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2006—2015年河南省植被PNP时空变化及其与气候因子的关系

2018-10-29田智慧张丹丹赫晓慧郭恒亮魏海涛

关键词:气候因子气温降水

田智慧,张丹丹,赫晓慧,郭恒亮,魏海涛

(1.郑州大学 智慧城市研究院,河南 郑州 450001;2.郑州大学 水利与环境学院,河南 郑州 450001)

植被净初级生产力PNP是反映生态系统固碳能力和调节生态过程的关键因子[1-2],随着全球变化及对碳循环方面的深入探究,植被PNP的研究逐渐成为国内外学者普遍关注的热点[3-4].国内关于PNP的研究大多集中在利用不同的模型,基于不同尺度对PNP进行模拟,并分析其时空分布格局等方面.丁庆福等[5]利用生态过程模型(GLOPEM-CEVSA)模拟并分析了江西省2000—2006年植被PNP的空间格局;陈强等[6]利用改进的光能利用率模型(CASA)研究了2001—2010年黄河流域生态系统PNP的时空变化;姚玉璧等[7]应用修订的气候生产潜力模型(Thornthwaite memorial)计算了长江源区1959—2008的植被PNP.然而由于估算模型的因子调控、机理解释等方面侧重点各不相同,大大影响了研究结果的真实性.随着遥感技术的不断突破,基于遥感的研究不仅能重复获取连续的地表环境数据,还能克服以点代面尺度的累积误差,且精细化水平不断提高,使遥感逐渐成为获取PNP的最优手段[1].MOD17A3 是基于MODIS的全球PNP资料,比传统的回归模型、过程模型的参数多、方法精密,提高了PNP的估算精度,目前已在多种领域的研究中得到广泛验证和应用[8].

河南省是中国的农业大省,其生态系统的动态变化直接关系粮食安全,影响河南社会经济发展.植被PNP的时空分布和长期趋势波动可以有效反映生态系统的变化状况,而基于MOD17A3数据对河南省植被PNP的研究尚不多见[10-11],对河南省植被PNP与气候因子的响应关系的研究还未见报道.基于此,文中利用MOD17A3数据,以河南省为研究区,定量分析2006—2015年植被PNP的时空变异特征及其变化趋势,并探讨气候因素与植被PNP的关系及对PNP变化的驱动分区,从而为该区域生态系统的环境质量评价、自然资源的有效管理与合理利用提供科学依据.

1 研究区概况

河南省(北纬31°23′~36°22′,东经110°21′~116°39′)位于中国中东部,黄河中下游.地势大体呈西高东低,海拔高度在-60~2 400 m,北、西、南三面大山环绕,中、东部为平原地带,西南部为盆地.植被类型包括农田、阔叶林、针叶林、针阔叶混交林、灌丛、草地等,与地形分布相关.全省年均气温为13~16 ℃,大体呈东高西低,南高北低的特点,山地与平原间差异较明显;年均降水量为500~1 100 mm,南部及西部山区降水较多,全年降水量约50%集中在夏季;年均日照时数2 000~2 600 h,无霜期180~240 d.河南属暖温带—亚热带、湿润—半湿润季风气候,具有雨热同期、四季分明的特点.

2 数据来源与分析方法

2.1 数据来源及处理

植被PNP数据源自美国宇航局NASA(National aeronautics and space administration)提供的EOS/MODIS 4级数据产品MOD17A3(http://files.ntsg.umt.edu/data/NTSG_Products/MOD17/),空间分辨率重采样为0.01°×0.01°.该产品包含一个数据质量控制文件(NPP_QC),对其进行统计分析,舍弃可信度低、反演失败的数据,进而得到可信度达97.56%的中、高等级质量PNP数据,在MRT软件支持下,对2006—2015年行列号为H27V05的MOD17A3数据进行格式转换(HDF至Tiff)和重投影(SIN至WGS84/Albers equal area conic),然后进行裁剪、比例换算等操作,得到单位为g·m-2C的年PNP数据.

气象数据采用中国气象科学数据共享服务网(http://data.cma.cn/site/index.html)提供的2006—2015年河南省20个基准地面气象观测站的雨季(5—10月)的月均温和降水量等数据.

