2000-2015年典型山地区域净初级生产力时空分布特征

谭 淼, 周启刚,2,3

(1.重庆工商大学 环境与资源学院, 重庆 400067; 2.重庆工商大学 旅游与国土资源学院, 重庆 400067; 3.重庆市生态环境规划空间信息管理与决策支持重点实验室, 重庆 400067)

植被的净初级生产力(NPP)是指植物在单位时间内单位面积上由光合作用所产生的有机物质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分[1]，反映植物对自然环境资源的利用能力，是生态系统中其他生物成员生存和繁衍的物质基础，也是生物地球化学碳循环的关键环节[2-3]。植被净初级生产力直接或间接反映出区域生态系统碳源/汇潜力，进而影响区域乃至全球的生态系统碳循环及可持续发展[4-5]，因此区域净初级生产力的动态变化时空分布特征已成为区域生态环境评价中的重要研究内容。

目前对区域植被净初级生产力的研究主要集中于通过生产潜力模型、生态系统过程模型以及光能利用率模型等对区域植被NPP进行测度估算[6]。随着遥感技术的发展及其在多学科领域的应用，近年来利用遥感卫星MOD17A3数据来反映植被净初级生产力状况的研究受到国内外学者广泛关注。其中陈雅如[7]通过BIOME-BGC模型对研究区的植被NPP进行测算，并将测算值、实测值以及MOD17A3值三者进行对比，验证了MOD17A3数据的可靠性。MOD17A3数据被大量运用于不同区域、不同尺度下，净初级生产力长时间序列的时空分布特征研究[8-10]，但大多数学者的研究主要集中于特定某自然地理单元以及单一用地类型，例如，朱玉果等[11]对宁夏草地的净初级生产力进行了时空分析；王亚林等[12]展开了对2001—2013年中国灌木生态系统净初级生产力的时空变化特征及其对气候变化的响应研究；荣检等[13]通过对广西西江流域植被NPP进行估算，并分析其时空格局及其影响因素。对于地形地貌特征明显、生态系统敏感、生态环境复杂的典型山地区域的植被NPP研究相对缺乏。影响植被NPP的因子复杂多样，经对众多相关研究进行分析总结，可将影响因子大致归纳为4大类：(1) 植物特征因子，如植被叶片氮含量、维持呼吸系数等生理生态属性以及叶面积指数、FPAR等生物物理特征[14]。(2) 土地利用因子，土地利用的变化直接引起了区域植被净初级生产力(NPP)的变化[15-16]，植被净初级生产力也是对土地利用变化的响应。赵晓等[17]从景观生态学的角度探讨土地利用变化对区域植被NPP的影响。(3) 气候因子，植被NPP与气候的响应研究成果相对较多，涉及的指标主要有太阳辐射、降雨量、气温等因素[18-20]。陈晓玲等[21]对不同土地覆盖类型中植被NPP与气候因子的相关性进行了量化分析，其中包括了平均太阳总辐射、降水量、温度数据。(4) 地形因子，包括海拔、坡度、坡向等。目前，针对植被净初级生产力与地形因子相关性的研究较少，然而在特殊地形条件下，探索地形因子对NPP的影响不可忽视。

重庆市是中国西部地区唯一的直辖市，位于长江上游地区，在国家生态保护方面担任着重要的地位。重庆多以山地、丘陵为主，水土流失较为严重，自然生态环境相较脆弱。加强重庆市植被净初级生产力的时空分布特征研究，将直接体现重庆地区植被碳储量动态变化状况，为区域生态环境调节与修复，使其充分发挥生态屏障功能提供重要依据。

基于以上分析，本文基于EOS/MODIS(对地观测系统/中分辨率成像光谱仪)遥感数据(MOD17A3)，利用ArcGIS软件对2000—2015年重庆植被NPP进行定量处理及时空变化特征分析，运用数学计算模型对植被NPP动态变化规律及影响因子相关性进行测算。研究结果以期为重庆地区植被碳储量的变化及地形因子对植被的影响提供理论支撑，并为重庆市生态环境质量评估、自然资源管理、生态环境调节与修复提供参考价值。

