jī)碳的能力。
根據(jù)前人研究成果, 結(jié)合歸一化植被指數(shù)(NDVI)以及比值植被指數(shù)(SR)綜合計(jì)算FPAR對于提高FPAR估算精度具有重要作用, 參考陳福軍等[9]的研究計(jì)算單位像元FPAR值, 如式(2)所示
(2)
ε(x,t)=Tε1(x,t)×Tε2(x,t)×Wε(x,t)×ε*
(3)
植物在高溫和低溫情況下光合作用能力會受到自身生理作用影響而削弱,Tε1(x,t)表示了這種削弱程度; 而植物在生長最適溫度(一般采用NDVI值最高時月份的溫度)向高溫和低溫變化時光能利用效率會逐漸變小,Tε2(x,t)表示了這個變小趨勢,Tε1(x,t)和Tε2(x,t)的計(jì)算方法詳見參考文獻(xiàn)[10];Wε(x,t)表示水分盈虧狀況對光能利用效率的約束程度, 計(jì)算方法如式(4)所示;ε*表示理想條件下的最大光能利用效率, 在傳統(tǒng)研究中一般以0.389 gC·MJ-1為準(zhǔn), 但我國許多學(xué)者在實(shí)際應(yīng)用中認(rèn)為該值往往存在偏低的問題。 朱文泉等[11]根據(jù)NPP實(shí)測數(shù)據(jù), 對我國各種植被類型的最大光能利用率進(jìn)行了模擬, 其結(jié)果在利用CASA模型進(jìn)行NPP模擬中得到了廣泛應(yīng)用, 本研究采用其研究成果對研究區(qū)各植被類型最大光能利用率進(jìn)行賦值。
(4)
式(4)中,E(x,t)為區(qū)域?qū)嶋H蒸散發(fā),Ep(x,t)為區(qū)域潛在蒸散發(fā), 具體計(jì)算方法詳見參考文獻(xiàn)[12]。
為揭示研究區(qū)NPP年際變化整體特征, 對研究時段內(nèi)NPP進(jìn)行逐像元趨勢分析并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)以及年均值線性趨勢擬合, 結(jié)果如圖2所示。
圖2 葉爾羌河流域NPP趨勢變化圖
由圖2可知, 葉爾羌河流域NPP年均值變化整體以波動上升為主, 由2000年的74.87 gC·m-2·a-1增長至2018年的125.95 gC·m-2·a-1, 年均增長速率為2.84 gC·m-2·a-1。 流域中大部分區(qū)域NPP在研究時段內(nèi)呈升高趨勢, 約占總面積的85.9%, 無變化區(qū)域主要集中在高山多年積雪區(qū), 呈現(xiàn)降低趨勢的主要集中在水域以及居住地, 以莎車縣中部以及巴楚縣中部、 東北部最為明顯。 研究區(qū)約有59.1%的區(qū)域NPP變化狀態(tài)通過顯著性檢驗(yàn), 說明流域內(nèi)有較多區(qū)域NPP變化較為明顯。 其中, NPP呈現(xiàn)顯著升高趨勢的區(qū)域主要集中在綠洲區(qū)、 山麓以及高山區(qū)北部河谷地帶, 約占通過顯著性檢驗(yàn)區(qū)域的86.28%, 占研究區(qū)總面積的51%; 呈現(xiàn)顯著降低趨勢的區(qū)域主要集中在下游的水域和居住地, 約占通過顯著性檢驗(yàn)區(qū)域的0.61%, 占研究區(qū)總面積的0.4%。
Hurst指數(shù)可用于表征數(shù)據(jù)在時間序列上的長期變化趨勢, 具體反映了數(shù)據(jù)未來變化趨勢與過去的相關(guān)性、 一致性, 值的范圍介于[0, 1]。 當(dāng)值大于0.5時, 代表未來變化趨勢與過去一致, 越接近于1其持續(xù)性越強(qiáng); 當(dāng)值等于0.5時, 代表數(shù)據(jù)的變化趨勢是不可持續(xù)的; 當(dāng)值小于0.5時, 代表未來變化趨勢與過去相反, 越接近于0其反持續(xù)性越強(qiáng)。 對研究區(qū)內(nèi)各柵格時間序列NPP數(shù)據(jù)進(jìn)行Hurst指數(shù)分析, 得出其未來變化趨勢, 結(jié)果如圖3所示。
