区域尺度下气候因子的插值优化及其与草地NPP的相关性

魏靖琼，柳小妮，任正超，潘冬荣，王红霞

（1.甘肃农业大学草业学院 草业生态系统教育部重点实验室，甘肃 兰州730070；2.中-美草地畜牧业可持续发展研究中心，甘肃 兰州730070；3.甘肃农业大学经济管理学院，甘肃 兰州730070）

草地作为陆地生态系统中最重要、分布最广的生态系统类型之一，在全球碳循环和气候调节中起着重要作用［1-2］。草地不仅是我国分布面积最广的生态系统类型之一，而且对于畜牧业的发展、生物多样性的维持、水土保持和维护生态系统平衡有着重要的作用［3-4］。草地净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）指草地绿色植物在单位时间、单位面积内所积累的有机物数量，是由光合作用产生的有机物质总量减去自养呼吸所消耗掉的有机物质后剩余的部分，通常以干质量表示［5-6］。NPP是草地生态系统中物质和能量运转研究的基础，是草地植物与环境相互作用的综合体现，直接反映草地在自然条件下的生产能力［7］，研究环境因子与草地生产力的关系，可揭示环境因子对草地生产力的影响机制［8-9］，对于合理开发、利用草地资源具有重要的理论和实际意义［10］。

在陆地-气候相互作用研究中，有关植被对气候响应的研究是一个基础性问题，气候的季节变化是形成植被季节生长变化特征的控制因素之一［11］。许多研究证明，水分和温度是草地生态系统演替最直接的气候驱动因子，也是影响草地NPP的关键因素，因此，温度、降水是用来评估草地生态环境及生产力的指标［12-14］。

在区域气候条件模拟过程中，一般利用已知的气象数据，根据其空间分布规律，将其进行空间插值获得未知站点的数据，因此插值方法直接影响模拟的效果［15］，传统的插值方法，对于气象站点数量有限，站点稀疏地区的插值存在极大的局限性［16］。如何在气象站点有限的情况下，提高温度、降水空间模拟的精度，是广大学者关注的热点［17-19］。

影响气候空间分布的因素可分为两大类：一是宏观地理因素（经纬度、海拔），二是微观地理因素（坡度、坡向、小地形形态、植被、土壤等）。将宏观与微观地理因素结合起来研究区域气候的空间变化规律，是一种较为准确的方法。通过加入宏观地形的多元统计模型，并引入坡度、坡向进行矫正，可消除常规统计模型在局部位置上的误差［18-22］。张燕卿等［21］在对黄河流域积温数据栅格化时发现，加入海拔高度和地形因子的插值精度较高。郭婧［23］利用AMMRR（Analytic Method based on Multiple Re-gression and Residues）方法，对甘肃省的年积温（Σθ）和年降水量（r）进行插值，充分体现了地形因子（经纬度和海拔），Σθ和r插值结果更接近实际。本研究在ArcGIS平台上，以甘肃省为研究区域，利用优化的插值方法——AMMRR进行气象数据插值，并将野外调查的草地地上生物量数据，结合公式转化为草地NPP，分析甘肃省草地NPP与气候因子的相互关系，探讨影响甘肃省草地植被生长的主动力，以期为草地生态系统的合理利用和管理提供理论依据。

1 研究区概况及研究方法

1.1 研究区概况 甘肃省地处黄河上游，介于92°13′～108°46′E，32°31′～42°57′N，位于我国的地理中心，由于地处黄土高原、蒙新高原、青藏高原和秦巴山区的交汇地带，地形地貌复杂多变，属于山地型高原地貌。地势自西南向东北倾斜，地形呈狭长状，东西长1 655km，南北宽530km，总面积4.54×105km2，主要由陇南山地、陇中黄土高原、甘南高原、河西走廊、祁连山地和北山山地六大地形区域组成［23］。海拔从578m（白龙江谷地）到5 725m（祁连山主峰），高差悬殊，大多在1 000m以上。地形地貌多样，自然气候各异，具有多样性、典型性和代表性等特点（图1）。甘肃省属温带大陆季风性气候，气温日较差大，年均温0～14℃，由东南向西北降低；光照充足，太阳辐射强，年日照时数1 700～3 300h，自东南向西北增加；年均降水量36～800mm，地区差异较大且分配不均，主要集中在6-9月［24-25］。