1 研究区概况

重庆市位于中国西南部(105°11′—110°11′E，28°10′—32°13′N)，东邻湖北省、湖南省，南靠贵州省，西接四川省，北连陕西省，幅员面积82 430 km2(图1)，辖26个市辖区，12个县(自治县)。重庆作为典型的山地区域，地势呈南北向长江河谷逐级降低，西北部和中部以丘陵、低山为主，东南部靠大巴山和武陵山两座大山脉。重庆属亚热带季风性湿润气候，气候受峡谷地形环境的影响，气候特征明显，冬暖夏热，年平均温度在16～18℃，受太阳辐射弱，降水充沛，常年降雨量在1 000～1 450 mm。重庆境内江河纵横，水资源丰富，流经重庆的主要河流有长江、嘉陵江、乌江、涪江、綦江等。重庆市作为全国生态文明建设保护重点区域之一，其中包括三峡库区水土保持生态功能区、秦巴生物多样性生态功能区以及武陵山区生物多样性与水土保持生态功能区这3个国家重点功能生态区。研究区内自然资源丰富，植被类型多样，森林覆盖率达到45%，但生态脆弱、水土流失等问题任然存在。

图1 研究区地理位置及高程

2 研究方法

2.1 数据预处理

植被NPP数据使用NASA EOS/MODIS提供的2000—2015年1 km分辨率的MOD17A3产品(http:∥ladsweb.nascom.nasa.gov/)，该数据是美国航空航天局(NASA)基于遥感数据，利用BIOME—BGC模型计算出的全球陆地植被年净第一性生产力产品，通过全年每日净光合作用(即每日GPP中扣除叶和细根的维持呼吸后剩余的部分)的累积和减去茎的年维持呼吸，以及所有组分的年生长呼吸而得来。该数据空间分辨率为1 km×1 km，比例因子为0.000 1，选取研究区范围内的植被NPP并进行单位换算处理。

地形数据来源于中国科学院计算机网络信息中心科学数据中心的“地理空间数据云平台”(http:∥www.gscloud.cn)。本研究只选取基本地形因子(高程和坡度)来研讨其与植被NPP间的关系。高程数据使用平台提供的SRTM 90 m分辨率的DEM产品。坡度数据是在高程数据产品的基础上通过ArcGIS的空间分析模块运算得到的，空间分辨率同样为90 m。通过拼接、格式转换、投影转换、重采样和裁剪等预处理将地形数据与NPP数据的空间分辨率统一，以解决边界不重合的问题。

2.2 植被NPP的时空变化计算

采用简单差值法比较分析NPP的年际间差异。差值法是将同一地区不同时间的图像相减，利用图像之间的差值来衡量年际间变化的大小，可表示为：

(1)

采用最小二乘法分析NPP在像元上的趋势变化，计算其变化斜率，实现每个像元上的线性变化趋势分析，计算公式如下：

(2)

式中：n为年数；NPPi为第i年的NPP值(i=1，…，n)；θ为NPP在单个像元水平上的变化斜率，若θ>0说明呈增大趋势，值越大，表明增加趋势越明显，θ<0则说明为下降趋势，值越小，表明减少趋势越明显。

10年间NPP的变化程度用百分比表示，其公式为：

(3)

2.3 植被NPP与地形因子的相关性计算

植被NPP与高程和坡度的相关性分析，根据研究区高程和坡度的划分标准(表1)，计算各高程和坡度分级内植被NPP的平均值、总量和标准差。不同分级下的NPP平均值计算公式如下。

(4)

在此基础上，通上式可进一步计算得到各分级内植被NPP的标准差。

(5)

表1 典型山地区域(重庆市)高程及坡度的区间划分

3 结果与分析

3.1 年均植被NPP的空间分布特征

根据重庆市2000—2015年的MOD17A3数据，利用ArcGIS 10.1统计测算得到各栅格在16年间的年均值NPP的空间分布图(图2)。在植被NPP年均值的基础上，结合重庆市各区县行政区的SHP数据，通过统计、裁剪等方式得到重庆市各区县植被NPP年均值见表2。