由圖3可知, 研究區(qū)Hurst指數(shù)在有定義區(qū)域整體呈現(xiàn)明顯的分帶性, 存在部分空值區(qū)域的原因主要是存在多年高山積雪區(qū)域, NPP值為0, 在利用R/S法求取Hurst指數(shù)時不存在定義。 其中, 呈正向持續(xù)性的區(qū)域主要集中在綠洲區(qū)域以及山麓偏向山區(qū)一側(cè), 約占Hurst指數(shù)存在定義區(qū)域面積的37.21%; 呈反向持續(xù)性的區(qū)域主要集中在荒漠、 荒漠綠洲過渡帶以及高山區(qū)西北部及東南部的局部區(qū)域, 約占Hurst指數(shù)存在定義區(qū)域的62.79%。 在數(shù)值范圍上, Hurst指數(shù)為0.5~0.7的區(qū)域約占呈正向持續(xù)性區(qū)域的95.05%, 0.3~0.5的區(qū)域約占呈反向持續(xù)性區(qū)域的93.75%, 說明在研究區(qū)內(nèi)大部分區(qū)域NPP并未呈現(xiàn)明顯的正向或反向發(fā)展趨勢或持續(xù)性不強(qiáng)。
圖3 葉爾羌河流域NPP Hurst指數(shù)與CV值分布圖
變異系數(shù)(CV)為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差與平均值之比, 代表了數(shù)據(jù)的離散程度, 當(dāng)CV<0.1時數(shù)據(jù)為弱變異, 0.1
由圖3可知, 葉爾羌河流域NPP的整體變異系數(shù)除多年高山積雪區(qū)域無定義之外, 其余大部分區(qū)域變異系數(shù)均處于0到1之間, 說明流域內(nèi)絕大部分區(qū)域NPP值在研究時段內(nèi)整體呈現(xiàn)相對穩(wěn)定的變化狀態(tài)。 其中CV值為0~0.1, 即處于弱變異狀態(tài)的區(qū)域僅占研究區(qū)面積的0.76%, 分散分布于綠洲及荒漠內(nèi)部;CV值為0.1~1, 即處于中等變異的區(qū)域占研究區(qū)面積的89.84%, 其中CV值介于0.1~0.3之間的主要集中在綠洲及山區(qū)北部, 0.3~0.4之間的集中在山麓沖積扇地帶, 0.4~0.5之間的集中于山區(qū)南部,CV值為0.5以下的區(qū)域共占CV值存在定義區(qū)域的87.39%。CV值大于1的區(qū)域共占研究區(qū)總面積的1.62%, 主要分布于多年高山積雪區(qū)以及綠洲內(nèi)部水域的邊緣, 此類區(qū)域由于雪線以及水域的進(jìn)退導(dǎo)致了NPP值波動較大, 致使CV值較高。 由上可知葉爾羌河流域NPP整體變異性不強(qiáng), 異常波動較少。
圖4 葉爾羌河流域NPP與氣象因子偏相關(guān)系數(shù)圖
由以往研究可知, NPP往往受到降水量和溫度等因素的共同影響。 為揭示葉爾羌河流域NPP變化的驅(qū)動因素, 分析不同影響因子在空間范圍上的影響方式與程度, 通過偏相關(guān)分析分別控制降水量和溫度的影響, 分析計(jì)算NPP與另一種因子的逐像元偏相關(guān)系數(shù), 并進(jìn)行了顯著性檢驗(yàn), 其通過顯著性0.05檢驗(yàn)的偏相關(guān)系數(shù)結(jié)果如圖4所示。
