APP下载

2000-2015年川西地区植被NPP时空动态及驱动因子

2019-09-05陈春容

水土保持研究 2019年5期
关键词:川西植被人类

陈 杰, 仙 巍, 陈春容

(成都信息工程大学, 成都 610041)

植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)在地表碳循环和生态系统中扮演着重要角色,反映区域植被生产能力,表征陆地生态系统的质量状况。在过去的几十年中,利用遥感数据及模型模拟区域植被净初级生产力并分析其对生态系统影响一直是研究陆地生态系统的主要内容之一[1]。

对于大区域地带无法通过野外观测对植被净初级生产力进行实时测量,通过建立模型对区域植被净初级生产力进行间接估算成为重要的研究手段[2]。基于遥感数据的光能利用率原理模型在近几年被广泛应用于植被净初级生产力的估算[3-7],同时在碳循环及农作物的评估中有着广泛应用。CASA模型以归一化差异植被指数(NDVI)为基础,是一种比较普遍的植被净初级生产力的估算方法,在区域NPP时空动态分析上有着较高的精度。对于NPP时空变异的驱动机制还在进一步研究中,气候变化[8]及不同植被类型、土地利用类型、地形地貌、人类活动等驱动因子对NPP时空变异及空间格局存在至关重要的影响。

研究区位于四川省西部,地处青藏高原向川西南高山峡谷和四川盆地过渡的青藏高原东南边缘;植被作为四川生态屏障重要的组成部分,对研究区植被NPP进行长时间序列模拟研究是十分重要的内容;该研究以NDVI遥感数据源为基础,进行区域长时间序列月尺度NPP模拟,结合气象因素、地形地貌、人类活动正负干扰全面探讨2000—2015年川西植被NPP时空变化特征及驱动因素,对研究区植被碳储量变化有着重要意义,同时为该区域生态环境治理及评估提供科学依据。

1 研究区概况

研究区(图1)包括四川省的甘孜藏族自治州、阿坝藏族羌族自治州及凉山彝族自治州木里藏族自治县,包括32个县,711个乡镇,总面积为238 100 km2,是四川省重点扶贫开发的特困地区,其地貌以山地、高原为主,地形构造复杂;阿坝、甘孜主要是高原地貌,凉山为云贵高原向北延伸的部分,中心地区的山原地貌特征明显,但在边缘地区呈破碎状态[9];研究区受海陆分布及高原等因素存在明显的季风气候,是全球25个生物多样性地区之一、多种珍稀和濒危生物物种存留地,其沼泽、草地等自然资源丰富,且生态地位极其重要[10]。

2 数据处理与研究方法

2.1 数据来源

遥感数据选用美国国家航空航天局的MODIS数据,数据集为MODIS13Q1,其时间分辨率为16 d,空间分辨率为250 m×250 m,高时间分辨率的MODIS数据能够满足研究区NPP模拟精度的要求,利用MRT工具进行格式转换、投影转换和拼接;气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网,研究区17个气象站点分布均匀、覆盖全区,可以代表研究区气候变化特征,利用ArcGIS插值工具,对研究区平均气温、降水、太阳辐射进行插值,得到气象要素空间分布图;土地利用数据及植被类型数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心,通过人工目视解译获得,土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6个一级类型以及25个二级类型;90 m高程数据来源于地理空间数据云,其研究区坡度、坡向数据利用ArcGIS软件计算而来。

图1 研究区域图

2.2 研究方法

2.2.1 CASA模型 CASA模型是基于植被所吸收的光合有效辐射(APAR)和光合利用率ε基础估算研究区植被净初级生产力;该模型利用遥感数据覆盖范围广、时间分辨率高的特点,能够实现对研究区NPP进行动态监测。模型如下:

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

APAR(x,t)=SOL(x,t)×FPAR(x,t)×0.5

ε(x,t)=Tε1×Tε2×Wε(x,t)×εmax

Wε(x,t)=0.5+0.5×E(x,t)/Ep(x,t)