1.2 研究方法

1.2.1 数据来源及预处理 气象数据：来源于中国气象科学数据共享服务网（http：／／cde.cma.gov.cn），数据时间序列为1996年1月-2005年12月，包括甘肃及周边42个气象站点的编号、站点名称、月降水量（mm）、月平均温度（℃）、经纬度、海拔（m）等信息。原始数据格式为txt，转化为Excel文件。

基础图件：甘肃省1∶1 000 000行政区划图，来源于国家基础地理信息中心。甘肃省DEM数据（分辨率90m），来源于国际农业研究磋商小组下设的空间信息组织（CGIAR-CSI）（图1）。在ArcMap平台上将数据经过拼接、裁剪等预处理，然后提取甘肃省90m分辨率的经纬度、坡度、坡向栅格数据及其回归分析使用的点值数据。

生物量实测数据：由农业部草原监理中心提供，包括2005年7月甘肃省154个草地样方的地上生物量（风干质量）实测数据（图1）。

图1 甘肃省草地地上生物量实测点分布Fig.1 Distribution pattern of aboveground measured biomass on grassland in Gansu Province

1.2.2 插值方法 由于研究区气象站点分布较少，利用AMMRR［23］插值方法，并增加坡度、坡向两个变量，进行多元回归，求算回归系数，模拟回归栅格面，并与原始气象数据进行对比分析，求算残差值，采用IDW插值成残差栅格面，最后与回归栅格面求和运算，制作相应的温度和降水量空间分布图（分辨率为90m）。

1.2.3 草地NPP 将草地地上干物质量数据转化为草地 NPP值［26-27］，

式中，NPP为草地净初级生产力（以C计），单位g·m-2；Sbn为草地干物质量转化为NPP的转换系数，单位g·g-1，取值为0.475［28］；Bg为草地单位面积干物质量，单位g·m-2；Sug为草地地下生物量和地上生物量的比例系数［26］。不同草地类型地下与地上生物量比例系数［1］见表1。

表1 不同草地类型地下与地上生物量的比例系数Table 1 The ratio between underground and aboveground biomass of various grassland types

1.2.4 草地NPP与气候因子的相关性分析 草地NPP与气候关系密切，温度与降水的时空分布格局对草地NPP具有重要的影响，不同的水热组合对草地生态系统产生的效应不同［29］。侯英雨等［30］对中国陆地植被NPP对气候响应的研究表明，不同季节，气候因子对NPP的影响机制不同。年降水量的季节分布不均，尤其是生长季的水热组合对植物的生长至关重要。因此，本研究提取草地生物量实测样点对应的1996-2005年10年平均年均温、年降水量、季节平均温度、季节降水量以及生长季（4-7月）的平均温度和降水量，利用SPSS统计分析软件，实现气候因子与草地NPP在年份、生长季和季节3个时间水平上的相关性分析。

2 结果与分析

2.1年均温及年降水的空间分布 甘肃省呈狭长的西北―东南走向，东西和南北的跨度很大，不同区域所处的气候分区有很大差异［31］。年均温受地形影响较大，高温区集中在陇南山地（地理学上属于暖温带和亚热带）（图2）。祁连山地、甘南高原为低温区，北山山区也有一定的低温区。温度由盆地―河谷―高山―高原递减，最低值出现在祁连山地。陇南山地的年均温在10℃以上；陇中黄土高原、河西走廊年均温5～15℃；北山山地大部分地区年均温5～15℃，部分区域0～5℃。

甘肃省年降水量纬度地带性较为明显，东南部多而西北部少，同时受局部地形地貌的影响，时空变异性较强（图2）。降水量在甘南高原、陇南山地、平凉南部分布较多，而北山山地、河西走廊等地区降水较少。湿润区集中在甘南高原的南部（年降水量超过600mm）；甘南高原大部分区域、陇南山地、平凉地区东南部降水量500～600mm，属于半湿润区；陇中黄土高原南部及乌鞘岭的局部区域降水量400～500mm，半湿润区、半干旱区都有分布；陇中黄土高原的北部以及祁连山部分地区降水量300～400mm，属于半干旱区；祁连山地、河西走廊部分地区降水量200～300mm，降水量低于200mm的区域分布在河西走廊及其北山山地，都属于干旱区。这与张旭东等［32］的研究结果基本一致。