由圖4可知, 葉爾羌河流域降水量和氣溫對NPP的影響在空間范圍以及影響方式上呈現(xiàn)出完全不同的狀態(tài)。 總體上, 降水量與NPP的偏相關(guān)系數(shù)通過顯著性檢驗(yàn)的較之溫度顯然更多, 廣泛存在于流域的大部分區(qū)域, 其中以平原區(qū)以及高山區(qū)北部為主, 且在此類區(qū)域兩者主要呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系, 以山麓區(qū)域最為顯著, 其次為綠洲區(qū)以及荒漠綠洲過渡帶, 而在高山區(qū)南部, 兩者存在顯著關(guān)系的區(qū)域只有少量零散分布且以負(fù)相關(guān)為主; 溫度與NPP的偏相關(guān)系數(shù)分布狀況則恰好相反, 在研究區(qū)內(nèi)兩者的相關(guān)關(guān)系通過顯著性檢驗(yàn)的只有少量零散分布, 主要集中于高山區(qū)以及平原區(qū)的部分區(qū)域, 且在高山區(qū)絕大部分通過顯著性檢驗(yàn)區(qū)域的NPP與溫度呈正相關(guān)關(guān)系, 而在平原區(qū)以負(fù)相關(guān)關(guān)系為主, 以研究區(qū)東北部的荒漠地帶最為明顯, 山麓區(qū)域無顯著相關(guān)性。
由前人研究可知, 區(qū)域NPP的分布特征除受到氣溫、 降水量等氣象因素影響外, 往往與土地利用類型或地形地貌等因素有關(guān)。 依據(jù)孫帆等[13]的研究成果, 結(jié)合流域內(nèi)部特征, 將葉爾羌河流域劃分為高山、 綠洲、 荒漠、 荒漠綠洲過渡帶等四種生態(tài)區(qū), 并選取2000, 2005, 2010, 2015和2018年的NPP分布狀況分析四種生態(tài)區(qū)的NPP年際變化, 如圖5所示。
高山區(qū)以葉爾羌河出山口—卡群站為界限劃分, 如圖5所示, 高山區(qū)NPP多年均值為65.74 gC·m-2·a-1, 由2000年的49.28 gC·m-2·a-1增長至2018年的83.43 gC·m-2·a-1, 年均增長1.9 gC·m-2·a-1, 整體波動相對較大且NPP多年均值在葉爾羌河流域中屬于相對較低區(qū)域, 僅比荒漠區(qū)域略高。 綠洲區(qū)、 荒漠區(qū)以及荒漠綠洲過渡帶主要以NDVI值、 土地利用類型以及人工目視解譯為依據(jù)進(jìn)行劃分, 其中綠洲區(qū)NPP多年均值為303.87 gC·m-2·a-1, 由2000年的254.74 gC·m-2·a-1增長至2018年的366.45 gC·m-2·a-1, 年均增長6.21 gC·m-2·a-1, 增速在四種生態(tài)區(qū)中處于最高水平, 多年均值亦明顯高于其他區(qū)域, 呈波動上升趨勢, 在2005年—2006年出現(xiàn)較明顯的下降; 并且綠洲面積由2000年的9 682.61 km2增長至2015年的12 218.88 km2, 增加約26.19%。 荒漠區(qū)NPP多年均值為52.23 gC·m-2·a-1, 由2000年的40.88 gC·m-2·a-1增長至2018年的68.19 gC·m-2·a-1, 年均增長1.52 gC·m-2·a-1, 處于四種生態(tài)區(qū)中最低水平; 其面積由2000年的7 295.46 km2增長至2015年的7 559.65 km2, 增加約3.62%。 荒漠綠洲過渡帶NPP多年均值為97.28 gC·m-2·a-1, 由2000年的79.63 gC·m-2·a-1增長至2018年的123.83 gC·m-2·a-1, 年均增長2.46 gC·m-2·a-1, 整體呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定的上升態(tài)勢; 其面積由2000年的7 324.23 km2縮小至2015年的4 828.5 km2, 減少約34.07%。