式中:植被光合有效辐射(APAR)是由太阳总辐射(SOL)和植被层对入射光合有效辐射的比例共同决定;0.5表示的是植被所能利用的太阳有效辐射占太阳总辐射的比例;ε为光能转化率,植被把所吸收的光合有效辐射转化为碳的几率,主要与温度和水分有关;Tε1,Tε2表示低温和高温对光能利用率的胁迫作用;Wε为水分胁迫影响系数,是经过土壤水分模型计算得到,该研究对水分胁迫影响系数进行改进,采用区域实际蒸散量E(x,t)与区域潜在蒸散量Ep(x,t)得到研究区水分胁迫影响系数[11];εmax为理想条件下最大光能利用率,在参考朱文泉等[12]研究成果,εmax取值为0.389 gC/MJ。

2.2.2 趋势分析 NPP变化趋势由各个像元16 a(2000—2015年)的时间系列数据与年份进行线性回归,得到各个像元的线性斜率;NPP=a(year)+b,其中a,b为回归系数,a为斜率。

2.2.3 相关性分析 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。计算公式如下:

-1≤r≤1,r绝对值越大,表明两个变量的相关程度越强。0≤r≤1,表明两个变量之间存在正相关,r=1表明两个变量之间存在完全正相关。-1≤r≤0,表明两个变量之间存在负相关,r=-1表明两个变量之间存在完全负相关。r=0,表明两个变量之间无线性关系。

基于逐像元对2000—2015年研究区NPP与气象因子(降水、气温、太阳辐射)进行相关性分析,通过相关系数反映植被净初级生产力(NPP)与气象因子的相关程度,分别对其相关系数的空间分布情况进行研究,综合分析NPP对气象因子的响应[13]。

2.2.4 残差分析法 残差分析法可以将自然因素与人类活动对NPP的影响程度分离开,除去自然因素对NPP的影响,判断人类活动在NPP时空变化中起的作用,通过对每个栅格像元的NPP与自然因素做多元回归分析,得到每个像元NPP的预测值,该预测值为自然因素对NPP的影响,然后利用NPP实际值减去NPP预测值,得到人类活动对NPP的影响。β=NPP实际值-NPP预测值,β为人类活动对研究区NPP的影响,β>0表示人类活动对研究区NPP是正干扰,β<0表示人类活动对研究区NPP是负干扰[14]。

3 结果与分析

3.1 川西植被NPP年际变化特征

对川西年植被NPP的平均值进行统计分析,图2所示,2000—2015年川西省年NPP呈现波动增加趋势,变化趋势线斜率为1.189 5 gC/(m2·a)。川西年NPP平均值为198.87 gC/(m2·a),变化范围在177.44~213.83 gC/(m2·a),其中2004年植被NPP值最大,2000年最小;这一结论与刘思瑶在基于CASA模型的四川植被净初级生产力及其时空格局分析中研究成果一致[15]。

图2 川西2000-2015年平均植被NPP时间变化

3.2 植被NPP空间分布特征及其变化趋势

3.2.1 2000—2015年川西年均NPP空间变化 受经纬度和土地利用类型、气候、植被类型、地形因素、人类活动等的综合影响,川西2000—2015年植被NPP空间分布差异十分显著,研究区植被净初级生产力从东南方向往西北方向呈递减的趋势(图3)。以九寨沟—松潘—黑水—马尔康—金川—丹巴—康定—泸定—九龙—雅江—稻城为明显的分界线,石渠县植被NPP在研究区中非常具有代表性,其位于川、青、藏三省区结合部,以丘状高原山区为主,境内平均海拔为4 000 m,西北部与青海玉树州接壤,其中石渠县西北部植被NPP最低为0~100 gC/(m2·a),局部植被NPP在100~200 gC/(m2·a);德格县、甘孜县、色达县境内地形复杂,NPP多在100~200 gC/(m2·a),色达县整个地势由西北向东南倾斜,西北高东南低,色达东南区域局部植被NPP的范围为200~300 gC/(m2·a);若尔盖、红原、松潘、阿坝其植被以草原为主,草地牧草资源丰富,草原类型多样,NPP相对较高,为200~300 gC/(m2·a);川西植被NPP的高值区位于九寨沟、黑水、茂县、理县、小金、丹巴、雅江、九龙、木里藏族自治州,NPP的范围为300~382 gC/(m2·a);黑水县、理县、小金部分区域NPP值较低,区域性差异显著。

