2000-2015年黄河流域植被净初级生产力时空变化特征及其驱动因子

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, 郑州 450001; 2.郑州大学 水利与环境学院, 郑州 450001)

植被净初级生产力(Net Primary Productivity，NPP)指绿色植物在单位时间、单位面积内所累积的有机物量，是反映全球气候变化与陆地生态系统响应的重要参数[1]。植被NPP作为陆地生态系统中物质循环、能量流动的重要部分[2]，不仅反映植被在自然环境下的生产能力，还是判定生态系统固碳能力和调节生态过程的关键因子，为生态环境问题研究提供重要依据[3-4]。国内外关于植被NPP的研究主要集中在基于模型对植被NPP的模拟及其与主要影响因子的响应关系等领域[5-9]。姚玉璧等[7]利用气候生产潜力模型(Thornthwaite Memorial)模拟并分析了长江源区1859—2008年的植被NPP变化；崔林丽等[8]对中国东南部植被NPP与气候要素的关系进行了研究；陈探等[9]对沈阳经济区的土地利用和植被NPP的关系进行了研究。这些研究的结论并不具有广泛性、普适性，原因是植被NPP受植被自身生理特征差异影响，在不同的区域尺度上，植被类型不同，对驱动因子的敏感性和响应特征呈时空异质性[10-11]，故很难基于大尺度确定区域尺度植被NPP时空变化的驱动机制。鉴此，基于区域尺度对植被NPP的研究成为国内外学者关注的热点之一[12-14]。黄河流域地跨我国干旱、半干旱、半湿润地区，地貌单元复杂、区域气候差异明显、土地利用/覆盖类型多样化，人类活动强度剧烈，气候变化敏感，生态系统环境脆弱[15]。对此，亟需对黄河流域生态环境保护问题加强重视，评估其生产力状况迫在眉睫，但目前针对黄河流域植被NPP的研究极少。

综上，本文以黄河流域为研究区，采用偏差分析、趋势分析、相关性分析及马尔科夫转移模型探究其植被NPP时空变化及驱动机制，进而反映黄河流域生态环境生产能力的整体状况，为该区生态系统环境质量评价、保护及资源的合理开发、利用提供科学依据。

1 研究区概况

黄河流域发源于青海省巴颜喀拉山，位于96°—119°E，32°—42°N，东西横跨1 900 km，南北宽1 100 km，流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南和山东9省(图1)，在山东垦利县流入渤海，流域面积79.5万km2。

图1 黄河流域位置及气象站点分布

黄河流域幅员辽阔，地势西高东低，西部河源地区平均海拔在4 000 m以上，由一系列高山组成；中部地区海拔为1 000～2 000 m，为黄土地貌，水土流失严重；东部海拔不超过100 m，主要由冲积平原形成。黄河流域属大陆性气候，东南部属半湿润气候，中部属半干旱气候，西北部属干旱气候。流域内地貌类型多样，生境复杂，为各种植被类型的发育创造了有利条件；主要土地利用类型为草地、林地和农用地。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源及处理

植被NPP源自美国NASA(http:∥files.ntsg.umt.edu/data/NTSG_Products/MOD17/)提供的2000—2015年MOD17A3数据，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98.56%的中、高等级质量NPP数据，在MRT软件支持下，对MOD17A3数据进行格式转换(HDF至Tiff)、重投影(SIN至WGS84/Albers Equal Area Conic)、裁剪、比例换算等，得到单位为g C/(m2·a)的年NPP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2000—2015年黄河流域80个标准气象站点的月均温和月降水量数据。对其进行Kriging空间插值和重采样，获得与NPP数据栅格大小一致、投影方式相同的气象栅格数据。

土地利用/覆盖类型数据采用USGS(https:∥ladsweb.nascom.nasa.gov/data/)提供的2001—2013年行列号为H25V05/H26V04/H26V05/H27V05的MCD12Q1数据，对其进行拼接、重投影、裁剪及重采样。

2.2 偏差分析

偏差反映某时间段内NPP偏离多年NPP均值的程度，其公式如下：

(1)

2.3 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[16]，故采用此法分析河南省植被年NPP的变化趋势。其变化速率的计算如公式(2)所示。

(2)

式中：θslope为NPP的变化速率；n为总的样本数；k为时间序列；Xk为第k年的NPP。θslope>0，NPP为增加趋势；θslope<0，NPP为减少趋势。

2.4 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<0.05和p<0.01两种置信水平来探讨植被年NPP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：

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

式中：n为样本个数；m为自变量个数。

2.5 马尔科夫转移模型

采用马尔科夫转移模型来描述黄河流域土地类型的定量转换关系，反映不同时间段内流域内各种土地类型减少面积去向或增加面积来源。转移矩阵表达式为：

(8)