土地利用数据采用美国NASA提供的 EOS/MODIS 3级数据产品MOD12Q1,基于美国马里兰大学分类方案,以植被大类为基准进行归并处理;地形数据则采用“地理空间数据云平台”(http://www.Gscloud.cn)提供的SRTM 90 m DEM产品.最后均进行重采样,统一为空间分辨率为0.01°的栅格数据

2.2 趋势分析

一元线性回归分析法可以消除特定年份极端气候的影响,故采用此法分析河南省植被年PNP的变化趋势.PNP变化速率的计算公式为[9]3087

(1)

其中,θslope为PNP的变化速率;Xi为第i年的PNP.θslope>0,PNP呈现增加趋势;θslope<0,PNP呈现减少趋势.θslope值大小反映PNP上升或下降速率.

2.3 相关性分析

相关性分析主要用来反映要素之间的相关程度和相关方向,本研究采用基于像元的皮尔森相关系数法,考虑P<0.10和P<0.05 2种置信水平来探讨植被年PNP对气温、降水的响应关系.其相关系数、偏相关系数、复相关系数的计算公式如下[6]2812:

r的取值范围为[-1,1],r>0表示正相关,r<0表示负相关.|r|值越大,说明要素之间的相关性越高,r=0表示没有相关性.

基于ArcGIS,对气象站点做Thiessen多边形分析,计算各站点权重,利用各站点加权平均值得到该地区雨季(5—10月)均温与降雨量,最后分别与各年总PNP值进行相关分析,从而整体评价该区PNP与气温和降雨的相关性.

采用T检验方法分析偏相关系数的显著性[6]2813:

(5)

其中m为自变量个数.采用F检验方法分析复相关系数的显著性[6]2813:

(6)

其中k为自变量个数.

2.4 驱动分区原则

表1中,V1为PNP与气温偏相关的显著性T检验;V2为PNP与降水偏相关的显著性T检验;V3为PNP与气温、降水复相关的F显著性检验;[Tem+Pre]+为气温、降水强驱动;Tem为气温为主驱动;Pre为降水为主驱动;[Tem+Pre]-为气温、降水弱驱动;NC为非气候驱动.

3 结果与分析

3.1 PNP空间分布特征

河南省2006—2015年10年植被年PNP平均值分布如图1所示.其中PNP最小值(<100 g·m-2C)主要分布于城市及周边区域,说明城市化和工业化的快速发展在带来经济效益的同时,却降低了生态环境质量.大的水库和河流附近植被稀疏,年均PNP多小于200 g·m-2C.豫北的安阳、新乡西北部、焦作、济源北部年均PNP小于200 g·m-2C,这可能与开发建设一些风景区及上山项目过程中破坏了大量原生植被,导致土壤瘠薄,植被覆盖度低有关;其他区域则在200~300 g·m-2C.豫西的黄河以南、京广线以西及南水北调西线以北的丹江流域部分地区年均PNP小于200 g·m-2C,这可能与近些年人们对丹江库区的生态建设认识不足,乱砍滥伐现象致使有限的森林资源分布极不合理,旅游等资源开发与生态环境保护矛盾较为突出,导致生态系统呈结构与功能退化状态有关;而该区的伏牛山生态区为多条河流的发源地,部分林地丰富地区年均PNP大于500 g·m-2C.豫东南的植被以阔叶林为主,覆盖度较高,年均PNP大多大于500 g·m-2C.可见,河南省植被PNP受经纬度地带性、气候、植被类型、地形、人类活动等因素的综合影响,具有明显的空间异质性.

表1 PNP变化驱动分区[9]3093

利用植被覆盖图(图2)对研究区2006—2015年不同植被类型年均PNP进行统计,结果表明,不同类型植被的PNP均值存在明显差异,常绿阔叶林(416.87 g·m-2C)>混交林(375.39 g·m-2C)>常绿针叶林(342.53 g·m-2C)>落叶阔叶林(327.34 g·m-2C)>灌丛(310.24 g·m-2C)>农田(309.72 g·m-2C)>草地(248.16 g·m-2C)>落叶针叶林(158.05 g·m-2C),其面积占植被总面积比分别为1%,5%,1%,3%,2%,84%,3%和1%.由此可知该地区单位时间、单位面积常绿阔叶林的固碳能力最强,落叶针叶林最弱.

3.2 PNP时间变化特征

由表2可知,2006—2015年河南省植被年PNP最小均值为357 g·m-2C,最大均值为425 g·m-2C,平均值为392 g·m-2C.这10年河南省植被年PNP主要集中在300~500 g·m-2C,占河南省总面积的65.3%~83.1%,平均占79.4%;其次为年PNP小于300 g·m-2C,占10.5%~17.8%,平均占12.3%;再次为年PNP大于500 g·m-2C,占2.0%~19.5%,平均占8.3%.