2.2 草地NPP对气候的响应 草地NPP与年均温及春季、夏季、秋季、生长季平均温度存在极显著负相关（P＜0.01），与冬季平均温度呈正相关，但不显著（P＞0.05）（表2）。说明干旱、半干旱地区，温度的升高会抑制草地植被的光合作用，导致草地NPP的减少，而有积雪覆盖（水分充足）的冬季，温度的升高却能一定程度上刺激草地植被的生长，草地NPP出现小幅度的增加。草地NPP与不同时期的降水量均呈极显著（P＜0.01）（年降水量、春季、夏季、秋季和生长季）或显著（P＜0.05）（冬季）正相关，而且草地NPP与降水量的相关性明显高于温度，说明降水量的增加能一定程度上促进草地植被的光合作用，抑制其呼吸作用，有利于草地NPP的积累。降水量是干旱、半干旱地区草地NPP的主要正反馈限制因子。

图2 甘肃省年均温及年降水量空间分布Fig.2 Spatial distribution of mean annual temperature and annual precipitationin Gansu Province

表2 1996－2005年草地NPP与温度、降水量的相关性Table 2 Correlation between simulative grassland NPP and temperature，precipitation from 1996to 2005

高温、干旱是制约牧草生长的气候条件，但温度和降水对草地NPP影响有所不同。降水通过影响土壤水分的有效性，进而影响植被生长［33］。增温使蒸散加强，土壤变干，因而降低光合速率，使生产力下降，在干旱半干旱地区尤其明显［34-35］。因此，制约甘肃省草地NPP的重要因素是水分。李红梅等［36］研究青海省植被NPP对气候变化的响应也证明了这一观点。

3 讨论与结论

3.1 甘肃省温度、降水的空间分布 目前，解决气象要素插值站点数据稀少所带来的难题，通常是增加一些辅助信息，如利用经纬度、海拔高度、地形地貌和温度、降水量的相关性，进行空间统计，提高插值精度。

由于温度、降水量数据具有复杂多变的时空特征，王智等［37］利用气象数据与地理信息（经纬度、高程、坡度、坡向等）的相关性，且通过增设模拟站点，并采用复二次径向插值方法（MRBF）对新疆多年平均降水量进行空间模拟，得到的降水量空间插值结果精度较高。刘新安等［38］将地理因子和空间插值结合起来将中国区域的气候要素栅格化，模拟精度较高。宏观、微观地形对温度、降水的影响很大，将地形因子与空间插值方法相结合不仅能整体反映气候随经纬度的变化趋势，而且能反映局部地形的气候变化，提高模拟精度［39］。甘肃省地貌复杂多样，山地、高原、平川、河谷、沙漠、戈壁交错分布，地形起伏较大，水热条件分布不均匀，利用传统的插值方法只能简单的对平面上的数据进行运算，并没有考虑到气候因子受到地形因子的制约。AMMRR插值方法考虑了地形因子（经纬度、海拔），消除了地形对气候空间分布格局的影响，能够反映局部地区的气候变化，相对其他插值方法所得的温度、降水量分布图，利用AMMRR插值的分布图更符合实际情况。但郭婧等［40］利用AMMRR的模拟结果中，由于使用的DEM数据分辨率有限（1km），且气候因子很大程度上受地形（山脉走向、坡向和坡度）等微环境因子的共同作用而变得复杂，所以气候因子随微环境因子变化而变化的趋势仍没有很好地体现。因此，本研究增加了坡度和坡向这两个微观地理因子，并利用90m分辨率的DEM数据，对甘肃省的气候因子进行模拟研究。

AMMRR插值结果显示，甘肃省的年均温由东南向西北逐渐递减，与方书敏等［41］、封志明等［42］对甘肃省多年7月的月均温的插值研究结果基本一致。随着经度、纬度、海拔高度的增加，甘肃省年均温逐渐减小，同时受地形影响较大，特别在地形起伏大的区域，盆地、河谷地区温度高，而高原温度低。如祁连山地受大陆性荒漠气候和高山地貌的影响，温度较低；陇中黄土高原的黄河流域温度较高，河西走廊地势平坦也有一部分区域温度较高，渭河、陇南的白龙江一线温度相对较高，在陇南山地的南部，温度具有明显的地形特点；甘南高原、祁连山地、北山山地部分区域由于海拔较高为温度的低值区。