图2 2000-2015年重庆市植被NPP均值空间分布

重庆市境内由长江自西向东贯穿，具体分析可知，2000—2015年植被NPP在空间差异上较为明显，整体呈现出以长江为界的东南部高、西北部低的分布态势，位于长江以北区域也呈现出西高东低，中部均衡的分布形式，这也与各区县的城市发展状况相对吻合，其中主城区的部分幅员区域下的植被NPP达到最低，相对偏远欠发展地区的植被NPP相对较高。位于东北部的城口县以及巫溪县的年均NPP呈现出较低的程度，这主要归结于该地区显著的地理特征，纬度较高，海拔也明显高于其他区域，山地特征明显。植被NPP与城市发展和人类活动的关系密不可分，但最重要的原因是受到了经纬度地带性、植被覆盖、气候、地形等因素的综合影响。

表2 2000-2015年重庆市各区县植被NPP年均值 g C/(m2·a)

从表2中可以看出，2000—2015年重庆市植被NPP均值在600 g C/(m2·a)以上、500～600 g C/(m2·a)的区县分别达到了15及18个，400～500 g C/(m2·a)以及400 g C/(m2·a)的区域都仅有3个。主城9区的年均植被NPP总体偏低，其中渝中区最低，趋近为0 g C/(m2·a)，其次是江北区和大渡口区，分别是289.806，340.877 g C/(m2·a)，其余6区的NPP均值介于400～600 g C/(m2·a)，巴南区最高，达到591.543 g C/(m2·a)。在重庆市全部区县中，綦江区、万盛区、江津区、南川区的年均NPP在研究区内优势明显，均在620 g C/(m2·a)以上，分别为637.693，623.522，622.68，620.881 g C/(m2·a)，4大区成片分布在重庆市南部，均属于亚热带湿润季风气候，具备自然资源丰富、植被覆盖率高的先天优势。

3.2 植被NPP年际变化特征

为研究重庆市植被NPP在2000—2015年的流向以及变化趋势，基于GRCGIS 10.1求出重庆市总体植被NPP在2000—2015年各年份的年际变化以及各区间下的面积占比情况，将2010年与2015年的植被NPP进行差值以及变化率的空间变化分析，具体结果如图3—5所示。

从图3可以看出，重庆市在2000—2015年这16年间的NPP均值具有明显的波动，先增后趋于平稳，再减后增，其中2002年、2013年出现峰值，分别为658.557，652.769 g C/(m2·a)，在2011年出现最低值481.512 g C/(m2·a)。在面积占比中，400～800 g C/(m2·a)区间的NPP均值占比最大，仅2011年占比在77.09%，其余年份均在80%以上，甚至有9 a达到了90%以上，其中500～600 g C/(m2·a)，600～700 g C/(m2·a)的占比相对较大，达到19.79%～44.96%以及19.28～37.25 g C/(m2·a)。植被NPP均值在0～100 g C/(m2·a)的面积占比最低，均在1%以下，其次是0～200 g C/(m2·a)和200～300 g C/(m2·a)，占比为0.05%～1.60%，0.26%～5.27%。

图3 2000-2015年重庆市植被NPP均值变化及面积占比

图4 2000-2015年重庆市植被NPP差值

利用简单差值法和最小二乘法计算出2000—2015年重庆市植被NPP差值以及变化斜率，进而得到植被NPP差值及变化百分率的空间分布图，如图4—5所示，2000—2015年出现负增长的栅格占比约为22.872%，主要零星分布在东南部地区和以及中部的主城9区内，以渝中区为中心的部分主城区域内以及主要河流区域的植被NPP在16年间均趋于0。差值在-100～0 g C/(m2·a)的占比为14.486%，-200～-100 g C/(m2·a)的百分比为6.158%。正增长的栅格数高达62 598个，约占整个区域栅格总数的77.128%，在空间分布中主要处于中西部地区，其中，0～100 g C/(m2·a)，100～200 g C/(m2·a)的占比最为突出，分别为44.031%，24.204%，变化幅度在400 g C/(m2·a)以上的栅格占比仅为0.928%。从2000—2015年的植被NPP变化百分比中，变化率在0～30%的栅格占比最大，约有60.572%(0～15%约为43.227%，15%～30%约为17.345%)，负增长中，-15%～0的占比最大，达到20.717%。由此可知，相较于2000年的植被NPP值，到2015年呈现整体上增长的趋势，大部分区域都有所提升。