3.3 PNP时空变化趋势分析

基于像元尺度对河南省2006—2015年植被PNP的年际变化进行一元线性回归分析,得到研究区每个栅格的PNP变化率,并对其结果进行标准差重分类(图3(a)).植被年PNP的变化速率呈明显的地域性空间差异特征.植被改善区域(θslope>0)主要分布在信阳南部、南阳东北部、开封西南部等地区.植被退化区域(θslope<0)主要分布在豫北的太行山一线、沿黄河生态涵养带,豫西的伏牛山、熊耳山一带,豫西南丹江流域部分地区及各市区、县城等周围地区.

图1 2006—2015年河南省年PNP平均值的分布

图2 河南省土地利用类型

2006—2015年河南省植被年PNP年际变化速率θslope在-43~56 g·m-2·a-1C,很大一部分地区变化速率在-2.0~1.9 g·m-2·a-1C(图3(a)),呈基本不变趋势,所占面积为河南省总面积的47.28%;植被生长状况得到改善区域(θslope>1.9 g·m-2·a-1C)占28.09%;退化区域(θslope<-2.0 g·m-2·a-1C)占24.63%.

通过对2006—2015年河南省年均PNP进行非线性拟合分析(图3(b)),可知,河南省年PNP呈先降后升变化趋势,表现为明显的周期起伏特征.其中低值可能与2007,2009年河南省部分地区出现的严重旱灾,2011年河南等地降水量异常偏多、持续时间长,2013年出现的严重雾霾有关,这些自然灾害不利于植被生长,给农业生产带来严重损失(国家减灾委员会),导致相应年份研究区内PNP较低.由此说明,PNP可以作为生态系统功能对环境气候变化的响应指标.

表2 2006—2015年植被PNP组成特征(面积比例/%)

3.4 PNP与气候因子的相关性分析

逐像元计算2006—2015年河南省植被PNP与雨季气温和降水的相关系数、偏相关系数及复相关系数,并对其进行显著性检验.

图3 2006—2015年河南省PNP变化速率空间分布及时间变化趋势

河南省植被PNP与气温的偏相关系数处于-0.90~0.93(图4(a)),正相关区域占研究区面积的59.82%,主要集中在伏牛山、信阳、周口等地区,可能是该区在降水充沛的情况下,温度升高,有利于植被生长.负相关区域占研究区面积的40.18%,主要分布在南阳盆地、驻马店、商丘东部、济源—三门峡—洛阳—平顶山一片,可能是该区处于暖温带地区,温度升高导致蒸散发加剧,抑制植被生长.经T检验,有63.1%的像元通过0.10水平的显著性检验,有41.4%的像元通过0.05水平的显著性检验,主要分布在黄淮平原等农田地区,说明农作物在生长季对气温响应较强.整体而言,雨季均温与整个研究区年PNP总量相关系数为0.52.

图4 2006—2015年河南省植被PNP与气温、降水的偏相关性空间分布

河南省植被PNP与降水的偏相关系数处于-0.91~0.98(图4(b)),除去平顶山地区,大体以黄河为界,呈南正、北负分布,正、负相关的区域分别占研究区面积的74.22%,25.78%.正相关区域主要分布在伏牛山、南阳盆地、黄淮平原等地区,可能是该区处于干旱的多发地带,降水增多可增加土壤的湿度,利于植被生长.负相关区域主要集中在济源、三门峡、洛阳、平顶山、安阳、濮阳等地区,可能是该区相对气温偏低,降水增多,降低了太阳到达地面的有效辐射,影响光合作用.经T检验,有76.3%的像元通过0.10水平的显著性检验,有53.6%的像元通过0.05水平的显著性检验,主要分布于桐柏山、大别山及豫西山地等林地地区,说明山区植被受人类干扰小,对降水响应较强.整体而言,雨季降水量与整个研究区年PNP总量相关系数为0.78,具有较强的相关性.

植被PNP与气温、降水的相关性具有一定的地域差异性.PNP与气温、降水的偏相关关系在南阳盆地,特别是商丘东部地区存在明显的正、负相关性互补现象,而在三门峡—济源—洛阳—平顶山及周口地区的相关性一致.

