河北省2005-2014年植被NPP时空演变及其与气候因子的关系

李 肖, 袁金国, 孟 丹

(1.首都师范大学 地球空间信息科学与技术国际化示范学院, 北京 100048; 2.河北师范大学 资源与环境科学学院,石家庄 050024; 3.河北省环境演变与生态建设省级重点实验室, 石家庄 050024)

植被净初级生产力(Net Primary Productivity，简称NPP)是指绿色植物在单位时间、单位面积上所积累的有机干物质总量，是光合作用所产生的有机质总量中扣除自养呼吸后剩余的部分[1-2]。NPP是表征植被活动的重要指标，也是判定陆地生态系统碳循环和碳汇的重要指示因子[3]，主要受气候与土地利用变化因子的影响[4-5]。研究NPP的时空演变规律及其与气候因子之间的关系为调节陆地生态系统功能状况、提高固碳能力等工作提供了理论依据。

植被NPP的估算研究自20世纪60年代以来受到学者重视，最初的方法是实地测量[6]，这种方法不仅耗时耗力且不适用于大范围尺度的应用；后又发展为经验模型估算[7]，如Chikugo模型等，其以实测NPP资料为基础，建立其与气候环境因子的函数关系，并利用此函数关系估算生产力；随着遥感技术的发展，以遥感影像为基础的估算模型逐步发展成熟并被广泛应用，如BIOME-BGC模型[8]、CASA模型[9]，这些模型考虑了植被与生态环境相互作用的生态、物理过程，使NPP的估算更为精确[10]。由于遥感范围广、速度快的特点，使得大面积、长周期的NPP研究成为可能，王亚林等[11]对2001—2013年中国灌木生态系统NPP进行研究，认为其受降水影响更多；陈福军等[4]利用CASA模型分析了近30年中国陆地生态系统NPP的时空变化，认为不同地形、气候特征的区域其NPP对气候因子的响应有显著差异，而针对河北地区的NPP相关研究较少。本文利用MODIS遥感数据集，对河北省植被NPP的时空变化特征及其与气候因子的关系进行分析，从多个方面充实河北省植被NPP的相关信息，为河北省生态环境动态监测和相应政策的制定提供依据。

1 研究数据与方法

1.1 研究区概况

河北省(36°01′—42°42′N，113°22′—119°58′E)地处华北平原，东临渤海，西为太行山，北为燕山，属温带大陆性气候。年降水量在300～800 mm，主要集中在7月、8月份，降水在全省空间分布差异显著，在燕山南侧，太行山东侧，渤海西侧地区降水量充沛，可达到600～800 mm，而地处内陆的张北高原降水量不足400 mm。河北省西北部地区植被覆盖主要为草地，东南部主要为农用地，太行山、燕山地区主要为阔叶林，针叶林分布极少。在所有的植被地分布中，农用地面积约占50.3%，草地约占37.7%，阔叶林约占7%，灌丛约占4.9%，针叶林约占0.1%。

1.2 数据来源与处理

本文中所涉及的数据均投影到同一坐标系统下，投影方式为双标准纬线等面积圆锥投影(Albers投影)，采用的椭球体为WGS84椭球体，主要投影参数为：第一标准纬线STDPR1=25°，第二标准纬线STDPR2=47°，中央经线105°。

1.2.1 NPP数据与处理 NPP遥感数据为NASA的EOS/MODIS提供的2005—2014年共10 a的MOD17A3H数据集，下载网址为：https:∥lpdaac.usgs.gov/，空间分辨率为500 m，时间分辨率为1 a，是Terra卫星上搭载的MODIS传感器生成的净初级生产力影像数据产品。

利用从LPDAAC下载的MRT工具，对MOD17A3H数据进行镶嵌和投影转换，并在ArcGIS中将镶嵌结果裁剪出河北省范围内影像。根据MOD17A3H数据的产品说明，MOD17A3H的有效值为-3 000～32 700，该范围以外的都为无效值，利用ArcGIS属性提取工具对裁剪结果进行有效值提取。

1.2.2 气象数据与处理 气象数据为2005—2012年河北省142个气象站点的逐旬或逐月的气温、降水数据。对气温数据求年平均，对降水数据求年总和。在ArcGIS中对气温数据采用克里金法(Ordinary普通克里金)[12]，对降水数据采用样条函数法(Regularized规则样条函数)[13]进行空间插值，插值结果数据空间分辨率设置为500 m。