3.2.2 2000—2015年川西NPP年际变化分析 NPP年际空间变化由相邻年度NPP差值比较得到。根据图4结果显示2000—2003年期间,NPP增长面积占研究区的59%,主要集中在川西的西北地区及西南地区;川西东北区域NPP面积减少占研究区的41%;2003—2006年期间,研究区东南部呈现增加趋势;2006—2009年期间,整个研究区NPP均出现大幅度增长;而在2009年基础上,2012年研究区域NPP出现大幅度的降低,2015年在2012年的基础上又有所回升;其中2008年、2011年、2012年、2014年这四年是川西NPP下降较明显的年份,下降范围在6~13 gC/(m2·a)。

图3 川西2000-2015年平均植被NPP空间变化

3.2.3 2000-2015年川西NPP变化趋势空间分布根据川西植被NPP区域总量与年份回归分析结果显示(图5),川西大部分区域植被NPP在2000—2015年期间总体呈显著上升趋势,NPP呈下降趋势的区域主要分布在汶川、泸定、金川、康定,汶川位于四川盆地西北部边缘,地势由东南向西北上升,在2000—2015年期间其植被NPP呈下降趋势,2008年汶川地震自然灾害是造成其NPP变化的主要原因之一[16],在2008—2015年期间,汶川余震频繁发生,具有极大的破坏力,同时灾后道路修建及房屋建设,河谷地区及靠近河岸的缓坡区域被充分利用,人类活动加剧,是该区域植被恢复缓慢及NPP下降的另一因素,对于高程较高的区域,阳坡光照时间较长,光合作用充足,降水充沛,有利于植被的生长与恢复,其NPP增加。泸定县属于典型的高山峡谷地形地貌,由于峡谷相对高差较大,气候垂直明显,岩石裸露[17],不利于植被生长,且道路修建、第二产业迅速发展等人类活动[18]的加剧都是造成泸定植被NPP减少的原因。在若尔盖、红原NPP为上升趋势,草地保护、合理放牧等政策[19]为该区域植被生长提供有利的生长条件。

图4 植被NPP的年际变化

图5 川西植被NPP变化趋势空间分布

3.3 植被NPP变化的驱动因素

3.3.1 气候变化对NPP的影响 2000—2015年川西平均年降雨量、气温与植被NPP在空间格局分布较为一致,从研究区东南方向往西北方向来看,降雨量逐渐减少,其中在川西的西北方向降雨量达到最低在480 mm左右,与年均NPP最低值空间分布一致;研究区气温空间变化与降水一致。根据NPP和气温、降雨量和太阳辐射总量3个气候因子相关分析结果得出(图6),在甘孜州的石渠、德格、甘孜、色达区域,NPP与降水呈显著正相关(p<0.001),同时在阿坝州的阿坝、若尔盖、红原、壤塘降雨量增加促进植被的生长,表现为NPP与降水呈显著正相关,在若尔盖、红原和阿坝一带的高原沼泽是我国南方地区最大的沼泽带,在生态系统碳循环中占有重要地位,并且受气候的影响,蒸发量小,地表经常处于过湿的状态,有利于沼泽的发育;根据研究分析可得,在甘孜州、凉山州木里县大范围区域呈现NPP与气温为显著正相关,同时阿坝州的若尔盖、红原局部区域NPP与气温负相关明显,气温升高,蒸发量大,不利于该地区植被的生长;而阿坝州植被NPP与太阳辐射正相关性明显,随着太阳辐射增加,其植被接收日照的时间延长,进而植被光合作用产出增加,气温升高延长植被的生长周期,其NPP随着太阳辐射的增加而增加,甘孜州的西北地区NPP与太阳辐射相关性不显著,在理塘、雅江、九龙、道孚4个县其NPP与太阳辐射正相关性明显;研究区气温相对较低,降水导致部分区域植被接收日照时间减少,太阳辐射减少影响植被的光合作用,都是造成NPP空间分布差异的原因。