河南省不同植被类型PNP变化对气候因素的响应有所差异.林地、灌丛、草地及其他植被PNP与气候因子相关系数表现为正、负相关并存,负相关可能与雨热不同期有关.林地、草地植被PNP变化主要受降水影响,灌丛及其他植被PNP变化主要受气温影响,农田植被PNP变化主要受气温、降水综合影响,但农田与气温-降水的复相关性不大,反映了农田生态系统受人类活动(耕作方式、种植制度和管理方式等)的影响较大,降低了气候环境因子对其的驱动程度.

3.5 PNP变化驱动分区

由植被PNP与气温、降水的复相关系数空间分布特征(图5(a))可知,河南省植被PNP与气候因子的关系存在明显的区域差异性.植被PNP与雨季气候因子(气温、降水)的复相关系数介于0~0.99.复相关性较强区域主要分布在周口及三门峡、商丘、驻马店、信阳等的局部地区;复相关性较弱区域主要分布在安阳、鹤壁、新乡、焦作、郑州、平顶山、南阳等局部地区.经F检验,有26.3%的像元通过0.10水平的显著性检验,有15.6%的像元通过0.05水平的显著性检验,主要分布于黄淮平原.整体而言,雨季均温、降水量与整个研究区年PNP总量相关系数为0.62,说明河南省植被PNP与气候因子(雨季气温、降水)的相关性较高.

由河南省植被PNP变化驱动分区图(图5(b))可知, 2006—2015年植被PNP变化受气温、降水强驱动区域约占研究区总面积的5.4%,主要分布在周口的扶沟县、西华县、郸城县及商丘东部地区;以气温、降水为弱驱动的区域占3.6%,主要分布在周口的太康县、鹿邑县及三门峡、信阳局部地区;以气温为主要驱动因素的区域占6.8%,主要分布在周口的商水县、淮阳县、项城市、许昌的鄢陵县及驻马店—信阳交界一带;以降水为主要驱动因素的区域占8.9%,主要分布在豫西山地及开封、许昌、漯河、驻马店局部地区.整体上,地理位置不同,气候因子对PNP的驱动作用(方向、强度)不同,这可能与PNP对不同气候要素响应的时滞效应效果不同有关.河南省植被PNP主要受气候因素影响的区域约占25%,主要分布在豫西山地、黄淮平原等地区,其他地区受人为因素干扰较强,这可能与气候变化导致水热条件对植被生长的胁迫作用减弱有关.

图5 2006—2015年河南省植被PNP与气温-降水的复相关性及PNP驱动分区

4 结论

文中基于MOD17A3数据及气象数据,采用克里金插值、线性回归分析与相关性分析等方法,定量分析河南省2006—2015年植被PNP的时空变异特征及其变化趋势,并探讨气候因素与植被PNP的关系及对PNP变化的驱动分区.

1)空间尺度上,河南省PNP均值呈南高北低分布,年均PNP大多大于500 g·m-2C.不同类型植被的PNP均值梯度明显,常绿阔叶林>混交林>常绿针叶林>落叶阔叶林>灌丛>农田>草地>落叶针叶林.基于像元尺度的植被年PNP的变化速率呈明显的地域性空间差异特征,很大一部分地区植被年PNP变化速率在-2.0~1.9 g·m-2·a-1C,所占面积为河南省总面积的47.28%,年PNP总量总体上没有明显的变化.

2)时间尺度上,2006—2015年河南省植被年PNP平均值为392 g·m-2C.年均PNP拟合非线性方程呈先降后升变化趋势,且呈现明显的周期起伏特征.这10年河南省植被年PNP主要集中在300~500 g·m-2C,占河南省总面积的65.3%~83.1%,平均占79.4%.

3)2006—2015年,植被PNP与气温、降水的相关性均表现出明显的地域差异,且不同植被类型对气候因素的响应也不同.雨季均温、降水量与整个研究区年PNP总量相关系数分别为0.52,0.783,说明降水成为河南省限制植物生长的最主要气候因子.

4)地理位置不同,气候因子对PNP的驱动作用(方向、强度)也不同,这可能与PNP对不同气候要素响应的时滞效应效果不同有关.河南省植被PNP主要受气候因素驱动的区域约占25%,主要分布在豫西山地、黄淮平原等地区,其他地区受人为因素干扰较强,这可能与气候变化导致水热条件对植被生长的胁迫作用减弱有关.

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