海南植被净初级生产力时空分布特征研究

刘少军, 李伟光, 陈小敏, 佟金鹤

海南植被净初级生产力时空分布特征研究

刘少军*, 李伟光, 陈小敏, 佟金鹤

海南省气象科学研究所, 海南省南海气象防灾减灾重点实验室, 海口 570203

海南是一个相对独立地理单元, 生态环境优越, 植被NPP是判定生态系统健康状况和可持续发展水平的重要指标。基于2000—2015年海南省MODIS NPP数据集, 采用趋势线分析法和相关分析法对海南被净初级生产力时空分布特征研究。结果表明: (1)2000—2015年海南省植被净初级生产力(NPP)呈现整体微弱的上升趋势, 植被年平均NPP变化范围为794.5—998.3 gC·m–2, 年平均值886.2 gC·m–2。(2)从空间分布看, 海南2000—2015年平均NPP分布呈现中高四周低的趋势, 其中年平均NPP>1000 gC·m–2主要分布在海南的中部山区, 年平均NPP<600 gC·m–2区域主要分布在海南的西部和北部的海岸带附近。(3)其中气候变化和人类活动是NPP变化的主要驱动因素, 但在不同区域影响的因子的影响程度存在差异。以上研究可为海南生态环境保护和评估提供参考。

植被; 净初级生产力; 时空分布; 海南

0 前言

海南省位于中国最南端, 行政区域包括海南岛、西沙群岛、中沙群岛、南沙群岛的岛礁及其海域。全省陆地面积3.54万km2, 海洋面积约200万km2。海南省属于热带海洋性岛屿季风气候区, 长夏无冬, 光热丰富, 雨量充沛。海南各地年平均气温23.1—27.0℃, 各地年降水量940.8—2388.2mm。1999年海南省开始海南生态省建设的序幕, 自创建生态省以来, 海南省的社会、经济和环境保护事业都取得了巨大的发展, 海南省生态可持续性倍受国内外关注[1]。植被净初级生产力(Net Primary Production, NPP)作为植物在单位时间和单位面积上所产生的有机干物质总量, 是反映植被生态系统对气候变化响应的重要指标[2], 同时也是判定生态系统健康状况和可持续发展水平的关键因子之一[3], 因此分析和掌握海南植被NPP 时空分布规律, 对海南的生态环境评价和保护具有重要的意义。目前国内外学者采用不同模型的进行NPP植被的研究, 如在NPP模型方面, 大致可以分为传统经验模型、生态机理过程模型、遥感光能利用率模型3类模型[4]。Lieth 等[5]建立了第一个全球NPP 回归模型；周广胜等[6]建立了植物生理生态学特点与水热平衡关系的植物净第一性生产力模型；Raich 等[7]建立了TEM模型；Running等[8]建立了BIOME-BGC模型。随着遥感技术的发展, 相继出现了 CASE 模型[9], GLO- PEM模型[10], 3-PGS[11]等。借助于这些模型, 国内外学者开展了NPP的时空分布变化规律的研究[12-18], 并探讨了其与气候变化、土地利用等的关系, 取得了一系列成果。植被NPP的变化可以有效地反映生态系统的变化[13], 自海南生态省建设以来, 海南省植被状况发生了哪些变化呢？为此, 本文通过分析海南2000—2015年MODIS NPP的变化, 以期为客观评价海南生态状况提供科学依据, 为海南生态省建设和生态可持续发展提供科学依据。

1 数据和方法

1.1 数据

本研究采用的2000—2015年MODIS NPP数据来源于网站(http://www.ntsg.umt.edu/project/mod17# data-product), 空间分辨率为1km×1km；海南省界和县界行政区划图来源于国家基础地理信息网站提供的1﹕400万基础地理信息数据(http://ngcc.sbsm. gov.cn/)。2000—2015年海南省气象数据来源于海南省气象信息中心。

1.2 方法

采用简单插值法和一元线性回归分析法分析海南NPP 变化规律, 其中利用图像之间的差值来衡量NPP变化的大小, 利用线性倾向估计进行NPP 时间趋势分析, 具体参考文献[14,19]。采用线性回归法对16年间(2000—2015年)每一个像元的年均NPP值与年份进行线性回归, 获得NPP在16年间的变化斜率, 其中NPP线性倾向估计见公式(1):