图5 2000-2015年重庆市植被NPP变化百分率

3.3 植被NPP与地形因子间的相关性分析

基于DEM数据求算重庆市高程与坡度，根据研究区高程和坡度的划分标准，得到重庆市高程、坡度分级情况的时空分布图(图6—7)。在此基础上，通过ArcGIS软件按公式(4—5)方式进一步计算得到各分级内植被NPP的年均值、总值及标准差(表3—4)，通过栅格数据数目的占比情况得到各级区域面积占研究区所辖总范围的比例(图8—9)。

从图6—7可以看出，重庆市坡度与高程的分级情况在空间上的分布局势较为相似，整体上高海拔、高坡度地区主要集中在东南部，并逐渐向西北方向递减，其中，最北端的城口县以及巫溪县的部分区域高程最高、坡度最大，重庆市多为丘陵以及低山地区，分别占比37.750%，37.208%，其次是中山地区16.225%，高山地区7.077%，属于平原的区域极少，占比仅有1.740%，大多分布在长江河流沿岸。从坡度分级图可以看出，重庆市属于典型的坡地城市，其中斜坡、陡坡、急坡地区占比最大，依次为30.313%，33.327%，22.599%。

图6 重庆市高程分级分布

图7 重庆市坡度分级分布

通过对栅格数据进行处理，求算出重庆市2000—2015年植被NPP各像元在16 a间高程、坡度各级别下的平均植被NPP均值以及像元数目的占比情况(图8—9)。

图8 重庆市各级高程地区植被NPP均值及面积占比

分析得出，随着高程的增加植被NPP均值呈现出先增后减的趋势，其中平原地区最低，植被NPP仅为493.841 g C/(m2·a)，当海拔高度上升到丘陵地区，植被NPP增加了94.529 g C/(m2·a)，当海拔高度处于低山地区时植被NPP达到了最高点，为615.616 g C/(m2·a)，在低山地区和高山地区阶段，随着海拔的增高，植被NPP持续下降，中山地区和高山地区分别下降至582.454，506.824 g C/(m2·a)。NPP均值在不同的坡度分级中，变化幅度在553.683～602.321 g C/(m2·a)，波动程度较为平缓。其中，陡坡地区最高，为602.321 g C/(m2·a)，急坡和斜坡地区其次，分别为595.755，591.444 g C/(m2·a)，整体变化上从陡坡地区向两端减少的趋势，并且有对称变化的特征，垂直坡地区和平原至微倾斜平原地区为556.975，553.682 g C/(m2·a)，缓坡地区和急陡坡地区的植被NPP均值分别是571.338，570.330 g C/(m2·a)。

图9 重庆市各级坡度地区植被NPP均值及面积占比

由表3—4可知，从总量上可以看出在高程200～500 m，500～1 000 m区间NPP总量最大，分别为17.901，18.461 mg C/a，由于面积占比以及NPP均值都较小的原因，在高程≤200 m以及>1500 m的地区，NPP总量和也仅只有3.583 mg C/a。通过公式(4—5)公式计算得到的标准差分析可知，标准差的变化表现出与NPP均值相似的增减趋势，在0～500 m范围内，主要是由于像元数据的巨大差异而导致标准差从147.807 g C/(m2·a)增加到207.196 g C/(m2·a)，而高程在500～1 000 m区间标准差为272.725 g C/(m2·a)，更大程度上是受到人类活动的影响。随着像元数目的减少，高程在1 000～1 500 m范围内标准差逐渐降低，经试验分析，1 500 m以上的植被NPP变化受到气候、温度的变化变大，并且更大程度上受到了地形地貌以及植被分布的限制。