1.2.3 土地覆盖数据与处理 土地覆盖遥感数据为NASA的EOS/MODIS提供的2005—2013年的MCD12Q1数据集，空间分辨率为500 m，时间分辨率为1 a，该产品有5种土地覆盖分类方案，本文采用IGBP分类方案，包含了17种主要类型。利用MRT工具，对MCD12Q1数据进行镶嵌和投影转换并裁剪出河北省范围内影像。根据MCD12Q1数据的产品说明，将植被覆盖划分为5种类型，分别是针叶林、阔叶林、灌丛、草地、农用地，其他类型去除为null值(表1)。

以2010年的植被覆盖图为例(图1)，河北省植被覆盖主要为农用地、草地，其次为阔叶林、灌丛，针叶林分布最少。

1.3 研究方法

1.3.1 一元线性回归法 采用一元线性回归方法对NPP、气温、降水数据进行了时间变化趋势分析，以NPP为例，分析每个像元的NPP随时间变化的线性倾向，可以减小极端年份出现NPP极端值的干扰，得到长时间序列的NPP的变化趋势[14]：

(1)

式中：θslope为单个像元的多年回归的斜率，即线性倾向值；n为年份数；NPPi为某一点像元第i年的NPP值。当θslope>0时，随时间i的增加，NPP呈上升趋势；当θslope<0时，随时间i的增加，NPP呈下降趋势；θslope值的大小反映了NPP上升或下降的速率。

利用NPP变化率[10]表征10年间NPP的变化程度。

(2)

式中：NPP变化率以百分率来表示；NPPAvr为10 a平均NPP；n为年份数。

表1 MCD12Q1的IGBP分类描述及重分类方案

1.3.2 相关系数的计算 为研究NPP与气温、降水因子的相关关系，对每一个像元均建立其NPP与气温、降水因子的线性关系，计算出每个像元NPP与气温、降水因子间的相关系数[15]：

(3)

图12010年河北省植被覆盖类型

根据计算出的R的结果值，对其进行如下划分：-1

2 结果与分析

2.1 2005-2014年河北省植被NPP空间分布格局

2005—2014年河北省及各地市植被年NPP见表2，河北省年NPP的变化范围为271～338 g/(m2·a)，10年平均值为314 g/(m2·a)，年NPP最大值出现在2012年，为338 g/(m2·a)，最小值出现在2007年为271 g/(m2·a)。10年平均NPP分布(图2)在全省呈现北高南低的趋势，其中不低于河北省10年NPP均值[314 g/(m2·a)]的地市有张家口市、承德市、秦皇岛市、唐山市，最低值出现在衡水市为235 g/(m2·a)。

由图2可知，河北省的东北部地区形成了一个NPP高值区，其中承德市北部、秦皇岛市东部年均NPP在400 g/(m2·a)以上；在河北省西南边界(太行山东侧)形成了一个NPP高值带，年均NPP在300 g/(m2·a)以上。由该高值带向东的平原地区主要为人工作物，其年均NPP为200～300 g/(m2·a)，其中在廊坊市南部—沧州市西部、邢台市东部、邯郸市中部形成了3个NPP低值区，年均NPP在200 g/(m2·a)以下。

2.2 2005-2014年河北省植被NPP年际变化

由图3可知，河北省2005—2014年的NPP最大值和均值呈现在波动中微弱上升的趋势。NPP均值年际间变化波动性较小，在2012年出现最大值，为337.63 g/(m2·a)，其次是2008年为337.40 g/(m2·a)，在2007年出现最低值，为270.72 g/(m2·a)。NPP最大值的波动趋势与NPP均值的波动趋势呈现出密切的相关性，并在2012年出现最大值为846.50 g/(m2·a)。

通过对气温、降水数据进行统计，在2005—2012年中，河北省平均气温在2007年最高，为10.68℃，平均降水较少，为471.45 mm；2008年河北省平均气温为10.07℃，平均降水较多，为522.46 mm；2012年河北省平均气温为9.25℃，平均降水最多，为624.20 mm，大致反映了一定范围内气温的降低、降水的增多与植被NPP增长有密切关系。

表2 2005-2014年河北省植被年NPP g/(m2·a)

图22005-2014年河北省年平均植被NPP分布

2.3 河北省植被NPP年际变化率分析

对NPP年际变化率结果(图4A)统计分析得到表3，2005—2014年间NPP的变化率在-10%～10%的像元面积占42.47%，变化率大于10%的像元面积占43.03%。表明这10年间河北省42.47%的区域NPP比较稳定，43.03%的区域NPP呈明显的上升趋势。

由图4A可以看出，河北省的西北部区域和东南边界一带的NPP呈明显的上升趋势，变化率主要为10%～30%，部分地区大于30%；NPP变化率小于-30%的地区主要分布在沧州市西部、石家庄市西南部、邢台市西部、邯郸市南部，这些区域占研究区总面积的2.69%。