式中表示线性倾向率, 表示该像元在该时间段内NPP 年际变化的一元线性回归方程的斜率, 反映其在某一时间段内总的变化趋势为年份,表示年份(时间序列2000—2015, 即= 16)。当大于零, 表示随时间的增加, NPP呈上升趋势；当小于零, 表示随时间的增加, NPP呈下降趋势。

NPP变化率(%)=*16*100% (2)

均值表示16年(时间序列2000—2015)的平均NPP值。

2 结果分析

2.1 海南植被净初级生产力时间分布特征

2000—2015年海南省植被净初级生产力(NPP)呈现整体微弱的上升趋势, 植被年平均NPP变化范围为794.5—998.3 gC·m–2, 年平均值886.2 gC·m–2。相对多年年均NPP值而言, 高于年平均值的年份有2003, 2004, 2007, 2008, 2009, 2015, 其他年份均低于年均NPP值。其中2007年海南省植被年均NPP最高为998.3 gC·m–2, 2002年植被年均NPP最小, 为794.5 gC·m–2(图1)。

从各市县植被年均NPP分布来看, 与全省年平均NPP变化趋势基本一致, 均呈现微弱的增加的趋势, 各市多年植被净初级生产力年均值存在显著差异, 其中五指山市的年平均植被净初级生产力最高, 而临高县的植被净初级生产力最低(图2)。

图1 海南2000—2015年NPP年际变化

Figure 1 Annual variation of NPP of Hainan province during 2000—2015

从2000—2015 年海南年均植被NPP面积比例分布来看(表1), 年均植被NPP<600 gC·m–2的面积占总面积的百分比在7%—22%, 平均占13%；年均植被NPP 600—800 gC·m–2的面积占总面积的百分比在26%—44%, 平均占37%；年均植被NPP 800—1000 gC·m–2的面积占总面积的百分比在9%—28%, 平均占16%；年均植被NPP>1000 gC·m–2的面积占总面积的百分比在30%—39%, 平均占33%。

2.2 海南植被净初级生产力空间分布特征

受植被类型、气候、地形、人类活动等因素的共同影响, 从空间分布看, 海南2000—2015年平均NPP分布呈现中高四周低的趋势(图3), 其中NPP> 1000 gC·m–2主要分布在海南的中部山区, 该区域属于以中部高山为核心, 向四周外围逐级递降, 是海南主要河流发源地和重要水源涵养区, 海南省采取了天然林保护工程、退耕还林工程、公益林保护等一系列有效措施[20], 植被状况生长较好。NPP< 600 gC·m–2区域主要分布在海南的西部和北部的海岸带附近, 植被状况较差。从市县行政区范围来看, 年均NPP大于1000 gC·m–2有五指山、保亭、琼中等市县；年均NPP在900—1000 gC·m–2有三亚、白沙、万宁、乐东等市县；年均NPP在800—900 gC·m–2有屯昌、琼海、昌江、陵水、东方、定安等市县；年均NPP在700—800 gC·m–2有澄迈、文昌、海口、儋州等市县；年均NPP小于700 gC·m–2仅临高, 为694.3 gC·m–2。

图2 海南2000—2015年各市县NPP年际变化

Figure 2 Annual variation of NPP of cities in Hainan province during 2000-2015

表1 2000—2015 年海南年均植被NPP面积比例

图3 海南省2000—2015年平均NPP分布

Figure 3 Spatial of mean NPP in Hainan province during 2000-2015

2.3 海南植被净初级生产力变化趋势

一元线性回归分析方法, 在一定程度上可以消除特定年份极端气候的影响, 更能真实地反映植被NPP 在16年内演变过程。因此, 利用一元线性回归分析方法具体分析海南省不同地区植被年均NPP在16 年的变化趋势。由图4可以看出, 2000—2015年海南省植被净初级生产力在中部和东部区域发生显著增加, 说明整体上植被生长状态较好, NPP的增加速率>8 gC·m–2占整个面积的2.5%, 增加速率4—8 gC·m–2占整个面积的21.5%, 增加速率0—4 gC·m–2占整个面积的55.4%。而在海南的西部区域昌江、东方、乐东、三亚的局部区域存在减少的区域, 说明植被存在退化现象, NPP的处于下降速率范围占整个面积的20.6%。