植被NPP总量变化幅度出现端点骤变趋势，在低坡度的≤2°，2°～5°以及高坡度35°～50°，>50°的坡度分类中，由于面积占比的原因，NPP总量与5°～35°相比急剧下降，分别只有1.392，3.002，0.524，0.704 mg C/a，坡度在15°～25°区间的NPP总量最高，其次是5°～15°和25°～35°，最高值为14.517 mg C/a。同样受到各级内像元数的影响，标准差呈现了与像元数增减相似的变化趋势。坡度是决定坡面侵蚀强度的关键因子，因此当坡度在25°后持续增加时，植被NPP均值反而有所下降。

表3 2000-2015年各级高程地区植被NPP及标准差

表4 2000-2015年各级坡度地区植被NPP及标准差

4 结 论

(1) 重庆市植被NPP呈东南部高，西北部低的分布态势。在长江以南的区域植被NPP明显高于长江以北的区域，植被NPP均在600 g C/(m2·a)以上。长江以北的植被NPP空间分布差异较大，从南向北植被NPP逐渐降低，南部地区的大足县、荣昌县以及铜梁县均在600～620 g C/(m2·a)，渝中区、大渡口区以及北碚区更是低于350 g C/(m2·a)，中部区域大部分处于500～600 g C/(m2·a)，处于最北处的城口县降至473.901 g C/(m2·a)。

(2) 文章利用ArcGIS的空间分析技术对MOD17A3数据进行栅格的裁剪、计算等处理得到各年份的年际均值以及不同植被NPP区间范围内面积占比。分析可得，2000—2015年，重庆市植被NPP年际均值在481.512～658.557 g C/(m2·a)浮动，其中，2002年、2013年达到峰值，2001年、2011年处于低谷。在研究期16年间，植被年均NPP处于500～600 g C/(m2·a)的占比最大，其次是600～700 g C/(m2·a)。

(3) 文章利用简单差值法计算分析2000年与2015年植被NPP的变化情况。结果显示，植被NPP整体上呈正增长的变化趋势。年均值从566.199 g C/(m2·a)上升到628.853 g C/(m2·a)，正向增加的栅格比例占77.128%。植被NPP的正向变化率中，变化率在0～15%的栅格占比最大，约为43.227%，其次是15%～30%，约占17.345%。

(4) 重庆市作为典型的山地区域，整体上高海拔地区主要集中在东南部，并逐渐向西北方向递减，植被NPP随着高程的增加呈现出先增后减的趋势。其中，丘陵、低山地区占全市所辖范围的比例最大，平原地区最低。从植被NPP数值的分析可知，当海拔高度从200～500 m上升到500～1 000 m时，植被NPP增加了94.529 g C/(m2·a)，当海拔高度达到500～1 000 m植被NPP增加到615.616 g C/(m2·a)，随着高程的继续增加，植被NPP持续下降，下降至506.824 g C/(m2·a)。

(5) 从坡度划分角度上，整体的植被NPP变化表现为陡坡地区最高，达到602.321 g C/(m2·a)，并向两端减少的趋势，呈对称变化的特征。垂直坡地区和平原至微倾斜平原地区为556.975，553.682 g C/(m2·a)，缓坡地区和急陡坡地区的植被NPP均值分别是571.338，570.330 g C/(m2·a)。这种先增后减的倒“V”型变化模式在一定程度上反映了坡度处于某临界点时，坡面侵蚀强度对植被NPP影响更加显著。

文章利用MOD17A3数据分析重庆市植被净初级生产力的时空分布特征，虽然在一定程度上反映出典型山地区域的植被碳储量以及区域生态环境质量状况，但仍然存在一定的不足。在分析区域植被NPP时，限于区域尺度较大的限制，缺少对全国其他省份以及相似山地地区的比较分析；由于植被净初级生产力受到人类活动以及自然条件以外的众多因素影响，而单只研究与地形因子的影响与实际情况存在一定差距。因此，探究多种因素对植被NPP变化的综合影响将是未来研究的重要课题。