甘肃省年降水量的空间分布格局具有明显的纬向地带性，梯度变化明显，由东南向西北逐渐递减。储少林等［43］对甘肃多年平均降水量的研究也显示出东南多西北少的趋势。由AMMRR插值结果可知，甘肃省降水量高值区位于甘南高原，低值区位于河西走廊、北山山地。陇南地区降水较高，但其中有一个相对于周围降水量降低的区域，是青藏高原外围降水量分布较少的一个区域。在乌鞘岭部分地区，降水量相对较高，主要是由于乌鞘岭属祁连山脉北支冷龙岭的东南端，也是东亚季风到达的最西段。张强等［44］的研究也表明，祁连山地由于受西南和东南暖湿气流的影响和高山的阻挡，形成不同于其他区域的降水量，在海拔较高的地区降水量有增加的趋势。张旭东等［32］对甘肃省多年平均降水量的模拟发现，最大值集中在陇南南部、甘南高原；祁连山地有一部分降水量较高，但靠近河西走廊地区的较低；河西走廊、北山山地降水量较低；最小值出现在金塔、玉门、敦煌，在北山以西有一个相对高值区，与本研究结果基本一致。

在大尺度的研究中，虽然AMMRR法在海拔落差大的区域对降水的模拟真实性较IDW、OK和CK法高，但总体看，利用IDW、OK、CK和AMMRR法进行降水量的空间模拟效果差异不大，但考虑了坡度和坡向这两个微观地理因子后，对甘肃省的降水量模拟结果表明，甘南高原、成徽盆地以及马莲河流域，降水量高于邻近地区，而传统的AMMRR法模拟结果显示，该部分区域与周边降水量基本一致，且有部分牛眼图斑［23］。可见，增加坡度和坡向要素的AMMRR方法，充分体现了降水量在微环境空间上的分布特征，插值结果更接近实际。

3.2 甘肃省草地NPP对气候因子的响应 在中国区域，随着季节和地理位置不同，NPP对气候因子变化的响应机制也不同，特别是干旱区、半干旱区，草地生产力与水分关系更为密切［13，45］。甘肃地处干旱、半干旱地区，土壤水分是影响草地生长最重要的因子。气候变化对草地的影响较复杂，温度和降水模式控制草地的空间分布，温度过高、过低都会影响植物的生长［8］。本研究对气候与甘肃省草地NPP相关性分析的结果表明，相对于温度，甘肃省草地NPP对降水量的多寡响应更敏感，降水量的变化才是影响甘肃省草地NPP分布的关键气候因素之一，这与许多研究结果相一致［34-36，46-48］。如，典型草原区各地草地地上生物量与多年年均温存在显著负相关，而与年降水量存在显著正相关［34］。

水分在植被返青及生长季节对植物的生长起着关键作用，因此春季及生长季节的降水量与甘肃省草地NPP呈极显著正相关，年降水量以及夏季、秋季降水量与草地NPP也呈极显著正相关。因为夏季、秋季降水量的增加，能够改善土壤水分供给条件，增强光合速率，从而提高生产力［35］。年均温及春季、夏季、秋季、生长季平均温度与草地NPP呈显著负相关，这主要是因为温度升高会导致地面蒸发量增大，造成水分供应不足，进而影响植被的生长。而冬季平均温度与甘肃省草地NPP呈正相关，但不显著，即弱正相关性。这是因为冬季植物停止生长，进入休眠，这个阶段气候的变化对植物的影响不大，但温度过低、水分过少均会影响植物的越冬率［30］。

草地生态系统NPP的积累是一个复杂的系统，宏观尺度上的水热条件决定其分布格局，但是微观尺度上草地植被的生长和NPP积累取决于地形地貌对水热条件的再分配。因此，精确模拟水热条件在时空格局上的分布状况，对于理解草地NPP的积累机理有着重要的作用。草地NPP的积累不仅受到自然条件的限制，在区域尺度上更多受到人类活动的影响（放牧、道路、文化、土地利用方式等）。如何在长时间序列上将自然条件和人为因子进行耦合作为一个整体参与到草地NPP的研究中，对于更加清楚、详细地理解草地NPP的积累过程有重要的意义。

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