图6 2000-2015年川西年NPP与气象因子的相关关系

3.3.2 不同土地利用类型对NPP的影响 结合川西土地利用类型空间分布图,不同土地利用类型植被NPP差异明显(表1),2000—2015年期间,川西耕地、水体、其他3种地物植被NPP均呈增加趋势,在2010年的基础上,2015年的林地、草地植被NPP均呈小幅度下降,下降范围为0~3 gC/(m2·a);各土地利用类型植被NPP平均值大小依次为林地>耕地>草地>其他>水体,这一结论与王钊在2000—2015年陕西植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因素研究成果中一致[20];根据2000—2015年川西土地利用类型NPP变化速率结果显示,草地植被NPP增加速率大于林地和耕地,依次速率依次为19.8%,18.6%,17.2%,对各土地利用类型进行面积统计,耕地面积减少,建设用地面积增加,其土地利用类型分布影响研究区植被NPP空间格局变化。

表1 不同土地利用的NPP变化gC/(m2·a)

3.3.3 不同植被类型对NPP的影响 利用川西植被空间覆盖类型图,分析不同类型植被NPP变化情况(表2),研究区植被类型分为:针叶林、针阔叶混交林、阔叶林、灌丛、草原、草丛、草甸、沼泽、高山植被、栽培植被、其他11类植被,植被类型NPP平均值依次为针阔叶混交林>阔叶林>针叶林>草丛>沼泽>灌丛>栽培植被>草原>草甸>高山植被>其他,针阔叶混交林的植被NPP最高为296.54 gC/(m2·a),川西地区针阔叶混交林面积较少;根据各植被面积统计分析结果,川西地区以草甸、灌丛、针叶林、阔叶林、高山植被为主,草甸、灌丛、针叶林分别占川西总面积的37%,35%,17%,植被NPP依次为168.39 gC/(m2·a),204.99 gC/(m2·a),255.95 gC/(m2·a)。

表2 不同植被类型的NPP变化gC/(m2·a)

3.3.4 地形因素对NPP的影响 地形因素在不同过程中控制其降水、温度、土壤等因子,影响其他环节变量,对区域植被空间格局产生重要影响[21],川西地形复杂,海拔为798~6 692 m,其西部海拔多达4 000 m以上,同时以若尔盖、红原、松潘、阿坝为典型的川西东北区域,海拔高度为3 000~4 000 m;根据不同海拔等级的植被NPP分析结果显示,NPP随着海拔变化差异明显,相关性非常显著(R2=0.896,p<0.001),将海拔划分为6段:在798~2 142 m,植被NPP较高,其NPP均值为250.94 gC/(m2·a),NPP随海拔的增加而增加;在2 142~3 112 m,海拔为2 520 m时NPP达到峰值;川西区域海拔主要在3 112~4 082 m和4 082~5 052 m这两个范围,其对应面积分别占川西总面积的51%和42%,对应NPP值为242.95 gC/(m2·a),152.84 gC/(m2·a),海拔范围为3 760~4 424 m NPP随海拔的升高急速下降,在4 424~4 907 m存在一个峰值,NPP随海拔有上升的趋势;海拔范围为5 052~6 022 m和6 022~6 992 m,植被NPP非常低,其均值为17.01 gC/(m2·a)和1 gC/(m2·a);在3 000~6 992 m,NPP随着海拔的增加而减少。坡度为0°~20°,20°~40°的区域,植被NPP随坡度呈增加趋势,红原、若尔盖、石渠其坡度在20°~40°;结合坡向分析植被NPP变化情况,以平、北、东、北、东、东南、南、西南、西、西北、北10个坡向进行NPP面积统计,数据表明NPP随坡向变化不明显,其各坡向对应的NPP均值为177~203 gC/(m2·a),NPP值差异不大(图7)。