由图5 可以看出, 植被NPP 的变化百分率< -15%的区域主要分布在文昌的西北和东部海岸带及三亚的西部的海岸带, 占整个面积的2.2%；变化百分率在0—-15%的区域主要分布在海南西部的昌江、东方、乐东、三亚等的局部区域, 占整个面积的20.4%, 说明这些地区植被生长状况有所退化；植被NPP 的变化百分率> 0%, 说明这些地区植被生长状况得到较好的改善, 其中变化百分率在0—15%的区域占整个面积的72.1%,

百分率在15%—30%的区域占整个面积的4.9%, 百分率在大于30%的区域占整个面积的0.4%。

3 讨论

(1)遥感被认为是综合了所有自然条件和人为因素共同作用于植被生长的客观真实反映[14], 因此利用MODIS反演的海南NPP数据能更客观、更真实的展现整个区域植被在时间和空间上的变化规律。

(2)植被NPP的变化与气候因子、人类活动等有着密切的关系。一般而言, 海南植被指数的变化受温度的影响大于降水。2000—2015年海南年平均降水量1068—2297mm之间, 多年均值1884mm；平均温度23.4—25.5℃之间, 多年均值24.6℃。气候变化通过温度、降水、扰动格局等变量的综合干扰, 影响植物生产力[20], 而人类活动主要通过用地方式的改变来体现, 土地利用变化则直接改变生态系统的类型、结构和功能, 从而改变植被生产力[13,21]。在海南不同区域植被NPP的变化受气候和人类活动影响的程度存在差异。如, 海南中部山区属于典型热带雨林区, 主要分布在五指山、霸王岭、尖峰岭、吊罗山、黎母山等中部山区, 植被类型以低地雨林、山地雨林、沟谷雨林为主, 优势种类有龙脑香科、桑科、大戟科、桃金娘科、无患子科、橄榄科、肉豆蔻科、梧桐科及棕榈科等。该区域20世纪80年代政府开始实行保护、恢复和发展并重的方针, 采取封山育林措施, 停砍天然林, 热带森林面积得到一定程度的恢复, 该区域的植被NPP一致处于增加趋势, 植被NPP的变化受温度和降水的影响较大；而海南的西部区域植被NPP出现下降, 主要是温度高、降水量少导致的, 如在海南岛西部的昌江、乐东、东方等地, 植被NPP的变化与降水和温度变化相关性较大。而对海南岛海岸带而言, 人类活动对其植被NPP产生了影响较大。如, 海南岛东部的文昌、琼海、万宁等地的部分海岸带, 由于沿海经济开发强度的增大, 致使沿海防护林带边造边毁, 大大削弱了海防林的防护功能, 也是局部NPP出现下降的主要因素。海岸带是生态环境敏感脆弱区域, 应合理规划、重点保护, 降低沿海经济开发强度, 加大沿海防护林带建设和保护。

图4 海南2000—2015年NPP线性倾向率

Figure 4 Linear regression slope of NPP of Hainan Province during 2000-2015

图5 海南2000—2015 年NPP变化率

Figure 5 Changing percentages of vegetation NPP of Hainan province during 2000-2015

(3)海南植物种类繁多, 生长速度不一致；同时海南整个区域存在不同的气候区[22]。如在海南岛西部沿海一带干旱频繁发生, 植被为灌木林及桉树林, 土地沙化严重。因此, 在不同区域影响植被NPP变化的主要原因也略有不同。如在气候因子对植被的影响方面, 前人研究表明[17]: 海南植被指数的变化受温度的影响大于降水。根据实际情况而言, 海南植被指数的变化是气候变化、环境和人类活动等多种因素共同作用的结果, 因此, 研究海南植被NPP变化的主因时, 要根据不同区域开展具体的分析。