为了探究2005—2014年10年间NPP变化率呈现如此空间分布的原因，对与植被生长息息相关的两个气候因子——气温、降水作线性回归分析。利用2005—2012年气温、降水插值栅格图像逐像元进行一元线性回归分析，计算每个像元在8年间的变化率，由图4B可以看出，河北省绝大部分地区气温呈下降趋势，其中河北省西北部地区气温下降趋势最为显著；由图4C可以看出，河北省大部分地区降水呈上升趋势，其中在张家口市西北部、沧州市南部、衡水市南部、邢台市东部区域降水呈显著上升趋势，这些区域与NPP变化率大于10%的区域对应。降水量的增加为植被生长提供了更加充足的水分，气温降低则会减少植被的水分蒸发量，这两个因素共同影响着植被NPP的变化。

图3 2005-2014年河北省年均NPP值变化表3 2005-2014年河北省植被NPP变化百分率所占比例 %

2.4 不同植被类型NPP变化分析

利用2005—2013年MCD12Q1土地覆盖数据对2005—2014年NPP数据进行分区统计，由于缺失2014年的MCD12Q1数据，考虑到相邻年间土地覆盖的差别不大，故用2013年的MCD12Q1数据对2014年的NPP数据进行分区统计。统计结果见图5，不同植被类型的NPP差异较大，其中阔叶林、灌丛的年NPP的较高，约为400 g/(m2·a)，其次是草地约为325 g/(m2·a)，农用地的年NPP最低，约为275 g/(m2·a)。所有植被类型的NPP都在2007年形成一个低谷，在2008年急剧上升达到峰值，又在2010年形成一个低谷，然后上升在2012年达到峰值。与河北省全省范围内NPP均值的年际波动情况完全符合。

图42005-2014年河北省植被NPP变化百分率、气温与降水年际变化率分布

根据MCD12Q1数据集可知，针叶林、灌丛在河北省植被覆盖中占比极少，且大多分布在阔叶林的周围，由于混合像元的存在，在统计其NPP时可能混入了阔叶林的NPP，导致其NPP贡献率上升。

图5不同植被类型NPP年际变化

2.5 NPP与气候因子相关性分析

由图6A可知，NPP与气温呈中度负相关和高度负相关的区域主要分布在冀西北地区，面积约占整个研究区总面积的63.33%，下垫面主要为草地。NPP与气温呈低度相关(相关系数为-0.3 ～0.3)的区域主要分布冀东南地区，面积约占研究区总面积的33.65%，下垫面主要为农用地。NPP与气温呈中度正相关及高度正相关的区域主要分布在河北省东南边界，面积约占3.02%，下垫面主要为农用地。

由图6B可知，NPP与年降水呈中度负相关和高度负相关的区域主要分布在河北省西南边界与东南边界处，面积约占整个研究区总面积的11.50%，下垫面主要为农用地、林地。NPP与年降水呈低度相关(相关系数为-0.3～0.3)的区域面积约占研究区总面积的42.57%，下垫面主要为农田和草地。NPP与年降水呈中度正相关和高度正相关的区域分布广泛，面积占45.94%，下垫面主要为草地、农田。

整体来看NPP与气温主要呈负相关(面积占87.05%)，与降水主要呈正相关(面积占73.37%)，这种现象在张家口市、承德市表现最为明显。这两个区域植被覆盖多为自然状态下的草地与林地，气温、降水成为限制植被生长的最重要的两个因素。一定范围内的温度的降低，降水量的增多为植被生长提供了更为充足的水分，进而增加植被NPP的积累速度[16]。

表4 NPP与两种气候因子相关性所占面积的比例 %

图6多年NPP与气温、降水的相关性分布

3 结 论

(1) 2005—2014年河北省及各地市年NPP主要集中在200～400 g/(m2·a)。河北省NPP年均值与最大值均在波动中微弱上升，年均值在2012年最大为337.63 g/(m2·a)，在2007年最低为270.72 g/(m2·a)。河北省10 a平均NPP大于300 g/(m2·a)的区域分布在燕山北部和太行山东侧；廊坊市、沧州市、邢台市的部分地区NPP小于200 g/(m2·a)；其他地区NPP主要在200～300 g/(m2·a)。

(2) NPP呈增加趋势的区域分布在河北省西北部和东南边界，NPP增长率大于10%的面积占研究区总面积的43.03%。5种植被类型的NPP随年际变化的波动情况相同，其中阔叶林年均NPP最高，农用地年均NPP最低。

(3) 河北省植被NPP与气温呈中度负相关和高度负相关的面积占63.33%，下垫面主要为草地，与降水主要呈中度正相关和高度正相关的面积占45.94%，下垫面主要为草地和农田。