图7 NPP与海拔的相关关系

3.3.5 人类活动对NPP的影响 川西植被净初级生产力变化主要影响因素为自然因素,包括地形地貌、气候变化等,人类活动也是研究区NPP变化的重要驱动因素[22-23]。用残差分析法计算人类活动对NPP的影响,本文考虑气温、太阳辐射、海拔、坡度4个自然因素与NPP建立多元线性回归模型来计算。人类活动对川西植被净初级生产力的影响分为两个方面:人类活动对植被净初级生产力起到促进作用为人类活动正干扰,正干扰影响下其面积占研究区的51.2%,马尔康、金川、小金、丹巴、道孚、雅江、九龙、木里、乡城人类活动对其正干扰明显;另一方面为人类负干扰,即人类活动对研究区植被净初级生产力起抑制作用,在九寨沟、松潘、黑水、茂县、理县、汶川、泸定、九龙、康定人类活动对其负干扰明显,负干扰明显的区域面积占研究区15.3%,景区建设、道路修建、城市扩展等第二产业增加导致其植被减少或退化,结合川西植被NPP变化趋势空间分布来看,汶川、泸定、康定其NPP呈现明显的下降趋势,人类活动加剧是其NPP下降主要原因。对于植被NPP减少的区域应提出合理的保护措施,尽可能降低因人类活动对植被生长的干扰程度,同时认识到草原荒漠化的不利后果,合理放牧,为草地植被提供有利生长条件,对于土地沙漠化地区应及时治理,防止沙漠化继续恶化,平衡好人类与生态环境之间的关系(图8)。

4 结 论

通过改进过的CASA模型对川西2000—2015年植被净初级生产力(NPP)进行估算,分析研究区NPP在时间序列及空间格局变化得出:川西地区平均植被NPP总量为199 gC/(m2·a),范围为177.44~213.83 gC/(m2·a),NPP在时间序列呈小幅上升趋势;川西地域差异明显,植被NPP空间分布差异显著,NPP空间差异与地形地貌关系密切,汶川、泸定其植被NPP下降较明显,地震、泥石流等自然灾害是汶川植被NPP下降的主要因素之一,同时灾后重建、社会经济活动等一系列人类干扰造成该地区植被恢复缓慢。

图8 NPP与人类活动的关系

研究期间内,气象因子对川西植被NPP空间格局变化产生一定影响,降水、气温、太阳辐射的空间布局是影响植被NPP分布的重要控制因素;同时各土地利用类型其植被NPP依次为林地>耕地>草地>其他>水体,其中草地NPP增长速率最快;对于不同植被类型,针阔叶混交林NPP值最高为296.54 gC/(m2·a),研究区主要以草甸、灌丛、针叶林3种植被类型为主,针叶林NPP高于灌丛和草甸,土地利用变化通过改变植被类型对NPP时空格局存在重要影响;研究区海拔与其植被NPP的相关性非常显著(R2=0.896,p<0.001),NPP空间分布格局与海拔变化一致,地形地貌对研究区植被NPP空间分布格局起决定性因素。

猜你喜欢

川西植被人类
基于植被复绿技术的孔植试验及应用
美丽的川西小环线
人类能否一觉到未来?
与生命赛跑的“沙漠植被之王”——梭梭
岁月尽川西
人类第一杀手
1100亿个人类的清明
绿色植被在溯溪旅游中的应用
川西,那一抹如梦的秋色
基于原生植被的长山群岛植被退化分析