式中：Cij是流域第i种和第j种土地类型之间相互转换量。

3 结果与分析

3.1 植被NPP的时间变化特征

通过对黄河流域植被年均NPP及各年NPP偏差值进行统计(图2)可知，2000—2015年黄河流域植被NPP的变化范围为179.6～258.1 g C/(m2·a)，平均值为228.2 g C/(m2·a)，最大值出现在2012年，达到258.1 g C/(m2·a)，超过平均值29.9 g C/(m2·a)，最小值则在2001年，为179.6 g C/(m2·a)，低于平均值48.6 g C/(m2·a)，2000—2015年黄河流域植被NPP整体上呈现微小的波动增加趋势。植被NPP的偏差值呈现先减少后增加的趋势，其中2000年和2001年的植被NPP偏差值较大，说明偏离平均水平程度较严重，从2008年开始，除2011年以外植被NPP的偏差值均高于平均水平。

通过对黄河流域上中下游植被年均NPP值统计(图3)可知，黄河流域2000—2015年各河段植被NPP整体呈波动上升趋势，但各河段多年植被NPP年均值差异显著。2001年上、中、下游植被NPP均出现低峰值，这可能与当年黄河流域出现的大面积旱灾[17]有关，导致植被枯死，生态环境恶劣；2011年上游、中游植被NPP出现低峰值，这可能与该年的暴雨[18]有关，导致水土流失、植被覆盖率低。植被NPP上游变化浮动较小，中游、下游变化趋势基本一致，浮动相对显著。上中下游植被NPP值呈明显的层次分布，即上游植被NPP均值[186.3 g C/(m2·a)]<中游植被NPP均值[275.7 g C/(m2·a)]<下游植被NPP均值[317.9 g C/(m2·a)]，这可能与中上游受降水稀少、蒸发强烈、风大沙多等气候的影响有关，区域生态环境脆弱。

图2 黄河流域2000-2015年NPP年际变化和偏离分析

图3 黄河流域2000-2015年上中下游NPP年际变化

3.2 植被NPP的空间变化特征

黄河流域2000—2015年近16 a植被年均NPP具有较强的空间分异性规律(图4)，整体由南向北呈带状递减分布，其差异与水热条件有关。流域上游：西北部的祁连山区、中北部的贺兰山区由于林地种植导致植被NPP较高；东北部的毛乌素沙漠和北部的内蒙古地区自然条件恶劣，植被NPP相对较低，但河套平原由于气候条件良好，农用地面积较广，植被NPP也较高；西南部的青海高原与三江源地区受强大陆性气候控制，降水稀少，植被稀疏，植被NPP较低；被誉为“黄河之肾”的玛曲湿地水源充足，植被NPP也较高。流域中游：陕北高原和秦岭山系水热条件好，树木种植广泛，植被NPP较高；吕梁山西部植被NPP较低，这可能与吕梁山北北东走向有关，阻挡了来自东部的水汽，气候干燥，不利于植被生长；黄土高原局部地区植被NPP较低，可能与该区含沙量大，易暴雨成灾有关。流域下游：大部分地区处于平原地带，水热条件好，农田面积广泛，植被NPP普遍较高。

通过对黄河流域各河段植被NPP总量值统计(图5)可知，由于中上游面积远远大于下游面积，致使中游NPP总量(95.10 Tg C)>上游NPP总量(79.92 Tg C)>下游NPP总量(7.31 Tg C)，其中中上游植被NPP总量约占整个黄河流域植被NPP总量的96%，可见中上游对整个流域植被NPP的贡献最大，对整个流域生态环境的影响举足轻重，故加强流域中上游区域生态环境建设与保护至关重要。

图4 2000-2015年黄河流域平均NPP空间分布

图5 黄河流域上中下游NPP均值及总量变化

3.3 植被NPP的变化趋势分析

基于像元尺度对黄河流域2000—2015年植被NPP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NPP变化趋势，并对其结果进行标准差重分类(图6)。植被年NPP的变化趋势呈明显的地域性空间差异特征。植被NPP呈明显增加区域(变化斜率>8)主要分布在陇中高原，这里林地种植面积较多。植被NPP呈严重退化区域(变化斜率<-8)主要分布在吕梁山周边，这里水热资源分布不协调，水土流失严重，农作物产量很低。

通过对植被NPP不同变化程度所占面积比进行统计(表1)可知，黄河流域2000—2015年植被NPP改善区域[ >1 g C/(m2·a)]占流域总面积的69.31%，退化区域[ <-1 g C/(m2·a)]占5.58%，整体上大部分地区植被NPP呈轻微增加(占36.63%)。上游植被NPP主要呈轻微增加(占45.92%)；中游植被NPP主要呈中度增加(占42.66%)；下游植被NPP主要呈轻微增加(占53.61%)。由此说明黄河流域植被NPP以增加为主要趋势。