根據(jù)葉爾羌河流域多年NPP逐像元趨勢檢驗(yàn)的結(jié)果可知, 在流域內(nèi)大部分區(qū)域NPP均呈上升趨勢, 且在此類區(qū)域NPP值均較高, 故而流域NPP如多年均值擬合曲線所示, 整體呈現(xiàn)上升趨勢。 在此基礎(chǔ)上各地域呈現(xiàn)出不同的變化趨勢, 下游綠洲以及山麓區(qū)域上升趨勢更為顯著, 說明在此區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在研究時段內(nèi)得到較大提升; 值得注意的是在綠洲內(nèi)水域及居住地區(qū)域呈現(xiàn)出顯著下降趨勢, 這可能與城鎮(zhèn)化推進(jìn)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生干擾和破壞有關(guān), 需要引起重視。 而在變化持續(xù)性方面, 整體表現(xiàn)為山區(qū)東部、 山麓以及綠洲區(qū)呈現(xiàn)正向持續(xù)性, 荒漠地區(qū)以及山地西部、 南部呈現(xiàn)反向持續(xù)性, 但是其Hurst值絕大部分集中于0.3~0.7之間, 更加接近于0.5時的混沌狀態(tài), 整體不具備極顯著的正向或反向發(fā)展趨勢。 在變異性方面, 荒漠、 綠洲、 荒漠綠洲過渡帶、 山區(qū)西北部表現(xiàn)出相對穩(wěn)定狀態(tài), 異常年份較少。 結(jié)合三種逐像元檢測的結(jié)果可以認(rèn)為綠洲區(qū)域、 荒漠綠洲過渡帶NPP在未來仍然會保持平穩(wěn)上升趨勢, 荒漠地區(qū)存在降低的可能性但并不顯著, 而在山區(qū)內(nèi)部狀況較為復(fù)雜、 可能發(fā)生增長與降低的區(qū)域交雜分布, 其中河谷地帶保持增長趨勢的可能性較高。
陳舒婷等[14]在青藏高原地區(qū)以及尹小君等[5]在天山北坡地區(qū)的研究中均發(fā)現(xiàn)降水、 氣溫等氣象因子對于NPP的影響方式在空間上存在差異, 在葉爾羌河流域氣象因子與NPP的相關(guān)性在空間上也同樣呈現(xiàn)出了相異的分布狀況。 整體上降水與NPP相關(guān)性較溫度更強(qiáng), 在山麓地區(qū)相關(guān)性最強(qiáng), 其次為綠洲、 荒漠綠洲過渡帶以及高山區(qū)域海拔相對較低之處。 這種分布狀況可能與葉爾羌河流域氣候條件近年來呈現(xiàn)“暖濕”趨勢[15]相關(guān), 在溫度相對穩(wěn)定的情況下, 降水量的顯著增長帶來了NPP的增長, 兩者表現(xiàn)出了強(qiáng)相關(guān)性, 相關(guān)性強(qiáng)的區(qū)域恰好對應(yīng)降水相對豐沛的區(qū)域, 其余區(qū)域由于海拔抬升, 表現(xiàn)為高寒氣候, 降水稀薄, 在近年來增長亦不明顯, 故在此類區(qū)域NPP與降水量相關(guān)性較弱。 溫度與NPP的相關(guān)關(guān)系空間分布與降水截然相反且通過顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域亦較少, 主要在高山區(qū)的河谷地帶表現(xiàn)為正相關(guān), 而在荒漠等區(qū)域表現(xiàn)為負(fù)相關(guān), 這種分布情況可能受制于高山區(qū)氣溫普遍較低, 僅在河谷等太陽輻射較強(qiáng)的區(qū)域植被生長條件較好, NPP值較高; 而在荒漠區(qū)域, 溫度較高, 高于植被生長最適溫度會限制其生長, 使其呈現(xiàn)為負(fù)相關(guān)狀態(tài)。 整體而言, 降水與NPP相關(guān)性更強(qiáng)。