(4)海南是我国最大的经济特区, 地理位置独特, 拥有全国最好的生态环境, 同时又是相对独立的地理单元, 海南植被净初级生产力的变化监测具有重要的意义。但未结合土地利用类型数据具体分析海南植被NPP变化的原因, 存在不足。下一步将利用土地利用类型数据, 进一步定量分析气候因子和人类活动等的因素对海南不同区域植被NPP变化的贡献率研究。

4 结论

基于海南省MODIS NPP数据集, 分析了海南植被净初级生产力时空分布特征, 结论如下:

(1)2000—2015年海南省植被净初级生产力(NPP)呈现整体微弱的上升趋势, 植被NPP变化范围为794.5—998.3 gC·m–2, 平均值886.2 gC·m–2。

(2)从空间分布看, 海南2000—2015年平均植被NPP分布呈现中高四周低的趋势, 主要是植被分布类型导致的差异。因为海南植被的构成有杉木林、桉树林、橡胶林、松树林、木麻黄、灌木林、薪碳林、阔叶林、其他经济林等, 由于植被种类的不同, 空间上存在差异。如, 在海南中部山区属于热带雨林, 以阔叶林为主, 加上保护的较好, 所以植被NPP整体偏高。

(3)植被NPP变化是气候变化、环境和人类活动等多种因素综合作用的结果, 其中气候变化和人类活动是植被NPP变化的主要驱动因素, 但在海南而言, 其对不同区域的影响程度却存在差异, 如在海南海岸带, 人类活动是影响植被NPP变化的主因；在中部山区, 温度和降水等的变化则是影响植被NPP变化的主因。

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Study on the spatial-temporal variation characteristics of vegetation net primary productivity in Hainan province

LIU Shaojun, LI Weiguang, CHEN Xiaomin, TONG Jinhe

Hainan Institute of Meteorological Sciences/Key Laboratory of South China Sea Meteorological Disaster Prevention and Mitigation of Hainan Province, Haikou 570203, China

Hainan, separated from mainland by the Qiongzhou Strait, is an isolated and southernmost province of China featured with a characterized ecological environment. Vegetation net primary production (NPP) is an important indicator to evaluate the health status and the ecosystem sustainable development level. Based on the MODIS NPP data set covering Hainan Province from the year of 2000 to 2015, the temporal and spatial distribution features of net primary productivity (NPP) in Hainan Province were studied by using trend line analysis and correlation analysis. The results showed that: (1) The net primary productivity (NPP) of vegetation in Hainan Province was on a weak upward trend. The annual average NPP ranged from 794.5 to 998.3 gC·m–2, with an average annual value of 886.2 gC·m–2. (2) The average NPP spatial distribution of Hainan was on an increasing trend in the middle mountain, while on a decreasing trend in the coast; the annual average NPP > 1000 gC·m–2was mainly distributed in the central mountainous areas of Hainan, while the annual average NPP < 600 gC·m–2was mainly distributed in the western and northern coastal zones. (3) Climate change and human activities were the main driving factors of NPP change, but there were differences impact in different regions. The above research would provide reference for ecological environment protection and assessment in Hainan Province.

vegetation; net primary productivity; spatial-temporal; Hainan

10.14108/j.cnki.1008-8873.2019.05.008

P49

A

1008-8873(2019)05-052-06

2018-10-02;

2019-04-29

国家自然科学基金(41765007, 41465005, 41265007, 41675113); 海南省自然基金项目(20154172, 409005)

刘少军(1980—), 男, 湖北天门人, 博士, 正研高工, 主要从事生态遥感应用研究, E-mail: cdutlsj@163.com

刘少军

刘少军, 李伟光, 陈小敏, 等. 海南植被净初级生产力时空分布特征研究[J]. 生态科学, 2019, 38(5): 52-57.

LIU Shaojun, LI Weiguang, CHEN Xiaomin, et al. Study on the spatial-temporal variation characteristics of vegetation net primary productivity in Hainan province[J]. Ecological Science, 2019, 38(5): 52-57.