图6 2000-2015年黄河流域NPP变化趋势空间分布

NPP变化斜率/(g C·m-2·a-1)变化程度占面积百分率/%全流域上游中游下游<-8严重减少1.080.581.711.01-8～-3中度减少2.671.743.842.68-3～-1轻微减少1.832.031.562.31-1～1基本不变25.1138.658.5614.251～3轻微增加36.6345.9223.9753.613～8中度增加24.249.6142.6624.82>8明显增加8.441.4717.701.32

注:下划线值表示所占比例最为显著，下表同。

3.4 气象因子对植被NPP的影响

3.4.1 气象因子的变化分析 黄河流域2000—2015年均降雨量为379.98～561.33 mm，多年均值为443.01 mm，其中2003年均降雨量最大，最小则在2000年，这16 a降雨量呈增加趋势，变化率为2.758 mm/a。降雨量从南向北呈递减趋势，流域内四川、陕西东南部、河南及山东降雨较多，甘肃和宁夏北部、内蒙古西北部降雨较少。黄河流域平均气温为7.1～8.2℃，多年均值为7.7℃，平均气温最高值在2006年，最小在2012年，年均温变化浮动不大，变化率为0.012 6℃/a。气温值东西差异明显，流域中部、东部温度较高，尤其是陕西西南部、山西与河南交界处温度最高，西部的青海、四川温度较低。

3.4.2 植被NPP与气象因子的关系 逐像元计算2000—2015年黄河流域植被NPP与年降水、气温之间的偏相关系数，可知植被NPP对气候因子的响应呈显著的空间差异性。植被NPP与年降水的偏相关系数为-0.88～0.94，植被NPP与降水呈正相关的面积占总面积的67.9%，主要分布在流域内的青海及甘肃北部、宁夏南部、内蒙古东部等地区；呈负相关的面积占总面积的32.1%，主要分布在流域内的四川地区。植被NPP与年均温的偏相关系数为-0.84～0.94，正负相关区域分别占流域总面积的53.6%，46.4%，呈正相关的区域主要集中分布在流域内的青海、四川及河南东部地区，而负相关区域主要分布在流域中部，尤其是内蒙古西南部及陕西中部地区。

分别对降水、气温与植被NPP的偏相关系数进行显著性T检验(图7)可知，降水的偏相关系数有28.23%的区域通过p<0.05水平的检验，有11.59%区域通过p<0.01水平的检验，极显著相关区域主要分布在流域内的祁连山、腾格里沙漠、六盘山、毛乌素沙地、鄂尔多斯高原、川西高原及华北平原局部地区，主要原因有沙漠地区气候干燥，水资源缺乏；高原区海拔较高，植被受人类干扰小，对降水响应较强；平原地区多为农作物，降水对其植被影响较大。气温的偏相关系数有13.53%区域通过p<0.05水平的检验，有4.93%区域通过p<0.01水平的检验，极显著相关区域主要分布在流域内川西高原及华北平原等局部地区，主要原因有高原气温较低，抑制植被生长，温度上升有利于植被NPP增加；降水充沛时，温度越高，越有利于农作物进行光合作用。整体上，流域受气候因素中降雨影响较大。

图7 植被NPP与降水、气温的偏相关系数的T显著性检验结果空间分布

由植被NPP与气温、降雨的复相关系数空间分布(图8A)可知，植被与气候因子的复相关系数为0～0.94，经F显著性检验(图8B)，植被NPP与气候因子复相关性显著(p<0.05)的区域占总面积的23.91%，相关性极显著(p<0.01)区域占7.63%，主要集中在川西高原、鄂尔多斯高原及华北平原等地区；黄河流域植被NPP与气候因子间复相关性存在地区差异，可能与植被类型以及地形有关。

图8 2000-2015年黄河流域植被NPP与气温-降水的复相关系数及其F显著性检验结果空间分布

3.5 土地利用/覆盖变化对植被NPP的影响

3.5.1 土地利用/覆盖的动态变化 由表2可知，2001—2007年黄河流域土地利用/覆盖转移总面积约为21.36万km2，占流域总面积的27.4%。草地转出面积(8.37万km2)最多，转向农用地、建设用地、林地的面积分别占36.6%，25.2%，15.9%，表明农业开垦、放牧较为普遍。农用地转出面积(4.85万km2)次之，其中有65.9%的面积转向建设用地，说明城市化建设占用了大量农用地作为其对外扩展用地。水域转出面积(1.22万km2)相对较少，其83.2%转向农用地，表明人们利用河滩、湖水边开垦农田比较普遍，河道中种植粮食作物，挤占了较多的水域面积。