葉爾羌河流域內(nèi)部地域構(gòu)成復(fù)雜, 各生態(tài)區(qū)地形、 氣象因子等不盡相同, 導(dǎo)致NPP在四種生態(tài)區(qū)出現(xiàn)分異, 如圖6所示, 年均值以綠洲區(qū)域?yàn)樽罡撸?其次為荒漠綠洲過渡帶, 高山和荒漠區(qū)域較為相近且水平均較低。 綠洲區(qū)域因其水熱條件較好, 整體植被覆蓋度較高, 且與降水量呈顯著正相關(guān), 在研究時段內(nèi)增長較為明顯, 其中2005年—2006年以及2013年—2015年出現(xiàn)兩次顯著下降均與氣候異常事件的出現(xiàn)有關(guān), 溫度的增加以及降水量的異常減少引起了NPP的波動, 同時綠洲面積18年來在人類活動改造下增長明顯, 其增長率低于NPP均值增長率, 說明綠洲區(qū)域生態(tài)環(huán)境整體向好發(fā)展; 荒漠綠洲過渡帶主要以灌叢以及耐旱植物為主, 植株較小且分布較為稀疏, 對于抑制荒漠化以及保護(hù)綠洲生態(tài)環(huán)境具有重要意義, 然而其在18年來主要向人工綠洲轉(zhuǎn)化, 面積縮減明顯, 需要引起注意, 該區(qū)域植被NPP較低, 年變化較為穩(wěn)定, 處于平穩(wěn)上升狀態(tài); 荒漠區(qū)域在嚴(yán)苛的自然條件下NPP值均處于較低水平, 高山區(qū)域則是由于存在廣大的積雪區(qū)域?qū)е缕銷PP均值較低, 兩者年際平均值較相近, 變異系數(shù)(荒漠為0.15, 高山為0.16)均略高于綠洲(0.11)和荒漠綠洲過渡帶(0.11), 說明在自然條件較差的區(qū)域植被NPP更易受到外界條件的干擾, 波動性更強(qiáng)。
圖5 葉爾羌河流域各生態(tài)區(qū)NPP年際變化圖
區(qū)域NPP估算中需要的氣溫、 降水?dāng)?shù)據(jù)在葉爾羌河流域高山區(qū)由于氣象觀測數(shù)據(jù)較少可能存在一定的插值精度問題, 本工作采用了國家標(biāo)準(zhǔn)氣象站連續(xù)觀測數(shù)據(jù), 通過高山區(qū)氣溫直減率數(shù)據(jù)[6]對其余站點(diǎn)進(jìn)行模擬來提高精度。 然而在復(fù)雜地形區(qū)太陽輻射會受到地形以及云量的干擾, 采用更高精度的太陽輻射數(shù)據(jù)產(chǎn)品或者改進(jìn)插值方法是下一步工作的主要方向。
應(yīng)用CASA模型, 基于葉爾羌河流域2000年以來的遙感影像數(shù)據(jù)、 氣象數(shù)據(jù)對該區(qū)域NPP進(jìn)行模擬, 并通過趨勢分析、 Hurst指數(shù)分析、 變異系數(shù)分析以及分生態(tài)區(qū)分析揭示了研究區(qū)NPP時空變化特征, 得出以下結(jié)論:
(1)2000年以來, 葉爾羌河流域NPP年均值呈現(xiàn)波動式上升趨勢, 其中約有85.9%的區(qū)域呈上升狀態(tài), 在綠洲區(qū)域的水域以及居住地處NPP出現(xiàn)下降狀況, 與流域內(nèi)近年來在氣候變化和人類活動影響下出現(xiàn)土壤沙化等一些生態(tài)問題相對應(yīng)。
(2)葉爾羌河流域NPP變化與降水量的相關(guān)性較之溫度更強(qiáng), 其空間分布特征與NPP和溫度亦有所不同。
(3) 葉爾羌河流域NPP在各生態(tài)區(qū)上的變化狀態(tài)不一, 整體表現(xiàn)為“綠洲最高, 荒漠綠洲過渡帶次之, 高山以及荒漠最低”的狀況, 且在荒漠、 高山等生態(tài)系統(tǒng)更為脆弱的區(qū)域NPP出現(xiàn)了較之綠洲、 荒漠綠洲過渡帶更強(qiáng)的波動性。