由表3可知，2007—2013年黄河流域土地利用/覆盖转移总面积约为23.11万km2，占流域总面积的29.6%。农用地转出面积(10.04万km2)最多，转向建设用地、草地、林地的面积分别占38%，29.5%，20.6%，可见城市化进程加速，农用地被占面积继续增加，同时退耕还林还草政策已见成效。草地转移面积(6.72万km2)次之，主要转移为农用地、建设用地和灌丛，分别占草地转出面积的39.5%，34.7%，15.6%，反映了部分区域草地继续被开垦，退化相当严重。荒漠转出面积(0.82万km2)相对较少，其53.5%转向草地，说明黄河流域沙地治理初有成效，通过在沙地种植耐干旱、抗风沙的植物，使得部分沙漠化土地重新变为绿洲。

黄河流域土地转移类型主要发生在草地与农用地、建设用地、林地、荒漠之间，农用地与建设用地、林地、水域之间，主要是以建设用地、农用地、林地转入和草地、水域、荒漠转出为主要特点。

3.5.2 不同土地利用/覆盖类型转换下的植被NPP变化分析 不同的土地利用/覆盖类型间相互转换，直接影响到该区域的生态系统结构，进而影响植被NPP。表4—5为不同土地利用/覆盖类型转换下植被NPP的损益情况。2001—2007年，草地转向农用地、林地使植被NPP增加量(2 664 717.9 t/a)最大，转向建设用地、水域使植被NPP损失(53 363.5 t/a)最大；林地转向其他土地类型时植被NPP均减少，其转向草地造成植被NPP损失(242 680.9 t/a)最大；湿地转草地使植被NPP减少(80 660.2 t/a)显著；农用地转向建设用地使植被NPP损失(137 436.1 t/a)最大；建设用地转向农用地使植被NPP增加量(352 292.0 t/a)最大；荒漠转为其他土地类型时植被NPP均有增加，其转向草地、灌丛使植被NPP增加量(102 001.2 t/a)最大。2007—2013年植被NPP损失最大的转移方式是林地转草地以及农用地转建设用地，共538 198.6 t/a，；植被NPP收益最大的转移方式是草地、湿地转农用地以及灌丛、农用地转林地，共2 023 610.6 t/a。

表2 黄河流域2001-2007年土地利用/覆盖转移矩阵 104 km2

表3 黄河流域2007-2013年土地利用/覆盖转移矩阵 104 km2

总之，农用地转建设用地及草地转荒漠是黄河流域植被NPP损失的主要方式，可见城市加速扩张以及过度开垦、放牧等人类活动是植被NPP损失的主要驱动力。

相比2001—2007年，2007—2013年林地、草地面积有所增加，植被NPP整体上损失程度有所减小，可见在意识生态恶化、环境脆弱等严重问题后，实施退耕还林还草政策已见成效。

表4 2001-2007年不同土地利用/覆盖类型转换下的NPP损益矩阵 t/a

表5 2007-2013年不同土地利用/覆盖类型转换下的NPP损益矩阵 t/a

4 结 论

(1) 2000—2015年黄河流域植被年NPP均值为228.2 g C/(m2·a)，变化范围为179.6～258.1 g C/(m2·a)，整体上呈现微小的波动增加趋势，植被NPP偏差值呈现先减少后增加的趋势；上中下游植被NPP年均值均呈波动上升趋势，呈明显的梯度分布，即上游<中游<下游，说明中上游区域生态环境相对脆弱。

(2) 黄河流域植被NPP具有较强的空间分异性，呈由南向北带状递减分布，其差异与水热条件有关；上中下游植被NPP总量差异显著，即中游>上游>下游，其中中上游植被NPP总量约占整个黄河流域植被NPP总量的96%，可见中上游对整个流域植被NPP的贡献最大，对整个流域生态环境的影响举足轻重，故加强流域中上游区域生态环境建设与保护至关重要。

(3) 植被年NPP的变化趋势呈显著地域性空间差异特征，流域大部分地区植被NPP以增加为主要趋势。

(4) 黄河流域植被NPP主要受降水影响的区域有祁连山、腾格里沙漠、六盘山、毛乌素沙地、鄂尔多斯高原、川西高原及华北平原局部地区，主要受气温影响的区域有川西高原及华北平原等局部地区，整体上，流域植被NPP受气候因素中降雨影响较大，以气温—降水强驱动的区域主要集中在川西高原、鄂尔多斯高原及华北平原等地区。这种差异性地区分布，可能与植被类型以及地形有关。

(5) 黄河流域土地利用/覆盖类型以建设用地、农用地、林地转入和草地、水域、荒漠转出为主要特点；农用地转建设用地及草地转荒漠是黄河流域植被NPP损失的主要方式，可见城市加速扩张以及过度开垦、放牧等人类活动是植被NPP损失的主要驱动力，近几年林地、草地面积有所增加，植被NPP整体上损失程度有所减小，可见在意识到生态恶化、环境脆弱等严重问题后，实施退耕还林还草政策已见成效。